8第八章静态计量误差分析11.07.

8第八章静态计量误差分析11.07.
8第八章静态计量误差分析11.07.

第八章 静态计量误差分析

应用静态方式对油品进行计量时,

常用的计量器具主要有立式金属罐

(包括外浮顶罐和

内浮顶罐)、卧式金属罐(包括铁路油罐车、汽车油罐车和油库或加油站卧式储油罐

)及油船(包

括油驳和油轮)等。对任何一种计量器具而言,其自身及使用中存在或产生各类误差是必然 的。而计量器具的误差又必然会影响其计量结果的准确性。

因此,了解各类误差产生的原因,

并对其进行研究分析,以采取相应有效的措施,尽量降低和减少误差的影响是非常必要的。

第一节立式金属罐计量误差分析

立式金属罐作为静态计量方式中主要的计量器具,应用非常广泛。在 体石油产品计量技术规范》中规定了立式金属罐的计量准确度为

±).35%。

一、立式金属罐综合误差的定量分析

目前国内常用的油品商品质量交接的计量公式有

m

20 V 20

F

(8-1) m (20

1.1) V 20

(8-2) m D t V t

(8-3) m {[(V to V fw ) CTSh] VCF WCF} m f r

(8-4)

下面以式8-2为例分析误差来源。

由式8-2可推导出油品商品质量的计量误差公式为

dm dV 20 d ( 20 1.1) (8-5) m

V 20

20

1.1

以下分析式8-5的各项误差来源。

1、油品标准密度 20

方面的误差估计(以20取720.0kg/m 3和置信概率为

95%为例)

式8-5 d( 20

1.1)/( 20

1.1)中主要有下列误差因素:

(1 )视密度和视温度测量误差造成 20的误差1

① 视密度t 测量误差U 1

按照GB/T1884《原油和液体石油产品密度实验室测定法》规定,若使用 SY — I 型石油

密度计,其最小分度值为 0.5 kg/m 3,准确度为±).5kg/m 3,故该密度计带来的基本误差是

±).5kg/m 3。测量油品密度时,示值估读误差为

±).2kg/m 3o 据部分油罐测试证明:只要罐内

油品不是明显分层,则在

1/6高度和5/6高度处油品密度差值就不会大于

0.1kg/m 3,故按规

程分别从上、中、下层取样,其代表性试样的密度差不大于

±).3kg/m 3o 由于上述各分项误

差的符号是不确定的,彼此相互独立,没有相关性,所以视密度的测量误差 U 1按方和根法

合成,即

U 1 ■■ 0.52 0.22 0.32 =±).616 kg/m 3

② 视温度t 测量误差U 2

根据国标GB/T1884规定,若使用分度值为 0.2C 的玻璃全浸棒式水银温度计,则其基

本误差为±).3 C 。读取温度示值时,示值估读误差为

±0.1 C 。由于读取密度计和温度计示值

时的不同步,估计在这段时间间隔内温度计的示值变化不会大于 ±)2C,故温度计的测量误

差为

JJF1014《罐内液

U 2

0.32 0.12 0.22

0.37 C

由视密度和视温度测量导致标准密度 20的误差,

GB/T1885规定在查标准密度表之前, 可从密度计读数中减去

0.000002 t (t-20),其中;

为玻璃密度计读数,t 为试验温度。但在实际工作中计量人员未执行此规定,所以由此造成 的误差为

(2)

石油密度换算表误差造成 20的误差2

GB/T1885《石油计量表》等效采用了国际标准 ISO91-1 ;而ISO91-1标准采用了美国 ASTMD1250标准;该标准是采取世界范围内的

349种油品样品制订的,其误差为0.66kg/m 3。

(3)

油品密度空气浮力修正值误差 3

油品密度的空气浮力修正值为

1.1kg/m 3,它是根据油量计算公式及

20取

600.0?

1000.0kg/m 3之间的不同数值,经过计算,取的平均值。所以只有当

20 =675.8 kg/m

3

时,空

气浮力修正值才正好为 1.1kg/m 3。但实际中标准密度不可能正好是 675.8kg/m 3,因此若考虑 最大误差值,则空气浮力修正值误差为

±).05kg/m 3,故

(4) d( 20 1.1)/( 20 1.1)方面的误差合成

在上述误差因素中, 各项误差之间基本是独立的。 各项误差取其最大值, 符号均作不定 处理。各项误差概率分布未知, 且系统误差占主要成分, 所以综合误差d( 20 1.1)/( 20 1.1) 采用均匀分布合成法进行合成。

在置信概率为95%时,上述误差项n=3,查均匀分布和置信因子表有

K a =1.94。则有

代入数据,得

在误差公式罟驴 中,八CF 。

(1)

立式油罐容积检定误差造成 V t 的误差e 1

根据JJG168《立式金属罐容量检定规程》的规定, 容量为100?700 m 3的油罐,检定的 总不确定度不大于 0.2%;容量为700m 3以上的油罐,检定的总不确定度不大于 0.1%。所以, 当油罐容量为100?700m 3时,e 1

= ±0.2%;当油罐容量大于 700 m 3时,e 1=±0.1%。由于实际 使用中的立式金属罐容量一般大于 700m 3,因此

选e 1 = ±0.1%。

(2) 油高测量误差造成 V t 的误差e 2 当用量油尺测量油品高度时,根据 JJF1014规范,油高测量的重复性误差为 ±1mm ;示

油膏引起的示值变化误差不应超过 ±0.5mm ;示值估读误差为 ±).5mm ;其它原因引起的误差

取±1mm 。这样,油高测量总误差合成为

dH = ±±h +0.5 +0.5+1 = ±1.32 mm

根据JJF1014规范,为保证计量准确度,用立式油罐收、发油时,每次收发量不小于满 储量的25%,这对于10m 高的油罐而言,即相当于每次最低收发油高度为

2.5m 。以2.5m 作

d t 0.000002 dt

1

20

U i

0.000002 U

0.09 %

20

d 20

2

20

0.66 720.0

0.092%

3

d( 20 1.1"(

20

1.1)

0.05 720 1.1

0.007 %

d( 20 1.1)

20

1 .1

d( 20 1 .1) /( 20

1.1) = ±).144%

2、油品标准体积 V 20方面的误差估计

为最低油高计算油高测量误差造成V t的误差

e2 = dV t/V t =dH/H = ±.58/2500 = 0±63%

(3)水高测量误差造成V t的误差e3

根据JJF1014规范,示水膏引起的示值极限误差为±0.5mm;量水尺基本误差为±0.5 mm; 示值估读误差为±0.5 mm;测量重复性及其它因素带来的误差为±1 mm,则水高测量误差为

dH1 0.520.520.5212 1.58 mm

水高测量误差造成V t的误差e3为

e3=dV t/V t =dH1/H= ±1.32/2500= ±053%

(4)罐壁温度非20 C造成V t的误差e4

按照JJF1014规范,当罐壁平均温度与标准温度( 20C)相差不超过±10C时,立式非

保温罐的罐壁钢体膨胀可不考虑温度修正。如需要修正时,修正公式为

V 乂[1 2 (t 20)] (8-6)式中一罐壁材料的线膨胀系数,取 1.2 >10-5C -1;

V B—油罐容积表表载容积,m3;

t —罐内油品温度,C。

这样,在(20 ±0) C之间没有进行温度修正,造成的误差为

e4=dV t/V t =2 dt= ±(2 M.2 X0「5X10)= ±.024%

(5)量油尺温度非20 C造成V t的误差e5

按JJF1014规范,当罐内油品温度与标准温度( 20C)相差不超过±10C时,量油尺不

需要进行温度修正。如需要修正时,修正公式为

H H d[1 (t 20)] (8-7)

这样,在(20 ±0) C之间没有对量油尺进行温度修正,造成的误差为

e s=dV t/V t = dt=±1.2 W5X10)= ±.012%

(6)罐内油温测量误差造成V t的误差e6

根据国标GB/T8927《石油及液体石油产品温度测量法》规定,温度计的基本误差为

±0.3C ;按照标准测量得到的油品平均温度的代表性误差不会超过±03C ;读取温度计示值

的估读误差为0.1 C ;温度计离开测温点后到读取数值期间,其示值变化不会大于±0.3C。故罐内油温测量误差

dt J0.32 3 0.120.53 C

从GB1885《石油计量表》表60B中可以看到:当20=720.0 kg/m3时,温度每变化1 C,

VCF变化0.0012。因此由V M VCF可得V20的误差e6

e6=dV20/V20=dVCF(t-20) = (±0012 0^3)= ±064%

(7)VCF值误差造成V t的误差e7

根据GB/T1885《石油计量表》,由查VCF值表,因存在±0.178%的误差(置信概率为95%时),会给VCF带来0.00001 C-1的误差;考虑到油温在(20 ±10)C时忽略不计膨胀系数影响的因素,贝U VCF误差造成的V20的误差为

e7=dVCF (t-20)= ±00001 W= ±0.01%

(8)dV20/V20方面的误差合成

在置信概率为95%时,上述误差项数为7,即n=7,由查均匀分布和置信因子表得到K a=1.94 , 则大于700m3油罐的综合误差为

e 2 e ; e 2 e 2 e 2 e 2 e 2 0.165%

3、油品计量综合误差dm/m 的合成

当置信概率为95%时,700m 3以上立式金属罐内油品质量计算误差按代数和方法进行合 成为

dm dV 20 m V 20

d ( 20

1\

1)=( ±.144%)+( ±165%)= ±31%

20

以上分析证明了 JJF1014《罐内液体石油产品计量技术规范》 中的规定----立式金属罐的

计量准确度为±).35%。

1、立式拱顶金属罐及外浮顶油罐

(1)油罐储油后液面高度的变化对检尺口总高的影响

对于有计量口无量油管的油罐,

液体密度变化引起的影响较小。

而对于有量油管无通孔

和有量油管有通孔的油罐,液体密度变化所造成的影响较大。 尤其是对于有量油管无通孔的

油罐,量油管的开口在下部与管外液体相通,

罐内液体通过此口进入管内,

这样管内上、中 部总

保留一些残液。这些残液与罐内液体密度存在差异。

对于浮顶油罐,尤其是应用软密封技术后,浮顶罐的密封性能更好。这样浮顶油罐浮顶 下边缘空间易呈现正压状态,

而检尺口处为常压, 这样,也将造成检尺口处液面低于罐内整 个液面高度。

(3)浮顶油罐内大液面与量油管内小液面升降不同步的影响

外浮顶油罐量油管暴露在大气中,这种传热性能较好的钢制量油管因受环境温度的影 响,使其上下部温度不同, 从而导致管内油品的温度上下部也不同。

加之量油管内油品受到

的扰动小,油品置换速度慢,管内油品传热较慢,也造成了管内油品温度与罐内油品温度的 不同。同时,由于量油管上下部油品温度的不同,

导致其粘度也是不一样的。 上述各种因素,

造成了量油管内小液面与油罐内油品大液面升降不同步问题,

即当油罐内大液面上升时,量

油管内小液面上升滞后; 当油罐内大液面下降时, 量油管内液面下降速度也慢于油罐内大液 面下降速度。

由于油罐检尺测量是在量油管内进行的, 所以检尺所得数据与液面实际值存在误差。

体产生多大误差不能一概而论,

这将视油罐的容积、 大气温度及油品自身的物理性质情况而

( 4)罐内壁结蜡的影响

油罐内壁结蜡现象多发生在原油罐。 由于原油大都属于高凝固点, 高含蜡油品, 因此在 储存过程中,必须予以加热。通常, 油罐内的加热盘管安装在底部,这样罐底部油品温度较 高,但这温度随液面高度的增加而降低。一

dV 20 K a

V 20

J 3

立式金属罐综合误差的不定量分析

油罐储油后,随着油品液位的升高, 液体产生的静压力也不断增大, 罐壁内产生环向应力,使罐水平直径增大。同时,

由于罐水平直径的增大,

度的降低,从而使固定在罐顶钢板上的量油孔高度也下降。不同容积、 的立式金属罐在储油状态下,

其检尺口参照点高度的变化是不一样的。

油后检尺口参照点高度变化引起的油品差量给出统一、 准确的修正值,

按要求进行静压力修正。

(2)罐内油品密度变化造成的影响 油罐计量是在检尺口处操作的,

部分检尺口下部又安装了量油管。

中心而靠近罐壁。安装量油管的目的是为了保持液面相对稳定, 种不同,因此设置的量油管类型也不同。

管无通孔和有量油管有通孔等。

这个静压力在金属 会造成油罐总高 不同高

度、不同结构 因此,难以对油罐储 而只能在计算油量时

检尺口一般远离罐体 由于储油品 般有如下3种形式:有计量口无量油管、有量油 利于准确计量。

般原油储罐加热温度40?50C,而40C左右正

是原油的析蜡高峰区,这时蜡析结在罐壁上,形成厚度不一的固体层。结果油罐内镶了一个硬蜡衬里,使罐直径缩小,相应有效容积也缩小。但计量油量时,无法得到固体蜡的量值,而只能按未结蜡时编制的容积表进行计量计算,这使得计量结果存在有一定的误差。

(5)油罐罐底变形的影响油罐底板变形,会出现两个问题:一是对检实液高的油罐,将引起检尺基准点的变化,

造成计量不准确;二是罐底变形将引起较大差量。

①罐底变形引起检尺基准点的变化

对储存轻质油品的油罐,通常采用检实尺法确定罐内油品的液位高度。由于油罐容积表是计量检定部门在油罐未发生变形的情况下进行测量后编制的,所以只有在这样的情况下进

行测量液位高度,应用容积表得到的对应高度的容积才是准确的。而油罐底变形后,必将引起检尺基准点的变化,这将导致计量误差。

②罐底变形引起的差量问题

油罐竣工装油后,罐底均会发生不同程度的变形。对于施工质量、地质条件好的油罐底板变形后,可以恢复,这样的变形称之为弹性变形。而对于施工质量差,地质条件又不十分理想的罐基础,油罐装油后罐底产生的是永久性变形(一般为凹陷)。罐底变形问题多发生在直径较大的油罐。

油罐产生底部的永久性变形后,在油罐两个检定周期内,计量时会存在一个固定的差量这对计量准确性有很大影响。

(6)检尺基准板倾斜产生的影响

为避免因油罐罐底板变形而造成检尺基准点的位移进而产生的计量误差,目前有一些油

罐将检尺基准板焊接在罐侧壁板上。这种方法主要应用于轻质储油罐。但是,罐侧壁随罐内储液高度的增加,所承受的液体静压力会越来越大,结果造成油罐环向直径增大,导致固定在罐侧壁板上的检尺基准板发生不同程度的倾斜,由此产生计量误差。

(7)油罐罐底水位测量误差的影响

由于各种原因,油罐底部通常存有一定量的水,尤其是储存轻质油品的油罐,底部往往有垫水层,在进行油品交接计量时,要对罐底水高进行测量。但往往测量的罐底水高与油罐内实际水位高度是不一致的,这是由示水膏的性能、油水界面的情况、检水尺的误差、测量方法的缺陷等所致;底水量测量的准确程度,直接关系到油品交接计量的准确性。

(8)外浮顶罐上雨水、冰雪、凝油和杂物的积存对计量准确性的影响

近年来,为了减少油品储存的蒸发损耗,建造了大批内或外浮顶油罐。对于外浮顶罐而言,在日常使用中,由于不能及时清除或排掉浮顶上的冰雪和雨水,直接造成浮顶重量大于检定时确定的重量,造成计量误差。

另外,由于外浮顶油罐的内壁暴露在空气中,并无法保温,所以在冬季浮顶每起浮一次,即在罐壁上粘附一些凝油。无论是机械密封的浮顶,还是软密封装置都难以将其全部刮掉。这些凝油被阳光照射,受热融化后落在浮顶上,由于清除不及时增加了浮顶的重量而影响计量的准确性。

再有由于浮顶积水、积雪和杂物分布不均极易造成浮顶倾斜,而浮顶的倾斜会直接影响量油管的垂直度,导致难以得到准确的检尺测量数值。

(9)油罐整体倾斜的影响

在液体静压力的作用下,油罐基础会发生不均匀沉陷,导致油罐产生整体性倾斜,结果使油罐横截面不呈圆形而成为了椭圆形,引起容积计量误差。

(10)罐底沉积物对检尺准确性的影响由于油罐长期不进行清理或储罐内油温偏低(主要指原油罐),致使罐底积存一些沉积物或结蜡。这些沉积物或结蜡层(不高于1m )对采用测空距测量的原油及重质成品油罐,

计量准确性影响不大。如若高于1m,即使采用测空距方法其测量结果也会受到影响。

沉积物的存在对采用检实高方法测量的轻质油罐影响非常严重,以致造成无法检实尺。由于罐底有沉积物, 使

尺铊难以抵达罐底基准点或使尺带无法保持垂直状态而倾斜。在这种

情况下,很难测得准确的液面高度。

因此,罐底沉积物的存在将直接影响检尺测量的准确性,将会产生明显的计量误差。

(11)钢卷尺使用问题的影响量油尺在使用中主要存在不使用修正值问题。

量油尺由薄钢带制成,其弹性较大。长时间使用后,一般会产生伸长变形, 使刻度间距拉大, 从而造成检尺测量误差。由于使用带有误差而没有得到修正的测量值查找容量表, 自然计算得到的容积值也存在误差。

因此,量油尺的及时周期检定及检定后正确使用修正值是非常重要的。

(12)静压力修正问题的影响

立式金属罐装液后, 罐壁会产生膨胀。目前由于对立式金属罐的容积静压力修正值完全是采用理论方法进行计算的, 这显然和实际情况有一定差别。这样的理论计算将会给立式金属罐的容积计量结果带来一定的误差。

2、内浮顶油罐

(1 )浮盘与罐壁之间摩擦力的影响

内浮顶油罐罐壁和浮盘之间的摩擦力, 是影响油品计量准确度的一个重要因素。这是因为当浮盘上升时,摩擦力的方向是向下的;当浮盘下降时,摩擦力是向上的。由于油罐不同的圈板其凹凸度不同, 因而摩擦力的大小也不同。较大的摩擦力会引起浮盘浸没深度及油高的变化从而造成油品存在较大的计量误差。浮盘在实际升降运动中的摩擦力与理论值有较大的出入。因此,实际运行中由此造成的计量误差难以定量确定。

(2)浮盘重量对油品实际储存高度的影响

浮盘重量测量不准, 也是造成油品计量误差的原因之一。对浮盘重量, 一是根据设计图纸直接计算或实测几何尺寸经过计算得到;二是用容量比较法检定得到。无论用什么方法, 计算得到的浮盘重量都是近似的。由于浮盘重量存在误差, 所以直接影响到油品的准确计量。

由于浮盘自身重量的影响, 使得从计量管内测得的油品液面高度与罐内液面的实际高度存在一定的差值。若不考虑这个差值,也会影响其计量准确度。

(3)导向管内取样密度没有代表性的影响

内浮顶油罐的取样是在导向管内进行的。因为导向管内的油样缺乏代表性, 所以管内的油品密度不等于罐内油品密度;另外,从导向管某处取出的油样密度也不代表管内油品平均密度。如果罐内原存油品的密度大, 输入油品的密度小, 则从导向管内取样得到的油品密度必然偏大;相反若原存油品的密度小, 输入油品的密度大, 则导向管内取样得到的油品密度必然偏小。导向管内油品密度与罐内油品密度不相等,由此而导致导向管内的液位高度与罐

