1041. Орлов А.И. Фонд оценочных средств для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине "Организационно-экономическое моделирование" для направления подготовки 27.04.06 "Организация и управление наукоемкими производствами". Магистерская программа - 27.04.06_02 - Контроллинг организаций. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. - 93 с.

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования  «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана»
 (МГТУ  им. Н.Э. Баумана)

		Утверждаю
Первый проректор —
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________ Б.В. Падалкин
«___» _____________ 2017 г.
	
Факультет "Инженерный бизнес и менеджмент"

 ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

для направления подготовки  27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами 
Магистерская программа - 27.04.06_02   - Контроллинг организаций

Автор программы:
Орлов А.И., докт. экон. наук, докт. техн. наук, канд. физ.-мат. наук, профессор, 
prof-orlov@mail.ru

Москва, 2017

Автор программы:
Орлов А.И.                                                                         _____________________ [подпись]

Рецензент:
[Введите И.О. Фамилия, должность, место работы]         _____________________ [подпись]

Утверждена на заседании кафедры ИБМ-2
Протокол №___ от «_____» _________2017 г.
Заведующий кафедрой С.Г. Фалько                                     _____________________ [подпись]

Утверждена на заседании Ученого совета НУК "Инженерный бизнес и менеджмент"
Протокол №___ от «_____» _________2017  г.
Руководитель НУК И.Н. Омельченко                                            _________________ [подпись]
 «_____»_________2017 г.

Согласовано:

Начальник Управления образовательных стандартов и программ _______________ Гузева Т.А. 

Оглавление

1. ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЕТЕНЦИЙ С УКАЗАНИЕМ ЭТАПОВ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ В ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ
2. ОПИСАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И КРИТЕРИЕВ ОЦЕНИВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ НА РАЗЛИЧНЫХ ЭТАПАХ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ, ОПИСАНИЕ ШКАЛ ОЦЕНИВАНИЯ
3. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ИЛИ ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ, НАВЫКОВ И (ИЛИ) ОПЫТА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ
4. МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ ОЦЕНИВАНИЯ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ, НАВЫКОВ И (ИЛИ) ОПЫТА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ.
4.1. Макеты методических материалов, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности
4.2.  Формы и организация текущего контроля и промежуточной аттестации студентов на основе рейтинговой системы

1. ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЕТЕНЦИЙ С УКАЗАНИЕМ ЭТАПОВ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ В ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ
Этапы, виды занятий и виды оценочных средств для  оценивания уровня сформированности компетенций, предусмотренных рабочей программой дисциплины (раздел1), представлены в табл. 1. 
Таблица 1. 

Компетенция	Код по ФГОС ВО	Результаты обучения (РО)

Дескрипторы – основные признаки освоения компетенций (показатели достижения результата обучения,  которые студент может продемонстрировать)	Формирование компетенций	
			
 Этап 	Виды учебных занятий, формы и методы обучения
	Вид оценочных средств для  оценивания уровня 
сформированности
компетенций 
	
ОК-1 - Владение базовыми положениями математики для принятия организационно-экономических решений, способностью понимать и анализировать мировоззренческие, социально и личностно значимые, научно-технические и философские проблемы	ОК-1	Знать: математические основы современного организационно-экономического моделирования, основные положения новой парадигмы математических метолов экономики

Уметь: разрабатывать и применять базовые организационно-экономические модели, анализировать и проводить оценку результатов анализа данных

Владеть базовыми положениями математики для принятия организационно-экономических решений

3
[семестр] 	Лекции
Семинары
Самостоятельная работа

Активные и интерактивные методы обучения (деловые и ролевые игры, разбор практических ситуаций и задач) 
	Тесты, 
контрольные работы, 
творческие работы, 
проекты, 
кейсы

Способность к абстрактному мышлению, анализу, синтезу	ОК- 8	Знать: основные составляющие  абстрактного мышления, анализа, синтеза

Уметь: анализировать, проводить оценку и создавать организационно-экономические модели 

Владеть методами абстрактного мышления, анализа и синтеза

3
[семестр] 	Лекции
Семинары
Самостоятельная работа

Активные и интерактивные методы обучения (деловые и ролевые игры, разбор практических ситуаций и задач) 
	Тесты, 
контрольные работы, 
творческие работы, 
проекты, 
кейсы	
Способность понимать основные проблемы в своей предметной области, выбирать методы и средства их решения	ОПК-3	Знать: основные проблемы в области организационно-экономического моделирования

Уметь: применять современные методы организационно-экономического моделирования 

Владеть базовыми средствами решения задач организационно-экономического моделирования 

3
[семестр] 	Лекции
Семинары
Самостоятельная работа

Активные и интерактивные методы обучения (деловые и ролевые игры, разбор практических ситуаций и задач) 
	Тесты, 
контрольные работы, 
творческие работы, 
проекты, 
кейсы	
Способность исследовать и разрабатывать организационно-экономические модели для конкретных задач управления на стадиях жизненного цикла наукоемкой продукции.	ПК-9	Знать: основные организационно-экономические модели управления на различных стадиях жизненного цикла наукоемкой продукции 

Уметь: строить и анализировать экономико-математические модели социально-экономических явлений

Владеть математическими и статистическими методами анализа данных	

3
[семестр] 	Лекции
Семинары
Самостоятельная работа

Активные и интерактивные методы обучения (деловые и ролевые игры, разбор практических ситуаций и задач) 
	Тесты, 
контрольные работы, 
творческие работы, 
проекты, 
кейсы	

2. ОПИСАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И КРИТЕРИЕВ ОЦЕНИВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ НА РАЗЛИЧНЫХ ЭТАПАХ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ, ОПИСАНИЕ ШКАЛ ОЦЕНИВАНИЯ
Формирование фонда оценочных средств (ФОС) предусматривает:
•	анализ комплекса показателей - дескрипторов освоения компетенций в виде результатов обучения,   которые студент может продемонстрировать (см. табл.1);
•	обозначение  критериев - правил принятия решения по оценке достигнутых результатов обучения и сформированности компетенций. В качестве таких критериев принимаются достижение обучающимся заданного уровня результатов обучения;
•	в качестве шкалы оценивания  принимается 100-бальная система с выделением с соответствующей шкалой оценок:
•	Оценку по рейтингу использовать нецелесообразно, поскольку затраты времени на выставление баллов не приносят пользы, в частности, из-за режима работы магистрантов. Необходимым условием получения оценок "хорошо" и "отлично" является безукоризненное выполнение всех контрольных работ.
	ФОС для проведения текущей и промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине базируется на перечне компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы в соответствии с основной образовательной программой.
	Для этапа формирования компетенций на заданном для дисциплине семестре (семестрах)  ФОС должен обеспечивать объективный контроль достижения всех результатов обучения, запланированных для дисциплины.
	Основой построения ФОС является совокупность показателей - дескрипторов освоения компетенций в виде результатов обучения. Для каждого результата обучения создается средство оценки его достижения в виде контрольных вопросов, заданий, ответы и выполнение которых дают объективную оценку достижения этого результата на заданном уровне.

№
п/п	Тема/
раздела/
модуля	Компетенция по ФГОС, закрепленная за темой	Результаты обучения (РО)

Дескрипторы – основные признаки освоения компетенций (показатели достижения результата обучения,  которые студент может продемонстрировать)

Этап	Наименование оценочного средства	Критерии оценивания результатов обучения	
1	Модель Вильсона управления запасами	ОК-1, ПК-9	Знать: классическую модель управления запасами Вильсона, влияние горизонта планирования на выбор оптимального плана (плана с минимальными издержками)

Уметь: находить оптимальный план поставок 

Владеть методами сравнения издержек планов поставок
	Комплект заданий для контрольной работы 1,
комплект экзаменационных билетов.

	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритм решения задач контрольной работы
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения тех параметров, которые надо определить	
2	Принятие решений в условиях неопределенности	ОК-8, ОПК-3	Знать: основные понятия теории принятия решений, основные подходы к выбору организационно-экономических моделей принятия решений

Уметь: сравнивать подходы к принятию решений, анализировать схемы голосований

Владеть: многообразием расчетных и экспертных методов подготовки решений	Комплект тестовых заданий (тест - контрольная работа 2),
вопросы для собеседования по теме, 
материалы деловой игры,
комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритмы решения задач теста. 
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения тех параметров, которые надо определить	
3	Теория измерений и средние величины	ОК-1, ОК-8, ПК-9	Знать: основные шкалы измерения, требование устойчивости выводов относительно допустимых преобразований шкал

Уметь: выбирать организационно-экономические методы в соответствии со шкалами измерения данных

Владеть: навыками расчета средних величин, коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена	Комплект заданий для контрольной работы 3,
вопросы для собеседования по теме, комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритм решения задач контрольной работы
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения тех параметров, которые надо определить	
4	Новая парадигма организационно-экономического моделирования и ее значение	ОК-1,ОК-8,  ОПК-3	Знать: основные этапы развития организационно-экономического моделирования, базовые предложения старой и новой парадигмы  организационно-экономического моделирования

Уметь: проводить сравнение старой и новой парадигм по основным характеристикам

Владеть: навыками выбора методов, соответствующих новой парадигме	Комплект тестовых заданий (тест - контрольная работа 4),
вопросы для собеседования по теме, 
комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритмы решения задач теста. 
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения тех параметров, которые надо определить	
5	Солидарная информационная экономика	ОК-8, ОПК-3	Знать: основные положения солидарной информационной экономики, информацию о взглядах Аристотеля, Форда, Глушкова, Ст.Бира, Кокшота, Котрелла и других предшественников и сторонников солидарной информационной экономики

Уметь: анализировать роль информационных технологий в хозяйственной деятельности

Владеть: навыками анализа исходных положений солидарной информационной экономики и других экономических теорий	Вопросы для собеседования по теме, 
комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков 
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): знание основных положений теории, правильный ход рассуждений	
6	Анализ экспертных упорядочений	ОК-1, ПК-9	Знать: основы теории экспертных оценок, понятие кластеризованной ранжировки (нестрогого упорядочения)

Уметь: находить коллективное экспертное мнение с помощью методов среднего арифметического рангов и медиана рангов; владеть алгоритмом согласования двух кластеризованных ранжировок

Владеть: навыками расчета коллективных экспертных мнений на основе анализа экспертных упорядочений	Комплект заданий для контрольной работы 5, вопросы для собеседования по теме, 
материалы деловой игры,
комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритмы решения задач контрольной работы
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения результатов расчетов
	
7	Реконструкция истории на основе организационно-экономического моделирования и ее роль при принятии решений в современных условиях	ОК-1, ОК-8, ОПК-3	Знать: основные методы анализа нарративных текстов с целью объективного установления хронологии

Уметь: применять алгоритмы кластер-анализа ближнего соседа, дальнего соседа, средней связи 

Владеть: основными результата ми реконструкции истории с целью выявления ее роли при принятии решений в современных условиях	Вопросы для собеседования по теме, комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков 
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): знание основных положений теории, правильный ход рассуждений	
8	Обобщенные показатели (рейтинги)	ОК-8, ПК-9	Знать: многообразие различных видов обобщенных показателей (критериев, рейтингов), методы их построения.

Уметь: строить множества факторов (проводить его расширение и сужение), оценивать весовые коэффициенты, упорядочивать объекты сравнения с помощью различных видов рейтингов.

Владеть: навыками построения и применения обобщенных показателей (рейтингов).	Комплект заданий для контрольной работы 6, вопросы для собеседования по теме, 
материалы деловой игры,
комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритмы решения задач контрольной работы
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения результатов расчетов	
9	Непосредственный анализ статистических данных	ОК-8, ОПК-3	Знать: динамику выпуска наиболее важных и представительных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ, временные ряды, отражающие возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах, результаты демографических прогнозов и их применения в экономике.

Уметь: анализировать динамику временных рядов конкретных экономических показателей

Владеть: навыками анализа и предсказания макроэкономических и демографических показателей	Вопросы для собеседования по теме, комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков 
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): знание основных положений теории, правильный ход рассуждений	
10	Статистика объектов нечисловой природы	ОК-1, ОПК-3, ПК-9	Знать: структуру и основные результаты статистики объектов нечисловой природы, включая теорию классификации

Уметь: по результатам наблюдений строить вариационные ряды, показатели центральной тенденции (средние величины), применять алгоритмы теории классификации

Владеть: навыками расчета функций эмпирических распределений, нахождения средних величин в пространствах нечисловой природы, расчета прогностической силы алгоритмов диагностики	Комплект заданий для контрольной работы 7, вопросы для собеседования по теме, 
комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков, неумение реализовать алгоритмы решения задач контрольной работы
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): правильный ход решения, правильные численные значения результатов расчетов	
11	Необходимость опоры на методологию организационно-экономического моделирования при принятии управленческих решений	ОК-8, ОПК-3, ПК-9	Знать: основные определения понятия "методология", влияние методологии на последствия принятия решений, глобальные экологические проблемы, пределы роста, вывод о необходимости ограничения потребностей

Уметь: опираться на методологию при принятии управленческих решений (на примерах: всегда ли нужен выходной контроль качества продукции, всегда ли мотивация является материальной)

Владеть: навыками рассмотрения методологических проблем и применения полученных результатов при принятии управленческих решений (на примерах противоречия между ограниченностью ресурсов и экспоненциальным ростом экономики и пирамиды потребностей Маслоу)	Вопросы для собеседования по теме, материалы деловой игры, комплект экзаменационных билетов	Неудовлетворительная оценка результатов обучения (незачет): несформированность уровня знаний, умений, навыков 
Удовлетворительная оценка результатов обучения (зачтено): знание основных положений теории, правильный ход рассуждений	

Критерии оценивания контрольной работы
Если все задания контрольной работы выполнены полностью и правильно, то контрольная работа зачтена.
В противном случае контрольная работа не зачтена и возвращается на доработку.

Критерии оценивания тестового задания:
Тестовые задания оцениваются по шкале: 1 балл за правильный ответ, 0 баллов за неправильный ответ. Итоговая оценка по тесту формируется путем суммирования набранных баллов и отнесения их к общему количеству вопросов в задании. Помножив полученное значение на 100%, можно привести итоговую оценку к традиционной следующим образом:

Процент правильных ответов	
Оценка	

51 – 100 %	
Зачтено	

Не более 50 %	
Не зачтено	

	

Критерии оценивания на экзамене:
 «Отлично»: студент глубоко и полно владеет содержанием учебного материала и понятийным аппаратом; умеет связывать теорию с практикой, иллюстрировать примерами, фактами, данными научных исследований; осуществляет межпредметные связи, предложения, выводы; логично, четко и ясно излагает ответы на поставленные вопросы; умеет обосновывать свои суждения и профессионально-личностную позицию по излагаемому вопросу; ответ носит самостоятельный характер.
 «Хорошо»: ответ студента соответствует указанным выше критериям, но в содержании имеют место отдельные неточности (несущественные ошибки) при изложении теоретического и практического материала; ответ отличается меньшей обстоятельностью, глубиной, обоснованностью и полнотой; однако допущенные ошибки исправляются самим студентом после дополнительных вопросов экзаменатора.
 «Удовлетворительно»: студент обнаруживает знание и понимание основных положений учебного материала, но излагает его неполно, непоследовательно, допускает неточности и существенные ошибки в определении понятий, формулировке положений; при аргументации ответа студент не опирается на основные положения исследовательских документов; не применяет теоретические знания для объяснения эмпирических фактов и явлений, не обосновывает свои суждения; имеет место нарушение логики изложения; в целом ответ отличается низким уровнем самостоятельности, не содержит собственной профессионально-личностной позиции.
 «Неудовлетворительно»: студент имеет разрозненные, бессистемные знания; не умеет выделять главное и второстепенное; в ответе  допускаются ошибки в определении понятий, формулировке теоретических положений, искажающие их смысл; студент не ориентируется в нормативно-концептуальных, программно-методических, исследовательских материалах, беспорядочно и неуверенно излагает материал; не умеет соединять теоретические положения с педагогической практикой; не умеет применять знания для объяснения эмпирических фактов, не устанавливает межпредметные связи.

Результаты обучения могут вносить свой вклад в формирование различных компетенций, предусмотренных образовательной программой. 
Контроль освоения дисциплины производится в соответствии с Положением о проведении текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана.

3. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ИЛИ ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ, НАВЫКОВ И (ИЛИ) ОПЫТА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

ФОС по дисциплине содержит следующие типовые оценочные средства, позволяющие оценить знания, умения и уровень приобретенных компетенций при текущем и промежуточном контроле, разбитые по темам / разделам / модулям дисциплины:

•	индивидуальные задания для выполнения контрольных работ (см. раздел 4);

•	тесты по темам дисциплины;

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 
Второе образование

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 2 (тест) 
по разделу «Принятие решений в условиях неопределенности»
курса «Организационно-экономическое моделирование» 

Итоговый результат _____________ Зачет/Незачет  ______________Проф. А.И.Орлов

	 Пример задачи принятия решений в условиях неопределенности (риска). Размеры прибыли фирмы при различном выборе образца мотоцикла для запуска в серию (млн. руб.) приведены в таблице. Разберите пять критериев принятия решения: пессимистичный, оптимистичный, средней прибыли, минимальной упущенной выгоды, максимальной предсказуемости.

Цена бензина и ее шансы	Мотоцикл "Витязь"	Мотоцикл "Комар"	
Низкая (20 % )	900	700	
Средняя (60%)	700	600	
Высокая (20 % )	100	400	

1. На основе пессимистичного критерия запускают в серию: 
А) "Витязь". 
Б) "Комар".
2. На основе оптимистичного критерия запускают в серию: 
А) "Витязь". 
Б) "Комар".
3. На основе  критерия средней прибыли запускают в серию: 
А) "Витязь". 
Б) "Комар".
4. На основе критерия минимизации максимальной упущенной выгоды следует запустить в серию: 		
А) Мотоцикл "Витязь". 	 
Б) Мотоцикл "Комар".
5. На основе критерия максимальной предсказуемости результата следует запустить в серию: 
А) Мотоцикл "Витязь". 	 
Б) Мотоцикл "Комар".

	Голосование. Каждый голосующий имеет один голос. Решение принимается по большинству голосов.
6. При голосовании по правилу «Кто за?» воздержавшиеся фактически приравниваются к голосовавшим «против». 		
А) Да		
Б) Нет
7. При голосовании по правилу «Кто против?» воздержавшиеся фактически приравниваются к голосовавшим «за». 		
А) Да		
Б) Нет
8. Может ли последовательность голосований (по большинству голосов) привести к тому, что положение всех голосующих ухудшится? 	
А) Да		
Б) Нет

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________Группа ИБМ _______

Контрольная работа 4 (тест). 
Новая парадигма организационно-экономического моделирования
(Обведите обозначение варианта ответа (букву), относящийся к новой парадигме.)

1. Типовые исходные данные:
	А) Числа, конечномерные вектора, функции.	Б) Объекты нечисловой природы
2. Основной подход к моделированию данных:
А) Произвольные функции распределения Б) Распределения из параметрических семейств
3. Основной математический аппарат:
	А) Суммы и функции от сумм.	Б) Расстояния и алгоритмы оптимизации
4. Источники постановок новых задач:
	А) Традиции, сформировавшиеся к середине ХХ века
	Б) Современные прикладные потребности анализа данных (XXI век)
5. Отношение к вопросам устойчивости выводов:
	А) Практически отсутствует интерес к устойчивости выводов
	Б) Развитая теория устойчивости (робастности) выводов
6. Оцениваемые величины:
	А) Характеристики, функции и плотности распределений, зависимости, правила диагностики и др.				Б) Параметры распределений
7. Возможность применения методов организационно-экономического моделирования:
	А) Наличие обоснованной вероятностно-статистической модели
	Б) Наличие повторяющегося комплекса условий
8. Центральная часть теории:
	А) Статистика числовых случайных величин.		Б) Нечисловая статистика
9. Роль информационных технологий:
	А) Инструменты получения выводов (датчики псевдослучайных чисел, размножение выборок, в т.ч. бутстреп, и др.)
	Б) Только для расчета таблиц (информатика находится вне статистики)
10. Точность данных:
	А) Данные полностью известны. 	Б) Учет неопределенности данных
11. Типовые результаты:
	А) Рекомендации для конкретных объемов выборок.	Б) Предельные теоремы
12. Вид постановок задач:
	А) Отдельные задачи.	 Б) Высокие статистические технологии
13. Стыковка алгоритмов:
	А) Не рассматривается. 	Б) Весьма важна
14. Роль моделирования:
А) Системы моделей – основа анализа данных. 	 Б) Мала (отдельные системы аксиом) 
15. Анализ экспертных оценок:
	А) Отдельные алгоритмы. 		Б) Прикладное «зеркало» общей теории
16. Роль методологии:
	А) Практически отсутствует.	Б) Основополагающая
17. Можно ли добиться максимума прибыли при минимуме затрат:
	А) Да.			Б) Невозможно в принципе. 
18. Является ли прибыль единственной целью деятельности коммерческого предприятия:
	А) Да.			Б) Нет. 

•	вопросы к зачету, экзамену;

	Контрольные вопросы для промежуточного контроля (экзамена) формулируются в виде заданий, выполнение которых предполагает уверенное усвоение студентом информации по дисциплине и  умение применить ее для решения инженерной проблемы. При этом студент должен уметь  обосновывать конечную цель и выбирать средства для ее достижения из числа известных вариантов. 

Вопросы к экзамену

	1. Введение. Понятие об организационно-экономическом моделировании.
	2. Классическая модель управления запасами. Три этапа теоретического решения задачи оптимизации. Четыре шага алгоритма расчетов. Пример расчета оптимального плана. Отклонение издержек в плане Вильсона от издержек в оптимальном плане.
	3. Проблема горизонта планирования. Асимптотически оптимальный план. Теорема о том, что план Вильсона асимптотически оптимален. График превышения средних издержек плана Вильсона над оптимальным планом. 
	4. Влияние отклонений. Влияние на средние издержки (за целое число периодов) отклонений от оптимального объема партии (точная формула). Влияние на средние издержки (за целое число периодов) отклонений от оптимального объема партии (приближенная формула). Влияние неопределенностей параметров классической модели управления запасами на объем поставки. 
	5. Принцип уравнивания погрешностей. Пример практического применения классической модели управления запасами.
	6. Система моделей. Модель с дефицитом. Теоретическое решение задачи оптимизации. Алгоритм нахождения оптимального плана. Система моделей на основе модели Вильсона. Двухуровневая модель управления запасами.
	7. Четыре аналитических подхода к принятию решений в условиях неопределенности: пессимистический, оптимистический, средней выгоды, минимизации максимальной упущенной выгоды. Три подхода практических работников. Проблемы голосования экспертов. 
	8. Математические, реальные и компьютерные числа. Погрешности измерений и вычислений. Методологическая несостоятельность Росстата. Анализ двух равносильных формул для выборочной дисперсии с точки зрения точности вычислений.
	9. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал. 
	10. Недопустимость использования среднего арифметического для усреднения данных, измеренных в порядковой шкале. Различные виды средних величин. Средние степенные и структурные средние. Средние по Коши и средние по Колмогорову, их частные виды. Средняя заработная плата для условного предприятия. Описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале, в шкалах интервалов и отношений. 
	11. Применение статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные. Коэффициент линейной корреляции Пирсона и его использование в шкале интервалов. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена и его использование в порядковой шкале. 
	12. Краткая история статистических методов. Четыре этапа развития статистики (описательная, параметрическая, непараметрическая, нечисловая). Четыре области (по видам данных). Три основные задачи (описание данных, оценивание, проверка гипотез). Пять точек роста: непараметрика, информационные технологии (бутстреп), устойчивость, статистика интервальных данных, нечисловая статистика. 
	13. Новая парадигма организационно-экономического моделирования. Сравнение старой и новой парадигм организационно-экономического моделирования.
	14. Роль методологии. Математическая теория рейтингов
	15. Аристотель - основоположник экономической теории. Экономика и хрематистика. Цель экономической деятельности - удовлетворение потребностей.
	16. Основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. Возможность глобальной оптимизации (Cockshott W. Paul and Cottrell Allin F.). 
	17. Влияние информационно-коммуникационных технологий на хозяйственную деятельность. ОГАС В.М. Глушкова и КИБЕРСИН Ст. Бира.  Развитие информационно-коммуникационных технологий и выявление потребностей. Принятие решений на основе сетей экспертов.
	18. Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов (деловая игра). Цели согласования кластеризованных ранжировок. 
	19. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.
	20. Основные понятия теории классификации в составе организационно-экономического моделирования.
	21. Методы построения новой статистической хронологии на основе нечисловой статистики (введения показателей различия и применения алгоритмов кластер-анализа). Основные черты реконструкции истории новой статистической хронологии. Её значение для организации современного хозяйства. 
	22. Проблемы построения обобщенного критерия (рейтинга). Деловая игры "Таня Смирнова выбирает место работы". Расширение и сужение множества факторов. Оценка весовых коэффициентов. Различные виды рейтингов.
	23. Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.
	24. Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.
	25. Демографические прогнозы в экономике.
	26. Ранговая статистика. Состоятельные критерии Смирнова и омега-квадрат для проверки однородности двух независимых выборок.
	27. Эмпирическое и теоретическое среднее, закон больших чисел. Пример: эмпирическое среднее для числовой выборки как интервал между левой и правой медианой. 
	28. Теория классификации. Непараметрические методы диагностики. Классификация на основе рейтингов. Примеры: заемщики; скрининг при медицинском обследовании лиц с вредными условиями труда. Прогностическая сила алгоритма диагностики - критерий его качества.
	29. Что такое методология? Влияние методологии на последствия принятия решений. Пример: всегда ли нужен выходной контроль качества продукции. Пример: всегда ли мотивация является материальной? Пирамида потребностей Маслоу.
	30. Глобальные экологические проблемы. Противоречие между ограниченностью ресурсов и экспоненциальным ростом экономики. Пределы роста. Необходимость ограничения потребностей.

•	билеты к экзамену (прикладываются к программе);
....................................................................................................

4. МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ ОЦЕНИВАНИЯ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ, НАВЫКОВ И (ИЛИ) ОПЫТА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ.

4.1. Макеты методических материалов, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности

Примерный перечень оценочных средств

Наименование оценочного средства	Краткая характеристика оценочного средства	Представление оценочного средства в фонде	 
 Контрольная 
работа 	 Средство проверки умений применять полученные знания для решения задач определенного типа по теме или разделу 	 Комплект контрольных заданий по вариантам 	 
 Коллоквиум,
 собеседование 	 Средство контроля усвоения учебного материала темы, раздела или разделов дисциплины, организованное как учебное занятие в виде собеседования преподавателя и обучающегося 	 Вопросы по темам (разделам) дисциплины 	
Эссе, рефераты, доклады, 
сообщения
	Средство контроля способности работы с информацией, ее анализа, структурирования, формирования выводов и рекомендаций	Комплект тем 	
 Деловая и (или) ролевая игра 	 Совместная деятельность группы обучающихся и преподавателя под управлением преподавателя с целью решения учебных и профессионально-ориентированных задач путем игрового моделирования реальной проблемной ситуации. Позволяет оценивать умение анализировать и решать типичные профессиональные задачи 	 Тема (проблема) концепция, роли и ожидаемый результат по каждой игре 	 
 Кейс задача 	 Проблемное задание, в котором обучаемому предлагают осмыслить реальную профессионально-ориентированную ситуацию, необходимую для решения данной проблемы 	 Задания для решения кейс задачи 	 
 Круглый стол, дискуссия, 
полемика,
 диспут,
 дебаты 	 Оценочные средства, позволяющие включить обучающихся в процесс обсуждения спорного вопроса, проблемы и оценить их умение аргументировать собственную точку зрения 	 Перечень дискуссионных тем для проведения круглого стола, дискуссии, полемики, диспута, дебатов 	 
 Портфолио 	 Целевая подборка работ обучающегося, раскрывающая его индивидуальные образовательные достижения 	 Структура портфолио 	 
 Проект 	 Конечный продукт, получаемый в результате планирования и выполнения комплекса учебных и исследовательских заданий. Позволяет оценить умения обучающихся самостоятельно конструировать свои знания в процессе решения практических задач и проблем, ориентироваться в информационном пространстве и уровень сформированности аналитических, исследовательских навыков, навыков практического и творческого мышления. Может выполняться в индивидуальном порядке или группой обучающихся 	 Темы групповых и (или) индивидуальных проектов 	 
 Рабочая тетрадь 	 Дидактический комплекс, предназначенный для самостоятельной работы обучающегося и позволяющий оценивать уровень освоения им учебного материала 	 Образец рабочей тетради 	 

Макет оформления комплекта заданий для контрольной работы

Кафедра ИБМ-2 "Экономика и организация производства"
Комплект заданий для контрольной работы 1
по дисциплине "Организационно-экономическое моделирование"
Тема "Управление запасами". …………………………………….…………………………………………….…...….
Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 1

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 1 (т / день),
	платы за доставку g = 18000 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 100 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 2

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 10 (т / день),
	платы за доставку g = 2000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

____________________________________________________________
Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 3

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 5 (т / день),
	платы за доставку g = 900 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 15 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 4

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 2 (т / день),
	платы за доставку g = 1000 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 25 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 5

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 5 (т / день),
	платы за доставку g = 10000 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 50 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 6

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 3 (т / день),
	платы за доставку g = 10000 (руб.),
	платы за хранение s = 600 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 9 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

____________________________________________________________
Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 7

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 1 (т / день),
	платы за доставку g = 450 (руб.),
	платы за хранение s = 4 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 25 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 8

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 1 (т / день),
	платы за доставку g = 500 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 15 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

____________________________________________________________
Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 9

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 1 (т / день),
	платы за доставку g = 1125 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 40 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 10

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 1 (т / день),
	платы за доставку g = 2000 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 50 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 11

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 7 (т / день),
	платы за доставку g = 1000 (руб.),
	платы за хранение s = 35 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 10 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 12

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 4 (т / день),
	платы за доставку g = 2000 (руб.),
	платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 25 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

 Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 13

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 6 (т / день),
	платы за доставку g = 75 (руб.),
	платы за хранение s = 1 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 12 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 14

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 8 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 200 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 6 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 15

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 9 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 16

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 15 (т / день),
	платы за доставку g = 3000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 17

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 30 (т / день),
	платы за доставку g = 2000 (руб.),
	платы за хранение s = 150 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 3 дня в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 18

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 7 (т / день),
	платы за доставку g = 1000 (руб.),
	платы за хранение s = 35 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 8 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 19

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 9 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 20

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 15 (т / день),
	платы за доставку g = 3000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 21

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 9 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 22

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 15 (т / день),
	платы за доставку g = 3000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 23

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 9 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

 Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 24

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 15 (т / день),
	платы за доставку g = 3000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 25

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 9 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 26

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 15 (т / день),
	платы за доставку g = 3000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Научно-учебный комплекс  ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 27

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 9 (т / день),
	платы за доставку g = 5000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 
____________________________________________________________

Научно-учебный комплекс ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана
____________________________________________________________

ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
 
Контрольная работа по теме «Управление запасами»

Вариант 28

1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
	интенсивности спроса  = 15 (т / день),
	платы за доставку g = 3000 (руб.),
	платы за хранение s = 100 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня. 

2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 5 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом. 

Контрольная работа 3

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 1

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1			
2			
3			
4			

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 2

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	2	54	
2	0	5	
3	7	12	
4	5	17	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 3

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	1	45	
2	10	0	
3	15	58	
4	5	99	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 4

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	10	2	
2	-1	70	
3	0	77	
4	-10	6	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 5

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	23	2	
2	10	7	
3	25	3	
4	37	6	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 6

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	3	20	
2	1	7	
3	5	3	
4	7	6	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 7

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	13	2	
2	21	7	
3	5	3	
4	7	6	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 8

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	131	2	
2	21	7	
3	59	32	
4	7	6	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 9

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	33	2	
2	21	70	
3	59	32	
4	7	6	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Фамилия, ИО магистранта ___________________________________________ 
Группа ИБМ _______

Курс «Организационно-экономическое моделирование»

Контрольная работа (тест) № 3
 по теме "Теория измерений и анализ данных"

Вариант 10

Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.

1. Номера телефонов измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
2. Оценки знаний измерены в шкале 
А) интервалов; 
Б) наименований; 
В) порядковой. 
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое; 
Б) медиану, 
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, можно вычислять:
А) среднее гармоническое; 
Б) среднее арифметическое; 
В) среднее геометрическое.

5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

i	X(i)	Y(i)	
1	33	2	
2	1	7	
3	9	3	
4	7	6	

Кафедра ИБМ-2 "Экономика и организация производства"
Комплект заданий для контрольной работы 5
по дисциплине "Организационно-экономическое моделирование"
Тема "Анализ упорядочений".
Вариант  7   

Эксперты	Упорядочения	
1	 7 < 6 <5 <4 < 3 < 2 < 1	
2	 6 < 7 < 5 < 3 < 4 < 2 < 1	
3	5 < (6, 7) < (4, 3) < 1 < 2	
4	4 < 6 < 7 < 5 < 1 <2 < 3	
5	(6, 7) < 5 < (3, 4) <1 < 2	
6	4 < 1 < 6 < 7 < 5 < 3 < 2	
7	4 < 7 < 6 < (5,3) < (1, 2)	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Вариант 30  

Эксперты	Упорядочения	
1	3< 7 < 2 < 5 < 6 < 4 < 1	
2	7 < (2, 3) < 4 < 5 < 6 < 1 	
3	2 < 7 < 3 < 6 < 5 < 1 < 4	
4	3 < 2 <  7 < 6 < 5 < 1 < 4 	
5	2 < 3 < (5, 7) < 6 <  4 < 1	
6	5 < 3 < 2 < 6 < 7 < (1, 4)	
7	2 < 3 < 7 < 6 < 4 < 1 < 5	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Вариант  17

Эксперты	Упорядочения	
1	1 < 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7	
2	2 < 3 < (1, 4)  < (5, 6,7) 	
3	1 < 3 < 2 < 5 < 4 < 7 < 6	
4	(1, 3) < 5 < 4 < 2 < 6 < 7	
5	(1, 2) < (3, 4) < 5 < 6 < 7	
6	1 < 2 < 4 < 3 < 6 < 5 < 7	
7	2 < 4 < 3 < 6 < 5 < 7 < 1	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
Вариант 8

Эксперты	Упорядочения	
1	1 < (2, 3) < 4 < 5 < (6, 7)	
2	2 < 3 < 1 < 5  < 6 < 4 < 7 	
3	1 < 2 < (3, 4) < 6 <  7 < 5	
4	3 < (1, 2) < 4 < (5, 6) < 7	
5	1 < 3 < 2 < 4 < 6 < 7 < 5	
6	2 < 4 < 3 < (1, 5) < 7 < 6	
7	(1, 3) < 2 < 4 < 6 < 5 < 7 	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
___________________________________________________________
Вариант 14  

Эксперты	Упорядочения	
1	1 < 3 < 2 < 4 < 7 < 6 < 5	
2	4 < 1 < 7 < 5 < 3 < 2 < 6 	
3	6 < 1 < 7 < 2 < 3 < 4 < 5	
4	3 < 2 < 1 < 4 < 5 < 6 < 7 	
5	1 < 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7	
6	4 < 2 < 3 < 1 < 6 < 7 < 5	
7	2 < 3 < 4 < 5 < 1 < 6 < 7	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
___________________________________________________________
Вариант  2

Эксперты	Упорядочения	
1	6 < 3 < 1 < 2 < (5, 7) < 4	
2	1 < 2 < (6, 7) < 3  < 5 < 4  	
3	(3, 6) < 1 < 2 < 4 < 5 < 7 	
4	2 < 3 < 1 < 5 < 6 < 7 < 4	
5	3 < 2 < 1 < 5 < 6 < 7 < 4	
6	5 < (6, 7) < 4 < 3 < 2 < 1	
7	3 < 2 < 1 < 6 < 7 < 5 < 4	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Вариант 1

Эксперты	Упорядочения	
1	1 < (2, 4) < 5 < 3 < (6, 7)	
2	2 < 3 < (1, 5) < (4, 6, 7) 	
3	4 < 1 < 5 < 2 < 6 < 7 < 3	
4	5 < 1 < 3 < (2, 4) < 7 < 6 	
5	1 < 2 < 5 < 4 < 6 < 3 < 7	
6	3 < (1, 2) < 5 < 4 < 6 < 7	
7	5 < 1 < 6 < 7 < 4 < (2, 3)	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
___________________________________________________________ 

Вариант 11
Эксперты	Упорядочения	
1	2 < 3 < 6 < 7 < 1 < 4 < 5	
2	3 < (2, 6) < 7< (1, 5)< 4	
3	2 < 3 < 7 < 1 < 6 < (4, 5)	
4	6 < (3, 7) < 2 < 5 < 4 <1	
5	2 < 3 < (6,7) <  4 < 1 <5	
6	(2, 3) < 1 < 6 < 4 < 5 <7	
7	3 < 6 < 2 < 1 < 4 < 5 < 7	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
___________________________________________________________ 
Вариант 31

Эксперты	Упорядочения	
1	3 < {2, 4} < 5 < 1 < {6, 7}	
2	2 < 3 < {1, 5} < {4, 6, 7} 	
3	6 < 1 < 5 < 2 < 4 < 7 < 3	
4	5 < 1 < 3 < {2, 4} < 7 < 6 	
5	7 < 2 < 5 < 4 < 6 < 3 < 1	
6	3 < {1, 2} < 5 < 4 < 6 < 7	
7	6 < 1 < 5 < 7 < 4 < {2, 3}	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам;
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Вариант 34
Эксперты	Упорядочения	
1	6 < 3 < 2< 7 < 1 < {4, 5}	
2	3 < {2, 6} < 7< {1, 5}< 4	
3	2 < 3 < 7 < 4 < 6 < {1, 5}	
4	6 < {3, 7, 2} < 5 < 4 <1	
5	7 < 3 < {2,6} < 4 < 1 <5	
6	{2, 3} < 7 < 6 < 4 < 5 <1	
7	3 < 6 < 2 < 1 < 4 < 5 < 7	
Найти:
1) упорядочение по средним рангам;
2) упорядочение по медианам; 
3) согласующую их кластеризованную ранжировку.
___________________________________________________________
Кафедра ИБМ-2 "Экономика и организация производства"
Комплект заданий для контрольной работы 6
по дисциплине "Организационно-экономическое моделирование"
Тема "Построение обобщенного критерия".

Фамилия, ИО магистранта __________________________Группа ИБМ ______

Вариант 1

	По данным таблицы рассчитайте оценки объектов экспертизы
	1) по сумме баллов и 
	2) по взвешенной сумме баллов, 
заполните две заключительные строки в таблице, на их основе постройте кластеризованные ранжировки (упорядочения) объектов экспертизы 
	3) по сумме баллов и 
	4) по взвешенной сумме баллов, а также 
	5) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Оценки фактов при выборе места работы
№ п/п	Факторы	МГТУ им. Н.Э.
Баумана	Крупное предпри-ятие	Малое предпри-ятие	Зарубежная фирма	Веса факто-ров	
1	Оплата труда	1	5	10	9	0,262	
2	Перспективы роста	10	7	1	2	0,229	
3	Устойчивость	10	9	3	4	0,164	
4	Начальство	8	6	4	2	0,086	
5	Коллектив	9	7	2	1	0,064	
6	Криминал	10	8	1	2	0,030	
7	Режим	10	4	7	1	0,111	
8	Время на дорогу	5	3	10	7	0,053	
9	Сумма баллов						
10	Сумма баллов с весами						

Фамилия, ИО магистранта __________________________Группа ИБМ ______

Вариант 2

	По данным таблицы рассчитайте оценки объектов экспертизы
	1) по сумме баллов и 
	2) по взвешенной сумме баллов, 
заполните две заключительные строки в таблице, на их основе постройте кластеризованные ранжировки (упорядочения) объектов экспертизы 
	3) по сумме баллов и 
	4) по взвешенной сумме баллов, а также 
	5) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Оценки фактов при выборе места работы
№ п/п	Факторы	МГТУ им. Н.Э.
Баумана	Крупное предпри-ятие	Малое предпри-ятие	Зарубежная фирма	Веса факто-ров	
1	Оплата труда	1	5	9	10	0,76	
2	Перспективы роста	10	7	1	2	0,74	
3	Начальство	8	6	4	2	0,40	
4	Коллектив	9	7	2	1	0,33	
5	Время на дорогу	5	3	10	7	0,27	
6	Интерес	10	3	1	8	0,5	
9	Сумма баллов						
10	Сумма баллов с весами						

Фамилия, ИО магистранта __________________________Группа ИБМ ______

Вариант 3

	По данным таблицы рассчитайте оценки объектов экспертизы
	1) по сумме баллов и 
	2) по взвешенной сумме баллов, 
заполните две заключительные строки в таблице, на их основе постройте кластеризованные ранжировки (упорядочения) объектов экспертизы 
	3) по сумме баллов и 
	4) по взвешенной сумме баллов, а также 
	5) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Оценки фактов при выборе места работы
№ п/п	Факторы	МГТУ им. Н.Э.
Баумана	Крупное предпри-ятие	Малое предпри-ятие	Зарубежная фирма	Веса факто-ров	
1	Оплата труда	1	5	10	9	32	
2	Перспективы роста	10	7	1	2	19	
3	Устойчивость	10	9	3	4	16	
4	Начальство	8	6	4	2	5,5	
5	Коллектив	9	7	2	1	5,5	
6	Криминал	10	4	1	6	5,5	
7	Режим	10	4	7	1	5,5	
8	Время на дорогу	5	3	10	7	5,5	
9	Соц. пакет	2	6	2	10	5,5	
10	Сумма баллов						
11	Сумма баллов с весами						

