Требования к выполеннию и оформлению контрольной работы

1. При изучении курса «Информационные технологии в юридической деятельности» необходимо выполнить контрольную работу. Для ее выполнения рекомендуется предварительно изучить соответствующий теоретический материал.

2. Номер варианта задания определяется по последней цифре номера зачетной книжки (0 соответствует варианту № 10).

3. Каждый вариант содержит два теоретических и один практический вопрос.

4. Требования к оформлению контрольной работы следующие:

- при оформлении контрольной работы необходимо указать номер задания и условия заданий;

- на два первых (теоретических) вопроса следует дать полный ответ, отражающий как теоретические познания, так и практические навыки студента. Ответы на теоретические вопросы должны быть набраны в Word и распечатаны на принтере;

- практическое задание следует выполнять в табличном процессоре Excel, используя основные команды и функции, возможности пакета анализа данных; решение задачи должно содержать описание последовательности действий и должно быть проиллюстрировано распечатками таблиц (со значениями и формульными вычислениями) и диаграмм;

- каждое задание следует располагать на разных листах рабочей книги;

- при построении модели парной регрессии результативным признаком является Y, факторным – Х.

5. Контрольная работа сдается вместе с диском. Без зачтенной контрольной работы слушатель до зачета не допускается.

Вариант задания 1

1. Экономико-правовая информация: особенности, виды, структура.
2. Определения функций и формулы MS Excel.
3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 1. Создать лист Excel.

Отформатируйте ячейки «шапки» таблицы на листе БД по следующему образцу:

2. Назвать новый лист «Справочник ФО», отформатировать таблицу (справочник) по образцу:

3. Лист назвать «Стат. характеристики». Заполнить таблицу этого листа, рассчитав (где указано) стат. характеристики с помощью формул и соответствующих функций, т. е. двумя способами. С помощью функции =ЕСЛИ(…) в последней строке таблицы определить степень однородности совокупностей. Критерием здесь служит коэффициент вариации: если коэффициент вариации < 33 %, то совокупность однородна, в противном случае – нет.

4. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции с помощью пакета «Анализ данных» на новом листе, назвать этот лист «корреляция». В диапазоне ячеек А9:F14 продублировать полученную таблицу, заполнив ее логическими функциями =ЕСЛИ(…), выдающими сообщения о силе связи между показателями.

Условие задать следующим образом: если коэффициент корреляции ≥ 0,5, то связь – сильная, в противном случае – слабая.

5. Лист назвать «Итоги по ФО». Создать таблицу, содержащую значения показателей по федеральным округам.

В построенной таблице: столбец «Название округа» заполняется с помощью функции ВПР(…) с использованием справочника округов (Лист 6); значения агрегированных показателей рассчитываются с помощью функции =СУММЕСЛИ(...) и СЧЕТЕСЛИ(…).

6. Проиллюстрировать распределение полученных суммарных оценок по округам двумя диаграммами: для Y1, Y2 и Y4 построить гистограмму, а для Y3, Y5 – график.

7. Распечатать все таблицы в режиме значений и в режиме формул.

Вариант задания 2

1. Задачи ИТ в юридической статистике. Способы отбора и группировки статистических данных.

2. Роль ИТ в решении социально-правовых проблем.

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 2. Создать лист Excel.

Эти показатели отражают сложную ситуацию на российских дорогах. Выдвигаем гипотезу, что число дорожно-транспортных преступлений зависит от количества автомобилей в регионе.

2. Количественно степень взаимосвязи каких-либо явлений оценивается коэффициентом корреляции. Для подтверждения (опровержения) выдвинутой гипотезы необходимо выполнить следующее:

a. Используя предоставленную БД, с помощью расширенного фильтра получить 7 таблиц с регионами, принадлежащими определенному округу (например, Центральному федеральному округу), с «шапкой», состоящей из следующих названий столбцов: Регионы ЦФО; Число дорожно-транспортных происшествий на 100 000 человек населения, число происшествий (Y); Число собственных легковых автомобилей на 1 000 человек населения, штук (Х).

b. По всей совокупности регионов и в рамках каждого федерального округа рассчитать коэффициент корреляции между X и Y, используя пакет «Анализ данных». Результаты оформить в виде таблицы с «шапкой», состоящей из следующих названий столбцов: Размер совокупности; Количество ед. наблюдения; Коэффициент корреляции r_xy; Сила взаимосвязи; Направленность взаимосвязи; Множественный коэффициент детерминации (r_xy)².

c. Количество единиц наблюдения рассчитывается с помощь функции =СЧЕТ(…), в столбец «Сила взаимосвязи» и «Направленность взаимосвязи» вводятся логические функции: если значение коэффициента корреляции > 0,5, то выдается сообщение – «связь сильная», в противном случае – «связь слабая»; если значение коэффициента корреляции > 0, то выдается сообщение – «связь прямая», в противном случае – «связь обратная».

d. В последнем столбце таблицы рассчитывается множественный коэффициент детерминации, который показывает, какая доля изменчивости результативного признака Y объясняется изменчивостью признака X, то есть определяет долю объясненной дисперсии результативного признака (Y) фактором (Х).

e. По значению множественного коэффициента детерминации определить, в каком ФО дорожно-транспортные преступления обусловлены в наибольшей степени числом автомобилей у населения, что косвенно свидетельствует о низком уровне подготовки водителей.

3. Провести графическое подтверждение полученных результатов. Для этого полученные расширенным фильтром семь таблиц скопировать на новый лист, отсортировать каждую таблицу в порядке возрастания по Y, построить 7 графиков.

