指数随机图模型（Exponential Random Graph Model，ERGM）是一种用于分析网络结构的统计模型，可以用于分析两个网络的交互作用。

要使用ERGM分析两个网络的交互作用，可以按照以下步骤进行：

准备数据：准备两个网络的数据，包括节点和边信息。
定义网络特征：为了分析两个网络的交互作用，需要定义一些网络特征。这些特征可以包括网络1的内生结构效应、网络2的某些特征以及两个网络的交互特征等。
构建ERGM模型：根据定义的网络特征，构建ERGM模型。可以使用Python中的ERGM库或者其它相关的工具进行建模。
估计模型参数：使用最大似然估计法或者其它参数估计方法来估计ERGM模型的参数。
分析结果：根据估计的参数，分析网络1的内生结构效应对网络2形成的影响。可以使用回归分析、假设检验等方法来评估这种影响。
需要注意的是，ERGM模型是一种概率模型，因此需要使用概率论和统计学知识进行建模和分析。此外，ERGM模型也有一些局限性，例如它不能处理大规模网络，也不能处理具有复杂结构的网络等。因此，在使用ERGM模型时需要谨慎选择模型和特征，并进行充分的验证和解释。

指数随机图模型（Exponential Random Graph Model，ERGM）是一种用于分析网络结构的统计模型，可以用于分析两个网络的交互作用。

要使用ERGM分析两个网络的交互作用，可以按照以下步骤进行：

准备数据：准备两个网络的数据，包括节点和边信息。
定义网络特征：为了分析两个网络的交互作用，需要定义一些网络特征。这些特征可以包括网络1的内生结构效应、网络2的某些特征以及两个网络的交互特征等。
构建ERGM模型：根据定义的网络特征，构建ERGM模型。可以使用Python中的ERGM库或者其它相关的工具进行建模。
估计模型参数：使用最大似然估计法或者其它参数估计方法来估计ERGM模型的参数。
分析结果：根据估计的参数，分析网络1的内生结构效应对网络2形成的影响。可以使用回归分析、假设检验等方法来评估这种影响。
需要注意的是，ERGM模型是一种概率模型，因此需要使用概率论和统计学知识进行建模和分析。此外，ERGM模型也有一些局限性，例如它不能处理大规模网络，也不能处理具有复杂结构的网络等。因此，在使用ERGM模型时需要谨慎选择模型和特征，并进行充分的验证和解释。

在ERGM模型中，你所说的网络2对于网络1的影响可以通过检验外生网络协变量效应（edgecov）来验证

请问，所有网络变量都必须是二值的嘛，像地理距离这种外生网络协变量也需要设置阈值转换成0.1矩阵吗~

在TERGM里，如何把不同年份的网络属性附在不同年份的网络矩阵上。谢谢各位前辈赐教