Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

GenderDeSegregationSchooll

2026-06-10T21:13:57Z

Pesenkova: /* Результаты */

{{Model
|Description=Модель воспроизводит изменения в проценте женщин-учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц в Германии с 1950 по 1989 год. Она начинается с данных о количестве мужчин и женщин-учителей в этих школах в 1950 году и отображает их на карте Рейнланд-Пфальца
|Field_of_knowledge=Педагогика, Социология, Образование
|Website=https://github.com/ChumakovOA/Econometric
|Environment=NetLogo
|KeyDescripions=; numbers of male and female teachers and pupils in these schools in 1950
Название
"ADENAU" 6.929 50.382 101 47 2 3
"AHRWEIPJ" 7.091 50.535 262 0 12 1
"AHRWEIU" 7.097 50.542 0 307 1 18
|Student-created=Да
|Developers=Чумаков Олег, Махонина Анна, Песенкова Екатерина
}}
= GenderDeSegregationSchool =

Каждый шаг модели соответствует изменению от года к году. В интерфейсе отображается текущее распределение процента женщин-учителей (гистограмма), а также временной ряд для выбранной школы.

== Аннотация ==

В данном проекте исследуется динамика гендерного состава учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц (Германия) в период с 1950 по 1989 год. С помощью агентной модели, реализованной в NetLogo, воспроизводятся эмпирические данные о проценте женщин-учителей.

=== Цель работы ===

Количественно оценить влияние параметров '''κ''' (чувствительность к текущему гендерному составу) и '''δ''' (нарушение равных возможностей) на динамику гендерной сегрегации в школах.

== Модель ==

=== Скачать модель ===
'''GitHub:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model.nlogox ссылка на модель]

=== Исходные данные ===
Данные о школах (названия, координаты, количество учителей) хранятся внутри модели и не требуют внешнего файла.

== Правила модели ==

# Все учителя, покидающие свои должности, заменяются мужчинами и женщинами с вероятностью, определяемой формулой:
#: '''P(женщина) = ν(t) × δ × exp(κ × ξ)''', где ξ — текущий процент женщин в школе.
# Мужчины остаются на своих должностях в два раза дольше, чем женщины; продолжительность работы распределена нормально с параметрами '''μ = 30''' для мужчин и '''μ = 15''' для женщин, при стандартном отклонении '''σ = 5'''.
# Параметры '''κ''' и '''δ''' варьируются между запусками симуляции (задаются через слайдеры в интерфейсе).
# Параметр '''ν(t)''' автоматически подбирается так, чтобы при δ = 1 средняя вероятность найма женщины составляла 0.5.

== Параметры модели ==

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Диапазон !! Значение по умолчанию
|-
| κ || Чувствительность вероятности найма к текущему проценту женщин || -2 … 2 || 0
|-
| δ || Нарушение равных возможностей (δ>1 — в пользу женщин, δ<1 — в пользу мужчин) || 0.6 … 1.4 || 1
|-
| μ (мужчины) || Средняя продолжительность карьеры мужчин || 30 (фикс) || 30
|-
| μ (женщины) || Средняя продолжительность карьеры женщин || 15 (фикс) || 15
|-
| σ || Стандартное отклонение продолжительности карьеры || 5 (фикс) || 5
|}

== Визуализация ==

* '''Школы''' — кружки на карте. Цвет меняется от красного (0% женщин) до синего (100% женщин)
* '''Учителя-мужчины''' — синие квадраты
* '''Учителя-женщины''' — красные круги

== Рабочие гипотезы ==

=== Гипотеза 1. Влияние чувствительности κ ===
* '''H₀:''' κ = 0. Вероятность найма женщины не зависит от текущего процента женщин в школе. Гендерный состав школы не влияет на решение при найме нового учителя.
* '''H₁:''' κ > 0. Существует положительная зависимость: чем выше текущий процент женщин в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это создаёт эффект «снежного кома» и усиливает гендерную сегрегацию.

=== Гипотеза 2. Нарушение равных возможностей δ ===
* '''H₀:''' δ = 1. При найме на замену уволившимся учителям соблюдаются равные возможности: мужчины и женщины нанимаются с одинаковой вероятностью (50/50).
* '''H₁:''' δ ≠ 1. Существует систематическое нарушение равных возможностей при найме: Если δ > 1 — нарушение в пользу женщин (женщин нанимают чаще, чем мужчин) и Если δ < 1 — нарушение в пользу мужчин (мужчин нанимают чаще, чем женщин)

== План экспериментов ==

Эксперименты проводились в среде BehaviorSpace (NetLogo).

=== Параметры эксперимента ===
* '''Варьируемые параметры:'''
* κ: 9 значений (-2, -1.5, -1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2)
* δ: 7 значений (0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3)
* '''Фиксированные параметры:''' μ_муж=30, μ_жен=15, σ=5
* '''Количество повторений:''' 20
* '''Длительность прогона:''' 40 тиков (1950–1989)
* '''Замеряемый показатель:''' процент женщин среди всех учителей в 1989 году

'''Итого прогонов:''' 9 × 7 × 20 = 1260

=== Исходные данные экспериментов ===
* '''Сырые данные BehaviorSpace:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model%20GenderSegregationExperiment-table.csv CSV (1260 строк)]
* '''Сводная таблица средних значений:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/experiment_summary.csv CSV (63 комбинации)]

== Результаты ==

=== Оптимальные параметры ===

По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Оптимальное значение
|-
| κ || Чувствительность к гендерному составу || '''2.0'''
|-
| δ || Нарушение равных возможностей || '''1.3'''
|-
| colspan="2" | Средний процент женщин в 1989 году || '''84.7%'''
|}

=== Интерпретация ===

* Положительное значение '''κ = 2.0''' означает, что существует положительная обратная связь: чем больше женщин уже работает в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это усиливает гендерную сегрегацию.
* Значение '''δ = 1.3 > 1''' указывает на систематическое нарушение равных возможностей '''в пользу женщин''' при найме на замену уволившимся учителям.

