ЗАДАНИЯ НА КУРСОВУЮ И КОНТРОЛЬНУЮ РАБОТУ 3 страница
1. Если набранное число баллов меньше 120, то “Не аттестован по разделу БД”.
2. Если число баллов больше 120, но меньше 140 и число баллов по теме 1 меньше 30, или по теме 2 меньше 40, или число баллов по разделу 3 меньше 55, то “Условно аттестован с доработкой раздела № ...”
3. Если число баллов больше, 140 то “Аттестован по разделу БД”.
Вариант 29
Разработать систему принятия решения для аттестации студента по разделу “Теория функций комплексных переменных” курса “Высшая математика”.
| № | Раздел | Атрибут | Весовой фактор |
| 1. | Функция комплексной переменной | Знает: 1.1. Понятие комплексной переменной. 1.2. Понятие функции комплексной переменной. 1.3. Понятие производной функции комплексной переменной. 1.4. Признак аналитической функции. 1.5. Может вычислять функцию комплексной переменной по одной из ее составляющих. | |
| 2. | Разложение функции комплексной переменной (ФКП) в ряды. | Знает: 2.1.Разложение ФКП в ряд Тейлора. 2.2. Разложение ФКП в ряд Лорана. 2.3. Понятие особой точки ФКП. 2.4. Классификацию особых точек ФКП. 2.5. Связь класса особой точки со структурой ряда Лорана | |
| 3. | Вычеты ФКП. | Знает: 3.1. Понятие вычета ФКП. 3.2. Правила вычисления вычетов. 3.3. Умеет вычислять интегралы с помощью вычетов. |
Правила вывода:
1. Если набранное число баллов меньше 95, то “Неудовлетворительно”.
2. Если число баллов больше 95, но меньше 105, то “Удовлетворительно”.
3. Если больше 105, но меньше 120, то “Хорошо”.
4. Если больше 120, то “Отлично”.
Вариант 30
Разработать систему принятия решения для аттестации студента по разделу “Операционное исчисление” курса “Высшая математика”.
| № | Раздел | Атрибут | Весовой фактор |
| 1. | Преобразование Лапласа. | Знает: 1.1. Понятия изображения и оригинала. 1.2. Свойство линейности преобразования Лапласа. 1.3. Свойство смещения. 1.4. Свойство запаздывания. 1.5. Свойство подобия. 1.6. Теорему о дифференцировании оригинала. 1.7. Теорему об интегрировании оригинала. 1.8. Теорему о свертке. | |
| 2. | Нахождение оригинального изображения. | Умеет: 2.1. Находить оригиналы, пользуясь таблицей изображений. 2.2.Находить оригиналы путем разложения изображения на простейшие дроби. | |
| 3. | Решение дифференциальных уравнений с использованием изображений. | Умеет: 3.1. Решать линейные дифференциальные уравнения. 3.2. Решать системы дифференциальных уравнений. |
Правила вывода:
1. Если набранное число баллов меньше 125, то “Неудовлетворительно”.
2. Если число баллов больше 125, но меньше 145, то “Удовлетворительно”.
3. Если больше 145, но меньше 170, то “Хорошо”.
4. Если больше 170, то “Отлично”.
Вариант 31
Разработать систему принятия решения для аттестации студента по курсу “Дискретная математика”.
| № | Раздел | Атрибут | Весовой фактор |
| 1. | Алгебра логики. | Знает: 1.1. Понятие двоичной переменной. 1.2. Понятие двоичной функции. 1.3. Операцию инверсии. 1.4. Операцию дизъюнкции. 1.5. Операцию конъюнкции. 1.6. Операцию склеивания. 1.7. Операцию поглощения. Умеет: 1.8. Составлять совершенную дизъюнктивную нормальную форму. 1.9. Совершенную конъюнктивную нормальную форму. 1.10. Минимизировать функцию алгебры логики. | |
| 2. | Теория графов. | Знает: 2.1. Понятие графа. 2.2. Понятие ориентированного графа. 2.3. Матричное описание графов. Умеет: 2.4. Находить кратчайшие расстояние на графе. |
Правила вывода:
1. Если набранное число баллов меньше 120, то “Неудовлетворительно”.
2. Если число баллов больше 120, но меньше 135, то “Удовлетворительно”.
3. Если больше 135, но меньше 160, то “Хорошо”.
4. Если больше 160, то “Отлично”.
