ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 29.11.2023
Просмотров: 461
Скачиваний: 6
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Критерии оценивания работы обучающихся на практических и семинарских занятиях
Критерии оценивания рефератов
Критерии оценивания тестов
3. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИСредства оценивания в ходе промежуточной аттестации:– вопросы для зачета с оценкой;– практические задания для зачета с оценкой.
3.1 Вопросы к зачету с оценкой1. Что изучает наука эконометрика? Что является результатом эконометрического исследования?2. Общий вид эконометрической модели. Этапы построения эконометрической модели.3. Модель парной линейной регрессии. Математический и экономический смысл параметров модели парной линейной регрессии. Единицы измерения параметров модели парной линейной регрессии.4. Задачи корреляционного анализа. Предпосылки корреляционного анализа. Виды и формы корреляционной связи. 5. Коэффициент парной корреляции: определение, оценка по выборке. Назначение, размерность и диапазон возможных значений коэффициента парной корреляции.6. Случайная величина. Закон распределения случайной величины.7. Использование закона распределения для выражения числовых характеристик случайной величины.8. Понятие точечной и интервальной оценки неизвестного параметра генеральной совокупности. Свойства оценок.9. Характеристики формы распределения.10. Представление по выборке о виде закона распределения.11. Нормальный закон распределения.12. Графический метод проверки гипотезы о нормальном законе распределения.13. Статистическая гипотеза. Ошибки в принятии решения по гипотезе.14. Проверка гипотезы о равенстве нулю коэффициента корреляции в генеральной совокупности.15. Что такое уравнение регрессии? Для чего можно использовать уравнение регрессии?16. Случайный член уравнения регрессии (остаточная компонента). Причины его существования.17. Метод наименьших квадратов (МНК). Достоинства и недостатки этого метода. Формулы МНК для парной линейной регрессии.18. Правило сложения дисперсий. Коэффициент детерминации.19. Назначение коэффициента детерминации. Как проверяется гипотеза о статистической значимости коэффициента детерминации?20. Формулы для оценки дисперсии параметров модели парной регрессии. Как можно уменьшить дисперсию параметров?21. Проверка гипотезы о статистической значимости коэффициента парной линейной регрессии.22. Доверительный интервал для коэффициента парной линейной регрессии: что это такое и как его найти?23. Предпосылки (предположения) к построению уравнения множественной линейной регрессии (условия Гаусса-Маркова).24. Оценка значимости уравнения линейной регрессии по F-критерию.25. Тестирование постоянства дисперсии остатков с помощью ранговой корреляции Спирмена.
26. Тестирование постоянства дисперсии остатков по критерию Уайта.27. Тестирование постоянства дисперсии остатков по критерию Голдфелда-Квандта.28. Тестирование попарной независимости остатков по критерию Дарбина-Уотсона.29. Рекомендации к применению уравнения регрессии для прогноза30. Формулы точечного и интервального прогноза по модели парной линейной регрессии. От чего зависит ширина доверительного интервала при прогнозировании по модели парной линейной регрессии?3.2 Практические задания к зачету с оценкой1. По выборке, содержащей 14 пар значений показателей X и Y (данные Крымстат за 2020 г. по муниципальным районам Крыма) получено значение коэффициента корреляции ‑0,49.X – коэффициент разводимости (число разводов на 1000 населения);Y – коэффициент рождаемости (число родившихся на 1000 человек населения).а) Какой смысл полученного значения коэффициента корреляции?б) Сформулируйте и проверьте гипотезу о статистической значимости полученного значения на уровне значимости 0,05 по критерию Стьюдента (справка: критическая точка распределения Стьюдента равна 2,18).2. По данным 14 наблюдений показателей ,
, получено уравнение линейной регрессии.Коэффициент детерминации полученного уравнения равен 0,625.а) Что обозначает полученное значение коэффициента детерминации?б) Сформулируйте и проверьте гипотезу о статистической значимости полученного коэффициента детерминации по F-критерию на уровне значимости 0,05 (справка: критическая точка F-распределения равна 3,98).3. По данным Росстат за 2011-2020 гг. получено уравнение регрессии . – посевные площади по Российской Федерации (хозяйства всех категорий; тысяч гектаров); – валовый сбор по Российской Федерации (хозяйства всех категорий; тысяч тонн).Культура – сахарная свекла.а) Поясните экономический смысл коэффициента регрессии.б) Получите прогноз валового сбора при
| Шкала оценивания | Показатели | Критерии |
| Отлично |
| Задание решено самостоятельно. При этом составлен правильный алгоритм решения задания, в логических рассуждениях, в выборе формул и решении нет ошибок, получен верный ответ, задание решено рациональным способом. Дан правильный и исчерпывающий ответ на поставленные теоретические и тестовые вопросы, в которых обучающийся показал всестороннее системное знание программного материала, усвоение основной и дополнительной литературы, четкое владение понятийным аппаратом. |
