1. Электронный архив РГППУ
  2. Общеуниверситетские коллекции
  3. Конференции и семинары
Please use this identifier to cite or link to this item: https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/17965
Title: Полуэмпирическая корреляционная модель прогнозирования контингента студентов в вузах Российской Федерации
Other Titles: Semi-empirical correlation model prediction number of students in higher educational institutions of the Russian federation
Authors: Petrov, Yu. A.
Petrova, G. I.
Петров, Ю. А.
Петрова, Г. И.
Issue Date: 2017
Publisher: РГППУ
Citation: Петров, Ю. А. Полуэмпирическая корреляционная модель прогнозирования контингента студентов в вузах Российской Федерации / Ю. А. Петров, Г. И. Петрова // Новые информационные технологии в образовании и науке : НИТО-2017 : материалы X международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 27 февраля - 3 марта 2017 г. / Рос. гос. проф.-пед. ун-т [и др.]. - Екатеринбург : РГППУ, 2017. - С. 403-408.
Abstract: A semi-empirical correlation model that predicts the number of students in institutions of higher education. In this model also can forecast the number of admitted students
Предложена полуэмпирическая корреляционная модель, которая позволяет прогнозировать численность студентов в учреждениях высшего образования. В рамках данной модели возможен также прогноз численности принятых студентов
Keywords: SEMI-EMPIRICAL MODEL
CORRELATION
PREDICTION
HIGHER EDUCATION
UNIVERSITY
ACCEPTED STUDENTS
THE NUMBER OF STUDENTS
RUSSIAN FEDERATION
ПОЛУЭМПИРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
КОРРЕЛЯЦИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ
ВУЗ
ПРИНЯТО СТУДЕНТОВ
ЧИСЛЕННОСТЬ СТУДЕНТОВ
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
Conference name: Новые информационные технологии в образовании и науке
Conference date: 27.02-3.03.2017
ISBN: 978-5-8295-0500-4
Origin: Новые информационные технологии в образовании и науке : НИТО-2017 : материалы X международной научно-практической конференции. — Екатеринбург, 2017
Appears in Collections:Конференции и семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-8295-0500-4_2017_102.pdf2,66 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record   Google Scholar 



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.