This document discusses various concepts in R including reading and writing data files, lists, data frames, conditional statements, loops, and functions. It explains how to read data from files using read.table() and write data to files using write.table(). Lists can be used to store heterogeneous data in a single object. Data frames allow storing data in a tabular form with rows and columns. Conditional statements like if/else and loops like for and while allow repeating blocks of code. Functions are objects that return a value for given arguments.
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого телаVladimir Bakhrushin
Adequacy criteria of mathematical models in solid state physics (in Russian)
Presentation for the International Workshop "Interaction of atomic particles and clusters with solid surfaces". Zaporizhjia, 2008.
ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ОБРАБОТКЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО...Vladimir Bakhrushin
Application of statistical methods in analyzing the results fabrication control in semiconductor technology (in Russian)
Presentation of the report on International Conference "Information technologies at metallurgy and machine building", Dnipropetrovs'k, 2008
This document discusses various concepts in R including reading and writing data files, lists, data frames, conditional statements, loops, and functions. It explains how to read data from files using read.table() and write data to files using write.table(). Lists can be used to store heterogeneous data in a single object. Data frames allow storing data in a tabular form with rows and columns. Conditional statements like if/else and loops like for and while allow repeating blocks of code. Functions are objects that return a value for given arguments.
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого телаVladimir Bakhrushin
Adequacy criteria of mathematical models in solid state physics (in Russian)
Presentation for the International Workshop "Interaction of atomic particles and clusters with solid surfaces". Zaporizhjia, 2008.
ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ОБРАБОТКЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО...Vladimir Bakhrushin
Application of statistical methods in analyzing the results fabrication control in semiconductor technology (in Russian)
Presentation of the report on International Conference "Information technologies at metallurgy and machine building", Dnipropetrovs'k, 2008
Курс лекцій "Статистичні методи оцінювання якості освіти"Vladimir Bakhrushin
Презентація курсу лекцій зі статистичних методів оцінювання якості освіти. Курс розрахований на фахівців в галузі освіти, аспірантів і студентів старших курсів відповідних спеціальностей.
Decision-making on assessment of higher education institutions under uncertaintyVladimir Bakhrushin
Presentation for XХXII International Conference Problems of Decision Making under Uncertainties (PDMU-2018), August 27-31, 2018, Prague, Czech Republic
DOI: 10.13140/RG.2.2.27143.44966
Порівняння розуміння, мети та принципів освіти в проектах Закону України "Про освіту", підгтовлених робочою групою Комітету Верховної Ради з питань науки та освіти і Міністерством освіти і науки. Маємо змогу побачити у чому полягають основні розбіжності.
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходуVladimir Bakhrushin
З погляду системного підходу розглянуто окремі аспекти реформування освіти України, зокрема: відображення входів та виходів системи освіти; групи інтересів та необхідність пошуку балансу їх інтересів; багатовимірні оцінки в освіті; обмеження при прийнятті рішень.
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternativesVladimir Bakhrushin
This document discusses methods of multi-criteria ranking used in decision making, including in education. It provides examples of linear convolution rankings, such as university rankings and competitive scores for Ukrainian higher education institution applicants. It also examines some uncertainty factors that can affect competitive scores, such as variations in test complexity and applicant preparedness levels across years. Analysis of Mathematics and English test data from 2011-2014 showed variations in average scores and passing thresholds from year to year can impact outcome scores by 2-10 points.
Some problems of decision-making in education (raw data, multicriteriality, uncertainty, interest groups) are considered. There are given examples of erroneous decisions, assessment of universities, the applicants selection etc. Also certain requirements for the new Law of Ukraine on education are formulated.
Останнім часом активізувалися дискусії про стан системи освіти України, її актуальні проблеми, можливі шляхи їх вирішення. У Комітеті Верховної Ради України з питань науки і освіти на весну заплановані обговорення проекту Концепції нової редакції Закону України “Про освіту” у березні та стану підготовки відповідного законопроекту у квітні. Аналіз окремих проблем, які потрібно вирішити у новому Законі, а також пропозиції до Закону містяться у багатьох публікаціях останнього часу. Зокрема, це статті О. Єльникової, І. Лікарчука, В. Огнев’юка, Ю. Шукевича та інших відомих фахівців на порталі Освітня політика. Учасники дискусій, що відбуваються, висловлюють різні, нерідко протилежні, погляди на майбутній закон. Тому на цьому етапі доцільно обговорити деякі передумови його прийняття, виходячи із загальних принципів теорії систем, теорії управління і теорії прийняття рішень.
http://education-ua.org/ua/draft-regulations/382-zakon-pro-osvitu-deyaki-peredumovi
Курс лекцій "Статистичні методи оцінювання якості освіти"Vladimir Bakhrushin
Презентація курсу лекцій зі статистичних методів оцінювання якості освіти. Курс розрахований на фахівців в галузі освіти, аспірантів і студентів старших курсів відповідних спеціальностей.
Decision-making on assessment of higher education institutions under uncertaintyVladimir Bakhrushin
Presentation for XХXII International Conference Problems of Decision Making under Uncertainties (PDMU-2018), August 27-31, 2018, Prague, Czech Republic
DOI: 10.13140/RG.2.2.27143.44966
Порівняння розуміння, мети та принципів освіти в проектах Закону України "Про освіту", підгтовлених робочою групою Комітету Верховної Ради з питань науки та освіти і Міністерством освіти і науки. Маємо змогу побачити у чому полягають основні розбіжності.
