模型
模型的概念及作用
模型的概念及作用1. 概念定义模型是对现实世界或某个系统的抽象描述。
它是对事物、过程或关系的一种简化和理论化的表达方式，通过对现实世界进行建模和仿真，可以帮助我们更好地理解和分析问题，预测未来的发展趋势，并支持决策制定。
2. 关键概念2.1 抽象模型是对现实世界的抽象描述，它通过简化和理论化的方式将复杂的现实情况转化为可操作和可计算的形式。
抽象是模型构建中最关键的环节之一，它需要根据具体问题选择合适的抽象层次和方法，将问题进行适当地简化。
2.2 精确性模型需要具备一定程度的精确性，即能够准确地反映出所研究对象或系统的特征和规律。
精确性可以通过收集大量真实数据、使用科学方法进行验证和校正来提高。
2.3 可靠性模型需要具备可靠性，即在不同条件下能够稳定地运行并产生一致的结果。
可靠性可以通过多次运行、敏感性分析和验证实验等方法来评估和提高。
2.4 可解释性模型需要具备可解释性，即能够清晰地说明模型的结构、参数和输出结果之间的关系。
可解释性有助于我们理解模型的内在机制，从而更好地进行模型评估、优化和应用。
2.5 预测能力模型的一个重要作用是预测未来的发展趋势和结果。
预测能力是衡量模型好坏的重要指标之一，它可以通过与实际观测数据进行对比来评估。
3. 重要性3.1 理论研究模型在理论研究中起着至关重要的作用。
通过构建合适的数学模型，可以深入研究问题本质，揭示事物之间的内在联系和规律，并推导出一般性结论。
模型可以帮助我们建立理论框架、提出假设、验证理论，并为进一步研究提供指导。
3.2 决策支持模型在决策制定中具有重要意义。
通过对现实世界进行建模和仿真，可以预测不同决策方案的效果，并辅助决策者进行选择。
模型可以帮助我们评估风险、优化资源配置、制定政策措施，并提供决策的依据和参考。
3.3 问题解决模型在问题解决中起到关键作用。
通过对问题进行建模和求解，可以帮助我们深入分析问题的本质，找到最优解或近似最优解，并提供改进方案。
数学建模中模型的名词解释
数学建模中模型的名词解释数学建模作为一门学科，是将实际问题转化为数学问题，并运用数学理论和方法来解决问题的过程。
在数学建模中，模型是其中最为重要的概念之一。
模型在解决实际问题时起着关键的作用，可以帮助我们更好地理解现象和规律，并进行预测和优化。
一、模型的定义模型是对实际问题的抽象和简化，通过数学形式来描述。
它可以是数学方程、图表或者其他数学表达形式。
模型的建立需要根据实际问题的特点和需求，选择合适的数学方法和变量，并对其进行适当的假设和简化。
二、数学模型的分类数学模型可以分为动态模型和静态模型两种类型。
1.动态模型动态模型是描述事物随时间变化的模型。
在动态模型中，时间是一个重要的变量，用来描述事物的演化过程。
动态模型可以采用微分方程、差分方程等数学方法进行描述，常见的动态模型包括物理系统的运动学模型、生态系统的种群动力学模型等。
2.静态模型静态模型是描述事物特定状态的模型。
在静态模型中，时间不再是一个重要的变量，模型的关注点集中于某一特定时刻或特定状态下的问题。
静态模型可以采用代数方程、优化模型等进行描述，常见的静态模型包括线性规划模型、统计回归模型等。
三、模型的构建步骤建立数学模型的过程可以分为问题的理解、建立数学模型、求解模型和模型的验证四个步骤。
1.问题的理解问题的理解是建立数学模型的第一步，需要深入了解问题的背景和需求，明确问题的目标和限制条件，分析问题的关键因素和变量。
2.建立数学模型建立数学模型是将实际问题转化为数学问题的过程，需要根据问题的特点和要求选择合适的数学方法和变量，并针对问题进行适当的假设和简化。
建立数学模型时，需要考虑模型的可解性、可行性和合理性。
3.求解模型求解模型是通过数学方法和计算工具，对建立的数学模型进行求解和分析，得到问题的解答或者优化结果。
求解模型时，需要选择合适的求解算法和计算方法，进行模型的计算和推导。
4.模型的验证模型的验证是对模型求解结果的合理性和可靠性进行分析和评价的过程。
什么是模型模型的分类
什么是模型模型的分类模型是人的思维构成的意识形态，通过表达从而形成的物件。
那么你对模型了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模型的内容，希望大家喜欢!模型的简介通过主观意识借助实体或者虚拟表现、构成客观阐述形态、结构的一种表达目的的物件(物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体)。
模型构成形式分为实体模型(拥有体积及重量的物理形态概念实体物件)及虚拟模型(用电子数据通过数字表现形式构成的形体以及其他实效性表现)。
模型展示形式分为平面展示和立体展示(标识是平面展示的一种例如图册示例图)。
实体模型从表现形式分为静模(物理相对静态，本身不具有能量转换的动力系统，不在外部作用力下表现结构及形体构成的完整性)、助力模型(以静模为基础，可借助外界动能的作用，不改变自身表现结构，通过物理运动检测的一种物件结构连接关系)以及动模(可通过能量转换方式产生动能，在自身结构中具有动力转换系统，在能量转换过程中表现出的相对连续物理运动形式)。
虚拟模型分为虚拟静态模型、虚拟动态模型、虚拟幻想模型。
模型≠商品。
任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。
事物能随着概念(人的思维)的改变而改变(人的行为)，那么该事物就是该概念的模型。
模型的根本就是构成与表现。
概念可以使很多模型发生改变，例如改变模型的功能、美观、应用、时效等不同目的。
通过依据不同的概念从而改变下一阶段产物的性质与形式，这就是人类文明(精神与物质形式)进化的根本。
模型的基本解释(1) [model;pattern](2) 模式，样式。
两种模型不同的女。
(3) 照实物的形状和结构按比例制成的物体。
展览会里有飞机模型。
(4) [mold;mould](5) 制砂型用的模子。
(6) 用压制或浇灌方法使材料成为一定形状的工具。
通称“模子”。
(7)人们依据研究的特定目的，在一定的假设条件下，再现原型(antetype)客体的结构、功能、属性、关系、过程等本质特征的物质形式或思维形式;(8)系统建模：对研究的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来。
名词解释 模型
模型的名词解释1. 引言在计算机科学和人工智能领域，模型（model）是指对现实世界或某个系统的抽象表示。
模型可以是数学公式、图形、算法、软件程序等形式的描述，用于理解和解决问题。
在本文中，我们将深入探讨模型的概念、种类、应用领域以及构建过程，并介绍一些常见的模型类型和技术。
2. 模型的定义与分类2.1 定义模型是对现实世界或某个系统的简化描述或映射。
它通过抽象化和理论化来捕捉问题的关键特征，并提供一种计算机可处理的形式。
2.2 分类根据模型所描述的系统性质和应用目标，模型可以分为以下几类：•数学模型：使用数学语言和符号来描述问题，常见的数学模型包括线性回归、逻辑回归、贝叶斯网络等。
•物理模型：基于物理规律建立的描述系统行为的模型，如牛顿运动定律。
•统计模型：通过统计方法对数据进行建模和分析，如高斯分布、随机森林等。
•计算模型：用于描述计算机系统、算法和程序的模型，如图灵机、有限状态自动机等。
•仿真模型：使用计算机程序对系统进行模拟和实验，如蒙特卡洛方法、离散事件仿真等。
3. 模型的应用领域模型在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：3.1 自然科学在物理学、化学、生物学等自然科学中，模型被广泛用于解释和预测实验现象。
例如，基于牛顿力学的行星运动模型可以预测行星轨道。
3.2 工程和技术在工程和技术领域，模型被用于设计和优化系统。
例如，在建筑工程中使用结构力学模型来评估建筑物的稳定性。
3.3 经济与金融经济与金融领域使用各种数学和统计模型来研究市场行为、预测经济趋势以及制定政策。
例如，黑-斯科尔斯期权定价模型被广泛应用于金融衍生品定价。
3.4 社会科学在社会科学中，模型被用于研究社会系统的行为和演化。
例如，博弈论模型可以用来研究决策者之间的交互行为。
3.5 计算机科学与人工智能在计算机科学和人工智能领域，模型被广泛用于机器学习、深度学习、自然语言处理等任务。
例如，卷积神经网络模型在图像识别任务中取得了巨大成功。
模型制作教程
模型制作教程制作一个模型可以是一项有趣而又具有挑战性的工作。
无论你是初学者还是有经验的模型制作者，本教程将为你提供一些有用的步骤和技巧，以帮助你成功制作一个模型。
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这个选择可以根据你的兴趣、技能和可用材料来确定。
你可以选择制作汽车、飞机、建筑物或动物等各种类型的模型。
确保选择一个你有兴趣的模型，这样你会更有动力去完成它。
步骤二：准备材料和工具一旦你确定了模型，就需要准备所需的材料和工具。
你可能需要标尺、剪刀、胶水、细砂纸、模型涂料和画刷等工具。
材料方面，你需要根据模型的类型选择适当的材料，如塑料片、纸张、木材等。
确保材料和工具齐全，这样你就可以顺利进行后续的制作过程。
步骤三：获取参考资料在开始制作之前，建议你收集一些关于你选择的模型的参考资料。
这些参考资料可以是照片、图纸或者是实物的观察。
通过观察参考资料，你可以更好地理解模型的各个细节，从而更准确地制作出想要的效果。
步骤四：裁剪和组装接下来，你可以根据参考资料使用剪刀或相应的工具裁剪出所需的模型部件。
确保按照正确的尺寸和比例进行裁剪。
然后，使用胶水或其他粘合剂将部件组装在一起。
在这个过程中，你可以使用夹子或者其他工具来保持部件的稳定。
步骤五：修整和涂装在组装完模型后，你可能需要修整一些不平整的边缘或表面。
可以使用细砂纸来修整这些地方，并确保表面平滑。
如果你想给模型上色，可以使用模型涂料和画刷进行涂装。
在涂装之前，你可以使用打磨机或者细砂纸来打磨表面，以使涂料更好地附着。
步骤六：细节和装饰一旦模型的基本结构完成，你可以开始添加细节和装饰。
这可以是绘制模型的特定图案、添加窗户或轮胎等。
你可以根据参考资料来选择适当的细节，并使用适当的工具和材料进行添加。
步骤七：完成和展示最后一步是确保模型的所有部件都已完全干燥和固定。
一旦模型完成，你可以将其放置在一个适当的展示架或平台上，以展示你的成果。
你也可以将其放在你喜欢的地方进行展示，与他人分享你的模型制作技巧和喜爱。
模型的概念及原理
模型的概念及原理模型的概念：模型是对现实世界和问题进行抽象和简化的方式，它能够帮助我们理解和描述现实世界，并预测未来的结果。
在数据科学和机器学习中，模型指的是一种通过使用历史数据进行训练，得到一组能够进行预测或分类的规则或函数。
模型是数据科学中的一种工具，用于在给定输入时预测输出。
模型的原理：模型的原理基于统计学、数学和概率论。
一般来说，模型的原理可以分为几个关键步骤：1. 数据收集：首先需要收集与问题相关的数据。
数据可以是结构化的，如表格形式的数据，也可以是非结构化的，如文本、图像或音频。
2. 数据预处理：在对数据进行建模之前，通常需要对数据进行一些预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和特征工程等步骤。
目的是使数据具备一定的质量和一致性，以便于后续的模型训练和预测。
3. 特征提取和选择：在数据预处理后，需要从原始数据中提取和选择具有代表性和相关性的特征。
特征是用于描述数据的属性，可以是数值型、类别型或文本型等。
合适的特征选择可以提高模型的准确性和解释性。
4. 模型训练：在选择好特征后，可以选择合适的算法进行模型的训练。
训练模型的过程是通过将历史数据输入模型，通过算法学习得到模型的参数。
训练过程中，通常会使用某种形式的优化算法，如梯度下降法，来逐步调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据。
5. 模型评估：模型训练完成后，需要对其进行评估。
评估模型的指标可以根据具体问题确定，如准确率、精确率、召回率等。
评估的目的是判断模型的性能和泛化能力，以便对模型进行调优和改进。
6. 模型预测：经过评估后，可以使用模型进行预测或分类。
模型根据输入的特征，结合已经学习到的参数，计算输出结果。
预测的结果可以是连续型的，如房价预测，也可以是分类型的，如垃圾邮件分类。
模型的原理基本上适用于所有的数据科学和机器学习问题。
具体的模型选择和算法实现取决于所解决的问题的特点和要求。
