XVI международная научная конференция студентов и аспирантов «Проблемы арктического региона», Мурманск, 16 мая 2017 года : труды конференции / [ред.: Черняков С. М., Шаповалова Ю. А.]. - Мурманск : Полиграфист, 2017.

Результаты прогнозирования В результате попытки построения мультипликативной модели для отклонений от среднего значения было выявлено, что аппроксимирующая функция не содержит тренда и циклической компоненты, а только случайную компоненту или же имеет место сложная функция. При проверке на соответствие стандартным законам распределения с помощью критерия согласия Колмогорова было получено, что множества отклонений от среднего не соответствуют ни одному из стандартных законов распределения. Таким образом, аппроксимирующая функция имеет сложную структуру и должна подбираться вручную для каждого отдельного случая. А значит, прогнозирование успеваемости студентов в автоматическом режиме на данном этапе работы невозможно. Для этого необходимо подобрать и классифицировать функции, из которых может состоять аппроксимирующая функция. И после этого перебором возможных комбинаций выявлять наиболее подходящее сочетание для отдельного студента. Заключение По итогам работы был разработан метод анализа и оценки успеваемости студентов с помощью построения тренда. Хоть данный метод и не является идеальным, но предоставляемые им результаты позволяют говорить о тенденциях освоения учебного плана отдельными студентами. Для улучшения этого метода необходимо продолжать уточнение введенных оценок на основании новых данных. Кроме того, в ходе анализа были получены средние значения баллов по дисциплинам, которые могут быть использованы в качестве меры сложности дисциплин. Что, в свою очередь, позволит предпринять действия, направленные на улучшение освоения студентами тех дисциплин, которые вызвали у них трудности. Например, увеличение количества часов, выделяемых на дисциплину. Также, по результатам прогнозирования были определены направления для дальнейшей работы. Литература Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа / Волкова В.Н., Денисов А.А. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001 .-5 1 1 с. Куликов Е.И. Прикладной статистический анализ: учебное пособие для вузов - М.: Издательство Горячая Линия - Телеком, 2008. - 463 с. Лемешко Б.Ю. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: монография / Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, С.Н. Постовалов, Е.В. Чимитова. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011. - 888 с. Попов А.М., Сотников В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. Высшая математика для экономистов: учебник для бакалавров: [учебник для студ. экон. вузов] / Попов А. М., Сотников В. Н. - М.: Юрайт, 2014. - 434 с. Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование / Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. - М.: Синергия , 2016 - 152 с. Сидняев Н.И. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для бакалавров: [учебник для студ. техн. и экон. спец. вузов] / Сидняев Н. И. - М.: Юрайт, 2016. - 219с. Информационные технологии и математические методы 9 5