Обработка систематической ошибки, связанной с длиной временных интервалов между интервью и последним эпизодом в гамма-пауссоновской модели поведения
Ключевые слова:
оценка интенсивности, модели поведения, последние эпизоды, неопределенность, гранулярностьАннотация
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.Литература
Суворова А.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В. Анализ гранулярных данных и знаний в задачах исследования социально значимых видов поведения // Компьютерные инструменты в образовании. №4. 2010. С. 30–38.
Rothman K.J. Epidemiology: An Introduction. Oxford etc.: Oxford University Press, 2002. 223 p.
Bonita R., Beaglehole R., Kjellstrom T. Basic epidemiology. Geneva: WHO, 2006. 226 p.
Bell D.C, Trevino R.A. Modeling HIV Risk [Epidemiology] // JAIDS. 1999. Vol. 22(3). P. 280–287.
Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Красносельских Т.В., Казакова О.С. Модели ВИЧ-рискованного поведения в контексте психологической защиты и других адаптивных стилей. СПб.: Наука, 2008. 140 с.
Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е. Оценка интенсивности поведения респондента в условиях информационного дефицита // Труды СПИИРАН. Вып. 7. СПб.: Наука, 2008. С. 239–254.
Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В., Соколовский Е.В. Косвенная оценка вероятности заражения ВИЧ-инфекцией на основе данных о последних эпизодах рискованного поведения // Здравоохранение Российской Федерации. 2010. № 2. С. 32–35.
Frowler F.J. Improving survey questions: design and evaluation. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 1995. 200 p. (Applied social research methods series, v. 38.)
Пащенко А.Е. Идентификация интенсивности пуассоновского процесса, моделирующего поведение респондента, в условиях дефицита информации. Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. № 4. т. 7. С. 45–48.
Тулупьев А.Л., Суворова А.В., Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е. Косвенные оценки и сравнение параметров угрообразующего поведения в разных группах по неполным и неточным данным // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сборник докладов. 2009. Т. 2. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. С. 110–114.
Пащенко А.Е., Суворова А.В. Программный комплекс для экспертного оценивания интенсивности поведения респондента в условиях дефицита информации // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте. Научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26–27 мая 2009 г.). Научные доклады. В 2-х т. Т. 2. М.: Физматлит, 2009. С. 220–241.
Zelterman D., Tulupyev A., Heimer R., Abdala N. Statistical design for a small serial dilution series // Statistics in Medicine. 2010. Vol. 29. P. 411–420.
Zelterman D. Models for Discrete Data: Revised Edition. New York: Oxford University Press, 2006. 285 p.
Bekker A., Roux J., Pham-Gia T. Sankhyā:The type I distribution of the ratio of independent ―Weibullized‖ generalized beta-prime variables // Stat Papers. 2009. Vol. 50. P.323–338.
Coelho C., Mexia J. On the Distribution of the Product and Ratio Independent Generalized Gamma-Ratio Random Variables // The Indian Journal of Statistics. 2007. Vol. 69. Part. 2. P. 221–255.
McDonald J., Xu Y. A generalization of the beta distribution with applications // Journal of Econometrics. 1995. Vol. 66. P. 133–152.
Pham-Gia T. Exact distribution of the generalized Wilks’s statistic and applications // Journal of Multivariate Analysis. 2008. Vol. 99. P. 1698–1716.
Beta Prime Distribution // Wikipedia. (Access: March 17, 2011.).
Zelterman D., Chen Ch. Homogeneity test against central-mixture alternatives // Journal of the American Statistical Association. 1988. Vol. 83. No. 401. P. 179–182.
Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge // European Journal of Operational Research. 2009. Vol. 195. Issue 3. P. 857–863.
Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. 196 с.
Хованов Н.В. Метод рандомизированных траекторий в задачах оценки функциональной зависимости // Труды СПИИРАН. 2009. Вып. 9. С. 262–279.
Ярушкина Н. Г. Современный интеллектуальный анализ нечетких временных рядов // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 19–29.
Ковалев С.М. Гибридные коннекционистские модели извлечения темпоральных знаний // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 30–40.
Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / под ред. Ярушкиной Н.Г. М.: Физматлит, 2007. 208 с.
Rothman K.J. Epidemiology: An Introduction. Oxford etc.: Oxford University Press, 2002. 223 p.
Bonita R., Beaglehole R., Kjellstrom T. Basic epidemiology. Geneva: WHO, 2006. 226 p.