=== Графики ===

'''1. Тепловая карта поверхности отклика:'''
[[Файл:heatmap.png|thumb|center|600px|Средний процент женщин в 1989 году для 63 комбинаций κ и δ]]

'''2. Влияние κ на процент женщин:'''
[[Файл:kappa_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ]]

'''3. Влияние δ на процент женщин:'''
[[Файл:delta_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ]]

'''4. Гистограмма распределения при оптимальных параметрах (κ = 2, δ = 1.3):'''
[[Файл:histogram_optimal.png|thumb|center|500px|20 повторений эксперимента сконцентрированы в диапазоне 82–88%, что подтверждает стабильность модели]]

'''5. Ящик с усами (boxplot) для разных κ:'''
[[Файл:boxplot_kappa.png|thumb|center|600px|С ростом κ увеличивается средний процент женщин и уменьшается разброс результатов]]

'''6. Гистограмма распределения средних значений (из experiment_summary.csv):'''
[[Файл:experiment_summary.png|thumb|center|500px|Распределение 63 средних значений (для всех комбинаций κ и δ). Показывает, как часто встречаются разные уровни гендерной сегрегации]]

=== Проверка гипотез ===

'''Статистический подход:'''

Для проверки гипотез использовался двухэтапный подход:
1. '''Визуальный анализ''' графиков поверхности отклика и зависимостей
2. '''Сравнение средних значений''' для крайних значений параметров

'''Методика проверки:'''

* Для гипотезы о κ: сравнивались средние проценты женщин при κ = 2 (максимальная чувствительность) и κ = -2 (минимальная чувствительность) при фиксированном δ = 1.3
* Для гипотезы о δ: сравнивались средние проценты женщин при δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) и δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) при фиксированном κ = 2

{| class="wikitable"
|+
! Гипотеза !! H₀ !! H₁ !! Сравниваемые группы !! Результат
|-
| '''1. Влияние κ''' || κ = 0 || κ > 0 || κ = 2 vs κ = -2 (при δ = 1.3) || ✅ H₀ отвергается
|-
| '''2. Влияние δ''' || δ = 1 || δ ≠ 1 || δ = 1.3 vs δ = 0.7 (при κ = 2) || ✅ H₀ отвергается
|}

'''Детальный анализ гипотезы 1 (влияние κ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при δ = 1.3) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| κ = -2 (отрицательная чувствительность) || 45.8% || 1.85 || rowspan="2" | '''+38.9%'''
|-
| κ = 2 (положительная чувствительность) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 1:'''
Разница в 38.9 процентных пункта между κ = -2 и κ = 2 однозначно подтверждает, что κ > 0. Положительная обратная связь увеличивает долю женщин почти вдвое. '''H₀ отвергается.'''

'''Детальный анализ гипотезы 2 (влияние δ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при κ = 2) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) || 63.1% || 2.30 || rowspan="2" | '''+21.6%'''
|-
| δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 2:'''
Разница в 21.6 процентных пункта между δ = 0.7 и δ = 1.3 подтверждает, что δ ≠ 1. Более того, оптимальное значение δ = 1.3 > 1 указывает на нарушение равных возможностей '''в пользу женщин'''. '''H₀ отвергается.'''

'''Сводная таблица окончательных выводов:'''

{| class="wikitable"
! Параметр !! Оптимальное значение !! Влияние на % женщин !! Статистическая значимость
|-
| κ || 2.0 || Увеличение с 45.8% до 84.7% (κ = -2 vs κ = 2) || Однозначно подтверждено
|-
| δ || 1.3 || Увеличение с 63.1% до 84.7% (δ = 0.7 vs δ = 1.3) || Однозначно подтверждено
|}

'''Выводы:'''
Обе альтернативные гипотезы получили эмпирическое подтверждение. Модель показывает, что для достижения высокого процента женщин-учителей (84.7%) необходимо одновременно наличие:
1. Положительной обратной связи при найме (κ = 2.0)
2. Систематического нарушения равных возможностей в пользу женщин (δ = 1.3)

== Ограничения модели ==

# '''Постоянная численность школ.''' Модель не учитывает открытие, закрытие или слияние гимназий в 1950-1989 гг. Все школы существуют на протяжении всего моделируемого периода с неизменной общей численностью учителей.
# '''Отсутствие внешнего рынка труда.''' Учителя нанимаются только на замену уволившимся, без учёта демографических изменений, потоков молодых специалистов или конкуренции между школами за кадры.
# '''Географическая изоляция школ.''' Школы не взаимодействуют друг с другом - решение о найме в одной школе не влияет на вероятность найма в соседней школе.
# '''Два гендера'''. Модель оперирует бинарной гендерной категорией, что отражает структуру исторических данных, но не охватывает современные реалии.

== Ссылки ==
* [[Практикум по эконометрике (syllabus)]]
* NetLogo: [https://netlogo.org netlogo.org]
* R: [https://r-project.org r-project.org]
* GitHub-репозиторий проекта: [https://github.com/ChumakovOA/Econometric Econometric]

== Участники ==

{| class="wikitable"
! Участник !! Роль !! Что сделано
|-
| '''Олег Чумаков''' || Разработчик модели || Создание модели NetLogo, визуализация школ и учителей, реализация правил увольнений и наймов, добавление параметров κ, δ, ν(t), отладка кода, выгрузка на GitHub, оформление вики-страницы
|-
| '''Анна Махонина''' || Экспериментатор || Проведение экспериментов в BehaviorSpace (1260 прогонов), сбор данных, подготовка CSV-файлов, загрузка данных на GitHub
|-
| '''Екатерина Песенкова''' || Аналитик данных || Анализ данных в R, визуализация результатов (тепловая карта, графики зависимостей), проверка гипотез, интерпретация выводов, подготовка сводной таблицы
|}

[[Категория:Работы по эконометрике]]
[[Категория:Цифровые инновации в бизнесе]]

GenderDeSegregationSchooll

2026-06-10T21:13:40Z

Pesenkova: /* Проверка гипотез */

{{Model
|Description=Модель воспроизводит изменения в проценте женщин-учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц в Германии с 1950 по 1989 год. Она начинается с данных о количестве мужчин и женщин-учителей в этих школах в 1950 году и отображает их на карте Рейнланд-Пфальца
|Field_of_knowledge=Педагогика, Социология, Образование
|Website=https://github.com/ChumakovOA/Econometric
|Environment=NetLogo
|KeyDescripions=; numbers of male and female teachers and pupils in these schools in 1950
Название
"ADENAU" 6.929 50.382 101 47 2 3
"AHRWEIPJ" 7.091 50.535 262 0 12 1
"AHRWEIU" 7.097 50.542 0 307 1 18
|Student-created=Да
|Developers=Чумаков Олег, Махонина Анна, Песенкова Екатерина
}}
= GenderDeSegregationSchool =

Каждый шаг модели соответствует изменению от года к году. В интерфейсе отображается текущее распределение процента женщин-учителей (гистограмма), а также временной ряд для выбранной школы.

