Traditionellt, statistiskt och orsakssamband på människor bygger på antagandet att individer är självständigt påverkas av behandlingar eller exponering. På senare tid har dock intresset för miljöer, såsom sociala nätverk, ökat, där behandlingar kan spridas över från den behandlade individen till hans eller hennes sociala kontakter och utfall kan vara smittsamma. Befintliga modeller som föreslås för en slutsats om orsakssamband med hjälp av observationsdata från nätverk har två stora brister. För det första kräver de ofta en nivå av granularitet i data som inte ofta är praktiskt omöjligt att samla in, och för det andra är modellerna i allmänhet högdimensionella och ofta för stora för att passa in i tillgängliga data. I detta dokument föreslår och motiverar vi en parsimonisk parameterisering av sociala nätverksdata med störningar och spridning. Vår parameterisering motsvarar en särskild familj av grafiska modeller som kallas kedjegrafer. Vi visar att i vissa inställningar, kedja graf modeller ungefär den observerade marginalfördelning, som saknas de flesta av tidspunkterna från den fullständiga data. Vi illustrerar användningen av kedja grafer för kausal inferens om kollektivt beslutsfattande i sociala nätverk med hjälp av data från US Supreme Court beslut mellan 1994 och 2004.
REF föreslog en parameterisering för relationella sociala nätverksdata, som motsvarar en viss familj av grafiska modeller som kallas kedjegrafer.
Causal inference, social networks, and chain graphs
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}