<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Modern Technologies and Scientific and Technological Progress</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Modern Technologies and Scientific and Technological Progress</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>современные технологии и научно-технический прогресс</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2686-9896</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">97720</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.36629/2686-9896-2025-1-109-110</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>TECHNICAL CYBERNETICS</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">A TOOL FOR STATISTICAL ANALYSIS AND VISUALIZATION OF POPULATIONS IN RESEARCH</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ПОПУЛЯЦИЙ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Кулакова</surname>
       <given-names>Ирина Михайловна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kulakova</surname>
       <given-names>Irina Mihaylovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Ерофеев</surname>
       <given-names>Ермак Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Erofeev</surname>
       <given-names>Ermak Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-28T07:19:09+03:00">
    <day>28</day>
    <month>04</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-28T07:19:09+03:00">
    <day>28</day>
    <month>04</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <volume>2025</volume>
   <issue>1</issue>
   <fpage>109</fpage>
   <lpage>110</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-04-17T00:00:00+03:00">
     <day>17</day>
     <month>04</month>
     <year>2025</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://angtu.editorum.ru/en/nauka/article/97720/view">https://angtu.editorum.ru/en/nauka/article/97720/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Рассматривается приложение, разработанное для статистического анализа и визуализации популяций. Инструмент предназначен для выделения популяций из статистических выборок и визуализации их характеристик. Описываются ключевые функции приложения, такие как разделение выборки на группы в ручном и автоматическом режиме с использованием алгоритмов кластеризации, интерактивная визуализация полученных популяций и расчёт их статистических характеристик. Данное приложение может быть использовано для улучшения анализа данных и принятия обоснованных решений в научных исследованиях</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>An application developed for statistical analysis and visualization of populations is being considered. The tool is designed to isolate populations from statistical samples and visualize their characteristics. The key functions of the application are described, such as dividing the sample into groups in manual and automatic mode using clustering algorithms, interactive visualization of the obtained populations and calculation of their statistical characteristics. This application can be used to improve data analy-sis and informed decision-making in scientific research</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>статистика</kwd>
    <kwd>визуализация</kwd>
    <kwd>алгоритмы кластеризации</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>statistics</kwd>
    <kwd>visualization</kwd>
    <kwd>clustering algorithms</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>В современном мире объем данных, с которыми работают исследователи, постоянно растет. Эффективный анализ и визуализация этих данных становятся ключевыми факторами для получения значимых выводов. Очевидно, что данные могут содержать скрытые структуры и закономерности. Выявить разные группы или подгруппы и проанализировать, как они влияют на общую картину, позволит статистический анализ популяций [1].В работе рассматривается инструмент, разработанный для выделения популяций из статистических выборок и визуализации их характеристик. Основные функции инструмента: Выделение популяций: Использование алгоритмов кластеризации для группировки данных на основе схожих характеристик.Визуализация распределений: Создание графиков, таких как гистограммы и плотности распределения, для наглядного представления данных.Определение статистических характеристик: Расчет ключевых статистических показателей, таких как среднее, медиана и др.Реализация производилась в среде разработки Embarcadero RAD Studio на языке Delphi 12. Одной из ключевых возможностей инструмента является разложение кривой распределения на отдельные составляющие, что позволяет проводить анализ мультимодального распределения статистических величин.При использовании инструмента пользователь может интерактивно указывать границы популяций на гистограмме. По умолчанию предусмотрено разложение на три популяции, однако при необходимости пользователь может увеличить их количество. На рисунке 1 представлено разделение совокупности на три группы с помощью разработанного инструмента, а полученные статистические характеристики представлены на рисунке 2. Возможно также автоматическое определение мультимодального распределения.Рисунок 1 – Гистограмма с разделением популяций и визуализацией нормального распределенияРисунок 2 – Статистические характеристики популяцийТаким образом, разработанный инструмент для статистического анализа и визуализации популяций позволяет эффективно выявлять скрытые структуры и закономерности, что позволяет лучше понять динамику и характеристики исследуемых выборок. </p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Белько, И.В. Теория вероятностей, математическая статистика, математическое программирование: учебное пособие / И.В. Белько, И.М. Морозова, Е.А. Криштапович. — Москва : ИНФРА-М, 2025. – 299 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bel'ko, I.V. Teoriya veroyatnostey, matematicheskaya statistika, matematicheskoe programmirovanie: uchebnoe posobie / I.V. Bel'ko, I.M. Morozova, E.A. Krishtapovich. — Moskva : INFRA-M, 2025. – 299 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
