|
>5 >5 X О . 3 £ х * Е о~ т * Средний балл в гр. Вузе Ср балл в школе >5 х >х >х X X 5 X х а х а з ц з а « * х О х О СО х СО ж > 5 > Х 5 5 I а 3 ® о » £ а X ППО (ВМедИ) НПУ (ВМедИ) Рис. 3. Диаграммы рассеяния характеристики внешнего критерия в зависимости от информативных критериев При построении математической модели прогнозирования использовался метод многофакторного анализа с построением уравнений множественной регрессии. Решалась задача получения возможности прогнозировать значение зависимой переменной (успешности усвоения слушателем учебной программы дисциплины ОТМС), «отталкиваясь» от значений нескольких независимых переменных (информативных критериев). Использовался метод принудительного включения переменных. Общий вид уравнения: у = ЬХ + Ь2Х2...+ Ьпхп+ а где у значение внешнего критерия (оценка экспертов); Х]-хп независимые переменные (информативные критерии); Ь]-Ьп -нестандартизированные коэффициенты; п количество независимых переменных; а константа (смещение по оси ординат) |
Установлено, что диаграммы рассеяния представлялись соответствующими линейной регрессии, так как с ростом характеристик каждого критерия итоговая оценка военно-профессиональной подготовки увеличивалась. Это подтверждает возможность включения рассматриваемых показателей в математическую модель прогнозирования. Необходимо отметить, что аналогичные действия (корреляционный анализ и построение диаграмм рассеяния) были произведены относительного другого внешнего критерия опенки за соответствующий государственный экзамен, проведенный в конце военно-профессиональной подготовки. Существенных различий выявлено не было. Поэтому дальнейшие расчеты проводились только с учетом первого внешнего критерия (оценка экспертов). При определении математической модели прогнозирования использовался метод многофакторного анализа с построением уравнений множествешюй регрессии. Решалась задача получения возможности прогнозировать значение зависимой переменной (успешности военно-профессиональной подготовки), «отталкиваясь» от значений нескольких независимых переменных (информативные критерии). Использовался метод принудительного включения переменных. Общий вид уравнения: у = bjtXi + b2x2...-5Ьп хп+ а где: у значение зависимой переменной (оценка экспертов); Х-Хп независимые переменные (информативные критерии); br b,r нестандартизованные коэффициенты; п количество независимых переменных; а -константа (смещение по оси ординат). В табл. 39 представлены коэффициенты параметров для составления уравнения прогнозирования. 142 При определении математической модели прогнозирования использовался метод многофакторного анализа с построением уравнений множественной регрессии. Решалась задача получения возможности прогнозировать значение зависимой переменной (успешности военно-профессиональной подготовки), «отталкиваясь» от значений нескольких независимых переменных (информативных критериев). Использовался метод принудительного включения переменных. Были получены коэффициенты параметров и составлено уравнение прогнозирования. Дальнейший статистический анализ показал, что стандартная ошибка прогнозируемой оценки значительно меньше стандартного отклонения значения реальной оценки, проведенной экспертами в конце военнопрофессиональной подготовки (в 1,65 раза). Следовательно, с использованием регрессионной модели оценку можно предсказать существенно точнее, чем исходя из среднего значения и его стандартного отклонения. Кроме того, так как известно, что коэффициент множественной корреляции отражает линейную корреляцию между наблюдаемыми и предсказанными моделью значениями зависимой переменной, то его высокое значение (0,831) указало на сильную взаимосвязь. При этом величина коэффициента смешанной корреляции (возведенное в квадрат значение коэффициента множественной корреляции) статистический показатель, суммирующий объяснительную способность уравнения показала, что более чем две трети колебаний заранее объясняются моделью. Определялся и так называемый «остаток» разница между наблюдаемым и предсказанным моделью значением зависимой переменной, позволяющий проконтролировать нормальность вектора ошибок (путем построения гистограммы и графика распре/1.елеиия вероятностей остатков). Установлено, что форма гистограммы достаточно близка к нормальной кривой, что свидетельствует о нормальности вектора ошибок (error term). Об этом же го164 |