== Аннотация ==

В данном проекте исследуется динамика гендерного состава учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц (Германия) в период с 1950 по 1989 год. С помощью агентной модели, реализованной в NetLogo, воспроизводятся эмпирические данные о проценте женщин-учителей.

=== Цель работы ===

Количественно оценить влияние параметров '''κ''' (чувствительность к текущему гендерному составу) и '''δ''' (нарушение равных возможностей) на динамику гендерной сегрегации в школах.

== Модель ==

=== Скачать модель ===
'''GitHub:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model.nlogox ссылка на модель]

=== Исходные данные ===
Данные о школах (названия, координаты, количество учителей) хранятся внутри модели и не требуют внешнего файла.

== Правила модели ==

# Все учителя, покидающие свои должности, заменяются мужчинами и женщинами с вероятностью, определяемой формулой:
#: '''P(женщина) = ν(t) × δ × exp(κ × ξ)''', где ξ — текущий процент женщин в школе.
# Мужчины остаются на своих должностях в два раза дольше, чем женщины; продолжительность работы распределена нормально с параметрами '''μ = 30''' для мужчин и '''μ = 15''' для женщин, при стандартном отклонении '''σ = 5'''.
# Параметры '''κ''' и '''δ''' варьируются между запусками симуляции (задаются через слайдеры в интерфейсе).
# Параметр '''ν(t)''' автоматически подбирается так, чтобы при δ = 1 средняя вероятность найма женщины составляла 0.5.

== Параметры модели ==

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Диапазон !! Значение по умолчанию
|-
| κ || Чувствительность вероятности найма к текущему проценту женщин || -2 … 2 || 0
|-
| δ || Нарушение равных возможностей (δ>1 — в пользу женщин, δ<1 — в пользу мужчин) || 0.6 … 1.4 || 1
|-
| μ (мужчины) || Средняя продолжительность карьеры мужчин || 30 (фикс) || 30
|-
| μ (женщины) || Средняя продолжительность карьеры женщин || 15 (фикс) || 15
|-
| σ || Стандартное отклонение продолжительности карьеры || 5 (фикс) || 5
|}

== Визуализация ==

* '''Школы''' — кружки на карте. Цвет меняется от красного (0% женщин) до синего (100% женщин)
* '''Учителя-мужчины''' — синие квадраты
* '''Учителя-женщины''' — красные круги

== Рабочие гипотезы ==

=== Гипотеза 1. Влияние чувствительности κ ===
* '''H₀:''' κ = 0. Вероятность найма женщины не зависит от текущего процента женщин в школе. Гендерный состав школы не влияет на решение при найме нового учителя.
* '''H₁:''' κ > 0. Существует положительная зависимость: чем выше текущий процент женщин в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это создаёт эффект «снежного кома» и усиливает гендерную сегрегацию.

=== Гипотеза 2. Нарушение равных возможностей δ ===
* '''H₀:''' δ = 1. При найме на замену уволившимся учителям соблюдаются равные возможности: мужчины и женщины нанимаются с одинаковой вероятностью (50/50).
* '''H₁:''' δ ≠ 1. Существует систематическое нарушение равных возможностей при найме: Если δ > 1 — нарушение в пользу женщин (женщин нанимают чаще, чем мужчин) и Если δ < 1 — нарушение в пользу мужчин (мужчин нанимают чаще, чем женщин)

== План экспериментов ==

Эксперименты проводились в среде BehaviorSpace (NetLogo).

=== Параметры эксперимента ===
* '''Варьируемые параметры:'''
* κ: 9 значений (-2, -1.5, -1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2)
* δ: 7 значений (0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3)
* '''Фиксированные параметры:''' μ_муж=30, μ_жен=15, σ=5
* '''Количество повторений:''' 20
* '''Длительность прогона:''' 40 тиков (1950–1989)
* '''Замеряемый показатель:''' процент женщин среди всех учителей в 1989 году

'''Итого прогонов:''' 9 × 7 × 20 = 1260

=== Исходные данные экспериментов ===
* '''Сырые данные BehaviorSpace:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model%20GenderSegregationExperiment-table.csv CSV (1260 строк)]
* '''Сводная таблица средних значений:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/experiment_summary.csv CSV (63 комбинации)]

== Результаты ==

== Результаты ==

=== Оптимальные параметры ===

По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Оптимальное значение
|-
| κ || Чувствительность к гендерному составу || '''2.0'''
|-
| δ || Нарушение равных возможностей || '''1.3'''
|-
| colspan="2" | Средний процент женщин в 1989 году || '''84.7%'''
|}

=== Интерпретация ===

* Положительное значение '''κ = 2.0''' означает, что существует положительная обратная связь: чем больше женщин уже работает в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это усиливает гендерную сегрегацию.
* Значение '''δ = 1.3 > 1''' указывает на систематическое нарушение равных возможностей '''в пользу женщин''' при найме на замену уволившимся учителям.

=== Графики ===

'''1. Тепловая карта поверхности отклика:'''
[[Файл:heatmap.png|thumb|center|600px|Средний процент женщин в 1989 году для 63 комбинаций κ и δ]]

'''2. Влияние κ на процент женщин:'''
[[Файл:kappa_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ]]

'''3. Влияние δ на процент женщин:'''
[[Файл:delta_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ]]

'''4. Гистограмма распределения при оптимальных параметрах (κ = 2, δ = 1.3):'''
[[Файл:histogram_optimal.png|thumb|center|500px|20 повторений эксперимента сконцентрированы в диапазоне 82–88%, что подтверждает стабильность модели]]

'''5. Ящик с усами (boxplot) для разных κ:'''
[[Файл:boxplot_kappa.png|thumb|center|600px|С ростом κ увеличивается средний процент женщин и уменьшается разброс результатов]]

'''6. Гистограмма распределения средних значений (из experiment_summary.csv):'''
[[Файл:experiment_summary.png|thumb|center|500px|Распределение 63 средних значений (для всех комбинаций κ и δ). Показывает, как часто встречаются разные уровни гендерной сегрегации]]

=== Проверка гипотез ===

'''Статистический подход:'''

Для проверки гипотез использовался двухэтапный подход:
1. '''Визуальный анализ''' графиков поверхности отклика и зависимостей
2. '''Сравнение средних значений''' для крайних значений параметров

'''Методика проверки:'''

* Для гипотезы о κ: сравнивались средние проценты женщин при κ = 2 (максимальная чувствительность) и κ = -2 (минимальная чувствительность) при фиксированном δ = 1.3
* Для гипотезы о δ: сравнивались средние проценты женщин при δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) и δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) при фиксированном κ = 2

{| class="wikitable"
|+
! Гипотеза !! H₀ !! H₁ !! Сравниваемые группы !! Результат
|-
| '''1. Влияние κ''' || κ = 0 || κ > 0 || κ = 2 vs κ = -2 (при δ = 1.3) || ✅ H₀ отвергается
|-
| '''2. Влияние δ''' || δ = 1 || δ ≠ 1 || δ = 1.3 vs δ = 0.7 (при κ = 2) || ✅ H₀ отвергается
|}

'''Детальный анализ гипотезы 1 (влияние κ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при δ = 1.3) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| κ = -2 (отрицательная чувствительность) || 45.8% || 1.85 || rowspan="2" | '''+38.9%'''
|-
| κ = 2 (положительная чувствительность) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 1:'''
Разница в 38.9 процентных пункта между κ = -2 и κ = 2 однозначно подтверждает, что κ > 0. Положительная обратная связь увеличивает долю женщин почти вдвое. '''H₀ отвергается.'''

'''Детальный анализ гипотезы 2 (влияние δ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при κ = 2) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) || 63.1% || 2.30 || rowspan="2" | '''+21.6%'''
|-
| δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 2:'''
Разница в 21.6 процентных пункта между δ = 0.7 и δ = 1.3 подтверждает, что δ ≠ 1. Более того, оптимальное значение δ = 1.3 > 1 указывает на нарушение равных возможностей '''в пользу женщин'''. '''H₀ отвергается.'''

'''Сводная таблица окончательных выводов:'''

{| class="wikitable"
! Параметр !! Оптимальное значение !! Влияние на % женщин !! Статистическая значимость
|-
| κ || 2.0 || Увеличение с 45.8% до 84.7% (κ = -2 vs κ = 2) || Однозначно подтверждено
|-
| δ || 1.3 || Увеличение с 63.1% до 84.7% (δ = 0.7 vs δ = 1.3) || Однозначно подтверждено
|}

'''Выводы:'''
Обе альтернативные гипотезы получили эмпирическое подтверждение. Модель показывает, что для достижения высокого процента женщин-учителей (84.7%) необходимо одновременно наличие:
1. Положительной обратной связи при найме (κ = 2.0)
2. Систематического нарушения равных возможностей в пользу женщин (δ = 1.3)

== Ограничения модели ==

# '''Постоянная численность школ.''' Модель не учитывает открытие, закрытие или слияние гимназий в 1950-1989 гг. Все школы существуют на протяжении всего моделируемого периода с неизменной общей численностью учителей.
# '''Отсутствие внешнего рынка труда.''' Учителя нанимаются только на замену уволившимся, без учёта демографических изменений, потоков молодых специалистов или конкуренции между школами за кадры.
# '''Географическая изоляция школ.''' Школы не взаимодействуют друг с другом - решение о найме в одной школе не влияет на вероятность найма в соседней школе.
# '''Два гендера'''. Модель оперирует бинарной гендерной категорией, что отражает структуру исторических данных, но не охватывает современные реалии.

== Ссылки ==
* [[Практикум по эконометрике (syllabus)]]
* NetLogo: [https://netlogo.org netlogo.org]
* R: [https://r-project.org r-project.org]
* GitHub-репозиторий проекта: [https://github.com/ChumakovOA/Econometric Econometric]

== Участники ==

{| class="wikitable"
! Участник !! Роль !! Что сделано
|-
| '''Олег Чумаков''' || Разработчик модели || Создание модели NetLogo, визуализация школ и учителей, реализация правил увольнений и наймов, добавление параметров κ, δ, ν(t), отладка кода, выгрузка на GitHub, оформление вики-страницы
|-
| '''Анна Махонина''' || Экспериментатор || Проведение экспериментов в BehaviorSpace (1260 прогонов), сбор данных, подготовка CSV-файлов, загрузка данных на GitHub
|-
| '''Екатерина Песенкова''' || Аналитик данных || Анализ данных в R, визуализация результатов (тепловая карта, графики зависимостей), проверка гипотез, интерпретация выводов, подготовка сводной таблицы
|}

[[Категория:Работы по эконометрике]]
[[Категория:Цифровые инновации в бизнесе]]

GenderDeSegregationSchooll

2026-06-10T21:12:45Z

Pesenkova:

{{Model
|Description=Модель воспроизводит изменения в проценте женщин-учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц в Германии с 1950 по 1989 год. Она начинается с данных о количестве мужчин и женщин-учителей в этих школах в 1950 году и отображает их на карте Рейнланд-Пфальца
|Field_of_knowledge=Педагогика, Социология, Образование
|Website=https://github.com/ChumakovOA/Econometric
|Environment=NetLogo
|KeyDescripions=; numbers of male and female teachers and pupils in these schools in 1950
Название
"ADENAU" 6.929 50.382 101 47 2 3
"AHRWEIPJ" 7.091 50.535 262 0 12 1
"AHRWEIU" 7.097 50.542 0 307 1 18
|Student-created=Да
|Developers=Чумаков Олег, Махонина Анна, Песенкова Екатерина
}}
= GenderDeSegregationSchool =

Каждый шаг модели соответствует изменению от года к году. В интерфейсе отображается текущее распределение процента женщин-учителей (гистограмма), а также временной ряд для выбранной школы.

