851-0252-13L  Network Modeling

SemesterHerbstsemester 2019
DozierendeC. Stadtfeld, V. Amati
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarParticularly suitable for students of D-INFK

Students are required to have basic knowledge in inferential statistics, such as regression models.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
851-0252-13 VNetwork Modeling2 Std.
Mo17:15-19:00NO C 44 »
C. Stadtfeld, V. Amati

Katalogdaten

KurzbeschreibungNetwork Science is a distinct domain of data science that focuses on relational systems. Various models have been proposed to describe structures and dynamics of networks. Statistical and numerical methods have been developed to fit these models to empirical data. Emphasis is placed on the statistical analysis of (social) systems and their connection to social theories and data sources.
LernzielStudents will be able to develop hypotheses that relate to the structures and dynamics of (social) networks, and tests those by applying advanced statistical network methods such as stochastic actor-oriented models (SAOMs) and exponential random graph models (ERGMs). Students will be able to explain and compare various network models, and develop an understanding how those can be fit to empirical data. This will enable them to independently address research questions from various social science fields.
Voraussetzungen / BesonderesStudents are required to have basic knowledge in inferential statistics and should be familiar with linear and logistic regression models.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeC. Stadtfeld, V. Amati
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterInterdisziplinäre WahlfächerWInformation
Doktorat Departement Geistes-, Sozial- und StaatswissenschaftenLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
GESS Wissenschaft im Kontext (Science in Perspective)SoziologieWInformation
GESS Wissenschaft im Kontext (Science in Perspective)D-INFKWInformation