LITMIR.BIZ

Скачать книгу

проведенного на основе метода множественной регрессии с последующей классификацией (мultilevel regression and poststratification, MRP) [Buttice, Highton, 2013, p. 449–467], или, например, сочетая метрическое многомерное шкалирование на основе байесовских методов и цепь Маркова с методом Монте-Карло (Markov chain Monte Carlo MCMC) [Bakker, Poole, 2013, p. 125–140].

      Судя по всему, метод Монте-Карло оказывается востребованным в целом спектре политологических тем. Помимо электоральных исследований и сетевой политической коммуникации, он актуален для реконструкции политических диспозиций политиков на основе их текстов (речей, выступлений, заявлений и т.д.) [Elff, 2013, p. 217–232].

***

      Ограниченность размеров статьи не позволяет остановиться на процедурных компонентах различных методов, о которых речь шла выше. Однако это и не являлось задачей данного текста. Мы ориентировались на необходимость систематизации информации, связанной с использованием различных сложных методов анализа в политологических исследованиях, с тем чтобы зафиксировать наиболее значимые результаты и тенденции. Надеемся, что эта задача успешно выполнена.

Список литературы

      Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Под ред. В.К. Финна. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. – 528 с.

      Акрамовская А.Г., Якимец В.Н. АЯ-рейтинг регионов по уровню продвижения механизмов межсекторного социального партнерства // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Социально-ориентированные стратегии экономического развития». – М.: ГУУ, 2007. – С. 3–10.

      Ахременко А.С. Политический анализ и прогнозирование: Введение в количественные методы. – М.: Изд-во МГУ, 2012. – 472 с.

      Балезина И.Л., Якимец В.Н. Индекс оценки инновационного потенциала региона // Вестник философии и социологии Курского госуниверситета. – 2010. – № 1. – С. 179–181.

      Балезина И.Л., Якимец В.Н. Оценка инновационного потенциала субъекта РФ на основе индекса ПРИМ: концепция, модель и результаты апробации // Политическая экспертиза: Политэкс. – 2011. – Т. 7. – № 3. – С. 5–22.

      Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: методология, методы, математические модели. – 2003. – № 16. – С. 25–35.

      Большов Е.С. Дискриминантный анализ в прогнозировании поведения неопределившихся избирателей // Cоциология: 4 М., 2009. – № 29. – С. 46–64.

      Боришполец К.П. Методы политических исследований. – М.: Аспект пресс, 2010. – 230 с.

      Бузин А.Ю. Преступление без наказания. Административные технологии федеральных выборов 2007–2008 годов / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. – М.: ЦПК «НИККОЛО М»; Центр «Панорама», 2008. – 284 с.

      Быков И.А. Сетевая политическая коммуникация: теория, политика и методы исследования. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. – 200 с.

      Гусаров А.А., Гухман В.Б. К оценке спорных результатов выборов с помощью статистического критерия согласия // Социология. – М., 2008. – № 26. – С. 105–118.

      ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемологические основания / Под ред. О.М. Аншакова,

Скачать книгу