Наукові статті: НАУКОВІ СТАТТІ

DSpace at My University: Наукові статті

Skip navigation

1. DSpace at My University
2. Наукові роботи

Browse

Subscribe to this collection to receive daily e-mail notification of new additions

Collection’s Items (Sorted by Submit Date in Descending order): 1 to 20 of 61

 next >

Issue Date	Title	Author(s)
2010	Технико-экономические показатели каркасов многоэтажных зданий социального назначения	Савицкий, Николай Васильевич; Савицький, Микола Васильович; Savytskyi, Mykola; Никифорова, Тальяна Дмитриевна; Нікіфорова, Тетяна Дмитрівна; Nikiforova, Tetiana; Несин, Александр Анатольевич; Несін, Олександр Анатолійович; Nesin, Aleksandr
2010	Плоское железобетонное сборно-монолитное перекрытие	Савицкий, Николай Васильевич; Савицький, Микола Васильович; Savytskyi, Mykola; Буцкая, Елена Леонидовна; Буцька, Олена Леонідівна; Butska, Olena
2012	Сырьевые возможности Украины по разработке магнезиально-бишофитного связующего строительного назначения	Деревянко, Виктор Николаевич; Дерев’янко, Віктор Миколайович; Derevianko, Viktor; Кондратьева, Наталья Викторовна; Кондратьєва, Наталія Вікторівна; Kondratyeva, Natalia; Полтавцев, Александр Петрович; Полтавцев, Олександр Петрович; Poltavtsev, Alexander; Максименко, Андрей Анатольевич; Максименко, Андрій Анатолійович; Maksimenko, Andrei
2014	Рациональное использование золошлаковых смесей, зол и шлаков ТЭС в технологии бетонов	Савицкий, Николай Васильевич; Савицький, Микола Васильович; Savytskyi, Mykola; Павленко, Татьяна Михайловна; Павленко, Тетяна Михайлівна; Pavlenko, Tetiana; Аббасова, Анастасия Руслановна; Аббасова, Анастасія Русланівна; Abbasova, Anastasyia
2010	Оценка несущей способности и эксплуатационной пригодности гибких связей трехслойных железобетонных стеновых панелей	Савицкий, Николай Васильевич; Савицький, Микола Васильович; Savytskyi, Mykola; Зинкевич, Андрей Николаевич; Зінкевич, Андрій Миколайович; Zinkevych, Andrii; Сопільняк, Артем Михайлович; Сопильняк, Артем Михайлович; Sopilniak, Artem
2010	Методика обстеження та оцінки технічного стану залізобетонних конструкцій відповідальних об`єктів	Савицький, Микола Васильович; Савицкий, Николай Васильевич; Savytskyi, Mykola; Шевченко, Тетяна Юріївна; Шевченко, Татьяна Юрьевна; Shevchenko, Tetiana; Титюк, Анатолій Олександрович; Тытюк, Анатолий Александрович; Tytiuk, Anatolii; Савицький, Олександр Миколайович; Савицкий, Александр Николаевич; Savytskyi, Oleksandr
2010	Моделирование воздействия продуктов коррозии арматуры на бетон защитного слоя	Савицкий, Николай Васильевич; Савицький, Микола Васильович; Savytskyi, Mykola; Матюшенко, Иван Yиколаtвич; Матюшенко, Іван Миколайович; Matiushenko, Ivan; Шехоркина, Светлана Евгеньевна; Шехоркіна, Світлана Євгеніївна; Shekhorkina, Svitlana; Лаухина, Людмила Николаевна; Лаухіна, Людмила Миколаївна; Laukhina, Liudmyla
2010	Возникновение арочного эффекта в сборных многопустотных плитах и его влияние НДС главных ригелей плоского сборно-монолитного перекрытия	Савицкий, Николай Васильевич; Савицький, Микола Васильович; Savytskyi, Mykola Mykola; Зезюков, Денис Михайлович; Зезюков, Денис Михайлович; Zeziukov, Denis
2010	Кластерные модели жидкости и пути повышения качества металлических отливок	Большаков, Владимир Иванович; Большаков, Володимир Іванович; Bolshakov, Vladymyr; Воробьев, Виктор Васильевич; Воробйов, Віктор Васильович; Vorob’ev, Vyktor; Кривуша, Л. С.; Кривуша, Л. С.; Kryvusha L. S.; Ротт, Наталія Олександрівна; Rott, Natalia; Ротт, Наталья Александровна
2010	К вопросу повышения точности определения положения бурового снаряда, при бурении скважин на нефть и газ	Рыжков, Игорь Викторович; Рижков, Ігор Вікторович; Ryzhkov, Ihor; Ужеловский, Андрей Валентинович; Ужеловський, Андрій Валентинович; Uzhelovskyi, Andrii
2013	До питання підвищення точності визначення положення бурового снаряда, при дослідженні впливу температури на результати первинних перетворювачів	Ковшов, Геннадій Миколайович; Ковшов, Геннадий Николаевич; Kovshov, Hennadii; Рижков, Ігор Вікторович; Рыжков, Игорь Викторович; Ryzhkov, Ihor; Ужеловський, Андрій Валентинович; Ужеловский, Андрей Валентинович; Uzhelovskyi, Andrii
2004	Hidden Symmetry Exposure. The Mechanical Systems with the Hard Structure of Forces	Bazylevych, Yu.; Базилевич, Юрій Миколайович; Базилевич, Юрий Николаевич
2015	The Simultaneous Reduction of Matrices to the Block-Triangular Form	Bazylevych, Yu.; Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович
2019	Matrices Diagonalization in Solution of Partial Differential Equation of the First Order	Bazylevych, Yu.; Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Kostiushko, Iryna; Костюшко, Ірина Анатоліївна; Костюшко, Ирина Анатольевна
1980	Приведение системы линейных дифференциальных уравнений к максимально возможному количеству независимых подсистем	Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Bazylevych, Yurii
2016	Оценка области притяжения решения уравнений движения с помощью собственных чисел	Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Bazylevych, Yurii; Костюшко, Ирина Анатольевна; Костюшко, Ірина Анатоліївна; Kostiushko, Iryna
2006	Точная декомпозиция линейных систем	Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Bazylevych, Yurii
2016	Об упрощении задачи полуопределенного программирования	Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Bazylevych, Yurii
2017	Приближённая декомпозиция как приём оценки демпфирования колебательных систем	Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Bazylevych, Yurii; Грановский, Роман Беркович; Грановсmкий, Роман Беркович; Hranovskyi, Roman; Гаркави, Наум Яковлевич; Гаркаві, Наум Яковлевич; Harkavy, Naum; Федоров, Евгений Федорович; Федоров, Євген Федорович; Fedorov, Evhenyi; Карпенко, Владимир Владимирович; Карпенко, Володимир Володимирович; Karpenko, Vladymyr; Литвиненко, О. Н.; Литвиненко, О. М.; Lytvynenko, O. N.
2009	О работах В. А. Лазаряна в области устойчивости движения рельсовых экипажей и их развитии	Коротенко, Михаил Леонидович; Коротенко, Михайло Леонідович; Korotenko, Mykhailo; Базилевич, Юрий Николаевич; Базилевич, Юрій Миколайович; Bazylevych, Yurii

Collection’s Items (Sorted by Submit Date in Descending order): 1 to 20 of 61

 next >

Discover

Author

• 16
  Иванов, Сергей Владимирович
• 16
  Іванов, Сергій Володимирович
• 15
  Ivanov, Serhii
• 11
  Tsymbalova, Tetiana
• 11
  Базилевич, Юрий Николаевич
• 11
  Базилевич, Юрій Миколайович
• 11
  Цимбалова, Тетяна Анатоліївна
• 11
  Цымбалова, Татьяна Анатольевна
• 9
  Myronenko, Viktor
• 9
  Мироненко, Виктор Павлович
• .

  next >

Subject

• 5
  mobile housing
• 4
  matrix
• 4
  plan
• 4
  мобильное жилье
• 4
  план
• 3
  model
• 3
  матриця
• 3
  мобільне житло
• 3
  модель
• 3
  планирование
• .

  next >

Date issued

• 57
  2010 — 2020
• 3
  2000 — 2009
• 1
  1980 — 1989

Has File(s)

• 61
  true

Theme by

Наукові статті

Знайти статті… | Наукові журнали та конференції

за назвою

Науковий журнал

— Any -Scientific-Technical Journal Chemistry & Chemical TechnologyUkrainian Journal of Educational ResearchCurrent Issues in Research, Conservation and Restoration of Historic FortificationsComputer Development Systems. Theory and PracticeProblems of Ukrainian TerminologyScientific Journal of GeodynamicsEconomics, Entrepreneurship, ManagementSeries of Computer Sciences and Information TechnologiesSeries of Legal SciencesMathematical Modeling and ComputingInterdepartmental scientific and technical review «Geodesy, Cartography and Aerial Photography»Architectural StudiesHistorical and Cultural StudiesAdvances in Cyber-Physical SystemsEnvironmental problemsUkrainian Journal of Mechanical Engineering and Materials ScienceSeries Humanitarian VisionComputational Problems of Electrical EngineeringEnergy Engineering and Control SystemsSeries of Economics and Management IssuesSeries of Information Systems and NetworksSeries of Computer Systems and NetworksSeries of Radio Electronics and TelecommunicationLogisticsMeasuring Equipment and MetrologyIndustrial Process Automation in Engineering and InstrumentationSeries of Information Technology in Higher EducationSeries of Management and Entrepreneurship in Ukraine: the stages of formation and problems of developmentSeries of Dynamics, Strength and Design of Machines and DevicesSeries of Electrical Power and Electromechanical SystemsSeries of Journalistic SciencesSeries of ArchitectureChemistry, Technology and Application of SubstancesUkrainian Journal of Information TechnologySeries Theory and Building PracticeSeries of Chemistry, Materials Technology and their ApplicationSeries of Production Processes Optimization and Technical Control in Engineering and InstrumentationSeries of Automation, Measurement and Control

