第五章 经典假设条件不满足时 笔记
统计学部分课后答案
思考与练习（第五章） BY 缪嘉伦 思考题1. 解释原假设与备择假设的含义，并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则。
答：原假设（null hypothesis ）通常是研究者想悼念证据予以反对的假设，也称零假设，用H 0表示。
备择假设(alternative hypothesis)通常是研究者想悼念证据予以支持的假设，也称研究假设，用H l 或 H a 表示。
几种常见的原则：第一， 原假设和备择假设是一个完备事件组，而且相互对立。
第二， 在建立原假设时，通常是先确定备择假设，然后再确定原假设。
第三， 在假设检验中，等号“=”总是放在原假设上。
第四， 在面对某一实际问题时，由于不同的研究者有不同的研究目的，即使对同一问题也可能提出截然相反的原假设和备择假设。
第五， 假设检验的目的主要是收集证据拒绝原假设。
3.什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？与置信水平的区别？答：显著性水平（level of significance ）是指当原假设实际上是正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，记为α。
它是人们事先指定的犯第I 类错误概率α的最大允许值。
显著性水平α越小，犯第I 类错误的可能性自然就越小，但犯第∏类错误的可能性随之增大。
置信水平是指变量落在置信区间的可能性，记为1-α。
4.什么是P 值？P 值检验和统计量检验有什么不同？答：P 值（P value ）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
如果P 值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P 值越小，表明结果越显著。
但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P 值的大小和实际问题来解决。
区别：从显著性水平来比较，如果选择的α值相同，所有检验结论的可靠性都一样；通过计算P 值，可测量出样本观测数据与原假设的值0μ的偏离程度。
教育与心理统计学 第五章 假设检验考研笔记-精品
假设检验中的小概率原理［一级］［16J］
假设检验的基本思想是概率性质的反证法，即其基本思想是基于〃小概率事件在一次实验中不可能发生”这一原理。首先假定虚无假设为
真，在虚无假设为真的前提下,如果小概率事件在一次试验中出现，则表明〃虚无假设为真"的假定是不止确的，因为假定小概率事件在
一次试验中是不可能出现的，所以也就不能接受虚无假设，应当拒绝零假设。若没有导致小概率事件出现，那就认为"虚无假设为真”的
假定是正确的，也就是说要接受虚无假设。假设推断的依据：小概率事件是否出现，这是对假设作出决断的依据。
检验的假设
Ho为真
真实情况
检验的事件发生的概率在99%或95%的范围内
检验的事件发生的概率在5%或1%以内
错误的概率，其前提是“Ho为假
②它们都是在做假设检验的统计决策时可能犯的错误,决策者同时面临犯两种错误的风险,因此都极力想避免或者减少它们，但由于在忠
体间真实差异不变情况下，它们之间是一种此消彼长的关系，即a大时，0小；c（和B不能同时减少。
③在其他条件不变的情况下，不可能同时减小或增大两种错误的发生可能,常用的办法是固定a的情况下尽可能减小B，比如通过增大样本
若进行假设检验时总体的分布形态已知，需要对总体的未知参数进行假设检验，称其为参数假设检验。
（三）非参数检验［一级］
若对总体分布形式所知甚少，需要对未知分布函数的形式及其他特征进行假设检验，通常称为非参数假设检验。
（四）小概率事件和显著性水平
（1）假设推断的依据就是小概率原理
小概率事件：通常情况下，将概率不超过0.05（即5%）的事件当作“小概率事件"，有时也定为概率不超过0.01（即1%）或0.001（0.1%\
期末精华：计量经济学针对三种误差检验方法
2、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量 非有效
在一般共线性（或称近似共线性）下，虽然可以得 到OLS法参数估计量，但是由参数估计量方差的表达 式为
Cov(ˆ ) 2 (XX)1
RESET 检验是 Regression Specification Error Test （回归设定误差检验）的简写。
设 y x β zc ε 设定误差检验是检验上式中 c 是否为零。 但关键哪些变量应该进入 z 呢？ （1）在缺失变量的情况下，那些缺失变量将构成 z。 （2）在方程设定有误时，应如何处理呢？
第五章 计量经济学检验 ——违背基本假设的情况
❖ 一方面，建立一个计量经济学模型要经过四 重检验，其中经济意义检验、统计检验、预 测检验已讲，这一章主要讲计量经济学检验 的范畴。
❖ 另一方面，前面讨论了最小二乘估计的优良 性质，但都是基于经典假设。如果这些假设 不满足，会出现什么问题呢？这一章对其进 行分析。
(3) 用F检验比较两个方程的拟合情况（类似于上一章中 联合假设检验采用的方法），如果两方程总体拟合情况 显著不同，则我们得出原方程可能存在误设定的结论。 使用的检验统计量为：
F (RSSM RSS ) / M RSS /(n k 1)
其中：RSSM为第一步中回归（有约束回归）的残差 平方和，RSS为第二步中回归（无约束回归）的残差 平方和，M为约束条件的个数，这里是M=3。
四、 解决解释变量误设定问题的原则
在模型设定中的一般原则是尽量不漏掉有关的解 释变量。因为估计量有偏比增大误差更严重。但如 果方差很大，得到的无偏估计量也就没有多大意义 了，因此也不宜随意乱增加解释变量。
在回归实践中，有时要对某个变量是否应该作为 解释变量包括在方程中作出准确的判断确实不是一 件容易的事，因为目前还没有行之有效的方法可供 使用。尽管如此，还是有一些有助于我们进行判断 的准则可用，它们是：
伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解(2-8章)
使用普通最小二乘法，此时最小化的残差平方和为()211niii y x β=-∑利用一元微积分可以证明，1β必须满足一阶条件()110niiii x y x β=-=∑从而解出1β为：1121ni ii nii x yxβ===∑∑当且仅当0x =时，这两个估计值才是相同的。
2.2 课后习题详解一、习题1．在简单线性回归模型01y x u ββ=++中，假定()0E u ≠。
令()0E u α=，证明：这个模型总可以改写为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
证明：在方程右边加上()0E u α=，则0010y x u αββα=+++-令新的误差项为0e u α=-，因此()0E e =。
新的截距项为00αβ+，斜率不变为1β。
2（Ⅰ）利用OLS 估计GPA 和ACT 的关系；也就是说，求出如下方程中的截距和斜率估计值01ˆˆGPA ACT ββ=+＾评价这个关系的方向。
这里的截距有没有一个有用的解释？请说明。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高多少？（Ⅱ）计算每次观测的拟合值和残差，并验证残差和（近似）为零。
（Ⅲ）当20ACT =时，GPA 的预测值为多少？（Ⅳ）对这8个学生来说，GPA 的变异中，有多少能由ACT 解释？试说明。
答：（Ⅰ）变量的均值为： 3.2125GPA =，25.875ACT =。
()()15.8125niii GPA GPA ACT ACT =--=∑根据公式2.19可得：1ˆ 5.8125/56.8750.1022β==。
根据公式2.17可知：0ˆ 3.21250.102225.8750.5681β=-⨯=。
因此0.56810.1022GPA ACT =+＾。
此处截距没有一个很好的解释，因为对样本而言，ACT 并不接近0。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高0.1022×5=0.511。
（Ⅱ）每次观测的拟合值和残差表如表2-3所示：根据表可知，残差和为-0.002，忽略固有的舍入误差，残差和近似为零。
计量经济学判断题 )
