Технолого-экономическое образование: достижения, инновации, перспективы

Технолого-экономическое образование: достижения, инновации, перспективы: XVIII Всероссийская научно-практическая конференция 242 сти (нервозность (Х5), уравновешенность в эмоциональных реакциях (Х6), сила нервной системы со стороны возбуждения (Х7) и со стороны торможения (Х8), подвижность нервных процессов (Х9)); возраст (Х10). Полученные результаты регрессионной зависимости показали, что уровень доверия модели множественной регрессии составляют 100 % (P-Value= 0,0000), коэффициент детерминации 99,6 %, что характеризует очень высокий резуль- тат. Поученная модель имеет вид: Суммарная оценка=-1,6*х1-0,6*х2-3,1*х3+3,9*х4-0,3*х5-0,3*х6+ 0,1*х7 - 0,6*х8 -0,4*х9 + 2,7*х10 Однако оценки уровня доверия коэффициентов в регрессии показали, что они имеют в некоторых случаях невысокие показатели этого уровня, колеблю- щиеся в интервале от 100 % до весьма низких 17 %. В связи с этим применен пошаговый прогноз для регрессии с целью ис- ключения переменных с низким уровнем доверия и получения наиболее суще- ственных входных факторов. Полученные результаты пошагового прогноза показали, что уровень дове- рия модели множественной регрессии остался таким же высоким 100%, коэф- фициент детерминации 99,4 %. Полученная модель имеет вид: Суммарная оценка = -1,11*х1 - 0,48*х5 + 2,33*х10 Результаты оценки коэффициентов в регрессии с учетом их уровня доверия составили для х1 – 96 %, х5 – 98 %, х10 – 100 %. Графическая интерпретация результатов регрессионного анализа представлена на рисунке. predicted observed 35 38 41 44 47 50 35 38 41 44 47 50 Рис. Комплексное влияние входных факторов на результативность системы Однако дальнейшее исследование системы целесообразно продолжить с учетом также и категориальных переменных (х11-х14) и для всей совокупно- сти компетенций, формирующих специалиста, что требует использования ис- кусственных нейронных сетей.