计量管理概念

概念

计量管理是指计量部门对所有测量手段和方法，以及获得、表示和测量结果的条件进行的管理。计量管理的职能就是保证计量装置准确、可靠、客观、正确的计量电能的传输与消耗。

计量管理是计量技术管理、计量经济管理、计量行政管理及计量管理法制管理之间关系的总称。计量管理在计量工作中不可缺少的组成部分，甚至是更重要的因素。如果没有较好的计量管理，即使有高准确有计量基准、计量标准和计量检测设备和测量条件，全国的计量单位和单位量值也不可能得到统一和准确，全国的测量领域将会一片混乱。

换句话说，计量管理是在充分了解研究当前计量学技术发展特点和规律的前提下，应用科学技术和法制的手段，正确地决策和组织计量工作，使之得到发展和前进，以实现国家的计量工作方针、政策和目标。

现代计量管理是以法制计量管理为核心，综合运用技术、经济、行政等管理手段，并以系统论、信息论和控制论等现代化管理科学为理论基础的管理科学。目前，我国已基本实现了计划经济体制向市场经济体制的过渡，加入了世界贸易组织，社会经济快速发展，社会管理的各个方面随之进行着全面调整，计量管理也不例外。

与产品质量的关系

一、计量管理在监控产品质量中的地位

计量管理在监控产品质量中，是企业生产经营一项基础性的技术管理工作。计量工作是检验产品质量的技术基础。一方面，为了保证产品质量，计量测试工作就要贯穿于整个生产过程中。就产品而言，从原材料进厂，到最后生产出成品的各个阶段，都要对产品进行各种计量测试工作。另一方面，测试手段大都是由各种性能的仪器仪表设备所组成，它们的准确性如何，直接影响着产品质量的检验结果。所以，产品质量的好坏，不但取决于生产工人的操作技术，而且取决于生产过程的检测工作和检测设备的完好状况。总之，检验产品质量实际上是先定量分析，后质量判断，让数据来说明产品的质量情况。所以，要想得到正确的测试数据，必须依靠计量技术来保证。

二、计量管理在监控产品质量中的作用

（一）技术保证作用。

产品质量是企业生存和发展的关键，企业在产品生产过程中离不开定量分析。一定量的变化，可达到一定质的要求。质量的变化是通过数据来表达和决定的。生产活动的全过程，从原材料到成品，都有各种参数的计量要求。计量技术的保证作用，首先是要保证计量单位制的统一，量值的准确可靠。计量管理就是通过对检验、测量和试验设备的量值校准、传递、调整，来确保量值的准确。其次，是要为生产活动提供科学的数据和信息，参与组织和管理企业的生产流程过程，并提供动态的数据信息。计量的最终产品是数据信息。如果在企业，计量不能提供生产活动各个环节的各种正确的数据信息，那么企业产品的质量就会失去重要的技术支持。

（二）法制监督作用。

国家赋予计量部门最大的权力是监督权，计量部门是代表国家行使计量监督权的职能部门。对企业来说，就是要依据《计量法》的规定，接受上级计量标准直至

国家的计量基准的量值传递，建立健全企业的技术标准和计量管理制度，按照技术标准、进行监督、调控，并参与企业的生产管理。对企业内的检测设备，依法进行检定、测试和较准；对发生的计量纠纷进行仲裁；以保证提供的数据真实、准确。为企业生产传递反馈各种正确的数据和信息，起着重要的监督调控作用。

三、计量管理对产品质量的影响

产品质量是指产品所具有的某种用途或效用，能满足社会不同需要所具备的性能与特性。企业生产的产品质量是否达到质量标准，只有通过计量检测后才能最后判定，因此，计量管理的好坏将对产品质量产生重要的影响。

（一）计量管理。

主要是赋予计量技术、测试手段、计量法制的管理它们之间的关系见图1。计量管理围绕着企业的产品，首先，是要对产品的技术指标进行依法溯源。要按照国家规定的量制、量值和技术规范来制定企业产品的技术标准；并分解出产品的技术指标和生产中允许的误差范围。这是计量管理对企业产品质量法制管理的主要内容。其次，是要建立健全企业的计量标准仪器，对外接受法定计量技术机构的量值传递、校准、比对等；对内在开展对测量器具的检定同时，要不间断地对企业产品进行抽查。再就是，要完善企业的测试手段、测试流程、检测设备，使产品在生产中受到全过程、全工序、全工艺的检测，以保证产品质量。是计量管理在测试手段上经常性的工作。

（二）计量管理是确保产品质量的重要因素。

企业管理作为一个系统，是由各种管理工作组成的统一体。如计划、生产、劳动、财务、计量管理等构成了企业管理的主要内容，所有这些都离不开计量分析、计量测试、技术评估等。计量管理的好坏，直接影响到产品质量。一个企业的生产活动，可以把它分成三部分活动组成；即人流、物流、信息流。人流是管理的主体、物流是管理的客体。在整个管理中，信息流是贯穿在生产的每道工序、每个部门、每个环节之中。而在信息流中，计量信息占75%以上，这些信息为生产的各环节提供可靠的数据。管理人员就是根据这些数据，调整物流和人流。以陶瓷生产为例，陶瓷生产过程的每个环节都离不开计量。由此可见，及时、可靠、准确、关键点的数据测试在监控生产中起着十分重要作用，是确保产品质量的重要因素。

（三）确保产品的质量，要加强计量测试管理。

企业的任务是要生产出社会需要合格优质的产品。生产出高质量的产品，需要具备许多条件，其中很重要的一项，就是必须要有先进的计量测试技术手段。没有科学的计量测试技术手段，就很难保证产品的优质。如我国鞍钢50年代投产时，没有测宽测厚等计量仪器，凭操作者的经验和责任心轧制。加之，设备失修，生产的钢板尺寸误差很大，经人工挑选后送到用户，不合格的还有10%左右，严重影响其它单位的生产和产品质量。为了改变这种状况，加强了计量管理，在轧钢机上安装了测厚、测宽动态测量的仪器，并采用了电脑控制系统，从此产品质量大幅度提高，产品厚度的不合格率由原来的10%，下降到了0.3%，满足了用户的要求。这充分说明了计量管理与产品质量的关系是紧密相连的，没有计量就谈不上质量。

总之，在企业内部，要促进产品质量的提高，必须在抓好其他管理工作的同时，重视加强计量管理的力度，从抓企业的计量管理制度入手，加强企业的计量测试、计量标准、法定量传等管理工作，并在落实上下工夫，那么，企业的产品质量工作就一定能再上一个新的台阶。[1]

计量学与管理学的关系

计量学：是研究测量、保证测量统一和准确的科学。

分为十大计量专业：几何、热学、力学、电磁学、无线电电子学、时间频率、光学、化学、声学和电离辐射计量。

管理学：是系统研究管理活动的基本规律和一般方法的科学。

管理学是适应现代社会化大生产的需要产生的，它的目的是：研究在现有的条件下，如何通过合理的组织和配置人、财、物等因素，提高生产力的水平。管理学是一门综合性的交叉学科。

计量标准的使用

本制度明确了计量标准的使用、维护、保存、修理、更换、改造、封存及撤销以及恢复使用等工作的具体要求和程序。

1 、计量标准的使用必须具有正常工作所需要的环境条件，具有称职的使用、维护、保管人员，非检定人员不能任意使用计量标准。计量标准器和配套设施要放置在固定地点，不得随意挪动，更不得随意拆卸和组装。

2 、经上级计量行政部门考核，并取得相应项目的《计量检定员证》的人员才有资格使用计量标准。检定人员在使用计量标准时，要严格执行操作规程，使用或保存要符合技术条件要求。

3 、标准计量器具要按有关规定定期送检、自检，经检定合格的标准器具方可使用。计量标准器检定合格后，由项目负责人负责粘贴设备唯一性标志，在不影响读数的情况下，唯一性标志应贴在标准器醒目、易识别的显著部位。

4 、发现计量标准器异常时应及时排除，若故障较大需要修理时，应再次检定，合格后方能使用；如不合格，降级作工作计量器具用。若需要报废更新，应按有关规定办理手续，并填写更换申请表等，报计量标准考核部门审批。

5 、标准计量器具，仪器，仪表等使用完毕后或临时离开时，应切断电源，电源部分应定期检查绝缘，不合格的应立即停止使用。对因工作失职造成损坏或丢失者，追究责任，给予赔偿。

6 、标准装置、器具应保持清洁，经常擦拭，仪器仪表放置整齐，定期清理，保证设备的完好。标准计量器具的定期维护、修理要做好记录，标明维护项目、内容、更换零部件等，并存档。

7 、标准计量器具、仪器元件的保管应符合防潮，防震，防腐，防尘及规定的温度，湿度等条件。

8 、如遇特殊情况项目暂停，对该项目标准器要向原审核批准机构申请封存。如决定此项目停止，立即向审核批准机构申请撤销该标准装置。

9、标准仪器仪表一律不外借，如有特殊情况需报上级领导批准后，方可外借。

绪论

第一章计量学概述

第一节计量学的基本概念

第二节计量的专业分类

第三节社会要发展计量须先行

复习思考题

第二章计量单位和单位制

第一节计量单位和单位制

第二节国际单位制

第三节法定计量单位及其应用

复习思考题

第三章计量管理发展简史

第一节古代计量管理——度量衡管理

第二节近代计量管理——工业计量管理

第三节现代计量管理——计量体系管理

复习思考题

第四章计量管理的基本原理和方法

第一节计量管理理论的探讨

第二节计量管理的基本原理

第三节计量管理的基本方法

复习思考题

第五章计量法律体系

第一节计量法律的地位与作用

第二节计量法律、法规和规章

第三节计量技术法规

复习思考题

第六章计量管理体制

第一节计量行政管理体系

第二节计量技术保障体系

第三节计量中介服务体系

第四节计量学术教育体系

复习思考题

第七章计量专业人才的教育、培训和管理

第一节计量专业人才的素质结构

第二节计量专业人才的教育和培训

第三节计量专业人才的注册和管理

复习思考题

第八章计量工作规划、计划和统计

第一节计量工作规划、计划的编制原则和程序第二节计量工作规划和计划的内容结构

第三节计量统计工作

复习思考题

第九章计量基准与标准的管理

第一节计量基准的管理

第二节计量标准器的管理

复习思考题

第十章标准物质的管理

第一节标准物质的分类、分级和编号

第二节标准物质的研制和定级鉴定

第三节标准物质的生产、销售和使用

复习思考题

第十一章计量器具的监督管理

第一节计量器具新产品监督管理

第二节计量器具使用中的监督管理

第三节进口计量器具的监督管理

复习思考题

第十二章计量授权和协作

第一节计量授权管理

第二节计量协作的原则和形式

第三节计量协作的内容和管理

复习思考题

第十三章实验室和检查机构认可

第一节实验室认可的依据和程序

第二节实验室认可的内容与要求

第三节检查机构的认可

复习思考题

第十四章企业计量管理

第一节企业计量工作的地位和作用

第二节企业日常计量工作的管理

第三节企业测量管理体系的建立和认证

第四节企业能源计量管理

复习思考题

第十五章商品量的计量监督

第一节零售商品称重计量监督

第二节定量包装商品的计量监督

第三节商品房销售面积的计量监督

复习思考题

第十六章计量信息化管理

第一节计量信息化工作

第二节计量信息的研究与分析

第三节计量信息网络建设

复习思考题

第十七章计量工作的经济效果

第一节计量工作经济效果的研究

第二节计量工作经济效果的评价原则和指标体系第三节计量工作经济效果的计算方法

复习思考题

第十八章21世纪计量管理的发展趋势

第一节国际与区域计量组织及其动态

第二节发达国家的计量管理及其发展战略

第三节国际计量管理发展态势

复习思考题

参考文献

计量管理的特征

经济社会以及科学技术的发展对计量管理不断提出更高的要求，使得我国计量管理呈现出管理网络层次化、管理体系立体化、管理手段法制化及管理过程程序化四个特征。

(一)管理网络层次化。

现代计量管理更严密、更精确、更可靠，使得我国计理管理朝着层次化方向发展，并形成政府、企业、市场三个层次。

第一，政府计量管理层次。尽管计量管理由生产导向型转向市场导向型，但政府管理计量不因此而弱化。在当前形式下，政府的各项活动主要任务是制定有关的政策、法规，解决尖端的和易于被忽视的领域，引导计量管理向先进的方向发展。政府作为一个层级严密的社会职能管理部门，其计量管理也是相当层次化的，有行政的层次，有行业的层次等，形成一种金字塔结构。这样的层次具有牢固性和可辐射性，使计量管理发挥出应有作用。

第二，企业计量管理层次。企业计量管理的动因有三个：政府指令、市场需要和自身需要。当前政府指令除法制的强制性外都会削弱，市场、自身需要对企业计量管理的影响将会有所加强。企业计量管理的操纵者是其决策者，执行者是计量职能部门而计量管理的对象除了企业计量工作者之外，还有计量器具、计量数据，其中计量器具是重点。企业计量管理职能部门不是独立完成计量工作任务，很大程度(续致信网上一页内容)上与其他部门共同完成使命。决策者的支持，有关部门的配合，计量管理的作用被充分认识，是搞好企业计量管理的重要条件。

