[ Switch to English ]

Эмпирическая проверка теории институциональных матриц методами интеллектуального анализа данных

Цель настоящего исследования состояла в установлении достоверной взаимосвязи показателей внешней среды и уровня освоенности территорий с характером доминирующих в странах институциональных матриц. Среди индикаторов внешних условий представлены как исходные статистические показатели, напрямую полученные из баз данных открытого доступа, так и сложные интегральные показатели, сформированные путем применения метода главных компонент. Оценка точности распознавания стран с доминированием X- или Y-институциональных матриц по перечисленным показателям проводилась с помощью ряда методов, основанных на машинном обучении. Была выявлена высокая информативность таких показателей, как освоенность территории, амплитуда осадков, летние и зимние температуры, уровень рисков.

Ключевые слова: теория институциональных матриц, машинное обучение
Цитата: Кирилюк И.Л., Волынский А.И., Круглова М.С., Кузнецова А.В., Рубинштейн А.А., Сенько О.В. Эмпирическая проверка теории институциональных матриц методами интеллектуального анализа данных // Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 4, с. 923-939
Citation in English: Kirilyuk I.L., Volynsky A.I., Kruglova M.S., Kuznetsova A.V., Rubinstein A.A., Sen'ko O.V. Empirical testing of institutional matrices theory by data mining // Computer Research and Modeling, 2015, vol. 7, no. 4, pp. 923-939
DOI: 10.20537/2076-7633-2015-7-4-923-939
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.
Информация о цитировании статьи по данным Crossref:
  • I. L. Kirilyuk, A. V. Kuznetsova, O. V. Sen’ko, A. M. Morozov. Method for detecting significant patterns in panel data analysis. // Pattern Recognition and Image Analysis. 2017. — V. 27, no. 1. — P. 94. DOI: 10.1134/S1054661817010072
Сведения о цитировании могут быть существенно неполными, так как они базируется только на информации, полученной от партнёров программы Crossref cited-by.
Просмотров за год: 7. Цитирований: 13 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus