计量作业第章第章
计量第一次作业答案
C、函数形式的设定误差
D、 省略掉的变量
答案：（1）A（2）A（3）B（4）B（5）B（6）A（7）B（8）A（9）B
答案要点 这一题目是对数理统计知识的复习，目的在于练习数据整理。
8、已知某厂1985年～1991年产量X和利润Y的数据如下表。 （1）在下图中画出利润随产量变化的散点图。 （2）按照散点图，数据是正相关还是负相关的？ （3）我们应当采用什么线拟合数据？手划一条拟合线。写出拟合方 程，并大致估计方程中的参数。 （4）如果产量是100，你预测利润大致是多少？
-0.0112X6
X1的系数0.068：其他因素不变的条件下，X1增加1个单位，Y平均增
加0.068；
X2的系数99.69：其他因素不变的条件下，X2增加1个单位，Y平均增
加99.69；
……
（4）Y变化：0.892*1-0.0936*2=0.71
（5）设检验的显著性水平是5％。将回归结果中的p值和5%比较：
7、随机调查了某城市30个家庭的人均收入（单位：百元）:
19 43 38 37 22
37 39 31 27 25
25 33 34 27
6
54 35 30 28 49
14 24 24 27 14
34 31 36 14 40
（1）计算算术平均值，方差和标准差；
（2）请用下表进行分组整理，完成该表，并根据结果画出频率直方图
答案要点：考虑随机因素的影响，并使用数理统计方法估计和检验模型 成为可能。随机项包括：（1）随机因素或偶然因素；（2）被省略的变 量；（3）变量的测量误差；（4）不恰当的函数形式。
4、解释概念：（1）残差；（2）回归方程：（3）最小二乘估计： （4）BLUE；（5）TSS，RSS，ESS
数值分析第一章作业
习题（一）1. 指出四舍五入得到的下列各数有几位有效数字：x 1∗=7.8673,x 2∗=8.0916,x 3∗=0.06213,x 4∗=0.07800,x 5∗=90×103,x 6∗=2.0×10−4解：由有效数字定义得：x 1∗，x 2∗具有5位有效数字x 3∗，x 4∗具有4位有效数字x 5∗，x 6∗具有2位有效数字.2. 设准确值为x=3.78695，y=10,它们的近似值分别为x 1∗=3.7869，x 2∗=3.7870及y 1∗=9.9999，y 2∗=10.1，y 3∗=10.0001，试分析x 1∗，x 2∗，y 1∗，y 2∗，y 3∗分别具有几位有效数字. 解：x 1∗=3.7869=x 1∗=0.37869×101，k 1=1|x 1∗−x|=|3.7869−3.78695|=0.00005≤0.5×10−4=0.5×101−5, 即x 1∗具有5位有效数字；同理，x 2∗=3.7870=0.37870×101，k 2=1|x 2∗−x|=|3.7870−3.78695|=0.00005≤0.5×101−5，所以x 2∗具有5位有效数字； 将y 1∗，y 2∗，y 3∗分别写成y=±10k ×0.α1α2...αn 的表示形式，有：y 1∗=9.9999=0.99999×101，k 3=1；y 2∗=10.1=y 2∗=0.101×102，k 4=2；y 3∗=10.0001=0.100001×102，k 5=2；|y 1∗−y |=|9.9999−10|=0.0001=0.1×10−3≤0.5×101−4,n=4;|y 2∗−y |=|10.1−10|=0.1≤0.5×102−2,n=2;|y 3∗−y |=|10.0001−10|=0.0001=0.1×10−3≤0.5×102−5,n=5;所以y 1∗，y 2∗，y 3∗分别具有4，2，5位有效数字.8.为了使√11的近似值的相对误差不超过0.1%，问至少应取几位有效数字. 解：√11=0.3316624…=0.α1α2...αn ×10k ，α1=3，设x ∗有n 位有效数字，又因为|E x ∗|比值比较小， 故可用E r ∗(x ∗)= |E(x ∗)x ∗|代替相对误差E r ∗(x ∗)，用εr ∗=εx ∗代替相对误差限εr 所以εr ∗≤12α1×10−n+1=16×10−n+1 令16×10−n+1≤0.1%，解得n ≥3.22即至少应取4位有效数字.12.如何计算下列函数值才比较精确.(1)11+2x −11+x ，对|x|≪1; (2)√x +1x −√x −1x ，对x ≫1;(3)∫dx 1+x 2N+1N，其中N 充分大； (4)1−cos xsin x ，对|x|≪1;(5)ln(30−√302−1)(开平方用6位函数表)；解:(1)原式=1+x−(1+2x)(1+2x)(1+x)=−x (1+2x)(1+x)； (2)原式=x+1x −(x−1x )√x+1x +√x−1x =2x √x+1x +√x−1x ；(3)原式=arc tan x|NN+1=arc tan N +1−arc tan N =arc tan N+1−N 1+N(N+1)=arc tan 11+N(N+1)； (4)原式=2sinx 222sin x 2cos x 2=tan x2; (5)原式=30+√302−1=−ln(30+√302−1)令f(x)=ln(x −√x 