例如，线性回归模型适用于连续型变量的预测，决策树适用于分类问题，神经网络适用于图像和语音识别等。
什么是模型
什么是模型它是以立体的形态表达特定的创意，以实体的形体线条、体量关系等元素不同程度地表现设计思想。
第一章产品模型概述1 .1产品模型的特点及作用在产品造型设计中，模型不同于其他设计表现方法，具有以下特点和作用:①以三维形体充分表现设计构思，客观地、真实地从各个方向、角度、位②通过产品模型可研究处理草图和效果图中不能充分表达或无法表达的地方，可研讨构思草图中不可能解决的产品形体上很多具体的空间问题，如线面转折的过渡关系、细部与整体的协调关系、外观形态与内部结构的关系等，不断纠正从图纸到实物之间的视觉差异，从模型中理解产品的设计意图，进一步发展和完善设计构思，调整修改设计方案，检验设计方案的合理性。
产品模型的特点和作用③通过感官的实际触摸可检验产品造型与人机的相适应性、操作性和环境关系，从而获得合理的人机效果。
④为设计交流提供一种实体语言，以利研讨、分析、协调和决策，使有关人员充分了解设计者对产品的设计构想，并对所设计的产品做充分的分析和探讨，从而了解未来真实产品可能发展的设计方向。
⑤为产品投产提供依据，如产品性能测试、确定加工成型方法和工艺条件、材抖选择、生产成本及周期预测、市场前景分析及广告宣传等，从而确定生产目标。
1.2产品模型的分类产品模型种类多，可按模型的用途分、按模型的比例大小分，还可按模型制作的材料进行分类。
1.2.1按模型的用途分按用途可分为草模、概念模型、结构模型、功能模型、展示模型和样机模型。
（1）草模草模注重于产品整体的造型，主要考虑造型的基本形态，通常只有立体的基本形状，具有大概的长宽高和粗略的凹凸面关系，而不过多追求细部的刻划。
（1）草模研究模型多采用易加工成型、易反复修改的材料制作，如黏土，油泥、纸板、泡沫塑料等，也可用尺寸形状类似的现成产品拆改、组合加工而成。
对于小型产品的模型，可制成1:1的原尺模型;对于大型产品的模型，则按适当比例缩小制成缩尺模型。
是设计方案确定过程中采用较多的立体表现形式。
模型的基本概念
模型的基本概念模型是人类对真实世界或某个特定领域的简化或抽象。
在数学和计算领域，模型是对现实现象或问题的一种数学、统计或计算机表示。
模型可以是表示自然现象、社会现象、经济现象、物理系统、生物系统等各种事物的数学方程、统计模型、物理模型、计算模型等。
基本概念：1. 简化和抽象：模型是对现实的简化和抽象，通过选择和排除现实中的一些细节和变量，将现实世界或问题转化为一个可处理的数学或计算机表示。
简化和抽象的过程是为了更好地理解和解决问题。
2. 变量和参数：模型中包含变量和参数。
变量是指影响或被研究的事物或现象的特征或属性，可以是数量、质量、状态等。
参数是模型中的固定的数值，用来描述系统或现象中的一些固定特征。
3. 关系和规律：模型描述了变量之间的关系和规律。
通过数学方程、统计关系或逻辑规则，模型表示了变量之间的相互作用、影响和约束关系。
这些关系和规律可以通过实验验证或观察来建立。
4. 预测和解释：模型可以用来预测未知情况下的结果或行为，也可以用来解释已知情况下的现象和问题。
通过模型，可以从已知的变量信息推断出未知的变量值，或者通过已知的关系和规律解释现象的成因和机制。
5. 评估和优化：模型可以通过与实际情况或观测数据的对比来进行评估，评估模型的准确性和适用性。
在评估的基础上，可以对模型进行优化，调整参数和关系形式，使得模型更加准确和有用。
6. 应用和推广：模型可以应用于现实中的问题和决策，为决策提供支持和指导。
通过推广和拓展模型，可以应用于不同的领域和问题，提供更广泛的应用价值。
模型的种类：1. 数学模型：数学模型是用数学方程和公式描述变量和关系的模型。
数学模型可以是线性模型、非线性模型、微分方程模型、差分方程模型等。
数学模型可以通过分析推导、数值计算和仿真等方法进行求解和分析。
2. 统计模型：统计模型是通过统计方法和数据分析来建立变量之间的关系的模型。
统计模型可以是回归模型、时间序列模型、因子模型、随机过程模型等。
什么是模型
什么是模型
模型是一种抽象的概念，它是一种框架，用来描绘一个系统或者事物的行为特征和内部结
构的过程。
它是一个简化的、表述形式，可以将实际的、复杂的系统、过程或者思想抽象
化地表示出来。
模型的存在帮助人们更好地理解问题的本质，而不是仅仅考虑它的表层现象。
模型可以用于解决理论问题，也可以用于解决实际问题。
它可以采用不同的方式表述，比
如图表、数学方程式、矩阵和方程式等。
它可以用来模拟系统行为，以便进行预测和决策，确定其行为规律和变化趋势。
模型可以分为数学模型和物理模型。
数学模型采用数学公式来描述系统的特征，它可以很
好地描述现象的定义和关联。
物理模型是使用实物或图表的实际表示的模型，它可以用来测试数学模型的精确性，也可以用于拓展或改变数学模型。
总而言之，模型是一种抽象概念，可以帮助人们更好地理解事物，分析问题，作出决策，实现目标和解决问题。
模型可以用于多种应用，从理论上来讲，所有的系统反映的东西，都可以通过使用不同的表述形式来表述。
模型的作用和意义
模型的作用和意义随着科学技术的不断发展，模型在各个领域中扮演着重要的角色。
模型是对真实世界或某个系统的简化和抽象，通过对系统的描述、分析和预测，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。
模型的作用和意义主要体现在以下几个方面。
1. 理论推导和验证：模型是理论推导和验证的重要工具。
通过建立数学模型，我们可以将复杂的现象和问题转化为简单的数学表达式，从而更好地理解问题的本质和规律。
同时，通过对模型的验证和实验，可以检验理论的正确性和适用性，为理论的进一步发展提供支持。
2. 预测和预警：模型可以用于预测和预警。
在气象、地震、流行病等领域，通过建立相应的模型，可以根据已有的数据和规律，预测未来的发展趋势和可能的结果。
这对于人们的生活和工作具有重要的指导意义，可以帮助人们做出相应的决策和应对措施。
3. 优化和决策支持：模型可以用于优化和决策支持。
在工业生产、物流运输、金融投资等领域，通过建立相应的优化模型，可以在满足约束条件的前提下，寻找最优的方案和策略。
这可以帮助企业提高效率、降低成本，同时也可以帮助个人做出更明智的决策。