4. По синхронной направленности графиков сделать выводы, в каких округах наиболее низкий уровень подготовки водителей.

5. По каждому округу определить статистические характеристики, заполнить соответствующую таблицу.

6. Сделать вывод, какие совокупности наиболее неоднородны (по значению их коэффициента вариации).

7. Распечатать все таблицы в режиме значений и в режиме формул.

Вариант задания 3

1. Государственная политика в сфере формирования «Электронного правительства».

2. Табличный процессор Excel: листы, рабочие книги, типы данных в таблице, копирование и перемещение данных.

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 3. Создать лист Excel.

2. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции с помощью пакета «Анализ данных».

С помощью, например, функции =МАКС(ABS(I5);ABS(I6);ABS(J6)) определить модуль наибольшего коэффициента корреляции между результативным признаком Y (ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет) и факторами: Х1 (число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения) и Х2 (число дорожно-транспортных происшествий на 100 000 человек населения, число происшествий).

3. Построить уравнение парной регрессии результативного признака Y и фактора, оказывающего на него наибольшее влияние (Х). Для этого:

3.1. определить параметры модели с помощью пакета «Анализ данных»;

3.2. построить график подбора;

3.3. записать уравнение регрессии, дать интерпретацию модели;

3.4. рассчитать среднюю относительную ошибку аппроксимации;

3.5. определить множественный коэффициент детерминации, дать его интерпретацию;

3.6. с помощью автофильтра выявить «первые» пять регионов, продолжительность жизни в которых, согласно построенной модели, должна быть выше при наблюдаемом уровне преступности и «последние» пять, где наблюдается обратное явление.

4. На лист «Итоги» (предварительно создав его) скопировать основную таблицу. Определить среднюю продолжительность жизни по округам, подведя промежуточные итоги.

5. Построить диаграмму, отражающую среднюю продолжительность жизни по округам.

6. Назвать лист «Справочник ФО», отформатировать таблицу (справочник) по образцу:

7. Рассчитать среднюю продолжительность жизни по округам с помощью функций =СЧЕТЕСЛИ(…) и СУММЕСЛИ(…). Результаты оформить в таблицу со следующими названиями столбцов: Код округа; Название округа; Количество регионов в ФО; Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (все население), лет. Столбец «Название округа» заполнить с помощью функции ВПР(…) с использованием справочника округов (Лист «Справочник ФО»).

8. Распечатать все таблицы в режиме значений и режиме формул.

Вариант задания 4

1. Основные понятия и теоретические основы локальных и глобальных сетей: модель взаимодействия открытых систем, протоколы и адресация, виртуальные соединения. Сетевые сервисы. Поиск и просмотр информации. Понятие о проектировании Web-документов.

2. Правовая информатика как система знаний.

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 4. Создать лист Excel.

2. Определить регион с аномальным значением показателя «Преступления в сфере экономики» графическим методом и методом ±4s. Для определения точки «выброса» использовать логическую функцию: если значение ячейки больше рассчитанной границы, то появляется сообщение – «аномальное значение»; в противном случае – «значение принадлежит совокупности».

3. Рассчитать коэффициент корреляции по всей совокупности регионов между показателями «Преступления в сфере экономики» и «Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн куб. м» двум способами: с помощью пакета «Анализа данных» и по формуле корреляции. Каждое задание выполнять на отдельном листе, поименовав их как «корреляция 1» и «корреляция 2».

4. Исключить «выброс» (если он есть) и повторить расчет коэффициента корреляции (с помощью пакета «Анализ данных») без учета значения показателя региона-«выброса». Данные (без «выброса») и результаты корреляции поместить на лист «корреляция 3».

5. Используя расширенный фильтр, сформировать две совокупности. Одна должна содержать регионы ЦФО, СЗФО, ЮФО и ПФО, другая – регионы УФО, СФО и ДФО. Для этого использовать две таблицы условий.

6. Рассчитать коэффициенты корреляции по каждой полученной совокупности регионов между показателями «Преступления в сфере экономики» и «Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн куб. м» с помощью пакета «Анализа данных». Результаты всех расчетов коэффициентов корреляции поместить на лист «Итог» в таблицу названиями столбцов: Размер совокупности; Количество ед. наблюдения; Коэффициент корреляции r_xy; Сила взаимосвязи; Направленность взаимосвязи; Множественный коэффициент детерминации (r_xy)².

Количество единиц наблюдения рассчитывается с помощь функции =СЧЕТ(…), в столбец «Сила взаимосвязи» и «Направленность взаимосвязи» вводятся логические функции: если значение коэффициента корреляции > 0,5, то выдается сообщение – «связь сильная», в противном случае – «связь слабая»; если значение коэффициента корреляции > 0, то выдается сообщение – «связь прямая», в противном случае – «связь обратная». В последнем столбце таблицы рассчитывается множественный коэффициент детерминации, который показывает, какая доля изменчивости результативного признака Y объясняется изменчивостью признака X, то есть определяет долю объясненной дисперсии результативного признака (Y) фактором (Х). По значению множественного коэффициента детерминации определить совокупность регионов, в которой экономические преступления обусловлены в наибольшей степени экологическими нарушениями.

7. Распечатать все таблицы в режиме значений и режиме формул.

Вариант задания 5

1. Правовая информатизация как объект правовой информатики.

2. Табличный процессор Excel: встроенные функции, абсолютная и относительная адресация (приведите примеры).

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 5. Создать лист Excel.