Вариант 32
Разработать систему принятия решения для аттестации студента по теме "Интегральное исчисление функции одной переменной".
| № п/п | Тема | Атрибут | Весовой фактор |
| Неопределенный интеграл | 1.1. Знает условие существования. определенного интеграла. 1.2. Знает определение первообразной функции. 1.3. Знает таблицу основных интегралов. 1.4. Владеет приемом интегрирования подведения под знак дифференциала. 1.5. Умеет интегрировать по частям. 1.6. Умеет разложить правильную дробь на простейшие. 1.7. Умеет интегрировать тригонометрические функции 1.8. Знает три тригонометрические подстановки Уровень решения = | ||
| Определенный интеграл | 2.1. Знает геометрическую интерпретацию определенного интеграла. 2.2. Знает условие его существования. 2.3. Знает формулу Ньютона-Лейбница. 2.4. Умеет применять метод подстановки. 2.5. Умеет брать определенный интеграл по частям. Уровень решения = |
Правила вывода:
1. Если общий фактор по разделу не превышает уровня решения, то "Студент не аттестован по данному разделу и теме вообще".
2. Если общий весовой фактор превышает уровень значимости не более чем на 5%, то "Студент аттестован по данному разделу с оценкой "удовлетворительно".
4. Если общий весовой фактор превышает уровень значимости не более чем на 20 %, то "Студент аттестован по данному разделу с оценкой "хорошо".
5. Если общий весовой фактор превышает уровень значимости более чем на 20 %, то "Студент аттестован по данному разделу с оценкой "отлично".
Вариант 33
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Методы и средства обработки экономической информации». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Умеет находить оценку математического ожидания с использованием специальной функции | ||
| Умеет находить оценку дисперсии с использованием специальной функции | ||
| Умеет находить оценку среднеквадратического отклонения с использованием специальной функции | ||
| Умеет находить оценки математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения с использованием Пакета анализа | ||
| Может найти оценку функции распределения с использованием функции Частота. | ||
| Может найти оценку распределения частот | ||
| Умеет строить гистограмму с использованием Пакета анализа. | ||
| Может вычислить доверительный интервал для математического ожидания | ||
| Может вычислить доверительный интервал для дисперсии | ||
| Умеет дать определение статистической гипотезе | ||
| Может проверить гипотезу о функции распределения | ||
| Знает критерий согласия Пирсона | ||
| Может проверить гипотезу о плотности вероятности |
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 200 баллов, оценка «неудовлетворительно».
Если сумма баллов 200-240 – оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 241-280 – оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 280 – оценка «отлично».
Вариант 34
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Методы и средства обработки экономической информации». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Умеет дать определение статистической гипотезе | ||
| Умеет использовать критерий согласия Пирсона для проверки гипотез о выборках | ||
| Умеет использовать критерий различия Стьюдента для анализа двух выборок | ||
| Умеет использовать функцию ХИ2ТЕСТ | ||
| Умеет использовать функцию ТТЕСТ | ||
| Может провести сравнение двух выборок по среднему значению с использованием Пакета анализа | ||
| Знает понятие факторного анализа | ||
| Может провести сравнение двух выборок по дисперсии с использованием Пакета анализа | ||
| Может провести сравнение двух выборок по дисперсии значению с использованием функции ФТЕСТ | ||
| Знает понятие коэффициента корреляции | ||
| Умеет проверить наличие корреляционной связи между двумя процессами с использованием специальной функции | ||
| Умеет проверить наличие корреляционнойсвязи между несколькими процессами с использованием Пакета анализа | ||
| Умеет использовать метод наименьших квадратов для установления функциональной зависимости между двумя процессами | ||
| Умеет использовать специальные функции для установления регрессионной зависимости между двумя процессами | ||
| Умеет использовать пакет анализа для установления регрессионной зависимости между несколькими процессами |
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 360 баллов, оценка «неудовлетворительно».
Если сумма баллов 360-430 – оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 431-500 – оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 500 – оценка «отлично».
