| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Мирошниченко, Д. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Ростов-на-Дону | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-03-03T09:11:13Z | - |
| dc.date.available | 2025-03-03T09:11:13Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Мирошниченко, Д. В. Статистический анализ результатов компьютерного тестирования: методы и инструменты = Statistical analysis of computer testing results: methods and tools / Д. В. Мирошниченко // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 2 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 174–178. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59263 | - |
| dc.description.abstract | В современном мире возникает проблема, которая заключается в том, что необходимо обработать результаты тестирования, проведенного в онлайн-формате. Для этого необходимо выбрать подходящий метод и инструменты, чтобы корректно провести анализ данных. Целью работы является рассмотрение этих методов и инструментов, их сравнение, недостатки и достоинства. В работе рассмотрены дисперсионный, корреляционный и кластерный анализы. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Издательство Южного федерального университета | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | статистический анализ | en_US |
| dc.subject | кластерный анализ | en_US |
| dc.subject | дисперсионный анализ | en_US |
| dc.title | Статистический анализ результатов компьютерного тестирования: методы и инструменты | en_US |
| dc.title.alternative | Statistical analysis of computer testing results: methods and tools | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | In the modern world, a problem arises, which is that it is necessary to process the results of testing conducted in an online format. To do this, you need to choose the appropriate method and tools to correctly analyze the data. The purpose of the work is to consider these methods and tools, compare them, drawbacks and advantages. The paper considers variance, correlation and cluster analyses. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»
|
