在使用`btergm`包构建时间依赖的指数随机图模型（TERGM）时，你遇到了问题，在模型中同时包含"innovation"和"stability"两种记忆项。通常情况下，这两个术语确实对应于文献中的variability和stability，分别用来捕捉网络动态的两个不同方面：变化性和稳定性。

在你的具体例子中，尝试将`memory(type = "innovation", lag = 1)` 和 `memory(type = "stability", lag = 1)` 同时放入模型中却得不到结果。这可能是由几个原因导致的：

1. **共线性**："innovation"和"stability"可能在数据集上高度相关，从而引起模型估计中的数值稳定性问题。

2. **参数太多**：同时引入两种类型的记忆项可能会增加模型复杂度，导致参数过多而无法有效估计。尤其是在样本量不是很大或者事件（边的形成或消失）相对较少的情况下，模型可能因过拟合而难以收敛。

3. **数据结构限制**：你的网络数据可能在某些方面不适合同时使用这两种记忆项。例如，如果“innovation”和“stability”的作用机制在你的时间序列数据中并不显著或者相互冲突，这可能会导致估计失败。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

- 减少模型复杂度，先单独测试"innovation"和"stability"的效果。
- 检查你的网络数据是否有足够的动态性以支持这些项。比如，检查边的形成或消失是否频繁到足以捕捉到变化性和稳定性。
- 调整`lag`参数，尝试不同的时滞以观察模型估计的表现。

最后，确保你的数据集足够大并且包含充分的变化信息来支撑这两个记忆项的估计。如果问题依然存在，可能需要重新考虑模型构建策略或调整研究设计。

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请问我在做tergm的时候，不加入稳定性的话效果很好，一旦加入稳定性核心解释变量效果就不显著了，这个是以因为什么呢？在研究时候可以不分析稳定性只分析变异性吗？