== Аннотация ==

В данном проекте исследуется динамика гендерного состава учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц (Германия) в период с 1950 по 1989 год. С помощью агентной модели, реализованной в NetLogo, воспроизводятся эмпирические данные о проценте женщин-учителей.

=== Цель работы ===

Количественно оценить влияние параметров '''κ''' (чувствительность к текущему гендерному составу) и '''δ''' (нарушение равных возможностей) на динамику гендерной сегрегации в школах.

== Модель ==

=== Скачать модель ===
'''GitHub:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model.nlogox ссылка на модель]

=== Исходные данные ===
Данные о школах (названия, координаты, количество учителей) хранятся внутри модели и не требуют внешнего файла.

== Правила модели ==

# Все учителя, покидающие свои должности, заменяются мужчинами и женщинами с вероятностью, определяемой формулой:
#: '''P(женщина) = ν(t) × δ × exp(κ × ξ)''', где ξ — текущий процент женщин в школе.
# Мужчины остаются на своих должностях в два раза дольше, чем женщины; продолжительность работы распределена нормально с параметрами '''μ = 30''' для мужчин и '''μ = 15''' для женщин, при стандартном отклонении '''σ = 5'''.
# Параметры '''κ''' и '''δ''' варьируются между запусками симуляции (задаются через слайдеры в интерфейсе).
# Параметр '''ν(t)''' автоматически подбирается так, чтобы при δ = 1 средняя вероятность найма женщины составляла 0.5.

== Параметры модели ==

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Диапазон !! Значение по умолчанию
|-
| κ || Чувствительность вероятности найма к текущему проценту женщин || -2 … 2 || 0
|-
| δ || Нарушение равных возможностей (δ>1 — в пользу женщин, δ<1 — в пользу мужчин) || 0.6 … 1.4 || 1
|-
| μ (мужчины) || Средняя продолжительность карьеры мужчин || 30 (фикс) || 30
|-
| μ (женщины) || Средняя продолжительность карьеры женщин || 15 (фикс) || 15
|-
| σ || Стандартное отклонение продолжительности карьеры || 5 (фикс) || 5
|}

== Визуализация ==

* '''Школы''' — кружки на карте. Цвет меняется от красного (0% женщин) до синего (100% женщин)
* '''Учителя-мужчины''' — синие квадраты
* '''Учителя-женщины''' — красные круги

== Рабочие гипотезы ==

=== Гипотеза 1. Влияние чувствительности κ ===
* '''H₀:''' κ = 0. Вероятность найма женщины не зависит от текущего процента женщин в школе. Гендерный состав школы не влияет на решение при найме нового учителя.
* '''H₁:''' κ > 0. Существует положительная зависимость: чем выше текущий процент женщин в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это создаёт эффект «снежного кома» и усиливает гендерную сегрегацию.

=== Гипотеза 2. Нарушение равных возможностей δ ===
* '''H₀:''' δ = 1. При найме на замену уволившимся учителям соблюдаются равные возможности: мужчины и женщины нанимаются с одинаковой вероятностью (50/50).
* '''H₁:''' δ ≠ 1. Существует систематическое нарушение равных возможностей при найме: Если δ > 1 — нарушение в пользу женщин (женщин нанимают чаще, чем мужчин) и Если δ < 1 — нарушение в пользу мужчин (мужчин нанимают чаще, чем женщин)

== План экспериментов ==

Эксперименты проводились в среде BehaviorSpace (NetLogo).

=== Параметры эксперимента ===
* '''Варьируемые параметры:'''
* κ: 9 значений (-2, -1.5, -1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2)
* δ: 7 значений (0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3)
* '''Фиксированные параметры:''' μ_муж=30, μ_жен=15, σ=5
* '''Количество повторений:''' 20
* '''Длительность прогона:''' 40 тиков (1950–1989)
* '''Замеряемый показатель:''' процент женщин среди всех учителей в 1989 году

'''Итого прогонов:''' 9 × 7 × 20 = 1260

=== Исходные данные экспериментов ===
* '''Сырые данные BehaviorSpace:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model%20GenderSegregationExperiment-table.csv CSV (1260 строк)]
* '''Сводная таблица средних значений:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/experiment_summary.csv CSV (63 комбинации)]

== Результаты ==

== Результаты ==

=== Оптимальные параметры ===

По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Оптимальное значение
|-
| κ || Чувствительность к гендерному составу || '''2.0'''
|-
| δ || Нарушение равных возможностей || '''1.3'''
|-
| colspan="2" | Средний процент женщин в 1989 году || '''84.7%'''
|}

=== Интерпретация ===

* Положительное значение '''κ = 2.0''' означает, что существует положительная обратная связь: чем больше женщин уже работает в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это усиливает гендерную сегрегацию.
* Значение '''δ = 1.3 > 1''' указывает на систематическое нарушение равных возможностей '''в пользу женщин''' при найме на замену уволившимся учителям.