2−1)，则f(30)=ln(30−√302−1)=ln(30−√899),记a=30−√899 若用6位开方函数表，则有a ∗=30−29.9833=0.0167,故有ε(a ∗)=0.5×10−4, 而f(30)≈ln a ∗,于是ε(f (30))=ε(ln a ∗)≈|1a ∗|ε(a ∗)=0.50.0167×10−4≈0.003; 又因为f(x)等价于f(x)=-ln(x +√x 2−1)，则f (30)=-ln(30+√899)，记b=30+√899 同理b ∗=59.9833,进而ε(b ∗)=(2×10−4)−1,对f (30)≈ln b ∗ε(f (30))=ε(ln b ∗)≈|1b ∗|ε(b ∗)=0.559.9833×10−4≈0.834×10−6。
2020年国家开放大学《建筑工程计量与计价》形考作业3第4章试题与答案
建筑工程计量与计价形考作业3（第4章，占25%）一、单选题（每题2.5分，共计50分）题目1满分2.501.挖普通土深度超过（）需要放坡。
选择一项：a. 2mb. 1.0mc. 1.5md. 1.2m正确答案是：1.5m题目2满分2.502.一砖半厚的标准砖墙，计算工程量时，墙厚取值为（）mm。
选择一项：a. 365b. 355c. 360d. 370正确答案是：365题目3满分2.503.砼楼梯面层装饰工程量计算，当梯井宽在（）以内时，可不扣除梯井所占面积。
选择一项：a. 200mmb. 400mmc. 300mmd. 500mm正确答案是：500mm题目4满分2.504.内墙抹灰工程量，应扣除（）所占面积。
选择一项：a. 墙与构件交界处b. 门窗洞口及空圈c. 挂镜线d. 踢脚线正确答案是：门窗洞口及空圈题目5满分2.505.建筑物檐口高度超过（）时应计算超高费。
选择一项：a. 5mb. 3.6mc. 10md. 25m正确答案是：25m题目6满分2.506.工程量计算时，240厚砖墙T形接头构造柱的断面积为（）㎡。
选择一项：a. 0.09b. 0.072c. 0.0792d. 0.0576正确答案是：0.0792题目7满分2.507.梁柱相交时，相交部分的砼应（）。
选择一项：a. 并入梁中计算b. 另列项目计算c. 不计算d. 并入柱中计算正确答案是：并入柱中计算题目8满分2.508.若挖土的尺寸如下，则（）属挖沟槽土方。
选择一项：a. 长9.5m、宽3.0m、深1.2mb. 长7.0m、宽2.4m、深1.0mc. 长8.8m、宽2.9m、深1.1m正确答案是：长9.5m、宽3.0m、深1.2m题目9满分2.509.按计算规则规定，下列关于砖基础与墙、柱的划分描述不正确的是（）。
选择一项：a. 砖围墙应以设计室外地坪为界，以上为墙体，以下为基础b. 应以防潮层为界，以上为墙体，以下为基础c. 相同材料应以设计室内地坪为界，以上为墙体，以下为基础d. 不同材料位于设计室内地坪≤±300mm时以不同材料为界正确答案是：应以防潮层为界，以上为墙体，以下为基础题目10满分2.5010.现浇柱帽工程量的体积并入（）。
对下工程量验工计量管理办法
对下工程量验工计量管理办法第一章总则第一条为规范XX标对下工程量验工计量管理工作，保证工程量的计量准确性、及时性，结合本工程实际情况特制定本办法。
第二条项目部成立以项目总工程师为组长，项目其他领导和工程管理部、计划合同部、安全质量环保部等部门相关人员为组员的验工计量管理领导小组，负责本项目对下计量工作。
第二章对下验工计量的依据第三条对下验工计量的依据如下：（1）项目部与各施工队签订的施工合同。
（2）经批准的施工图纸、设计变更文件和补充的施工合同。
（3）工程验收质量满足施工合同要求。
（4）隐蔽工程验收报告，成品、半成品、设备及原材料出厂合格证、试验报告单等。
（5）实际完成的工程量。
第四条临建工程及合同外施工项目严格按照工程管理部下发的施工任务单进行计量。
第三章工程量的动态管理第五条工程量的重新计算核定是防止工程量流失、控制项目成本支出的重要环节，是工程量计量的一项基础性工作。
开工前根据施工图纸到位情况，验工计量管理领导小组及时组织相关人员在新工序开工前对现场进行实测，逐步计算出各施工项目的施工图范围内的实际工程量，并及时建立台帐，以此作为对下结算计量控制的依据。
第六条因施工方案、变更设计及现场变化等因素引起工程量变化,需调整对下计量总工程量时，项目部工程管理部应组织计划合同部、物资设备部、安全质量环保部等部门人员共同研究，并进行现场核实，如发生工程量等变化时必须由作业队提供变化范围的方案、图纸、工程量签认单以及影像资料；对合同约定的责任范围之内的数量变化或由于班组自身责任造成的数量变化则不予调整。
第四章工程量计量程序及要求第七条为了能够更好地控制对下工程量验工计量，在每项工序施工开始前，先由施工队对该工序设计图纸工程量进行计算，并经作业队技术负责人审核后，上报项目部工程管理部进行审核，然后再进行每月过程计量。
第八条项目部每月进行对下工程量结算，对下计量一律实行现场实际收方计量，由项目部工程管理部人员、安全质量环保部、现场各施工队技术负责人及协作队技术负责人共同参加对已完成合格的工程进行现场确认，由协作队给分施工队提报（按照项目部对下结算表格填报）当月完成实际工程量，并报由施工队审核完成后上报项目部，由工程管理部、安全质量环保部负责人及项目总工签认后有效。
