Allerdings setzt die Regression voraus, dass Observationen unabhängig sind, eine Annahme, die in Netzwerken ungültig ist, da die Postion von Kanten durch die restlichen Kanten eingeschränkt ist. Klassische generative Netzwerkmodelle, wie das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Exponential Random Graph Model,</hi> machen jene Annahme zwar nicht, sind aber sehr rechenintensiv und daher für Netzwerke mit mehreren hundert Knoten nicht geeignet (An, 2016). Für das Briefkorrespondenznetzwerk sind wir daher auf ein alternatives Modell angewiesen, die Netzwerkregression.