Тематика

— Any —

Journalistic Sciences

Mathematics

Information Technology

Law

Management

Metrology

Transport

Psychology

Physics

Philosophy

Political science

Materials

Humanities and Social Sciences

History

Computer Science

Construction

Chemistry and Chemical Technology

Astronomy

Architecture and design

Earth Sciences

Economics

Energy

Engineering

Environmental Sciences

Education & Language

№	Наукові статті	Автори	Журнал
1	OBTAINING AND USING SUBSTRATES WITH SEWAGE SLUDGE	Myroslav Malovanyy, Uliana Storoshchuk	Екологічні проблеми
2	CLEANING OF GAS EMISSIONS BY BIOLOGICAL METHOD	Vasyl Dyachok, Liubov Venher, Serhiy Huhlych, Iryna Svjantko	Екологічні проблеми
3	STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT — UNDERESTIMATED TOOL FOR SUSTAINABLE SUBSOIL USE	Vasyl Karabyn, Vladyslav Shuryhin, Sofia Shutiak, Marek Chmiel, Rastislav Kulhánek	Екологічні проблеми
4	THE INFLUENCE OF THE ORGANIZATION OF SOCIETY ON THE STATE OF THE ENVIRONMENT	Volodymyr Mykhaylenko, Oleksiy Antonov	Екологічні проблеми
5	REVIEW OF UKRAINIAN, SLOVAKIAN AND SERBIAN MUNICIPAL WASTE MANAGEMENT: COMPARATIVE STUDY	Marina Valenćiková	Екологічні проблеми
6	THE HYDROPOWER IN UKRAINE: ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC INSTRUMENTS OF STIMULATING THE GREEN ENERGY DEVELOPMENT AND RATIONAL USE OF HYDROPOWER POTENTIAL	Kateryna Hnedina, Pavlo Nahornyi	Екологічні проблеми
7	MATHEMATICAL MODELING OF ASSESSMENT OF THE INFLUENCE OF ELECTROMAGNETIC FIELDS ON POLLUTION OF AGRICULTURAL LAND	Sergij Vambol, Viola Vambol, Valeriy Dubnitskiy, Mykolay Kundenko, Ihor Cherepnov, Altaf Hussain Lahori	Екологічні проблеми
8	Митна політика України в контексті сучасних суспільних викликів	Андрій-Віталій Клим	Демократичне врядування
9	Удосконалення нормативно-правового забезпечення державно-приватного партнерства у сфері автомобільного транспорту України	Ірина Барбір	Демократичне врядування
10	Нормативно-правове забезпечення боротьби з незаконними збройними формуваннями в Україні	Гунько Леонід	Демократичне врядування
11	Проблема праворозуміння у сучасному суспільстві: управлінський аспект	Галина Хаварівська	Демократичне врядування
12	Модернізація комунікативної діяльності органів публічного управління	Олександра Войтик, Мар’яна Лилик	Демократичне врядування
13	Зв’язки з громадськістю у системі стратегічних комунікацій Збройних Сил України як типова модель комунікації у публічному управлінні	Галина Миронович, Ірина Колосовська	Демократичне врядування
14	Уроки консолідаційних процесів українства Західної України першої чверті ХХ ст.	Тетяна Панфілова	Демократичне врядування
15	Козацьке самоврядування на Запорозькій Січі як складова державницької традиції України	Василь Пасічник	Демократичне врядування
16	Підхід до оцінювання результативності управління розвитком територіальних громад	Євген Матвіїшин	Демократичне врядування
17	Проблема визначення концепції національного розвитку України в післявоєнний період	Петро Петровський	Демократичне врядування
18	ЗМІСТ		Вимірювальна техніка та метрологія
19	COMPARATIVE ANALYSIS OF TECHNICAL CHARACTERISTICS OF CHARGING STATIONS OF ELECTRIC VEHICLES	Олег Величко, Tetyana Gordiyenko	Вимірювальна техніка та метрологія
20	METHODOLOGY FOR ASSESSING THE LIFE CYCLE PROCESSES OF SCAFFOLDS	Вадим Чернобровченко , Костянтин Дядюра	Вимірювальна техніка та метрологія
21	CHARACTERISTICS OF THERMOMETRIC MATERIAL Lu1-xScxNiSb	Володимир Пашкевич, Володимир Крайовський, Andriy Horpenyuk, Володимир Ромака , Юрій Стадник, Любов Ромака, Андрій Горинь, Vitaliy Romaka	Вимірювальна техніка та метрологія
22	ELECTRICAL PROPERTIES OF TI-CU-CO-SI HIGH-ENTROPY ALLOY	Святослав Яцишин, Пилип Скоропад, Mikolaj Karpinski	Вимірювальна техніка та метрологія
23	IMPACT OF THE INTERACTION OF MOVING PLANETS ON THEIR ORBITS	Василь Чабан, Jacek Bartman	Вимірювальна техніка та метрологія
24	DATA CLEANING METHOD IN WIRELESS SENSOR-BASED ON INTELLIGENCE TECHNOLOGY	Roman Diachok, Галина Клим	Вимірювальна техніка та метрологія
25	Аналіз впливу шорсткості внутрішньої поверхні трубопроводу на результат вимірювання витрати за допомогою стандартних звужувальних пристроїв	Федір Матіко, Віталій Роман, Галина Матіко, Леонід Лесовой	Енергетика та системи керування
26	Моделювання режимів системи асинхронних відцентрових агрегатів багатоагрегатної помпової станції з послідовним сполученням помп	Владислав Лисяк, Михайло Олійник	Енергетика та системи керування
27	Аналіз комп’ютерного коду і методики, що використовуються для тепло-гідравлічного обґрунтування безпеки реакторних установок типу ВВЕР	Степан Лис	Енергетика та системи керування
28	Математична модель процесів перетворення енергії у системі ствола для визначення показників стрільби	Олександр Брунеткін, Віталій Кузьменко, Ольга Соловйова	Енергетика та системи керування
29	Дослідження кінетики процесу сушіння композиційних гранул	Жанна Петрова	Енергетика та системи керування
30	Дослідження ексергії повітря з конденсатора теплової помпи split-кондиціонера та її ексергетичного ККД залежно від температури зовнішнього повітря	Володимир Лабай, Ганна Клименко, Микола Генсецький	Енергетика та системи керування
31	Використання нанорідини «вода-TiO2» у горизонтальному колекторі Slinky теплового насосу	Тетяна Римар	Енергетика та системи керування
32	Перспективи розвитку геотермальної енергетики Львівщини	Юрій Юркевич, Олена Савченко, Зенон Савченко	Енергетика та системи керування
33	МЕТОДИ ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ ТА ЗМЕНШЕННЯ ОБ’ЄМУ ГРАФІЧНИХ ДАНИХ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ЇХ КОЛІРНОГО ПРОСТОРУ	І. М. Журавель, Л. З. Мичуда	Український журнал інформаційних технологій
34	МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ВЕРТИКАЛЬНО-ПАРАЛЕЛЬНОГО ПОШУКУ В МАСИВАХ МАКСИМАЛЬНИХ І МІНІМАЛЬНИХ ЧИСЕЛ	І. Г. Цмоць, В. А. Антонів	Український журнал інформаційних технологій
35	ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ФУНКЦІЙ ОБЧИСЛЕННЯ МОДУЛЬНОЇ ЕКСПОНЕНТИ	І. О. Процько, Р. В. Рикмас, О. В. Грищук	Український журнал інформаційних технологій
36	АРХІТЕКТУРА ТА РЕАЛІЗАЦІЯ БАЗОВИХ КОМПОНЕНТІВ СИСТЕМИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ЗАХИСТУ І КОДУВАННЯ ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ	І. Г. Цмоць, Ю. В. Опотяк, О. Я. Різник, О. М. Березький, Ю. А. Лукащук	Український журнал інформаційних технологій
37	ОНТОЛОГІЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ БАЗИ ЗНАНЬ З ОРГАНІЗАЦІЇ ПОДОРОЖЕЙ	О. В. Сілагін, В. О. Денисюк	Український журнал інформаційних технологій
38	МОДЕЛІ ТА ЗАСОБИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ВИЗНАЧЕННЯ СТАТИСТИЧНОГО ПРОФІЛЮ УКРАЇНОМОВНИХ ТЕКСТІВ	В. М. Теслюк, І. Я. Казимира, Ю. М. Кордіяка, І. Р. Рибак	Український журнал інформаційних технологій
39	ПРОБЛЕМА ЗБІЖНОСТІ ПРОЦЕДУРИ ПОБУДОВИ КЛАСИФІКАТОРІВ У СХЕМАХ ЛОГІЧНИХ І АЛГОРИТМІЧНИХ ДЕРЕВ КЛАСИФІКАЦІЇ	І. Ф. Повхан	Український журнал інформаційних технологій
40	МАТЕМАТИЧНІ ПРОСТОРОВІ МОДЕЛІ ВИЗНАЧЕННЯ ТЕМПЕРАТУРНОГО ПОЛЯ ІЗ ЛОКАЛЬНО ЗОСЕРЕДЖЕНИМ ТЕПЛОВИМ НАГРІВАННЯМ	В. І. Гавриш	Український журнал інформаційних технологій
41	СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ЯКІСТЮ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ	Ю. І. Грицюк	Український журнал інформаційних технологій
42	МОВНА ТОЛЕРАНТНІСТЬ У НАЗВАХ ОСІБ СТАРШОГО ВІКУ: МОЖЛИВОСТІ МЕДІА У ФОРМУВАННІ Й РУЙНУВАННІ СТЕРЕОТИПІВ	Христина Дацишин	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
43	ОСОБЛИВОСТІ ТА ВИДИ РЕКЛАМНОЇ ФОТОГРАФІЇ В СУЧАСНИХ ПЕРІОДИЧНИХ ВИДАННЯХ	Мирослав Максимович	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
44	ЕКОЛОГІЧНЕ ПОПЕРЕДЖЕННЯ У ТРЕВЕЛ-ШОУ «ОРЕЛ І РЕШКА. ЧУДО СВІТУ» ПЕРШОГО ПІВРІЧЧЯ 2021 РОКУ	Олена Кузнецова	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
45	ЗАРОДЖЕННЯ ТА РОЗВИТОК ЕКУМЕНІЧНОГО РУХУ В УКРАЇНІ ТА СВІТІ КРІЗЬ ПРИЗМУ МЕДІА	Оксана Бабенко	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
46	INSTAGRAM STORIES ЯК ІНСТРУМЕНТ ПОПУЛЯРИЗАЦІЇ ТА ПОШИРЕННЯ КОНТЕНТУ ЗМІ	Ірина Мудра, Анастасія Сільченко	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
47	МІСЦЕВІ МЕДІА ЛЬВІВЩИНИ І ЇХ КОНТЕНТ ВІД/ДЛЯ «ОСНОВНОГО КЛІЄНТА»	Юрій Залізняк	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
48	КРИЗОВІ ПЕРІОДИ РИНКУ ДРУКОВАНИХ МЕДІА УКРАЇНИ (2000-2022 рр. )	Оксана Гоцур , Дарина Попіль	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
49	РОЗВАЖАЛЬНІ ПРОГРАМИ НА УКРАЇНСЬКИХ ТЕЛЕКАНАЛАХ: СПЕЦИФІКА, ВИДИ, ТЕМАТИКА	Мар’яна Кіца , Марія Куль	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика
50	ОСОБЛИВОСТІ МАТЕРІАЛІВ ІНТЕРНЕТ-ЗМІ «ZAXID.NET»	Юліана Казімова	Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: журналістика

Наукові статті.

Кафедра стоматології дитячого віку

Browsing Наукові статті by Title

• Methods of figurative transformation of type design hotels in ukraine during the reconstruction
  

  Bridnia, Larysa
  («East West» Association for Advanced Stu-dies and Higher Education, 2015)

  Вопросы архитектурно-художественной выразительности играют особенно важную роль при строительстве и реконструкции гостиниц, поскольку, в значительной мере, именно эмоциональное влияние архитектурного образа определяет выбор …

• Modeling of thermal conductivity of reed products
  

  Tsapko, Yu.; Tsapko, A.; Bondarenkо, O.
  (2020)

  The present work researches processes of heat transfer by samples of mats
  manufactured from reed. Due to the unique properties of the reed, such as medium density, low
  thermal conductivity, relatively high weather . ..

• Modeling the process of moisture diffusion by a flameretardant coating for wood
  

  Tsapko, Yu.; Tsapko, A.; Bondarenko, O.
  (Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2020)

  At present, among the most common building materials
  is wood, which, in terms of its flammability group,
  belongs to the group of combustible materials of medium
  flammability. To reduce these deficiencies, fire-retarda …

• Modification of the structure of the stabilized basalt fiber
  

  Gots, V. I.; Palchyk, P. P.; Tymoshenko, S. A.; Palchyk, S. P.
  (IOP Publishing Ltd, 2020-09)

  The study of thermophysical, physical-mechanical and acoustic characteristics of
  coarse continuous basalt fiber in the conditions of influence of operational factors and corrosion environment is carried out. It is shown …

• Monitoring algorithm of mycodestruction of historical and architectural wooden structures
  

  Perebynos, Alona
  (2017)

  Wooden historical and architectural constructions are particularly vulnerable to the aging process and the degradation under the influence of environmental factors, due to the relative fragility of the material. Mycological …

• Monitoring And Management Ion Concentrations In The Air Of Industrial And Public Premises
  

  Bolibrukh, Borys; Glyva, Valentyn; Natalia, Kasatkina; Levchenko, Larysa; Tykhenko, Oksana; Panova, Olena; Bogatov, Oleg; Petrunok, Tetiana; Aznaurian, Iryna; Zozulya, Sergey; Aznaurian, Iryna
  (2022-02-25)

  This paper reports a substantiated method and a designed device for controlling the concentrations of air ions in premises in accordance with the European standards SBM 2015. The use of an ultrasonic humidifier with a …

• Myxomycete biodiversity on five islands of the Seychelles
  

  Kryvomaz, Tetiana; Michaud, Alain; Stephenson, Steven L.
  (Magnolia Press, 2020)

  A survey of myxomycete diversity on five islands of the Seychelles yielded 105 species and 10 infra-specific taxa, which included 89 species on La Digue, 66 on Praslin, 63 on Mahé, 31 on Curieuse and 4 on Félicité. Among . ..

• Myxomycete research in the XXI Century
  

  Rojas, Carlos; Kryvomaz, Tetyana
  (2017)

  Myxomycetes: Biology, Systematics, Biogeography, and Ecology is a comprehensive overview of the body of accumulated knowledge that now exists on myxomycetes. Its broad scope takes an integrated approach to the knowledge …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Arcyria cinerea
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Very variable in form and colour, but never red or pink; on dead wood, often in large groups; microscopically easily distinguished from other Arcyria species by its capillitium which is smooth proximally …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Diderma fallax
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Sporangia pale and usually sessile; easy to distinguish in field from other nivicolous species of Diderma, because polygonal scales on the peridium (which can be very dark brown when calcium is lacking) . ..

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Diderma meyerae
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Sporangia pale and usually sessile; distinguished from other nivicolous Diderma species by the non-reticulate capillitium, the double-layered peridium with an iridescent inner layer, and warted spores.

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Diderma niveum
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Sporangia pale and usually sessile, sometimes forming short plasmodiocarps; distinguished from other nivicolous Diderma species by the non-reticulate capillitium, the double-layered peridium with an …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Fuligo septica
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Large conspicuous irregular yellow or white plasmodia and aethalia; spores <10 µm diam.; cortex rough, not persistent; Mucilago crustaea P. Micheli ex F.H. Wigg., a common lookalike species found in …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Hemitrichia serpula
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Very conspicuous; habit usually entirely plasmodiocarpous and sessile; sporocarps unmistakable, looking like miniature versions of the Indian sweet jalebi, or pretzels; spore ornamentation a raised …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Lamproderma arcyrioides
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Sporocarps stalked, brightly coloured, iridescent, globose or subglobose sporangia; peridium not mottled with brown spots, but with needle-like crystals; capillitium turning white on periphery of net; . ..

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Lamproderma ovoideoechinulatum
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Nivicolous; sporangia stalked, pear-shaped; peridium not mottled with brown spots; capillitium extending entire length of columella; spores dark brown, echinulate; similar to L. ovoideum Meyl., but …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Lycogala epidendrum
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Unmistakable and easily recognized in field to generic level with unaided eye; identification to species level less straightforward: aethalia conspicuous, like small puffballs, usually on dead wood or …

• Myxomycete with the ability to accumulate heavy metals. Meriderma echinulatum
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (CABI, 2019)

  Diagnostic features. Sporocarps sessile or sometimes short-stalked sporangia; peridium usually fragmented or entirely absent; capillitium with funnel-shaped ends (such funnels absent from Lamproderma), sometimes with small …

• Myxomycetes (Physarum) Physarum auriscalpium
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (2017)

  Physarum auriscalpium Cooke, Annals of the Lyceum of Natural History of New York 11: 384 (1877). [IndexFungorum 434176; Physaraceae, Physarales] Physarum rubiginosum var. auriscalpium (Cooke) Sacc. & D. Sacc., in P.A. …

• Myxomycetes (Physarum) Physarum bogoriense
  

  Kryvomaz, Т. І.; Minter, D. W.; Michaud, A.
  (СABI, 2017)

  Diagnostic features. Often associated with Physarum bivalve Pers., but distinguishable by the yellow or brown colour, the rounded plasmodiocarps on narrow bases, and dehiscence by triangular lobes instead of valves; spores . ..

Наукові статті

Оновлено: 07.05.2020

Список публікацій професора Кузьменкова С.Г.

1.             Кришталь В. А., Кузьменков С. Г., Черный В. Г.  Эксперименты по когерентно-оптической обработке астрономических изображений// Астрономия и астрофизика. – 1979. – Вып. 37. – С. 80–84.

2.             Дудинов В.Н., Цветкова В.С., Кузьменков С.Г., Коничек В.В. Оценка спектральной плотности изображений с помощью когерентно-оптического спектроанализатора. // Вестник  Харьковского университета, №190. Физика Луны и планет. Фундаментальная астрометрия, вып. 14. – Харьков, 1979. – С. 16–24.

3.             Дудінов В. М., Єрохін В. М., Кузьменков С. Г. та ін. Вимірювання кутових діаметрів зір на ВТА// Доповіді АН УРСР, серія «А» (фіз.-мат. і техн. науки). – Київ, 1979. – №7. – С. 550–554.

4.             Дудинов В.Н., Ерохин В.Н., Кузьменков С.Г., Коничек В.В. и др. Результаты спекл-интерферометрии на БТА. // Астрономический циркуляр. – Москва, 1980. – №1134. – С. 4–6.

5.             Вакулик В. Г., Кузьменков С. Г. Измерение угловых размеров звезд. Возможности 6-метрового телескопа. // Вестник Харьковского университета. – 1981. – Вып. 16. – №223. – С. 47–55.

6.             Dudinov V., Konichek V., Kuzmenkov S. Speckle interferometry with the BTA telescope. // Instrum. astron. large opt. telescope. Proc. IAU Colloq. No 67, Zelenchukskaya, 1981. – Dordrecht, 1982. – . – P. 191–198.

7.             Кузьменков С. Г. Потенциальная точность спекл-интерферометрических измерений. Угловые диаметры звезд. // Астрономический журнал. – 1985. – Т.62. – Вып. 6. – С. 1201–1210.

8.             Кузьменков С. Г. Потенциальная точность спекл-интерферометрических измерений. Угловые диаметры и потемнение звезд к краю диска. // Астрономический журнал. – 1986. – Т.63. – Вып. 2. – С. 389–398.

9.             Кузьменков С. Г. Потенциальная точность спекл-интерферометрических измерений. Двойные звезды. // Астрономический журнал. – 1986. – Т.63. – Вып. 3. – С. 596–605.

10.         Дудинов В. Н., Ерохин В. Н., Кузьменков С. Г. и др. Спекл-интерферометрические измерения двойных звезд на БТА. // Астрономический журнал. – 1986. – Т.63. – Вып. 3. – С. 606–615.

11.         Кузьменков С. Г. Як доказово викладати астрономію// Фізика та астрономія в школі. – 1999. – № 2. – С. 34–37.

12.         Кузьменков С. Г. Розвиток творчого мислення студентів при вивченні спецкурсу «Фундаментальні константи фізики». // Зб. наук. праць Пед. науки. -Херсон, 1999. – Вип. ІХ. – С. 266–271.

13.         Кузьменков С., Кучер В. Застосування нових інформаційних технологій під час вивчення астрономії в середній школі. // Збірник наукових праць. Педагогічні науки. Вип. 15. – Херсон: Айлант, 2000. – С. 50–52.

14.         Кузьменков С., Чорнобильська Н. Розвиток творчого мислення студентів на заняттях астрономії. //Зб. матеріалів Всеукраїнської студентської наук.-практ. конференції  «Шляхи підвищення ефективності природничо-математичної освіти в середніх загальноосвітніх закладах» (Херсон, 6–9 квітня 2000 р. ). – Херсон, 2000. – С. 46–49.

15.         Кузьменков С., Римаренко М. Естетичне виховання на уроках астрономії. // Зб. матеріалів Всеукраїнської студентської наук.-практ. конференції «Шляхи підвищення ефективності природничо-математичної освіти в середніх загальноосвітніх закладах» (Херсон, 6–9 квітня 2000 р.). – Херсон, 2000. – С. 144–146.

16.         Кузьменков С. Г. Астрономічна освіта майбутніх вчителів фізики. // Зб. матеріалів Всеукраїнської наук.-практ. конференції «Проблеми астрономічної освіти в Україні». – Біла Церква, 2001. – С. 20–21.

17.         Кузьменков С. Г. Про ефективність підготовки вчителів астрономії у вищих навчальних закладах. // Зб. матеріалів ІІ Всеукраїнської наук.- практ. конференції «Астрономічна освіта учнівської молоді». – Київ, 2003. (Київ, 13–14 травня 2003 р.) – С. 148–155.

18.         Кузьменков С. Г., Андрієць О.С. Розробка системи тестування з астрономії для загальноосвітніх навчальних закладів в рамках компетентнісного підходу. // Пошук молодих. Вип. 4. Зб. матеріалів Всеукраїнської студентської наук.-практ. конференції  «Компетентнісний підхід до вивчення природничо-математичних дисциплін у закладах середньої ланки освіти» – Херсон: Видавництво ХДУ, 2005. – С. 48–51.

19.         Кузьменков С., Дзісь О. Уточнення морфологічної класифікації галактик Хаббла. // Пошук молодих. Вип. 6. Зб. матеріалів Всеукраїнської студентської наук.-практ. конференції «Проектування навчального середовища як методична проблема» – Херсон: Видавництво ХДУ, 2007. – С. 14–16

20.         Дзісь О., Кузьменков С., Харченко Л. Програма для апроксимації форми рукавів спіральних галактик. // Матеріали 2-ої Міжнародної наук.-метод. конференції «Географічні інформаційні системи в аграрних університетах (GISAU)». – Херсон, 2007. – С. 213–219.

21.         Кузьменков С., Заграй С. Резонансні рухи тіл в Сонячній системі. // Пошук молодих. Випуск 7. Зб. матеріалів Всеукраїнської студентської наук.-практ. конференції «Проектування педагогічних середовищ з природничо-математичних дисциплін як методична проблема» (Херсон, 24–25 квітня 2008 р. ). – Херсон: Видавництво ХДУ, 2008. – С. 11–13.

22.         Кузьменков С. Г. Методологічні засади проєктування освітнього середовища з астрономії у вищих педагогічних навчальних закладах. // Зб. наук. праць Пед. науки. – Херсон, 2008. – Вип. L. – Ч. 2. – С. 163–168.

23.         Кузьменков С. Г. Великий ювілей. // Фізика та астрономія в школі. – 2009. – № 2. – С. 44–48.

24.         Кузьменков С. Г. Йоганн Кеплер і революція в астрономії. // Фізика та астрономія в школі. – 2009. – № 3. – С. 3–6.

25.         Кузьменков С. Г., Сокол І. В. Що таке час? Задачний підхід в астрономії. // Фізика та астрономія в школі. – 2009. – № 6. – С. 17–20.

26.         Кузьменков С. Г. Історичні, методологічні та світоглядні аспекти вивчення законів Кеплера в університетському курсі астрономії. // Зб. наук. праць Бердянського державного педагогічного університету (Педагогічні науки). – № 3. – Бердянськ: БДПУ, 2009. – С. 181 – 190.

27.         Кузьменков С. Г. Управління якістю підготовки майбутніх вчителів астрономії. // Зб. наук. праць Кам’янець-Подільского національного університету ім. І. Огієнка, вип. 15. –  Кам’янець-Подільский, 2009. – С. 141 – 143.

28.         Кузьменков С. Г. До розрахунку середньої довжини вільного пробігу частинок всередині зір. // Вісник Астрономічної школи. – 2009. – Том 6. – № 2. – С. 158–162.

29.         Кузьменков С. Г., Чурюмов К. І. Комети: історичний, методологічний, світоглядний та культурологічний аспекти. // Фізика та астрономія в школі. – 2010. – № 1. – С. 3–7.

30.         Кузьменков С. Г. Що таке планети? // Фізика та астрономія в школі. – 2010. – № 3. – С. 24–28.

31.         Кузьменков С. Г. Фундаменталізація астрономічної освіти майбутніх учителів фізики та астрономії. // Вісник Чернігівського державного педагогічного університету імені Т.Г. Шевченка. Вип. 77. – Чернігів: ЧДПУ, 2010. – С. 211–215.

32.         Кузьменков С. Г. Особливості астрономічного освітнього середовища, призначеного для підготовки вчителя астрономії// Зб. наук. праць Пед. науки. – Херсон, 2010. – Вип. LV. – С.295–302.

33.         Кузьменков С. Г. Проблеми формування поля астрономічних понять, призначеного для підготовки вчителя астрономії. // Збірник наукових праць. Педагогічні науки. Випуск 56. – Херсон: Видавництво ХДУ, 2010. – С. 329–337.

34.         Кузьменков С. Г. Фундаменталізація астрономічної освіти. 1. Стрижневі ідеї. // Фізика та астрономія в школі. – 2010. – № 11–12. – С. 27–31.

35.         Кузьменков С. Г. Фундаменталізація астрономічної освіти майбутніх учителів фізики та астрономії. // Вісник Чернігівського державного педагогічного університету імені Т.Г. Шевченка. Вип. 77 / Чернігівський національний педагогічний університет імені Т.Г. Шевченка; гол. ред. Носко М.О. – Чернігів: ЧНПУ, 2010. – С. 211–215. (Серія: Педагогічні науки).

36.         Кузьменков С. Г. Шляхи удосконалення підготовки майбутнього вчителя астрономії. // Матеріали Міжнародної науково-методичної конференції «Сучасний стан природничо-математичної та технологічної освіти: тенденції, перспективи» (Херсон, 28–29 жовтня 2010 р. ). – Херсон: Айлант. – 2010. – Випуск 13. – С. 20–23.

37.         Кузьменков С. Г. Фундаменталізація астрономічної освіти. 2. Головні базові поняття. // Фізика та астрономія в школі. – 2011. – № 1. – С. 24–28.

38.         Кузьменков С.Г. Фундаменталізація астрономічної освіти. 3. Периферія поля понять й основний зміст курсу астрономії. // Фізика та астрономія в школі. – 2011. – № 2. – С. 23–27.

39.         Кузьменков С. Г. Антропний принцип як стрижнева ідея фундаменталізації астрономічної освіти. // Фізика та астрономія в школі. – 2011. – № 4. – С. 20–24.

40.         Кузьменков С. Г. Критерії ефективності фундаменталізації астрономічної освіти майбутніх учителів фізики та астрономії. // Наукові записки. – Випуск 98 – Серія: Педагогічні науки. – Кіровоград: РВВ КДПУ ім. В. Винниченка, 2011. – С. 67–71.

41.         Кузьменков С. Г. Фундаменталізація астрономічної освіти майбутніх учителів фізики та астрономії. Діяльнісний підхід. // Вісник Чернігівського національного педагогічного університету. Вип.  89 / Чернігівський національний педагогічний університет імені Т.Г. Шевченка; гол. ред. Носко М.О. – Чернігів: ЧНПУ, 2011. – С. 293–296. (Серія: Педагогічні науки).

42.         Кузьменков С. Г. Основний зміст курсу астрономії в контексті фундаменталізації освіти майбутніх учителів фізики та астрономії. // Збірник наукових праць Кам’янець-Подільського національного університету. Серія педагогічна. – Кам’янець-Подільський: Кам’янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка, 2011. – Вип.17: Інноваційні технології управління компетентнісно-світоглядним становленням учителя: фізика, технології, астрономія. – С. 278–281.

43.         Кузьменков С. Г. Актуальні проблеми астрономічної освіти. // Фізика та астрономія в школі. – 2011. – № 7. – С. 27–32.

44.         Кузьменков С. Г. Про одну маловідому теорему. // Вісник Чернігівського національного педагогічного університету. Вип.  99 / Чернігівський національний педагогічний університет імені Т.Г. Шевченка; гол. ред. Носко М.О. – Чернігів: ЧНПУ, 2012. – С. 213–218. (Серія: Педагогічні науки).

45.         Кузьменков С. Г. Застосування закону збереження моменту імпульсу під час навчання астрономії. // Фізика та астрономія в сучасній школі. – 2012. – № 6. – С. 30–35.

46.         Кузьменков С. Г. Педагогічний експеримент з перевірки ефективності фундаменталізації підготовки вчителів астрономії. // Педагогічний альманах: Збірник наукових праць / редкол. В. В. Кузьменко (голова) та ін. – Херсон: КВНЗ «Херсонська академія неперервної освіти», 2012. – Випуск 15. – С. 161–169.

47.         Кузьменков С. Г. Синергетика і астрофізика. // Науковий часопис Національного педагогічного університету імені М.П. Драгоманова. Серія № 5. Педагогічні науки: реалії та перспективи. Випуск 34: збірник наукових праць / за ред.. проф.. В. Д. Сиротюка. – К.: Вид-во НПУ імені М.П. Драгоманова, 2012. – С. 75–81.

48.         Кузьменков С. Г. Курс «Методика обучения астрономии» в контексте фундаментализации астрономического образования. // Вестник Алтайской государственной педагогической академии: Естественные и точные науки, 2012. – № 13. – С. 68–73.

49.         Кузьменков С. Г., Скриль В.С. Дослідження особливостей екзопланетних систем. // Фізика та астрономія в сучасній школі. – 2013. – № 6. – С. 32–33.

50.         Кузьменков С. Г. Спецкурс «Фундаментальні фізичні та математичні константи» як крок до фундаменталізації фізичної та астрономічної освіти. // Збірник наукових праць. Педагогічні науки. Випуск 66. – Херсон: ХДУ, 2014. – С. 207–213.

51.         Кузьменков С. Г. Посилення ролі доведень під час навчання астрономії на прикладі теми: «Джерела енергії зір». // Фізика та астрономія в рідній школі. – 2014. – № 4. – С. 21–24.

52.         Кузьменков С. Г. Посилення ролі доведень під час навчання астрономії на прикладі теми: «Джерела енергії зір». Ядерні реакції. // Фізика та астрономія в рідній школі. – 2014. – № 5. – С. 21–24.

53.         Кузьменков С. Г. Посилення ролі доведень під час навчання астрономії на прикладі теми: «Джерела енергії зір». Сонячні нейтрино. // Фізика та астрономія в рідній школі. – 2014. – № 6. – С. 36–43.

54.         Кузьменков С. Г., Сунденко Г.І. Проблема застосування міжпредметних зв’язків астрономії з предметами природничого циклу в загальноосвітній школі. // ProceedingsoftheInternationalScientificandPracticalConference «Innovativetechnologiesinscience, Vol. IV (February 21–22, 2015, Dubai, UAE)». – Dubai.: RostPublishing, 2015. – P. 86–96.

55.         Кузьменков С. Г. Методичні особливості вивчення теми: «Чорні діри» в процесі підготовки майбутніх учителів фізики та астрономії. // Вісник Чернігівського національного педагогічного університету. Вип.  127 / Чернігівський національний педагогічний університет імені Т.Г. Шевченка; гол. ред. Носко М.О. – Чернігів: ЧНПУ, 2015. – С. 90–94. (Серія: Педагогічні науки).

56.         Кузьменков С. Г. Посилення ролі доведень під час навчання астрономії. Докази обертання Землі навколо своєї осі та навколо Сонця. // Фізика та астрономія в рідній школі. – 2015. – № 3. – С. 28–33.

57.         Кузьменков С. Г. Методичні особливості вивчення теми: «Чорні діри» в процесі підготовки майбутніх учителів фізики та астрономії. Від утворення чорних дір до їх випаровування. // Збірник наукових праць Кам’янець-Подільського національного університету. Серія педагогічна. – Кам’янець-Подільський: Кам’янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка, 2015. – Вип.21. – С. 252–255.

58.         Кузьменков С. Г. Розв’язання астрофізичних задач-парадоксів як спосіб розвитку діалектичного мислення. // ScienceandEducationStudies, 2015, №2 (16) (July–December). VolumeIII. «StanfordUniversityPress», 2015. – P. 420–427.

59.         Кузьменков С. Г. Розв’язування астрофізичних задач на доведення як спосіб формування світоглядних якостей майбутніх фахівців. // AnnalsofScienceandEducation, 2015, №2 (22), (July-December). Volume V. «UCL Press», 2015. – P. 348–355.