Вариант 35
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Эконометрика». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Умеет дать определение статистической гипотезе | ||
| Умеет использовать критерий согласия Пирсона для проверки гипотез о выборках | ||
| Знает понятие коэффициента корреляции | ||
| Умеет проверить наличие корреляционной связи между двумя процессами с использованием специальной функции КОРРЕЛ | ||
| Знает понятие корреляционной матрицы | ||
| Умеет проверить наличие корреляционной связи между несколькими процессами с использованием Пакета анализа | ||
| Умеет использовать метод наименьших квадратов для установления функциональной зависимости между двумя процессами | ||
| Умеет использовать специальные функции ЛИНЕЙН, ТЕНДЕНЦИЯ для установления линейной регрессионной зависимости между двумя процессами | ||
| Умеет использовать специальную функцию РОСТ для установления нелинейной регрессионной зависимости между двумя процессами | ||
| Умеет использовать графический аппарат Excel для установления регрессионной зависимости между двумя процессами |
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 |
| Знает понятие корреляционной матрицы | ||
| Умеет проверить наличие корреляционной связи между несколькими процессами с использованием Пакета анализа | ||
| Знает понятие множественной регрессии | ||
| Умеет установить множественную регрессионную зависимость между несколькими процессами с использованием Пакета анализа | ||
| Знает понятие нелинейной регрессии | ||
| Умеет рассчитать нелинейную степенную регрессию | ||
| Умеет рассчитать нелинейную показательную регрессию | ||
| Умеет рассчитать нелинейную экспоненциальную регрессию | ||
| Умеет рассчитать нелинейную гиперболическую регрессию | ||
| Умеет использовать графический аппарат Excel для установления нелинейной регрессионной зависимости между двумя процессами |
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». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Знает понятие простых процентов | ||
| Знает понятие сложных процентов | ||
| Умеет находить значение наращенной суммы с использованием функции БЗ | ||
| Знает понятие финансовой ренты | ||
| Может найти значение очередного члена ренты. | ||
| Может найти значение наращенной суммы для ренты | ||
| Может найти начальное значение платежей по схеме ренты значение наращенной суммы для ренты | ||
| Может вычислить значение наращенной суммы для ренты с использованием функции БЗ | ||
| Может вычислить дисконтное значение по наращенной сумме | ||
| Может вычислить дисконтное значение по наращенной сумме с использованием функции ПЗ | ||
| Может вычислить срок капиталовложений | ||
| Может вычислить срок капиталовложений с использованием функции КПЕР | ||
| Может вычислить процентную ставку с использованием функции НОРМА |
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». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Может рассчитать значение функции FV (будущее значение капитала при инвестициях). | ||
| Может рассчитать значение функции РV (начальное значение капитала при инвестициях). | ||
| Может рассчитать значение функции NРV (чистый приведенный доход). | ||
| Может рассчитать значение функции PI (индекс рентабельности). | ||
| Может рассчитать значение функции IRR (внутренняя норма доходности). | ||
| Может рассчитать значение параметра РР (срок окупаемости проекта). | ||
| Может рассчитать величину чистого приведенного дохода с использованием функции НПЗ. | ||
| Может рассчитать значение внутренней нормы доходности с использованием функции ВНДОХ. | ||
| Может провести оценку эффективности инвестиционного проекта. | ||
| Может провести сравнение эффективности нескольких инвестиционных проектов. |
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 280 баллов, оценка «неудовлетворительно».
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 |
| Знает понятие «Информационные системы» | ||
| Знает понятие «Информационные технологии» | ||
| Знает понятие «Автоматизированные системы управления» | ||
| Знает понятие «Базы данных» | ||
| Знает понятие «Системы управления базами данных» | ||
| Знает понятие модели данных | ||
| Может дать определение иерархической модели данных | ||
| Может дать определение сетевой модели данных | ||
| Может дать определение реляционной модели данных | ||
| Может построить информационно-логическую модель базы данных | ||
| Может описать логическую структуру базы данных |
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 |
| Знает понятие «Модульное программирование» | ||
| Знает понятие «Структурное программирование» | ||
| Знает понятие «Визуальное программирование» | ||
| Знает понятие «Объектно-ориентированное программирование» | ||
| Знает понятие класса. | ||
| Знает понятие метода и свойства объекта | ||
| Может дать определение инкапсуляции | ||
| Может дать определение полиморфизма | ||
| Может дать определение наследования | ||
| Может работать с макрорекодером |
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».
Вариант 41
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Программирование на языкеVisual Basic for Application». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Знает основные типы данных в VBA | ||
| Знает правила записи переменных | ||
| Умеет работать с окном выдачи сообщений | ||
| Умеет работать с окном ввода данных | ||
| Знает операторы комментариев. | ||
| Знает правила записи операторов присваивания | ||
| Умеет организовать обмен информации между программой и электронной таблицей | ||
| Умеет работать с условными операторами | ||
| Умеет работать с операторами цикла | ||
| Умеет работать с массивами |
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 320 баллов, оценка «неудовлетворительно».
