Добірка наукової літератури з теми "Ранжування величин"

Розроблено підхід до формалізації процесу управляння ризиками розроблення програмного забезпечення (ПЗ), який дає змогу ідентифікувати та оцінити несприятливі ситуацій під час реалізації етапів програмного проекту, а також уможливлює розроблення стратегій і тактик їх передбачення, сприйняття та подолання негативних наслідків від їх прояву. З'ясовано, що управління ризиками розроблення ПЗ потрібно розглядати як процес, який дає змогу визначити особливості такого управління, основні категорії наявних ризиків, ризик-орієнтовний підхід до управління ними. Уточнено підходи до ідентифікації ризиків розроблення ПЗ, їхнього ґрунтовного аналізу, планування та моніторингу, що дало змогу поміняти модель діяльності проектного менеджменту загалом і змінити модель поведінки керівника проекту зокрема на різних етапах реалізації програмного проекту. Удосконалено методику визначення можливих джерел появи ризиків розроблення ПЗ й ідентифікації потенційних ризикових подій, сформовано структуровану множину наявних ризиків реалізації програмних проектів і розроблено їх формалізовані моделі для проведення відповідних розрахунків. Розроблено методику визначення ймовірностей настання потенційних ризикових подій у відповідних їх множинах, запропоновано підхід до розподілу вартості реалізації програмного проекту за цими множинами загалом і потенційними ризиковими подіями зокрема, визначено частки та величини можливих збитків від настання ризикових подій, встановлено пріоритети їх пом'якшення та ранжування. Уточнено заходи із запобігання чи знешкодження ризиків розроблення ПЗ, удосконалено методику визначення ймовірності зменшення або усунення різних ризикових подій, визначено правила і політику реалізації програмного проекту, розроблено їх формалізовані моделі.

Постановка проблеми. Здійснення зворотного зв’язку в системах організації самостійної роботи студентів у значній мірі спирається на застосування тестових технологій педагогічного вимірювання для здійснення поточного контролю і педагогічної діагностики. Під час самостійної роботи студентів комп’ютерно орієнтоване тестування з успіхом застосовується для вирішення таких завдань як актуалізація опорних знань (навчальна, стимулювально-мотиваційна функції та функція контролю), відпрацювання навичок за допомогою тестів-тренажерів (навчальна та стимулювально-мотиваційна функції), організація навчальних змагань (навчальна, виховна та стимулювально-мотиваційна функції). Надійність результатів вимірювання визначає якість управління самостійною роботою і позитивне ставлення студентів до відповідних навчальних засобів. Неперервний розвиток тестових технологій, розробка нових модифікованих процедур тестування та інтерпретації тестових результатів (наприклад, застосування вагових коефіцієнтів, спеціальних алгоритмів подання тестових завдань, врахування вгадування тощо) зумовлює потребу в розвитку методів визначення їх надійності.Мета даної роботи полягає у використанні методу статистичного моделювання для аналізу умов застосування певних процедур інтерпретації тестових балів у системах організації самостійної роботи студентів.Виклад основного матеріалу. Будь-яке порівняння має спиратися на певний критерій якості. Але кожна процедура інтерпретації тестових результатів передбачає оригінальний критерій, і різноманітність критеріїв позбавляє дослідника можливості застосувати їх для порівняння різних процедур. Більш того шкали, за якими визначаються тестові бали є різними в різних процедурах інтерпретації тестових результатів. Так за класичною моделлю маємо лінійну шкалу відносно кількості правильно виконаних завдань; моделі з ваговими коефіцієнтами, що враховують трудність або складність завдань, передбачають певні нелінійні шкали; модель IRT, яку започатковано Г. Рашем, передбачає визначення підготовленості тестованого в логітах. Одним із напрямів вирішення проблеми може бути перетворення тестового балу за процентільною шкалою, яка відображає ранжування тестованих за результатами тестування. Але, на наш погляд, такий підхід пов’язаний з певними проблемами застосування статистичних методів для обчислення надійних інтервалів, оскільки зв’язок між різними шкалами є нелінійним. В такій ситуації пропонуємо здійснювати порівняння на підставі методу статистичних випробувань. Критерієм якості процедури інтерпретації тестових результатів (Q) оберемо різницю між імовірністю правильного та неправильного висновку щодо ранжування тестованих. Статистичне моделювання процедур тестування та інтерпретації тестових результатів здійснюємо за розробленою нами моделлю [1], яка ґрунтується на апроксимації ймовірності правильної відповіді на завдання за моделлю Г. Раша. В обчислювальних експериментах кількість статистичних випробувань складала 100000, що за наближеними оцінками з імовірністю не менше 95% забезпечувало дві правильні цифри у шуканому значенні критерію Q.Аналіз результатів обчислювальних експериментів, проведений у статті [1] (рис. 1) дає підстави для висновку, що в усіх розглянутих випадках для рейтингової (нормоорієнтованої) інтерпретації тестових результатів саме класична процедура забезпечує найкращі значення запропонованого критерію якості. Проведено зіставлення таких процедур обчислення тестового бала:1. Класична процедура (ряд 1 на рис. 1), що передбачає 1 бал за кожну правильну відповідь і 0 балів в інших випадках.2. Поправка на вгадування (ряд 2 на рис. 1). Вгадування тестованим правильних відповідей призводить до систематичного завищення тестового бала. Для корекції систематичної похибки для випадку тесту з різними за формою завданнями нами на підставі підходу В. В. Кромера [2] було запропоновано процедуру обчислення тестового бала [3] в якій за правильну відповідь тестований отримує 1 бал, за відмову від відповіді – 0 балів, неправильна відповідь оцінюється величиною (–cj)/(1–cj).3. Застосування вагових коефіцієнтів, відповідних до трудності завдань (ряд 3 на рис. 1) – приклади такого підходу досить часто зустрічаються в літературі й автоматизованих системах тестування. Наприклад, вагові коефіцієнти застосовуються в тестах підсумкової державної атестації для завдань середнього і достатнього рівнів.Результати обчислювальних експериментів збігаються з відомими висновками, що класична процедура інтерпретації тестових результатів забезпечує найкраще розділення тестованих, коли їх підготовленість близька до трудності завдань тесту. Але такий тест має вузький робочий діапазон вимірювання и для тестованих з низькою або високою підготовленістю не забезпечує задовільної якості вимірювання. Сучасні педагогічні тести будуються як система завдань зростаючої трудності, що дозволяє суттєво розширити робочий діапазон вимірювання, але чутливість тесту, тобто його здатність розділяти тестованих з невеликою різницею підготовленості зменшується. Відсутні вгадуваннята неуважністьІмовірність угадування 25%, неуважність відсутняІмовірність угадування для половини завдань різної трудності складає 25%; решта завдань не припускають вгадування;неуважність відсутняІмовірність угадування для половини завдань різної трудності складає 25%; решта завдань не припускають вгадування; ймовірність помилки за неуважністю складає 10%Рис. 1. Вплив вгадування та неуважності на якість інтерпретації тестових результатів за різними процедурами обчислення тестового бала (1 – класична; 2 – з поправкою на вгадування; 3 – з ваговими коефіцієнтами). Критерій Q обчислено для випадку ранжування тестованих з різницею підготовленості (θ2–θ1) = 0,5 і середньою підготовленістю θ = (θ2 + θ1) / 2 в термінах моделі Г. Раша (θ = –2 – погано підготовлені учні; θ = 0 – середньо підготовлені учні; θ = 2 – кращі учні) для тесту, який складається з 31 завдання зростаючої трудності (параметр трудності різних завдань за моделлю Г. Раша від –2 до 2), параметр роздільної здатності за моделлю Г. Раша дорівнює 2. Враховуючі значну різницю в підготовленості тестованих, доцільно застосовувати тести, які побудовані як система завдань зростаючої трудності, що забезпечує найкращу якість тестових результатів у широкому діапазоні, як це показано за результатами обчислювальних експериментів [1].Інтерпретація тестових результатів за моделлю IRT не змінює ранжування тестованих у порівнянні з класичною процедурою інтерпретації тестових результатів. Це підтверджується теоретичним аналізом процедури визначення підготовленості тестованого за моделлю IRT і проведеними обчислювальними експериментами. В реальному тестуванні, коли параметри завдань невідомі й обчислюються за результатами тестування, звісно, спостерігатимуся розбіжності в ранжуванні, які викликатимуся похибками визначення параметрів тестових завдань за моделлю Г. Раша.В системі організації самостійної роботи студентів розглянута вище рейтингова (нормоорієнтована) інтерпретація тестових результатів доцільна для проведення певних навчальних змагань і при здійснені студентом самоконтролю, щоб надати йому можливість бачити рівень власних навчальних досягнень на фоні групи. За нормоорієнтованою інтерпретацією тестових результатів може здійснюватися підсумковий контроль.Під час організації самостійної роботи часто застосовується інтерпретація тестових результатів, що орієнтована на критерії, які задаються навчальним стандартом, викладачем або системою педагогічної діагностики й прогнозування. Так, під час здійснення актуалізації опорних знань на початку вивчення нового матеріалу рейтингова інтерпретація тестових результатів не є можливою, оскільки за умови нормального навчального процесу всі тестовані мають успішно виконати тест. Викладач задає певну межу тестового балу, що відповідає якості опорних знань, яка достатня для продовження навчання. Поточний контроль теж частіше здійснюється на основі критеріїв якості засвоєння. За рекомендаціями різних авторів повнота знань, яка ще дає можливість студенту самостійно ліквідувати прогалини складає близько 0,7. За вимогами «Критерієв оцінювання навчальних досягнень ...» [4] мінімальна позитивна оцінка 4 за 12-бальною шкалою виставляється за умови, що учень знає близько половини навчального матеріалу. Тематичний контроль може здійснюватися за нормоорієнтованою інтерпретацією тестових результатів, але для цього потрібно мати стандартизовані тести, створення яких пов’язано з ретельною апробацією цих тестів на великій вибірці з цільової групи. Якщо таких тестів немає, то неможливо перевірити якість засвоєння студентом навчального матеріалу теми через порівняння його навчальних досягнень з досягненнями невеликої і не завжди репрезентативної академічної групи студентів. В такому випадку застосування інтерпретації тестових результатів, що орієнтована на критерії, буде доцільним.