| Хорошо | Задание решено с помощью преподавателя. При этом составлен правильный алгоритм решения задания, в логическом рассуждении и решении нет существенных ошибок; правильно сделан выбор формул для решения; есть объяснение решения, но задание решено нерациональным способом или допущено не более двух несущественных ошибок, получен верный ответ. На поставленные теоретические и тестовые вопросы, при которых обучающийся показал достаточный уровень знаний основного программного материала: освоение информации лекционного курса и учебных пособий, овладение понятийным аппаратом, методикой исследований при попытке анализа различных ситуаций. | |
| Удовлетворительно | Задание решено с подсказками преподавателя. Задание решено в общем виде. Обучающийся показал средний уровень знаний основного программного материала, но не мог убедительно аргументировать свой ответ, ошибся в использовании понятийного аппарата, показал недостаточные знания литературных источников. | |
| Неудовлетворительно | Задание не решено. Обучающийся продемонстрировал значительные пробелы в знаниях основного программного материала, не аргументировал свой ответ, показал неудовлетворительные знания понятийного аппарата и специальной литературы. |
Критерии оценивания рефератов
| Форма контроля | Критерии оценивания | Шкала оценивания |
| Реферат | Выполнены все методические требования к написанию реферата: определена тема, актуальность; содержание соответствует теме и плану реферата; сделан краткий анализ различных точек зрения по рассматриваемой проблеме; грамотно использованы первоисточники при анализе содержания; выводы сформулированы лаконично с логическими доказательствами; соблюдены требования по внешнему оформлению. Тема реферата раскрыта в полном объеме. | зачтено |
| Нарушены требования по написанию и оформлению реферата. Несоответствие темы реферата. В тексте не отражены существенные моменты. Тема реферата не раскрыта до конца. Сделаны необоснованные выводы. | не зачтено |
| Средство контроля | Критерии оценивания – процент положительных ответов | Шкала оценивания |
| Тестирование | 90-100 | отлично |
| 70-89 | хорошо | |
| 40-69 | удовлетворительно | |
| < 39 | неудовлетворительно |
| Компетенция ОПК-4 – способен понимать принципы работы информационных технологий; использовать информацию, методы и программные средства ее сбора, обработки и анализа для информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений | ||
| ОПК-4.1. Знает | ОПК-4.2. Умеет | ОПК-4.3. Владеет |
| принципы работы информационных технологий, методы и программные средства сбора, обработки и анализа информации | использовать методы и программные средства обработки и анализа информации для информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений, работать с большими объемами информации | навыками применения программных средств сбора, обработки и анализа информации |
1.3 № 1-30, 1.4 № 1-13 | 1.2 № 1-30 1.3 № 1-30, 1.4 № 1-13 | 1.4 № 1-13 |
3.1 Вопросы к зачету с оценкой1. Что изучает наука эконометрика? Что является результатом эконометрического исследования?2. Общий вид эконометрической модели. Этапы построения эконометрической модели.3. Модель парной линейной регрессии. Математический и экономический смысл параметров модели парной линейной регрессии. Единицы измерения параметров модели парной линейной регрессии.4. Задачи корреляционного анализа. Предпосылки корреляционного анализа. Виды и формы корреляционной связи. 5. Коэффициент парной корреляции: определение, оценка по выборке. Назначение, размерность и диапазон возможных значений коэффициента парной корреляции.6. Случайная величина. Закон распределения случайной величины.7. Использование закона распределения для выражения числовых характеристик случайной величины.8. Понятие точечной и интервальной оценки неизвестного параметра генеральной совокупности. Свойства оценок.9. Характеристики формы распределения.10. Представление по выборке о виде закона распределения.11. Нормальный закон распределения.12. Графический метод проверки гипотезы о нормальном законе распределения.13. Статистическая гипотеза. Ошибки в принятии решения по гипотезе.14. Проверка гипотезы о равенстве нулю коэффициента корреляции в генеральной совокупности.15. Что такое уравнение регрессии? Для чего можно использовать уравнение регрессии?16. Случайный член уравнения регрессии (остаточная компонента). Причины его существования.17. Метод наименьших квадратов (МНК). Достоинства и недостатки этого метода. Формулы МНК для парной линейной регрессии.18. Правило сложения дисперсий. Коэффициент детерминации.19. Назначение коэффициента детерминации. Как проверяется гипотеза о статистической значимости коэффициента детерминации?20. Формулы для оценки дисперсии параметров модели парной регрессии. Как можно уменьшить дисперсию параметров?21. Проверка гипотезы о статистической значимости коэффициента парной линейной регрессии.22. Доверительный интервал для коэффициента парной линейной регрессии: что это такое и как его найти?23. Предпосылки (предположения) к построению уравнения множественной линейной регрессии (условия Гаусса-Маркова).24. Оценка значимости уравнения линейной регрессии по F-критерию.25. Тестирование постоянства дисперсии остатков с помощью ранговой корреляции Спирмена.
