Глава 9 Типологическая регрессия

М. Ю. Архипова

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

22 мая 2026 г.

Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд

Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.

21 мая 2026 г.

«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера

Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.

20 мая 2026 г.

«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи

Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Глава 9 Типологическая регрессия

Гл. 9. С. 338–368.

Архипова М. Ю.

Глава посвящена вопросам построения регрессионных моделей в типологически однородных группах, полученных с использованием методов многомерной классификации объектов. Помимо теоретического материала глава содержит большое количество примеров, заданий, иллюстративного материала.

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: типологическая регрессия однородные группы объектов классификация объектов

В книге

Эконометрика: учебник

Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А., Балаш О. С., Дуброва Т. А., Сиротин В. П. М.: Проспект, 2015.

Типологическая регрессия

Архипова М. Ю., В кн.: Эконометрика.: М.: Проспект, 2014. С. 338–368.

Глава посвящена проблеме построения регрессионных моделей по неоднородным данным. Значительное внимание уделяется использованию методов многомерной классификации, значительно упрощающих решение такой задачи и позволяющих получить типически однородные группы объектов. Глава содержит много иллюстративного материала, примеров решения задач, тесты, вопросы для самопроверки. ...

Добавлено: 1 марта 2016 г.

Эконометрика: учебно-практическое пособие

Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Сиротин В. П., М.: Издательский центр ЕАОИ, 2012.

Материал учебного пособия охватывает анализ зависимостей по пространственным, временным и пространственно-временным (панельным) выборочным данным. Значитеьное внимание уделяется логическому анализу исходной информации и экономической интерпретации получаемых результатов. Учебное пособие снабжено достаточным количеством экономических примеров и задач для самостоятельного решения. Каждая глава завершается перечнем вопросов для повторения материала и тестами. ...

Добавлено: 22 марта 2013 г.

Глава 9 Типологическая регрессия

Архипова М. Ю., В кн.: Эконометрика.: М.: Проспект, 2011. Гл. 9 С. 256–283.

Приведены примеры проведения регрессионного анализа в типологически однородных группах объектов. Показано их преимущество по сравнению с регрессией, построенной для всей совокупности в целом в случае неоднородности данных. Рассматриваются основные приемы и методы кластерного анализа, используемые для выделения однородных групп объектов. ...

Добавлено: 15 февраля 2013 г.