b'\n_START_ARTICLE_\nModelo Erd\xc3\xb6s\xe2\x80\x93R\xc3\xa9nyi\n_START_PARAGRAPH_\nEn teor\xc3\xada de grafos el modelo Erd\xc5\x91s\xe2\x80\x93R\xc3\xa9nyi (a veces nombrado en la literatura abreviado como modelo ER), nombrado as\xc3\xad por ser un estudio que realizaron los matem\xc3\xa1ticos Paul Erd\xc5\x91s y Alfr\xc3\xa9d R\xc3\xa9nyi,\xe2\x80\x8b es uno de los m\xc3\xa9todos empleados en la generaci\xc3\xb3n de grafos aleatorios. En este modelo se tiene que un nuevo nodo se enlaza con igual probabilidad con el resto de la red, es decir posee una independencia estad\xc3\xadstica con el resto de nodos de la red. Hoy en d\xc3\xada se emplea como una base te\xc3\xb3rica en la generaci\xc3\xb3n de otras redes.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nConcepto\n_START_PARAGRAPH_\nSi consideramos N nodos de una red sin conectar y distribuidos de forma aleatoria, podemos imaginar que en un instante inicial enlazamos dos cualesquiera, de esta forma en pasos sucesivos vamos enlazando aleatoriamente de dos a dos nodos. Los nodos que se encuentren enlazados se descartan. Si repetimos el proceso M veces eligiendo un par de nodos en cada turno al final habremos establecido como m\xc3\xa1ximo M enlaces entre parejas de nodos. Si M es un valor peque\xc3\xb1o con respecto al valor total de nodos muchos de los nodos estar\xc3\xa1n desconectados, mientras que por el contrario otros nodos estar\xc3\xa1n formando peque\xc3\xb1as islas._NEWLINE_Por el contrario, si M es grande en comparaci\xc3\xb3n con N el n\xc3\xbamero total de nodos, es muy posible que casi todos los nodos est\xc3\xa9n enlazados entre s\xc3\xad. Cuando se enlazan los nodos de esta forma aparecen propiedades espec\xc3\xadficas en la distribuci\xc3\xb3n de grado  ya que posee propiedades de distribuci\xc3\xb3n de Poisson. Durante muchas d\xc3\xa9cadas a partir de los a\xc3\xb1os 1950 se pens\xc3\xb3 que las redes con esta caracter\xc3\xadstica eran las m\xc3\xa1s adecuadas para describir ciertas redes complejas y pronto se vio que no era del todo cierto.\n_START_SECTION_\nAplicaciones\n_START_PARAGRAPH_\nLas aplicaciones de este modelo son muy limitadas debido a que pocas redes reales se comportan tal y como se describe en el modelo Erd\xc3\xb6s\xe2\x80\x93R\xc3\xa9nyi,\xe2\x80\x8b no obstante existen aproximaciones en teor\xc3\xada de redes sobre todo en el campo de las redes sociales (redes de afiliaci\xc3\xb3n y grafos bipartitos). Una diferencia clara entre las redes reales y las generadas por este modelo es la distribuci\xc3\xb3n de grado, que en el caso de las generadas por este modelo son poissonianas, mientras que en la realidad tienden a ser m\xc3\xa1s exponenciales.\xe2\x80\x8b En las redes con distribuciones poisonianas se concentra la probabilidad en torno a un valor de k (grado nodal) y decrece a una raz\xc3\xb3n de 1/k! cuando se aleja del valor central. En las redes exponenciales no existe un valor preferente y la probabilidad decae a lo largo del espectro de k a medida que \xc3\xa9ste crece (v\xc3\xa9ase red libre de escala).'