内的实际液位高度也必然不相等。

由于储罐内的油品分层, 如果按液面高度的上、中、下位置取样测定密度, 其结果不能代表导向管内油品的平均密度,这也将给油品计量造成较大的误差。

(4)导向管内积水造成油品计量误差

沿江、沿海的一些油库储存轻质油品的油罐往往都有垫水层。罐内存在底水的原因,是

由于卸收油轮、油驳油品时,经常要用水扫清舱内余油及用水顶空输油管线中的余油,而使

罐内进入大量的水,并沉积于罐底部。

当再次向罐内进油时,原静沉于罐内底部的积水在来自罐外油品冲击的作用下,其中的

一部分不断地沿着导向管内壁上升。当进油作业停止并经过一段时间稳定后,导向管内的水

积聚到了导向管的下端。由于目前内浮顶油罐的导向管一般距罐底为10?15cm,因此当罐

底水位高于导向管下端出口时,导向管内积聚的水位必然要高于罐内水位。由此可见,从导

向管内测得的油高、水高不能完全代表罐内油品的高度和罐内底水高度,这给油品计量造成

较大的误差。

第二节卧式金属罐计量误差分析

常用的卧式金属罐包括铁路油罐车、汽车油罐车、油库或加油站卧式储油罐等。下面以铁路油罐车为例进行卧式金属罐计量误差的分析。

铁路油罐车既是装载原油及其液体石油产品的专用工具,又是特定的计量容器。在我国,目前应用罐车装运原油及液体石油产品仍是输送油品的主要方法之一。罐车计量的准确

与否直接关系到供、需双方的经济利益。铁路罐车的计量因存在许多外在干扰因素,因此容

易产生较大误差。一般使用铁路罐车进行油品交接计量的误差为±).7%。

1、因铁路罐车运转特点造成容积检定滞后产生的计量误差

我国铁路罐车容积检定工作由铁道部下属的铁路罐车容积计量检定站承担。但是由于铁路罐车数量巨大,铁路线很长,往往是罐车投入运行后,行踪不定,因此要完全做到其按

周期进行容积检定难度很大。另外,一些罐车虽经检定,但投入营运后,由于各种原因,诸如呼吸阀不畅或损坏使罐体变形;车辆运行中的颠簸或急刹车以及碰撞等使罐体变形;紧固

件松动,使罐体移位等,都会影响罐体实际容积与检定容积的一致性。

2、装油罐车的罐体未进行温度修正产生的计量误差

JJF1014规定,对罐体钢板由于热胀冷缩使油罐容积变化的修正计算公式如下

V t V表[1 0.000036 气20)] (8-8)

2

式中V t—罐体钢板经温度修正后的油品体积量,m3;

V表一根据油高查容积表得到的罐内油品体积量,m3;

t油一罐内油品温度,C;

t气一罐外大气温度,c;0.000036—钢板材质的体胀系数,C -1。

但在实际工作中,由于对计量计算结果大多不进行此项修正,从而产生计量误差。

3、罐车装油后发生横向弹性变形产生的计量误差

罐车装油后罐体受压会产生永久性变形和弹性变形。在罐车容积检定中对永久性变形已经进行了修正,但对弹性变形的影响无法考虑。

罐体发生弹性变形的结果使其垂直直径减小,水平直径增大,其装液高度的1/2处变形

最大。经测试,弹性变形现象主要表现在轻质油罐车上,其结果使每个罐车在变形前后的油

高相差9.6mm左右。

以一662型罐车为例,设其装油高度为2500mm ,对应的容积为59.917m3,在装液高度的1/2处如取油高1280mm和1271mm,则相对应的容积为27.850m3和27.594m3,其变形容积差为27.850-

27.594=0.2560m3。

由此可见,罐车横向弹性变形引起的计量误差是不可忽视的。

4、铁路罐车轨道倾斜产生的计量误差

铁路罐车容积检定和油品交接计量均应在水平轨道上进行。但实际情况是由于工程施

工质量、地质条件变化等原因会造成轨道不同程度的倾斜,由此而产生罐车装液高度的测量

误差,见表8-1。

轨道倾斜造成罐车装液高度计量误差

表8-1

庞皓计量经济学课后答案第四章(内容参考)

统计学2班 第三次作业 1、⑴存在.2 3223223232 322 ) ())(() )(())((?∑∑∑∑∑∑∑--=i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y βΘ 当X 2和X 3之间的相关系数为0时,离差形式的 ∑i i x x 32=0 2 222232 22 322 ?) )(() )((??== =∴∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y β 同理得:33 ??γβ= ⑵2 ?β会等于1?α和1?γ二者的线性组合。 33221???X X Y βββ--=Θ且221??X Y αα-=,331??X Y γγ-= 由⑴可得22 ??αβ=和33??γβ= 22221???X Y X Y βαα-=-=∴,3 3331???X Y X Y βγγ-=-= 212 ??X Y αβ-=∴,3 1 3??X Y γβ-= 则:33 1 2213 3221?????X X Y X X Y Y X X Y γαβββ----=--=Θ ⑶存在。∑-=)1()?(223 222 2 r x Var i σβΘ X 2和X 3之间相关系数为0,)?() 1()?(2222 223 2 22 2 α σσβVar x r x Var i i == -=∴∑∑ 同理可得)?()?(33 γβVar Var = 2、逐步向前回归和逐步向后回归的程序都存在不足,逐步向前法不能反映引进新的解释变量后的变化情况,即一旦引入新的变量,就保留在方程中,逐步向后法泽一旦剔除一个解释变量就再没有机会重新进入方程。而解释变量之间及其与被解释变量的相关关系与引入的变量个数及同时引入哪些变量而不同。所以采用逐步回归比较好。吸收了逐步向前和逐步向后的优点。

