Прогнозування успішності студентів на основі методів інтелектуального аналізу даних навчальних програм
Характеристика прогнозування успішності проходження вступного тесту потенційними кандидатами на навчання засобами машинного навчання. Особливість забезпечення найвищої точності роботи за допомогою логістичної регресії та алгоритму випадкового лісу.
Подобные документы
Розробка модифікованого методу аналізу ієрархій на основі нечітких експертних оцінок з урахуванням оцінювання рівня узгодженості та показників ступеня довіри до отриманого рішення. Особливість альтернатив сценаріїв майбутнього розвитку складних систем.
автореферат, добавлен 29.01.2016Економіко-математична динамічна модель для вирішення проблеми удосконалення системи інформаційного забезпечення процедур прогнозування макроекономічного розвитку областей Карпатського економічного району та розвитку сільського аграрного туризму.
статья, добавлен 01.01.2019Загальна лінійна економетрична модель. Характеристика емпіричної моделі множинної лінійної регресії. Аналіз ступеня адекватності побудованої моделі та вибіркових даних. Дисперсійний аналіз моделі та обчислення коефіцієнта множинної детермінації.
лекция, добавлен 28.11.2013Аналіз підходів щодо моделювання та прогнозування динаміки фондового ринку України в кризовий період на основі фрактальної гіпотези ринку. Обґрунтування доцільності використання показника Херста для оцінки рівня персистентності фондового ринку України.
статья, добавлен 29.09.2016Економетричні методи і моделі, їх вживання в моделюванні. ARIMA-аналіз, методології нового покоління засобів моделювання. Стохастичні параметри динамічних рядів. Практичне застосування моделей ARIMA на прикладі аналізу податкового потенціалу підприємства.
реферат, добавлен 28.05.2018Аналіз економетричних моделей, побудованих на основі даних Державної служби статистики України за 1910-2020 р. про чисельність населення і обсяг реалізованої продукції суб’єктів господарювання. Результати прогнозування на основі економетричних моделей.
статья, добавлен 31.10.2022- 82. Порівняння методів інтелектуального аналізу даних при оцінюванні кредитоспроможності фізичних осіб
Лінійна ймовірнісна модель – множинна регресія, призначення якої полягає у аналізі зв'язку між декількома незалежними показниками і залежною змінною. Скорингова модель у вигляді байєсівській мережі, що побудована за ітераційним евристичним методом.
статья, добавлен 02.10.2018 Прогноз водогосподарської діяльності на основі методу групового врахування аргументів. Особливість споживання прісної води в Україні за 1995–2005 роки. Суть відхилення значень змінної від лінії тренда. Вибір порогового значення коефіцієнта кореляції.
статья, добавлен 03.05.2019Побудова та оцінка параметрів лінійної, степеневої та показникової економетричних моделей, а також в стандартизованих і натуральних змінних. Обчислення основних множинних характеристик. Оцінка значущості рівняння регресії за допомогою критерію Фішера.
научная работа, добавлен 19.11.2010Моделювання процесу вибору оптимальної альтернативи на основі методу експертних оцінок. Побудова альтернативного прогнозного графу, який є відображенням множин умов. Математичні моделі якісного та кількісного аналізу для отримання прогнозних оцінок.
дипломная работа, добавлен 28.02.2016Методи екстраполяції тенденцій одновимірних рядів. Розрахунок аналітичних показників рядів динаміки. Складання прогнозу споживання продуктів на наступне п'ятиліття, використовуючи середній коефіцієнт росту. Виконання експоненціального згладжування.
методичка, добавлен 09.02.2013Розробка градієнтних і генетичних моделей оптимізації надійності багатовимірних алгоритмічних процесів. Проведення порівняльного аналізу їх точності, складності та швидкодії. Особливість програмного забезпечення автоматизованої системи моделювання.
автореферат, добавлен 30.10.2015Розробка концепції реверсивної циклічної динаміки зернового виробництва України. Дослідження феномену циклічності ключових показників зерновиробництва в областях України з використанням методів кореляційного, спектрального та гармонічного аналізу.
автореферат, добавлен 30.07.2015Оцінка параметрів лінійної економетричної моделі. Аналіз ступеня адекватності побудованої моделі та вибіркових даних. Дисперсійний аналіз та обчислення коефіцієнта множинної детермінації. Параметри теоретичної регресії. Статистична оцінка вектора.
лекция, добавлен 14.02.2015Дослідження особливостей функціонування фондового ринку України та обігу на ньому цінних паперів. Економіко-математичний інструментарій оцінки та прогнозування характеристик облігацій і акцій. Умови застосування й адаптації методик до потреб ринку.
автореферат, добавлен 22.02.2014Поняття специфікації моделі та визначення параметрів вибраного рівняння. Аналіз якості моделі та довірчі інтервали для оцінок параметрів економетричної моделі. Прогнозування значень залежної змінної та порядок визначення коефіцієнта еластичності.
лекция, добавлен 28.11.2013Механізми оцінки й прогнозування динаміки макроекономічних процесів, засновані на SSA-методі. Оцінка впливу нестаціонарності на прогнозну динаміку макропоказників, планування й регулювання макротраєкторій при управлінні соціально-економічними процесами.
автореферат, добавлен 20.07.2015Формалізація неструктурованих даних з використанням математичного апарату теорії нечітких множин і групування вхідних даних. Інформаційна оцінка поточних конкурентних можливостей підприємства. Побудова функцій належності при використанні непрямих методів.
статья, добавлен 19.10.2023Індекс ПФТС як однин з основних показників розвитку ринку цінних паперів України. Побудова регресійної моделі для індексу ПФТС від дефлятора ВВП та індексу споживчих цін. Модель нелінійної регресії для прогнозування щорічних величин закриття індексу ПФТС.
статья, добавлен 04.10.2017Кредит як важіль розвитку національної економіки. Відсоткова ставка як чинник кредитного ринку. Підходи до визначення процентної ставки та аналізу її складових. Моделі аналізу часових рядів відсотків та обсягу кредитних ресурсів, методи прогнозування.
дипломная работа, добавлен 23.09.2016Фондовий ринок - одна з найважливіших сфер ринкової економіки, що надає компаніям доступ до капіталу, дозволяючи інвесторам купувати акції. Модель авторегресії - ефективний інструмент для розуміння і прогнозування майбутніх значень часового ряду.
статья, добавлен 23.04.2021- 97. Економетричний аналіз і прогнозування обсягів кредитних вкладень у реальний сектор економіки України
Розробка механізмів отримання прогнозної інформації та кредитного забезпечення функціонування галузей української економіки. Запровадження у виробництво ефективних методів управління та енергоощадних технологій. Оцінка фінансових вкладань у виробництво.
статья, добавлен 29.03.2017 Завдання та основні етапи кластерного аналізу, вимоги до інформації. Методи перевірки стійкості кластеризації. Приклад класифікації економічних об'єктів за допомогою алгоритму кластерного аналізу. Інтерпретація результатів та побудування дендрограми.
реферат, добавлен 10.12.2014Зниження трудомісткості моделювання часових рядів для системи прогнозування характеристик телетрафіка за рахунок використання експертної системи продукційного типу. Особливості формування набору евристик для приміщення в базі знань експертної системи.
автореферат, добавлен 13.08.2015Класифікація методів прогнозованої екстраполяції. Аналіз особливостей використання економіко-математичних методів для розв’язання задач прогностики розвитку продовольчого комплексу. Переваги і недоліки застосування методів прогнозованої екстраполяції.
статья, добавлен 28.02.2016