第三，市场计量管理层次。与政府计量管理与企业计量管理相比，市场计量管理这个层次表现为“稳形性”和变化性，更表现出无可争辨的强制性。其“隐形性”和变化性是指由市场“操纵”的计量管理没有明确的执行者，方式也是瞬息万变的。市场计量管理的依据是政府的政策、法规，而市场对政府的行为提出新的要求，使之作出适当调整，市场更需要企业表现出服从，并始终影响企业的各项活动，而企业除了适应市场外，别无选择。

计量管理层次化使计量管理增加了内涵，拓宽了领域，也使计量管理更加复杂化。

(二)管理体系立体化。

现代计量管理的体系立体化的最突出的特点是计量管理被置入一个动态的瞬息万变的空间来进行，经济、社会、意识形态等各个方面的变化，都会对计量管理产生影。向。

这种立体化体系在正常情况下，构成“金字塔”的“底面”的是市场要求及法律体系，二者呈开放性结构。市场的要求永远立于前沿，法律体系是紧跟其后的并将覆盖市场要求的所有层面。这个“金字塔”结构的稳固性关键是法律体系这个“覆盖面”，“覆盖”愈完全彻底，这个体系就愈牢固。

构成金字塔顶的是管理水平。当前一个比较突出的问题是这个塔顶要么很“单薄”，这与“底部”的发展很不相适应，这是计量管理不能有效发挥作用的关键。而管理水平不高的主要原因则在于计量管理的理论基础薄弱，方法守旧以及计量管理的不能定位。最关键计量管理未被充分认识，缺乏必要的手段和措施。(三)管理手段法制化。

我国现代计量管理的另一突出变化是手段法制化。主要是计量管理的基础如技术手段、管理手段都是在法制的前提下进行的。

计量技术手段法制化的核心是各类技术手段在合乎法律规定要求下运作。在当前，技术手段的法制化被加强了。一方面。技术手段是政府管理、企业经营等方面的基础这些活动又受制于法制化的市场另一方面，国家法律法规又不断提出新的要求，管理的领域进一步扩大，管理的程度也进一步强化。

管理手段法制化既有方法上的要求，也有法律法规的要求，还有对执行法律者的要求。三者的核心是法律法规。当前建立完善计量法律体系是基础，而实施这些法律法规是关键。

(四)管理过程程序化。

计量管理过程的程序化是现代计量管理一个十分突出的特点，它使计量管理更加科学化、系统化。总体而言，计量管理过程的程序化包括以下三方面的内容。一有完善的程序。目前，我国这正方面发展还远远不够，尤其是在企业计量管理这个层次上，程序还不健全。企业计量管理因为企业类型、规模等的不同，会有不同的特点，相应会有一套不同的程序。在当前建立这样的程序最基本的是应做到统一协调和相对完整。

二有合格的操作者。就计量管理而言，操作者既有决策者，又有具体执行者，还包括相关的各类人员，对不同操作者，要求也会不同，但必须使各个部位的操作者完成各自阶段的“动作”，程序方可贯通。

三有对过程的控制系统。这个控制系统能对整个过程的运行进行监控，保证运行正确，既包括本系统中的部门如监督部门、信息反馈部门，也包括本系统外的其他系统如政府计量管理的监控有社会监督企业的外控系统有政府管理、市场要求等。控制系统必须与本系统活动过程相关，并参与其中当然程序不同，才能有效监控。

在中国的变革和发展

首先，计量管理的作用和地位越来越重要。

在社会主义市场经济条件下，企业行为已经由受政府调控变成受市场调控，因而，产品的质量也由过去政府统管变成由市场选择。在竞争不充分的条件下，一些企业必然趁机掺杂，降低产品质量，损害消费者利益。因此，计量管理在社会上呼声愈来愈高，其对象已经超出企业，扩大到市场过程。它不仅在质量管理的意义上被社会所重视，而且在质量保证的意义上也受到社会的欢迎。所以，计量管理在市场经济中已经成为质量管理和质量保证的基础，是确保企业信誉、提高用户满足感的基石。

其次，计量管理由生产导向型转向市场导向型。

在市场经济条件下，产品质量和形象主要靠有效的市场竞争来担保，百姓通过多种多样的信息通道来确认某一产品的质量和形象，这使得计量管理工作由生产导向型转向市场导向型。市场导向型的计量管理与传统相比，在监管对象、根本目的、指导思想上有着很大区别。

一是监督管理对象侧重点不同。对于竞争性行业，如医药、化妆品、服装、食品等，计量管理部门主要通过市场来监督企业计量法律法规的贯彻执行情况。对于非竞争行业，如电力、煤气、自来水等行业，计量管理部门主要通过对企业内部的计量体系进行直接监督管理来确保产品质量消费者利益。传统的计量管理只侧重企业单位内部的计量监督。

二是市场导向型计量管理的根本目的是保护消费者的利益，站在消费者的立场上来实施计量管理。

三是市场导向型计量管理强调价值工程在管理工作中的运用，注重在一定费用条件下所实现的价值功能的大小。如促使企业节能降耗，加强财务管理，提高经济效益等。

四是市场导向型计量管理的指导思想是使企业和顾客在市场均衡过程中各自达成利益的最大化，从而促进国民经济良性循环。[2]

《计量经济学》第四章精选题及答案

第四章：多重共线性二、简答题 1、导致多重共线性的原因有哪些？ 2、多重共线性为什么会使得模型的预测功能失效？ 3、如何利用辅回归模型来检验多重共线性？ 4、判断以下说法正确、错误，还是不确定？并简要陈述你的理由。 (1)尽管存在完全的多重共线性，OLS 估计量还是最优线性无偏估计量（BLUE ）。 (2)在高度多重共线性的情况下，要评价一个或者多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。 (3)如果某一辅回归显示出较高的2 i R 值，则必然会存在高度的多重共线性。 (4)变量之间的相关系数较高是存在多重共线性的充分必要条件。 (5)如果回归的目的仅仅是为了预测，则变量之间存在多重共线性是无害的。 12233i i i Y X X βββ=++ 来对以上数据进行拟合回归。 (1) 我们能得到这3个估计量吗？并说明理由。 (2) 如果不能，那么我们能否估计得到这些参数的线性组合？可以的话，写出必要的计算过程。 6、考虑以下模型： 23 1234i i i i i Y X X X ββββμ=++++ 由于2X 和3 X 是X 的函数，那么它们之间存在多重共线性。这种说法对吗？为什么？ 7、在涉及时间序列数据的回归分析中，如果回归模型不仅含有解释变量的当前值，同时还含有它们的滞后值，我们把这类模型称为分布滞后模型（distributed-lag model ）。我们考虑以下模型： 12313233i t t t t t Y X X X X βββββμ---=+++++ 其中Y ——消费，X ——收入，t ——时间。该模型表示当期的消费是其现期的收入及其滞后三期的收入的线性函数。（1）在这一类模型中是否会存在多重共线性？为什么？（2）如果存在多重共线性的话，应该如何解决这个问题？ 8、设想在模型 12233i i i i Y X X βββμ=+++ 中，2X 和3X 之间的相关系数23r 为零。如果我们做如下的回归：

