?
К вопросу о заполнении пропусков в социологических данных
С. 2828–2837.
Penikas H. I., Феста Ю. Ю., Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление 2024 Vol. 2 P. 75–94
Кластерный анализ широко используется в различных научных и практических областях, связанных с анализом данных. Это важный инструмент для решения задач в таких областях, как машинное обучение, обработка изображений, распознавание текста и т.д. Отсутствие наблюдений не всегда означает отсутствие информации, поэтому предполагается, что наличие пробелов в данных, наличие“пустых” кластеров, также несёт в себе информацию об объекте исследования, как и реальные наблюдения. В этом исследовании предполагается, ...
Added: August 10, 2024
Makushkin M., Lapshin V. A., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 2 С. 177–195
There are many different models for estimation of a yield curve from bond market quotes. These models are well suited for developed markets with high liquidity level and market data readily available. However, this is not always the case for developing markets that are characterized by infrequent trading, heterogeneous liquidity and frequent missing data.
In this ...
Added: June 23, 2021
Zhuchkova S., Rotmistrov A., Shabanova E., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2021 № 4 С. 23–52
If missingness is encountered in a categorical regressor, which approach is preferable: complete case analysis or the missing-indicator method? The former approach implies including in analysis (linear regression in our research) only the cases without missingness across analyzed variables. This approach is embedded in many statistical applications by default, and despite the opinion that its ...
Added: December 12, 2020
Aladyshkina A. S., Lakshina V. V., Leonova L., В кн.: 21-й Международный научно-промышленный форум «Великие реки’2019». [Текст]: [труды научного конгресса]. В 3 т.Т. 1.: ННГАСУ, 2019. С. 217–219.
В статье рассмотрены особенности эколого-экономического моделирования взаимосвязи уровня здоровья, состояния окружающей среды и предложения труда ...
Added: October 23, 2019
Zangieva I., Suleimanova A., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2016 № 42 С. 7–60
Multiple imputation is an approach to missing data elimination created by Donald Rubin. The purpose of multiple imputation is to reconstruct the initial structure of data, i.e. to generate the answers as close as possible to hypothetical complete dataset. However, the original algorithm of multiple imputation is complicated and demands a major amount of effort ...
Added: March 2, 2017
Zangieva I., Тимонина Е. С., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2014 № 1(119) С. 41–55
The paper describes a recent study aimed at investigating the most efficient data imputation algorithm for several methods of data analysis such as regression modeling, factor analysis, descriptive statistics, and correlation analysis. The lack of recommendations when choosing the data imputation algorithm poses the problem of choice ambiguity in each situation.
The authors consider that the ...
Added: April 3, 2015
Lapshin V. A., В кн.: Управление рыночным риском: методология, практика, рекомендации. Практическое пособие.: М.: Регламент, 2013. Гл. 6 С. 115–140.
Использование большинства моделей для оценки рыночного риска предполагает предварительную оценку их параметров по рыночным данным, например, оценку волатильностей и корреляций по доступной истории цен. Однако для успешной работы большинства методов необходим полный набор данных. В данной главе рассматриваются различные способы заполнения пропусков в данных. ...
Added: March 6, 2014
Zangieva I., В кн.: Социологические методы в современной исследовательской практике: Сборник статей, посвященный памяти первого декана факультета социологии НИУ ВШЭ А.О. Крыштановского [Электронный ресурс].: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2011. С. 261–267.
Статья посвящена описанию результатов методического эксперимента, направленного на сравнение двух алгоритмов заполнения пропусков в данных. ...
Added: March 14, 2013
Zangieva I., Tolstova Y. N., В кн.: Математическое моделирование социальных процессовВып. 14.: М.: Социологический факультет МГУ, 2012. Гл. 14 С. 146–165.
Статья посвящена рассмотрению понятия случайности применительно к отдельным пропускам в социологических данных. ...
Added: March 14, 2013
Zangieva I., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2011 Т. 33 С. 28–56
Содержание настоящей статьи может послужить первым шагом к выработке рекомендаций по выбору способа работы с отдельными пропусками в данных сегодня. В статье предлагаются методы учета конкретной исследовательской ситуации при выборе способов работы с пропусками после сбора данных; выделяются условия, при которых имеет смысл искусственно заполнять пропуски; предлагается способ сравнения алгоритмов заполнения пропусков на основе специально ...
Added: September 15, 2012