We present a streamlined proof of the foundational result in the theory of exponential random graph models (ERGMs) that the maximum likelihood estimate exists if and only if the target statistic lies in the relative interior of the convex hull of the set of realizable statistics. .


翻译:我们提供了指数随机图模型(ERGM)理论中的基础结果的简化证明,即当目标统计量位于可实现统计量集合的凸壳的相对内部时,最大似然估计存在。

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在统计学中,最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)是通过最大化似然函数估计概率分布参数的一种方法,使观测数据在假设的统计模型下最有可能。参数空间中使似然函数最大化的点称为最大似然估计。最大似然逻辑既直观又灵活,因此该方法已成为统计推断的主要手段。
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