Эти показатели отражают долю доходов от собственности в общем объеме денежных доходов населения и уровень преступности в регионах, обусловленный преступлениями в сфере экономики. Проверим, в какой степени в регионах доходы формировались с нарушением закона.

2. Количественно степень взаимосвязи каких-либо явлений оценивается коэффициентом корреляции. Для подтверждения (опровержения) выдвинутой гипотезы необходимо выполнить следующее:

a. Используя предоставленную БД, с помощью расширенного фильтра получить семь таблиц с регионами, принадлежащими определенному округу (например, Центральному федеральному округу) с «шапкой», содержащей следующие названия столбцов: Регионы ЦФО; Доходы от собственности в процентах от общего объема денежных доходов, % (Y); Преступления в сфере экономики, число случаев на 1 000 населения (Х).

b. По всей совокупности регионов и в рамках каждого федерального округа рассчитать коэффициент корреляции между X и Y, используя пакет «Анализ данных». Результаты оформить в виде таблицы со столбцами: Размер совокупности; Количество ед. наблюдения; Коэффициент корреляции r_xy; Сила взаимосвязи; Направленность взаимосвязи; Множественный коэффициент детерминации (r_xy)². Количество единиц наблюдения рассчитывается с помощь функции =СЧЕТ(…), в столбец «Сила взаимосвязи» и «Направленность взаимосвязи» вводятся логические функции: если значение коэффициента корреляции > 0,5, то выдается сообщение – «связь сильная», в противном случае – «связь слабая»; если значение коэффициента корреляции > 0, то выдается сообщение - «связь прямая», в противном случае – «связь обратная».

c. В последнем столбце таблицы рассчитывается множественный коэффициент детерминации, который показывает, какая доля изменчивости результативного признака Y объясняется изменчивостью признака X, то есть определяет долю объясненной дисперсии результативного признака (Y) фактором (Х). По значению множественного коэффициента детерминации определить, в каком ФО дорожно-транспортные преступления обусловлены в наибольшей степени числом автомобилей у населения, что косвенно свидетельствует о низком уровне подготовки водителей.

d. Для ФО с коэффициентом корреляции > 0,7 осуществить графическое подтверждение полученных результатов. Для этого полученные расширенным фильтром соответствующие таблицы (где r_xy>0,7) скопировать на новый лист, отсортировать каждую таблицу в порядке возрастания по Y, построить график. Для повышения наглядности переменной Y назначить построение ряда по вспомогательной оси. По синхронной направленности графиков сделать выводы, в каких округах накопление капитала обусловлено соответствующим уровнем преступлений в сфере экономики.

3. Рассчитать параметры вариационных рядов по всей совокупности значений X и Y, оформить в виде таблицы.

4. По всей совокупности данных (X и Y) построить гистограмму с использованием пакета «Анализ данных».

5. Определить (графически и аналитически), является ли Московская область в рамках всей совокупности регионов «выбросом» по значению показателя «Преступления в сфере экономики, число случаев на 1 000 населения».

6. Распечатать все таблицы в режиме значений и в режиме формул.

Вариант задания 6

1. Основные положения государственной политики в области развития информационного общества в России.

2. Понятие информационной системы. База данных в структуре информационной системы. Основные понятия баз данных. Особенности реляционных баз данных. Работа с электронными таблицами Excel как с базами данных. Привести шесть примеров работы с автофильтра и расширенным фильтром.

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 6. Создать лист Excel.

Определить, влияет ли сложная экологическая ситуация на уровень здоровья людей в регионах по РФ в целом и где больше: в европейской ее части или в Зауралье. Для этого:

2. Используя расширенный фильтр, сформировать две совокупности. Одна должна содержать регионы ЦФО, СЗФО, ЮФО и ПФО, другая – регионы УФО, СФО и ДФО. Здесь необходимо использовать две таблицы условий. Полученные таблицы скопировать каждую на свой лист, назвав их соответственно «Европейская ч. РФ», «Восточная ч. РФ»

3. Для полученных совокупностей регионов определить статистические характеристики (среднее значение, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, %; степень однородности совокупности), заполнить таблицу со столбцами: Статистические характеристики; Всей совокупности регионов (РФ); Регионов европейской части РФ; Регионов восточной части РФ. Определить степень неоднородности каждой совокупности по значению их коэффициента вариации, т. е. ввести логическую функцию =ЕСЛИ(…) – если коэффициент вариации меньше 33 %, то должно появляться сообщение «совокупность однородна», в противном случае – «совокупность неоднородна». Сделайте вывод, какие совокупности наиболее неоднородны.

4. Осуществить графический анализ всей совокупности регионов РФ на наличие аномальных значений (выбросов).

5. С помощью пакета «Анализ данных» построить два уравнения парной регрессии для ранее сформированных групп регионов европейской и восточной части РФ. Для этого:

5.1. Создать два новых листа, назвав их «Евромодель» и «Восток – модель». Определить параметры и основные характеристики уравнений с помощью пакета «Анализ данных» отдельно для каждой модели на своем листе;

5.2. Построить графики подбора для каждой модели;

5.3. Рассчитать для каждой модели самостоятельно значение критерия Фишера-Снедекора (см. пример таблицы);

5.4. С вероятностью 0,05 определить, выполняется ли условие: F_расч > F_табл , то есть значимо ли статистически полученное уравнение. Для этого:

5.4.1. Определить количество степеней свободы k ₂;

5.4.2. Из справочной таблицы (на листе «F-критерий»), представляющей собой фрагмент таблицы распределения Фишера-Снедокора (F-распределение), с помощью функции =ВПР(…) по рассчитанному значению k ₂ определить табличное значение F-критерия

5.4.3. Сравнить с помощью логической функции табличное и расчетное значение F-критерия, сделать вывод о статистической значимости построенной модели в целом (если F_расч > F_табл, то уравнение статистически значимо, в противном случае – нет). Результаты по каждой модели оформить в виде таблицы со столбцами: К2; F_расч, F_табл, Качество построенной модели.