=== Графики ===

'''1. Тепловая карта поверхности отклика:'''
[[Файл:heatmap.png|thumb|center|600px|Средний процент женщин в 1989 году для 63 комбинаций κ и δ]]

'''2. Влияние κ на процент женщин:'''
[[Файл:kappa_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ]]

'''3. Влияние δ на процент женщин:'''
[[Файл:delta_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ]]

'''4. Гистограмма распределения при оптимальных параметрах (κ = 2, δ = 1.3):'''
[[Файл:histogram_optimal.png|thumb|center|500px|20 повторений эксперимента сконцентрированы в диапазоне 82–88%, что подтверждает стабильность модели]]

'''5. Ящик с усами (boxplot) для разных κ:'''
[[Файл:boxplot_kappa.png|thumb|center|600px|С ростом κ увеличивается средний процент женщин и уменьшается разброс результатов]]

'''6. Гистограмма распределения средних значений (из experiment_summary.csv):'''
[[Файл:experiment_summary.png|thumb|center|500px|Распределение 63 средних значений (для всех комбинаций κ и δ). Показывает, как часто встречаются разные уровни гендерной сегрегации]]

=== Проверка гипотез ===

=== Проверка гипотез ===

'''Статистический подход:'''

Для проверки гипотез использовался двухэтапный подход:
1. '''Визуальный анализ''' графиков поверхности отклика и зависимостей
2. '''Сравнение средних значений''' для крайних значений параметров

'''Методика проверки:'''

* Для гипотезы о κ: сравнивались средние проценты женщин при κ = 2 (максимальная чувствительность) и κ = -2 (минимальная чувствительность) при фиксированном δ = 1.3
* Для гипотезы о δ: сравнивались средние проценты женщин при δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) и δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) при фиксированном κ = 2

{| class="wikitable"
|+
! Гипотеза !! H₀ !! H₁ !! Сравниваемые группы !! Результат
|-
| '''1. Влияние κ''' || κ = 0 || κ > 0 || κ = 2 vs κ = -2 (при δ = 1.3) || ✅ H₀ отвергается
|-
| '''2. Влияние δ''' || δ = 1 || δ ≠ 1 || δ = 1.3 vs δ = 0.7 (при κ = 2) || ✅ H₀ отвергается
|}

'''Детальный анализ гипотезы 1 (влияние κ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при δ = 1.3) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| κ = -2 (отрицательная чувствительность) || 45.8% || 1.85 || rowspan="2" | '''+38.9%'''
|-
| κ = 2 (положительная чувствительность) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 1:'''
Разница в 38.9 процентных пункта между κ = -2 и κ = 2 однозначно подтверждает, что κ > 0. Положительная обратная связь увеличивает долю женщин почти вдвое. '''H₀ отвергается.'''

'''Детальный анализ гипотезы 2 (влияние δ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при κ = 2) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) || 63.1% || 2.30 || rowspan="2" | '''+21.6%'''
|-
| δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 2:'''
Разница в 21.6 процентных пункта между δ = 0.7 и δ = 1.3 подтверждает, что δ ≠ 1. Более того, оптимальное значение δ = 1.3 > 1 указывает на нарушение равных возможностей '''в пользу женщин'''. '''H₀ отвергается.'''

'''Сводная таблица окончательных выводов:'''

{| class="wikitable"
! Параметр !! Оптимальное значение !! Влияние на % женщин !! Статистическая значимость
|-
| κ || 2.0 || Увеличение с 45.8% до 84.7% (κ = -2 vs κ = 2) || Однозначно подтверждено
|-
| δ || 1.3 || Увеличение с 63.1% до 84.7% (δ = 0.7 vs δ = 1.3) || Однозначно подтверждено
|}

'''Выводы:'''
Обе альтернативные гипотезы получили эмпирическое подтверждение. Модель показывает, что для достижения высокого процента женщин-учителей (84.7%) необходимо одновременно наличие:
1. Положительной обратной связи при найме (κ = 2.0)
2. Систематического нарушения равных возможностей в пользу женщин (δ = 1.3)

== Ограничения модели ==

# '''Постоянная численность школ.''' Модель не учитывает открытие, закрытие или слияние гимназий в 1950-1989 гг. Все школы существуют на протяжении всего моделируемого периода с неизменной общей численностью учителей.
# '''Отсутствие внешнего рынка труда.''' Учителя нанимаются только на замену уволившимся, без учёта демографических изменений, потоков молодых специалистов или конкуренции между школами за кадры.
# '''Географическая изоляция школ.''' Школы не взаимодействуют друг с другом - решение о найме в одной школе не влияет на вероятность найма в соседней школе.
# '''Два гендера'''. Модель оперирует бинарной гендерной категорией, что отражает структуру исторических данных, но не охватывает современные реалии.

== Ссылки ==
* [[Практикум по эконометрике (syllabus)]]
* NetLogo: [https://netlogo.org netlogo.org]
* R: [https://r-project.org r-project.org]
* GitHub-репозиторий проекта: [https://github.com/ChumakovOA/Econometric Econometric]

== Участники ==

{| class="wikitable"
! Участник !! Роль !! Что сделано
|-
| '''Олег Чумаков''' || Разработчик модели || Создание модели NetLogo, визуализация школ и учителей, реализация правил увольнений и наймов, добавление параметров κ, δ, ν(t), отладка кода, выгрузка на GitHub, оформление вики-страницы
|-
| '''Анна Махонина''' || Экспериментатор || Проведение экспериментов в BehaviorSpace (1260 прогонов), сбор данных, подготовка CSV-файлов, загрузка данных на GitHub
|-
| '''Екатерина Песенкова''' || Аналитик данных || Анализ данных в R, визуализация результатов (тепловая карта, графики зависимостей), проверка гипотез, интерпретация выводов, подготовка сводной таблицы
|}

[[Категория:Работы по эконометрике]]
[[Категория:Цифровые инновации в бизнесе]]

GenderDeSegregationSchooll

2026-06-10T21:12:11Z

Pesenkova:

{{Model
|Description=Модель воспроизводит изменения в проценте женщин-учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц в Германии с 1950 по 1989 год. Она начинается с данных о количестве мужчин и женщин-учителей в этих школах в 1950 году и отображает их на карте Рейнланд-Пфальца
|Field_of_knowledge=Педагогика, Социология, Образование
|Website=https://github.com/ChumakovOA/Econometric
|Environment=NetLogo
|KeyDescripions=; numbers of male and female teachers and pupils in these schools in 1950
Название
"ADENAU" 6.929 50.382 101 47 2 3
"AHRWEIPJ" 7.091 50.535 262 0 12 1
"AHRWEIU" 7.097 50.542 0 307 1 18
|Student-created=Да
|Developers=Чумаков Олег, Махонина Анна, Песенкова Екатерина
}}
= GenderDeSegregationSchool =

Каждый шаг модели соответствует изменению от года к году. В интерфейсе отображается текущее распределение процента женщин-учителей (гистограмма), а также временной ряд для выбранной школы.