4. 教育和培训：模型可以用于教育和培训。
通过建立教学模型，可以将抽象的概念和知识转化为具体的形象和实践，使学生更好地理解和掌握知识。
同时，通过模型的实验和演示，可以培养学生的观察力、思维能力和创新意识，提高他们解决问题的能力。
5. 研究和创新：模型可以用于研究和创新。
通过建立适当的模型，可以对某个系统或现象进行深入的分析和研究，揭示其内在的规律和机制。
同时，通过对模型的改进和创新，可以提出新的理论和方法，促进学科的发展和进步。
模型在各个领域中都扮演着重要的角色，它不仅可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，还可以推动科学的发展和人类社会的进步。
因此，我们应该重视模型的建立和应用，不断提高模型的精度和可靠性，为人类的发展和福祉做出贡献。
模型的定义和分类
模型的定义和分类模型是对现实世界或事物的抽象和简化描述，用于解释和预测现象、问题或系统的工具或方法。
在科学研究、工程设计、经济分析等领域中，模型扮演着重要的角色。
模型可以是定量的或定性的，可以是数学的、统计的、图形的、逻辑的或物理的等等。
根据模型的特性和应用领域的不同，可以将模型分为多种类型。
一、数学模型数学模型是一种用数学语言描述现实问题或系统的模型。
它通常由数学方程、不等式、函数、矩阵等数学工具构成。
数学模型可以分为确定性模型和随机模型。
确定性模型是指模型中的变量和参数都是确定的，不存在随机性。
而随机模型是指模型中的变量和参数存在随机性，通常需要使用概率统计方法进行分析。
二、统计模型统计模型是一种利用统计学原理和方法进行建模和分析的模型。
统计模型通常用于描述和分析数据之间的关系，可以帮助我们了解数据的分布、趋势、相关性等特征。
常见的统计模型包括回归模型、时间序列模型、方差分析模型等。
统计模型的建立过程通常包括数据收集、数据预处理、模型选择、参数估计、模型检验等步骤。
三、物理模型物理模型是一种通过物理实验或观测来建立的模型。
物理模型通常是对现实世界中的物理过程或现象进行简化和抽象，以便于我们理解和分析。
物理模型可以是实体模型，即通过制作实物或模型来模拟物理过程；也可以是数学模型，即通过数学方程和物理原理描述物理过程。
四、仿真模型仿真模型是一种通过计算机模拟来模拟现实系统或过程的模型。
仿真模型通常基于数学模型或物理模型，利用计算机程序模拟系统的运行和行为。
仿真模型可以用于预测系统的性能、优化系统的设计、验证系统的可行性等。
常见的仿真模型包括离散事件模型、连续时间模型、代理模型等。
五、认知模型认知模型是一种用于描述和解释人类认知过程的模型。
认知模型通常基于心理学、神经科学等学科的理论和实验结果，用于研究人类的感知、思维、记忆、学习等认知功能。
认知模型可以帮助我们理解人类的思维方式、决策过程和行为模式，对于人机交互、人工智能等领域具有重要意义。
模型概念及作用
模型概念及作用【模型概念及作用】1. 介绍模型概念及作用模型（Model）是指将真实世界的事物或系统通过一定的方式抽象、简化和描述的工具或方法。
它可以是数学公式、图形表示、计算机程序等形式，用于模拟和预测真实事物的行为和特征。
模型在各个学科领域都有广泛的应用，如物理学、经济学、生态学、计算机科学等。
在科学研究、工程设计、决策分析等方面，模型起着重要的作用。
2. 模型的作用2.1 解释现象和问题：模型可以对复杂的现象和问题进行抽象和描述，从而深入理解问题的本质和机理。
它帮助人们揭示背后的规律、原理和因果关系。
2.2 预测和预测：通过基于现有数据和知识的建模，模型可以用来进行预测和预测。
它可以根据已知的因素和条件，推测未来的趋势和结果，帮助人们做出决策和制定计划。
2.3 设计和优化：在工程设计和优化中，模型可以帮助人们评估不同方案的效果和影响，从而选择最佳的方案并优化设计。
它可以模拟和分析系统的行为、性能和约束，提供决策支持。
2.4 辅助决策和管理：模型可以提供决策支持和管理工具，在复杂的情况下帮助人们做出决策。
通过模拟不同决策的结果和影响，人们可以评估风险、选择最佳策略，并优化决策过程。
3. 模型的类型和方法3.1 物理模型：物理模型是对物理系统或实际物体进行抽象和描述的模型。
它可以通过实验和测量来获取数据和参数，然后建立数学方程或图形模型来描述物体的行为和特性。
3.2 统计模型：统计模型基于已有的数据和样本分布，通过统计学原理和方法来描述和预测未来的现象。
它可以根据历史数据和统计规律，进行参数估计和模型构建，从而进行预测和预测。
3.3 计算机模型：计算机模型是使用计算机程序和算法来模拟和模拟实际系统或现象的模型。
它可以通过建立数学模型和运行计算机程序，来模拟系统的行为和特性，从而进行预测和分析。
3.4 运筹模型：运筹模型是基于优化理论和方法，用来解决决策问题和优化问题的模型。
它可以通过建立数学模型和应用优化算法，来找到最佳的决策方案和优化结果。
模型的概念及作用
模型的概念及作用一级标题：什么是模型二级标题1：概念解释模型是对现实世界或系统的抽象和简化表示。
它可以是一个理论、假设、图表、模拟或计算实体。
在不同的领域和学科中，模型具有不同的形式和目的，但它们都是为了更好地理解和解释现实世界而创建的工具。
二级标题2：模型的基本要素一个模型通常由以下基本要素构成：1.变量和参数：模型中包含的关键因素和参数，用于表示实际系统中的特性和属性。
2.关系和规律：模型中的变量之间的相互作用和影响关系，以及遵循的规律和原理。
3.输入和输出：模型接收的外部输入和生成的输出，以模拟实际系统的行为和结果。
4.边界条件：模型所考虑的限定条件和约束，用于确定模型适用的范围和条件。
二级标题3：模型的分类模型可以按照不同的标准进行分类，常见的分类方法包括：1.数学模型和物理模型：数学模型通过数学符号和方程描述系统行为，物理模型使用实物或实验进行模拟和研究。
2.定性模型和定量模型：定性模型用于描述系统的特性和关系，而定量模型则对变量和参数进行精确建模和计算。
3.静态模型和动态模型：静态模型表示系统在某个特定时刻的状态，而动态模型则考虑系统在连续时间或离散时间下的运行和演化过程。
4.确定性模型和随机模型：确定性模型基于确定性的规律来描述系统行为，而随机模型考虑系统中的随机性和不确定性因素。
