Актуальность исследования обусловлена практической направленностью современной образовательной парадигмы, в которой анализ данных становится основным инструментом получения новых научных выводов в психолого-педагогических экспериментах, что подчеркивает необходимость базовой математической подготовки специалистов-исследователей. Представленное исследование направлено на раскрытие потенциала инструментария статистической проверки статистических гипотез без применения специальных пакетов статистической обработки данных и предварительной математической подготовки исследователя. В статье представлены результаты долгосрочного педагогического эксперимента по развитию педагогических подходов в традиционном воспитании детей-эвенов путем организации летнего кочевого лагеря в период 2002-2017 гг. в Республике Саха (Якутия) Российской Федерации. Подробно описана методика применения статистического критерия Вилкоксона, позволяющая определить существенную статистическую значимость типичных сдвигов в связных выборках. В качестве связных выборок в данном исследовании выступили результаты достижений детей-эвенов до и после посещения кочевого лагеря. Основной проблемой коренных малочисленных народов Севера, в том числе и эвенов, является оторванность от традиционного кочевого образа жизни, являющаяся результатом исторического прошлого нашей страны: почти 80 % эвенов сегодня не владеют родным эвенским языком, не знают родную культуру. В статье подробно описан пример статистических расчетов, позволивший получить количественное подтверждение основных педагогических достижений в ходе проведенного педагогического эксперимента по построению и апробации новой формы традиционного воспитания детей коренных малочисленных народов Севера в виде летнего кочевого лагеря. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей, специализирующихся на анализе данных в психолого-педагогических науках.
The relevance of the study is due to the practical orientation of the modern educational paradigm, in which data analysis becomes the main tool for obtaining new scientific conclusions in psychological and pedagogical experiments, which emphasizes the need for basic mathematical training of researchers. The presented study is aimed at unlocking the potential of the statistical testing toolkit for statistical hypotheses without the use of special packages for statistical data processing and preliminary mathematical training of the researcher. The article presents the results of a long-term pedagogical experiment on the development of pedagogical approaches in the traditional upbringing of Even children by organizing a summer nomad camp in the period from 2002 to 2017 in the Republic of Sakha (Yakutia) of the Russian Federation. The methodology for applying the Wilcoxon statistical test is described in detail, allowing us to determine the significant statistical relevance of typical shifts in linked samples. The results of the achievements of Even children before and after visiting the nomad camp were used as linked samples in this study. The main problem of the indigenous small-numbered peoples of the North, including the Evens, is isolation from the traditional nomadic way of life, which is the result of the historical past of our country, almost 80 % of the Evens today do not speak their native Even language. The article describes in detail an example of statistical calculations, which made it possible to obtain a quantitative confirmation of the main pedagogical achievements in the course of the pedagogical experiment on the construction and testing of a new form of traditional education of children of the indigenous small peoples of the North in the form of a summer nomad camp. The materials of the article are of practical value for specialists in data analysis in the psychological and pedagogical sciences.

По теме исследования рассмотрены существующие решения и технологии в разработке аппаратно-программного комплекса, в частности, по мониторингу и контролю уровня воды; учтены статистические данные официальных источников и результаты эмпирических исследований о потребностях пользователей в мониторинге уровня воды; определены по теме исследования технические характеристики и возможности, используемых модулей беспроводной передачи данных; проанализирована информация о возможностях и ограничениях баз данных для хранения информации об уровне воды; разработана плата, на которую устанавливаются модули беспроводной передачи данных (WiFi, GSM, LoRaWan) для удаленного подключения и работы базы данных; определен программно-аппаратный комплекс ҺSmartАКВАһ как устройство с ультразвуковым датчиком и защищенным водонепроницаемым излучателем, на основе печатной платы ESP32, который считывает уровень воды в любом резервуаре; установлены возможности и пути реализации, а также монетизации программно-аппаратного комплекса "SmartАКВА".

Отмечается, что методология прогнозирования временных рядов различается в зависимости от выбранного метода прогнозирования. В общем случае методология может быть описана следующим образом: сбор и подготовка данных, необходимых для прогнозирования; предварительный анализ данных на наличие аномальных уровней ряда динамики; выбор метода прогнозирования на основе характеристик данных, целей и доступных ресурсов; спецификация и проверка модели ряда динамики; прогнозирование и оценка результатов. В данной статье строится аддитивная модель уровней временного ряда для расчёта прогнозных значений показателей сельскохозяйственного производства на примере Республики Саха (Якутия). В статье показан выбор модели и алгоритм расчета показателей факторных компонент аддитивной модели. Для начала проводится расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели по данным индексов производства продукции сельского хозяйства Республики Саха (Якутия). Рассчитываются значения сезонной компоненты в аддитивной модели, с использованием средней оценки сезонной компоненты и скорректированной сезонной компоненты. Раскрываются особенности построения линейного тренда с помощью формул и встроенных функций табличного процессора MS ҺExcelһ, на основе которых в дальнейшем получен результат аналитического выравнивания. А также в статье рассчитываются значения трендовой и случайной компонент. С помощью построенной модели рассчитываются прогнозные значения об объеме производства продукции сельского хозяйства за 1-й и 2-й кварталы 2023 года. Показывается, что одной из главных целей прогнозирования объемов производства продукции сельского хозяйства является выявление наиболее перспективного направления. It is noted that the methodology of time series forecasting differs depending on the chosen forecasting method. In general, the methodology can be described as follows: collection and preparation of data necessary for forecasting; preliminary analysis of data for the presence of abnormal levels of a number of dynamics; selection of a forecasting method based on data characteristics, goals and available resources; specification and verification models of a series of dynamics; forecasting and evaluation of results. In this article, an additive model of time series levels is constructed to calculate the forecast values of agricultural production indicators on the example of the Republic of Sakha (Yakutia). The article shows the choice of the model and the algorithm for calculating the indicators of the factor components of the additive model. To begin with, estimates of the seasonal component in the additive model are calculated according to the agricultural production indices of the Republic of Sakha (Yakutia). The values of the seasonal component in the additive model are calculated using the average estimate of the seasonal component and the adjusted seasonal component. The features of constructing a linear trend using formulas and built-in functions of the MS "Excel" tabular processor are revealed, on the basis of which the result of analytical alignment is subsequently obtained. The article also calculates the values of the trend and random components. With the help of the constructed model, forecast values on the volume of agricultural production for the 1st and 2nd quarters of 2023 are calculated. It is shown that one of the main goals of forecasting the volume of agricultural production is to identify the most promising direction.