模型退化

当一个模型不能很好地表示观测到的网络时，在马尔可夫链蒙特卡洛链中产生的模拟网络可能与观测到的网络相差甚远，以至于估计过程受到影响。在最坏的情况下，模拟网络会有很大的不同，以至于算法完全失败。当这种情况发生时，这基本上意味着指定的模型不会产生所观测到的网络。我们现在知道，某些类型的模型几乎永远无法产生一个有趣的网络，比如我们可能观测到的网络。这种行为就是我们所说的“模型退化”。

在那种最坏的情况下，我们最终无法获得系数估计值，所以我们不能使用拟合优度函数来确定模型模拟与观测数据的偏差情况。然而，我们仍然可以使用马尔可夫链蒙特卡洛诊断来观察模拟算法正在发生什么，并且这（加上一些关于 ERGM 项行为的经验和直觉）可以帮助我们改进模型的设定。

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