À propos de ce cours

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Niveau avancé
Approx. 30 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory

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Enseignant

Offert par

Placeholder

Université de Stanford

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up96%(3,137 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

Introduction, Empirical Background and Definitions

4 heures pour terminer
12 vidéos (Total 118 min), 3 lectures, 3 quiz
12 vidéos
1.1: Introduction9 min
1.2: Examples and Challenges 15 min
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8 min
1.3: Definitions and Notation 14 min
1.4: Diameter 16 min
1.5: Diameter and Trees 6 min
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11 min
1.7: Diameters in the World 6 min
1.8: Degree Distributions 13 min
1.9: Clustering 8 min
1.10: Week 1 Wrap2 min
3 lectures
Syllabus10 min
Slides from Lecture 1, with References10 min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110 min
3 exercices pour s'entraîner
Quiz Week 130 min
Problem Set 130 min
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek30 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Background, Definitions, and Measures Continued

4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 105 min), 3 lectures, 3 quiz
11 vidéos
2.2: Dynamics and Tie Strength 6 min
2.3: Centrality Measures 14 min
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13 min
2.5a: Application - Centrality Measures 12 min
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6 min
2.6: Random Networks 10 min
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7 min
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13 min
2.9: A Small World Model 7 min
2.10 Week 2 Wrap3 min
3 lectures
Slides from Lecture 2, with references10 min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210 min
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110 min
3 exercices pour s'entraîner
Quiz Week 230 min
Problem Set 230 min
Optional: Empirical Analysis of Network Data30 min
Semaine
3

Semaine 3

5 heures pour terminer

Random Networks

5 heures pour terminer
12 vidéos (Total 143 min), 3 lectures, 4 quiz
12 vidéos
3.2: Mean Field Approximations 8 min
3.3: Preferential Attachment 10 min
3.4: Hybrid Models 14 min
3.5: Fitting Hybrid Models 17 min
3.6: Block Models 9 min
3.7: ERGMs 9 min
3.8: Estimating ERGMs 15 min
3.9: SERGMs 9 min
3.10: SUGMs 6 min
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21 min
3.12: Week 3 Wrap3 min
3 lectures
Slides from Lecture 3, with references10 min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310 min
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210 min
4 exercices pour s'entraîner
Quiz Week 330 min
Problem Set 330 min
Optional: Empirical Analysis of Network Data30 min
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM30 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Strategic Network Formation

5 heures pour terminer
15 vidéos (Total 209 min), 3 lectures, 2 quiz
15 vidéos
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15 min
4.3: Connections Model 11 min
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12 min
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6 min
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11 min
4.7: Network Formation and Transfers 16 min
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13 min
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13 min
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11 min
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11 min
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16 min
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16 min
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35 min
4.15: Week 4 Wrap4 min
3 lectures
Slides from Lecture 4, with references10 min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410 min
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310 min
2 exercices pour s'entraîner
Quiz Week 430 min
Problem Set 430 min

Avis

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Foire Aux Questions

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