Оценочные средства для диагностирования сформированности

Блок С

Оценочные средства для диагностирования сформированности

уровня компетенций – «владеть»

 

1) Выбрать предмет, объект исследования, результативный показатель, характеризующий данный предмет исследования, а также набор факторов, оказывающих влияние на результативный признак.

2) Сформировать информационную базу по выбранному предмету исследования[1].

3) Построить и исследовать классическую линейную модель множественной регрессии.

3.1   методом наименьших квадратов оценить коэффициенты модели регрессии;

3.2  исследовать характер распределения регрессионных остатков;

3.3  проверить гипотезу об адекватности модели выборочным данным (о значимости модели регрессии);

3.4 проверить гипотезы о значимости отдельных коэффициентов регрессии, для значимых коэффициентов регрессии построить доверительные интервалы;

3.5 оценить качество построенной модели с помощью выборочного коэффициента детерминации;

3.6 дать содержательную интерпретацию полученным результатам.

4) Провести анализ построенной линейной модели множественной регрессии на наличие/отсутствие мультиколлинеарности:

4.1 выявить мультиколлинеарность с помощью внешних признаков;

4.2 выявить мультиколлинеарность с помощью формальных признаков;

4.3 в случае наличия, устранить мультиколлинеарность методом пошаговой регрессии.

5) Исследовать регрессионные остатки на наличие гетероскедастичности:

5.1 с помощью внешних признаков (графический анализ поведения регрессионных остатков в зависимости от объясняющих переменных)

5.2 с помощью критерия ранговой корреляции Спирмена и Голдфелда-Квандта

5.3 уточнить модель регрессии, применив обобщенный/взвешенный метод наименьших квадратов

6) Исследовать регрессионные остатки на наличие автокорреляции первого порядка с помощью критерия Дарбина-Уотсона.