26. Тестирование постоянства дисперсии остатков по критерию Уайта.27. Тестирование постоянства дисперсии остатков по критерию Голдфелда-Квандта.28. Тестирование попарной независимости остатков по критерию Дарбина-Уотсона.29. Рекомендации к применению уравнения регрессии для прогноза30. Формулы точечного и интервального прогноза по модели парной линейной регрессии. От чего зависит ширина доверительного интервала при прогнозировании по модели парной линейной регрессии?3.2 Практические задания к зачету с оценкой1. По выборке, содержащей 14 пар значений показателей X и Y (данные Крымстат за 2020 г. по муниципальным районам Крыма) получено значение коэффициента корреляции ‑0,49.X – коэффициент разводимости (число разводов на 1000 населения);Y – коэффициент рождаемости (число родившихся на 1000 человек населения).а) Какой смысл полученного значения коэффициента корреляции?б) Сформулируйте и проверьте гипотезу о статистической значимости полученного значения на уровне значимости 0,05 по критерию Стьюдента (справка: критическая точка распределения Стьюдента равна 2,18).2. По данным 14 наблюдений показателей ,
, получено уравнение линейной регрессии.Коэффициент детерминации полученного уравнения равен 0,625.а) Что обозначает полученное значение коэффициента детерминации?б) Сформулируйте и проверьте гипотезу о статистической значимости полученного коэффициента детерминации по F-критерию на уровне значимости 0,05 (справка: критическая точка F-распределения равна 3,98).3. По данным Росстат за 2011-2020 гг. получено уравнение регрессии . – посевные площади по Российской Федерации (хозяйства всех категорий; тысяч гектаров); – валовый сбор по Российской Федерации (хозяйства всех категорий; тысяч тонн).Культура – сахарная свекла.а) Поясните экономический смысл коэффициента регрессии.б) Получите прогноз валового сбора при
тыс. гектаров.
4. По данным 25 муниципальных образований Крыма за 2019 год (данные Крымстат) получено уравнение линейной регрессии 
.
X – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по средним и крупным предприятиям и некоммерческим организациям, тыс. рублей;
Y – коэффициент брачности (число браков на 1000 постоянного населения).
а) Поясните экономический смысл коэффициента регрессии.
б) Коэффициент детерминации для полученного уравнения равен 0,265. Что показывает это значение? Как связан коэффициент детерминации с коэффициентом парной корреляции? Чему равен коэффициент корреляции?.
5. По данным Росстат за 2005-2019 гг. (режим доступа: https://rosstat.gov.ru/) получено уравнение регрессии 
X – Ввод в действие основных фондов, млн. рублей;
Y – Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг, млн. рублей.
Вид деятельности – добыча полезных ископаемых.
а) Какой смысл полученного значения коэффициента регрессии?
б) Сформулируйте и проверьте гипотезу о статистической значимости полученного значения на уровне значимости 0,05 по критерию Стьюдента (средняя квадратическая ошибка коэффициента регрессии равна 0,342, , критическое значение t равно 2,13).
по каждому региону с сортировкой регионов по убыванию рассчитанного показателя.
6. По данным Росстат за 2009-2022 гг. получена модель тренда 
,
t=1 соответствует 2009 году.
– парк тракторов в сельскохозяйственных организациях на конец года, тыс. штук.
а) Получить прогноз по модели тренда на два года (2023 и 2024).
б) Сформулировать и проверить гипотезу о статистической значимости коэффициента при 
на уровне значимости 0,05 по критерию Стьюдента.
Известно, что среднеквадратическая ошибка этого коэффициента равна.0,038. Критическое значение 
-статистики равно 2,31.
7. По данным 15 наблюдений показателей 
,
, 