油品计量学习资料
第一章：计量概述一、计量简介1）计量单位和单位制；2）计量器具（或测量仪器），包括实现或复现计量单位和计量基准、标准与工作计量器具；3）量值传递与量值溯源，包括检定、校准、测试、检验与检测；4）物理常量、材料与物质特性的测定；5）不确定度、数据处理与测量理论及其方法；6）计量管理，包括计量保证与计量监督等。
油品计量员的工作内容可分为：1）计量使用测量器具按测量计量工作要求进行油品作业，储存的测量。
2）计算根据测量数据进行数学计算获得油品在测量时间的体积、密度、标准密度、计重密度以及重量等计算结果；与实际作业进行盈亏计算。
3）报告根据计算结果，生成作业单、计量报告或报表递送相关个人或部门。
二、计量的特点计量的特点计量的特点取决于计量所从事的工作，概括地可归纳为 4 个方面：1. 准确性：是指测量结果与被测量真值的一致程度。
所谓量值的准确，即是在一定的不确定度、误差极限或允许误差范围内的准确。
2. 一致性：是指在统一计量单位的基础上，无论何时、何地，采用何种方法，使用何种计量器具，以及由何人测量，只要符合有关的要求，其测量结果就应在给定的区间内一致。
也就是说，测量结果应是可重复、可再现（复现）、可比较的3. 溯源性：是指任何一个测量结果或计量标准的值，都能通过一条具有规定不确定度的连续比较链，与计量基准联系起来。
这种特性使所有的同种量值，都可以按这条比较链通过校准向测量的源头溯源，也就是溯源到同一个计量基准（国家基准或国际基准），从而使准确性和一致性得到技术保证。
4. 法制性：来自于计量的社会性，因为量值的准确可靠不仅依赖于科学技术手段，还要负有相应的法律、法规和行政管理约束。
三、油品计量员的职责计量员工作职责1. 贯彻计量法律、法规，执行计量技术规范，进行计量检测工作；2. 正确使用计量器具，并负责维护保养，使其经常保持良好的技术状况；3. 保证计量检测的原始数据和有关技术资料完整，公正的出具有关计量数据；4. 持证上岗，认真承办政府计量部门委托的有关任务。
计量经济学第3章习题作业
A n ≥ k +1 B n ≤ k +1 C n ≥ 30 D n ≥ 3(k +1)
6. 对于 Yi =βˆ0 + βˆ1Xi +ei ，以σˆ 表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有（ ） A σˆ＝0时，r=1
B σˆ＝0时，r=-1
C σˆ＝0时，r=0
7. 简述变量显著性检验的步骤。 8. 简述样本相关系数的性质。 9. 试述判定系数的性质。
五、综合题
1. 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：
年份
地方预算内财政收入 Y
国内生产总值(GDP)X
（亿元）
（亿元）
1990
21.7037
171.6665
1991
27.3291
184.7908
1436.0267
2000
225.0212
1665.4652
2001
265.6532
1954.6539
要求：
（1）建立深圳地方预算内财政收入对 GDP 的回归模型；
（2）估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；
（3）对回归结果进行检验；
（4）若是 2005 年的国内生产总值为 3600 亿元，确定 2005 年财政收入的预测值和预
）
A 可靠性
B 合理性
C 线性
D 无偏性
E 有效性
5. 剩余变差是指（
）
A 随机因素影响所引起的被解释变量的变差
B 解释变量变动所引起的被解释变量的变差
C 被解释变量的变差中，回归方程不能做出解释的部分
D 被解释变量的总变差与回归平方和之差
第一章作业答案
第一章 流体流动与输送1-2 某油水分离池液面上方为常压，混合液中油（o ）与水（w ）的体积比为5:1，油的密度为ρ0 = 830kg·m -3，水的密度为ρ = 1000kg·m -3。
池的液位计读数h c =1.1m 。
试求混合液分层的油水界面高h w 和液面总高度(h w + h o )。
解：如图所示ρ0gh 0 + ρgh w = ρgh c h 0 : h w = 5:1∴ 5ρ0gh w + ρgh w = ρgh c m g g gh h w c w 214.0100083051.1100050=+⨯⨯=+=ρρρh 0 +h w = 6 h w = 6 × 0.214 = 1.284m 习题 1-2 附图1-4 如图所示，在流化床反应器上装有两个U 型水银压差计，测得R 1 = 420mm ，R 2 = 45mm ，为防止水银蒸汽扩散，于U 型管通大气一端加一段水，其高度R 3 = 40mm 。
试求A 、B 两处的表压强。
解：p A = ρgR 3 + ρHg gR 2= 1000×9.81×0.04 +13600×9.81×0.045 = 6396（表压）p B = p A + ρHg gR 1 = 6396 + 13600×9.81×0.42 = 62431（Pa ）（表压）1-5 为测量直径由d 1= 40mm 到d 2= 80mm 的突然扩大的局部阻力系数，在扩大两侧装一U 型压差计，指示液为CCl 4，316004-⋅=m kg CCl ρ。
当水的流量为2.78×10-3m 3·s -1时，压差计读数R 为165mm ，如图所示。
忽略两侧压口间的直管阻力，试求局部阻力系数。
解：在两测压口截面间列能量衡算式2222122222111u u gZ p u gZ p ξρρ+++=++ Z 1 = Z 2 123121.204.041078.2--⋅=⨯⨯=s m u π1232553.008.041078.2--⋅=⨯⨯=s m u π习题 1-5 附图等压面a-b ，则)(214R h g p gR gh p CCl ++=++ρρρ165.081.9)600`11000()(421⨯⨯-=-=-gR p p CCl ρρ= -971.2Pa 2)2(21222121u u u p p -+-=ρξ=544.0221.2)2533.021.210002.971(222=-+-理论值563.0)08.004.01()1(222221/=-=-=A A ξ 相对误差 %49.3%100544.0544.0563.0=⨯-=1-6 如图所示于异径水平管段两截面间连一倒置U 型管压差计,粗、细管的直径分别为∅60×3.5mm 与∅42×3mm.当管内水的流量为3kg·s -1时,U 型管压差计读数R 为100mm ，试求两截面间的压强差和压强降。
计量经济学第二章作业答案
习题2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:表2.9 1990年—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)解答：中国货币供应量(M2)X与国内生产总值(GDP)Y的相关系数为: 利用EViews估计其参数结果为:Yi=24351.34+0.524085Xit=(8.381061) (69.38808)R2=0.995657 F=4814.705经济意义:根据估计的参数,说明货币供应量每增加1亿元平均可导致国内生产总值增加0.995657亿元，线性相关程度很高。
2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值(1)建立深圳地方预算内财政收入对本市生产总值GDP的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验。
解答：（1）建立深圳地方预算内财政收入对本市GDP（X）的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y）和本市GDP（X）的数据表，作散点图：可看图得出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型：i i i u X Y ++=21ββ （2）利用EViews 估计其参数结果为：即 Yi=-23.23698+0.108689Xi （19.43977） (0.004013) t=(-1.195332) (27.08762) R 2=0.973466 F=733.7392（3）经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入有显著影响。
R 2=0.973466，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.004013亿元。
计量经济学第四章作业参考答案
4.3（1）由题知，对数回归模型为：123ln ln ln t t t i Y G D P C PI u βββ=+++ 用最小二乘法对参数进行估计得：ˆl n 3.6491.796l n 1.208l nt tt Y G D P C P I =-+- （0.322） （0.181） （0.354）t=-11.32129 9.931363 -3.41496120.990R = 20.988R = S.E.=0.112388 F=770.602（2）存在多重共线性。
居民消费价格指数的回归系数的符号不能进行合理的经济意义解释，且其简单相关系数为0.985811，说明lnGDP 和lnCPI 存在正相关的关系。
（3）根据题目要求进行如下回归： ○1模型为：121ln ln t t i Y A A G D P v =++ 用最小二乘法对参数进行估计得： l n 3.7451.187l nt t Y G D P =-+ （0.410） （0.039） t= -9.143326 30.65940 20.982R = 20.981R = S.E.=0.143363 F=939.999 ○2模型为：122ln ln t t i Y B B C PI v =++用最小二乘法对参数进行估计得： l n 3.392.254l n t t Y CPI =-+（0.834） （0.154） t= -4.064199 14.62649 20.926R = 20.922R = S.E.=0.291842 F=213.934○3模型为：122ln ln tt i Y B B C PI v =++用最小二乘法对参数进行估计得：l n 0.1441.927l n t t GDP CPI =+ （0.431） （0.080）t= 0.334092 24.2143920.972R = 20.970R = S.E.=0.150715 F=586.337单方程拟合效果都很好，回归系数显著，判定系数较高，GDP 和CPI 对进口的显著的单一影响，在这两个变量同时引入模型引起了多重共线性。
