Пошуковий запит: (<.>A=Бахрушин В$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 18
Представлено документи з 1 до 18
|
1. |
Бахрушин В. Є. Динаміка окремих показників національних рахунків України [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Держава та регіони. Сер. : Економіка та підприємництво. - 2014. - № 2. - С. 14-20. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/drep_2014_2_4 Зібрано й проаналізовано дані про динаміку ВВП, показників зовнішньої торгівлі, валового нагромадження та кінцевих споживчих витрат України за 2002 - 2013 рр. Динаміці всіх показників властива суттєва мультиплікативна сезонна циклічність. Зміну сезонно скорегованих показників найкраще описує моделлю Хольта з параметрами: <$Ealpha~=~1>, <$Egamma~=~0,1>. Існує сильний лінійний зв'язок між усіма дослідженими показниками.
|
2. |
Бахрушин В. Є. Застосування методів багатокритеріального прийняття рішень при відборі абітурієнтів [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин, А. В. Бахрушин // Математичне та комп'ютерне моделювання. Сер. : Технічні науки. - 2014. - Вип. 10. - С. 5-14. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mtkm_tekh_2014_10_3 Висвітлено основні джерела невизначеності у прцесі відбору абітурієнтів до ВНЗ за результатами ЗНО. Запропоновано застосовувати для вирішення цього завдання методи багатокритеріального прийняття рішень. Розроблено програмну реалізацію мовою R методів головного критерію, ранжирування показників, максимінного та максимаксного оцінювання і наведено результати їх застосування для модельного прикладу.The basic sources of uncertainty at the selection of applicants to universities based on the EIE results are considered. It is proposed to apply the methods of multicriteria decision-making for solving this problem. R language software implementation of the methods of principal criterion, indicators ranking, maximin and maximax assessment is developed and the results of their application for model example are presented.
|
3. |
Бахрушин В. Е. Эмпирические функции распределения результатов тестирования выпускников школ [Електронний ресурс] / В. Е. Бахрушин, С. В. Журавель, М. А. Игнахина // Управляющие системы и машины. - 2009. - № 2. - С. 82–84, 91. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2009_2_14 Показано, что результаты единого государственного экзамена выпускников школ Российской Федерации по русскому языку и математике могут быть описаны как смесь трех нормально распределенных выборок. Рекомендовано использование непараметрических статистических методов для обработки результатов тестирования и построения шкал перевода тестовых баллов в оценки.
|
4. |
Бахрушин В. Е. Автоматизация определения результатов тестирования [Електронний ресурс] / В. Е. Бахрушин, С. В. Журавель, М. А. Игнахина // Управляющие системы и машины. - 2010. - № 2. - С. 10-12, 21. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2010_2_4 Рассмотрены алгоритмы автоматизированного определения результатов тестирования, основанные на использовании обучающих выборок. Их применение дает возможность уменьшить субъективизм при построении шкалы оценок и повысить качество оценивания.
|
5. |
Партико З. Статистика помилок в авторських оригіналах [Електронний ресурс] / З. Партико, В. Бахрушин // Вісник Книжкової палати. - 2016. - № 7. - С. 15-19. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vkp_2016_7_4
|
6. |
Бахрушин В. Е. Программная реализация алгоритма анализа сложных спектров на языке R [Електронний ресурс] / В. Е. Бахрушин // Системні технології. - 2015. - Вип. 2. - С. 3-7. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2015_2_3 Предложена программная реализация алгоритма разложения сложных спектров на неизвестное число однотипных компонент. Алгоритм базируется на нелинейной минимизации суммы квадратов остатков модели спектра. Для определения адекватности модели используется комплекс критериев, проверяющих соответствие остатков нормальному распределению, равенство нулю их среднего арифметического и наличие автокорреляции. Также оценивается близость дисперсий остатков и погрешностей экспериментальных данных.
|
7. |
Бахрушин В. Є. Уточнення моделей нормального розподілу на основі мінімізації критерію Колмогорова-Смирнова [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин, І. О. Дудко // Системні технології. - 2012. - Вип. 5. - С. 95-103. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2012_5_13 Рассмотрен вопрос об оценивании критических значений критерия согласия Колмогорова - Смирнова для случая, когда параметры модели нормального распределения рассчитываются путем минимизации расчетного значения этого критерия.