计量操作人员理论考试试题库

计量操作人员培训考核(理论)试题库 一、填空题(120道) 1、计量的定义是实现单位统一和量值准确可靠的活动。 2、天然气又可分为伴生气和非伴生气两种。 3、按照我国压力计量器具检定系统,可将压力计量器具分为三大类:压力基准器具、压力标准器具和工作用压力计量器具。 4、国际单位制中规定的压力单位名称是帕斯卡。是指1N的力,垂直均匀地作用在1平方米的面积上产生的压力。 5、流体的特性为不能保持一定的形状,而具有很大的流动性,只能承受压力,不能承受拉力和切力。 6、按天然气的来源分类:油田伴生气、气井气和凝析气井气。 7、标准状态是指温度 273.15 K(0℃),压强 101.325 kPa 。 8、孔板阀的分类可分为:简易型、普通型和高级型。 9、孔径测量时用0.02级游标卡尺在园柱部4个大致等角度位置上测量,其结果的算术平均值与孔板上刻印的孔径值、计算K值使用的孔径值三者应一致。 10、以下属于涡街流量计结构组成的是漩涡发生体、漩涡检测器和转换器。 11、流量的定义为单位时间内流经封闭管道或开口堰槽的有效截面的流体量,又称瞬时流量。 12、体积流量的计量单位为立方米/秒;累积体积流量的计量单位为立方米。 13、流量范围内最大流量与最小流量值之差称为流量计的量程。最大流量与最小流量值的比值称为流量计的量程比。 14、速度式流量计的重复性为各检定点重复性的最大值。 15、涡轮流量计的重复性不得超过相应准确度等级规定的最大允许误差绝对值的 1/3 。 16、天然气密度为质量和体积的比值。 17、天然气是一种自然界存在的,有高度压缩性、高度膨胀性、密度较低的以碳氢化合物为主的混合气体。 18、计量师初始注册者,可自取得注册计量师资格证书之日起 1年内提出注册申请。

《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:

伍德里奇计量经济学第四章

name: log: /Users/wangjianying/Desktop/Chapter 4 Computer exercise.smcl log type: smcl opened on: 25 Oct 2016, 22:20:41 1. do "/var/folders/qt/0wzmrhfd3rb93j2h5hhtcwqr0000gn/T//SD19456.000000" 2. ****************************Chapter 4*********************************** 3. **C1 4. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/VOTE1.DTA" 5. des Contains data from /Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/VOTE1.DTA obs: 173 vars: 10 25 Jun 1999 14:07 size: 4,498 storage display value variable name type format label variable label state str2 %9s state postal code district byte %3.0f congressional district democA byte %3.2f =1 if A is democrat voteA byte %5.2f percent vote for A expendA float %8.2f camp. expends. by A, $1000s expendB float %8.2f camp. expends. by B, $1000s prtystrA byte %5.2f % vote for president lexpendA float %9.0g log(expendA) lexpendB float %9.0g log(expendB) shareA float %5.2f 100*(expendA/(expendA+expendB)) Sorted by: 6. reg voteA lexpendA lexpendB prtystrA Source SS df MS Number of obs = 173 F( 3, 169) = 215.23 Model 38405.1096 3 12801.7032 Prob > F = 0.0000 Residual 10052.1389 169 59.480112 R-squared = 0.7926 Adj R-squared = 0.7889 Total 48457.2486 172 281.728189 Root MSE = 7.7123 voteA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] lexpendA 6.083316 .38215 15.92 0.000 5.328914 6.837719 lexpendB -6.615417 .3788203 -17.46 0.000 -7.363246 -5.867588 prtystrA .1519574 .0620181 2.45 0.015 .0295274 .2743873 _cons 45.07893 3.926305 11.48 0.000 37.32801 52.82985 7. gen cha=lexpendB-lexpendA // variable cha is a new variable// 8. reg voteA lexpendA cha prtystrA Source SS df MS Number of obs = 173

计量经济学答案(第八章)

案例 通过构建虚拟变量,建立了分段线性回归模型,结果如下: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -697.0977 944.8734 -0.737768 0.4673 GNI 0.132616 0.030143 4.399560 0.0002 (GNI-70142.5)*D1 -0.185777 0.111182 -1.670927 0.1067 (GNI-98000)*D2 0.230666 0.110988 2.078301 0.0477 (GNI-184088.6)*D3 -0.273652 0.075943 -3.603403 0.0013 (GNI-251483.2)*D4 0.458678 0.082565 5.555380 0.0000 R-squared 0.965855 Mean dependent var 10428.57 Adjusted R-squared 0.957976 S.D. dependent var 13612.43 S.E. of regression 2790.516 Akaike info criterion 18.89167 Sum squared resid 2.02E+08 Schwarz criterion 19.20911 Log likelihood -304.7126 F-statistic 122.5782 Durbin-Watson stat 2.989812 Prob(F-statistic) 0.000000 可决系数很大,拟合优度很高;F统计量的P值很小,模型显著性很强;T的P值很小,显著性很强,但第二个解释变量的p值较大,只能在0.10水平勉强通过。 8_3 (1)利用excel做方差分析,结果如下: 方差分析 差异源SS df MS F P-value F crit 组间 3.05E+08 1 3.05E+08 17.11138 9.91E-05 3.981896 组内 1.21E+09 68 17828696 总计 1.52E+09 69 F值较大,P值很小,城镇和农村这一因素对消费水平有显著影响。 (2) C -378.5949 50.52334 -7.493464 0.0000 X1 1.996761 0.259904 7.682677 0.0000 R-squared 0.997087 Mean dependent var 3441.571 Adjusted R-squared 0.996905 S.D. dependent var 3709.172 S.E. of regression 206.3361 Akaike info criterion 13.57871 Sum squared resid 1362387. Schwarz criterion 13.71202 Log likelihood -234.6274 F-statistic 5477.540 Durbin-Watson stat 0.270419 Prob(F-statistic) 0.000000

