• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • The Measurement Model and Reliability
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

The Measurement Model and Reliability

Ch. 4. P. 66–89.
Pemstein D., Маркварт К. Л., Seim B., Tzelgov E., Wang Y., Miri F.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: Bayesian methodsIRT modelsexpert-coded dataVarieties of Democracy

В книге

Varieties of Democracy: Measuring Two Centuries of Political Change
Coppedge M., Gerring J., Glynn A., Knutsen C. H., Lindberg S. I., Pemstein D., Seim B., Skaaning S., Teorell J. Cambridge University Press, 2020.
Похожие публикации
Межрегиональные эффекты инноваций в России: анализ с позиций байесовского подхода
Терещенко Д. С., Пространственная экономика 2024 Т. 20 № 1 С. 125–143
В исследовании проводится анализ межрегиональных эффектов инноваций в России. Гипотеза о наличии межрегиональных эффектов проверяется путем комбинирования методов пространственной эконометрики и байесовского подхода. С использованием панельных данных о российских регионах за период 2000-2021 гг. в работе рассчитываются апостериорные вероятности для набора пространственно-регрессионных моделей, которые по-разному моделируют межрегиональные эффекты инноваций. В рамках применения байесовского подхода для ...
Добавлено: 28 августа 2024 г.
Институциональные возможности государств в сравнительной перспективе: опыт байесовского агрегирования государственной состоятельности
Горельский И. Е., Сравнительная политика 2022 Т. 13 № 3 С. 53–73
В настоящей статье предпринимается попытка построения агрегированного показателя, позволяющего измерять институциональные возможности различных политических систем в сравнительной перспективе. В фокусе анализа лежит категория государственной состоятельности, которая остается значимой отправной точкой для целого ряда исследований, посвященных оценке успешности реализации государственных политик в различных сферах. Достижение исследовательской цели стало возможным при обращении к байесовским методам анализа латентных ...
Добавлено: 23 января 2024 г.
Language, Ethnicity, and Separatism: Survey Results from Two Post-Soviet Regions
Маркварт К. Л., British Journal of Political Science 2022 Vol. 52 No. 4 P. 1831–1851
Scholars often use language to proxy ethnic identity in studies of conflict and separatism. This conflation of language and ethnicity is misleading: language can cut across ethnic divides and itself has a strong link to identity and social mobility. Language can therefore influence political preferences independently of ethnicity. Results from an original survey of two ...
Добавлено: 27 декабря 2021 г.
Estimating latent traits from expert surveys: an analysis of sensitivity to data-generating process
Маркварт К. Л., Pemstein D., POLITICAL SCIENCE RESEARCH AND METHODS 2021 P. 1–10
Добавлено: 15 июля 2021 г.
POPULISM AND PROTEST INTENSITY: A CROSS-NATIONAL ANALYSIS
Сойер П. С., / Series WP BRP "Basic research program". 2021. No. 80.
Добавлено: 14 апреля 2021 г.
How and how much does expert error matter? Implications for quantitative peace research
Маркварт К. Л., Journal of Peace Research 2020 Vol. 57 No. 6 P. 692–700
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
Верификация правил скоринга в тесте смыслового чтения
Соболева О. Б., Антипкина И. В., Иванова А. Е., В кн.: Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образованииТ. 2.: Красноярск: Библиотечно-издательский комплекс Сибирского федерального университета, 2020. Гл. 42 С. 232–235.
В исследовании проанализированы типичные паттерны ответов детей на вопросы в тесте смыслового чтения с форматом выделения ответа в тексте и проведена статистическая верификация определенных экспертами правил начисления баллов за выполнение компьютеризированных заданий. Показано, что паттерны ответов не организованы в соответствии с таксономией когнитивных процессов, а также, что дети демонстрируют разнообразие паттернов. ...
Добавлено: 28 октября 2020 г.
Stress testing as a tool for monitoring and modelling the dynamics of business activity of manufacturing enterprises in Russia in the face of market shocks: short-term scenarios of industry tendencies
Лола И. С., Мануков А. Б., Бакеев М. Б., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation". 2020. No. 108.
Добавлено: 28 мая 2020 г.
What makes experts reliable? Expert reliability and the estimation of latent traits
Маркварт К. Л., Pemstein D., Seim B. и др., Research and Politics 2019 Vol. 6 No. 4 P. 1–8
Добавлено: 9 октября 2019 г.
The Deep Weight Prior
Атанов А. И., Ашуха А. П., Струминский К. А. и др., , in: Proceedings of the 7th International Conference on Learning Representations (ICLR 2019).: ICLR, 2019. P. 1–17.
Добавлено: 2 сентября 2019 г.
The V--Dem measurement model: Latent variable analysis for cross-national and cross-temporal expert-coded data
Pemstein D., Маркварт К. Л., Tzelgov E. и др., / Series V-Dem Institute "Working Paper". 2019. No. 21.
Добавлено: 26 июля 2019 г.
Xenophobia on the rise? Temporal and regional trends in xenophobic attitudes in Russia
Chapman H., Маркварт К. Л., Herrera Y., Comparative Politics 2018 Vol. 50 No. 3 P. 381–394
Добавлено: 25 июля 2019 г.
Identity, social mobility and ethnic mobilization: Language and the disintegration of the Soviet Union
Маркварт К. Л., Comparative Political Studies 2018 Vol. 51 No. 7 P. 831–867
Добавлено: 25 июля 2019 г.
IRT models for expert-coded panel data
Маркварт К. Л., Pemstein D., Political Analysis 2018 Vol. 26 No. 4 P. 431–456
Добавлено: 25 июля 2019 г.
Bayesian Compression for Natural Language Processing
Чиркова Н. А., Лобачева Е. М., Ветров Д. П., , in: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.: Association for Computational Linguistics, 2018. P. 2910–2915.
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Variational Dropout Sparsifies Deep Neural Networks
Молчанов Д. А., Ашуха А. П., Ветров Д. П., , in: Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML 2017)Vol. 70.: Sydney: [б.и.], 2017. P. 2498–2507.
Добавлено: 25 февраля 2018 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору