《表5 指数随机图模型参数及估计量》

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《传统村落旅游发展中信任与利益网络效应研究——以北京市爨底下村为例》

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第三阶段为模型收敛检查。为了防止模型退化或接近退化，在模型估计约束条件方面，选择固定网络密度（fix graph density）前提条件下寻找最优的收敛模型。模型在仿真模拟计算过程中共计生成了223个收敛模型，其中，信任网络指数随机图模型86个，利益网络指数随机图模型67个，信任与利益交互网络指数随机图模型70个，通过计算各个模型参数的t统计值，选择t值收敛最好的模型。表6给出了模型t值收敛最好的3个模型，并给出了3个模型的MCMC似然估计结果和标准误差。在表6中，3个模型参数指标的标准误差较小，且t统计值相对较小且接近于0，表明模型中参数估计量接近最优的估计结果。另外，模型中显著的参数估计值均为标准误差的2倍以上，符合参数估计量显著性判断标准。此外，3个模型参数估计量的t-比率值都小于0.1，表明3个模型对于观测数据的拟合情况较好。