6. Распечатать все таблицы в режиме значений и в режиме формул.

Вариант задания 7

1. Информационная безопасность и ее составляющие. Объекты и средства защиты. Средства опознания и разграничения доступа к информации. Привести примеры.

2. Проблемы электронной коммерции.

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Уровень социальной напряженности в регионе, как правило, обусловливает определенный уровень в нем преступности.

2. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 7. Создать лист Excel.

3. Построить распределение регионов по уровню их социальной напряженности. Для этого:

3.1. вставить лист, назвать его «Ранги»;

3.2. создать таблицу «Рейтинг регионов» с «шапкой»: №; Округ; Регион; Ранг Y; Ранг X; Средний ранг; Рейтинг.

3.3. Для столбцов Ранг Y и Ранг X ввести функцию РАНГ(…);

3.4. В столбце Средний ранг определить среднее значение для каждого региона двух столбцов Ранг Y и Ранг X;

3.5. В столбце Рейтинг распределить места регионов по полученным средним значениям рангов.

4. Дать графическую интерпретацию рейтинга регионов по уровню социальной напряженности. Для этого:

4.1. Вставить лист, назвать его «Диаграмма рейтинга»;

4.2. Скопировать таблицу Рейтинг регионов на лист «Диаграмма рейтинга»;

4.3. Отсортировать таблицу «Диаграмма рейтинга» в порядке убывания значений столбца Рейтинг;

Построить диаграмму типа гистограмм, иллюстрирующую рейтинг регионов по уровню их социальной напряженности.

5. Определить уровень социальной напряженности по округам. Для этого:

5.1. вставить лист, назвать «Итоги»;

5.2. скопировать таблицу Рейтинг регионов на лист «Итоги»;

5.3. повести промежуточные итоги по ФО (столбец Округ).

6. Построить график, по оси X у которого – округ, по оси Y – средний ранг округа, полученный по результатам подведения промежуточных итогов по округам.

7. Используя пакет «Анализа данных», построить уравнение регрессии, определяющее зависимость Y от X по всей совокупности регионов. Записать уравнение, дать интерпретацию полученным параметрам и модели в целом.

8. Рассчитать среднюю относительную ошибку аппроксимации.

9. Распечатать все таблицы в режиме значений и режиме формул.

Вариант задания 8

1. Государственная тайна как особый вид защищаемой информации и ее характерные признаки. Принципы, механизм и процедура отнесения сведений к государственной тайне, их засекречивания и рассекречивания. Органы защиты государственной тайны и их компетенция. Криптографические методы защиты. Простейшие шифры и их свойства. Основные этапы становления криптографии как науки.

2. Основные понятия и отличие систем поддержки принятия решений и экспертных систем.

3. Практическое задание в виде файла Excel.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 8. Создать лист Excel.

Необходимо проверить, в какой степени уровень преступности в регионах обусловлен сложной ситуацией на рынке труда.

2. Определить (графически и аналитически), существует ли «выброс» в рамках всей совокупности регионов по значению показателя «Число зарегистрированных преступлений на 100000 человек населения».

3. Количественно степень взаимосвязи каких-либо явлений оценивается коэффициентом корреляции. Для подтверждения (опровержения) выдвинутой гипотезы необходимо выполнить следующее:

3.1. Используя предоставленную БД, с помощью расширенного фильтра получить семь таблиц с регионами, принадлежащими определенному Федеральному округу;

3.2. По всей совокупности регионов и в рамках каждого федерального округа рассчитать коэффициент корреляции между X и Y, используя пакет «Анализа данных». Результаты оформить в виде таблицы с полями: Размер совокупности; Количество ед. наблюдения; Коэффициент корреляции r_xy; Сила взаимосвязи; Направленность взаимосвязи; Множественный коэффициент детерминации (r_xy)².

4. Количество единиц наблюдения рассчитывается с помощь функции =СЧЕТ(…), в столбец «Сила взаимосвязи» и «Направленность взаимосвязи» вводятся логические функции: если значение коэффициента корреляции > 0,5, то выдается сообщение – «связь сильная», в противном случае – «связь слабая»; если значение коэффициента корреляции >0, то выдается сообщение - «связь прямая», в противном случае – «связь обратная».

5. В последнем столбце таблицы рассчитывается множественный коэффициент детерминации, который показывает, какая доля изменчивости результативного признака Y объясняется изменчивостью признака X, то есть определяет долю объясненной дисперсии результативного признака (Y) фактором (Х). По значению множественного коэффициента детерминации определить, в каком ФО уровень преступности в наибольшей степени обусловлен уровнем безработицы.

6. Для ФО с коэффициентом корреляции > 0,7 осуществить графическое подтверждение полученных результатов. Для этого полученные расширенным фильтром соответствующие таблицы (где r_xy > 0,7) скопировать на новый лист, отсортировать каждую таблицу в порядке возрастания по Y, построить график. Для повышения наглядности переменной Y назначить построение ряда по вспомогательной оси. По синхронной направленности графиков сделать выводы, в каких округах накопление капитала обусловлено соответствующим уровнем преступлений в сфере экономики.