Фамилия, ИО магистранта __________________________Группа ИБМ ______

Вариант 4

	По данным таблицы рассчитайте оценки объектов экспертизы
	1) по сумме баллов и 
	2) по взвешенной сумме баллов, 
заполните две заключительные строки в таблице, на их основе постройте кластеризованные ранжировки (упорядочения) объектов экспертизы 
	3) по сумме баллов и 
	4) по взвешенной сумме баллов, 
а также 
	5) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Оценки фактов при выборе места работы
№ п/п	Факторы	МГТУ им. Н.Э.
Баумана	Крупное предпри-ятие	Малое предпри-ятие	Зарубежная фирма	Веса факто-ров	
1	Оплата труда	1	5	9	10	0,29	
2	Перспективы роста	10	7	1	2	0,25	
3	Устойчивость	10	9	3	4	0,12	
4	Режим	10	4	7	1	0,09	
5	Время на дорогу	5	3	10	7	0,13	
6	Соц. пакет	5	10	1	7	0,06	
7	Вредность	10	1	4	6	0,10	
10	Сумма баллов						
11	Сумма баллов с весами						

Фамилия, ИО магистранта __________________________Группа ИБМ ______

Вариант 5

	По данным таблицы рассчитайте оценки объектов экспертизы
	1) по сумме баллов и 
	2) по взвешенной сумме баллов, 
заполните две заключительные строки в таблице, на их основе постройте кластеризованные ранжировки (упорядочения) объектов экспертизы 
	3) по сумме баллов и 
	4) по взвешенной сумме баллов, 
а также 
	5) согласующую их кластеризованную ранжировку.

Оценки фактов при выборе места работы
№ п/п	Факторы	МГТУ им. Н.Э.
Баумана	Крупное предпри-ятие	Малое предпри-ятие	Зарубежная фирма	Веса факто-ров	
1	Оплата труда	1	5	9	10	0,28	
2	Перспективы роста	10	7	1	2	0,22	
3	Устойчивость	10	9	3	4	0,12	
4	Начальство	8	6	4	2	0,12	
5	Коллектив	9	7	2	1	0,08	
6	Криминал	10	8	1	2	0,05	
7	Режим	10	4	7	1	0,045	
8	Время на дорогу	5	3	10	7	0,045	
10	Сумма баллов						
11	Сумма баллов с весами						

Кафедра ИБМ-2 "Экономика и организация производства"
Комплект заданий для контрольной работы 7
по дисциплине "Организационно-экономическое моделирование"
Тема "Статистика объектов нечисловой природы".

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 1. 

Задана выборка:
333	227	112	227	339	442	447	448	550	332	
111	220	330	331	222	118	117	225	228	229	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,7, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,9. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 2. 

Задана выборка:
33	27	12	27	39	42	47	44	54	32	
11	22	30	-3	-4	32	45	48	49	50	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,65, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,79. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 3. 

Задана выборка:
333	227	112	227	339	442	447	448	550	332	
-2	99	333	117	224	221	113	222	227	330	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,68, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,75. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 4. 

Задана выборка:
111	220	330	331	222	118	117	225	228	229	
1105	1106	27	103	104	22	27	29	30	42	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,58, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,70. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 5. 

Задана выборка:
111	220	330	331	222	118	117	225	228	229	
12	17	23	20	21	10	13	17	25	29	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,78, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,70. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 6. 

Задана выборка:
111	220	330	331	222	118	117	225	228	229	
12	17	10	22	33	452	13	27	23	20	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,75, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,92. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 7. 

Задана выборка:
111	220	330	331	222	118	117	225	228	229	
12	17	10	22	33	452	13	27	23	20	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,66, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,90. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 8. 

Задана выборка:
111	220	330	331	222	118	117	225	228	229	
11	22	70	-3	-4	332	445	448	449	550	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,57, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,84. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 9. 

Задана выборка:
11	22	00	--3	--4	332	445	448	449	550	
-3	-4	-8	-9	-10	313	65	87	-10	-20	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,67, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,75. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 10. 

Задана выборка:
11	22	00	--3	--4	332	445	448	449	550	
-3	-4	-8	-9	-10	313	65	87	-10	-20	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,68, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,88. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 11. 

Задана выборка:
15	217	332	30	21	13	18	29	213	27	
11	22	03	-10	-0	32	44	47	48	59	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,59, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,73. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 12. 

Задана выборка:
65	71	67	73	68	72	67	70	78	74	
73	75	77	64	69	66	81	72	53	57	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,64, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,86. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 13. 

Задана выборка:
37	159	58	41	182	72	42	176	73	40	
58	122	339	63	133	373	62	138	365	72	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,55, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,87. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 13. 

Задана выборка:
137	377	64	144	375	141	70	552	50	57	
65	67	580	54	56	478	51	58	458	59	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,62, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,77. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 14. 

Задана выборка:
577	548	575	573	519	506	530	443	555	502	
454	566	522	599	554	548	588	537	550	559	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,69, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,87. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 15. 

Задана выборка:
324	296	313	323	312	321	322	301	337	324	
3101	328	312	318	327	315	319	317	3209	334	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,56, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,79. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 16. 

Задана выборка:
316	251	278	268	273	280	244	243	269	255	
229	252	257	309	258	290	291	274	245	292	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,61, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,92. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

Факультет «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана 

Курс проф. А.И. Орлова "Организационно-экономическое моделирование"

Фамилия, ИО магистранта _________________________
Группа ИБМ _______

Контрольная работа 7
по теме "Статистика объектов нечисловой природы" 

Вариант 17. 

Задана выборка:
291	218	252	279	254	300	299	286	208	244	
329	169	115	123	250	131	110	137	205	142	
	1. Построить эмпирическую функцию распределения (по данным верхней строки).
	2. Построить эмпирическое среднее для выборки, приведенной в двух строках, как интервал между левой и правой медианой. 
	3. Рассмотрим алгоритм дискриминации на 2 класса. Даны обучающие выборки. Частота правильной дискриминации для обучающей выборки, взятой из первого класса, равна 0,82, а для выборки, взятой из второго класса, равна 0,96. Рассчитать прогностическую силу для этого алгоритма.

	Таблица стандартного нормального распределения:
	0.00	0.01	0.02	0.03	0.04	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	
0.0	0.5000	0.5040	0.5080	0.5120	0.5160	0.5199	0.5239	0.5279	0.5319	0.5359	
0.1	0.5398	0.5438	0.5478	0.5517	0.5557	0.5596	0.5636	0.5675	0.5714	0.5753	
0.2	0.5793	0.5832	0.5871	0.5910	0.5948	0.5987	0.6026	0.6064	0.6103	0.6141	
0.3	0.6179	0.6217	0.6255	0.6293	0.6331	0.6368	0.6406	0.6443	0.6480	0.6517	
0.4	0.6554	0.6591	0.6628	0.6664	0.6700	0.6736	0.6772	0.6808	0.6844	0.6879	
0.5	0.6915	0.6950	0.6985	0.7019	0.7054	0.7088	0.7123	0.7157	0.7190	0.7224	
0.6	0.7257	0.7291	0.7324	0.7357	0.7389	0.7422	0.7454	0.7486	0.7517	0.7549	
0.7	0.7580	0.7611	0.7642	0.7673	0.7704	0.7734	0.7764	0.7794	0.7823	0.7852	
0.8	0.7881	0.7910	0.7939	0.7967	0.7995	0.8023	0.8051	0.8078	0.8106	0.8133	
0.9	0.8159	0.8186	0.8212	0.8238	0.8264	0.8289	0.8315	0.8340	0.8365	0.8389	
1.0	0.8413	0.8438	0.8461	0.8485	0.8508	0.8531	0.8554	0.8577	0.8599	0.8621	
1.1	0.8643	0.8665	0.8686	0.8708	0.8729	0.8749	0.8770	0.8790	0.8810	0.8830	
1.2	0.8849	0.8869	0.8888	0.8907	0.8925	0.8944	0.8962	0.8980	0.8997	0.9015	
1.3	0.9032	0.9049	0.9066	0.9082	0.9099	0.9115	0.9131	0.9147	0.9162	0.9177	
1.4	0.9192	0.9207	0.9222	0.9236	0.9251	0.9265	0.9279	0.9292	0.9306	0.9319	
1.5	0.9332	0.9345	0.9357	0.9370	0.9382	0.9394	0.9406	0.9418	0.9429	0.9441	
1.6	0.9452	0.9463	0.9474	0.9484	0.9495	0.9505	0.9515	0.9525	0.9535	0.9545	
1.7	0.9554	0.9564	0.9573	0.9582	0.9591	0.9599	0.9608	0.9616	0.9625	0.9633	
1.8	0.9641	0.9649	0.9656	0.9664	0.9671	0.9678	0.9686	0.9693	0.9699	0.9706	
1.9	0.9713	0.9719	0.9726	0.9732	0.9738	0.9744	0.9750	0.9756	0.9761	0.9767	

4.2. Процедуры оценивания знаний, умений, навыков, формы и организация текущего контроля и промежуточной аттестации обучающихся 

Текущий   контроль и промежуточная аттестации студентов в Университете ведется в соответствии со стандартом менеджмента качества "Текущий контроль успеваемости и промежуточная аттестация студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана" на  основе рейтинговой системы.