二级标题4：模型的作用模型在各个领域中都起到了重要的作用，以下是几个常见的应用领域和模型的作用：1.科学研究：科学家使用模型来研究和理解自然界的规律和现象，通过模型可以深入探索复杂的系统和过程。
2.工程设计：在工程领域，模型可以用于设计和测试产品、建筑和系统，以评估其性能和可行性。
3.经济和金融：经济学家和金融专业人员使用模型来研究经济和市场的行为，以制定决策和预测未来趋势。
4.环境保护：模型可以帮助环境科学家了解环境系统的变化和影响，以制定环境保护措施和预测环境风险。
5.医学研究：在医学领域，模型可以用于模拟生物系统和药物作用，辅助疾病诊断和治疗方案的设计。
模型的名词解释
模型的名词解释在众多领域中，模型是一个被广泛使用的概念。
不论是科学研究、商业决策还是工程设计，模型都是理解和解释现象的一个重要工具。
本文将对模型进行详细的名词解释，以期帮助读者对这一概念有更深入的理解。
一、模型的概念与作用模型是对现实世界或某一特定问题进行抽象和表达的一种方式。
它可以是数学方程、图表、计算机程序或物理实验等形式。
模型的主要作用在于提供一种简化和理解复杂问题的手段，通过对模型的分析，我们可以探究事物间的关系、模拟系统的行为，从而预测其可能的发展趋势。
二、建立模型的方法建立模型的方法有多种，常见的包括但不限于数学建模、实验模型和仿真模型。
其中的数学建模是最常见和基础的一种方法，通过建立数学方程或函数来表达变量间的关系，从而描述问题的规律。
实验模型则侧重于通过实际的物理试验来收集数据和验证理论，以期对问题进行解析。
而仿真模型则是通过计算机模拟的方式对系统进行模拟，以探究其行为和性能。
三、模型的分类模型按照其表达形式和用途可以分为多种不同的类型。
一种常见的分类方式是基于模型的复杂度分为简单模型和复杂模型。
简单模型一般具有较少的变量和参数，结构相对简单，更易于分析和理解；而复杂模型则包含更多变量和参数，结构复杂，需要借助计算机等工具进行模拟和计算。
此外，模型还可按其具体领域进行分类，如物理模型、经济模型、生态模型等。
四、模型的应用领域模型的应用广泛涉及自然科学、社会科学和工程技术等领域。
在自然科学中，物理学家、化学家和生物学家常常使用模型来描述和解释自然现象，如行星运动、化学反应和生态系统。
在社会科学领域，经济学家、社会学家和心理学家则借助模型来研究人类行为、社会关系和社会经济问题。
同时，在工程技术领域中，模型的应用也十分广泛，如建筑设计、交通规划和电力系统等。
五、模型的优势和局限性模型作为科学研究和实践中的重要工具，具有诸多优势。
首先，模型可以帮助我们从复杂的现实世界中抽象和提炼出关键的因素，使问题得到简化；其次，模型可以帮助我们预测系统的变化和未来发展趋势，为决策提供参考。
常见数学建模模型
常见数学建模模型数学建模是数学与现实问题相结合的一门学科，通过数学方法和技巧对现实问题进行抽象和描述，从而得到问题的解决方案。
常见数学建模模型有线性规划模型、回归分析模型、离散事件模型和优化模型等。
下面将分别介绍这些常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
一、线性规划模型线性规划模型是一种数学模型，用于解决具有线性约束条件的最优化问题。
其基本原理是通过线性目标函数和线性约束条件，找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
线性规划模型广泛应用于生产调度、物流配送、资源优化等领域。
二、回归分析模型回归分析模型是通过建立变量之间的数学关系，预测或解释一个变量与其他变量之间的关系。
常见的回归分析模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑回归模型等。
回归分析模型在市场预测、金融风险评估等领域有广泛的应用。
三、离散事件模型离散事件模型是一种描述系统内离散事件发生和演化的数学模型。
该模型中，系统的状态随着事件的发生而发生改变，事件之间的发生是离散的。
离散事件模型广泛应用于排队系统、供应链管理、网络优化等领域。
四、优化模型优化模型是通过建立目标函数和约束条件，寻找使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
常见的优化模型包括整数规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
优化模型广泛应用于生产调度、资源分配、路径规划等领域。
以上是常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
数学建模模型的应用能够帮助我们解决实际问题，优化决策过程，提高效率和准确性。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点选择合适的数学建模模型，并通过数学方法求解得到最优解。
平面几何五种模型
平面几何五种模型等积,鸟头,蝶形,相似,共边1、等积模型等底等高的2个三角形面积相等2个三角形高相等,面积比=底之比2个三角形底相等,面积比=高之比夹在一组平行线之间的等积变形方方模型等积模型是基本应用应是烂熟于心的都是利用面积公式得到的推定比例如下：1等底等高的2个平行四边形面积相等2三角形面积等于它等底等高的平行四边形面积的一半3 2个平行四边形高相等,面积比=底之比；2个平行四边形底相等,面积比=高之比2、鸟头模型共角定理鸟头定理：2个三角形中,有一个角相等或互补,这2个三角形叫做共角三角形;共角三角形的面积比等于对应角相等角或互补角两夹边的乘积之比夹角2边鸟头定理的使用要火眼金睛,经常需要自己补一条辅助线同时经过2次以上转换对应才能得到结果;A B C DE如图,浅紫色的三角形ADE 跟大三角形ABC 是公用A 角的,等于浅紫色三角形是“嵌入”在大三角形ABC 里面,注意,鸟头定理用的是乘积比不是单独的线段比~记忆上用夹角2边 最好记,这里等于鸟头定理的证明,写出来是因为很多题目的解题过程,都需要补这么一条辅助线来过度连接2个看起来无关的图形;证明的途径其实跟我们日常解题途径重合,所以写出来,仔细看;经由媒介的ABE,联系了ADE 和大三角形ABCBE 辅助线很重要鸟头定理是用等高等于是用等积推算而得第二种的证明方式将对顶角压回来ABC 内,对顶角性质是相等的,所以压回来的新跟ADE 