In this article, I present a new multivariate regression model for analyzing outcomes with network dependence. The model is capable to account for two types of outcome dependence including the mean dependence that allows the outcome to depend on selected features of a known dependence network and the error dependence that allows the outcome to be additionally correlated based on patterned connections in the dependence network (e.g., according to whether the ties are asymmetric, mutual, or triadic). For example, when predicting a group of students’ smoking status, the outcome can depend on the students’ positions in their friendship network and also be correlated among friends. I show that analyses ignoring the mean dependence can lead to severe bias in the estimated coefficients while analyses ignoring the error dependence can lead to inefficient inferences and failures in recognizing unmeasured social processes. I compare the new model with related models such as multilevel models, spatial regression models, and exponential random graph models and show their connections and differences. I propose a two-step, feasible generalized least squares estimator to estimate the model that is computationally fast and robust. Simulations show the validity of the new model (and the estimator) while four empirical examples demonstrate its versatility. Associated R package “fglsnet” is available for public use.

在本文中，我提出了一种新的多元回归模型，用于分析具有网络依赖性的结果。该模型能够解释两种类型的结果依赖性，包括允许结果依赖于已知依赖性网络的选定特征的平均依赖性和允许结果基于依赖性网络中的模式连接另外相关的误差依赖性（例如，根据关系是不对称的、相互的还是三元关系）。例如，在预测一组学生的吸烟状况时，结果可以取决于学生在他们的友谊网络中的位置，也可以与朋友之间相关联。我表明，忽略平均相关性的分析会导致估计系数的严重偏差，而忽略误差相关性的分析会导致低效的推论和无法识别未测量的社会过程。我将新模型与相关模型（例如多级模型、空间回归模型和指数随机图模型）进行了比较，并展示了它们之间的联系和差异。我提出了一个两步可行的广义最小二乘估计器来估计计算速度快且稳健的模型。模拟显示了新模型（和估计器）的有效性，而四个实证示例证明了其多功能性。相关的 R 包“fglsnet”可供公众使用。我将新模型与相关模型（例如多级模型、空间回归模型和指数随机图模型）进行了比较，并展示了它们之间的联系和差异。我提出了一个两步可行的广义最小二乘估计器来估计计算速度快且稳健的模型。模拟显示了新模型（和估计器）的有效性，而四个实证示例证明了其多功能性。相关的 R 包“fglsnet”可供公众使用。我将新模型与相关模型（例如多级模型、空间回归模型和指数随机图模型）进行了比较，并展示了它们之间的联系和差异。我提出了一个两步可行的广义最小二乘估计器来估计计算速度快且稳健的模型。模拟显示了新模型（和估计器）的有效性，而四个实证示例证明了其多功能性。相关的 R 包“fglsnet”可供公众使用。模拟显示了新模型（和估计器）的有效性，而四个实证示例证明了其多功能性。相关的 R 包“fglsnet”可供公众使用。模拟显示了新模型（和估计器）的有效性，而四个实证示例证明了其多功能性。相关的 R 包“fglsnet”可供公众使用。