|
8. |
Бахрушин А. В. Тестирование гипотез о нелинейных связях с использованием языка программирования R [Електронний ресурс] / А. В. Бахрушин, В. Е. Бахрушин // Системні технології. - 2013. - Вип. 3. - С. 168-172. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2013_3_23 Средствами языка программирования R разработаны модули для вычисления выборочного коэффициента детерминации, являющегося универсальным показателем наличия статистической связи для числовых данных. Проведено тестирование программ, показавшее корректность вычисления коэффициента детерминации для разных типов связи.
|
9. |
Бахрушин В. Є. Визначення критичних значень критерію типу Колмогорова-Смирнова для деяких типів розподілу методом Монте-Карло [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин, І. О. Дудко // Системні технології. - 2014. - Вип. 2. - С. 53-58. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2014_2_9 Розглянуто питання про оцінювання критичних значень критерію типу Колмогорова - Смирнова методом Монте-Карло для випадку, коли параметри моделі розподілу визначають шляхом мінімізації розрахункового значення цього критерію.
|
10. |
Бахрушин В. Є. Розподіл бюджетного фінансування у вищій освіті, як проблема багатокритеріального прийняття рішень [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Системні технології. - 2018. - Вип. 3. - С. 118-124. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2018_3_17 Розглянуто питання, що виникають у зв'язку із змінами механізму бюджетного фінансування закладів вищої освіти. Показано, що новий механізм призводить до необхідності розв'язувати задачу багатокритеріального прийняття рішень. Для цього потрібно застосовувати відомі підходи та методи розв'язування таких задач.
|
11. |
Бахрушин В. Системний підхід до прийняття законодавчих рішень з управління освітою за невизначеності умов і вимог [Електронний ресурс] / В. Бахрушин // Освітня аналітика України. - 2018. - Вип. 1. - С. 23-34. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/educanalukr_2018_1_4
|
12. |
Бахрушин В. Реалізація засад студентоцентрованогопідходу в законодавстві України про вищу освіту [Електронний ресурс] / В. Бахрушин // Університети і лідерство. - 2018. - № 1. - С. 3-13. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/univlead_2018_1_3
|
13. |
Подковаліхіна О. О. Задача розподілу інвестицій в умовах статистичної невизначеності [Електронний ресурс] / О. О. Подковаліхіна, В. О. Логвіненко, В. Є. Бахрушин // Системні технології. - 2019. - Вип. 2. - С. 56-63. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2019_2_9 Здійснено моделювання впливу статистичної невизначеності на оптимальний розв'язок задачі розподілу інвестицій. Показано, що у цьому випадку можливі декілька варіантів планів, які для конкретних реалізацій випадкових параметрів можуть бути оптимальними. Розглянуто альтернативні критерії оптимальності для таких задач.
|
14. |
Бахрушин В. Є. Зарахування вступників до закладів вищої освіти як задача багатокритеріального прийняття рішень за умов невизначеності [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Системні технології. - 2020. - Вип. 3. - С. 68-79. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2020_3_9 Проблема аналізу виконання передумов застосування алгоритму Гейла - Шеплі до розподілу вступників є актуальною, оскільки цей алгоритм використовується під час прийому до закладів вищої освіти в Україні та багатьох інших країнах. В роботі визначено основні фактори невизначеності, що стосуються переваг вступників і закладів вищої освіти та впливають на результати розподілу. Перехід до фінансування закладів вищої освіти за результатами діяльності може зменшити вплив цих невизначеностей.
|
15. |
Бахрушин В. Є. Стандартизація вимог до вищої освіти, як інструмент забезпечення якості вищої освіти: рівні вищої освіти та предметні області [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Освітня аналітика України. - 2020. - Вип. 2. - С. 50-66. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/educanalukr_2020_2_5
|
16. |
Бахрушин В. Є. Системний підхід до аналізу даних щодо розвитку та прогнозування пандемії [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Системні технології. - 2021. - Вип. 4. - С. 107-118. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2021_4_14
|
17. |
Бахрушин В. Є. Проблеми розроблення стандартів третього рівня вищої освіти в Україні [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Освітня аналітика України. - 2021. - Вип. 4. - С. 46-59. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/educanalukr_2021_4_5
|
18. |
Бахрушин В. Є. Модернізація мережі закладів вищої освіти України: деякі євроінтеграційні аспекти [Електронний ресурс] / В. Є. Бахрушин // Освітня аналітика України. - 2023. - Вип. 5. - С. 112-125. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/educanalukr_2023_5_9
|