Политическая наука №2 / 2015. Познавательные возможности политической науки - Страница 18

Ахременко А.С. Политический анализ и прогнозирование: Введение в количественные методы. – М.: Изд-во МГУ, 2012. – 472 с.

Балезина И.Л., Якимец В.Н. Индекс оценки инновационного потенциала региона // Вестник философии и социологии Курского госуниверситета. – 2010. – № 1. – С. 179–181.

Балезина И.Л., Якимец В.Н. Оценка инновационного потенциала субъекта РФ на основе индекса ПРИМ: концепция, модель и результаты апробации // Политическая экспертиза: Политэкс. – 2011. – Т. 7. – № 3. – С. 5–22.

Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: методология, методы, математические модели. – 2003. – № 16. – С. 25–35.

Большов Е.С. Дискриминантный анализ в прогнозировании поведения неопределившихся избирателей // Cоциология: 4 М., 2009. – № 29. – С. 46–64.

Боришполец К.П. Методы политических исследований. – М.: Аспект пресс, 2010. – 230 с.

Бузин А.Ю. Преступление без наказания. Административные технологии федеральных выборов 2007–2008 годов / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. – М.: ЦПК «НИККОЛО М»; Центр «Панорама», 2008. – 284 с.

Быков И.А. Сетевая политическая коммуникация: теория, политика и методы исследования. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. – 200 с.

Гусаров А.А., Гухман В.Б. К оценке спорных результатов выборов с помощью статистического критерия согласия // Социология. – М., 2008. – № 26. – С. 105–118.

ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемологические основания / Под ред. О.М. Аншакова, Е.Ф. Фабрикантовой. – М.: Книжный дом «Либроком», 2009. – 432 с.

Кирби Дж.Б., Боллен К.А. Использование тестов с инструментальными переменными в оценивании качества спецификации модели для моделей структурных уравнений с латентными переменными // Cоциология. – М., 2012. – № 34. – С. 131–170.

Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Стратегия применения логико-комбинаторных методов в процедурах типологического анализа // Cоциология. – М., 2013. – № 36. – С. 7–35.

Леонова М.В. Инструменты «электронного участия» в России: оценка и перспективы // Политическая экспертиза: Политэкс. 2010. – Т. 6. – № 3. – С. 232–239.

Леонова М.В., Якимец В.Н. Индекс оценки полноты и качества обратных связей информационных ресурсов государственной власти // Труды ИСА РАН. – 2008. – Т. 34. – С. 351–363.

Леонова М.В., Якимец В.Н. О развитости обратных связей на сайтах э-правительства: индекс оценки, пилотные измерения, критерий «дружелюбности», актуальность в условиях кризиса // Государственное управление в XXI в: традиции и инновации. – М.: Макс Пресс, 2009. – С. 548–556.

Мебейн У., Калинина К. Электоральные фальсификации в России: комплексная диагностика выборов 2003–2004, 2007–2008 гг. // Российское электоральное обозрение. – 2009. – № 2.– С. 57–70.

Оценка состояния и развития гражданского общества России: Проблемы, инструменты и региональная специфика. Труды Института системного анализа РАН. Т. 57 / Под ред. В.Н. Якимца. – М.: КРАСАКНД, – 2010. – 200 с.

Попова О.В. «Измерительный инструмент» в сравнительной политологии: к вопросу о нерешенных проблемах // Политическая экспертиза: Политэкс. – 2009. – Т. 5. – № 1. – С. 271–291.

Попова О.В. Политический анализ и прогнозирование: Учебник. – М.: Аспект-Пресс, 2011. – 464 с.

Попова О.В. Почему Россия – несвободная страна, или О том, как нас «посчитали?» // Политическая экспертиза: Политекс. – 2006. – Т. 2. – № 1. – С. 31–50.

Попова О.В. Рейтинги как элемент информационной политики в электоральном цикле // Политическая наука. – М., 2012. – № 1. – С. 81–93.

Сморгунов Л.В. Проблема методологического синтеза в современной сравнительной политологии // Вестник СПбГУ. Сер. 6. – СПб., 2011. – Вып. 1. – С. 76–85.