== Аннотация ==

В данном проекте исследуется динамика гендерного состава учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц (Германия) в период с 1950 по 1989 год. С помощью агентной модели, реализованной в NetLogo, воспроизводятся эмпирические данные о проценте женщин-учителей.

=== Цель работы ===

Количественно оценить влияние параметров '''κ''' (чувствительность к текущему гендерному составу) и '''δ''' (нарушение равных возможностей) на динамику гендерной сегрегации в школах.

== Модель ==

=== Скачать модель ===
'''GitHub:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model.nlogox ссылка на модель]

=== Исходные данные ===
Данные о школах (названия, координаты, количество учителей) хранятся внутри модели и не требуют внешнего файла.

== Правила модели ==

# Все учителя, покидающие свои должности, заменяются мужчинами и женщинами с вероятностью, определяемой формулой:
#: '''P(женщина) = ν(t) × δ × exp(κ × ξ)''', где ξ — текущий процент женщин в школе.
# Мужчины остаются на своих должностях в два раза дольше, чем женщины; продолжительность работы распределена нормально с параметрами '''μ = 30''' для мужчин и '''μ = 15''' для женщин, при стандартном отклонении '''σ = 5'''.
# Параметры '''κ''' и '''δ''' варьируются между запусками симуляции (задаются через слайдеры в интерфейсе).
# Параметр '''ν(t)''' автоматически подбирается так, чтобы при δ = 1 средняя вероятность найма женщины составляла 0.5.

== Параметры модели ==

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Диапазон !! Значение по умолчанию
|-
| κ || Чувствительность вероятности найма к текущему проценту женщин || -2 … 2 || 0
|-
| δ || Нарушение равных возможностей (δ>1 — в пользу женщин, δ<1 — в пользу мужчин) || 0.6 … 1.4 || 1
|-
| μ (мужчины) || Средняя продолжительность карьеры мужчин || 30 (фикс) || 30
|-
| μ (женщины) || Средняя продолжительность карьеры женщин || 15 (фикс) || 15
|-
| σ || Стандартное отклонение продолжительности карьеры || 5 (фикс) || 5
|}

== Визуализация ==

* '''Школы''' — кружки на карте. Цвет меняется от красного (0% женщин) до синего (100% женщин)
* '''Учителя-мужчины''' — синие квадраты
* '''Учителя-женщины''' — красные круги

== Рабочие гипотезы ==

=== Гипотеза 1. Влияние чувствительности κ ===
* '''H₀:''' κ = 0. Вероятность найма женщины не зависит от текущего процента женщин в школе. Гендерный состав школы не влияет на решение при найме нового учителя.
* '''H₁:''' κ > 0. Существует положительная зависимость: чем выше текущий процент женщин в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это создаёт эффект «снежного кома» и усиливает гендерную сегрегацию.

=== Гипотеза 2. Нарушение равных возможностей δ ===
* '''H₀:''' δ = 1. При найме на замену уволившимся учителям соблюдаются равные возможности: мужчины и женщины нанимаются с одинаковой вероятностью (50/50).
* '''H₁:''' δ ≠ 1. Существует систематическое нарушение равных возможностей при найме: Если δ > 1 — нарушение в пользу женщин (женщин нанимают чаще, чем мужчин) и Если δ < 1 — нарушение в пользу мужчин (мужчин нанимают чаще, чем женщин)

== План экспериментов ==

Эксперименты проводились в среде BehaviorSpace (NetLogo).

=== Параметры эксперимента ===
* '''Варьируемые параметры:'''
* κ: 9 значений (-2, -1.5, -1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2)
* δ: 7 значений (0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3)
* '''Фиксированные параметры:''' μ_муж=30, μ_жен=15, σ=5
* '''Количество повторений:''' 20
* '''Длительность прогона:''' 40 тиков (1950–1989)
* '''Замеряемый показатель:''' процент женщин среди всех учителей в 1989 году

'''Итого прогонов:''' 9 × 7 × 20 = 1260

=== Исходные данные экспериментов ===
* '''Сырые данные BehaviorSpace:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model%20GenderSegregationExperiment-table.csv CSV (1260 строк)]
* '''Сводная таблица средних значений:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/experiment_summary.csv CSV (63 комбинации)]

== Результаты ==

== Результаты ==

=== Оптимальные параметры ===

По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:

{| class="wikitable"
! Параметр !! Описание !! Оптимальное значение
|-
| κ || Чувствительность к гендерному составу || '''2.0'''
|-
| δ || Нарушение равных возможностей || '''1.3'''
|-
| colspan="2" | Средний процент женщин в 1989 году || '''84.7%'''
|}

=== Интерпретация ===

* Положительное значение '''κ = 2.0''' означает, что существует положительная обратная связь: чем больше женщин уже работает в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это усиливает гендерную сегрегацию.
* Значение '''δ = 1.3 > 1''' указывает на систематическое нарушение равных возможностей '''в пользу женщин''' при найме на замену уволившимся учителям.