@计量经济学主要公式

序公式名称计算公式号 y t = β0 + β1 x t + u t 1真实的回归模型 2估计的回归模型y t =+x t + 3真实的回归函 E(y t) = β0 + β1 x t 数 4估计的回归函数=+x t 5最小二乘估计公式 6 和的方差 7σ2的无偏估计量= s2 = 8 和估计的方差 9总平方和 ∑(y t -) 2 10回归平方和 ∑(-) 2 11误差平方和 ∑(y t -)2 = ∑()2 12可决系数（确定系数） 13检验β0，β1 是否为零的t统计量

14β1的置信区间 -tα(T-2) ≤β1≤+tα(T-2) 15单个y T +1的点预测=+x T+1 16E(y T+1)的区间预测 17单个y T+1的区间预测 18样本相关系数表3.4 多元线性回归模型的主要计算公式序号公式名称计算公式 1 真实的回归模型Y= X β+ u 2 估计的回归模型Y = X+ 3 真实的回归函数E(Y) = X β 4 估计的回归函数= X 5 最小二乘估计公式= (X 'X)-1X 'Y 6 回归系数的方差Var() = σ2(X 'X)-1 7 σ2的无偏估计量= s2 ='/ (T - k) 8 回归系数估计的方差() =(X 'X)-1 9 回归平方和SSR = = '- T 10 总平方和SST = Y 'Y - T 11 残差平方和SSE = ' 12 可决系数 13 调整的可决系数

14 F统计量 15 t统计量 16 点预测公式 C = (1 x T+1 1 x T+1 2… x T+1 k-1 ) = C = 0 +1 x T+1 1 + … + k-1 x T+1 k-1 17 E(y T+1) 的置信区间预测 C±tα/2 (1, T-k)s 18 单个y T+1的置信区间预测 C±tα/2 (T-k)s 19 预测误差e t = - y t, t= 1, 2, …, T 20 相对误差PE = , t= 1, 2, …, T 21 误差均方根 22 绝对误差平均 23 相对误差绝对值平均 24 Theil系数 25 偏相关系数是控制z t不变条件下的x t, y t的简单相关系数。 26 y t与x t1,x t2,…,x tk–1的复相关系数是y t与的简单相关系数。其中是y t对x t1,x t2,…x tk–1 回归的拟合

工程测量测量基本概念总结

一、测量学及其基本内容测定：使用测量仪器和工具，通过测量和计算，得到一系列测量数据，或把地球表面的地形绘成地形图，供经济建设、规划设计、科学研究和国防建设使用。测设：测设是把图纸上规划设计好的建筑物、构筑物的位置在地面上标定出来，作为施工的依据。二、地球的形状和大小 (一)基准线和基准面 1.基准线：某点的基准线是该点所受到的地球引力和地球自转的离心力的合力方向线，即重力方向线。 2.基准面：大地水准面就是基准面。 3.水平面：与水准面相切的平面 4.大地水准面：与平均海水面相吻合的水准面 5.水准面：假想静止的海水延伸穿过陆地包围整个地球，形成的一个闭合曲面。 (二)地球形状和大小大地球体：大地水准面所包围的形体称为大地球体测量学中使用一个和大地水准面总体形状非常接近的数学形体即参考椭球体代表地球形体。长半轴a，短半轴b，扁率α我国采取：a=6378.140km，α=（a-b）/a=1/298.257 由于扁率很小，普通测量学近似的把地球作为半径R=（2a+b）/3=6371km的圆球来看待。三、地面点位的确定 (一)高程 1.地面上任一点到水准面的铅垂距离就是高程。点到大地水准面的铅垂距离称为绝对高程。目前采用“1985国家高程基准”是根据青岛验潮站1952~1979年验潮资料计算确定的平均海水面。 2.绝对高程有困难的局部地区，可以假定一个水准面作为高程起算面。地面点到假定水准面的铅垂距离称为相对高程。两点高程之差称为高差 (二)坐标 1.地理坐标系以精度和纬度表示点在旋转椭球体面上投影的球面位置，又称为绝对位置。用经度和纬度表示经度λ：通过该点的子午面与通过格林尼治天文台的首子午面所夹的二面角纬度φ：通过该点的法线同赤道平面的夹角 2.高斯平面直角坐标系（1）.6．带：经差6。为一带，将地球自西向东分为60带，位于各边缘的子午线称为分带子午线，位于各带中央的子午线称为中央子午线。第N带中央子午线的经度λ=6。N-3。。赤道为y轴，中央子午线为x轴，为了避免出现负值，y轴西移500km，并在横坐标前带以带好，就是高斯平面直角坐标系。（2）.3。带，中央子午线经度为3n。 3.独立直角坐标系规定南北为x，东西为y，东北为正，西南为负。 4.我国的大地坐标系球体的形状、大小和定位都已经能够确定的椭球叫参考椭球。