Bell D.C, Trevino R.A. Modeling HIV Risk [Epidemiology] // JAIDS. 1999. Vol. 22(3). P. 280–287.
Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Красносельских Т.В., Казакова О.С. Модели ВИЧ-рискованного поведения в контексте психологической защиты и других адаптивных стилей. СПб.: Наука, 2008. 140 с.
Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е. Оценка интенсивности поведения респондента в условиях информационного дефицита // Труды СПИИРАН. Вып. 7. СПб.: Наука, 2008. С. 239–254.
Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В., Соколовский Е.В. Косвенная оценка вероятности заражения ВИЧ-инфекцией на основе данных о последних эпизодах рискованного поведения // Здравоохранение Российской Федерации. 2010. № 2. С. 32–35.
Frowler F.J. Improving survey questions: design and evaluation. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 1995. 200 p. (Applied social research methods series, v. 38.)
Пащенко А.Е. Идентификация интенсивности пуассоновского процесса, моделирующего поведение респондента, в условиях дефицита информации. Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. № 4. т. 7. С. 45–48.
Тулупьев А.Л., Суворова А.В., Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е. Косвенные оценки и сравнение параметров угрообразующего поведения в разных группах по неполным и неточным данным // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сборник докладов. 2009. Т. 2. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. С. 110–114.
Пащенко А.Е., Суворова А.В. Программный комплекс для экспертного оценивания интенсивности поведения респондента в условиях дефицита информации // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте. Научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26–27 мая 2009 г.). Научные доклады. В 2-х т. Т. 2. М.: Физматлит, 2009. С. 220–241.
Zelterman D., Tulupyev A., Heimer R., Abdala N. Statistical design for a small serial dilution series // Statistics in Medicine. 2010. Vol. 29. P. 411–420.
Zelterman D. Models for Discrete Data: Revised Edition. New York: Oxford University Press, 2006. 285 p.
Bekker A., Roux J., Pham-Gia T. Sankhyā:The type I distribution of the ratio of independent ―Weibullized‖ generalized beta-prime variables // Stat Papers. 2009. Vol. 50. P.323–338.
Coelho C., Mexia J. On the Distribution of the Product and Ratio Independent Generalized Gamma-Ratio Random Variables // The Indian Journal of Statistics. 2007. Vol. 69. Part. 2. P. 221–255.
McDonald J., Xu Y. A generalization of the beta distribution with applications // Journal of Econometrics. 1995. Vol. 66. P. 133–152.
Pham-Gia T. Exact distribution of the generalized Wilks’s statistic and applications // Journal of Multivariate Analysis. 2008. Vol. 99. P. 1698–1716.
Beta Prime Distribution // Wikipedia. (Access: March 17, 2011.)
Zelterman D., Chen Ch. Homogeneity test against central-mixture alternatives // Journal of the American Statistical Association. 1988. Vol. 83. No. 401. P. 179–182.
Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge // European Journal of Operational Research. 2009. Vol. 195. Issue 3. P. 857–863.
Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. 196 с.
Хованов Н.В. Метод рандомизированных траекторий в задачах оценки функциональной зависимости // Труды СПИИРАН. 2009. Вып. 9. С. 262–279.
Ярушкина Н. Г. Современный интеллектуальный анализ нечетких временных рядов // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 19–29.
Ковалев С.М. Гибридные коннекционистские модели извлечения темпоральных знаний // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 30–40.
Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / под ред. Ярушкиной Н.Г. М.: Физматлит, 2007. 208 с.
Processing length bias of time intervals between the last episode and the interview in Gamma-Poisson models of behavior
Abstract
We develop a technique for quantitative estimates of respondents’ behavior that uses respondents’ answers about the time interval since the last episode. The paper provides the block of questions and formalized set of answers to be used in a questionnaire as well as the mathematical approach for data processing and making the estimates. The respondents’ behavior mathematical model under discussion belongs to the class of generalized Gamma-Poisson stochastic process and takes into account the length bias inherent to the data collected from the respondents’ answers about the last episodes of their behavior.Опубликован
2011-03-01
Как цитировать
Зельтерман, Д., Суворова, А. В., Пащенко, А. Е., Мусина, В. Ф., Тулупьев, А. Л., Тулупьева, Т. В., Красносельских, Т. В., Гро, Л. Е., & Хаймер, Р. (2011). Обработка систематической ошибки, связанной с длиной временных интервалов между интервью и последним эпизодом в гамма-пауссоновской модели поведения. Труды СПИИРАН, 1(16), 160-185. https://doi.org/10.15622/sp.16.6
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
