• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Работа с недостающими данными

Направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Когда читается: 3-й курс, 3 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: английский
Кредиты: 3
Контактные часы: 2

Course Syllabus

Abstract

This course will cover the steps used in weighting sample surveys, including methods for adjusting for nonresponse and using data external to the survey for calibration. Among the techniques discussed are adjustments using estimated response propensities, poststratification, raking, and general regression estimation. Alternative techniques for imputing values for missing items will be discussed. For both weighting and imputation, the capabilities of different statistical software packages will be covered, including R®, Stata®, and SAS®.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • to teach students the steps used in weighting sample surveys, including methods for adjusting for nonresponse and using data external to the survey for calibration
  • to show the capabilities of different statistical packages for weighting and imputation
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Understand the techniques of adjustments using estimated response propensities, poststratification, raking, and general regression estimation
  • Understand the use of R, Stata and SAS
Course Contents

Course Contents

  • Dealing With Missing Data
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Оценка за курс на Coursera
  • non-blocking Собеседование с академическим руководителем
  • non-blocking Оценка за курс на Coursera
  • non-blocking Собеседование с академическим руководителем
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2021/2022 3rd module
    Рассчет оценки в соответствии с баллами, набранными на онлайн-платформе: 95-100 %: 10 85-94 %: 9 75-84 %: 8 65-74 %: 7 55-64 %: 6 45-54 %: 5 35-44 %: 4 25-34 %: 3 15-24 %: 2 5-14 %: 1 < 4 %: 0
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Мастицкий, С. Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R / С. Э. Мастицкий, В. К. Шитиков. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 496 с. — ISBN 978-5-97060-301-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/73072 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Recommended Additional Bibliography

  • Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани ; перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.