Вариант 36
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Эконометрика», часть 2. 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».
Вариант 37
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Финансовая математика», часть 1. База знаний имеет вид
№ пп Атрибут Весовой фактор атрибута
1 Знает понятие простых процентов 30
2 Знает понятие сложных процентов 40
3 Умеет находить значение наращенной суммы с использованием функции БЗ 40
4 Знает понятие финансовой ренты 30
5 Может найти значение очередного члена ренты. 30
6 Может найти значение наращенной суммы для ренты 30
7 Может найти начальное значение платежей по схеме ренты значение наращенной суммы для ренты 30
8 Может вычислить значение наращенной суммы для ренты с использованием функции БЗ 40
9 Может вычислить дисконтное значение по наращенной сумме 40
10 Может вычислить дисконтное значение по наращенной сумме с использованием функции ПЗ 50
11 Может вычислить срок капиталовложений 40
12 Может вычислить срок капиталовложений с использованием функции КПЕР 40
13 Может вычислить процентную ставку с использованием функции НОРМА 40
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 320 баллов, оценка «неудовлетворительно» .
Если сумма баллов 320-380 –оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 381-440-оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 440 – оценка «отлично».
Вариант 38
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Финансовая математика», часть 2. База знаний имеет вид
№ пп Атрибут Весовой фактор атрибута
1 Может рассчитать значение функции FV (будущее значение капитала при инвестициях). 30
2 Может рассчитать значение функции РV (начальное значение капитала при инвестициях). 30
3 Может рассчитать значение функции NРV (чистый приведенный доход). 40
4 Может рассчитать значение функции PI (индекс рентабельности). 30
5 Может рассчитать значение функции IRR (внутренняя норма доходности). 50
6 Может рассчитать значение параметра РР (срок окупаемости проекта). 30
7 Может рассчитать величину чистого приведенного дохода с использованием функции НПЗ. 50
8 Может рассчитать значение внутренней нормы доходности с использованием функции ВНДОХ). 40
9 Может провести оценку эффективности инвестиционного проекта. 60
10 Может провести сравнение эффективности нескольких инвестиционных проектов. 70
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 280 баллов, оценка «неудовлетвори-тельно» .
Если сумма баллов 280-360 –оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 361-400-оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 400 –оценка «отлично».
Вариант 39
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Информационные системы в экономике». База знаний имеет вид
№ пп Атрибут Весовой фактор атрибута
1 Знает понятие «Информационные системы» 30
2 Знает понятие «Информационные технологии» 30
3 Знает понятие «Автоматизированные системы управления» 30
4 Знает понятие «Базы данных» 30
5 Знает понятие «Системы управления базами данных» 30
6 Знает понятие модели данных 30
7 Может дать определение иерархической модели данных 40
8 Может дать определение сетевой модели данных 40
9 Может дать определение реляционной модели данных 40
10 Может построить информационно-логическую модель базы данных 50
11 Может описать логическую структуру базы данных 50
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 260 баллов, оценка «неудовлетворительно» .
Если сумма баллов 260-310 –оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 311-360-оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 360 – оценка «отлично».
Вариант 40
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Объектно-ориентированное программирование». База знаний имеет вид
№ пп Атрибут Весовой фактор атрибута
1 Знает понятие «Модульное программирование» 30
2 Знает понятие «Структурное программирование» 30
3 Знает понятие «Визуальное программирование» 30
4 Знает понятие «Объектно-ориентированное программирование» 30
5 Знает понятие класса. 30
6 Знает понятие метода и свойства объекта 40
7 Может дать определение инкапсуляции 30
8 Может дать определение полиморфизма 30
9 Может дать определение наследования 40
10 Может работать с макрорекодером 40
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 220 баллов, оценка «неудовлетворительно» .
Если сумма баллов 220-260 –оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 261-300-оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 300 –оценка «отлично».
или напишите нам прямо сейчас