C — Цена в млн. долларах; D — Срок разрешения на строительство; T1 — Время между обращением за разрешением и получением разрешения на строительство. T2 — Время между получением оперативной лицензии и разрешением на строительство. S — Номинальная мощность электростанции, Мвт.
Определить, какой из приведенных параметров оказывает большее влияние на стоимость, для этого оценить коэффициент корреляции r, который определяется по формуле:
где y- Цена в млн. долларах, X –четыре фактора (D, T1, T2, S).
mx -математическое ожидание (среднее значение измеряемой величины) определяют по формуле  , 
где N- число экспериментальных данных;
Дисперсия – характеристика рассеивания, разбросанности значений случайной величины около ее математического ожидания. 
Среднее квадратическое отклонение  .
Тот параметр, который имеет наибольшее значение коэффициента корреляции и оказывает наиболее сильное влияние на У.
Построить уравнения регрессии по формуле:
 , для этого рассчитать по формуле для десяти значений Х соответствующие значения У и отложить их на графике.
Найти , при каких значениях D величина С максимальна.
Заменить в таблице все данные на округленные до целого.
Для полученных округленных значений D найти соответствующие средние значения остальных параметров.
Построить график, отложив по оси Х округленные значения D, а по оси У – средние значения остальных параметров.
Вариант № 11
Оценка целесообразности новых технологий
На заводе разработаны две новые технологии Т1 и Т2. Чтобы оценить, как изменится дневная производительность при переводе на новые технологии, завод в течение 10 дней работал по каждой, включая существующую Т0. Дневная производительность в условных единицах приводится в табл. 1
таблица1
№
|
Т0
|
Т1
|
Т2
|
№
|
Т0
|
Т1
|
Т2
|
1
|
46
|
74
|
52
|
4
|
44
|
68
|
70
|
2
|
48
|
82
|
63
|
5
|
66
|
76
|
78
|
3
|
73
|
64
|
72
|
6
|
46
|
88
|
68
|
№
|
Т0
|
Т1
|
Т2
|
№
|
Т0
|
Т1
|
Т2
|
7
|
52
|
72
|
64
|
10
|
60
|
70
|
70
|
8
|
72
|
84
|
48
|
11
|
48
|
60
|
54
|
9
|
78
|
89
|
34
|
12
|
43
|
46
|
56
|
Оценить, влияет ли технология на производительность.
Для этого определить значения критерия  , где mx -математическое ожидание (среднее значение измеряемой величины) определяют по формуле , , N- число экспериментальных данных;
Дисперсия –.
Под У в обоих случаях понимается производительность по технологии Т0, а под Х сначала Т1, затем Т2
Если рассчитанные значения |Z|<0.2, то можно сделать вывод о том, что новая технология не привела к существенному увеличению производительности.
Построить графики, отложив по оси Х дни эксперимента, по оси У – производительность. Найти уравнения тренда с погрешностью менее 20%.
Найти среднюю производительность по всем технологиям и какой процент составляет производительность по каждой технологии относительно среднего.
Перенести в отдельную таблицу те строки, в которых производительность была максимальной или отличалась от нее не более, чем на 10%.
Удалить из таблицы те данные, у которых Т0 >60 и с новыми данными создать новую таблицу.
Найти, существует ли такая строка, в которой показатели всех трех значений Т максимальны.
Вариант №12Потребление мяса на душу населения, кг/чел. в годВ таблице представлены данные о потреблении мяса на душу населения в разных странах и аналитический прогноз экспертов на 2010-2016г.г.
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
2016
|
Китай
|
говядина и телятина
|
5,6
|
5,9
|
6,1
|
6,3
|
6,5
|
6,8
|
7,0
|
7,1
|
7,3
|
7,5
|
7,7
|
свинина
|
40,0
|
40,4
|
40,9
|
41,5
|
42,2
|
42,8
|
43,4
|
44,0
|
44,5
|
45,0
|
45,4
|
Россия
|
говядина и телятина
|
16,1
|
16,3
|
16,4
|
16,5
|
16,6
|
16,6
|
16,6
|
16,7
|
16,7
|
16,8
|
16,9
|
свинина
|
18,2
|
18,5
|
18,7
|
19,0
|
19,5
|
20,0
|
20,4
|
20,7
|
21,0
|
21,3
|
21,6
|
США
|
говядина и телятина
|
42,5
|
42,7
|
42,6
|
42,9
|
43,2
|
43,2
|
42,9
|
42,4
|
42,1
|
41,6
|
41,6
|
свинина
|
28,7
|
29,0
|
29,0
|
28,5
|
28,2
|
28,0
|
28,1
|
28,2
|
28,1
|
27,9
|
27,8
|
Украина
|
говядина и телятина
|
11,9
|
12,1
|
12,5
|
12,8
|
12,8
|
12,8
|
13,0
|
13,2
|
13,4
|
13,5
|
13,7
|
свинина
|
11,3
|
11,5
|
11,8
|
12,2
|
12,8
|
13,2
|
13,5
|
13,8
|
14,2
|
14,5
|
14,9
|
Найти, в какой стране было максимально потребление мяса по каждому виду отдельно в 2009 г. и выдать результат на экран. Проверить, является ли это одна страна или две.
Найти общее потребление мяса за период с 2006 по 2009г.г. и указать страну с минимальным потреблением.
Найти, на сколько процентов изменяется потребление каждый год по отношению к предыдущему. Ввести градацию, отметив знаком плюс возрастание потребления, знаком равно – неизменившееся состояние и минусом – ухудшение.
Оценить тенденции изменения. С помощью тренда спрогнозировать значения возможного потребления в 2010-2016г.г. Оценить погрешность подбора.
Сравнить результаты своего прогноза с приведенным в таблице и оценить, на сколько процентов отличаются прогнозы в среднем суммарно по всей продукции.
Найти страну с максимальным потреблением мяса за все годы по обоим видам и найти, на сколько процентов отличается потребление на Украине от максимума.
Определить, в какой стране по прогнозам аналитиков будет максимально расти потребление. Для этого определить средний процент прироста за период 2010-2016г.г. по отношению к 2009 для каждой страны и найти максимальное удаление от среднего.
Отразить информацию графически, причем прогноз аналитиков должен быть показан другим цветом и стилем.
Вариант № 13Использование теста способностей для прогнозирования производительностиВ таблице приведены данные, характеризующие производительность рабочих по сборке электроники. 
Построить графики, отложив по оси Х – данные теста способностей, по У – оценку производительности. Графики должны быть построены трех видов: для мужчин, для женщин, для всех вместе.
Подобрать линейную зависимость, описывающую, как влияет тест на производительность по всем трем графикам.
Найти средние значения для производительности всех, отдельно для мужчин, отдельно для женщин.
С помощью оператора Если выдать сообщение, у кого выше средние значения параметров тестов, у женщин или у мужчин.
Используя полученные в п.2. зависимости спрогнозировать, какова будет производительность у женщин, если данные тестов принимают следующие значения: 0, 20, 60, 70, 80 и 100. Выполнить аналогичные расчеты для мужчин.
Выполнить прогноз для приводимых в таблице данных, используя общую линейную зависимость, полученную при расчетах без учета пола. Сравнить с реальными данными и оценить погрешность.
Проанализировать, какая зависимость описывает точнее имеющиеся данные, та, которая не учитывает пол или две других, которые его учитывают.
ВАРИАНТ №14Высшее образование в миреТаблица 2. Охват населения законченным высшим образованием, индекс образования и величина ВВП на душу населения
Страна
|
Доля лиц с высшим образованием в численности населения в возрасте 25-64 года (МСКО 5А/6) в 2002 и в 2005 г. %
|
Индекс образования
х100
2005 г
|
ВВП на душу населения
$
|
2002.
|
2005
|
США
|
29,0
|
30
|
97
|
41950
|
Норвегия
|
28,4
|
30
|
99
|
40420
|
Израиль
|
25,9
|
30
|
95
|
25280
|
Нидерланды
|
21,9
|
28
|
99
|
32480
|
Исландия
|
19,9
|
26
|
98
|
33271
|
Дания
|
19,8
|
26
|
99
|
33570
|
Канада
|
21,0
|
23
|
99
|
32220
|
Австралия
|
20,0
|
23
|
99
|
30610
|
Республика Корея
|
18,5
|
23
|
98
|
21850
|
Япония
|
20,1
|
22
|
95
|
31410
|
Россия
|
20,6
|
21
|
96
|
10640
|
Великобритания
|
18,6
|
21
|
97
|
32690
|
Швеция
|
17,7
|
21
|
98
|
31420
|
Испания
|
17,3
|
20
|
99
|
25820
|
Чехия
|
11,9
|
13
|
94
|
15780
|
Словакия
|
10,4
|
13
|
92
|
15760
|
Португалия
|
7,1
|
13
|
93
|
19730
|
Италия
|
10,4
|
12
|
96
|
28840
|
Бразилия
|
7,5
|
11
|
88
|
8230
|
Чили
|
11,3
|
10
|
91
|
11470
|
Турция
|
9,3
|
10
|
81
|
8420
|
Малайзия
|
10,2
|
10
|
84
|
9120
|
Найти страны, у которых падает количество интеллигенции.
Произвести интеграцию стран. Страны, в которых доля лиц с высшим образованием не менее 15%, отмечаются индексом I, если процент изменяется от 10 до 14 – II, менее 10% - III. Создать дополнительный столбец с указанными индексами для 2002 и 2005г.г. Найти страны, у которых индекс не изменился и выдать их на экран.
Построить график, отложив по оси Х названия стран, а по оси У – проценты.
Найти средние значения по странам с одинаковым индексом и для все вместе.
Найдите средние значения показателей для стран с ВВП > 30000.
Найдите, какую часть составляют страны, в которых процент интеллигенции выше 20. относительно количества стран в общей выборке.