60.         Кузьменков С. Г. Спростування міфів як спосіб формування наукового світогляду майбутніх фахівців. // AmericanJournalofScienceandTechnologies, 2015, №2 (20). (July-December). Volume II. «Princeton University Press», 2015. – P. 400–407.

61.         Кузьменков С. Г., Єфімова М.А. Історія викладання астрономії в Херсонському державному університеті. // Пошук молодих. Випуск 17: Збірник матеріалів Всеукраїнської студентської науково-практичної конференції [«STEM – освіта як напрям модернізації методик навчання природничо-математичних дисциплін у середніх і вищих навчальних закладах»], (Херсон, 20-21 квітня 2017 р.) / Укладач: В.Д. Шарко. – Херсон: ПП Вишемирський В.С. – 2017. – С. 13–15.

62.          Кузьменков С. Г., Захожай В. А. Що таке планети? Одинадцять років по тому. // Фізика та астрономія в рідній школі. – 2017. – № 6. – С. 31–37.

63.         Кузьменков С. Г., Сунденко Г.І. Сучасна астрономічна картина світу як складова природничо-наукового світогляду. // Збірник наукових праць Кам’янець-Подільського національного університету імені Івана Огієнка. Серія педагогічна / [редкол. : П. С. Атаманчук (голова, наук. ред.) та ін.]. – Кам’янець-Подільський : Кам’янець-Подільський національний університет імені Івана Огієнка, 2017. – Вип. 23: Теоретичні і практичні основи управління процесами компетентністного становлення майбутнього учителя фізико-технологічного профілю. – С. 91–95.

64.         Michail Lvov, Sergiy Kuzmenkov, Hennadiy Kravtsov. About One Approach to Building Systems for Testing Physical Knowledge. In: ICT in Education, Research and Industrial Applications. Proc. 15th Int. Conf. ICTERI 2019. Volume II: Workshops. Kherson, Ukraine, June 12-15, 2019, CEUR-WS.org/Vol- 2393, ISSN 1613-0073, P. 1-16, online http://ceur-ws.org/Vol-2393/paper_265.pdf

65.         I. Slipukhina, S. Kuzmenkov, N. Kurilenko, S. Mieniailov, H.Sundenko. Virtual educational physics experiment as a means of formation of the scientific worldview of the pupils: ICT in Education, Research, and Industrial Applications. Proc. 15 th Int. Conf. ICTERI 2019. Volume I: Main Conference. Kherson, Ukraine, June 12-15, 2019 С. 318-333, CEURWS.org, online, http://ceur-ws.org/Vol-2387/20190318.pdf

66.         Lvov, M., Kuzmenkov, S., Kravtsov, H. System for Testing Physics Knowledge. // Lvov M., Kuzmenkov S., Kravtsov H. (2020) System for Testing Physics Knowledge. In: Ermolayev V., Mallet F., Yakovyna V., Mayr H., Spivakovsky A. (eds) Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications. ICTERI 2019. Communications in Computer and Information Science, vol 1175. Springer, pp 186-209, Cham. Online https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-39459-2_9

Калькуляторы быстрой статистики

Калькуляторы быстрой статистики

• Дом
• Калькуляторы
• Описательная статистика
• Товар
• Учебники
• Викторины
• Какой тест статистики?
• Контакт

Здесь вы найдете набор интуитивно понятных и простых в использовании статистических калькуляторов. Включены различные тесты значимости, а также калькуляторы корреляции, размера эффекта и доверительного интервала.

Если вы не уверены, какой калькулятор статистики вам нужен, ознакомьтесь с нашим
Какой тест статистики? волшебник.

Тесты значимости

• Однофакторный дисперсионный анализ для независимых измерений
• Калькулятор однофакторного дисперсионного анализа для повторяющихся измерений
• Калькулятор биномиального теста
• Калькулятор хи-квадрата для таблицы непредвиденных обстоятельств 2 x 2
• Калькулятор хи-квадрата для непредвиденных обстоятельств 5 x 5 (или меньше)
  Таблица
• Калькулятор хи-квадрата для определения качества подгонки
• Калькулятор точного теста Fisher для таблицы непредвиденных обстоятельств 2 x 2
• Тест Фридмана для повторных измерений
• Критерий нормальности Колмогорова-Смирнова
• Калькулятор критерия Крускала-Уоллиса для независимых измерений
• Калькулятор критерия однородности дисперсии Левена
• Калькулятор U-критерия Манна-Уитни
• Калькулятор теста знаков
• Калькулятор стандартных ошибок
• Калькулятор Т-критерия для 2 независимых средних
• Калькулятор Т-критерия для 2 зависимых средних
• Калькулятор Т-критерия для одного образца
• Калькулятор знакового рангового теста Уилкоксона
• Калькулятор Z-счета для одного необработанного значения
• Калькулятор Z-Test для одного образца
• Калькулятор Z-теста для 2 пропорций населения

Прогноз

• Калькулятор линейной регрессии
• Калькулятор множественной регрессии

Тесты корреляции

• Калькулятор коэффициента корреляции Пирсона
• Калькулятор коэффициента Фи
• Калькулятор коэффициента точечно-бисериальной корреляции
• Калькулятор Ро Спирмена (корреляция)

P-значения

• P-значение из Z-показателя.
• P-значение по t-баллу.
• P-значение по показателю хи-квадрат.
• P-значение из F — показатель соотношения.
• P-значение по шкале Пирсона (r).
• Калькулятор критических значений
  .
  
• Калькулятор Tukey Q.

Теорема Байеса

• Быстрый калькулятор теоремы Байеса

Размер эффекта

• Калькулятор размера эффекта

Доверительные интервалы

• Калькулятор доверительного интервала для одной выборки (T-статистика)
• Калькулятор доверительного интервала для одной выборки (Z-статистика)
• Калькулятор доверительного интервала независимых выборок

Биостатистика

• Число, необходимое для лечения Калькулятор
• Калькулятор относительного риска и отношения шансов

Коммунальные услуги

• Калькулятор объема выборки
• Генератор случайных чисел
• Калькулятор процентилей роста ребенка
• Генератор нормального распределения
• Калькулятор рангов
• Калькулятор наивысшего общего коэффициента
• Форматеры и преобразователи чисел
• Средство форматирования чисел: перевод европейского формата в североамериканский формат
• Средство форматирования чисел: преобразование североамериканского формата в европейский формат
• Калькулятор темпа бега

Не знаете, какой статистический тест следует использовать? Проверьте наш мастер!

|
Конфиденциальность
|
Правовая оговорка
|
Цитировать
|
Контакт
|
О
| © 2022

статистики | Определение, типы и значение

Гистограмма

Просмотреть все средства массовой информации

Ключевые люди:

Карл Пирсон
Сэр Рональд Эйлмер Фишер
Молли Оршанский
Ричард фон Мизес
ПК. Махаланобис

Связанные темы:

Парадокс Симпсона
кластерный анализ
регрессия к среднему
шкала измерения
закон больших чисел

Просмотреть весь связанный контент →

Резюме

Прочтите краткий обзор этой темы

статистика , наука о сборе, анализе, представлении и интерпретации данных. Потребность правительства в данных переписи, а также в информации о различных видах экономической деятельности во многом послужила толчком для развития области статистики на раннем этапе. В настоящее время необходимость превращения больших объемов данных, доступных во многих прикладных областях, в полезную информацию стимулировала как теоретические, так и практические разработки в статистике.

Данные — это факты и цифры, которые собираются, анализируются и обобщаются для представления и интерпретации. Данные могут быть классифицированы как количественные или качественные. Количественные данные измеряют количество или количество чего-либо, а качественные данные предоставляют ярлыки или имена для категорий подобных предметов. Например, предположим, что конкретное исследование интересует такие характеристики, как возраст, пол, семейное положение и годовой доход для выборки из 100 человек. Эти характеристики будут называться переменными исследования, и значения данных для каждой из переменных будут связаны с каждым человеком. Таким образом, значения данных 28, мужчина, холост и 30 000 долларов будут записаны для 28-летнего холостого мужчины с годовым доходом 30 000 долларов. При наличии 100 человек и 4 переменных набор данных будет состоять из 100 × 4 = 400 элементов. В этом примере возраст и годовой доход являются количественными переменными; соответствующие значения данных указывают, сколько лет и сколько денег для каждого человека. Пол и семейное положение являются качественными переменными. Ярлыки «мужской» и «женский» предоставляют качественные данные о поле, а ярлыки «холост», «замужем», «разведен» и «овдовевший» указывают на семейное положение.

Методы выборочного обследования используются для сбора данных обсервационных исследований, а методы планирования эксперимента используются для сбора данных экспериментальных исследований. Область описательной статистики связана в первую очередь с методами представления и интерпретации данных с использованием графиков, таблиц и числовых сводок. Всякий раз, когда статистики используют данные из выборки, т. е. подмножества совокупности, чтобы делать выводы о совокупности, они выполняют статистический вывод. Оценка и проверка гипотезы — это процедуры, используемые для получения статистических выводов. Такие области, как здравоохранение, биология, химия, физика, образование, инженерия, бизнес и экономика, широко используют статистические выводы.

Вероятностные методы первоначально были разработаны для анализа азартных игр. Вероятность играет ключевую роль в статистическом выводе; он используется для измерения качества и точности выводов. Многие из методов статистического вывода описаны в этой статье. Некоторые из этих методов используются в основном для исследований с одной переменной, в то время как другие, такие как регрессионный и корреляционный анализ, используются для получения выводов о взаимосвязях между двумя или более переменными.

Викторина по Британике

Дайте определение: математические термины

Вот ваша миссия, если вы решите ее принять: Дайте определение следующим математическим терминам до того, как истечет время.

Описательная статистика представляет собой табличные, графические и числовые сводки данных. Цель описательной статистики — облегчить представление и интерпретацию данных. Большинство статистических материалов, публикуемых в газетах и ​​журналах, носят описательный характер. Одномерные методы описательной статистики используют данные для улучшения понимания одной переменной; многомерные методы сосредоточены на использовании статистики для понимания взаимосвязей между двумя или более переменными. Чтобы проиллюстрировать методы описательной статистики, рассмотрим предыдущий пример, в котором были собраны данные о возрасте, поле, семейном положении и годовом доходе 100 человек.

Табличные методы

Наиболее часто используемая табличная сводка данных для одной переменной представляет собой частотное распределение. Распределение частоты показывает количество значений данных в каждом из нескольких непересекающихся классов. Другая табличная сводка, называемая относительным частотным распределением, показывает долю или процент значений данных в каждом классе. Наиболее распространенная табличная сводка данных для двух переменных представляет собой перекрестную таблицу, аналог частотного распределения с двумя переменными.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.
Подпишитесь сейчас

Для качественной переменной частотное распределение показывает количество значений данных в каждой качественной категории. Например, переменная «пол» имеет две категории: «мужской» и «женский». Таким образом, частотное распределение по полу будет иметь два непересекающихся класса, чтобы показать количество мужчин и женщин. Распределение относительной частоты для этой переменной покажет долю лиц мужского пола и долю лиц женского пола.

