Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62961| Title: | Management of social systems: using CHATGPT 3.5 for calculating statistical indicators |
| Other Titles: | Управління соціальними системами: за допомогою CHATGPT 3.5 для розрахунку статистичних показників |
| Authors: | Okulicz-Kozaryn, W. Kupczyk, T. Окуліч-Козарин, В. Купчик, Т. |
| Keywords: | analytical methods statistics statistical indicators chatGPT 3.5 аналітичні методи статистика статистичні показники чатGPT 3.5 |
| Issue Date: | Mar-2024 |
| Publisher: | National Aviation University |
| Citation: | Okulicz-Kozaryn W., Kupczyk T. Management of social systems: using CHATGPT 3.5 for calculating statistical indicators // Матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції «Бізнес-аналітика: моделі, інструменти та технології». 5-6 бер. 2024. К.: НАУ, 2024. с.18-22 |
| Abstract: | This paper describes 2 prompts for the chatGPT 3.5 model to calculate
statistical indicators: (M) and (δx). These indicators are necessary for the use of
analytical methods in the management of economic, social and military systems.
Previously, gaps and limitations of existing ways of calculating statistical indicators
were identified, such as limited applicability to large amounts of data and the need for
numerous manipulations. However, the use of modern technologies, such as the
chatGPT 3.5 model, makes it possible to improve analytical methods and increase
their effectiveness in managing economic, social and military systems. У цьому документі описано 2 підказки для моделі chatGPT 3.5 для обчислення статистичні показники: (M) і (δx). Ці показники необхідні для використання аналітичні методи в управлінні економічними, соціальними та військовими системами. Раніше прогалини та обмеження існуючих способів розрахунку статистичних показників були визначені, наприклад, обмежена застосовність до великих обсягів даних і потреба в численні маніпуляції. Однак використання сучасних технологій, таких як Модель chatGPT 3.5 дає можливість покращити аналітичні методи та збільшити їх ефективність в управлінні економічними, соціальними та військовими системами. |
| Description: | 1. Statistics. The Cambridge Academic Content Dictionary. Cambridge University Press, 2020. URL: https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english /statistics. 2. BS_9641. Business Statistics 5, Textbook for the Program 'Masters of Business Administration'. Kingston University, 2010. 3. Dodge Y. The Oxford Dictionary of Statistical Terms. Oxford University Press, 2003. 506 р. 4. Moore D. Teaching Statistics as a Respectable Subject. In Statistics for the Twenty-First Century/ F. Gordon; S. Gordon (eds.). Washington, DC: The Mathematical Association of America. Р. 14–25. ISBN 978-0-88385-078-7. 1992. 5. Upton G., Cook I. Oxford Dictionary of Statistics. DOI: 10.1093/acref/9780199679188.001.0001 6. Christopher A. Interpreting and using statistics in psychological research. SAGE Publications, Inc. 2017. DOI: 10.4135/9781506304144. 7. Bland J.M., Altman D.G. Statistics notes: measurement error. BMJ. 1996. № 312 (7047), 1654. DOI:10.1136/bmj.312.7047.1654. 8. MathIsFun. Standard Deviation Formulas. URL: https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation-formulas.html 9. How To Use A Scientific Calculator For Statistics? URL: https://djst.org/windows/how-to-use-a-scientific-calculator-for-statistics/ 10. Statistical functions (reference). URL: https://support.microsoft.com/enus/office/statistical-functions-reference-624dac86-a375-4435-bc25-76d659719ffd/ 11. MathWorks. Data Import and Analysis. URL: https://www.mathworks.com/help/matlab/data-import-and-analysis.html 12. Python 3.12.1 documentation. URL: : https://docs.python.org/3/ 13. Рandas 1.2.4 Documentation. URL: https://pandas.pydata.org/docs/ 14. The R Project for Statistical Computing. URL: https://www.R-project.org/ 15. Goyal H., Sherazi S. A. A., Gupta S., et al. Application of artificial intelligence in diagnosis of pancreatic malignancies by endoscopic ultrasound: a systemic review. Therapeutic Advances in Gastroenterology. 2022. vol. 15. DOI:10.1177/17562848221093873. 16. Likert R. A Technique for the Measurement of Attitudes. Archives of Psychology. 1932. Vol. 140. Р. 1–55. 17. Gellai D. B. Enterprising Academics: Heterarchical Policy Networks for Artificial Intelligence in British Higher Education. ECNU Review of Education. 2023. |
| URI: | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62961 |
| Appears in Collections: | V Міжнародна науково-практична конференція «Бізнес-аналітика: моделі, інструменти та технології» 2024 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.