计量第二次作业
第三章1．观察下列方程并判断其变量是否呈线性？系数是否呈线性？或都是？或都不是？1) i i i X Y εββ++=3102) i i i X Y εββ++=log 103) i i i X Y εββ++=log log 104) i i i X Y εβββ++=)(2105) i ii X Y εββ+=10 6) i i i X Y εββ+-+=)1(1107）i i i i X X Y εβββ+++=1022110解：（1）（2）（3）（7）变量非线性，系数线性。
（4）变量线性，系数非线性。
（5）（6）变量和系数均为非线性。
2．多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？解：一元线性是说一个解释变量对被解释变量的影响。
多元线性则是多个解释变量对被解释变量的影响。
多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
计算一元线性回归方程的最小二乘法是整个回归思想中的核心。
在多元线性回归方程中，由于变量的增多，最普遍的会出现异方差性，还会有时序性等影响着回归方程的拟合度。
3．为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量？多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计的条件是什么？解：在满足经典假设的条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性以及最小性方差，所以被称为最优线性无偏估计量（BLUE ）。
对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是解释变量间不完全线性相关。
4．多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？解：随机误差项零均值，同方差，无序列相关且服从正态分布。
解释变量非随机，如果是随机的，不能与随机误差项相关，解释变量之间不存在共线性。
金融计量学作业习题第 2 章
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。
同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一，若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。
Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为β+μβkids=educ+1（1）随机扰动项μ包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
计量作业安全指导书
计量作业安全指导书《计量作业安全指导书》
1. 引言
1.1 目的和范围
1.2 术语和缩写词解释
2. 计量作业概述
2.1 定义
2.2 重要性
2.3 潜在风险
3. 法规与政策
3.1 国家法规
3.2 公司内部政策
4. 作业前准备
4.1 人员培训
4.2 设备检查和维护
4.3 工作区域准备
5. 安全措施
5.1 个人防护措施
5.2 相关设备使用规范
5.3 安全操作规程
6. 应急响应
6.1 意外事故预防
6.2 应急处理步骤
6.3 事故报告和记录
7. 安全培训和教育
7.1 员工培训计划
7.2 培训内容
7.3 教育活动和宣传方法
8. 风险评估和管理
8.1 风险评估流程
8.2 风险管理策略
8.3 监测和改进
9. 管理与监督
9.1 相关管理程序
9.2 安全检查和评估
9.3 安全监督手段
10. 结语
附录：
1. 相关法律法规和标准
2. 安全操作规程模板
3. 事故报告和记录表格
4. 培训计划模板
以上为《计量作业安全指导书》的大纲，预计篇幅约为____字。
具体编写时，可根据各部分的重要性和实际情况进行适度调整，确保内容详实、全面、可操作。
第一章简单随机抽样作业
简单随机抽样作业1
班级： 学号： 姓名：
1．为了合理调配电力资源，某市欲了解50000户居民的日用电量，从中简单随机抽取了300户进行，现得到其日用电平均值=y 9.5（千瓦时），=2s 206.试估计该市居民用电量的95%置信区间。
如果希望相对误差限不超过10%，则样本量至少应为多少？
2．某大学10000名本科生，现欲估计暑假期间参加了各类英语培训的学生所占的比例。
随机抽取了两百名学生进行调查，得到P=0.35，是估计该大学所有本科生中暑假参加培训班的比例的95%置信区间。
3．某地区350个乡为了获得粮食总产量的估计，调查了50个乡当年的粮食产量，得到y =1120（吨），25602=S ，据此估计该地区今年的粮食总产量，并给出置信水平95%的置信区间。
4．某次关于1000个家庭人均住房面积的调查中，委托方要求绝对误差限为2平方千米，置信水平95%，现根据以前的调查结果，认为总体方差682
=S ，是确定简单随机抽样所需的样本量。
若预计有效回答率为70%，则样本量最终为多少?
5．假设在某社区中，有劳动人口10000人，根据一些旧有记录，得知他们的人均每月收入为20000元，标准差为5000元，劳动人口中有55%从事工业生产，而45%从事商业，现在进行一个抽样调查，以获得最新资料，估计（1)劳动人口人均每月收入，要求误差有95%的机会不超过5%，应取样本量？（2)从事工业和商业的劳动人口比例，要求误差有95%的机会不超过5%，应取样本量？。
184-习题作业-第一章部分习题解答
解：Q y0 = 2 ﾴ1.41（3 位有效数字），
\e
(
y0*)
ﾴ
1 2
ﾴ10-2
又Q yn = 10 yn-1 -1
\ y1 = 10 y0 -1
\e ( y1*) =| y1 - y1* |=| (10 y0 -1) - (10 y0 * -1) |= 10 | y0 - y0* |ﾴ10e ( y0*)
又Q y2 = 10 y1 -1
\e ( y2*) = 10e ( y1*)
\e ( y2*) = 102e ( y0*) ......
\e ( y10*) = 1010e ( y0*)
=
1010
ﾴ
1 2
ﾴ10-2
=
1 2
ﾴ108
计算到
y10
时误差为
1 2
ﾴ108
，这个计算过程不稳定。
12 反双曲正弦函数为 f (x) = ln(x + x2 +1) ,如何计算 f (x) 才能避免有效数字的损失？试
计算 f (30) 和 f (-30) （开方和对数用 6 位函数表）。
解
Q f (x) = ln(x +
x2
+
1)
=
ﾴﾴ ﾴ
ln(
x
+
x2 +1), x ﾴ 0
,
ﾴﾴ- ln( x2 +1 - x), x < 0
\ f (30) = ln(30 + 901) ﾴ 4.09462
\ f (-30) = - ln( 901 + 30) ﾴ -4.09462
少？
解：球体体积为V
=
4 3
计量经济学作业第七章
计量经济学作业第七章习题7.4 ⼀个解释了CEO 薪⽔的⼯资⽅程是()()()()()()()()357.0,209099.0085.0283.0181.0089.0004.0032.030.0158.0011.0ln 257.059.4ln 2==-++++=∧R n utilityconsprod financeroe sales salary所⽤数据在RAW CEOSAL .1中给出，其中finance ，consprod 和utility 分别是表⽰⾦融业、消费品⾏业和公⽤事业单位的⼆值变量。
被省略的产业是交通运输业。
（1）保持sales 和roe 不变，计算公⽤事业和交通运输业CEO 薪⽔估计值的近似百分⽐差异。
在%1的显著性⽔平上，这个差异是统计上显著的吗？解模型中交通运输业是对照组，由估计⽅程直接可以看到，在保持sales 和roe 不变的情况下，预计公⽤事业的CEO 薪⽔估计值⽐交通运输业的CEO 薪⽔估计值要低28.3%。
utility 的t 统计量859.2099.0283.0-=-==∧∧utility utilityutility se t ββ，在%1的显著性⽔平上t 统计量的临界值等于2.576。
所以在%1的显著性⽔平上，这个差异是统计上显著。
（2）利⽤⽅程（7.10）求解公⽤事业和交通运输业估计薪⽔的精确百分⽐差异，并与第（1）部分中的回答进⾏⽐较。
解根据⽅程（7.10）可得：()()6.241754.010011001100283.0-=-=-=??--∧e e utility β，所以公⽤事业和交通运输业估计薪⽔的精确百分⽐差异为24.6%，这个更精确的结果意味着在保持sales 和roe 不变的情况下公⽤事业的CEO 薪⽔估计值⽐交通运输业要低24.6%。
由此可以看出，相对于（1）⽽⾔，公⽤事业的CEO 薪⽔估计值与交通运输业的CEO 薪⽔估计值的真实差异要更⼩⼀些。
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第二章一元线性回归模型1、最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。