1. 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。
（ 对 ）2. 整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显着的。
（ 错 ）3. 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。
（ 对 ）4. 通过作解释变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相关。
（ 错 ）5. 在计量回归中，如果估计量的方差有偏，则可推断模型应该存在异方差（ 错 ）6. 存在异方差时，可以用广义差分法来进行补救。
（ 错 ）7. 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。
（ 错 ）8. 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。
（ 对 ）9. 可以作残差对某个解释变量的散点图来大致判断是否存在自相关。
（ 错 ）做残差）n 5、经典线性回归模型（CLRM ）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估计量将有偏的。
错，，即使经典线性回归模型（CLRM ）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估计量仍然是无偏的。
因为222)()ˆ(βμββ=+=∑ii K E E ，该表达式成立与否与正态性无关。
1、在简单线性回归中可决系数2R 与斜率系数的t 检验的没有关系。
错误，在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t 检验显示解释变量的影响显着时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。
2、异方差性、自相关性都是随机误差现象，但两者是有区别的。
正确，异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。
自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关系。
3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。
错误，模型有截距项时，如果被考察的定性因素有m个相互排斥属性，则模型中引入m－1个虚拟变量，否则会陷入“虚拟变量陷阱”；模型无截距项时，若被考察的定性因素有m个相互排斥属性，可以引入m个虚拟变量，这时不会出现多重共线性。
4、满足阶条件的方程一定可以识别。
big data《大数据时代》读书笔记——精华观点和核心语句
big data《大数据时代》精华观点和核心语句不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。
如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。
开放所带来的改变远远大于拥有权和隐私性保护所带来的问题。
要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
作者认为相关关系比因果关系重要，译者表示反对，认为放弃因果等于放弃人类的智力优势，是末日之始。
导致相关关系比因果关系重要的原因在于，我们机器学习和以结果为导向的研究思路误导人类。
公共医疗：Google通过分析03到08的流感相关搜索词条，将45中词条组合输入一个数学模型之后，得到的流感预测数据和官方统计数据有97%吻合。
09年判断准确，及时预报流感。
商业：farecast利用十万亿条飞机票价记录，预测飞机票价准确度高达75%，利用farecast购买机票的旅客平均每张机票节省50美元。
不再需要一致性的数据库和僵化的层次结构，不再需要结构化查询语言sql，最新的数据库为非关系型数据库nosql。
美国股市每天成交量高达70亿股，其中三分之二都是由数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序利用海量数据来预测利益和降低风险。
数据爆炸式增长，绝大部分为数字信息，极少部分为模拟数据。
数据每三年多翻一番。
数据规模的量变产生质变，就比如万有引力对生物体大小的关系，纳米技术对现实生活物质的性质有所改变一样，空气阻力和重量和形状关系一样。
大数据的核心在于预测，把数学算法运用到海量数据中来预测事情发生的可能性。
不再依赖于随机采样，不在热衷于追求精确度。
并非完全放弃精确度，只是不再沉迷于此。
不在热衷于寻找因果关系，而是寻找事物之间的相关性。
数据化意味着从一切事物中汲取数据，甚至包括我们以前认为和“信息”搭不上边的事情。
比方说，一个人所在的位置、引擎的振动、桥梁的承重等等。
如同电影《点石成金》中，棒球球探们在统计学家面前相形见绌——直觉的判断被迫让位于精准的数据分析。
统计学 第五章习题 正确答案
第五章 概论与概率分布重点知识1．样本、样本空间、随机事件的定义；2．事件的运算：交、并、对立事件、互斥事件；3．概论的定义：古典定义、统计定义、经验定义；4．概率的计算：加法公式，乘法公式，条件概率，事件的独立性，全概率公式，贝叶斯公式； 5．随机变量的定义，有几种类型；6．离散型随机变量及其分布的定义与性质，数学期望与方差：重点了解二项分布及其简单性质； 7．连续型随机变量及其分布的定义与性质，数学期望与方差：重点了解正态分布及其简单性质，会根据标准正态分布计算任何正态分布随机变量的概率；复习题一、填空1．用古典法求算概率．在应用上有两个缺点：①它只适用于有限样本点的情况；②它假设 。
2．若事件A 和事件B 不能同时发生，则称A 和B 是 事件。
3．在一副扑克牌中单独抽取一次，抽到一张红桃或爱司的概率是 ；在一副扑克牌中单独抽取一次，抽到一张红桃且爱司的概率是 。
4.甲、乙各射击一次，设事件A 表示甲击中目标，事件B 表示乙击中目标，则甲、乙两人中恰好有一人不击中目标可用事件 表示.5.已知甲、乙两个盒子里各装有2个新球与4个旧球，先从甲盒中任取1个球放入乙盒，再从乙盒中任取1个球，设事件A 表示从甲盒中取出新球放入乙盒，事件B 表示从乙盒中取出新球，则条件概率P(B A )=＿＿．6.设A,B 为两个事件，若概率P (A )=41,P(B)=32,P(AB)=61,则概率P(A+B)=＿＿．7.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A)=0.4,P(B)=0.3，若事件A,B 互斥，则概率P(A+B)=＿＿． 8.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A)=0.8，P(B)=0.4，若事件A ⊃B ，则条件概率P(B A )=＿＿． 9.设A,B 为两个事件，若概率P(B)=103,P(B A )=61,P(A+B)=54,则概率P(A)=＿＿．10.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A )=0.7，P(B)=0.6,若事件A,B 相互独立，则概率P(AB)=＿＿． 11.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A)=0.4，P(B)=0.3,若事件A,B 相互独立，则概率P(A+B)=＿＿． 12.设A,B 为两个事件，若概率P(B)=0.84，P(A B)=0.21，则概率P(AB)=＿＿． 13.设离散型随机变量X 的概率分布如下表ccccPX 4322101-则常数c =＿＿．14.已知离散型随机变量X 的概率分布如下表４１４１21P321X则概率P ｛3<X ｝=＿＿．15.已知离散型随机变量X 的概率分布如下表6632P213-X１１则数学期望)(X E =＿＿．16.设离散型随机变量X 服从参数为p 的两点分布，若离散型随机变量X 取1的概率p 为它取0的概率q 的3倍，则方差)(X D =＿＿.17.设连续型随机变量的概率X 密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他,0210,1)(2x x k x ϕ 则常数k =＿＿．18.设连续型随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤=其他,00,24)(2rx x x ϕ 则常数r =＿＿．19.已知连续型随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥=-其他,00,2)(2x xex xϕ 则概率}11{<<-X P =＿＿．20.已知连续型随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=其他,021,2)(2x x x ϕ 则数学期望)(X E =_____．21.设X 为随机变量，若数学期望1)12(=-X E ，则数学期望)(X E =＿＿．22.设X 为随机变量，若方差3)63(=-X D ，则方差)(X D =＿＿．二、单项选择1.设A,B 为两个事件，若事件A ⊃B ，则下列结论中( )恒成立.(a)事件A,B 互斥 （b)事件A,B 互斥 (c)事件A ,B 互斥 (d)事件A ,B 互斥 2.设A,B 为两个事件，则事件B A +=( ).(a)A +B (b)A-B (c)A B （d)AB3.投掷两颗均匀骰子，则出现点数之和等于6的概率为( ).(a)111 (b)115 (c)361 (d)3654.盒子里装有10个木质球与6个玻璃球，木质球中有3个红球、7个黄球，玻璃球中有2个红球、4个黄球，从盒子里任取1个球．设事件A 表示取到玻璃球，事件B 表示取到红球，则条件概率P(A B )=( )．(a)114 (b)74 (c)83 (d)535.设A,B 为两个事件，若概率P(A)=31,P(A B ）=32,P(A B )=53,则概率P(B)=＿＿．(a)51 (b)52 (c)53 (d)546.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A)>O ，P(B)＞0，若事件A ⊃B,下列等式中( )恒成立．(a)P(A+B)=P(A)+P(B) (b)P(A-B)=P(A)-P(B)(c)P(AB)=P(A)P(B) (d)P(B A )=17.设A,B 为两个事件，则概率P(A+B)=( ).(a)P(A)+P(B) (b)P(A)+P(B)-P(A)P(B)(c)1-P （B A ) (d)1-P( A )P(B ) 8.设A,B 为两个事件，若概率P(A)=31,P(B)=41,P(AB)=121，则( ).(a)事件A 包含B (b)事件A ，B 互斥但不对立 (c)事件A ，B 对立 (d)事件A ，B 相互独立 9.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A)=53,P(A+B)=107,若事件A,B 相互独立，则概率P(B)=( ).(a)161 （b)101 (c)41 (d)5210.设A,B 为两个事件，且已知概率P(A)>O ，P(B)>O ，若事件A,B 相互独立，则下列等式中( )恒成立．(a)P(A+B)=P(A)+P(B) (b)P(A+B)=P(A) (c)P(A-B)=P(A)-P(B) (d)P(A-B)=P(A)P(B )11.中（ ）可以作为离散型随机变量X 的概率分布．(a)6321-P321X１１ (b)653-21P321X１(c)6321P321X １１ (d)65321P321X １12.已知离散型随机变量X 的概率分布如下表52511015110142101PX-则下列概率计算结果中（ ）正确．(a)0}3{==X P (b)0}0{==X P . (c)1}1{=->X P (d)1}4{=<X P13.设离散型随机变量X 的所有可能取值为-1与l ，且已知离散型随机变良X 取-1的概率为)10(<<p p ，取1的概率为q ，则数学期望=)(2X E ( ).(a)O (b)l (c)p q - (d)2)(p q - 14.设连续型随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥+=其他,00,1)(2x x kx ϕ 则常数k =( ).(a)π1(b)π (c)π2(d)2π15.下列函数中（ ）不能作为连续型随机变量X 的概率密度．(a)⎩⎨⎧≤≤-=其他,001,3)(2x x x f (b)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-=其他,021,2)(x x x g(c)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=其他,020,cos )(πx x x h (d)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=其他,02,sin )(ππx x x h 16.设X 为连续型随机变量,若b a ,皆为常数，则下列等式中（ ）非恒成立．(a)}{}{a X P a X P ==≥ (b)}{}{b X P b X P <=≤ (c)1}{=≠a X P (d)0}{==b X P 17.已知连续型随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<=其他,040,81)(x x x ϕ 则数学期望)(X E =( ).(a)21 (b)2 (c)83 (d)3818.设X 为随机变量，若数学期望)(X E 存在，则数学期望))((X E E =（ ）.(a)O (b))(X E (c))(2X E (d)2))((X E 19.设X 为随机变量，若方差)(X D =4，则方差)43(+X D =（ ）.(a)12 (b)16 (c)36 (d)4020.设X ,Y 为随机变量，已知随机变量X 的标准差等于4，随机变量Y 的标准差等于3，若随机变量X ,Y 相互独立，则随机变量X -Y 的标准差等于（ ）.(a)1 (b)7 (c)5 (d)7四、名词解释1、 数学期望：2、 对立事件：3、 随机事件：4、 事件和：5、 事件积：6、 互斥事件：7、 互相独立事件：五、判断题1．对于连续型随机变量，讨论某一点取值的概率是没有意义的。
计量经济学 经典假设
假设ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ. 回归模型是线性的，被正确设定，且含 义随机误差项；
假设2. 随机误差项具有零均值、同方差和不 序列相关性：
E(i)=0 Var (i)=2 Cov(i, j)=0
i=1,2, …,n i=1,2, …,n i≠j i,j= 1,2, …,n
.
假设3. 随机误差项与所有的解释变量X之 间不相关：
Cov(Xi, i)=0 i=1,2, …,n 假设4. 服从零均值、同方差、零协方差的 正态分布
i~N(0, 2 ) i=1,2, …,n
.
注意：
1. 如果假设1、2满足，则假设3也满足; 2. 如果假设4满足，则假设2也满足。
以上假设也称为线性回归模型的经典假 设或高斯（Gauss）假设，满足该假设的线性 回归模型，也称为经典线性回归模型 （Classical Linear Regression Model, CLRM）。
以上假设也称为线性回归模型的经典假设或高斯gauss假设满足该假设的线性回归模型也称为经典线性回归模型classicallinearregressionmodelclrm
§4 经典回归模型与高斯定理
.
重要的理论问题：
第一，“经典”的含义是什么？ 第二，“经典”的意义（违背的后果）。
.
一、线性回归模型的基本假设
.
.
另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的 假设：
假设5. 没有一个解释变量是其他任何解释 变量的完全线性函数。
假设6. 误差项服从正态分布
.
二、无偏估计量的含义
1. 定义 2. 几何意义 3. 特别注意
.
三、方差的性质
1. 几何意义 2. 改善方法 3. 特别注意
计量经济学中级教程习题参考答案
令，用OLS法估计
即可得到和，从而得到原模型（1）的系数估计值和。
3.13（1）全国居民人均消费支出方程：
（2）DW=0.8252,查表(n=16,k=1,α=5%)得dL=1.106.
DW=0.8252< dL=1.106
结论：存在自相关.
单纯消除自相关，可考虑用科克伦－奥克特法或希尔德雷斯－卢法；进一步研究，由于此模型拟合度不高,结合实际,模型自相关有可能由模型误设定引起,即可能漏掉了相关的解释变量，可增加相关解释变量来消除自相关。
拟合情况: ,表明模型拟合程度较高.
(2)原假设
备择假设
检验统计量
查表，因为t=2.022< ,故接受原假设,即不显著异于0,表明土地投入变动对年净收益变动没有显著的影响.
原假设
备择假设
检验统计量
查表，因为t=5.864> ,故拒绝原假设,即β显著异于0,表明资金投入变动对年净收益变动有显著
查表，在5%显著水平下因为F=47>5.14，故拒绝原假设。
结论,：土地投入和资金投入变动作为一个整体对年净收益变动有影响.
2.4检验两个时期是否有显著结构变化,可分别检验方程中D和D•X的系数是否显著异于0.
(1)原假设备择假设
检验统计量
查表因为t=3.155> ,故拒绝原假设,即显著异于0。
2.2应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X1外，其余解释变量的系数均不显著。（检验过程略）
2.3 (1)斜率系数含义如下:
0.273:年净收益的土地投入弹性,即土地投入每上升1%,资金投入不变的情况下,引起年净收益上升0.273%.
733:年净收益的资金投入弹性,即资金投入每上升1%,土地投入不变的情况下,引起年净收益上升0.733%.
经典回归模型假定条件的不成立
经典回归模型假定条件的不成立用OLS 法得到的估计模型通过统计检验后，还要检验摸型是否满足假定条件。
由3.1 节知，只有模型的6个假定条件都满足时，用OLS 法得到的估计量才具有最佳线性无偏特性。
当一个或多个假定条件不成立时，OLS 估计量将丧失上述特性。
本节讨论当假定条件不成立时，对参数估计带来的影响以及相应的补救措施。
以下讨论都是在某一个假定条件被违反，而其他假定条件都成立的情况下进行。
分为5个步骤。
（1）回顾假定条件。
（2）假定条件不成立对模型参数估计带来的影响。
（3）定性分析假定条件是否成立。
（4）假定条件是否成立的检验（定量判断）。
（5）假定条件不成立时的补救措施。
第五章 异方差同方差假定-224681012050100150200XY图5.1 同方差情形 图5.2 同方差情形模型的假定条件⑴ 给出V ar(u ) 是一个对角矩阵，V ar(u ) = E(u u ' ) = σ 2I = σ 210101⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (5.1)且u 的方差协方差矩阵主对角线上的元素都是常数且相等，即每一误差项的方差都是有限的相同值（同方差假定）；且非主对角线上的元素为零（非自相关假定），当这个假定不成立时，V ar(u ) 不再是一个纯量对角矩阵。
V ar(u ) = σ 2 Ω = σ 211220..00...0 00...TT σσσ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦≠σ 2 I (5.2) 当误差向量u 的方差协方差矩阵主对角线上的元素不相等时，称该随机误差系列存在异方差，即误差向量u 中的元素u t 取自不同的分布总体。
非主对角线上的元素表示误差项之间的协方差值。
比如 Ω 中的 σi j 与σ 2的乘积 ,（i ≠ j ）表示与第i 组和第j 组观测值相对应的u i 与 u j 的协方差。
若 Ω 非主对角线上的部分或全部元素都不为零，误差项就是自相关的。
本节讨论异方差。
下一节讨论自相关问题。
考研名校：《计量经济学》各章重点知识总结整理笔记
《计量经济学》各章重点知识总结整理笔记第二章1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。
相关系数是对变量间线性相关程度的度量。
2、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。
3、总体回归函数（PRF ）是将总体被解释变量Y 的条件均值()i i E Y X 表现为解释变量X 的某种函数。
样本回归函数（SRF ）是将被解释变量Y 的样本条件均值^i Y 表示为解释变量X 的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。
4、随机扰动项i u 是被解释变量实际值i Y 与条件均值()i i E Y X的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y 的影响。
5、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）6、普通最小二乘法（OLS ）估计参数的基本思想及估计式；OLS 估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS 估计式是最佳线性无偏估计式。
7、对回归系数区间估计的思想和方法。
8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。
可决系数的计算方法、特点与作用。
9、对回归系数假设检验的基本思想。
对回归系数t 检验的思想与方法；用P 值判断参数的显著性。
10、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法，被解释变量个别值区间预测的方法。
11、运用EViews 软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。
第二章主要公式表第三章1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。
通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示。
2、多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定，除了零均值假定、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、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。
社会心理学笔记侯玉波
社会心理学(侯玉波)第一章社会心理学导论一、为什么要学习社会心理学（一）认识自己（二）认识他人：“大五”人格理论、中国人人格的七因素结构（三）认识社会（四）认识生活的价值二、什么是社会心理学（一）社会心理学的定义（二）社会心理学与常识（三）社会心理学研究的三个领域1、个体过程2、人际过程3、群体过程三、社会心理学的历史脉络（一）学派时期的社会心理学1、精神分析学派的心理社会观2、行为主义眼中的心理与社会3、人本主义心理学与人的自我实现（二）社会心理学的产生与发展1、产生阶段（1895-1934）2、起步阶段（1935-1945）3、发展阶段（1946-1969）4、危机阶段（70年代）5、繁荣阶段（80年代之后）第二章社会心理学的理论与方法一、社会心理学研究的基本问题（一）假设与理论（二）社会心理学研究的两种取向（三）社会心理学研究的三个层面1、社会层面2、个人层面3、人际层面二、社会心理学的研究过程（一）如何提出问题（二）如何阅读文献（三）研究方法选择1、相关研究2、实验研究（四）收集数据的方法1、观察法2、调查法3、实验法4、档案研究法5、元分析方法（五）研究的设计（六）研究中应注意的问题（七）论文的撰写三、社会心理学的基本理论（一）生物理论（二）学习理论1、学习理论的机制：联结、强化、模仿2、学习理论的特点（三）诱因理论1、理性决策论2、交换理论3、需求满足论（四）认知理论1、认知理论的两个基本原则2、一些重要的认知理论：归因理论、认知失调理论（五）角色理论第三章自我概念一、关于自我研究的历史二、和自我有关的概念自我图式、自我觉知、自尊、自我提升和自我确认、自我效能、自我表演、自我障碍、自我检控、自证预言、体像三、自我偏差（一）焦点效应（二）自利偏差（三）盲目乐观（四）虚假一致性和虚假独特性四、自我与文化（一）独立型自我与依赖型自我（二）东西方文化下自我概念的差异性（三）自我的三成分模型（四）华人自我四元论第四章社会认知一、社会认知（一）分类（二）图式分类：个人图式、自我图式、团体图式、角色图式、剧本作用：三方面（三）社会认知法则1、便利法则2、象征性法则3、基础比例信息4、锚定与调整法则（四）社会认知对健康的影响1、社会认知与寂寞2、社会认知与焦虑3、社会认知与生理疾病（五）社会认知研究中的内隐联想测验二、个人知觉（一）怎样形成对他人的印象1、第一印象评定人或事物时的三个基本维度2、整体印象的形成（1）平均模型（2）累加模型（3）加权平均模型3、个人知觉中的偏差（1）晕轮效应（2）正性偏差（二）个人知觉的线索1、情绪2、非言语线索（1）人际距离（2）身体姿态（3）目光接触三、归因（一）对他人行为的归因理论1、Heider的归因理论2、Weiner的归因理论3、归因风格理论4、Kelly的三维归因理论5、对应推论理论（二）对自己的归因1、对自己态度的归因2、对自己动机的归因3、对自己情绪的归因（三）基本归因错误第五章社会行为一、人类社会行为的基础（一）遗传与环境的作用（二）遗传因素在行为发展中的作用1、生物学理论的观点2、遗传与心理发展的关系（三）环境对人类社会行为的影响1、家庭环境2、文化环境（四）遗传与环境的相互作用1、遗传建构环境的观点被动型、唤起型、主动型2、行为遗传学的证据3、概率渐成论二、人类的侵犯行为（一）侵犯行为概述1、什么是侵犯行为考虑三方面、工具性侵犯、敌对性侵犯2、侵犯行为的生理基础3、文化与侵犯行为4、愤怒与侵犯行为（1）遭到他人攻击或烦扰（2）遭受挫折（3）归因的影响5、对侵犯行为的学习（二）影响侵犯行为的因素1、温度2、兴奋转移3、侵犯性线索4、去个性化5、饮酒6、社会赞许与模仿（三）减少侵犯行为的方法1、利用惩罚2、降低挫折与学习抑制自己的侵犯行为3、替代性攻击与宣泄4、示范非侵犯行为5、培养沟通与解决问题的技巧（四）传播媒体与暴力行为1、影视暴力对孩子暴力行为的影响去抑制、形成侵犯剧本、认知启动2、传播媒体中的性暴力3、电子游戏与暴力行为玩电子游戏对人的五点影响三、人类的亲社会行为（一）对利他与助人行为的理论解释1、进化心理学2、社会进化论3、学习理论4、社会交换理论5、移情与利他主义（二）影响利他与助人行为的因素1、情境因素（1）文化差异（2）他人的存在（责任扩散、情境的不明确性、评价恐惧）（3）环境条件因素（4）时间压力因素2、助人者的特点（1）助人者的人格因素（2）助人者的心情（3）助人者的内疚感（4）个人困扰与同情性关怀（5）宗教信仰（6）性别影响3、求助者的特点（1）是否受他人喜欢（2）是否值得他人帮助（3）性别的影响（三）增加助人行为1、利他主义的社会化（1）树立利他主义榜样 (2)通过做出具体的帮助行为来学习 (3)利他主义的内在动机2、增加旁观者干预的可能性3、积极心理学与亲社会行为第六章态度与偏见一、态度概述（一）态度的定义和功能1、什么是态度2、态度的心理成分及关系认知成分、情感成分、行为倾向成分3、态度的心理功能效用功能、知识功能、自我保护功能、价值表达功能（二）从态度预测行为的影响因素1、态度的特殊性水平2、时间因素3、自我意识4、态度强度5、态度的可接近性6、行为的主动性水平7、心境的影响8、情境的作用（三）态度的测量1、直接测量（1）利克特量表 (2)瑟斯顿量表（3）语义区分量表2、间接测量（1）投射技术（2）生理指标测量（3）反应时测量二、态度的形成（一）态度形成与学习（二）情感因素在态度形成中的作用（三）态度形成中的认知理论（四）文化对态度形成的影响三、态度改变（一）有关态度改变的理论1、Heider的平衡理论2、认知失调理论（二）支持认知失调理论的证据1、不充足理由与认知失调2、自由选择与认知失调3、努力与认知失调4、决策后失调5、来自认知神经科学的证据（三）对认知失调理论的批评四、说服模型(一)Hovland的说服模型(二)说服的中心和外周路径模型(三)Sears的说服模型(四)影响说服效果的因素1、说服者的因素（1）专家资格（2）可靠性（3）受欢迎程度2、说服信息的因素（1）说服信息所倡导的态度与被说服者原有态度之间的差距（2）信息唤起的恐惧感（3）信息的呈现方式（4）信息的呈现顺序和关联性3、被说服者的因素（1）被说服者的人格特征（2）被说服者的心情（3）被说服者的卷入程度（4）被说服者的动机水平（5）被说服者自身的免疫情况（6）个体差异（7）综合因素（8）自我在说服中的角色4、情境因素（1）预先警告（2）分散注意(五)从双加工模型到单加工模型五、偏见（一）偏见概述1、偏见定义2、偏见产生的理论（1）团体冲突理论（2）社会学习理论（3）认知理论（4）心理动力理（5）人格理论（二）偏见的影响与克制1、偏见的影响（1）对知觉的影响（2）对自身和他人行为的影响2、消除偏见的方法（1）社会化（2）受教育（3）直接接触第七章人际关系一、人际吸引（一）人们相互吸引的两个原因1、人类天生就具有亲和动机2、克服寂寞（二）人际吸引的基本原则1、强化原则2、社会交换原则3、联结原则（三）影响人际吸引的因素1、个人特质（1）个人的温暖（2）能力（3）外表的吸引力2、相似性（1）人口特征的相似性（2）态度的相似性（3）外表相似性（4）伴侣与自己理想自我的相似性3、互补性4、熟悉性5、接近性二、亲密关系（一）亲密关系概述1、亲密关系的定义2、亲密关系与自我概念3、亲密关系中的依恋（二）自我展露与亲密关系的发展1、友谊关系2、自我展露3、自我展露的文化差异（三）亲密关系的维持1、平等2、归因3、沟通4、嫉妒（四）亲密关系的终结1、对待不满的策略（1）真诚（2）忽视（3）退出（4）表达2、关系破裂所造成的情感伤害3、利用社会支持三、爱情（一）什么是爱情（二）爱情的分类与测量1、爱情的分类2、爱情的测量（三）爱情行为与感受（四）文化与爱情四、中国人的人际关系（一）中国人人际关系的形成与特点1、关系的建立拉关系、认关系、钻关系、袭关系2、中国人人际关系的特点（1）自我中心（2）讲人情（3）强调人际信任（二）中国人人际关系社会取向的特征1、家族取向2、关系取向关系角色化、关系互赖性、关系的和谐性、关系决定论3、权威取向（1）权威敏感（2）权威崇拜（3）权威依赖4、他人取向（1）顾虑他人（2）顺从他人（3）关注规范（4）重视名誉第八章社会交换与社会影响一、社会交换（一）社会交换理论的理论基础1、功利主义经济学2、行为主义心理学（二）社会交换理论的思路1、两个基本概念：酬赏与成本2、交换结果的评价方式（1）绝对比较标准（2）相对比较标准3、公平交换（1）均等原则（2）各取所需原则（3）平等原则（三）社会交换理论的证据1、囚徒困境2、货运游戏（四）社会交换理论的应用二、社会影响（一）社会影响的定义奖赏权、强制权、参照权、法定权、专家权、信息权（二）社会影响理论（1）他人的重要性（2）他人的数量（3）他人的接近性（三）社会影响的表现1、社会促进简单在场、恐惧评价理论、分心冲突理论2、社会懈怠3、去个体化(1)匿名性（2）自我意识降低三、从众、顺从与服从（一）从众1、有关从众的经典研究（1）Sherif有关规范形成的研究（2）Asch的线段判断实验2、影响从众的因素（1）情境因素（2）个人因素（3）文化（二）顺从1、顺从以及影响因素（1）积极的情绪（2）顺从行为的互惠性（3）合理原因2、增加顺从的技巧（1）脚在门槛内技巧（2）门前技巧（3）折扣技巧（4）滚雪球（三）服从1、服从的定义与研究2、服从的原因（1）规范性社会影响的作用（2）信息性社会影响的作用（3）服从的其他原因：先诱导再转变（4）自我辩解第九章团体心理与行为一、团体概述（一）团体1、团体定义2、团体的心理功能（1）归属感（2）认同感（3）社会支持（二）团体规范1、什么是团体规范2、团体规范的作用（1）保持团体的一致性（2）为成员提供认知标准与行为准则（3）规范的惰性作用（三）团体凝聚力1、定义与影响因素（1）需要的满足（2）团体目标（3）团体活动和领导者2、凝聚力的作用3、凝聚力的测量二、团体领导（一）领导定义（二）有关领导的理论1、特质理论（1）Gibb的领导特质（2）Stogdill的领导特质（3）交易型与改变型领导（4）魅力领导（魅力、激发动机、智力激发、个人化的考虑）2、领导与下属交换理论3、权变领导模型4、路径-目标理论5、成就动机理论（1）成就需要（2）权力需要（3）亲和需要（三）影响领导效能的其他因素（1）性别与领导方式（2）文化与领导方式三、团体内部沟通（一）团体沟通的特性1、成员发言的不平等性2、领导的主导作用（二）团体沟通1、沟通的网络型态圆型、链型、Y型、轮型2、沟通对团体士气与效率的影响（三）冲突解决1、Thomas的冲突解决方式对峙、逃避、顺应、妥协、合作2、协商式沟通(1)协商中最有利的最初立场（2）在协商中怎样让步（3）采用逐渐回报策略3、利用中间人沟通（四）沟通的性别差异和跨文化差异1、沟通的性别差异2、沟通的跨文化差异（1）价值观念（2）思维方式（3）沟通风格（4）角色期望四、团体决策（一）团体决策的一般问题1、两类决策问题2、多数人与少数人影响3、领导在决策中的作用4、团体决策规则一致性规则、优势取胜规则、多数取胜规则5、团体决策中的投机行为（二）团体极化1、团体极化的定义2、团体极化产生的原因社会比较理论、说服性辩论（三）团体思维1、团体思维的定义2、团体思维产生的条件3、团体思维的症状与后果4、克服团体思维的方法（四）团体决策方法1、头脑风暴2、德尔菲法3、具名群里技术4、阶梯技术5、群体决策支持系统第十章健康心理学一、与健康有关的概念（一）健康、心理健康与健康心理学（二）健康模式的变迁1、生物医学模式2、心身医学模式3、生物-心理-社会模式（三）心身疾病1、什么是心身疾病2、心身疾病及其致病因素分析（1）生理因素（2）心理因素（3）社会文化因素二、压力（一）生活事件（二）对压力的知觉（三）控制感（四）自我效能感（五）习得性无助稳定型归因、内在型归因、整体型归因三、应对方式（一）应对与应对方式（二）性别与应对方式（三）人格与应对方式1、乐观与悲观2、A型人格与B型人格（1）易发怒和具有敌意（2）情绪压抑（3）失望感强烈（4）悲观与宿命3、压力易感性人格（1）从行为倾向讲（2）从期望与信念上讲（3）从个人特征上讲11 / 11。
潘省初计量经济学中级教程习题参考答案
计量经济学中级教程习题参考答案第一章 绪论1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据（4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。
为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y 就是一个估计量，1n ii Y Y n ==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.1074130********=+++。
第二章 经典线性回归模型2.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正）（1）对（2）对（3）错只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），OLS 估计量就是BLUE 。
（4）错R 2 =ESS/TSS 。
（5）错。
我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。
（6）错。
因为∑=22)ˆ(t x Var σβ，只有当∑2t x 保持恒定时，上述说法才正确。
2.2 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X 1外，其余解释变量的系数均不显著。
伍德里奇计量经济学知识点总结
伍德里奇计量经济学知识点总结伍德里奇计量经济学是经济学领域的一个重要分支，主要研究经济现象的数量关系和经济政策的效果评估。
本文将对伍德里奇计量经济学的一些重要知识点进行总结，包括基本概念、假设条件、模型建立和推断方法等。
一、基本概念1. 内生性：指研究对象与其他变量之间存在相互影响的关系。
在伍德里奇计量经济学中，内生性是一个重要的问题，需要通过合适的方法进行处理。
2. 差分：是一种常用的数据处理方法，通过对变量取差值，可以消除时间不变的个体效应或其他潜在影响因素，更好地分析变量之间的关系。
二、假设条件1. 线性假设：伍德里奇计量经济学通常假设经济模型中的关系是线性的，即变量之间的关系可以用直线或平面来表示。
2. 多元正态分布假设：在伍德里奇计量经济学中，通常假设模型的误差项服从多元正态分布，这是进行模型推断的基础。
3. 没有遗漏变量假设：伍德里奇计量经济学通常假设模型中所包含的变量是完备的，不存在遗漏变量。