Для порівняння якості різних критеріально орієнтованих процедур інтерпретації тестових результатів запропонуємо критерії Z, який за аналогією з вище описаним критерієм Q визначатиме різницю між імовірністю правильного та неправильного висновку щодо перебільшення навчальних досягнень тестованого над певною заданою межею, що встановлена викладачем або освітнім стандартом. Критерії Z є функцією від різниці Δy між навчальними досягненнями та встановленою критеріями межею. Чим більше ця різниця, тим ближче значення критерію до одиниці. Таким чином, під час здійснення аналізу якості процедур тестування й інтерпретації тестових результатів потрібно заздалегідь обрати певну різницю Δy, яка визначатиме частку повноти знань для якій визначатимуся критерій Z. Крім цього, досліджувана процедура тестування й інтерпретації тестових результатів може давати систематичну похибку в бік завищення або заниження вимірюваної повноти знань. Тому потрібно обчислювати значення критерію Z як для випадку перевищення навчальних досягнень над заданою межею, так і для протилежного випадку, коли навчальні досягнення (наприклад, повнота знань) нижче за встановленої межі.Висновки:1. Показано, що під час організації самостійної роботи доцільно застосовувати як нормоорієнтовану, так і критеріально орієнтовану інтерпретацію тестових результатів, у залежності від дидактичних завдань тестування.2. Обчислювальний експеримент підтверджує відомий висновок, що найбільша якість ранжування тестованих забезпечується, якщо тест містить завдання однакової трудності, яка близька до підготовленості тестованих. Але такий тест має вузький діапазон вимірювання.3. Для тестів з нормо-орієнтованою інтерпретацією результатів слід застосовувати класичну процедуру обчислення тестового бала (без корекції вгадування та вагових коефіцієнтів).5. Інтерпретація тестових результатів за моделлю IRT не змінює ранжування тестованих у порівнянні з класичною процедурою інтерпретації тестових результатів за відсутності похибки визначення параметрів завдань.6. Запропоновано критерій, який дає можливість порівнювати якість критеріально орієнтованих процедур інтерпретації тестових результатів, незалежно від застосованої в кожній процедурі шкали вимірювання.Напрями подальших розвідок з проблеми дослідження: доцільно провести порівняльне дослідження якості конкретних процедур тестування та інтерпретації тестових результатів в системах з критеріально орієнтованою інтерпретацією тестових результатів.

В роботі розкрито проблематику вибору факторів та оцінки їх впливу на показники технічної експлуатації і, насамперед, на експлуатаційну надійність техніки. Ефективність управління процесом формування експлуатаційної надійності потребує залучення конструкторів, вчених, працівників сфери експлуатації та ремонту техніки, при цьому, основними ознаками даного процесу є динамічність і адаптивність. В роботі наведено, що можна виділити декілька основних факторів, які найістотніше впливають на експлуатаційну надійність техніки. До таких факторів, зокрема відносяться якість обкатки трактора, організація і якість технічного обслуговування, якість поточного ремонту, умови зберігання та якість паливно-мастильних матеріалів, кваліфікація механізаторів, рівень технічного забезпечення господарств, рівень організації використання тракторів. Кожен з основних факторів, у свою чергу, характеризується визначальними факторами. Наприклад, організація і якість технічного обслуговування залежать від повноти виконуваних операцій, наявності устаткування і інструменту, періодичності і місця виконання технічного обслуговування, складу виконавців. Величина кожного визначального фактора кількісно оцінюється за допомогою умовних чисельних значень, що відображають фізичну суть цього фактора. При цьому слід приймати до уваги вагу впливу визначальних факторів на рівень технічної експлуатації. Вирішення цих завдань математичними методами утруднено, оскільки надзвичайна різноманітність значного числа факторів і їх поєднань робить практично неможливим збір необхідної інформації і проведення відповідних складних розрахунків. Раціональнішим способом визначення кількісних значень факторів є використання функції бажаності Харрінгтона. В основі її побудови покладена ідея перетворення натуральних значень окремих факторів в безрозмірну шкалу бажаності або переваги. Побудувавши модель оцінки впливу факторів на рівень технічної експлуатації тракторів на підставі регресійного аналізу, встановили, що діапазон оптимальних значень факторів становить: організація і якість ремонту – 0,800...0,855; кваліфікація механізатора – 0,808...0,897; якість зберігання техніки – 0,705...0,882; характеристика парку тракторів – 0,735...0,872. Таким чином, підвищення рівня технічної експлуатації здійснюється доведенням рівнів факторів до приведених значень. Встановлення послідовності підвищення рівнів факторів досягається їх ранжуванням за значущістю впливу на надійність техніки.