答：假定条件：(1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…；(2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…；(3)序列不相关假设：Cov(u i,u j)=E[u i-E(u i)][u j-E(u j)]=E(u i u j)=0,i≠j,i,j=1,2,…；(4)Cov(u i,X i)=E[u i-E(u i)][X i-E(X i)]=E(u i X i)=0；(5)u i服从正态分布, u i～N(0,σu2)。
意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。
2、阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显着性检验的步骤。
答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。
回归系数估计值显着性检验的步骤：(1)提出原假设H0 ：β1=0；(2)备择假设H1 ：β1≠0；(3)计算t=β1/Sβ1；(4)给出显着性水平α，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值tα/2(n-2)；(5)作出判断。
如果|t|<tα/2(n-2)，接受H0 :β1=0，表明X对Y无显着影响，一元线性回归模型无意义；如果|t|>tα/2(n-2)，拒绝H0 ，接受H1:β1≠0，表明X对Y有显着影响。
4、试说明为什么∑e i2的自由度等于n-2。
答：在模型中，自由度指样本中可以自由变动的独立不相关的变量个数。
当有约束条件时，自由度减少，其计算公式：自由度=样本个数-受约束条件的个数，即df=n-k。
一元线性回归中SSE残差的平方和，其自由度为n-2,因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数β0和β1，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去2，也即其自由度为n-2。
5、试说明样本可决系数与样本相关系数的关系及区别，以及样本相关系数与β^1的关系。
答：样本相关系数r的数值等于样本可决系数的平方根，符号与β1相同。
但样本相关系数与样本可决系数在概念上有明显的区别，r建立在相关分析的理论基础之上，研究两个随机变量X与Y之间的线性相关关系；样本可决系数r2建立在回归分析的理论基础之上，研究非随机变量X对随机变量Y的解释程度。
6、已知某市的货物运输量Y(万吨)，国内生产总值GDP(亿元，1980年不变价)1985~1998年的样本观测值见下表(略)。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/28/13 Time: 10:25Sample: 1985 1998Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??GDP 26.95415 4.120300 6.541792 0.0000C 12596.27 1244.567 10.12101 0.0000R-squared 0.781002 ????Mean dependent var 20168.57Adjusted R-squared 0.762752 ????S.D. dependent var 3512.487S.E. of regression 1710.865 ????Akaike info criterion 17.85895Sum squared resid ????Schwarz criterion 17.95024Log likelihood -123.0126 ????Hannan-Quinn criter. 17.85050F-statistic 42.79505 ????Durbin-Watson stat 0.859998Prob(F-statistic) 0.000028(1) 一元线性回归方程Y t=12596.27+26.95415GDPt∧(2) 结构分析β^1=26.95425是样本回归方程的斜率，它表示某市货物运输量的情况，说明货物运输量每增加1亿元，将26,95425用于国内生产总值；β^0=12596.27是样本回归方程的截距，它表示不受货物运输量影响的国内生产总值。
(3)统计检验r2=0.78 说明总离差平方和的78％被样本回归直线解释，有22％没被解释，说明样本回归直线对样本点的拟合优度还是比较高的。
显着性水平α=0.05，查自由度v=14-2=12的t分布表，得临界值t0.025(12)=2.18(4)预测区间1980~2000obs GDP RESID Y YF YFSE198019811982198319841985 161.69 182491986 171.07 185251987 184.07 184001988 194.75 166931989 197.86 155431990 208.55 159291991 221.06 183081992 246.92 175221993 276.8 216401994 316.38 237831995 363.52 240401996 415.51 241331997 465.78 250901998 509.1 2450519992000 620单个值预测区间Y2000∈[29307.84-2.10×2255.64,29307.84+2.10×2255.64]均值预测区间E(Y2000)∈[29307.84-2.10×2255.64,29307.84+2.10×2255.64]8、查中国统计年鉴，利用1978~2000的财政收入和GDP的统计资料，要求以手工和EViews软件。