7. Распечатать все таблицы в режиме значений и режиме формул.

Вариант задания 9

1. Компьютерные сети: назначение, классификация, архитектура, протокол, кадр. Основное сетевое оборудование, передача данных, технология «клиент - сервер». Поиск в Internet. Работы с электронной почтой.

2. Информационные системы органов внутренних дел.

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 9. Создать лист Excel.

Определить, какое влияние на уровень здоровья населения оказывает уровень преступности.

2. Проверить, является ли Пермская область регионом с аномальным значением показателя «Число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения», графическим методом и методом ±4s. Расчеты провести в таблицах. Для определения точки «выброса» использовать логическую функцию: если значение ячейки, подозреваемой на «выброс», больше рассчитанной границы, то должно появиться сообщение – «аномальное значение»; в противном случае – «значение принадлежит совокупности».

3. Построить распределение регионов по агрегированной оценке уровня преступности и здоровья. Для этого:

3.1. Вставить лист, назвать его «Рейтинг»;

3.2. Создать таблицу «Рейтинг регионов» со столбцами: №; Округ; Регион; Рейтинг регионов по Y; Рейтинг регионов по X; Средний ранг; Рейтинг.

3.3. Для столбцов Рейтинг регионов по Y и Рейтинг регионов по X ввести функцию РАНГ(…);

3.4. В столбце Средний ранг определить среднее значение для каждого региона двух столбцов Ранг Y и Ранг X;

3.5. В столбце Рейтинг распределить места регионов по полученным средним значениям рангов;

3.6. Используя расширенный фильтр, сформировать две совокупности. Одна должна содержать регионы ЦФО, СЗФО, ЮФО и ПФО, другая - регионы УФО, СФО и ДФО. Здесь необходимо использовать две таблицы условий;

3.7. Полученные результирующие таблицы скопировать каждую на свой лист, назвав их соответственно «Европейская ч. РФ», «Восточная ч. РФ».

4. Вставить лист, назвать «Корреляция». Создать и заполнить таблицу, содержащую следующие столбцы: Размер совокупности; Количество ед. наблюдения; Коэффициент корреляции r_xy; Сила взаимосвязи; Направленность взаимосвязи; Множественный коэффициент детерминации (r_xy)² . Для этого: по всей совокупности регионов и в рамках каждой выборки (европейской и восточной частей РФ) рассчитать коэффициент корреляции между X и Y, используя пакет «Анализ данных». Результаты оформить в виде таблицы.

5. Количество единиц наблюдения рассчитывается с помощь функции =СЧЕТ(…), в столбец «Сила взаимосвязи» и «Направленность взаимосвязи» вводятся логические функции: если значение коэффициента корреляции > 0,4, то выдается сообщение – «связь сильная», в противном случае – «связь слабая»; если значение коэффициента корреляции >0, то выдается сообщение – «связь прямая», в противном случае - «связь обратная». В последнем столбце таблицы рассчитывается множественный коэффициент детерминации, который показывает, какая доля изменчивости результативного признака Y объясняется изменчивостью признака X, то есть определяет долю объясненной дисперсии результативного признака (Y) фактором (Х).

6. Проинтерпретировать полученные результаты. С помощью пакета «Анализ данных» построить два уравнения парной регрессии для ранее сформированных групп регионов европейской и восточной части РФ. Для этого:

6.1. Создать два новых листа, назвав их «модель 1» и «модель 2». Определить параметры и основные характеристики уравнений с помощью пакета «Анализ данных» отдельно для каждой модели на своем листе;

6.2. Определить, создав соответствующие таблицы в Excel, среднюю квадратическую ошибку для параметров b₀ и b₁, расчетное значение критерия Стьюдента, доверительные интервалы для параметров b₀ и b₁ двух уравнений.

6.3. Результаты (для двух уравнений) оформить в таблицу.

7. Распечатать все таблицы в режиме значений и режиме формул.

Вариант задания 10

1. Организационно-правовое обеспечение информационной безопасности. Субъекты и объекты правоотношений в области информационной безопасности. Понятие и виды защищаемой информации по законодательству РФ. Отрасли законодательства, регламентирующие деятельность по защите информации. Перспективы развития законодательства в области информационной безопасности.

2. Понятие Web-страницы и гипертекста. Средства навигации по WWW. Справочная правовая система «Консультант Плюс», «Гарант».

3. Практическое задание.

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам Приложение БД вариант 10. Создать лист Excel.

2. Создать новый лист, назвать Статист.характеристики. Сформировать две таблицы для X и Y вида со столбцами: Размер совокупности; Количество единиц наблюдения; Среднее значение; Размах, Коэффициент осцилляции; Дисперсия; Среднеквадратическое отклонение; Коэффициент вариации; %; Степень однородности совокупности. Количество единиц наблюдения рассчитывается с помощь функций: для РФ – =СЧЕТ(…); для округов – =СЧЕТЕСЛИ(…). В качестве критерия используется название округа. Степень однородности совокупностей в последней строке таблицы определяется с помощью функции =ЕСЛИ(…). Критерием здесь служит коэффициент вариации: если коэффициент вариации < 33 %, то совокупность однородна, в противном случае – нет.

3. По сформированной таблице построить диаграмму, иллюстрирующую степень однородности рассматриваемых совокупностей: по оси X – размер совокупности; по оси Y – соответствующие значения коэффициентов вариации для X и Y.