Построение частотного распределения для количественной переменной требует большей осторожности при определении классов и точек разделения между соседними классами. Например, если возрастные данные в приведенном выше примере находятся в диапазоне от 22 до 78 лет, можно использовать следующие шесть непересекающихся классов: 20–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–69 и 70–70 лет. 79. Распределение частоты покажет количество значений данных в каждом из этих классов, а распределение относительной частоты покажет долю значений данных в каждом из этих классов.

Перекрестная таблица представляет собой двустороннюю таблицу, в которой строки таблицы представляют классы одной переменной, а столбцы таблицы представляют классы другой переменной. Чтобы построить перекрестную таблицу с использованием переменных пол и возраст, пол можно показать в двух строках, мужской и женский, а возраст можно показать в шести столбцах, соответствующих возрастным классам 20–29, 30–39, 40–49, 50 лет. –59, 60–69 и 70–79. Запись в каждой ячейке таблицы будет указывать количество значений данных с полом, указанным в заголовке строки, и возрастом, указанным в заголовке столбца. Такая перекрестная таблица может быть полезна для понимания взаимосвязи между полом и возрастом.

Для описания данных доступно несколько графических методов. Гистограмма — это графическое устройство для изображения качественных данных, которые были суммированы в частотном распределении. Метки категорий качественной переменной показаны на горизонтальной оси графика. Полоса над каждой меткой построена таким образом, что высота каждой полосы пропорциональна количеству значений данных в категории. Гистограмма семейного положения для 100 человек в приведенном выше примере показана на рисунке 1. На графике есть 4 столбца, по одному для каждого класса. Круговая диаграмма — еще одно графическое средство для обобщения качественных данных. Размер каждого фрагмента круговой диаграммы пропорционален количеству значений данных в соответствующем классе. Круговая диаграмма семейного положения 100 человек показана на рисунке 2.

Гистограмма является наиболее распространенным графическим представлением количественных данных, которые были обобщены в частотном распределении. Значения количественной переменной показаны на горизонтальной оси. Прямоугольник рисуется над каждым классом таким образом, что основание прямоугольника равно ширине интервала класса, а его высота пропорциональна количеству значений данных в классе.

Как ученые используют статистику, выборки и вероятность для ответов на исследовательские вопросы · Границы для молодых умов

Abstract

Исследования показывают, что в среднем человек задает около 20 вопросов в день! Конечно, некоторые из этих вопросов могут быть простыми, например, спросить у учителя, можете ли вы воспользоваться туалетом, но некоторые могут быть более сложными и сложными для поиска ответа. Вот где статистика пригодится! Статистика позволяет нам делать выводы из набора данных и часто называется «наукой о данных». Это также может помочь людям в любой отрасли ответить на свои исследовательские или бизнес-вопросы и может помочь предсказать результаты, например, какое шоу вы, возможно, захотите посмотреть дальше в своем любимом видеоприложении. Для социологов, таких как психологи, статистика — это инструмент, который помогает нам анализировать данные и отвечать на вопросы нашего исследования.

Вопросы для исследования

Ученые задают множество вопросов, на которые можно ответить с помощью статистики. Например, психолога-исследователя может интересовать, как на результаты теста влияет количество сна, которое учащийся получает в ночь перед тестом. Психологи, биологи и многие другие ученые заинтересованы в ответах на вопросы о популяции или группе людей. Например, биолог может быть заинтересован в изучении определенного вида птиц в качестве исследовательской популяции, психолога, занимающегося вопросами развития, могут интересовать дети в возрасте 3–6 лет, а ученого-клинициста могут интересовать пациенты с определенным типом заболеваний. болезнь. Тип статистического анализа, который следует проводить, зависит от заданного вопроса и от того, какие переменные измеряются. Переменные — это факторы, черты или условия, которые могут существовать в различных количествах или типах, например рост, возраст или температура.

Выборка из популяции

При ответах на вопросы нашего исследования часто невозможно собрать информацию от всех в интересующей нас популяции. результаты тестов каждого ученика в мире! Вот почему мы собираем данные из выборки лиц, которые лучше всего представляют население. Важно, чтобы характеристики нашей выборки были аналогичны характеристикам всего населения. Социологи следят за тем, чтобы в их выборках были сходные возрастные или этнические группы, типичные для всего населения. Если мы не позаботимся о том, чтобы наши выборки обладали теми же характеристиками, что и вся совокупность, могут возникнуть проблемы с ответами на вопросы нашего исследования. Рисунок 1.

• Рис. 1. Случайная выборка — это способ отбора выборки таким образом, чтобы она точно представляла генеральную совокупность.
• При случайной выборке каждый человек в популяции имеет равные шансы попасть в выборку. В этом примере каждый цвет в популяции также присутствует в выборке, и пропорции каждого цвета также представлены в выборке.

Предположим, что ветеринар хочет рассчитать средний вес всех собак. Она берет выборку из пяти собак для взвешивания, находит средний вес своей выборки и делает вывод, что средний вес всех собак составляет от 10 до 15 фунтов. Если вы любитель собак, вы можете заподозрить, что с этим числом что-то не так. Некоторые собаки довольно крупные, поэтому вы можете ожидать, что средний показатель будет выше. Что, если бы ветеринар взял образец только чихуахуа? В таком случае мы, конечно, не можем сказать, что все собаки весят от 10 до 15 фунтов; выборка содержала только одну породу и не была репрезентативной для всех типов собак. Если бы у ветеринара была выборка, которая лучше представляла бы популяцию всех собак, средний вес, измеренный ею по этой выборке, вероятно, был бы совсем другим.

Ключевой метод отбора лиц для включения в выборку для наилучшего представления населения называется случайной выборкой . Ученые используют случайную выборку, чтобы гарантировать, что каждый человек в популяции имеет равную вероятность быть выбранным, и это гарантирует, что выборка наиболее похожа на общую популяцию.

Оценка по образцу

После того, как ученый соберет образец, он или она может захотеть сделать выводы об этом образце и распространить результаты на более широкую популяцию. Например, ученый может захотеть узнать среднее количество часов сна 12-летних детей каждую ночь или средний рост старшеклассников в США. Чтобы оценить значение переменной в популяции (например, средний рост), ученые рассчитывают балльная оценка по выборке. Точечная оценка — это число, которое оценивает истинное значение переменной в совокупности, и часто точечная оценка является средним значением. Например, если мы хотим узнать среднее количество детей в семье в городе Чикаго, мы должны собрать случайную выборку семей в Чикаго и спросить каждую семью, сколько детей живет в их доме. Затем, используя эту информацию, мы могли бы рассчитать среднее количество детей в этих домах для расчета нашей точечной оценки. Тогда мы можем предположить, что среднее количество детей в нашей выборке очень похоже на среднее количество детей во всех чикагских домохозяйствах (рис. 2).

• Рисунок 2. Вместо того, чтобы обходить каждый дом в Чикаго, чтобы определить среднее количество детей в доме, ученые могут взять образец.
• Здесь было собрано количество детей из каждого домохозяйства в выборке и рассчитано среднее значение выборки. Ученый обнаружил, что в Чикаго в среднем по два ребенка на семью, что называется точечной оценкой.

Измерения и методы отбора проб никогда не могут быть точными, поэтому ученые часто используют доверительные интервалы вокруг точечных оценок, чтобы показать диапазон значений, которые, вероятно, содержат истинное среднее значение переменной в генеральной совокупности. Чтобы рассчитать доверительный интервал, ученый должен сначала вычислить предел погрешности . Погрешность — это расчетная сумма, которая прибавляется к точечной оценке и вычитается из нее. Это способ численного представления просчетов или ошибок при выборке из совокупности (например, когда выборка не является полностью репрезентативной для совокупности).

Давайте потренируемся в вычислении доверительного интервала! Представьте, что мы собираем выборку из 49 студентов для исследования сна и получаем, что средняя продолжительность сна для студентов составляет 10,5 часов (наша точечная оценка). Далее нам нужно вычислить стандартное отклонение , которое представляет собой среднее расстояние между точкой данных каждого человека и общим средним значением. Когда стандартное отклонение мало, это означает, что большинство данных близки по значению к среднему, а большое стандартное отклонение означает, что данные более разбросаны по большему количеству значений. Допустим, в нашей выборке стандартное отклонение составляет 1,5 часа. Затем нам нужно рассчитать погрешность, используя эту формулу:

В этой формуле s представляет собой стандартное отклонение (1,5 часа), а n относится к количеству точек данных в нашей выборке (49 человек). Мы заменяем символы их соответствующими значениями и вычисляем, что наша погрешность составляет 0,42 часа сна. Чтобы завершить доверительные интервалы, мы добавляем и вычитаем погрешность из нашей точечной оценки, чтобы получить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала. Психологи обычно используют 95-процентный доверительный интервал для расчета погрешности, что означает, что мы можем быть уверены, что 9В 5% случаев наш доверительный интервал содержит фактическое среднее значение населения. Наш доверительный интервал для точечной оценки в нашем примере будет 10,5 ± 0,42 ч, или 10,08 и 10,92. Это означает, что в 95% случаев количество часов сна, которое получают студенты в общей популяции, составляет от 10,08 до 10,92 часа (рис. 3).

• Рисунок 3. Доверительные интервалы показывают нам диапазон значений, которые, вероятно, содержат истинное значение совокупности переменной.
• В этом примере показано среднее количество часов сна в нашей выборке (10,5 ч). Полоса показывает 95% доверительный интервал вокруг среднего значения, при этом 0,42 часа сна добавляются к среднему значению и вычитаются из него, чтобы получить погрешность. Доверительный интервал показывает, что истинное среднее количество часов сна, которое получают студенты в общей популяции, составляет где-то между 10,08 и 10,92 часа сна.

Ученые могут уменьшить погрешность несколькими способами, чтобы сделать свои оценки населения более точными. Один из способов — включить в выборку больше людей, чтобы она была более репрезентативной для населения. Еще один способ уменьшить предел погрешности — обеспечить максимальную безошибочность сбора данных, чтобы уменьшить изменчивость данных, например убедиться, что все инструменты измерения (такие как весы, опросы, линейки и т. д.) точны в том, что они используют. измеряют. Чем точнее выборка представляет совокупность с использованием случайной выборки и надлежащей практики сбора данных, тем меньше предел погрешности и тем точнее будет доверительный интервал для оценки истинной величины совокупности.