三、模型建立1. 线性回归模型：是伍德里奇计量经济学最常用的模型之一，用于研究一个或多个解释变量对一个因变量的影响。
2. 工具变量模型：当存在内生性问题时，可以利用工具变量模型进行估计，其中工具变量是与内生变量相关但与误差项不相关的变量。
3. 面板数据模型：用于分析具有时间和个体维度的数据，可以控制个体固定效应和时间固定效应，更准确地估计变量之间的关系。
四、推断方法1. 最小二乘法（OLS）：是伍德里奇计量经济学中最常用的估计方法，通过最小化观测值与模型估计值之间的差异来估计模型参数。
2. 工具变量法：用于处理内生性问题，通过利用工具变量的外生性来进行一致性估计。
3. 差分法：通过对变量取差分，可以消除时间不变的个体效应或其他潜在影响因素，更好地分析变量之间的关系。
4. 面板数据估计方法：可以利用固定效应模型或随机效应模型对面板数据进行估计，以控制个体固定效应和时间固定效应。
总结起来，伍德里奇计量经济学是经济学中重要的一个分支，它通过建立经济模型、处理内生性问题和进行推断分析等方法，帮助我们更好地理解经济现象和评估政策效果。
地大《统计学》第五章 课堂笔记
地大《统计学》第五章假设检验课堂笔记◆主要知识点掌握程度假设检验是统计推断的组成部分，本章讨论的主要内容是：对总体的未知参数作出某种假设，然后抽取样本，构造适当的统计量，对假设的正确性进行判断的一套程序。
学习本章时，重点理解假设检验的基本思想和基本原理，掌握假设检验的步骤，并利用这些方法对未知参数的假设进行检验。
本章例题较多大家看懂后要多做练习,掌握巩固。
◆知识点整理一、假设检验的一般问题参数估计：用样本假设检验：对u提出假设，用检验假设是否成立.（一）什么是假设检验(了解)假设检验是对我们所关心的，却又是未知的总体参数先做出假设，然后抽取样本，利用样本提供的信息对假设的正确性进行判断的过程。
它是进行经济管理和决策的有利工具。
（二）假设检验步骤（掌握）1、提出原假设和替换假设；2、确定统计量；3、规定显著性水平；4、计算检验统计量的值；5、进行决策。
（三）假设检验中的小概率原理（理解）所谓小概率原理，是指发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。
根据这一原理，我们可以作出是否接受原假设的决定。
（四）假设检验中的两类错误（理解）假设检验是根据样本提供的信息进行判断的，也就是由部分来推断整体，因而假设检验不可能绝对正确，它也可能犯错误。
所犯的错误有两种类型：1．弃真错误，又称错误。
2．取伪错误，又称错误。
二、假设检验方法（一）假设检验不同类型（掌握）1. 双侧假设检验2、单侧假设检验（二）均值检验（掌握）1．总体方差已知【例 5.3】某机床厂加工一种零件，根据检验知道，该厂加工零件的椭圆度渐近服从正态分布，其总体均值为0.081mm，总体标准差为0.025mm。
今另换一种新机床进行加工，取200个零件进行检验，得到椭圆度均值为0.076mm。
试问新机床加工零件的椭圆度总体均值与以前有无显著差别？解：按照假设检验的五个步骤进行第一步：建立假设第二步：选统计量第三步：规定水平.令=0.05（已知）第四步：计算检验统计量第五步：决策【例5.4】某纺织厂生产人造纤维，已知其平均拉力强度为1.56公斤，标准差为0.22公斤。
税收学原理笔记第五章 税收负担转嫁与归宿
第五章税收负担转嫁与归宿●5.1税收负担转嫁与税收负担归宿税负转嫁与税负归宿是税收负担运动过程中的两个重要环节。
税负转嫁是纳税人在政府课税对其经济利益产生一定影响后的必然反应，而税负归宿则是税收负担转嫁的最终结果●5.1.1税收负担转嫁税负转嫁：是纳税人将由自己直接缴纳的税款通过一定的方式或途径全部或部分转移给他人负担的一种经济活动●税收负担转嫁的方式基本方式：前转和后转◼前转税收负担前转：是指纳税人将其所缴纳的税款，通过提高商品或生产要素销售价格的方法，向前转移给商品或生产要素的购买者或最终消费者负担✓也被成为“顺转”✓是税负转嫁的最典型而且也最普遍的一种形式✓常见于卖方市场✓生产厂商是名义上的纳税人，商品和劳务的消费者是实际的税收负担者◼后转税收负担后转：是指纳税人在有关的经济活动中，通过压低商品或生产要素购进价格的方法，将其缴纳的税款向后转嫁给商品或生产要素的销售者承担✓也被称为“逆转”✓在国内市场上主要出现在经济不景气的时候或发生在买方市场之中；在国际贸易中，尤其是在贸易保护主义盛行的情况下，向后转嫁税负比较常见✓税收资本化税收资本化：是税收负担向后转嫁的一种特殊形式，它指的是生产要素的购买者将所购买的生产要素未来要缴纳的税款，按一定的贴现率折算为现值，然后通过从购进价格中预先一次性扣除的方式，向后转嫁给生产要素的出售者承担➢与一般意义上的税收负担向后转嫁不同的是，税收资本化是将未来多年多次应当缴纳的税款折算成当期价格，并作一次性转嫁➢税收资本化大多发生在诸如土地和房屋等具有长期收入的资本品的交易中➢这种税收流合并到资本价格中的过程，就是“资本化”的过程，因此它也被称为“税收折入资本”或“税收还原”◼混转税收负担混转：税负转嫁的方向，通常会受到诸多经济因素和现实条件的影响，现实中的税负转嫁过程往往是一部分税收负担向前转嫁，而另一部分税收负担向后转嫁✓也称作“散转”●税收负担转嫁的条件◼税收负担转嫁是具有独立经济利益纳税人的一般行为倾向◼税收负担转嫁离不开市场交易中的自由价格机制◼在市场经济条件下，相对容易实现税负转嫁的税种主要是那些与商品流通密切相关的间接税●税收负担转嫁的实质◼税收负担转嫁的实质：是在宏观税收负担或税收收入总水平既定的前提下，税收负担在纳税人与负税人之间的一种再分配◼从某种意义上说，政府的税收调控其实就是对税收负担分配的某种安排。
经典条件作用的主要规律
经典条件作用的主要规律经典条件作用是指在特定的条件下，一种事物或现象会产生特定的结果。
以下是经典条件作用的主要规律：1. 条件刺激与反应之间的关联：经典条件作用的核心是条件刺激与反应之间的关联。
当一个中性刺激（无条件刺激）与一个有条件刺激（无条件刺激）同时出现时，会形成刺激与反应之间的关联。
2. 无条件刺激与反应的自然关联：在经典条件作用中，无条件刺激与反应之间存在自然的关联。
这种关联是生物进化中形成的，与个体的学习经历无关。
3. 条件刺激的中性性：条件刺激在经典条件作用开始时是中性的，没有引起反应的能力。
通过与无条件刺激的关联，条件刺激逐渐获得了触发反应的能力。
4. 刺激与反应的时间关联：经典条件作用在时间上要求条件刺激和无条件刺激的出现存在一定的时间关联。
如果两者之间的时间间隔太长或太短，条件刺激很难与反应形成关联。
5. 刺激的一致性：经典条件作用中，条件刺激和无条件刺激在感觉特征上要具有一致性。
如果两者在感觉特征上差异过大，条件刺激很难与无条件刺激形成关联。
6. 刺激的预测性：经典条件作用中，条件刺激要能够预测无条件刺激的到来。
只有当条件刺激能够准确预测无条件刺激时，才能形成刺激与反应之间的关联。
7. 刺激的强度和频率：经典条件作用中，刺激的强度和频率对关联的形成和维持有重要影响。
