Le but de l’étude: A l’aide d’ANOVA (l’analyse dispersive) nommer: les différents facteurs, qui déterminent le progrès mathématicien des élèves; les paires des facteurs, qui ont l’influence au progrès des élèves. En considération des résultats reçus, donner les conclusions et les recommandations pour améliorer les acquis des élèves. Les devoirs du travail : 1) Analyser les particularités et les possibilités de la méthode d’ANOVA. 2) Analyser la convenance d’ANOVA pour fixer les facteurs décisifs au progrès mathématicien des élèves. 3) Etablir et analyser les facteurs dont le niveau des connaissances mathématiques des élèves dépend. 4) En s’appuyant sur les résultats des recherches accomplies, donner les conclusions et les recommandations comme il faut perfectionner l’enseignement des mathématiques. L’objet des recherches – les élèves des 10ièmes classes des écoles des régions de Vilnius et Kaunas. Après les recherches accomplies, il faut travailler statiquement avec les données reçues, en utilisant le programme SPSS. Pour l’analyse statistique des données recueillies, les coefficients de la corrélation de Kendal et de Spearman, les critères de Kolmogorov¬–Smirnov et de Livyn, ont été calculés, la méthode d’ANOVA, les maintes fois comparaisons où les critères post hoc, ont été appliqués. Les méthodes des recherches : l’analyse de la littérature scientifique ; l’interrogatoire questionnaire ; l’analyse statistique des données. On montre dans le travail, que la méthode d’ANOVA... [to full text]

The work for data analysis of the main methods, fullfilled in Computer mathematic systems (CMS), analysis. Also analysing and comparison of the data analysis of CMS – MAPLE, MATLAB and MATHCAD. There‘s briefly described enter and reading of data, characteristics of statistic data, analysis of variance, regression, interpolation and correlation. In the last section of data system analysis possibilities according to its sophistication, comfortable usage and variety of data function fullfillment. You will finde the examples of solved tasks with CMS after each description of data analysis method.

Savo magistriniame darbe nagrinėju vienos draudimo kompanijos KASKO sistemos funkcionavimą. Visų pirma sukonstruoju KASKO draudimo sistemos matematinį modelį. Tuomet atlieku išsamias analizes polisų sutartims, draudiminiams įvykiams, įmokoms ir išmokoms, bei jų kitimo dinamikai. Apskaičiuoju 2006 m. kiekvieno mėnesio pelno pasikliovimo intervalus ir padarau prognozę 2007 metams. Galiausiai patikrinu draudimo kompanijos padalinių ir filialų darbo efektyvumą. / My work analyses CASCO insurance system’s behavior of one insurance company. At first I made a mathematical model of CASCO insurance. Then I properly described analyses of policies’ contracts, insurance events, insurance premiums and payouts. Later I estimated approximate confidence intervals of profit and made a forecast for 2007 year. And finally I analysed the work efficiency of subdivisions and branches. The mathematical model of CASCO insurance system let us to do various experiments in mathematical space when we analyses incomes of insurance company.