Предложен обзор возможных подходов к построению моделей социально-значимого поведения по сверхмалой неполной совокупности наблюдений и оценке параметров таких моделей. Рассмотрены такие методы как агентное моделирование, статистический подход, включая методы анализа малой выборки, методология временных рядов и их приложения к решению указанной задачи. Выявлены преимущества использования моделей в рамках теории вероятностных графических моделей.
В статье развита модель расчета относительных оценок частот событий процессов, базирующаяся на использовании байесовских сетей доверия. Использование отношения рисков и ассоциированных с ними матриц перехода является удобным и понятным инструментом для отслеживания изменений в процессах, ассоциированных с риском. Описана необходимость и подходы к дискретизации случайных величин. Рассмотрена параметризация сети для кумулятивного риска, относительных частот. Рассмотрены численные примеры, реализованные в среде GeNIe&SMILE, которая позволяет конструировать вероятностные графические модели и осуществляет вероятностный вывод.
В данной работе приведены результаты апробации опросного инструментария, включающего закрытые вопросы о последних эпизодах употребления алкоголя и участия в незащищенных сексуальных контактах с постоянными и непостоянными партнерами. Рассмотрены особенности данного инструментария, описаны возможные области его применения.
Предложен подход к решению задачи оценки интенсивности рискованного поведения индивида по данным, которые являются системами ответов респондентов на вопросы, касающиеся их поведения. Оценка строится методом максимального правдоподобия, причём функция правдоподобия характеризует правдоподобие реализации конкретной системы ответов. Построены функции правдоподобия для ситуации, когда исследователь имеет данные о нескольких последних последовательных эпизодах поведения и ситуации, когда имеются данные об одном последнем эпизоде поведения и рекордных интервалах между последовательными эпизодами процесса за заданный промежуток времени.
Представлен подход, позволяющий формализовать задачу оценки интенсивности социально-значимого поведения в терминах вероятностных графических моделей. Сведение этой задачи к разработке особой вероятностной графической модели класса байесовских сетей доверия позволяет воспользоваться уже существующим мощным алгоритмическим аппаратом теории байесовских сетей доверия и свободно распространяемым программным инструментарием для проведения вычислительных экспериментов и для использования построенной модели в практических целях. Описана простейшая модель, основанная на данных об интервалах между эпизодами поведения, предложены варианты ее дальнейшего развития.
В данной работе исследуются взаимосвязи между последними эпизодами потребления алкоголя как показателя рискованности поведения и социально- демографическими и психологическими характеристиками респондента. Для этого строится регрессионная модель с интервалом между интервью и последним эпизодом поведения в качестве зависимой переменной. Рассмотрены критерии качества для регрессионных моделей.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям о его последних эпизодах, предшествующих интервью. Предложены методы обработки неопределенности исходных данных, основанные на смешанном вероятностно-нечетком подходе. Получены аналитические, включая их асимптотические, приближения и численные оценки интенсивности поведения. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные процедуры обработки.
В статье описан один из возможных подходов к развитию модели, предложенной ранее для обработки сведений о последних эпизодах рискованного поведения. Построены модели, позволяющие определить взаимосвязи между параметрами, определяющими интенсивность поведения, и некоторыми демографическими и психологическими характеристиками респондента. Рассмотрен ряд критериев качества для таких моделей. Кроме того, описан один из методов обработки неопределенности, возникающей при исследовании ответов вида «сегодня» на вопрос о времени последнего эпизода.
Рассматривается подход к оцениванию интенсивности и производных параметров поведения респондентов по сведениям о последнем эпизоде их поведения. В качестве модели поведения предложен гамма-пуассоновский процесс, описаны его характеристики, а также различные варианты его параметризации. Разработан метод, позволяющий обработать систематическую ошибку, возникающую из-за неявного предположения, что момент интервью является эпизодом поведения. В работе также предложены способы обработки исходных данных, характеризующихся гранулярностью.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям об их последних эпизодах. Предпринята попытка избежать неявного предположения о том, что следующий эпизод происходит в момент интервью (или в ближайшее время после него), поскольку такое утверждение зачастую не соответствует действительности. В работе подробно описаны недостатки такого подхода, а также предложены способы моделирования и обработки неопределенности, связанной с корректным учетом момента интервью и прогнозом следующего эпизода. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные модели обработки.
1 - 11 из 11 результатов