ネットワーク自己相関への二元的アプローチ

人類学において、「ガルトンの問題」は、文化の拡散のさまざまなプロセスによる異文化サンプル内の事例の相互依存性を指すと一般的に考えられています。この問題に対処するための以前の試みは、通常、こうしたタイプの相互依存性が空間的近接性および/または共通の言語的歴史の観点から十分に特性化できると仮定していました。このような相互依存データを使用した回帰分析では、誤差項間の自己相関をネットワーク関係行列または接続行列 W によってモデルに組み込むことができます。二元モデルは、二つのネットワーク関係行列に関連付けられた二つの自己相関パラメータを指定する直接的な一般化です。言語の類似性と地理的距離行列の同時自己相関効果が、性別による労働の分業に関する異文化データを使用して経験的に実証されています。自己相関パラメータの推定に対する最大尤度アプローチの代替案が提案され、用いられています。