Текущий контроль успеваемости 
Для повышения эффективности текущего контроля и последующей промежуточной аттестации студентов осуществляется структурирование каждой дисциплины на модули, проводится регулярная оценка знаний, умений и компетенций студентов, а также формирование рейтинга студентов в течение семестра и всего периода обучения с учетом результатов их промежуточной аттестации по конкретным дисциплинам.
Каждая дисциплина в семестре делится на модули учебной дисциплины (2-4, включая экзамен) в соответствии с программой дисциплины. Каждый модуль учебной дисциплины включает в себя изучение законченного раздела, части дисциплины.
Основными видами контроля знаний, умений и навыков в течение каждого модуля учебной дисциплины являются защиты лабораторных работ, домашних заданий, контрольные работы, рубежные контроли и т.п.
Текущий контроль по модулю учебной дисциплины осуществляется по графику учебного процесса. Сроки контрольных мероприятий (КМ) и сроки подведения итогов по модулям учебной дисциплины отображаются в рабочих учебных планах на семестр (отрезках). 	Студент должен выполнить все контрольные мероприятия, предусмотренные в модуле учебной дисциплины к указанному сроку, после чего преподаватель проставляет балльные оценки, набранные студентом по результатам текущего контроля модуля учебной дисциплины в ЭУ. 
Контрольное мероприятие считается выполненным, если за него студент получил оценку в баллах, не ниже минимальной оценки, установленной программой дисциплины по данному мероприятию.
Студенты, не сдавшие контрольное мероприятие в установленный срок, продолжают работать над ним в соответствие с порядком, принятым кафедрой.  
Промежуточная аттестация
Формами промежуточной аттестации являются зачет и экзамен.
Формы промежуточной аттестации, порядок начисления баллов и фонды оценочных средств для промежуточной аттестации разрабатываются кафедрой, исходя из специфики дисциплины, оформляются в виде приложений к учебной программе и утверждаются в установленном порядке, после чего размещаются в комплекте материалов учебно-методического обеспечения дисциплины.
Зачет 
В рамках рейтинговой системы контроля успеваемости студентов, зачет по дисциплине формируется набором в течение семестра суммы баллов, заданной в программе дисциплины, и при выполнении им всех контрольных мероприятий, предусмотренных программой дисциплины. 
Зачет по курсовому проекту (работе) проставляется по результатам защиты студентами курсового проекта (работы), как правило, перед комиссией, назначенной кафедрой.
Зачет по производственной практике проставляется на основе результатов защиты студентом отчета о выполненной работе с учетом мнения руководителя практики от предприятия.
Экзамен 
В рамках рейтинговой системы контроля успеваемости студентов, семестровая составляющая балльной оценки по дисциплине формируется при наборе заданной в программе дисциплины суммы баллов, получаемых студентом при текущем контроле в процессе освоения модулей учебной дисциплины в течение семестра.

!

Экзаменационную составляющую балльной оценки студент может набрать по итогам промежуточной аттестации в форме экзамена по дисциплине во время экзаменационной сессии. По решению кафедры и при соответствующем построении учебного графика дисциплины экзаменационная составляющая может быть сформирована в течение учебного времени семестра. При этом экзаменационная сессия может использоваться для сдачи задолженностей по контрольным мероприятиям или для повышения семестровой составляющей оценки по учебной дисциплине.
Вопросы для контроля ключевых, базовых знаний, умений и навыков по дисциплине должны формулироваться ведущими преподавателями по дисциплине, утверждаться заведующим кафедрой и вноситься в программу дисциплины. Контрольные вопросы для проверки ключевых базовых знаний, умений и навыков по дисциплине должны обеспечивать возможность объективной независимой оценки знаний, умений и навыков, приобретенных студентом.
Экзамены проводятся, как правило, в письменной форме по билетам, составленным из вопросов, внесенных в программу дисциплины.  На устном экзамене все дополнительные вопросы, возникающие у экзаменатора должны фиксироваться на экзаменационных листах. Кафедры, обучающие студентов с ограниченными возможностями, учитывают рекомендации ГУИМЦ.
На экзамен выделяется 30 баллов из 100. Количество вопросов и задач в билете не может превышать количество модулей учебной дисциплины в текущем семестре. Каждый вопрос и каждая задача билета оцениваются в баллах, количество которых указывается в билете. Содержание билетов доводят до студентов на консультации перед экзаменом. Экзамен считается сданным, если за него студент получил в сумме не менее 15 баллов. 	Студент, получивший меньший балл признаётся не прошедшим промежуточную аттестацию по данной учебной дисциплине и в зачётной ведомости ему проставляется оценка «неудовлетворительно»
Сумма баллов по всем модулям учебной дисциплины образует рейтинговую оценку по дисциплине за семестр.
	Студент, выполнивший все предусмотренные учебным планом задания и сдавший все контрольные мероприятия, получает итоговую оценку по дисциплине за семестр в соответствии со шкалой:

Рейтинг	Оценка на экзамене, дифференцированном зачёте	Оценка на зачете	
90 – 100	отлично	зачет	
75 - 89	хорошо	зачет	
60 – 74	удовлетворительно	зачет	
0 – 59	неудовлетворительно	незачет	

При наборе студентом по результатам текущего контроля по дисциплине 60 и более баллов, при обязательной сдаче им всех предусмотренных в программе контрольных мероприятий, ему, если не предусмотрена промежуточная аттестация по дисциплине в форме экзамена или защиты курсового проекта (работы) или практики, выставляется «зачет» или соответствующая набранным баллам оценка.

	Рейтинг по дисциплине
Рейтинг студента по дисциплине за семестр определяется как сумма баллов, полученных им за все модули учебной дисциплины, и баллов за промежуточную аттестацию. Максимальное количество баллов за дисциплину в семестре устанавливается равным 100. При наличии в учебном плане экзамена по дисциплине, студент может набрать за работу в семестре максимально 70 баллов и дополнительно 30 баллов – по результатам промежуточной аттестации в форме экзамена.
При отсутствии экзамена студенту выставляется его рейтинг по дисциплине (зачет или оценка) в соответствии с набранными им в течение семестра баллами.

Экзаменационные билеты

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 1
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Основные понятия организационно-экономическом моделирования.

2. Эмпирическое и теоретическое среднее, закон больших чисел. Пример: эмпирическое среднее для числовой выборки как интервал между левой и правой медианой. 

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 2
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Классическая модель управления запасами. Три этапа теоретического решения задачи оптимизации. Четыре шага алгоритма расчетов. Пример расчета оптимального плана. Отклонение издержек в плане Вильсона от издержек в оптимальном плане.

2. Ранговая статистика. Состоятельные критерии Смирнова и омега-квадрат для проверки однородности двух независимых выборок.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 3
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Проблема горизонта планирования. Асимптотически оптимальный план. Теорема о том, что план Вильсона асимптотически оптимален. График превышения средних издержек плана Вильсона над оптимальным планом.

2. Аристотель - основоположник экономической теории. Экономика и хрематистика. Цель экономической деятельности - удовлетворение потребностей.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 4
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Влияние на средние издержки (за целое число периодов) отклонений от оптимального объема партии (точная и приближенная формулы). Влияние неопределенностей параметров классической модели управления запасами на объем поставки. 

2. Основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. Возможность глобальной оптимизации (Cockshott W. Paul and Cottrell Allin F.).

