Resumen

Introducimos un modelo de bloques semiparamétrico para grafos, donde las probabilidades de aristas dentro y entre clústeres no son constantes dentro de los bloques, sino que están descritas por modelos de tipo logístico, recordando al modelo de Rasch de 50 años de antigüedad y a los modelos recientemente introducidos. Nuestro propósito es dar una partición de los vértices de un grafo observado de manera que los subgrafos inducidos y los grafos bipartitos cumplan con estos modelos, donde sus parámetros fuertemente entrelazados proporcionan una evaluación multinivel de los vértices al mismo tiempo. De esta manera, se construye una versión profundamente heterogénea del modelo de bloques estocásticos a través de mezclas de los submodelos mencionados, mientras que los parámetros se estiman con una iteración especial de EM.

• Materias:Estabilidad robusta Procesos gaussianos Media poblacional Entropía residual Distribuciones discretas
• Subjects:Robust stability Gaussian processes Population mean Residual entropy Discrete distributions
• Palabras claves:Modelo de bloque; Grafos; Probabilidades de arista; Modelos tipo logístico; Modelo de Rasch; Modelo de bloque estocástico
• Keywords:Block model; Graphs; Edge probabilities; Logistic type models; Rasch model; Stochastic block model