Задавайте более сложные исследовательские вопросы

Иногда ученые хотят выйти за рамки простых расчетов, таких как средний рост или возраст в своих популяциях, и понять более сложные аспекты своих популяций. Допустим, нас интересует не только то, сколько спят студенты, но мы хотим знать, насколько упадут результаты тестов после потери нескольких часов сна. Величины эффекта — это значения, которые оценивают величину явления или степень, в которой одна переменная (например, количество часов сна) влияет на другую переменную (например, результаты тестов). Например, если вы спите всего 3 часа, это снижает вашу оценку за тест на несколько баллов по сравнению с тем, когда вы спите 9 часов.ч сна, вы можете не «потерять сон» из-за потери сна. Хотя разница в баллах есть, это не большая разница. Однако, если после 6 часов сна вы потеряете много баллов за тест, это может сильно повлиять на вашу оценку. В этом случае вы, вероятно, согласитесь, что недосыпание влияет на ваши оценки.

Существуют разные способы расчета размера эффекта, в зависимости от вопроса исследования и типа статистики, которую использует ученый. Как только ученый рассчитает размер эффекта, он может определить, является ли эффект малым, средним или большим. Величина эффекта позволяет ученому, а также другим людям, просматривающим результаты, лучше понять влияние определенных переменных на другие переменные в популяции.

Выводы

Ученые задают много разных вопросов, и статистика может ответить на них разными способами. Примеры статистики, которые мы обсуждали в этой статье, — это способы, с помощью которых социологи могут отвечать на простые вопросы из выборок. Но статистика не ограничивается какой-либо областью или областью научных исследований. Статистика помогла ученым узнать, могут ли лекарства излечивать болезни, а инженерам — понять безопасность автомобиля, в котором вы едете. Есть бесконечное количество вопросов, на которые мы можем ответить с помощью статистики.

Глоссарий

Население : ↑ Идентифицированная группа лиц, о которых ученые хотят ответить на вопросы.

Переменная : ↑ Фактор, черта или состояние, которое существует в различных количествах или типах и измеряется в исследованиях.

Случайная выборка : ↑ Способ отбора индивидуумов из популяции, который гарантирует, что каждый индивидуум имеет равную вероятность быть выбранным.

Точечная оценка : ↑ Оценка некоторого значения в совокупности, например среднего.

Доверительные интервалы : ↑ Диапазон значений вокруг точечных оценок, которые, вероятно, содержат истинное значение переменной в генеральной совокупности.

Допустимая погрешность : ↑ Расчетная сумма, добавляемая и вычитаемая из точечной оценки, которая учитывается при просчетах или ошибках.

Стандартное отклонение : ↑ Среднее расстояние между каждой точкой данных и общим средним значением.

Размер эффекта : ↑ Сообщает нам, насколько велика разница между средними значениями переменных.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительная литература

Камминг, Г. 2013. Понимание новой статистики: величины эффекта, доверительные интервалы и метаанализ . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Рутледж.

BS в области статистических наук | Статистика

Чтобы объявить специализацию по статистической науке, отправьте электронное письмо академическому консультанту Школы статистики по адресу undergrad@stat. umn.edu для получения дополнительной информации.

Степень бакалавра статистических наук предназначена для студентов, которые заинтересованы в карьере статистиков или которые хотели бы продолжить обучение в области статистики или смежных областях. Он разделяет основную последовательность курсов прикладной статистики с программой бакалавриата, но требует большего количества математики.

Эта программа позволяет учащимся выбирать дополнительные курсы продвинутой математики, необходимые для поступления на многие программы последипломного образования. BS состоит из серии обязательных курсов STAT, исчисления I, II, III и линейной алгебры, вводного курса CSCI и факультативов. Чтобы учесть дополнительную математику, учащимся программы бакалавриата не нужно выполнять требование Колледжа гуманитарных наук по второму языку.

Многие из наших студентов бакалавриата изучают программы магистратуры Университета Миннесоты, такие как статистика, биостатистика, наука о данных, эпидемиология, количественные методы в образовании, психометрия и другие.

ПРИМЕЧАНИЕ. Требования для получения степени бакалавра и бакалавра недавно изменились и еще не отражены в приведенной ниже ссылке в каталоге университетов. Узнайте об обновленных требованиях.

Полные требования

• Руководство по передаче
• Карьерные пути

Направляющая для переноса

Открыть
Закрыть

Руководство по переводу

Рекомендации Статистической школы

CLA предлагает два направления статистики:

• Статистическая практика BA специальность
• Статистические науки Бакалавр наук по специальности

Подготовка к обеим специальностям начинается с одинаковых базовых курсов статистики, математики и информатики:

• Статистика — STAT 3011 — Введение в статистический анализ, или STAT 3021 — Введение в вероятность и статистику. Оба курса готовят студентов к следующему курсу в последовательности STAT.
• Математика — МАТЕМАТИКА 1271 — Исчисление I. Для специальности «Статистическая практика» также требуется математика 1272 — Расчет II, а для специальности «Статистическая наука» требуется МАТЕМАТИКА 1272, МАТЕМАТИКА 2263 — Многомерное исчисление и один-два курса линейной алгебры.
• Информатика — CSCI 1113 — Введение в программирование на C/C++ для ученых и инженеров, или CSCI 2021 — Архитектура и организация машин.

Вы должны запланировать начать изучение этих курсов или соответствующих предварительных условий для этих курсов в начале своей академической карьеры.

Оценка C- или выше требуется на всех курсах, утвержденных для удовлетворения основных требований.

См. каталог для всех курсов по специальности.

Помните, что при использовании трансферологии для планирования курсов по специальности ищите курсы, которые переводятся как прямые эквиваленты основным курсам UMTC. В трансферологии прямой эквивалент отображается как номер курса UMTC. Например, COMM 1101 является прямым эквивалентом, а COMM 1T*** — нет.

В CLA у каждого отдела есть процедура объявления специальности. Это необходимый шаг для добавления специальности в студенческую карточку. Новые переведенные студенты не заявляют о своей специальности до тех пор, пока не пройдут ориентацию.

Чтобы объявить специализацию бакалавра в области статистической практики или бакалавра в области статистических наук, студенты должны встретиться с консультантом отдела статистики на запланированной встрече по объявлению.

Для объявления специальности требуется завершение либо STAT 3011, либо STAT 3021, либо эквивалентного курса перевода с опубликованной оценкой C- или выше.

Мы рекомендуем студентам встретиться с консультантом отдела статистики в течение первого семестра в CLA, чтобы обсудить свои интересы и процесс подачи декларации. Эта встреча позволяет консультанту отдела рассмотреть последовательность критически важного курса по специальности и помочь вам эффективно и действенно спланировать свою основную курсовую работу по статистике.

Курсовая работа более низкого уровня  – Единственными курсами более низкого уровня (1xxx-2xxx) либо по специальности «Статистическая практика», либо по специальности «Статистическая наука» являются базовые курсы по математике и информатике. Все курсы STAT по специальности относятся к уровню 3xxx или выше.

Требование к основному месту жительства  – В кампусе Миннесотского университета городов-побратимов необходимо получить не менее 17 кредитов высшего дивизиона (3xxx-5xxx) по специальности.

Курсовые работы по специальностям помимо вводных курсов часто недоступны в других учреждениях, учитывая специализированный характер наших курсов и последовательность. Это означает, что большинство курсов STAT будут пройдены после поступления в UMTC. Обычно в UMTC требуется четыре семестра, чтобы получить специальность бакалавра статистической практики, и от четырех до шести семестров в UMTC, чтобы получить специальность бакалавра статистических наук.

Курсы перевода оцениваются департаментом для использования в качестве основного. Проверьте Трансферология , чтобы узнать, существует ли оценка для курсов, которые вы хотели бы использовать для получения основного образования. Если вы найдете курс, который не был оценен, вы можете отправить его на проверку. Требуется копия программы курса.

При рассмотрении специальности статистики CLA студенты имеют возможность выбирать между специализацией бакалавра статистической практики и степенью бакалавра статистических наук. Помимо различий в требованиях к получению степени, каждая специальность имеет особые требования по математике и статистике и предлагает особое внимание изучению статистики. Важно, чтобы вы учитывали свои интересы, математические знания и навыки, а также планы на будущее при выборе специальности:

• Специальность бакалавра «Статистическая практика» — отличный выбор для тех студентов, которые больше всего заинтересованы в поиске работы и присоединении к рабочей силе после получения степени, или для тех, кто хотел бы узнать о статистике, но не хочет получать более высокий уровень. математика, необходимая для бакалавриата.
• Специальность BS Statistical Science предназначена для студентов, которые заинтересованы в карьере статистиков или которые хотели бы продолжить обучение в области статистики или смежных областях. Он разделяет основную последовательность курсов прикладной статистики со специальностью бакалавра, но требует большего количества математики.

В дополнение к различиям между специальностями, имейте в виду, что степень бакалавра включает требование второго языка CLA, а степень бакалавра — нет. Если вы планируете получить степень бакалавра по специальности «Статистическая практика», рассмотрите возможность завершения или начала изучения второго языка до перехода в CLA. Обязательно поговорите с консультантом по переводу CLA, если у вас возникнут вопросы о выполнении требований CLA по второму языку.

Многие из факультативных вариантов в рамках специальностей по статистике совпадают с требованиями к курсам по информатике, математике и экономике, что делает эти программы популярным выбором для двойных специальностей или несовершеннолетних. Кроме того, многие студенты, изучающие статистику, проходят курсы или дополнительные курсы по психологии, политологии, коммуникативным исследованиям, географии и семейным социальным наукам CEHD. Это лишь некоторые из многих интересных специальностей и специальностей в кампусе, поэтому обязательно изучите свои варианты.

Карьерный путь

Открыть
Закрыть

Career Paths

Все степени гуманитарных наук помогают студентам CLA развивать свои основные профессиональные компетенции, а специалисты по статистике развивают определенные навыки, которые применимы к множеству различных профессий. Эти навыки включают сильные способности к количественному мышлению, аналитические и логические рассуждения, способности к статистическому анализу и навыки управления информацией.

Учащиеся, заполнившие Опросник сверхсильных интересов, получают трехбуквенный код интереса, который определяет их три основные области интересов, рабочую деятельность, потенциальные навыки и личные ценности. Код интереса «IRE» часто ассоциируется с этой специализацией, однако оценка SuperStrong может помочь вам понять, как ваши интересы связаны с различными специальностями и вариантами карьеры. Вы можете узнать больше об общих типах работодателей и профессиях, связанных с этой специальностью. Вы также можете увидеть конкретные примеры карьеры выпускников CLA ниже.

Веб-сайты стажировки и поиска работы

• Рукопожатие
• Стать актуарием

Студенческие группы

• Статистический клуб бакалавриата

Профессиональные организации

• Национальный институт статистических наук
• Международный статистический институт
• Американская статистическая ассоциация
• Общество актуариев

Примеры карьеры выпускников

Ниже приведена небольшая выборка того, чем занимались выпускники этой специальности, сгруппированные по наиболее распространенным областям карьеры, в которые они идут (хотя имейте в виду, что есть выпускники во всех 8 областях карьеры). Вы также можете использовать инструмент для выпускников LinkedIn и сеть Maroon и Gold, чтобы узнать больше о карьерных возможностях выпускников и напрямую связаться с профессионалами.

Нажмите, чтобы развернуть каждую аккордеонную панель ниже, чтобы узнать о возможностях, которыми пользуются выпускники этой специальности!