刺激的强度越大、频率越高，关联的形成和维持就越容易。
8. 刺激的一次性：经典条件作用中，只要条件刺激和无条件刺激发生了一次关联，就能够形成条件反射。
但是，关联的强度和持久性会受到刺激的强度和频率的影响。
9. 刺激的泛化和辨别：经典条件作用中，条件刺激与无条件刺激之间的关联不仅可以泛化到类似的刺激上，也可以辨别不同的刺激。
这是基于刺激的共同特征和差异特征进行的。
10. 刺激的消退和恢复：经典条件作用中，如果条件刺激和无条件刺激之间的关联没有得到加强或维持，关联会逐渐消退。
但是，即使关联消退了一段时间，重新出现条件刺激也可以恢复关联。
数理经济学第5章课后题答案
第五章 习题答案1．求下面等式约束最优化问题可能的极值点，要求写出一阶必要条件并求解由一阶必要条件构成的方程组. （1）164..),(max 212121=+=x x t s x x x x f ，（2）32..),(min max 222122121=+=x x t s x x x x f or（3)11..),(min max 22=+=+=y x y x t s xy y x f or 和解：(1）首先写出拉格朗日函数：121212(,,)(164)L x x x x x x λλ=+--将L 对1x ，2x 和 λ分别求偏导数可得：1221120401640x x L x L x L x x λλλ=-=⎧⎪=-=⎨⎪=--=⎩ 解得128, 2x x **==,2λ*=，此时16f =。
则点(8,2)为目标函数的驻点，且在该点处约束条件满足约束规格。
（2)首先写出拉格朗日函数：222121212(,,)(32)L x x x x x x λλ=+--将L 对1x ，2x 和 λ分别求偏导数可得：12121212221224020320x x L x x x L x x L x x λλλ=-=⎧⎪=-=⎨⎪=--=⎩ 解得121, 1x x **==，12λ*=，此时1f =；或者121, 1x x **==-，12λ*=-，此时1f =-；或者121, 1x x **=-=，12λ*=,此时1f =；或者121, 1x x **=-=-，12λ*=-，此时1f =-。
则点(1,1)、(1,1)-、(1,1)-和(1,1)--为目标函数的驻点,且在这些点处约束条件满足约束规格。
（3）首先写出拉格朗日函数:221212(,,,)(1)(1)L x y xy x y x y λλλλ=+--+--将L 对x ，y ,1λ和2λ分别求偏导数可得：1212122220201010x yL y x L x y L x y L x y λλλλλλ=--=⎧⎪=--=⎪⎨=--=⎪⎪=--=⎩ 解得111,0,2x y λ***===-2,1λ*=，此时0f =；或者110,1,2x y λ***===- ，21λ*=，此时0f =。
结构力学笔记
第一章绪论1、不论设计任何结构都要经过正确的计算，才能达到安全、经济和合乎使用要求的目的。
2、活动铰支座、铰支座、固定支座和定向支座3、杆件结构的结点，通长可分为铰结点、刚结点、组合结点三种。
4、铰结点上的铰结端可以自由相对转动，因此，受荷载作用时：铰结点上个杆间夹角可以改变，与受荷前的夹角不同；各杆的铰结端不产生弯矩。
铰结点：被连接的杆件在连接处不能相对移动，但可以相对转动，可以传递力，但不能传递力矩。
木屋架的结点比较接近与铰结点。
5、刚结点上各杆的刚结端不能相对转动，即认为刚结点是一个刚体，各杆均刚结与此刚体上，因此，受荷后：刚结点上各杆间的夹角不变，各杆的刚结端旋转同一个角度；各杆的刚结端一般产生弯矩。
刚结点：被链接的杆件在连接处既不能相对移动，又不能相对转动，既可以传递力也可以传递力矩。
现浇混凝土结点通常属于这类情形。
6、若在同一个结点上，某些杆间相互刚结，而另一些杆间相互铰结，则称为组合结点或半铰结点。
7、铰结点上的铰称为完全铰或全铰。
组合结点上的铰则称为非完全铰或半铰。
8、实际结构情况复杂，往往不能考虑所有因素去做严格计算，而需去掉次要因素，以简化图式来代替，这种用以计算的简化图式，叫做结构的计算简图或计算模型。
9、确定计算简图的原则是：保证设计上需要的足够精度；使计算尽可能简单。
10、常见杆件结构类型梁（多跨静定梁、连续梁）、拱、桁架、钢架。
第二章平面体系的几何组成分析1、在不考虑材料应变的条件下，几何形状和位置都不能改变的体系称为几何不变体系。
在原来位置上可以运动，而发生微量位移后不能继续运动的体系，叫做瞬变体系。
可以发生非微量位移的体系称为常变体系。
常变体系和瞬变体系统称为可变体系，均不能作为建筑结构，只有几何不变体系才能用作建筑结构。
由于瞬变体系能产生很大的内力，所以不能用作建筑结构。
2、自由度：是体系运动时可以独立改变的几何参数的数目。
即确定体系位置所需的独立坐标的数目。
3、点的自由度：在平面内点的自由度等于2.4、刚片：几何不变的平面物体叫刚片。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第五章经典假设条件不满足时的问题及对策
无偏性有效性一致性
OLS估计量令人满意的性质，是根据一组假设条件而得到
的。
在实践中，如果某些假设条件不能满足，则OLS就不
再适用于模型的估计。
误设定（Misspecification 或specification error）
多重共线性（Multicollinearity）
异方差性（Heteroscedasticity或Heteroskedasticity）
自相关（Autocorrelation）
随机解释变量（Stochastic explanatory variables）
第一节误设定
模型中遗漏了对因变量有显著影响的解释变量的后果是：将使模型参数估计量不再是无偏估计量。
X1和X2间存在一定的相关。
模型中包括无关的解释变量，参数估计量仍无偏，但会增大估计量的方差，即增大误差。
R12一般不等于0。
在模型设定中的一般原则是尽量不漏掉有关的解释变量。
因为估计量有偏比增大误差更严重。
但如果方差很大，得
到的无偏估计量也就没有多大意义了，因此也不宜随意乱
增加解释变量。
多项式是一种强有力的曲线拟合装置，但并不是万能的。
第二节多重共线性（multicollinearity）
完全/近似的多重共线性
解决多重共线性的方法
●增加数据
●对模型施加某些约束条件
●删除一个或几个共线变量
●将模型适当变形
●有滞后变量的情形
●主成分法
第三节异方差性（本质？）
案例：高低收入家庭
异方差性的后果：
1.参数估计量不再具有最小方差的性质
2.系数的显著性检验结果不可信赖
布鲁奇—帕根检验（Breusch-Pagan）（和
怀
特
检
验
很
像
）
广义最小二乘法(Generalized least squares)
看书P111有比较详细的解说第四节自相关
自相关的原因：
（1）冲击的延期影响（惯性）（2）误设定
DW法要检验的原假设是H0: ρ=0。