2026/2027
Методы анализа неоднородных данных и паттерн-анализ
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Кафедра высшей математики
Где читается:
Общеуниверситетские кафедры
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Сальникова Дарья Вячеславовна
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
Чаще всего в социальных науках, в частности, в политологии, исследователям приходится работать с неоднородными данными. Примером могут выступать данные с панельной структурой (наличие как пространственного, так и временного измерения: данные по каждой стране из выборки представлены за несколько лет), с иерархической структурой (к примеру, в массиве представлены данные на индивидуальном и страновом уровне). В таком случае предположение об одинаковых параметрах для всех единиц анализа является неправдоподобным. Допустим, взаимосвязь между протестной активностью и доходом может быть разного характера в разных странах. Оценивание классической модели линейной регрессии в таком случае приводит к некорректным результатам статистической инференции. Курс «Методы анализа неоднородных данных и паттерн-анализ» посвящен изучению количественных методов, позволяющих учесть отсутствие независимости наблюдений в подгруппах выборки. Будут рассмотрены и критически проанализированы следующие методы: 1) корректировка с помощью робастных стандартных ошибок 2) регрессионный анализ на подвыборках 3) регрессионный анализ с включением переменных взаимодействия 4) моделирование с фиксированными эффектами 5) моделирование со смешанными эффектами, в частности, многоуровневое моделирование. Программное обеспечение – Python. Преподавателем будут предложены конкретные исследования для обсуждения методологического подхода и соответствующие массивы данных для репликации результатов.
Цель освоения дисциплины
- овладение статистическими методами, позволяющих учесть отсутствие независимости наблюдений в подгруппах выборки, для решения политологических и социально-экономических задач
Планируемые результаты обучения
- Знает возможные стратегии работы с неоднородными данными и знает их область применения, корректно применяет и интерпретирует оценки моделей с переменными взаимодействия
- Корректно интерпретирует результаты оценивания модели с фиксированными эффектами, знает область применения модели с фиксированными эффектами
Содержание учебной дисциплины
- Введение: основы работы с гетерогенной выборкой
- Модели с фиксированными эффектами: возможности и ограничения
- Методы анализа паттернов
- Метод difference-in-differences
- Динамические модели с лагированными переменными
Элементы контроля
- Семинарская активность
- Проверочная работа 1
- Проверочная работа 2
- Домашние задания
- Экзамен
- Проверочная работа 3
