Регрессионные модели прогнозирования потребностей в учебных местах в образовательных организациях
Аннотация
В исследовании рассматриваются ключевые аспекты и регрессионные подходы к прогнозированию потребности в учебных местах в образовательных организациях дошкольного и школьного звеньев. На основе анализа ключевых факторов - демографических когорт с временными лагами, миграционных потоков, ввода жилой застройки, занятости родителей, экономических индикаторов и нормативно‑правовых изменений - формулируется методологическая рамка построения регрессионных моделей различного типа: линейных и обобщённых линейных моделей, а также регуляризованных и гибридных подходов с элементами машинного обучения. Особое внимание уделено проблемам лаговой структуры данных, пространственной неоднородности, малых выборок на уровне отдельных учреждений и потребности в вероятностных прогнозах. Предложены практические процедуры предобработки данных, выбор регрессоров, валидации (временная кросс‑валидация, back‑testing) и оценивания качества прогноза (MAPE, RMSE, CRPS), а также сценарное моделирование. Статья ориентирована на аналитиков образования и исследователей, которым необходимы надёжные и объяснимые инструменты оценки потребности в местах и принятия решений по распределению инфраструктурных ресурсов.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
