如何解決ergm退化？

Question

這是一個需要您幫助的問題。 我使用 ergm 來 model 的形成。網絡。但它總是退化。只有 174 個節點（頂點），304 度。 我使用代碼如下

my.ergm.3 <- formula(gg04.1 ~ edges+nodecov("width")+ 
nodecov("depth")+nodecov("numbers")+gwesp(0.2,fixed=T)+gwdegree(2,fixed=T))

gg03.ergm.fit <- ergm(my.ergm.3,control = control.ergm(MCMLE.maxit = 20,
parallel =2,
parallel.type = "PSOCK",
MCMC.interval = 10000,
MCMC.burnin =10000,
MCMC.samplesize = 10000,
MCMLE.density.guard =5000)
,verbose=3)

問題是從參數-----gwesp(0.2,fixed=T)和gwdegree(2,fixed=T)),速度很慢，報錯如下：Estimating equations are not within tolerance region. ergm.MCMLE(init, nw, model, initialfit = (initialfit <- NULL), : MCMLE 估計卡住了, 嘗試增加 SAN 參數。

我想知道代碼是否有錯誤或者我應該如何糾正錯誤。 非常感謝你

Answer 1

代碼本身看起來不錯，據我所知似乎沒有任何錯誤。 但是，很難對此給出明確的答案，因為您的示例不可重現。 我認為問題出在數據上

GWESP 類似於triangles參數（model 中閉合三角形的數量，區別在於 GWESP 不太容易受到 model 退化的影響。如果您在估計中的一個參數與 GWESP 做類似的事情（例如同質性term)，那么參數之間可能存在高度相關性。在錯誤項中，它會說你有一個“糟糕的 model 規范”，因為估計中的兩項高度相關，使其中一項變得多余。

我建議重新審視理論基礎，看看您的 model 規范是否合理。