计量经济学术语说明

序列直方图： Mean 均值, median 中位数, maximum 最大值, minimum 最小值, Std.Dev 标准差, skewness 偏度, kurtosis 峰度, “arque-bera 统计量及其概率probability ” 说明：正态分布的偏度S=0，呈对称分布。若样本序列的S>0，则呈右偏分布；否则呈左偏分布。正态分布的峰度K=3，若样本序列的K>3，则序列分布的尾部比正态分布的尾部厚，其分布呈现出“高瘦”形状，即“尖峰”；否则其分布的尾部比正态分布的尾部薄，其分布呈现出“矮胖”的形状。大多数金融时间序列呈“尖峰厚尾、非对称分布”。Jarque-Bera 检验统计量用来初步检验某个分布是否为正态分布。在序列观测值为正态分布的原假设下，Jarque-Bera 统计量服从2(2)χ分布，可以根据Jarque-Bera 统计量的概率值P 来决定是否拒绝零假设。若P 大于检验水平α，则不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设。线性回归： Variable 变量，coefficient 系数 std.error 回归方程系数估计值标准误差，其主要用于衡量回归系数的统计可靠性，标准误差越大，说明回归系数估计值越不精确。 t-statistic 是回归系数的 T 统计量，用于检验某个系数是否显著的异于零。 Prob.是t 统计量值的双侧概率（P 值），若P 小于检验水平，说明相应的系数估计值显著的异于零；否则系数不显著。如：在5%显著性水平下，如果P 值小于0.05，就拒绝原假设，否则接受原假设，认为他们对模型的因变量（Y ）没有影响。 R-squanred 决定系数R^2, 较大则说明模型对因变量拟合得较好，模型中的解释变量能够解释因变量变动的很大一部分。（R^2并不是判断模型拟合好坏的唯一指标，回归模型的R^2较小，并不一定说明模型拟合程度很差。有时，如果回归方程中没有截距项或常数项，或者使用了两阶段最小二乘法（TSLS ），则R^2可能为负数。）（R-squared 是模型中所有自变量对因变量的整体拟合效果的度量，但是并不是越高越好，因为自变量越多，R2就越高，由此有了ADJUSTED R-squared,这个指标就剔除了自由度的影响。） Adjusted R-squared 修整决定系数R^2, Mean dependent var 被解释变量均值 S.D.dependentvar 被解释变量标准差 S.E.of regression 回归标准误差，用于度量残差的大小。大约67%的残差将位于正负一个标准误差范围之内，而95%的残差将位于正负两个标准误差范围之内。 Akaike info criterion 赤池信息准则（AIC ）和Schwarz criterion 施瓦兹信息准则（SC ）。AIC 信息准则和SC 准则用于评价模型的好坏，一般要求AIC 值或SC 值越小越好。当选择变量的滞后阶数（如协整检验中），可以通过选择使AIC 或SC 达到最小的滞后分布长度。 Sum squared resid 残差平方和RSS ，越小越好，可以用作某些检验的输入值（如F 检验）。 Log likelihood 是对数似然值（简记L ），是基于极大似然估计得到的统计量，在线性回归中，其计算公式为：2log 2log 222 n n n L πσ=--- 。对数似然值用于说明模型的精确性，L 越大说明模型越精确。同时，可以通过比较有条件约束方程和无条件约束方程的对数似然估计值的差异进行似然比检验。L 越大越好，实际上右边的AIC,SC 就是根据它计算的，AIC 和SC 是越小越好，它们是为了选择最佳滞后期。 F-statistic 和Prob (F-statistic)分别是F 统计量极其相应的概率即P 值，用于对方程的整体显著性进行检验。F 检验是一个所有系数估计值都不为零的联合检验，即使所有系数的t 统计量都是不显著的，F 统计量也可能是显著的。F 统计量越大模型整体越显著，根据上面提到的

计量经济学的概念

计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。数理：揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。计量：揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1）模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望值。 2）样本数据的收集：差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。作为“变量”的原因：1 2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3）值，预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。

计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点第1章绪论数据类型：截面、时间序列、面板用数据度量因果效应，其他条件不变的概念习题：C1、C2 第2章简单线性回归回归分析的基本概念，常用术语现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。线性回归的含义线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数）线性回归模型的基本假设简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）普通最小二乘法（原理、推导）最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。

计量经济学第二章主要公式

第二章主要公式资料地址：https://www.360docs.net/doc/b611525059.html,/jl 1、回归模型概述（1）相关分析与回归分析经济变量之间的关系：函数关系、相关关系相关关系：单相关和复相关，完全相关、不完全相关和不相关，正相关与负相关，线性相关和负相关，线性相关和非线性相关。相关分析： ——总体相关系数XY ρ= ——样本相关系数()() n i i XY X X Y Y r --= ∑ ——多个变量之间的相关程度可用复相关系数和偏相关系数度量回归分析：相关关系 + 因果关系（2）随机误差项：含有随机误差项是计量经济学模型与数理经济学模型的一大区别。（3）总体回归模型总体回归曲线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹。总体回归函数：(|)()i i E Y X f X = 总体回归模型：(|)()i i i i i Y E Y X f X μμ=+=+ 线性总体回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= （4）样本回归模型样本回归曲线：根据样本回归函数得到的被解释变量的轨迹。（线性）样本回归函数： 01???i i Y X ββ=+ （线性）样本回归模型：01???i i i Y X e ββ=++ 2、一元线性回归模型的参数估计（1）基本假设 ① 解释变量：是确定性变量，不是随机变量 var()0i X = ② 随机误差项：零均值、同方差，在不同样本点之间独立，不存在序列相关等 ()01,2,...,i E i n μ== 2var()1,2,...,i i n μσ==

cov(,)0;,1,2,...,i j i j i j n μμ=≠= ③ 随机误差项与解释变量：不相关 cov(,)01,2,...,i i X i n μ== ④ （针对最大似然法和假设检验）随机误差项： 2~(0,)1,2,...,i N i n μσ= ⑤ 回归模型正确设定。【前四条为线性回归模型的古典假设，即高斯假设。满足古典假设的线性回归模型称为古典线性回归模型。】（2）参数的普通最小二乘估计（OLS ）目标：21 min n i i e =∑ 对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 正规方程组： 011 011 ?? 2[()]0??2[()]0n i i i n i i i i Y X X Y X ββββ==?--+=????--+=??∑∑ 解得： 011 112 211??()()?()n n i i i i i i n n i i i i Y X X X Y Y x y X X x βββ====?=-???--?==??-?? ∑∑∑∑ （3）最大似然估计（ML ）对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 重要的基本假设： 2~(0,)1,2,...,cov(,)0;,1,2,...,var()01,2,...,i i j i N i n i j i j n X i n μσμμ?=? =≠=?? ==? 得到：2 01~(,)1,2,...,i i Y N X i n ββσ+= 【且cov(,)0;,1,2,...,i j Y Y i j i j n =≠=，这个对最大似然法的估计很重要】则目标：12,,...,n Y Y Y 的联合概率密度最大，即

测量知识基本概念

（一）概念题 1. 什么叫铅垂线？铅垂线的测设方法有几种？答：指向地球心的直线叫铅垂线。测设方法有：（1）垂球法，（2）经纬仪，（3）光学水准仪法,(4)激光铅垂仪法。 1.什么是放线？放线有哪些方法？答：把图纸上的建筑物通过测量仪器在地面上表示出来。方法有：（1）直接法，（2）归划法。 3．什么是抄平？抄平有哪些基本方法？答：就是根据一个已知水准点，将另外的点的设计高程测设导地面上。其方法有：（1）平尺法，（2）水准仪法，（3）经纬仪法，（4）全站仪法。 4．施工测量时如何进行模板的检核？答：用钢尺量测；或用测量仪器检测其中特殊点；看与施工图纸上建筑物的设计尺寸是否一致。 5. 当测设点的点位高于视线时，如何进行抄平？答：（1）用钢尺直接丈量；（2）悬吊钢尺；（3）倒尺法；（4）经纬仪法；（5）全站仪法。 6．如何进行大高差法高程测设？答：（1）向下传递高程：①在基坑内做一临时水准点A；②求A点的高程，H=H A+a 1-b1+a2-b2;③以C点为已知点，在基坑内测设若干个点。（2）向上传递高程：在仪器高范围内测设以临时点，以该点为基准用钢尺向上丈量。 7．直线测设的方法有几种？请分别叙述方法？答：（1）内垂定线：目估定线；经纬仪定线；逐渐定线。（２）外沿定线：在Ａ点安置仪器，瞄准Ｂ点，向上转动望远镜，定Ｃ点；在Ｂ点安置仪器，瞄准Ａ点，测设１８０度，定Ｃ点；在Ｂ点安置仪器，瞄准Ａ点，倒镜，定Ｃ点。８．在建筑工程施工中，如何进行轴线控制？答：（1）在建筑物总平面图上选定方格网的主轴线；（2）确定各轴点的坐标，进行测量坐标与施工坐标的换算；（3）在地面上测设各个主点；（4）检核（各个边，各个角）；（5）调整点位。 9．在高层建筑施工中，如何进行高程的传递？答：以基层的标记为基准，用大高差法传递高程，由底层向上高层传递，当楼层很高时设转换层。（1）用钢尺直接丈量；（2）悬吊钢尺：将建筑外部的±0.000引起建筑物；（3）以±0.000为基准弹底层的1.000米线；（3）以底层的—1米线为基准，测设每层的1.0米线，（先在钢筋上用红油漆标记，柱子浇灌后弹1.0的线。） 10.请叙述在工业建筑施工中，基础施工测量的程序？答:计算测设数据；控制点的测设；检核；建筑物轴线测设；柱基点位和放线；柱基施工测量。 11.在桥梁工程施工中，如何进行墩台中心的定位？答：直线桥梁墩台定位：根据计算出的距离，从桥轴线的一个端点开始，用检定过的钢尺逐段测设出墩，台中心，并附合于桥轴线的另一个端点上。如在限差范围之内，则依据各段距离的长短按比例调整已设出的距离。在调整好的位置上钉一个小钉，即为测设的点位；曲线桥梁墩台定位：曲线桥墩，