计量经济学第四章

第四章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型 一、内容提要 本章主要介绍计量经济模型的二级检验问题,即计量经济检验。主要讨论对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用OLS 估计模型所带来的不良后果以及如何修正等问题。包括:异方差性问题、序列相关性问题、多重共线性问题。 1.异方差: 含义:随机扰动项的方差随样本点而不同。 后果:OLS 估计是线性、无偏、一致的但不有效;由于随机项异方差的存在而导致的参数估计值的标准差的偏误,通常的假设检验t 检验和F 检验失效;模型的预测变得无效。 检验:图示法、Goldfeld-Quandt 检验法以及White 检验法等。 修正:而当检测出模型确实存在异方差性时,通过采用加权最小二乘法进行修正的估计。 序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象。与异方差的情形相类似,在序列相关存在的情况下,OLS 估计量仍具无偏性与一致性,但通常的假设检验不再可靠,预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种,如图示法、回归检验法、Durbin-Watson 检验法以及Lagrange 乘子检验法等。存在序列相关性时,修正的估计方法有广义最小二乘法(GLS )以及广义差分法。 多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象,分为完全共线与近似共线两类。模型的多个解释变量间出现完全共线性时,模型的参数无法估计。更多的情况则是近似共线性,这时,由于并不违背所有的基本假定,模型参数的估计仍是无偏、一致且有效的,但估计的参数的标准差往往较大,从而使得t-统计值减小,参数的显著性下降,导致某些本应存在于模型中的变量被排除,甚至出现参数正负号方面的一些混乱。显然,近似多重共线性使得模型偏回归系数的特征不再明显,从而很难对单个系数的经济含义进行解释。多重共线性的检验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验。而解决多重共线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法。 当模型中的解释变量是随机解释变量时,需要区分三种类型:随机解释变量与随机扰动项独立,随机解释变量与随机扰动项同期无关、但异期相关,随机解释变量与随机扰动项同期相关。第一种类型不会对OLS 估计带来任何问题。第二种类型则往往导致模型估计的有偏性,但随着样本容量的增大,偏误会逐渐减小,因而具有一致性。所以,扩大样本容量是克服偏误的有效途径。第三种类型的OLS 估计则既是有偏、也是非一致的,需要采用工具变量法来加以克服。 二、典型例题分析 1、下列哪种情况是异方差性造成的结果? (1)OLS 估计量是有偏的 (2)通常的t 检验不再服从t 分布。 (3)OLS 估计量不再具有最佳线性无偏性。 答: 第(2)与(3)种情况可能由于异方差性造成。异方差性并不会引起OLS 估计量出现偏误。 2、已知模型 i i i i u X X Y +++=22110βββ 式中,i Y 为某公司在第i 个地区的销售额;i X 1为该地区的总收入;i X 2为该公司在该地区投入的广告费用(i=0,1,2……,50)。 (1)由于不同地区人口规模i P 可能影响着该公司在该地区的销售,因此有理由怀疑随机误差项u i 是异方差的。假设i σ依赖于总体i P 的容量,请逐步描述你如何对此进行检验。需说明:1)零假

@计量经济学题(答案)

《计量经济学》要点 一、单项选择题 知识点: 第一章 若干定义、概念 时间序列数据定义 横截面数据定义 1.同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。 A、横截面数据 B、时间序列数据 C、修匀数据 D、原始数据 2.同一时间,不同单位相同指标组成的观测数据称为( B ) A.原始数据B.横截面数据 C.时间序列数据D.修匀数据 变量定义(被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量) 单方程中可以作为被解释变量的是(控制变量、内生变量、外生变量); 3.在回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有( C ) A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量,解释变量为非随机 变量 D、被解释变量为非随机变量,解释变量为随机 变量 什么是解释变量、被解释变量? 从变量的因果关系上,模型中变量可分为解释变量(Explanatory variable)和被解释变量(Explained variable)。 在模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。 被解释变量是模型要分析研究的对象,也常称为“应变量”(Dependent variable)、“回归子”(Regressand)等。 解释变量也常称为“自变量”(Independent variable)、“回归元”(Regressor)等,是说明应变量变动主要原因的变量。 因此,被解释变量只能由内生变量担任,不能由非内生变量担任。 4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是( C ) A、控制变量 B、前定变量 C、内生变量 D、外生变量 5.单方程计量经济模型的被解释变量是(A ) A、内生变量 B、政策变量 C、控制变量 D、外生变量 6.在回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有(C) A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量,解释变量为非随机 变量 D、被解释变量为非随机变量,解释变量为随机 变量 双对数模型中参数的含义; 7.双对数模型 01 ln ln ln Y X ββμ =++中,参数1 β的含义是(D ) A .X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化 C.X的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y 的相对变化率 D.Y关于X的弹性 8.双对数模型μ β β+ + =X Y ln ln ln 1 中,参数1 β的含义是( C ) A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度 C. Y关于X的弹性 D. Y关于X 的边际变化 计量经济学研究方法一般步骤 四步12点 9.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤( B ) A.确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B.模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C.搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D.模型设定、检验、结构分析、模型应用 对计量经济模型应当进行哪些方面的检验? 经济意义检验:检验模型估计结果,尤其是参数