是全等,再做一条辅助线就能用共角的方式证明出对角的鸟头定理互补角的鸟头定理证明S△ADE=S△AD'E,因为同底等高AD=AD',高相等，所以面积相等D'A B C D E 写了这几个证明,其实说的目的只有一个：连接小三角形和大三角形过度的那条辅助线,特别重要3蝴蝶模型任意四边形中的比例关系“蝴蝶定理”任蝴蝶①1243::S S S S =或者1324S S S S ⨯=⨯②()()1243::AO OC S S S S =++ 上下比= = = 上上比 = ==由上述比例可以按数学运算原则推出很多规则：如面积交叉相乘的乘积相等 == 1324S S S S ⨯=⨯ 梯形蝴蝶定理梯蝴蝶①2213::S S a b =→上：下=22:a b②221324::::::S S S S a b ab ab =→上：下：左：右=22:::a b ab ab ③S 的对应份数为()2a b +→a 2+2ab+b 2=a 2+b 2+ab+ab 有木有↑4 相似三角形形状相同,大小不同的三角形,只要形状不变,无论大小怎么改变,他们都相似;1 相似三角形的一切对应线段的长度成比例,并且=它们的相似比2 相似三角形的面积比=相似比的平方3 连接三角形两边中点的线段叫做三角形的中位线三角形中位线定理：三角形的中位线长=它所对应的底边长的一半 就是三角形任2边中点连出来的中位线就是第三边长的一半 出题几率：多产生于2条平行线造成的相似三角形 金字塔模型 沙漏模型 SADE ：SABC=AF 2：AG 2特别注意相似三角形的面积比是等于相似比的平方5 共边定理燕尾模型、风筝模型、塞瓦定理共边定理说明如图一想知道PAB 和QAB 的面积比 我们就如图二做个高,因为同底就是共用一个边所以面积比=髙之比,再想办法偷懒,延长PQ 、AB 的线相交于M,那么刚学的相似三角形可以派上用场,因为PDM QEM 如图三E D 图三QPA B M所以=共边定理：若直线AB 和PQ 相交于点M 4种情况则有=图一MPQAB图二QMPA B图三燕尾定理（共边定理图3）MQPA B图四MQPA B最常应用到的其实是图一,无论在三角形或四边形上我们喜欢用共边2方的不同三角形面积比来比出线段比;图形不重叠图二的比例图形有重叠,所以线段长度也是重叠比~图三就是“燕尾定理”图形不重叠,所以线段比不重叠;图四是四边形,做比的三角形有重叠,而比值是四边形的顶：延长线段QM切记,唯一对比线段不在图形内的哈共边定理的证明=1,M点是PQ和AB延长后的交点2,取N,使得MN长度=AB3、==PNM和QNM是等高,塞瓦定理燕尾定理模型补充三边比例互乘为1在△ABC内任取一点O,直线AO、BO、CO分别交对边于E、F、D,则得出×× = 1特殊题：参考共边定理2图重叠可得三角形一边上之点到三边线交点O的长度：同边线全长的比值,3边比值相加=1+ + =1。
模型PPT课件
（2）、什么是原型？ 原型可以是产品本身，也可以是与产品大小相同、使用 功能一致的物体。
（3）、模型的优点 制作成本低、便于修改等。
（4）、设计者一般通过模型来呈现产品的设计方案。
同学们都知道哪些模型呢？
案例分析 世界七大工业奇迹之“大东方号”
“大东方号”首 航失败的原因是什么？ 事后设计师吸取到了 什么教训？
模型具有什么功能？
模型可帮助分析设计的可能性
——降低风险，减少损失
案例分析 “神州三号”中的模拟人
为什么要进行“模拟人”试验？
神州五号
模型可帮助分析设计的可能性
——降低风险，减少损失
案例分析 宋朝的喻皓于公元
989 年在京城汴梁（现在的开 封）建造8 角13 层的开宝寺 木塔时，也是事先制造了一个 小模型，进行研究、修改，然 后才动工兴建。
）
（3）能清晰地表达产品的结构尺寸和连接方C 法，
并用于进行结构强度试验的模型属于（A
）
（4）在造型设计的初期阶段，采用（ ）模
型将设计构思简单的表达出来，供设计人员深
入探讨时使用。
A、草模 B、概念模型 C、结构模型 D
指出下图哪个是结构模型 （ D )
A
B
C D
SUCCESS
THANK YOU
技术试验前 2、结构模型侧重于什么？ 有什么作用？ 表达结构尺寸和连接方法 用于研究造型与结构的关系、 结构强度试验
3、我对结构模型的理解……
鸟 巢 结 构 模 型
法拉利结构模型
功能模型
第４组
1、功能模型是在设计过程的 什么时候制作的？
技术试验前 2、功能模型侧重于什么？ 有什么作用？ 用于研究产品的各种性能及 人机关系，用于试验
模型百科全书
模型百科全书：从零开始了解模型世界模型，是指在缩小的比例下制作的一些物品，用以模拟原物体的外貌和结构。
模型的种类和形式繁多，例如火车模型、建筑模型、机器人模型、星球大战模型等等。
而模型的制作也需要涵盖众多的知识，如设计、绘画、制作、粘贴、涂装等领域。
因此，许多专业人士创建了来帮助爱好者深入了解模型制作的世界。
，指的是一个巨大的、涵盖各种模型知识的在线百科全书。
这个百科全书中收录了大量的模型技术、历史、文化、材料等内容，并提供了许多实用的制作技巧和经验。
百科全书中收录了世界各地的各种模型类型和风格，是一个全面、系统地介绍模型制作的知识库，适合初学者和专业制作人士阅读。
百科全书的一大优势是收录内容丰富、口碑良好。
因为百科全书基本上是由一群权威的专家和爱好者共同编纂而成，所以它的质量有保障。
百科全书内的每一条条目都经过了严格的审查和筛选，不仅能够给读者带来可靠的信息，同时也是保证整个百科全书的准确度和权威性。
的内容极其丰富，当中涉及的模型类型也是多种多样。
其中，较为常见的模型类型包括：1.铁路模型：也称火车模型，主要模拟火车和铁路系统。
在一些模型制作者中，铁路模型是最受欢迎的一种。
2.建筑模型：可以模拟建筑物的外部和内部结构，通常用来模拟城市景观、城堡、古老建筑等。
3.机器人模型：模拟机器人的身体结构、装备、风格、能力等方面，常常与机器人科技和机械结构等领域相结合。
4.战争模型：主要模拟战争船只、坦克、飞行器等武器装备，人们可以通过制作这些模型来了解武器装备的部分概念。
此外，百科全书还介绍了一系列与模型制作相关的技术和工具，例如绘画、颜色混合、3D建模软件、喷漆等等。
对于初学者或爱好者而言，这些技术都可以让他们更好地了解和熟悉模型制作的流程，从而更好地入门。
同时，百科全书诸如“新手如何开始制作模型”、“如何选择适当的工具和材料”等实用性问题的详细解答也让初学者们受益匪浅。