计量经济学术语(国际经济与贸易)

计量经济学术语 A 校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变量用?一个自由度来调整。对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。 AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR（1）模型。渐近置信区间（Asymptotic Confidence Interval）：大样本容量下近似成立的置信区间。渐近正态性（Asymptotic Normality）：适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估计量。渐近性质（Asymptotic Properties）：当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量性质。渐近标准误（Asymptotic Standard Error）：大样本下生效的标准误。渐近t 统计量（Asymptotic t Statistic）：大样本下近似服从标准正态分布的t统计量。渐近方差（Asymptotic Variance）：为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量的平方值。渐近有效（Asymptotically Efficient）：对于服从渐近正态分布的?一致性估计量，有最小渐近方差的估计量。渐近不相关（Asymptotically Uncorrelated）：时间序列过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔增加，它们之间的相关趋于零。衰减偏误（Attenuation Bias）：总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的期望值小于参数的绝对值。自回归条件异方差性（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）：动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。 ?一阶自回归过程[AR（1）]（Autoregressive Process of Order One [AR(1)]）：?一个时间序列模型，其当前值线性依赖于最近的值加上?一个无法预测的扰动。辅助回归（Auxiliary Regression）：用于计算检验统计量——例如异方差性和序列相关的检验统计量——或其他任何不估计主要感兴趣的模型的回归。平均值（Average）：n个数之和除以n。 B 基组、基准组（Base Group）：在包含虚拟解释变量的多元回归模型中，由截距代表的组。基期（Base Period）：对于指数数字，例如价格或生产指数，其他所有时期均用来作为衡量标准的时期。基期值（Base Value）：指定的基期的值，用以构造指数数字；通常基本值为1或100。最优线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE）：在所有线性、无偏估计量中，有最小方差的估计量。在高斯—马尔科夫假定下，OLS是以解释变量样本值为条件的贝塔系数（Beta Coef?cients）：见标准化系数。偏误（Bias）：估计量的期望参数值与总体参数值之差。偏误估计量（Biased Estimator）：期望或抽样平均与假设要估计的总体值有差异的估计量。向零的偏误（Biased Towards Zero）：描述的是估计量的期望绝对值小于总体参数的绝对值。二值响应模型（Binary Response Model）：二值因变量的模型。二值变量（Binary Variable）：见虚拟变量。两变量回归模型（Bivariate Regression Model）：见简单线性回归模型。 BLUE（BLUE）：见最优线性无偏估计量。 Breusch-Godfrey 检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。 Breusch-Pagan 检验（Breusch-Pagan Test）：将OLS残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。 C 因果效应（Causal Effect）：?一个变量在其余条件不变情况下的变化对另?一个变量产生的影响。其余条件不变（Ceteris Paribus）：其他所有相关因素均保持固定不变。经典含误差变量（Classical Errors-in-Variables, CEV）：观测的量度等于实际变量加上?一个独立的或至少不相关的测量误差的测量误差模型。经典线性模型（Classical Linear Model）：全套经典线性模型假定下的复线性回归模型。经典线性模型（CLM）假定（Classical Linear Model (CLM) Assumptions）：对多元回归分析的理想假定集，对横截面分析为假定MLR.1至MLR.6，对时间序列分析为假定对参数为线性、无完全共线性、零条件均值、同方差、无序列相关和误差正态性。科克伦—奥克特（CO）估计（Cochrane-Orcutt (CO) Estimation）：估计含AR（1）误差和严格外生解释变量的多元线性回归模型的?一种方法；与普莱斯—温斯登估计不同，科克伦—奥克特估不使用第?一期的方程。置信区间（CI）（Con?dence Interval, CI）：用于构造随机区间的规则，以使所有数据集中的某?一百分比（由置信水平决定）给出包含总体值的区间。置信水平（Con?dence Level）：我们想要可能的样本置信区间包含总体值的百分比，95%是最常见的置信水平，90%和99%也用。不变弹性模型（Constant Elasticity Model）：因变量关于解释变量的弹性为常数的模型；在多元回归中，两者均以对数形式出现。同期外生回归元（Contemporaneously Exogenous）：在时间序列或综列数据应用中，与同期误差项不相关但对其他时期则不?一定的回归元。控制组（Control Group）：在项目评估中，不参与该项目的组。控制变量（Control Variable）：见解释变量。协方差平稳（Covariance Stationary）：时间序列过程，其均值、方差为常数，且序列中任意两个随机变量之间的协方差仅与它们的间隔有关。协变量（Covariate）：见解释变量。临界值（Critical Value）：在假设检验中，用于与检验统计量比较来决定是否拒绝虚拟假设的值。横截面数据集（Cross-Sectional Data Set）：在给定时点上从总体中收集的数据集 D 数据频率（Data Frequency）：收集时间序列数据的区间。年度、季度和月度是最常见的数据频率。戴维森—麦金农检验（Davidson-MacKinnon Test）：用于检验相对于非嵌套对立假设的模型的检验：它可用相争持模型中得出的拟合值的t检验来实现。自由度（df）（Degrees of Freedom, df）：在多元回归模型分析中，观测值的个数减去待估参数的个数。分母自由度（Denominator Degrees of Freedom）：F检验中无约束模型的自由度。因变量（Dependent Variable）：在多元回归模型（和其他各种模型）中被解释的变量。