Если сумма баллов 320-370 –оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 371-420 – оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 420 – оценка «отлично».
Вариант 42
Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Дискретная математика». База знаний имеет вид
| № пп | Атрибут | Весовой фактор атрибута |
| Знает понятие «Двоичная переменная» | ||
| Знает понятие «Дизъюнкция» | ||
| Знает понятие «Отрицание» | ||
| Знает понятие «Конъюнкция» | ||
| Умеет построить совершенную дизъюнктивную нормальную форму. | ||
| Умеет построить совершенную конъюнктивную нормальную форму. | ||
| Умеет проводить операцию неполного склеивания | ||
| Умеет проводить операцию поглощения | ||
| Умеет получать сокращенную форму | ||
| Умеет строить схемы, соответствующие булевым функциям | ||
| Знает понятие неориентированного графа | ||
| Знает понятие ориентированного графа | ||
| Умеет строить матрицу смежности графа | ||
| Умеет строить матрицу смежности весов графа | ||
| Умеет искать кратчайший путь на графе |
Правила вывода:
Если студент набрал меньше 440 баллов, оценка «неудовлетворительно».
Если сумма баллов 440-520 – оценка «удовлетворительно».
При сумме баллов 521-600 – оценка «хорошо».
Если сумма баллов больше 600 – оценка «отлично».
ЗАДАНИЕ 2
Задание 2 выполняется всеми студентами. Номер варианта задания выбирается на пересечении строки «Предпоследняя цифра шифра» и столбца «Первая буква фамилии» по табл. 2. Для выполнения задания необходимо изучить теоретический материал, изложенный в разделе 3.2.
Таблица 2
| Предпоследняя цифра шифра | Номер варианта задания | |||||||||||||
| 0, 1 | ||||||||||||||
| 2, 3, 4 | ||||||||||||||
| 5, 6 | ||||||||||||||
| 7, 8, 9 | ||||||||||||||
| Первая буква фамилии | А, Ж | Б, Я | В, Ч | Г, У | К, Э | М, Ю | П, З | С, Ц | Т, Х | Ш, Щ | Д, Ф | Е, Р | И, О | Л, Н |
Вариант 1
Фирма производит два напитка: «Пепси-кола» и «Кока-кола». Для производства 1 литра «Пепси-колы» требуется 0,02 часа работы оборудования, а для «Кока-колы» – 0,04 часа. Расход специального ингредиента на них составляет 0,01 кг и 0,04 кг на 1 л соответственно.
Ежедневно в распоряжении фирмы 16 кг специального ингредиента и 24 часа работы оборудования. Доход от продажи 1 л «Пепси-колы» составляет 20 руб., а «Кока-колы» – 30 руб.
Определите ежедневный план производства напитков каждого вида, обеспечивающий максимальный доход от их продажи.
Вариант 2
Туристическая фирма в летний сезон обслуживает в среднем 7500 туристов и располагает флотилией из двух типов судов, характеристики которых представлены в таблице
| Показатели | Судно | |
| I | II | |
| Пасажировместимость, чел. | ||
| Горючее, т. | ||
| Экипаж, чел. |
В месяц выделяется 60000 т горючего. Потребность в рабочей силе не превышает 700 человек.
Определите количество судов I и II типа, чтобы обеспечить максимальный доход, который составляет от эксплуатации судов первого типа 20 миллионов руб., а второго типа – 10 миллионов руб. в месяц.
Вариант 3
Фирма производит и продает столы и шкафы из древесины хвойных и лиственных пород. Расход каждого вида в кубометрах на каждое изделие задан в таблице
| Изделие | Расход древесины, м3 | Цена изделия, тыс.руб | |
| хвойные | лиственные | ||
| Стол | 0,15 | 0,2 | 0,8 |
| Шкаф | 0,3 | 0,1 | 1,5 |
| Запасы древесины, м3 |
Определите оптимальное количество изделий, которое обеспечит фирме максимальный доход.
Вариант 3
С Московского вокзала Петербурга ежедневно отправляются скорые и пассажирские поезда. Пассажировместимость и количество вагонов железнодорожного депо станции отправления указаны в таблице