Вариант 35

Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Эконометрика». База знаний имеет вид

№ пп	Атрибут	Весовой фактор атрибута
1	Умеет дать определение статистической гипотезе	20
2	Умеет использовать критерий согласия Пирсона для проверки гипотез о выборках	30
3	Знает понятие коэффициента корреляции	20
4	Умеет проверить наличие корреляционной связи между двумя процессами с использованием специальной функции КОРРЕЛ	30
5	Знает понятие корреляционной матрицы	30
6	Умеет проверить наличие корреляционной связи между несколькими процессами с использованием Пакета анализа	40
7	Умеет использовать метод наименьших квадратов для установления функциональной зависимости между двумя процессами	50
8	Умеет использовать специальные функции ЛИНЕЙН, ТЕНДЕНЦИЯ для установления линейной регрессионной зависимости между двумя процессами	40
9	Умеет использовать специальную функцию РОСТ для установления нелинейной регрессионной зависимости между двумя процессами	40
10	Умеет использовать графический аппарат Excel для установления регрессионной зависимости между двумя процессами	40

Правила вывода:

Если студент набрал меньше 210 баллов, оценка «неудовлетворительно».

Если сумма баллов 210-260 – оценка «удовлетворительно».

При сумме баллов 261-310 – оценка «хорошо».

Если сумма баллов больше 310 – оценка «отлично».

Вариант 36

Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Эконометрика». База знаний имеет вид

№ пп	Атрибут	Весовой фактор атрибута
1	Знает понятие корреляционной матрицы	30
2	Умеет проверить наличие корреляционной связи между несколькими процессами с использованием Пакета анализа	40
3	Знает понятие множественной регрессии	50
4	Умеет установить множественную регрессионную зависимость между несколькими процессами с использованием Пакета анализа	50
5	Знает понятие нелинейной регрессии	40
6	Умеет рассчитать нелинейную степенную регрессию	50
7	Умеет рассчитать нелинейную показательную регрессию	50
8	Умеет рассчитать нелинейную экспоненциальную регрессию	50
9	Умеет рассчитать нелинейную гиперболическую регрессию	50
10	Умеет использовать графический аппарат Excel для установления нелинейной регрессионной зависимости между двумя процессами	40

Правила вывода:

Если студент набрал меньше 300 баллов, оценка «неудовлетворительно».

Если сумма баллов 300-360 – оценка «удовлетворительно».

При сумме баллов 361-420 – оценка «хорошо».

Если сумма баллов больше 420 – оценка «отлично».