通用计量术语

测量仪器在我国有关计量法律、法规或人们习惯上通常称为计量器具，计量器具是测量仪器的同义语，实际上一般统称为测量仪器。测量仪器在计量工作中具有相当重要的作用，全国量值的统一首先反映在测量仪器的准确和一致上，所以测量仪器是确保全国量值统一的重要手段，是计量部门加强监督管理的主要对象，也是计量部门提供计量保证的技术基础。一、测量仪器按定义测量仪器是指“单独地或连同辅助设备一起用以进行测量的器具”(见JJF1001-1998《通用计量术语及定义》6.1条，以下只简称条款)。测量仪器是用来测量并能得到被测对象确切量值的一种技术工具或装置。为了达到测量的预定要求，测量仪器必须是具有符合规范要求的计量学特性，能以规定的准确度复现、保存并传递计量单位量值。测量仪器的特点是:(1)用于测量；(2)目的是为了确定被测对象的量值；(3)本身是可以单独地或连同辅助设备一起的一种技术工具或装置。如体温计、水表、煤气表、直尺、度盘秤等均可以单独地用来完成某项测量，获得被测对象的量值；另一些测量仪器，如砝码、热电偶、标准电阻等，则需与其它测量仪器和(或)辅助设备一起使用才能完成测量，从而确定被测对象的量值。正确的理解测量仪器的概念，有利于科学合理地确定计量管理所包含的范围。任何物体和现象都可以反映其量值的大小，但并不都是测量仪器，判定主要是看其是否用于测量目的，是否能得到其被测量值的大小。如一台恒愠油槽或一台烘箱，它可以反映温度的量值，但它并不是测量仪器，因为它只是一种获得一定温度场的装置，它并不用于测量目的，而在恒温油槽和烘箱上控制用的温度计才是测量仪器。又如一组砝码，一个带有刻度的量杯，某一定值的标准物质，它们都反映了确切的量值，因为它们均用于测量目的，通过测量从而获得被测对象量值的大小，所以它们均为测量仪器。测量仪器即计量器具是一个统称。如测量仪器按其计量学用途或在统一单位量值中的作用，可分为计量基准、计量标准和工作用计量器具；按其结构和功能特点，测量仪器包括实物量具、测量用仪器仪表、标准物质和测量系统(或装置)。也可以按输出形式、测量原理和方法、特定用途、准确度等级等特性进行分类。目前与测量仪器类同的名词术语很多，必须正确区分其概念。如GB/T19001—1994 (ISO9001:1994)质量体系——设计/开发、生产、安装和服务的质量保证模式标准中，就提出了检验、测量和试验设备；在GB/T19022.1—1994(idt ISO 10012—1:1992)测量设备的计量确认体系标准中提出了测量设备一词；而在2000版的ISO/DIS 9001标准中又提出了测量设备和测量和监控装置名词。我个人理解认为:检验、测量、试验设备是有区别的；检验设备主要用以判定是否合格；测量设备主要用于确定其被测对象值的大小，试验设备主要用以确定某特性值或其性能如何，检验、测量设备主要是指测量仪器，而试验设备有的可能不是测量仪器，如振动试验台就是，温度环境试验装置就不是。测量装置就是测量仪器，而监控装置是指生产过程中的监视控制设备，有的属测量仪器，有的控制设备则不属测量仪器。JJG1001—1998《通用计量术语及定义》规范中，列入了“测量设备”术语。测量设备是指“测量仪器、测量标准、参考物质、辅助设备以及进行测量所必须的资料的总称”(6.6条)。它是从推行ISO9000标准中，从ISO10012—1标准中引用过来的，它不仅包含上述内容，同时还包括试验和检验过程中使用的，也包括校准(检定)中使用的测量设备。可见它并不是指某台或某类设备，而是对测量所包括的硬件和软件的统称。这一定义有以下几个特点: 1.概念的广义性。测量设备不仅包含一般的测量仪器，而且包含了各等级的测量标准，

计量经济学考试必备公式大纲

学习用途,考试专用，请用完删除自己总结1159952047 1、异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。类型：单调递增型，单调递减型，复杂型。原因：⑴模型中遗漏了随时间变化影响逐渐增大的因素。（即测量误差变化）⑵模型函数形式设定误差。⑶随机因素的影响。（即截面数据中总体各单位的差异）后果：1．参数估计量非有效2.变量的显著性检验失去意义3.模型的预测失效检验：图示检验法，戈德菲尔德－匡特检验，怀特检验，帕克检验和戈里瑟检验处理：变异方差为同方差，或尽量缓解方差变异的程度。（加权最小二乘法（WLS），异方差稳健标准误法） 2、序列相关性：如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则称为存在... 原因：经济数据序列惯性；模型设定的偏误；滞后效应；蛛网现象；数据的编造后果：1．参数估计量非有效；2.变量的显著性检验失去意义；3.模型的预测失效检验方法：图示法；回归检验法；D.W.检验法；拉格朗日乘数检验补救方法：广义最小二乘法（GLS），广义差分法，随机干扰项相关系数的估计，广义差分法在计量经济学软件中的实现，序列相关稳健标准误法。 3、多重共线性：如果模型的解释变量之间存在着较强的相关关系，则称模型存在多重共线性。原因：经济变量相关的共同趋势、滞后变量的引入、样本资料的限制后果（一）完全：1、参数估计值不确定。 2、参数估计值的方差会无限大。( 二)不完全：1、有可能求出参数的估计值，但估计值很不稳定。2、参数估计值的方差会随多重共线性（近似）程度的提高而增大。3、对总体参数的区间估计将会降低精确度（置信区间变宽）。评价区间估计的两个标准： (1)估计的可靠度。（2）估计的精确度 .4、对总体参数的显著性检验（t检验）在统计上将会不显著。检验：1.检验多重共线性是否存在2.判明存在多重共线性的范围克服方法：1.排除引起共线性的变量2.差分法3.见笑参数估计量的方差 4、●经典假定：1、零均值假定。2、同方差假定。3、无自相关假定。4、解释变量与随机误差项不相关。 5、无多重共线性假定。 6、正态性假定。●多元线性回归模型的基本假定：零均值假定、同方差和无自相关（条件方差不变、条件自相关等于0）、随机扰动项与解释变量不相关、无多重共线性、正态性假定独立同分布,且～ N (0,σ2) 5、拟和直线的优度-判定系数r2。TSS为总离差平方和，反映Y的样本观测值的平均差异程度；ESS 为Y的估计值与均值的离差平方和，反映解释变量的变化所引起的对Y的波动大小，即解释变量在模型中存在的重要程度；RSS为残差平方和，反映Y依据回归直线没有得到解释的变差。 6、F检验的意义（1）检验的不足。尽管具有对模型整体拟合状况的判断，但它并不能得到到底要多大时回归方程才算通过了拟合优度检验。虽然R2能够给出评价模型拟合好坏的度量，但它只是对样本的拟合程度进行评价，不能回答总体的真实状况。（2）F检验的目的。对于总体多元线性回归模型，从整体上看，多个解释变量与被解释变量之间是否存在显著的线性关系，或者说 Y 的变动是否依赖于这些解释变量的变化。由F统计量的构成可以看出（ESS服从自由度为k-1，RSS服从n-k 的分布），如果ESS显著地大于RSS，则表明不能认为所有的全为零，这时在很大程度上要拒绝。则在该意义下，说明回归方程中的所有解释变量对应变量存在显著性影响。F 检验的一般步骤是：（1）构造 F 统计量，即。（2）给定显著性水平，查F分布表，得临界值，其中k为参数的个数，n为样本容量。（3）比较判断。若F﹥，则拒绝原假使，表明回归函数从整体上看是显著的，即所有解释变量对应变量有显著性影响。 7、t 检验在多元线性回归模型里与一元的情况是一致的。需要注意的是在多元线性回归模型对参数的 t 检验中，即~ t(n-k) （在成立下）这里是服从自由度为 (n-k) 的 t 分布。因此，在多元的情况下，运用 t 检验的操作过程如下（1）提出假设（2）构造检验统计量在H 0 成立的情况下，有：~t(n-k)（3）计算t统计量值，。（4）根据t分布，给定显著性水平，查表得临界值。（5）比较判断，若，则拒绝 H 0 ，同时接受 H 1 。表明第 j 个解释变量 X j 对被解释变量 Y 存在显著性影响；否则，表明第 j 个解释变量 X j 对被解释变量 Y 不存在显著性影响。 8、