4. Используя расширенный фильтр, сформировать две совокупности. Одна должна содержать регионы ЦФО, СЗФО, ЮФО и ПФО, другая – регионы УФО, СФО и ДФО. Здесь необходимо использовать две таблицы условий. Полученные таблицы скопировать каждую на свой лист, назвав их соответственно «Европейская ч. РФ», «Восточная ч. РФ».

5. С помощью пакета «Анализ данных» построить два уравнения парной регрессии для ранее сформированных групп регионов на листах «Европейская ч. РФ», «Восточная ч. РФ». Для этого:

5.1. Определить параметры и основные характеристики каждого уравнения с помощью пакета «Анализ данных» отдельно для каждой модели на своем листе;

5.2. Построить графики подбора для каждой модели;

5.3. Рассчитать для каждой модели самостоятельно значение критерия Стьюдента.

6. Используя справочную таблицу на листе «t-критерий», по числу степеней свободы, равному 77 (k = n – 2 = 79 – 2 = 77), с вероятностью 0,05 выбрать с помощью функции ВПР(…) табличное значение критерия t _табл для каждого параметра уравнения (b₀, b₁). Проверить, выполняется ли условие: t_расч > t_табл , то есть значима ли статистически полученная оценка параметра модели. Результат поместить в таблицу (см. таблица 4 «Проверка критерия Стьюдента»). Сравнить с помощью логической функции табличное и расчетное значение t-критерия, сделать вывод о статистической значимости построенной модели в целом (если t_расч > t_табл, то параметр уравнения статистически значим, в противном случае – нет).

7. Распечатать все таблицы в режиме значений и в режиме формул.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ

БД вариант 1

Показатели уровня преступности в регионах

№	Округ	Регион	Число преступлений, совершенных несовершен­нолетними и при их соуча­стии	Число заре­гистриро­ванных убийств и покушений на убийство	Изменение числа зареги­стрированных преступлений убийство и покушений на убийство	Число заре­гистрирован­ных преступ­лений в сфе­ре экономики	Изменение числа зареги­стрированных преступлений в сфере эконо­мики
	Округ	Регион	Y1	Y2	Y3	Y4	Y5
	ЦФО	Белгородская	1 192		87,1	2 123	72,8
	ЦФО	Брянская	1 470		108,1	1 678	54,5
	ЦФО	Владимирская	1 739		96,2	1 939
	ЦФО	Воронежская	1 728		86,5	3 069	96,7
	ЦФО	Ивановская	1 676		109,2	1 399	69,6
	ЦФО	Калужская	1 039		144,1	4 194	182,7
	ЦФО	Костромская			110,7
	ЦФО	Курская	1 201		119,7	2 535	86,9
	ЦФО	Липецкая			98,7	2 225	107,1
	ЦФО	Московская	3 852	1 620	110,1	20 961	125,1
	ЦФО	Орловская			109,5	1 543	88,4
	ЦФО	Рязанская			92,2	1 146	80,1
	ЦФО	Смоленская			105,6	2 336	97,9
	ЦФО	Тамбовская	1 016		108,6	2 452	89,9
	ЦФО	Тверская	1 739		87,4	1 426	72,9
	ЦФО	Тульская	1 311		112,1	1 916	63,8
	ЦФО	Ярославская	1 792		106,8	1 920	94,1
	ЦФО	г. Москва	3 193	1 235		11 778
	СЗФО	Карелия	1 046		105,7	1 134	64,8
	СЗФО	Коми	1 969		99,4	3 326	101,5
	СЗФО	Архангельская	1 972		113,4	1 932	124,2
	СЗФО	Вологодская	1 600		105,6	2 585	113,9
	СЗФО	Калининградская	1 070			2 094	59,6
	СЗФО	Ленинградская	1 475		102,7	1 382	78,2
	СЗФО	Мурманская	1 160		85,5	1 198	107,5
	СЗФО	Новгородская	1 010		97,1	1 384	70,4
	СЗФО	Псковская	1 326		130,1	1 187	102,1
	СЗФО	г. Санкт-Петербург	1 271			4 875	93,4
	ЮФО	Адыгея			86,9
	ЮФО	Дагестан			81,3	1 170
	ЮФО	Ингушетия			59,5		94,9
	ЮФО	Кабардино-Балкарская Республика			128,8		94,9
	ЮФО	Калмыкия			84,6		120,1
	ЮФО	Карачаево-Черкесская Республика			91,1		62,2
	ЮФО	Северная Осетия – Алания			75,5		47,3
	ЮФО	Чеченская			50,6	1 489	109,6
	ЮФО	Краснодарский	2 541		91,8	4 800	81,5
	ЮФО	Ставропольский	2 245		96,5	7 276	127,5
	ЮФО	Астраханская	1 085		92,8	1 767	70,3
	ЮФО	Волгоградская	2 312		92,7	5 588
	ЮФО	Ростовская	2 688		85,8	6 771	94,3
	ПФО	Башкортостан	3 267		101,3	5 428	87,4
	ПФО	Марий Эл			95,6		95,6
	ПФО	Мордовия			96,3	1 408	91,4
	ПФО	Татарстан	3 484		90,6	6 164	93,7
	ПФО	Удмуртская	1 888		106,1	1 816	95,1
	ПФО	Чувашская	1 515		92,1	1 839	106,8
	ПФО	Кировская	2 486		112,4	1 557
	ПФО	Нижегородская	3 709		117,1	5 692	97,4
	ПФО	Оренбургская	2 026			4 307	99,3
	ПФО	Пензенская	1 050		92,8		90,8
	ПФО	Пермская	6 804		106,6	3 889	101,9
	ПФО	Самарская	3 172		97,2	6 059	81,8
	ПФО	Саратовская	2 295		67,1	5 531	105,4
	ПФО	Ульяновская	1 289		109,6		51,2
	УФО	Курганская	1 786		109,1		90,1
	УФО	Свердловская	6 833	1 292	107,6	7 250	94,2
	УФО	Тюменская	5 014		117,2	5 028	74,3
	УФО	Челябинская	4 390	1 061	100,5	4 451	99,2
	СФО	Алтай					111,5
	СФО	Бурятия	1 596		109,4	1 076	90,9
	СФО	Тыва			119,2		125,8
	СФО	Хакасия	1 243		82,8		86,8
	СФО	Алтайский	3 130			2 834	99,8
	СФО	Красноярский	5 280		106,6	3 916	96,5
	СФО	Иркутская	4 089	1 110	93,8		66,9
	СФО	Кемеровская	4 403		93,9	2 289	78,1
	СФО	Новосибирская	4 530		111,8	7 469	82,7
	СФО	Омская	2 511		106,2	3 824	79,3
	СФО	Томская	2 033		94,7	2 076	101,3
	СФО	Читинская	2 271		100,9	1 613	110,7
	ДФО	Саха (Якутия)	1 156			1 196	110,3
	ДФО	Приморский	3 134		110,6	2 920	88,6
	ДФО	Хабаровский	2 976		96,8	2 839	103,6
	ДФО	Амурская	1 793		106,2		85,7
	ДФО	Камчатская			85,5		97,8
	ДФО	Магаданская			103,8		118,5
	ДФО	Сахалинская	1 125		91,3		85,5
	ДФО	Еврейская			94,4		58,6
	ДФО	Чукотский					100,9