Сморгунов Л.В., Шерстобитов А.С. Политические сети: Теория и методы анализа: Учебник для студентов вузов. – М.: Аспект Пресс, 2014. – 320 с.

Стукал Д.К., Хавенсон Т.Е. Моделирование государственной состоятельности постсоциалистических стран // Политическая экспертиза: Политэкс. – 2012. – Т. 8. – № 1. – С. 238–264.

Туронок С.Г. Политический анализ. – М.: Дело, 2006. – 360 с.

Центр и регионы в системе государственного управления: состояние и тренды. Материалы научного семинара – М.: Научный эксперт, 2010. – Вып. 4 (34). – 113 с.

Шпилькин С.А. Математика выборов – 2011 // Троицкий вариант. – 2011. – № 94. – С. 2–4.

Шпилькин С.А. Статистика исследовала выборы // Газета.ру. – 2011. – Режим доступа: http://www.gazeta.ru/science/2011/12/10_a_3922390.shtml (Дата посещения: 25.10.2014.)

Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики // Публичное пространство, гражданское общество и власть: опыт взаимодействия. – М.: РАПН; РОССПЭН, 2008. – С. 107–121.

Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики в регионах России // Труды ИСА РАН. – 2006. – Т. 25. – С. 139–147. – Режим доступа: http://www.isa.ru/proceedings/images/documents/2006-25/139-147.pdf (Дата посещения: 12.03.2015.)

Aguilera M., Morer I., Barandiaran X.E., Bedia M.G. Quantifying political self-organization in social media. Fractal patterns in the Spanish 15 M movement on Twitter // Advances in artificial life. ECAL. – 2013. – T. 12. – P. 395–402.

Almquist Z.W., Butts C.T. Dynamic network logistic regression: A logistic choice analysis of inter- and intra-group blog citation dynamics in the 2004 US presidential election // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 4. – P. 430–448.

Alvarez R.M., Atkeson L.R., Hall Th. Evaluating elections: a handbook of methods and standards. – N.Y.: Cambridge univ. press, 2013. – 180 p.

Baerveldt C. Ethnic boundaries in high school students’ networks in flanders and the Netherlands / Baerveldt C., Zijlstra B., Wolf de M., Van Rossem R., Duijn M.A.J., van // International sociology. – 2007. – Vol. 22. – P. 701–719.

Bakker R., Poole K.T. Bayesian metric multidimensional scaling // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 2. – P. 125–140.

Barbera P. Birds of the same feather tweet together: Bayesian ideal point estimation using Twitter data // Political analysis. – 2015. – Vol. 23, N 1. – P. 76–91.

Beber B., Scacco A. What the numbers say: A digit-based test for election fraud // Political analysis. – 2012. – Vol. 20. – P. 211–234.

Breunig C., Goerres A. Searching for electoral irregularities in an established democracy: Applying Benford’s law tests to Bundestag elections in unified Germany // Electoral studies. – 2011. – Vol. 30. – P. 534–545.

Brown C.T., Liebovitch L.S. Fractal analysis. Quantitative applications in the social sciences. – Los Angeles, CA: SAGE Publications, 2010. – Vol. 165. – 90 p.

Buttice M.K., Highton B. How does multilevel regression and poststratification perform with conventional national surveys? // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 4. – P. 449–467.

Carriquiry A.L. Election forensics and the 2004 Venezuelan presidential recall. referendum as a case study // Statistical science. – 2011. – Vol. 26, N 4. – P. 471–478.

Deckert J., Myagkov P., Ordeshook P.C. The irrelevance of Benford’s law for detecting fraud in elections /// Caltech. MITvoting technology project working paper. – 2010. – N 9. – Mode of access: http://vote.caltech.edu/content/irrelevance-benfords-law-detecting-fraud-elections (Дата посещения: 20.10.2014.)

Configurational comparative methods: Qualitative comparative analysis (QCA) and related techniques / Ed. B. Rihoux, Ch. Ragin. – London: SAGE Publications, 2009. – 209 p.

DeBell M. Harder Than it looks: Coding political knowledge on the ANES // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 3. – P. 393–406.

Deckert J. Benford’s law and the detection of election fraud. / J. Deckert, M. Myagkov, P.C. Ordeshook // Political analysis. – 2011. – Vol. 19. – P. 245–268.