几何量计量名词术语及定义

JJF 1010 几何量计量名词术语及定义 1 米（Metre,meter ）国际单位制长度量的基本单位。 1983年第17届国际计量大会所通过“米”的新定义是：米是光在真空中1／299 792 458 s 的时间间隔内所行进的路程长度。注：该次大会还规定了米定义的三种复现方法（2002年进行了修正）。①根据l =c 0t 关系式，由测出的时间t 与给定的真空光速值c 0复现长度值l ；②根据λ＝c 0/f 关系式，由测出频率f 与给定的真空光速值c 0复现长度值l ；③直接使用米定义咨询委员会推荐使用的激光的真空波长、光谱灯的真空波长或其他光源的真空波长中的任一种来复现。 2 波长（Wavelength ）在一个周期T 的时间内，波面传播的距离。 3 光谱线半宽度（Half-linear width ）在该谱线上，光强为最大的波长与其光强只有最大值之半的波长两者间的差值。 4 线偏振光（Linear polarized light ）光线矢量E 沿着单一方向振动的光。 5 圆偏振和椭圆偏振光（Circular polarized light and elliplcallight ）光的矢量的两个垂直分量之间具有相位差π／2时，称圆偏振光；具有其他相位差时称椭圆偏振光。 6 折射率（Refractive index ）介质的折射率是真空中的光速c 0与在介质中光束的传播速度c ′的比值，即 n ＝c 0/ c ′ 相应地，真空中光波的波长λ0在介质中变为λ′，而 n c 00λυλ==′ 式中：υ－光的振动频率。 7 光的相干性（Light coherence ）光波波场中，各个时刻到达空间各点的波列之间的相干情况称为光的相干性。 8 光程（Optical path ）光线在某传播介质中通过的距离r 与该介质折射率n 的乘积，即l=1r 。 9 光程差（Optical path difference ）两束光线所通过的光程l 1与l 2之差，称为这两束光线的光程差，即 ?=l 1-l 2 10 干涉场(Interference field) 可观察到干涉图样的区域。 11 干涉条纹（Interference fringe ）在干涉场中，具有相同相位差的诸点的轨迹，称为干涉条纹。

期末计量经济学公式

序号公式名称计算公式 1 真实的回归模型 y t = ?0 + ?1 x t + u t 2 估计的回归模型 y t =+ x t + 3 真实的回归函数 E(y t ) = ?0 + ?1 x t 4 估计的回归函数 = + x t 5 最小二乘估计公式 ()()() ∑∑∑∑∑∑--=---== -=2 22 2 221X n X Y X n Y X X X Y Y X X x y x b X b Y b i i i i i i i i i 6 和的方差 7 ? ? 的无偏估计量 = s 2 = 8 和估计的方差 ? 9 总平方和TSS ? (y t -) 2 10 回归平方和 RSS ? ( - ) 2 11 误差平方和 ESS ? (y t -)2 = ? ( )2 12 可决系数（确定系数） =RSS/TSS 13 检验?0，?1 是否为零的t 统计量 14 ?1的置信区间 -t ? (T -2) ??1 ? + t ? (T -2) 15 单个y T +1的点预测 = + x T +1

16E(y T+1)的区间预测 17单个y T+1的区间预测 18样本相关系数表 ?多元线性回归模型的主要计算公式序号公式名称计算公式 1 真实的回归模型Y= X ?+ u 2 估计的回归模型Y = X+ 3 真实的回归函数E(Y) = X ? 4 估计的回归函数= X 5 最小二乘估计公式= (X 'X)-1X 'Y 6 回归系数的方差Var() = ? 2(X 'X)-1 7 ? ? 的无偏估计量= s2 ='/ (T - k) 8 回归系数估计的方差() =(X 'X)-1 9 回归平方和SSR = = '- T 10 总平方和SST = Y 'Y - T 11 残差平方和SSE = ' 12 可决系数 13 调整的可决系数 14 F统计量 15 t统计量 C = (1 x T+1 1 x T+1 2… x T+1 k-1 ) 16 点预测公式

计量经济学(重要名词解释)

——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。邹至庄统计量（Chow statistic）：检验不同组或不同时期的回归函数上差别的F检验。德宾—沃森（DW）统计量（Durbin-Watson (DW) Statistic）：在经典线性回归假设下，用于检验时间序列回归模型之误差项中的一阶序列相关的统计量。广义最小二乘（GLS）估计量（Generalized Least Squares (GLS) Estimator）：通过对原始模型的变换，解释了误差方差的方差已知结构（异方差性）、误差中的序列相关形式或同时解释二者的估计量。拉格朗日乘数统计量（Lagrange Multiplier Statistic）：仅在大样本下为确当的检验统计量，它可用于在不同的模型设定问题中检验遗漏变量、异方差性和序列相关和不同模型的设定问题。加权最小二乘（WLS）估计量（Weighted Least Squares (WLS) Estimator）：用来对某种已知形式的异方差进行调整的估计量。其中，每个残差的平方都用一个等于误差的（估计的）方差的倒数作为权数。差的估计量。在高斯—马尔科夫假定下，OLS估计量是以解释变量样本值为条件的BLUE 。在给定时点上从总体中抽取的数据集