 

БД вариант 2

Показатели ситуации на российских дорогах

 

№	Округ	Регион	Число дорожно-транспортных происшествий на 100 000 человек населения, число происшествий	Число собственных легковых автомобилей на 1 000 человек населения, штук
			Y	Х
	ЦФО	Белгородская	120,7	152,7
	ЦФО	Брянская	124,9	77,2
	ЦФО	Владимирская	216,5	129,7
	ЦФО	Воронежская	153,8	183,7
	ЦФО	Ивановская	191,8	106,4
	ЦФО	Калужская	180,8	145,4
	ЦФО	Костромская	132,2	123,7
	ЦФО	Курская	132,6	133,0
	ЦФО	Липецкая	162,4	162,8
	ЦФО	Московская	210,5	206,9
	ЦФО	Орловская	183,9	145,2
	ЦФО	Рязанская	155,4	150,6
	ЦФО	Смоленская	138,4	119,0
	ЦФО	Тамбовская	143,9	151,5
	ЦФО	Тверская	154,3	145,3
	ЦФО	Тульская	169,2	148,6
	ЦФО	Ярославская	175,7	119,0
	ЦФО	Москва	88,2	224,2
	СЗФО	Карелия	183,6	191,7
	СЗФО	Коми	140,1	136,6
	СЗФО	Архангельская	199,2	115,3
	СЗФО	Вологодская	165,7	151,0
	СЗФО	Калининградская	147,4	227,4
	СЗФО	Ленинградская	180,6	167,2
	СЗФО	Мурманская	104,7	147,2
	СЗФО	Новгородская	160,1	126,1
	СЗФО	Псковская	184,9	130,9
	СЗФО	г. Санкт-Петербург	182,1	209,1
	ЮФО	Адыгея	135,8	156,2
	ЮФО	Дагестан	54,4	53,1
	ЮФО	Ингушетия	37,0	54,6
	ЮФО	Кабардино-Балкарская Республика	85,5	102,8
	ЮФО	Калмыкия	112,7	138,5
	ЮФО	Карачаево-Черкесская Республика	109,3	129,5
	ЮФО	Северная Осетия – Алания	86,3	128,4
	ЮФО	Краснодарский	141,3	190,4
	ЮФО	Ставропольский	112,6	168,9
	ЮФО	Астраханская	129,2	160,4
	ЮФО	Волгоградская	124,1	144,8
	ЮФО	Ростовская	104,6	156,4
	ПФО	Башкортостан	105,0	165,5
	ПФО	Марий Эл	135,5	99,0
	ПФО	Мордовия	137,3	105,0
	ПФО	Татарстан	172,4	125,7
	ПФО	Удмуртская	113,6	148,1
	ПФО	Чувашская	129,1	80,6
	ПФО	Кировская	175,3	123,2
	ПФО	Нижегородская	130,3	136,3
	ПФО	Оренбургская	132,8	166,8
	ПФО	Пензенская	114,4	113,1
	ПФО	Пермская	145,4	124,5
	ПФО	Самарская	113,5	194,2
	ПФО	Саратовская	90,0	149,1
	ПФО	Ульяновская	102,5	131,7
	УФО	Курганская	135,3	155,5
	УФО	Свердловская	211,8	145,5
	УФО	Тюменская	216,3	195,6
	УФО	Челябинская	150,7	150,7
	СФО	Алтай	261,8	157,0
	СФО	Бурятия	190,8	98,8
	СФО	Тыва	114,3	72,2
	СФО	Хакасия	238,6	184,1
	СФО	Алтайский	195,3	153,0
	СФО	Красноярский	151,3	144,0
	СФО	Иркутская	166,2	155,2
	СФО	Кемеровская	125,8	130,4
	СФО	Новосибирская	120,5	173,4
	СФО	Омская	155,6	146,6
	СФО	Томская	67,7	137,2
	СФО	Читинская	129,1	140,2
	ДФО	Саха (Якутия)	85,8	127,1
	ДФО	Приморский	203,1	189,2
	ДФО	Хабаровский	185,4	160,7
	ДФО	Амурская	154,2	150,4
	ДФО	Камчатская	164,7	230,5
	ДФО	Магаданская	223,8	195,4
	ДФО	Сахалинская	212,6	200,2
	ДФО	Еврейская	152,2	147,1
	ДФО	Чукотский	50,9	29,7