Примечание. * Звездочки означают, что часто требуется дальнейшее образование и/или обучение.

Начальный уровень

• Менеджер по работе с клиентами — College ByME
• Аналитик бизнес-систем I — Столичный совет городов-побратимов
• Международный менеджер по работе с клиентами — Traffic Tech
• Юрист, Energy Group — Ernst & Young
• Аналитик рисков — RBC Global Asset Management (U. S.) Inc.

Опытный

• Аналитик поставщиков — Банк США
• Консультант — Клиника статистического консультирования УМН
• Менеджер по развитию международного бизнеса — Муниципальное правительство Даляня
• Исполнительный помощник вице-президента по финансам — Heritage Security Products
• Торговец акциями — Open Door Capital Advisor
• Merchants Executive — Dalian Northeast Asia International Brand Commodity Trading Center Co., Ltd
• Менеджер по работе с клиентами — Корпорация ITOCHU
• Стажер по управлению рисками — Народный объединенный банк
• Партнер — BDO USA, LLP
• Аналитик рисков — Morgan Stanley

Программы для выпускников

• Магистратура, информационные исследования — Университет Макгилла
• MS, Финансовая математика — Университет Миннесоты
• MS, Бухгалтерский учет, бухгалтерский учет и финансы — Университет Рочестера

Примечание.  * Звездочки означают, что часто требуется дальнейшее образование и/или обучение.

Начальный уровень

• Технический аналитик
• Консультант по анализу данных — China Galaxy Securities
• Аналитик данных — Jinan Kanglite Company
• Data Assistant — Информационные службы East View
• Количественный аналитик — Boothbay Fund Management, LLC
• Ассоциированный специалист по количественному управлению — Bank of America

Опытный

• Аналитик данных и помощник проекта — 369 Terminal Holdings Ltd
• Разработка продуктов и инновации — Банк США
• Измерение и активация — Ovative Group
• Статистик, Центр медицинских наук Техасского университета в Хьюстоне*
• Статистик — Статистическое сообщество, UMN Chapter*
• Наука о данных в маркетинге и бизнес-аналитике — CME Group*
• Статистический исследователь — Масонский онкологический центр UMN
• Количественный аналитик фиксированного дохода, помощник вице-президента — State Street
• Младший специалист по биостатистике — PPD*
• Наука о данных, статистик — LiftPoint Consulting (ранее M Squared Group)*
• Старший специалист по данным, стратегия и реализация — CME Group*

Программы для выпускников

• MS, биостатистика — Йельский университет
• MS, биостатистика — Центр медицинских наук Техасского университета в Хьюстоне
• MS, Статистика — Университет Миннесоты
• MS, системная инженерия — Пенсильванский университет
• MS, аналитика — Северо-Западный университет
• MS, биостатистика — Сеульский национальный университет
• MS, финансовый инжиниринг — Нью-Йоркский университет
• MS, Компьютерные науки — Стэнфордский университет

Наука о данных: статистика и машинное обучение

Чему вы научитесь

• Выполнение регрессионного анализа, метода наименьших квадратов и вывода с использованием регрессионных моделей.

• Создание и применение функций прогнозирования

• Разработка общедоступных информационных продуктов

• Понимание процесса получения выводов о населении или научных истинах на основе данных

9 Приобретенные навыки0231

• машинное обучение
• Github
• R Программирование
• Регрессионный анализ
• Визуализация данных (DataViz)
• Статистика
• Статистический вывод
• Статистический тестирование гипотезы
• Модели
• Общее Random Forest

Об этой специализации

11 989 недавних просмотров

Создавайте модели, делайте выводы и предоставляйте интерактивные продукты данных.
Эта специализация продолжается и развивается на материале из Data Science: Foundations using R специализация. Он охватывает статистические выводы, модели регрессии, машинное обучение и разработку продуктов данных. В проекте Capstone вы примените полученные навыки, создав информационный продукт с использованием реальных данных. По окончании учащиеся будут иметь портфолио, демонстрирующее их владение материалом.
Пять курсов этой специализации — это те же самые курсы, которые составляют вторую половину специализации Data Science. Эта специализация предназначена для учащихся, которые уже освоили основы и хотят сразу перейти к более продвинутым курсам.

Каждый курс этой специализации «Наука о данных: статистика и машинное обучение» включает практическое задание, оцениваемое коллегами. Чтобы получить сертификат специализации, вы должны успешно выполнить практическое задание, оцениваемое коллегами, по каждому курсу, включая финальный проект Capstone.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100 % онлайн-курсы

100 % онлайн-курсы

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Гибкий график

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Средний уровень

Средний уровень

Требуется некоторый соответствующий опыт.

Часов до завершения

Приблизительно 6 месяцев до завершения

Рекомендуемый темп 6 часов в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, корейский, немецкий, русский, испанский

Общий сертификат

Общий сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн-курсы

100% онлайн-курсы

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Гибкий график

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Средний уровень

Средний уровень

Требуется некоторый соответствующий опыт.

Количество часов на выполнение

Приблизительно 6 месяцев на выполнение

Рекомендуемый темп 6 часов в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, корейский, немецкий, русский, испанский

Как работает специализация

Пройти курс вы овладеваете навыком.

Для начала зарегистрируйтесь на специализацию напрямую или просмотрите ее курсы и выберите тот, с которого вы хотите начать. Когда вы подписываетесь на курс, являющийся частью специализации, вы автоматически подписываетесь на полную специализацию. Можно пройти только один курс — вы можете приостановить обучение или отменить подписку в любое время. Посетите панель учащегося, чтобы отслеживать зачисление на курс и свой прогресс.

Практический проект

Каждая специализация включает практический проект. Вам нужно будет успешно завершить проект(ы), чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если специализация включает в себя отдельный курс для практического проекта, вам нужно будет пройти все остальные курсы, прежде чем вы сможете приступить к нему.

Получите сертификат

Когда вы закончите каждый курс и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым сможете поделиться с потенциальными работодателями и своей профессиональной сетью.

Instructors

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1,487,075 Learners

30 Courses

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Школа общественного здравоохранения Bloomberg

1 463 199 Учащиеся

37 Курсы

Джефф Лик, доктор философии

Доцент, биостатистика

Школа общественного здравоохранения Bloomberg

1 497 547 Ученики

32 Курсы

Предлагаемые

Johns Hopkins University

Unliage Hopkins

.

-долгое обучение, чтобы поощрять независимые и оригинальные исследования и приносить миру пользу от открытий.

Отраслевые партнеры

Часто задаваемые вопросы

• Какова политика возврата?

• Могу ли я просто записаться на один курс?

• Доступна ли финансовая помощь?

• Могу ли я пройти курс бесплатно?

• Этот курс действительно на 100% онлайн? Нужно ли мне лично посещать какие-либо занятия?

• Сколько времени занимает прохождение специализации?

• Какие базовые знания необходимы?

• Нужно ли проходить курсы в определенном порядке?

• Получу ли я университетский кредит за завершение специализации?

• Что я смогу делать после завершения специализации?

• Могу ли я записаться на курс без оплаты или подачи заявки на финансовую помощь?

Есть вопросы? Посетите Справочный центр для учащихся.

Расширенная статистика для науки о данных

Чему вы научитесь

• Узнайте о вероятности, ожиданиях, условных вероятностях, распределениях, доверительных интервалах, начальной загрузке, биномиальных пропорциях и многом другом.

• Понимание матричной алгебры моделей линейной регрессии.

• Узнайте о канонических примерах линейных моделей, чтобы связать их с методами, которые вы, возможно, уже используете.

Навыки, которые вы приобретете

• R Программирование
• Линейная регрессия
• Статистическое тестирование гипотез
• Статистика
• Линейная алгебра
• Достоверный интервал
• Биостатистика

Об этом специализации

16,414 Недавние виды

Фундаментальные концепции. Статистики и линяные модели — Статистики и линяные модели. Учащиеся, стремящиеся стать биостатистиками и учеными, извлекут пользу из фундаментальных знаний, предлагаемых в этой специализации. Это позволит учащемуся понять закулисный механизм ключевых инструментов моделирования в науке о данных, таких как метод наименьших квадратов и линейная регрессия.
Эта специализация начинается с учебных курсов по математической статистике, в частности, концепций и методов, используемых в приложениях биостатистики. Они варьируются от концепций вероятности, распределения и правдоподобия до проверки гипотез и выборки случай-контроль.
Эта специализация также включает линейные модели для науки о данных, начиная с понимания метода наименьших квадратов с точки зрения линейной алгебры и математики и заканчивая статистическими линейными моделями, включая многомерную регрессию с использованием языка программирования R. Эти курсы дадут учащимся прочную основу для линейной алгебраической обработки регрессионного моделирования, что значительно расширит общее понимание регрессионных моделей учеными-прикладниками.
Эта специализация требует достаточного количества математических знаний. Базовое исчисление и линейная алгебра необходимы для участия в содержании.

Специализация «Расширенная статистика для науки о данных» включает серию строгих викторин для проверки понимания ключевых понятий, таких как вероятность, распределение и правдоподобие, для проверки гипотез и выборки случай-контроль.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100 % онлайн-курсы

100 % онлайн-курсы

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Гибкий график

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Эта специализация требует достаточного количества математических знаний. Базовое исчисление и линейная алгебра необходимы для участия в содержании.

Часов до завершения

Приблизительно 5 месяцев до завершения

Рекомендуемый темп 2 часа в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, испанский

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100 % онлайн-курсы

100 % онлайн-курсы

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Гибкий график

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Эта специализация требует достаточного количества математических знаний. Базовое исчисление и линейная алгебра необходимы для участия в содержании.

Часов до завершения

Приблизительно 5 месяцев до завершения

Рекомендуемый темп 2 часа в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, испанский

Как работает специализация

Пройдите курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, которые помогут вам овладеть навыком. Для начала зарегистрируйтесь на специализацию напрямую или просмотрите ее курсы и выберите тот, с которого вы хотите начать. Когда вы подписываетесь на курс, являющийся частью специализации, вы автоматически подписываетесь на полную специализацию. Можно пройти только один курс — вы можете приостановить обучение или отменить подписку в любое время. Посетите панель учащегося, чтобы отслеживать зачисление на курс и свой прогресс.

Практический проект

Каждая специализация включает практический проект. Вам нужно будет успешно завершить проект(ы), чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если специализация включает в себя отдельный курс для практического проекта, вам нужно будет пройти все остальные курсы, прежде чем вы сможете приступить к нему.

Получите сертификат

Когда вы закончите каждый курс и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым сможете поделиться с потенциальными работодателями и своей профессиональной сетью.

Instructor

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1,487,075 Learners

30 Courses

Offered by

Johns Hopkins University

The mission Университета Джонса Хопкинса состоит в том, чтобы обучать своих студентов и развивать их способности к обучению на протяжении всей жизни, поощрять независимые и оригинальные исследования и приносить миру пользу от открытий.