在一定程度上继承了现代网络的特点，比如内容的互动性和可自我修正性。
模型的作用和意义
模型的作用和意义随着科学技术的不断发展，模型在各个领域中扮演着重要的角色。
无论是在自然科学、社会科学还是工程技术领域，模型都具有不可替代的作用和意义。
模型可以用于解释现象和预测结果。
在科学研究中，我们常常面临着复杂的现象和问题，通过建立适当的模型，可以将这些复杂的现象简化为可理解和可计算的形式。
通过对模型进行分析和推导，我们可以更好地理解现象背后的规律和机制，并预测未来的发展趋势。
例如，在物理学中，我们可以通过建立质点模型来研究物体的运动规律；在经济学中，我们可以通过建立供求模型来分析市场的变化。
模型可以用于优化和决策。
在工程技术领域，我们常常面临着资源有限、目标复杂的问题。
通过建立适当的模型，我们可以对问题进行数学描述，并利用优化算法求解最优解。
这种模型可以帮助我们在设计产品、制定策略等方面做出更好的决策。
例如，在交通规划中，我们可以通过建立交通流模型，优化道路网络和交通信号，以提高交通效率和减少拥堵。
模型还可以用于教育和培训。
通过建立合适的教学模型，可以更好地帮助学生理解和掌握知识。
模型可以将抽象的概念转化为具体的形象，使学习过程更加直观和有趣。
例如，在物理实验中，教师可以通过建立简化的模型，让学生亲自操作并观察实验现象，从而加深对物理原理的理解。
模型还可以用于探索未知和创造新知识。
通过建立新的模型，我们可以提出新的假设，并进行实验和观测来验证这些假设。
这种探索的过程常常会产生新的发现和新的知识，推动学科的发展。
例如，在天文学中，科学家通过建立宇宙模型，提出了黑洞存在的假设，并通过观测和实验证实了这一假设。
模型在科学研究、工程技术和教育培训中具有重要的作用和意义。
它可以帮助我们解释现象、预测结果，优化决策，提供教学和培训，探索未知和创造新知识。
因此，我们应该重视模型的建立和应用，并不断发展新的模型方法，以推动人类知识的进步和社会的发展。
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第四节实证分析一、物质、人力及社会资本对贫困影响的实证（一）贫困农户样本数据分析1、数据来源及处理（1）数据来源。
本次问卷调查抽样以河南省54个贫困及特困片区县为总体，依据农村贫困检查抽样调查方案，按县进行分层抽样。
对于县级以下样本的抽选，采取县抽村、村抽户的方式进行，对县抽村的代表性检查分为两个方面：一是样本村收入与总体收入进行比较，不高于5%为有代表性；二是样本中的贫困村比重与县内贫困村比重进行比较，不超过10%为有代表性，样本中贫困村比重以等于或略高于全县贫困村比重为标准，在村抽户时，只对收入进行代表性检验。
调查对象涵盖河南54个贫困及特困片区县，每个县30户，共收到问卷1590份，问卷回收率100%，其中有效1400份，问卷有效率88%。
本次调查方式是入户访谈式调查，由调查员询问户主，并根据户主回答填写。
如果户主不在，由熟悉家庭情况的其他家庭成员代答。
问卷的具体内容见附表。
（2）数据处理本文旨在分析物质资本、人力资本和社会资本对贫困发生率的影响，为了使模型得出的结论更加符合现实，各变量的定义见表2.对社会资本的测量，我们借鉴了Norman(1999)、Bullen(2000)与边艳杰（2004）的研究成果，把拜年网作为代理对象。
本文拜年数据涵盖了被调查农户关系人的数量与职业类别。
对农户家庭拜年网的网络规模（即农户日常生活中主要交往并可能带给他们收益的人数）用相互拜年人数来考察；对农户家庭拜年网的网顶（即家庭平常主要交往人群中的最高职业声望得分）通过相互拜年人群中的职业声望最高分来测度；对农户家庭拜年网的网络差异（即家庭平常主要交往人群所拥有的不同职业数量）通过相互拜年人群中所拥有的不同职业数量来衡量；对农户家庭拜年网的网络水平（即农户家庭平常交往人群所拥有职业的声望平均得分）则通过相互拜年人群所拥有不同职业声望的平均分值来衡量。
为了消除不同数据量纲和变量自身变异的影响，本文首先对涉及的数据进行标准化处理，方法是将研究变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。
表格 1：变量类别与定义为了使分析更加简明，本文希望用较少的变量来衡量社会资本，并能进行数量化的比较。
因而，本文采用主成分分析法遴选能表征社会资本的变量，并将诸因素加权求和来构造农户社会资本总量。
（3）社会资本的主成分分析为了全面、系统地分析问题，我们调查了反映农村家庭社会资本状况的拜年网网络规模、网顶、网络水平、网络差异四个指标进行相关性分析，我们用X表示网络规模、Y表示网顶、Z表示网络水平、AA表示网络差异，分析结果如表3，发现该四个指标间相关性较强，直接将这四个指标引入回归模型，将导致其互相重叠，干扰影响其客观性，需要做主成分分析以剔除不重要的因子。
表格 2：X、 Y、 Z 、AA的相关系数矩阵基于此，本文采用主成分分析法来测量农村家庭社会资本，特征值与因子载荷矩阵，具体结果见表4与表5。
表格 3：四个特征值表格 4：因子载荷矩阵通过分析发现，四个特征值中，前三个因子对应的特征值均较大，说明这三个因子的方差大，代表能力强，而第四个因子的特征几乎为0，代表性较弱；从累计贡献率来看，前三个因子累计贡献率达到超过高达98%，故我们选取前三个主成分的加权和来构造社会总资本的度量。
通过所提取的主成分及各自贡献率进行算术平均加总，得到相应社会资本总量，用Social表示社会资本，则公式如下：Social=（0.5181*F1+0.2645*F2+0.1981*F3）/0.98072、主要数据的统计特征分析贫困形成原因异常复杂，对其的分析透彻与否深刻影响着反贫策略的选择。
为了对河南省农村贫困家庭的致贫因素有一个最直观的了解，我们首先对贫困户和非贫困户的相关指标进行了描述性对比。
（1）物质资本与农村贫困从调查数据来看，贫困户户均耕地为5.29亩，超过了非贫困户。
但在贫困户内部，土地的分布不及非贫困户均等，其标准差和变异系数（见表5）均高于非贫困户。
在土地规模经营的农户中，贫困户占比较小。
我们按照黄宗智的劳均14亩全就业型农业的标准来衡量，被调查的农户中有17个贫困户超过了这一标准，而非贫困户中有41户超过了这一标准，说明贫困户获取土地经营权的能力弱于一般农户。