БД вариант 3

Анализ данных

 

---

---

№	Округ	Регион	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (все население), лет	Число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения	Число дорожно-транспортных происшествий на 100 000 человек населения, число происшествий
			Y	X1	X2
	ЦФО	Белгородская	68,170	1 280	120,7
	ЦФО	Брянская	64,160	1 854	124,9
	ЦФО	Владимирская	62,850	2 152	216,5
	ЦФО	Воронежская	66,130	1 608	153,8
	ЦФО	Ивановская	62,370	2 173	191,8
	ЦФО	Калужская	64,460	2 035	180,8
	ЦФО	Костромская	62,640	2 202	132,2
	ЦФО	Курская	64,950	1 804	132,6
	ЦФО	Липецкая	65,690	1 162	162,4
	ЦФО	Московская	65,570	1 342	210,5
	ЦФО	Орловская	65,020	1 929	183,9
	ЦФО	Рязанская	64,140		155,4
	ЦФО	Смоленская	62,270	2 334	138,4
	ЦФО	Тамбовская	65,570	1 400	143,9
	ЦФО	Тверская	61,630	2 045	154,3
	ЦФО	Тульская	63,020	1 175	169,2
	ЦФО	Ярославская	63,770	2 741	175,7
	ЦФО	г. Москва	70,770	1 977	88,2
	СЗФО	Карелия	61,580	2 194	183,6
	СЗФО	Коми	62,210	2 669	140,1
	СЗФО	Архангельская	62,330	2 139	199,2
	СЗФО	Вологодская	62,780	2 711	165,7
	СЗФО	Калининградская	61,360	2 554	147,4
	СЗФО	Ленинградская	61,970	1 931	180,6
	СЗФО	Мурманская	63,590	1 607	104,7
	СЗФО	Новгородская	61,440	1 836	160,1
	СЗФО	Псковская	60,630	2 172	184,9
	СЗФО	г. Санкт-Петербург	67,340	1 542	182,1
	ЮФО	Адыгея	67,760	1 268	135,8
	ЮФО	Дагестан	72,700		54,4
	ЮФО	Ингушетия	75,920
	ЮФО	Кабардино-Балкарская Республика	69,800		85,5
	ЮФО	Калмыкия	67,290	1 595	112,7
	ЮФО	Карачаево-Черкесская Республика	69,540	1 269	109,3
	ЮФО	Северная Осетия – Алания	68,420		86,3
	ЮФО	Краснодарский	67,520	1 107	141,3
	ЮФО	Ставропольский	67,780	1 630	112,6
	ЮФО	Астраханская	65,310	2 718	129,2
	ЮФО	Волгоградская	66,940	1 702	124,1
	ЮФО	Ростовская	66,740	1 560	104,6
	ПФО	Башкортостан	66,260	1 514
	ПФО	Марий Эл	63,380	2 383	135,5
	ПФО	Мордовия	66,580	1 505	137,3
	ПФО	Татарстан	67,650	1 685	172,4
	ПФО	Удмуртская	64,200	2 376	113,6
	ПФО	Чувашская	66,310	1 800	129,1
	ПФО	Кировская	63,930	2 188	175,3
	ПФО	Нижегородская	63,750	2 118	130,3
	ПФО	Оренбургская	65,370	1 732	132,8
	ПФО	Пензенская	65,720	1 451	114,4
	ПФО	Пермская	62,510	3 494	145,4
	ПФО	Самарская	65,690	1 900	113,5
	ПФО	Саратовская	65,630	1 635
	ПФО	Ульяновская	65,340	1 494	102,5
	УФО	Курганская	63,880	3 119	135,3
	УФО	Свердловская	64,420	2 704	211,8
	УФО	Тюменская	66,630	2 937	216,3
	УФО	Челябинская	64,640	2 280	150,7
	СФО	Алтай	61,130	2 307	261,8
	СФО	Бурятия	61,130	2 609	190,8
	СФО	Тыва	56,490	2 966	114,3
	СФО	Хакасия	62,370	2 891	238,6
	СФО	Алтайский	65,530	2 298	195,3
	СФО	Красноярский	63,590	2 247	151,3
	СФО	Иркутская	60,820	2 750	166,2
	СФО	Кемеровская	62,230	1 619	125,8
	СФО	Новосибирская	65,580	2 648	120,5
	СФО	Омская	65,650	2 264	155,6
	СФО	Томская	65,360	2 700	67,7
	СФО	Читинская	59,310	2 383	129,1
	ДФО	Саха (Якутия)	64,210	1 635	85,8
	ДФО	Приморский	62,960	2 330	203,1
	ДФО	Хабаровский	62,180	3 055	185,4
	ДФО	Амурская	60,310	1 955	154,2
	ДФО	Камчатская	63,600	2 348	164,7