Мета. Здійснити маркетинговий огляд ринку зеленних культур в Україні, проаналізувати канали продажу цього виду продукції, експертно-імпортні операції, встановити основні проблеми та визначити напрями підвищення ефективності у перспективі. Результати. Проведено маркетинговий аналіз ринку зеленних культур, проаналізовано експертно-імпортні операції та канали продажу цього виду продукції, ранжування і групування основних видів овочевих і баштанних культур в Україні запоказником валового виробництва. Наукова новизна полягає у тому, що для вивчення ставлення споживачів до зеленної овочевої продукції проведено соціологічне опитування та здійснено аналіз основних факторів, що впливають на купівлю цього виду продукції. З’ясовано, що при виборі торговельної точки великий вплив на споживчу поведінку мають такі фактори, як місце розташування, сервіс, якість обслуговування в місцях купівлі зеленної продукції, асортимент, кваліфікація персоналу та ін. Проаналізовано переваги і недоліки окремих каналів збуту зелені. До переваг слід віднести: зручність, територіальну близькість, широкий асортимент, гнучкість цін, якість продукції, її свіжість та ін. До недоліків відносять: відсутність сертифікатів на продук цію, звужений асортимент та незадовільні санітарні умови торгових місць. У статті встановлено основні проблеми та визначено пріоритетні напрями розвитку ринку зеленних культур на перспективу. Висновки. Маркетинговий огляд ринку зеленних культур показав, що даний сегмент овочевого ринку поки що знаходиться в зародковому стані. Вивчення споживацьких уподобань зеленної овочевої продукції дозволило встановити, що до найбільш важливих факторів впливу на купівлю зелені слід віднести наступні: якість, ціна, виробники, упаковка та ін. Повноцінне формування та функціонування зеленного овочевого ринку гальмується відсутністю маркетингової складової в системі обміну та потребує кардинальних перетворень. Крім того, необхідно змінювати підходи у свідомості громадян щодо стилю харчування шляхом проведення інформаційно-освітньої роботи та орієнтації українців на споживання зеленних овочевих культур та мікрогріну як невичерпного джерела фітонутрієнтів та антиоксидантів, особливо в умовах пандемічних загроз. Крім того, подальший розвиток ринку зелені в Україні необхідно направити по шляху організації високоінтенсивного виробництва на основі впровадження сучасних технологій, нових високопродуктивних сортів і гібридів. При цьому в перспективі необхідним є технічне переоснащення галузі овочівництва, розвиток систем інформаційного забезпечення, створення служб маркетингу й подальший розвиток інфраструктури ринку.

Стаття присвячена обґрунтуванню теоретико-методичного забезпечення для ідентифікації та ді-агностики логістичних «розривів» потокових процесів у ланцюгах товарних ринків на засадах відтворю-вального підходу та GAP-аналізу. Доведено доцільність використання спеціальних категорій для дифе-ренціації проблемних областей товароруху за рівнями їх прояву в матеріалопровідній системі ринку, асаме: ланцюг – ланка – логістична операція. Запропоновано авторське визначення категорії «логістич-ний «розрив» з акцентом на причинах виникнення «розривів» потокових процесів товарного ринку у вну-трішньому та зовнішньому вимірі. Розроблено розширену класифікацію логістичних «розривів» у ринко-вих ланцюгах за 9 ознаками, визначено їх природу та практичні прояви в ланцюгах агропродовольчихринків України. Запропоновано методичний підхід до діагностики GAP, що передбачає ранжування «ро-зривів» параметрів потокових процесів товарного ринку за ступенем їх значимості для ефективного фун-кціонування ринкових ланцюгів та визначення граничних величин «розривів» за допомогою методу екс-пертних оцінок.