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходуVladimir Bakhrushin
З погляду системного підходу розглянуто окремі аспекти реформування освіти України, зокрема: відображення входів та виходів системи освіти; групи інтересів та необхідність пошуку балансу їх інтересів; багатовимірні оцінки в освіті; обмеження при прийнятті рішень.
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternativesVladimir Bakhrushin
This document discusses methods of multi-criteria ranking used in decision making, including in education. It provides examples of linear convolution rankings, such as university rankings and competitive scores for Ukrainian higher education institution applicants. It also examines some uncertainty factors that can affect competitive scores, such as variations in test complexity and applicant preparedness levels across years. Analysis of Mathematics and English test data from 2011-2014 showed variations in average scores and passing thresholds from year to year can impact outcome scores by 2-10 points.
Some problems of decision-making in education (raw data, multicriteriality, uncertainty, interest groups) are considered. There are given examples of erroneous decisions, assessment of universities, the applicants selection etc. Also certain requirements for the new Law of Ukraine on education are formulated.
Останнім часом активізувалися дискусії про стан системи освіти України, її актуальні проблеми, можливі шляхи їх вирішення. У Комітеті Верховної Ради України з питань науки і освіти на весну заплановані обговорення проекту Концепції нової редакції Закону України “Про освіту” у березні та стану підготовки відповідного законопроекту у квітні. Аналіз окремих проблем, які потрібно вирішити у новому Законі, а також пропозиції до Закону містяться у багатьох публікаціях останнього часу. Зокрема, це статті О. Єльникової, І. Лікарчука, В. Огнев’юка, Ю. Шукевича та інших відомих фахівців на порталі Освітня політика. Учасники дискусій, що відбуваються, висловлюють різні, нерідко протилежні, погляди на майбутній закон. Тому на цьому етапі доцільно обговорити деякі передумови його прийняття, виходячи із загальних принципів теорії систем, теорії управління і теорії прийняття рішень.
http://education-ua.org/ua/draft-regulations/382-zakon-pro-osvitu-deyaki-peredumovi
Function plot() is the main tool for 2D plotting in R. It allows plotting vectors x and y of equal length to generate a graph of the relationship y(x). Additional arguments can change aspects of the plot like point characters (pch), colors (col), line types (lty), titles, axes labels, and more. Multiple plots can be combined on the same graph using par(mfrow=c(n,m)) to arrange them in a grid. plot() is highly customizable and essential for data visualization in R.
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функціїVladimir Bakhrushin
Приклади зчитування інформації з файлів даних та запису до файлів в R, списки, таблиці даних, блоки виразів, організація умовних переходів та циклів, створення функцій
This document discusses the k-means clustering method. It begins by defining the problem of cluster analysis as dividing data points into groups to minimize the sum of distances between points and their assigned cluster centers. It then describes the main k-means algorithms and outlines the iterative process of assigning points to the nearest cluster center and recalculating the centers. Finally, it provides an example applying k-means clustering to sample data and analyzing the results.
This document provides an introduction to using variables, vectors, matrices in R. It discusses that R is an object-oriented programming language with many libraries for statistical analysis. The document also reviews how to set the working directory, create scripts, define vectors and matrices, and access/transform their elements. It further introduces arrays as multi-dimensional structures that can be created using the array() function.
Application of empirical distribution functions for decision making & Statistical estimation of the differential relationships
1. APPLICATION OF EMPIRICAL
DISTRIBUTION FUNCTIONS FOR DECISION
MAKING
Bakhrushin V.E., Dudko I.O., Ignakhina M.A.
STATISTICAL ESTIMATION OF THE
DIFFERENTIAL RELATIONSHIPS
Bakhrushin V.E.
Classic Private University, Zaporizhia
Vladimir.Bakhrushin@gmail.com
2. Empirical distribution function
Distribution function contains the most complete
information about sample statistical properties.
Empirical distribution function at large n is
approximately equal to the theoretical distribution
function.
10. The method of differential
relation estimation
( ) ( )( )'
1 2f x F f x=
( )
( ) ( )( )( )
11 2 1
1j 1 j 1 1 j 1 1 j j j 1
y f x ;
y y f x f x x x /2; j 2,...,n,− − −
=
= + + − =
d 1 2K (y ,f )
1 2R(y ,f )
- nonlinear relation;
- linear relation
16. ( ) ( )1 1 2 2f x 1/ x ; f x ln(x)= + ε = + ε
2
R 0,880= dK 0,989=
Model differential relation
17. Publications
1.Бахрушин В.Е. Проблемы идентификации моделей распределения случайных
величин с применением современного программного обеспечения // Успехи
современного естествознания. – 2011. – № 11. – С. 50 – 54.
2.Бахрушин В.Є. Статистичний аналіз університетських рейтингів // Освіта і
управління. – 2011. – № 1. – С. 7 – 12.
3.Бахрушин В.Є., Ігнахіна М.О. Застосування емпіричних функцій розподілу в
дослідженні соціально-економічних систем // Складні системи і процеси. – 2012.
– № 1. – С. 103 - 111
4.Бахрушин В.Є. Критерій для перевірки гіпотези про наявність зв'язку типу
// Складні системи і процеси. – 2010, № 1. – С. 3 – 5.
5.Бахрушин В.Е. Статистический анализ дифференциальных связей в
колебательных системах // Фундаментальные физико-математические
проблемы и моделирование технико-технологических систем: Ежегодный
сборник научных трудов, вып. 14. Труды второй международной конференции
Моделирование нелинейных процессов и систем / Под ред. Л.А. Уваровой. – М.:
Янус-К, 2011. – С. 57 – 62.