Найдите с помощью автофильтра в Microsoft Excel года, когда рост был менее 160см.
Создайте новую таблицу, удалив из нее все страны, ВВП которых отличаются более, чем на 10% от среднего.
Найти страны, у которых индекс образования превышает 90% и распечатать их названия.
С помощью линейного тренда спрогнозировать процент интеллигенции на 2010г.
ВАРИАНТ №15Рейтинг стран по параметру участия молодежи в высшем образовании
Страна
|
Возраст обучения
|
Доля студентов в численности населения этого возраста, %
|
Финляндия
|
21-24
|
39,7
|
Италия
|
20-23
|
32,4
|
Нидерланды
|
19-22
|
29,6
|
Франция
|
19-22
|
25,
|
Великобритания
|
18-21
|
24,1
|
Австралия
|
18-21
|
22,0
|
Канада
|
19-22
|
20,3
|
США
|
18-21
|
20,3
|
Австрия
|
20-23
|
19,4
|
Бельгия
|
18-21
|
19,4
|
Швеция
|
20-23
|
19,4
|
Ирландия
|
18-21
|
19,0
|
Германия
|
21-24
|
17,5
|
Отсортировать страны по уровню образования, начиная с большего, ввести дополнительный столбец (рейтинг) и поместить туда цифру 1, если доля студентов максимально, два – если меньше и т.д.
Найти средние показатели отдельно для стран с разным возрастом обучения и сравнить их. Найти, какому возрасту соответствует максимальный уровень образования.
Построить график, отложив по оси Х название страны, а по оси У – долю студентов.
Сгруппировать страны по одинаковому возрасту обучения и найти частоту попадания в каждый возраст. Отразить эту информацию в виде диаграммы частот, отложив по оси Х – возраст, по оси У – долю.
Произвести интеграцию стран. Страны, в которых доля не менее 30% отмечаются индексом I, если доля изменяется от 25% до 30% – II, и т.д.. Создать дополнительный столбец с указанными индексами. Найти количество стран с одинаковым индексом и определить, стран какого индекса больше.
Округлить показатели доли до целого и создать новую таблицу, в которую перенести количество повторений каждого значения.
Создать поисковую систему, в которой по вводимому названию страны выводится на экран остальная информация.
Вариант № 16Объемы экспорта-импорта услуг по регионам за І полугодие 2010 года |
Экспорт
|
Импорт
|
тыс.долл. США
|
в % к І полугодию 2009г.
|
тыс.долл. США
|
в % к общему объему
|
|
Украина1
|
5257706,2
|
120,5
|
2342282,4
|
100,0
|
|
Автономная Республика Крым
|
99235,0
|
119,9
|
15090,8
|
0,6
|
|
области:
|
|
|
|
|
|
Винницкая
|
15125,3
|
82,0
|
31190,3
|
1,3
|
|
Волынская
|
11999,8
|
146,5
|
7768,2
|
0,3
|
|
Днепропетровска
|
169982,2
|
92,4
|
205591,3
|
8,8
|
|
Донецкая
|
296483,8
|
139,3
|
171833,1
|
7,3
|
|
Житомирская
|
4622,8
|
119,5
|
6411,3
|
0,3
|
|
Закарпатская
|
21688,7
|
109,1
|
8214,9
|
0,4
|
|
Запорожская
|
69511,4
|
91,5
|
52947,1
|
2,3
|
|
Ивано-Франковская
|
14766,7
|
180,4
|
5373,7
|
0,2
|
|
Киевская
|
148786,4
|
115,4
|
77325,8
|
3,3
|
|
Кировоградская
|
8304,2
|
106,3
|
3332,9
|
0,1
|
|
Луганская
|
16252,1
|
122,5
|
25522,0
|
1,1
|
|
Львовская
|
46974,6
|
109,5
|
23965,1
|
1,0
|
|
Николаевская
|
98611,2
|
122,7
|
22946,6
|
1,0
|
|
Одесская
|
568368,4
|
88,6
|
72354,6
|
3,1
|
|
Полтавская
|
14959,0
|
105,2
|
58625,6
|
2,5
|
|
Ровенская
|
24123,2
|
129,8
|
10660,4
|
0,5
|
|
Сумская
|
16650,7
|
141,6
|
31902,7
|
1,4
|
|
Тернопольская
|
3338,5
|
127,4
|
2399,8
|
0,1
|
|
Харьковская
|
89995,8
|
98,1
|
171397,9
|
7,3
|
|
Херсонская
|
16953,4
|
59,3
|
1315,4
|
0,1
|
|
Хмельницкая
|
7614,1
|
111,1
|
4514,0
|
0,2
|
|
Черкасская
|
4420,8
|
92,8
|
11147,1
|
0,5
|
|
Черновицкая
|
3509,2
|
162,2
|
673,0
|
0,0
|
|
Черниговская
|
3029,4
|
114,6
|
13615,0
|
0,6
|
| |