(1)散点图Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/29/13 Time: 16:40Sample: 1978 2000Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??GDP 0.986097 0.001548 637.0383 0.0000C 174.4171 50.39589 3.460939 0.0023R-squared 0.999948 ????Mean dependent var 22634.30Adjusted R-squared 0.999946 ????S.D. dependent var 23455.82S.E. of regression 172.6972 ????Akaike info criterion 13.22390Sum squared resid 626310.6 ????Schwarz criterion 13.32264Log likelihood -150.0748 ????Hannan-Quinn criter. 13.24873F-statistic 405817.8 ????Durbin-Watson stat 0.984085Prob(F-statistic) 0.000000一元线性回归方程Y=174.4174+0.98GDP t经济意义国名收入每增加1亿元，将有0.98亿元用于国内生产总值。
(2)检验r2=99％，说明总离查平方和的99％被样本回归直线解释，仅有1％未被解释，所以说样本回归直线对样本点的拟合优度很高。
显着性水平α=0.05，查自由度v=23-2=21的t分布表，得临界值t0.025(21)=2.08。
(3)预测值及预测区间obs Y YF YFSE GDP1978 3645.2 3645.21979 4062.6 4062.619801981 4889.51982 4889.51983 5330.51984 5985.6 5962.71985 7243.8 7208.11986 90161987 12050.6 12058.61988 10274.4 10275.21989 12050.6 12058.61990 15036.8 15042.81991 17000.9 16992.31992 18718.3 18667.81993 35260 35333.91994 21826.2 21781.51995 26937.3 26923.51996 35260 35333.91997 48108.5 48197.91998 59810.5 60793.71999 88479.2 89677.12000 70142.5 71176.62001 105709单个值的预测区间Y2000∈[104413.8-2.07×218.2，104413.8+2.07×218.2]均值预测区间E(Y2000)∈[104413.8-2.07×218.2，104413.8+2.07×218.2]第三章多元线性回归模型2、试对二元线性回归模型Y i=β0+β1X1i+β2X2i+u i，i=1,2,3，……n作回归分析：(1)求出未知参数β0，β1，β2的最小二乘估计量β^0，β^1，β^2；(2)求出随机误差项u的方差σ2的无偏估计量；(3)对样本回归方差拟合优度检验；(4)对总体回归方程的显着性进行F检验；(5)对β1，β2的显着性进行t检验；(6)当X0=(1，X10，X20)时，写出E(Y0/X0)的置信度为95%的预测区间。
答：(1)由公式1='X X X Yβ∧-（'）可得出012βββ∧∧∧，和。
其中12={}ββββ∧，1i 2i21i1i 2i 1i 22i 1i2i1i 3'[]XX X X X X X X XX XX⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑∑∑∑∑∑∑∑，i 1i i 2i i '{}Y X Y X Y X Y =∑∑∑ (2) 随机误差项的方差2σ的无偏差估计量为 2ie =n-k-1n-k-1ESS ∑(3) 求出样本可决系数2R =R-squared ，修正样本可决系数为 2R =Adjusted-squared,比较2R 和2R 值大小关系，即可得出样本回归方差拟合优度。
(4) 提出检验的原假设0i 2==0H ββ：，对立假设为 1H :至少有一个i β不等于零（i=1,2），由题意得F 的统计量为 F-statistic 。
对于给定的显着性水平α,；从附录4的表1中，查出分子自由度为1f ，分母自由度为2f的F 分布上侧位数0.0512f ,f F （，）。