=== Графики ===

'''1. Тепловая карта поверхности отклика:'''
[[Файл:heatmap.png|thumb|center|600px|Средний процент женщин в 1989 году для 63 комбинаций κ и δ]]

'''2. Влияние κ на процент женщин:'''
[[Файл:kappa_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ]]

'''3. Влияние δ на процент женщин:'''
[[Файл:delta_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ]]

'''4. Гистограмма распределения при оптимальных параметрах (κ = 2, δ = 1.3):'''
[[Файл:histogram_optimal.png|thumb|center|500px|20 повторений эксперимента сконцентрированы в диапазоне 82–88%, что подтверждает стабильность модели]]

'''5. Ящик с усами (boxplot) для разных κ:'''
[[Файл:boxplot_kappa.png|thumb|center|600px|С ростом κ увеличивается средний процент женщин и уменьшается разброс результатов]]

'''6. Гистограмма распределения средних значений (из experiment_summary.csv):'''
[[Файл:histogram_summary.png|thumb|center|500px|Распределение 63 средних значений (для всех комбинаций κ и δ). Показывает, как часто встречаются разные уровни гендерной сегрегации]]

=== Проверка гипотез ===

=== Проверка гипотез ===

'''Статистический подход:'''

Для проверки гипотез использовался двухэтапный подход:
1. '''Визуальный анализ''' графиков поверхности отклика и зависимостей
2. '''Сравнение средних значений''' для крайних значений параметров

'''Методика проверки:'''

* Для гипотезы о κ: сравнивались средние проценты женщин при κ = 2 (максимальная чувствительность) и κ = -2 (минимальная чувствительность) при фиксированном δ = 1.3
* Для гипотезы о δ: сравнивались средние проценты женщин при δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) и δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) при фиксированном κ = 2

{| class="wikitable"
|+
! Гипотеза !! H₀ !! H₁ !! Сравниваемые группы !! Результат
|-
| '''1. Влияние κ''' || κ = 0 || κ > 0 || κ = 2 vs κ = -2 (при δ = 1.3) || ✅ H₀ отвергается
|-
| '''2. Влияние δ''' || δ = 1 || δ ≠ 1 || δ = 1.3 vs δ = 0.7 (при κ = 2) || ✅ H₀ отвергается
|}

'''Детальный анализ гипотезы 1 (влияние κ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при δ = 1.3) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| κ = -2 (отрицательная чувствительность) || 45.8% || 1.85 || rowspan="2" | '''+38.9%'''
|-
| κ = 2 (положительная чувствительность) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 1:'''
Разница в 38.9 процентных пункта между κ = -2 и κ = 2 однозначно подтверждает, что κ > 0. Положительная обратная связь увеличивает долю женщин почти вдвое. '''H₀ отвергается.'''

'''Детальный анализ гипотезы 2 (влияние δ):'''

{| class="wikitable"
! Условие (при κ = 2) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) || 63.1% || 2.30 || rowspan="2" | '''+21.6%'''
|-
| δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) || 84.7% || 2.40
|}

'''Вывод по гипотезе 2:'''
Разница в 21.6 процентных пункта между δ = 0.7 и δ = 1.3 подтверждает, что δ ≠ 1. Более того, оптимальное значение δ = 1.3 > 1 указывает на нарушение равных возможностей '''в пользу женщин'''. '''H₀ отвергается.'''

'''Сводная таблица окончательных выводов:'''

{| class="wikitable"
! Параметр !! Оптимальное значение !! Влияние на % женщин !! Статистическая значимость
|-
| κ || 2.0 || Увеличение с 45.8% до 84.7% (κ = -2 vs κ = 2) || Однозначно подтверждено
|-
| δ || 1.3 || Увеличение с 63.1% до 84.7% (δ = 0.7 vs δ = 1.3) || Однозначно подтверждено
|}

'''Выводы:'''
Обе альтернативные гипотезы получили эмпирическое подтверждение. Модель показывает, что для достижения высокого процента женщин-учителей (84.7%) необходимо одновременно наличие:
1. Положительной обратной связи при найме (κ = 2.0)
2. Систематического нарушения равных возможностей в пользу женщин (δ = 1.3)

== Ограничения модели ==

# '''Постоянная численность школ.''' Модель не учитывает открытие, закрытие или слияние гимназий в 1950-1989 гг. Все школы существуют на протяжении всего моделируемого периода с неизменной общей численностью учителей.
# '''Отсутствие внешнего рынка труда.''' Учителя нанимаются только на замену уволившимся, без учёта демографических изменений, потоков молодых специалистов или конкуренции между школами за кадры.
# '''Географическая изоляция школ.''' Школы не взаимодействуют друг с другом - решение о найме в одной школе не влияет на вероятность найма в соседней школе.
# '''Два гендера'''. Модель оперирует бинарной гендерной категорией, что отражает структуру исторических данных, но не охватывает современные реалии.

== Ссылки ==
* [[Практикум по эконометрике (syllabus)]]
* NetLogo: [https://netlogo.org netlogo.org]
* R: [https://r-project.org r-project.org]
* GitHub-репозиторий проекта: [https://github.com/ChumakovOA/Econometric Econometric]

== Участники ==

{| class="wikitable"
! Участник !! Роль !! Что сделано
|-
| '''Олег Чумаков''' || Разработчик модели || Создание модели NetLogo, визуализация школ и учителей, реализация правил увольнений и наймов, добавление параметров κ, δ, ν(t), отладка кода, выгрузка на GitHub, оформление вики-страницы
|-
| '''Анна Махонина''' || Экспериментатор || Проведение экспериментов в BehaviorSpace (1260 прогонов), сбор данных, подготовка CSV-файлов, загрузка данных на GitHub
|-
| '''Екатерина Песенкова''' || Аналитик данных || Анализ данных в R, визуализация результатов (тепловая карта, графики зависимостей), проверка гипотез, интерпретация выводов, подготовка сводной таблицы
|}

[[Категория:Работы по эконометрике]]
[[Категория:Цифровые инновации в бизнесе]]

Файл:Experiment summary.png

2026-06-10T21:06:34Z

Pesenkova:

Файл:Boxplot kappa.png

2026-06-10T21:06:09Z

Pesenkova:

Файл:Histogram optimal.png

2026-06-10T21:05:42Z

Pesenkova:

Участник:Pesenkova

2026-06-10T21:01:39Z

Pesenkova:

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Математика, Информатика, Экономика, Мобильное обучение, Технология
|Position=Бакалавриат
|Profile=Математика, Информатика, Обществознание, Моделирование
|PedDirection=Нет
|Community=MGPU
|Working_On=GenderDeSegregationSchooll
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ЦИБ-241]]

Участник:Pesenkova

2026-02-19T06:44:19Z

Pesenkova: Новая страница: «---- Категория:UserMGPU Категория:ЦИБ-241»

----
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ЦИБ-241]]