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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 25 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory

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Dozent

von

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Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up96%(3,051 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction, Empirical Background and Definitions

3 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 118 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
12 Videos
1.1: Introduction9m
1.2: Examples and Challenges 15m
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8m
1.3: Definitions and Notation 14m
1.4: Diameter 16m
1.5: Diameter and Trees 6m
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11m
1.7: Diameters in the World 6m
1.8: Degree Distributions 13m
1.9: Clustering 8m
1.10: Week 1 Wrap2m
3 Lektüren
Syllabus10m
Slides from Lecture 1, with References10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110m
3 praktische Übungen
Quiz Week 128m
Problem Set 112m
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek8m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Background, Definitions, and Measures Continued

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 105 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
2.2: Dynamics and Tie Strength 6m
2.3: Centrality Measures 14m
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13m
2.5a: Application - Centrality Measures 12m
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6m
2.6: Random Networks 10m
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7m
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13m
2.9: A Small World Model 7m
2.10 Week 2 Wrap3m
3 Lektüren
Slides from Lecture 2, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110m
3 praktische Übungen
Quiz Week 216m
Problem Set 210m
Optional: Empirical Analysis of Network Data6m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Random Networks

4 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 143 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
12 Videos
3.2: Mean Field Approximations 8m
3.3: Preferential Attachment 10m
3.4: Hybrid Models 14m
3.5: Fitting Hybrid Models 17m
3.6: Block Models 9m
3.7: ERGMs 9m
3.8: Estimating ERGMs 15m
3.9: SERGMs 9m
3.10: SUGMs 6m
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21m
3.12: Week 3 Wrap3m
3 Lektüren
Slides from Lecture 3, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210m
4 praktische Übungen
Quiz Week 326m
Problem Set 36m
Optional: Empirical Analysis of Network Data4m
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM6m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Strategic Network Formation

5 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 209 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
15 Videos
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15m
4.3: Connections Model 11m
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12m
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6m
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11m
4.7: Network Formation and Transfers 16m
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13m
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13m
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11m
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11m
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16m
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16m
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35m
4.15: Week 4 Wrap4m
3 Lektüren
Slides from Lecture 4, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310m
2 praktische Übungen
Quiz Week 436m
Problem Set 414m

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