贫困户最大经营规模为30亩，非贫困户为702亩，表明即使贫困户介入了土地规模经营其规模也逊于非贫困户。
两个类型的农户最小农地经营规模均为0，贫困户和非贫困户都存在“离农”现象，不同的是非贫困户主动选择放弃土地经营的较多，而贫困户“离农”则由于城镇化、基础设施建设等原因被剥夺了耕地。
本文的进一步调查显示，土地对农户的贫困的发生有一定的影响，实际的农地经营规模和农户的总收入总体呈“U”型关系，贫困农户若能通过适当途径获得土地经营权，每亩每年能增加其纯收入300元。
物质资产的拥有量既是过去积累的结果，又是未来发展经济的基础。
贫困户和非贫困户物质资产占有量差距明显。
从均值来看，非贫困户物质资产的价值是贫困户的2.14倍。
贫困农户房屋简陋，农机具较少，脱贫致富缺乏必要的物质基础。
特别是在连片特困区，贫困的深度和广度都甚于其他地区，贫困户的物质资产更为匮乏，贫困人口脱贫难度更大。
而勉强脱贫的人口也很可能因房屋等生活设施更易遭自然灾害的侵袭，重新陷入贫困的概率大。
但从表5中的标准差和变异系数来看，非贫困户之间差距明显高于贫困户内部差距，也就是说非贫困户内部收入差距较大，相对贫困问题在农村已经较为突出。
（2）人力资本与农村贫困人力资本存量是影响农村贫困的重要因素。
在外出务工机会较多的情况下，只要有一定的文化知识和体力，即使物质资产缺乏，也能通过外出务工等途径提高收入，因而有的县市提出了“一人打工，全家脱贫；二人打工，发家致富”的口号，但贫困户在健康状况和教育程度上和非贫困户都存在一定的差异。
受教育程度是影响人力资本多寡的重要因素，两类农户平均受教育程度差别较明显，贫困户平均受教育程度的均值为1.26，平均值未达到中等教育水平，说明小学文化程度和文盲的户主占比例较大。
而非贫困户户主平均受教育程度的均值为1.63，平均值超过了中等教育水平，受过中学或中专教育的占比例较高。
表5中户主受教育程度的标准差和变异系数提示，贫困农户内部的差别较大，受过中等以上教育的和文盲半文盲同时存在。
但贫困户中文盲半文盲家庭比例较大，其接受现代科技和管理理念的能力较弱，既难以在农业领域发展先进的种养项目，又难以实现稳定的非农就业，是未来扶贫工作的难点。
健康状况不仅是户主人力资本水平的重要组成部分，还是医药费等开支的主要影响因素，因而是贫困发生率高低的重要参考。
数据显示，非贫困户的户主健康水平高于贫困户，均值仅高出0.06，差距并不大。
从看病支出来看，贫困户2012年平均每户的支出为2676元，非贫困户的这一数据为2535元，这一刚性支出对贫困户形成了更大的压迫。
但非贫困农户户主内部健康差距高于贫困户，本文推测，非贫困户户主因经济条件较好，吸烟喝酒的比率高于贫困户农主，因而部分人的健康受到了影响。
（3）社会资本与农村贫困社会资本在贫困和非贫困农户间差别显著。
贫困农户的社会资本总量为47.65，而非贫困户这一数值高达53.84。
分项目看，拜年网网络规模非贫困户为37.7，贫困户为35.31，即平均每个贫困户比非贫困户少2个可提供帮助的亲戚或朋友。
网络规模最大的前10位家庭，仅有1户贫困户。
网顶得分情况是非贫困户平均值53.6，比贫困户高5.5，说明贫困户“最有力”的社会资源质量逊于非贫困户。
从网络水平看，贫困户平均得分为38.7，非贫困户为41.2，贫困户社会关系的平均质量较低。
根据以上数据我们推测，社会资本存量和贫困呈负相关，社会资本存量大的农户有更多的机会把自己的人力资本转化为收入流。
表格 5：贫困地区农户调查数据的统计特征（二）农村家庭致贫因素的计量分析本分析试图通过计量模型分析导致农村家庭贫困问题的因素，并就各影响因素间的大小进行比较。
鉴于农户均处于两种状态:贫困和不贫困，符合二元离散选择模型的要求，因而考察微观因素对贫困影响采用Logistic回归模型。
Logistic回归模型有两个主要用途，第一用作影响因素分析，第二是来估计各种自变量组合条件下，因变量各类别发生的概率。
Logistic模型无须严格的前提假设，准确率较高，具有广泛的实用性。
1、模型假定本文用1表示家庭处于贫困，用0表示家庭处于非贫困；用土地（Land）与物质资产（asset）拥有量表示物质资本；用户主受教育程度（education）、身体健康程度（health）表示户主的人力资本；选取户主年龄（age）、户主父辈担任社会职务情况（Dad）、户主性别（Gender）为控制变量；并引入构造好的社会资本（social）作为自变量。
2、Logistic回归模型总体分析从表7来分析，模型的卡方值为84.440，显著性水平为.000<a=0.05，卡方值较大且变量的变动中无法解释的部分是不显著的，意味着回归方程的整体拟合程度较好。
表格 6：模型卡方检验表表8模型情况简报中-2LL是将对数似然比值乘以-2来测量模型对数据的拟合度，结果显示本模型的似然比值高，其一2LL相对要小，拟合效果较好。
Cox & SnellR2和NagelkerkeR2统计量利用数量来解释Logistic模型中的估计精度，它们与线性模型的R2相似。
Cox&SnellR2统计量是被用来估计因变量的方差比率，说明因变量的总变差由回归模型做出了解释的部分所占的比重大小，该比值的范围是0～1，当Co x&SnellR2→1，表明模型对样本的拟和程度越高，反之，模型对样本的拟和程度越差。
NagelkerkeR2是Cox&SnellR2的调整值。
从数据来看，模型的Cox&SnellR2=0.49，NagelkerkeR2=0.587，这表明模型对样本的拟和度较好。
表格 7：模型情况简报表9是预测值与实际数据的比较表，数据表明，683家非贫困家庭中有173家误判为贫困家庭，正确率为74.0%；717家贫困家庭有125家误判为非贫困家庭，准确率为82.0%，总的正确判断率78.0%，说明模型拟合效果较好。
表格 8：模型预测分类表3、模型结果分析表格 9：模型变量统计表表10是回归分析结果，它依次描述了最终引入模型的变量及常数项的系数值，标准误差，Wald卡方值，自由度，P值以及Exp(B)值。
从上述变量中，我们可以得出以下初步结论。
首先，从物质资本变量来看，物资资产与农村家庭贫困显著负相关。
正如前文所述，农地经营规模和收入水平呈“U”型关系，而非严格意义上的负相关，因而在Logistic模型回归中显著性较弱。