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 5
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Принцип уравнивания погрешностей. Пример практического применения классической модели управления запасами.

2. Проблемы построения обобщенного критерия (рейтинга). Деловая игры "Таня Смирнова выбирает место работы". Расширение и сужение множества факторов. Оценка весовых коэффициентов. Различные виды рейтингов.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 6
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Система моделей управления запасами. Модель с дефицитом. Теоретическое решение задачи оптимизации. Алгоритм нахождения оптимального плана. Система моделей на основе модели Вильсона. Двухуровневая модель управления запасами.

2. Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 7
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Четыре аналитических подхода к принятию решений в условиях неопределенности: пессимистический, оптимистический, средней выгоды, минимизации максимальной упущенной выгоды. Три подхода практических работников. Проблемы голосования экспертов.

2. Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 8
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Математические, реальные и компьютерные числа. Погрешности измерений и вычислений. Методологическая несостоятельность Росстата. Анализ двух равносильных формул для выборочной дисперсии с точки зрения точности вычислений.

2. Ранговая статистика. Состоятельные критерии Смирнова и омега-квадрат для проверки однородности двух независимых выборок.

3. Задача
	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 9
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.

2. Демографические прогнозы в экономике.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 10
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Недопустимость использования среднего арифметического для усреднения данных, измеренных в порядковой шкале. Различные виды средних величин. Средние степенные и структурные средние. Средние по Коши и средние по Колмогорову, их частные виды. Средняя заработная плата для условного предприятия. Описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале, в шкалах интервалов и отношений.

2. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 11
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Применение статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные. Коэффициент линейной корреляции Пирсона и его использование в шкале интервалов. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена и его использование в порядковой шкале.

2. Роль методологии в новой парадигме организационно-экономического моделирования. Математическая теория рейтингов

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 12
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Краткая история статистических методов. Четыре этапа развития статистики (описательная, параметрическая, непараметрическая, нечисловая). Четыре области (по видам данных). Три основные задачи (описание данных, оценивание, проверка гипотез). Пять точек роста: непараметрика, информационные технологии (бутстреп), устойчивость, статистика интервальных данных, нечисловая статистика. 

2. Основные понятия теории классификации в составе организационно-экономического моделирования.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 13
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Новая парадигма организационно-экономического моделирования. Сравнение старой и новой парадигм организационно-экономического моделирования.

2. Эмпирическое и теоретическое среднее, закон больших чисел. Пример: эмпирическое среднее для числовой выборки как интервал между левой и правой медианой. 

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 14
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Роль методологии в новой парадигме организационно-экономического моделирования. Математическая теория рейтингов.

2. Теория классификации. Непараметрические методы диагностики. Классификация на основе рейтингов. Примеры: заемщики; скрининг при медицинском обследовании лиц с вредными условиями труда. Прогностическая сила алгоритма диагностики - критерий его качества.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 15
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Аристотель - основоположник экономической теории. Экономика и хрематистика. Цель экономической деятельности - удовлетворение потребностей.

2. Классическая модель управления запасами. Три этапа теоретического решения задачи оптимизации. Четыре шага алгоритма расчетов. Пример расчета оптимального плана. Отклонение издержек в плане Вильсона от издержек в оптимальном плане.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 16
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. Возможность глобальной оптимизации (Cockshott W. Paul and Cottrell Allin F.).

2. Четыре аналитических подхода к принятию решений в условиях неопределенности: пессимистический, оптимистический, средней выгоды, минимизации максимальной упущенной выгоды. Три подхода практических работников. Проблемы голосования экспертов.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 17
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Влияние информационно-коммуникационных технологий на хозяйственную деятельность. ОГАС В.М. Глушкова и КИБЕРСИН Ст. Бира.  Развитие информационно-коммуникационных технологий и выявление потребностей. Принятие решений на основе сетей экспертов.

2. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 18
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов (деловая игра). Цели согласования кластеризованных ранжировок.

2. Новая парадигма организационно-экономического моделирования. Сравнение старой и новой парадигм организационно-экономического моделирования.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 19
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.

2. Влияние информационно-коммуникационных технологий на хозяйственную деятельность. ОГАС В.М. Глушкова и КИБЕРСИН Ст. Бира.  Развитие информационно-коммуникационных технологий и выявление потребностей. Принятие решений на основе сетей экспертов.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 20
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Основные понятия теории классификации в составе организационно-экономического моделирования.

2. Методы построения новой статистической хронологии на основе нечисловой статистики (введения показателей различия и применения алгоритмов кластер-анализа). Основные черты реконструкции истории новой статистической хронологии. Её значение для организации современного хозяйства.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 21
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Методы построения новой статистической хронологии на основе нечисловой статистики (введения показателей различия и применения алгоритмов кластер-анализа). Основные черты реконструкции истории новой статистической хронологии. Её значение для организации современного хозяйства. 

2. Новая парадигма организационно-экономического моделирования. Сравнение старой и новой парадигм организационно-экономического моделирования.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 22
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Проблемы построения обобщенного критерия (рейтинга). Деловая игры "Таня Смирнова выбирает место работы". Расширение и сужение множества факторов. Оценка весовых коэффициентов. Различные виды рейтингов.

2. Применение статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные. Коэффициент линейной корреляции Пирсона и его использование в шкале интервалов. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена и его использование в порядковой шкале.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 23
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.

2. Недопустимость использования среднего арифметического для усреднения данных, измеренных в порядковой шкале. Различные виды средних величин. Средние степенные и структурные средние. Средние по Коши и по Колмогорову, их частные виды. Средняя заработная плата для условного предприятия. Описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах порядка, интервалов и отношений.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 24
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.

2. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 25
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Демографические прогнозы в экономике.

2. Краткая история статистических методов. Четыре этапа развития статистики (описательная, параметрическая, непараметрическая, нечисловая). Четыре области (по видам данных). Три основные задачи (описание данных, оценивание, проверка гипотез). Пять точек роста: непараметрика, информационные технологии (бутстреп), устойчивость, статистика интервальных данных, нечисловая статистика. 

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 26
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Ранговая статистика. Состоятельные критерии Смирнова и омега-квадрат для проверки однородности двух независимых выборок.

2. Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов (деловая игра). Цели согласования кластеризованных ранжировок.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 27
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Эмпирическое и теоретическое среднее, закон больших чисел. Пример: эмпирическое среднее для числовой выборки как интервал между левой и правой медианой. 

2. Недопустимость использования среднего арифметического для усреднения данных, измеренных в порядковой шкале. Различные виды средних величин. Средние степенные и структурные средние. Средние по Коши и средние по Колмогорову, их частные виды. Средняя заработная плата для условного предприятия. Описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале, в шкалах интервалов и отношений.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 28
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Теория классификации. Непараметрические методы диагностики. Классификация на основе рейтингов. Примеры: заемщики; скрининг при медицинском обследовании лиц с вредными условиями труда. Прогностическая сила алгоритма диагностики - критерий его качества.

2. Новая парадигма организационно-экономического моделирования. Сравнение старой и новой парадигм организационно-экономического моделирования.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 29
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Что такое методология? Влияние методологии на последствия принятия решений. Пример: всегда ли нужен выходной контроль качества продукции. Пример: всегда ли мотивация является материальной? Пирамида потребностей Маслоу.

2. Проблемы построения обобщенного критерия (рейтинга). Деловая игры "Таня Смирнова выбирает  место работы". Расширение и сужение множества факторов. Оценка весовых коэффициентов. Различные виды рейтингов.

3. Задача.	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
 «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
 (национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Научно-учебный комплекс «Инженерный бизнес и менеджмент»

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ2)	

Направление подготовки «27.04.06 Организация и управление наукоемкими производствами»,

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЙ БИЛЕТ № 30
по дисциплине «Организационно-экономическое моделирование»

1. Глобальные экологические проблемы. Противоречие между ограниченностью ресурсов и экспоненциальным ростом экономики. Пределы роста. Необходимость ограничения потребностей.

2. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.

3. Задача	
Билет рассмотрен и утвержден на заседании кафедры 15 декабря 2016 года.
                                                                        Зав. кафедрой ИБМ2                               С.Г. Фалько	

ЛИСТ ВНЕСЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ И ДОПОЛНЕНИЙ

Номер изменения, дата внесения изменения, номер страницы для внесения изменений
	
БЫЛО:

	СТАЛО:

	
Основание:
	
Подпись лица, ответственного за внесение изменений