原油动态计量

管输原油动态计量工作规范 第一章管输原油检验基础信息 一、检验标准依据 1)DIN EN ISO 3171-2000 《石油液态产品.管道自动取样》 2)API MPMS 《石油计量标准手册(MPMS)》 5.2章:碳水化和物的容积式流量计计量 8.2章:石油和石油产品自动取样 11.1章:原油、炼油产品和润滑油的温度和体积修正系数 12.2章:涡轮或容积式流量计液体石油油量计算 21.2章:流量计–电气液体计量 3)ISO 5024-1999《石油液体和液化石油气体.测量.标准参比条件》 4)ISO-9403-2000《原油传输责任-货物检验指南》 5)ISO 9029-1990《原油水份测定法-蒸馏法》 6)GB 1884-2000《原油和液体石油产品密度实验室测定法(密度计法)》 7)ASTM-D4006-1995《原油水份测定法-蒸馏法》 8)ISO 3675-1998《原油和液体石油产品密度实验室测定法(密度计法)》 9)GB 8929-88《原油水含量测定法-蒸馏法》 10)GB 6533-1986《原油水及沉淀物份测定法-离心法》 11)GB 6532-1986《原油及其产品的盐含量测定法》 12)GB 510-1983《石油产品凝点测定法》 13)ASTM D4007-1995《原油水及沉淀物份测定法-离心法》 14)GB-17040-1997《石油产品硫含量测定法-能量色散X荧光光谱法》 15)ASTM D4294-03《石油和石油产品中硫的测定方法-能量色散X荧光光谱法》16)GB 9109.1-88 《原油动态计量一般原则》 17)GB 9109.5-88 《原油动态计量油量计算》 18)ASTM D477 《石油液体自动管线取样》 19)SN/T 0186-93 《进出口商品重量鉴定规程流量计计重》 20)GB/T1 7287-1998 《液态烃动态测量体积计量系统的统计控制》

第四章计量经济学答案范文

第四章一元线性回归 第一部分学习目的和要求 本章主要介绍一元线性回归模型、回归系数的确定和回归方程的有效性检验方法。回归方程的有效性检验方法包括方差分析法、t检验方法和相关性系数检验方法。本章还介绍了如何应用线性模型来建立预测和控制。需要掌握和理解以下问题: 1 一元线性回归模型 2 最小二乘方法 3 一元线性回归的假设条件 4 方差分析方法 5 t检验方法 6 相关系数检验方法 7 参数的区间估计 8 应用线性回归方程控制与预测 9 线性回归方程的经济解释 第二部分练习题 一、术语解释 1 解释变量 2 被解释变量 3 线性回归模型 4 最小二乘法 5 方差分析 6 参数估计 7 控制 8 预测 二、填空 ξ,目的在于使模型更1 在经济计量模型中引入反映()因素影响的随机扰动项 t 符合()活动。 2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条:(1)因为人的行为的()、社会环境与自然环境的()决定了经济变量本身的();(2)建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了()中;(3)在模型估计时,()与归并误差也归入随机扰动项中;(4)由于我们认识的不足,错误的设定了()与()之间的数学形式,例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式,由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。 3 ()是因变量离差平方和,它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看,它由两部分因素所组成。一个是自变量,另一个是除自变量以外的其他因素。()是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化,或称自变量对因变量变化的贡献。()是度量实际值与拟合值之间的差异,它是由自变量以外的其他因素所致,它又叫残差或剩余。 4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的()。某自变量回归系数β的意义,指

伍德里奇---计量经济学第8章部分计算机习题详解(STATA)

班级:金融学×××班姓名:××学号:×××××××C8.1SLEEP75.RAW sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u 解:(ⅰ)写出一个模型,容许u的方差在男女之间有所不同。这个方差不应该取决于其他因素。 在sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u模型下,u方差要取决于性别,则可以写成:Var u︳totwork,educ,age,yngkid,male =Var u︳male =δ0+δ1male。所以,当方差在male=1时,即为男性时,结果为δ0+δ1;当为女性时,结果为δ0。 将sleep对totwork,educ,age,age2,yngkid和male进行回归,回归结果如下: (ⅱ)利用SLEEP75.RAW的数据估计异方差模型中的参数。u的估计方差对于男人和女人而言哪个更高? 由截图可知:u2=189359.2?28849.63male+r

20546.36 (27296.36) 由于male 的系数为负,所以u 的估计方差对女性而言更大。 (ⅲ)u 的方差是否对男女而言有显著不同? 因为male 的 t 统计量为?1.06,所以统计不显著,故u 的方差是否对男女而言并没有显著不同。 C8.2 HPRICE1.RAW price =β0+β1lotsize +β2sqrft +β3bdrms +u 解:(ⅰ)利用HPRICE 1.RAW 中的数据得到方程(8.17)的异方差—稳健的标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。 ● 先进行一般回归,结果如下: ● 再进行稳健回归,结果如下: 由两个截图可得:price =?21.77+0.00207lotsize +0.123sqrft +13.85bdrms 29.48 0.00064 0.013 (9.01) 37.13 0.00122 0.018 [8.48] n = 88, R 2=0.672 比较稳健标准误和通常标准误,发现lotsize 的稳健标准误是通常下的2倍,使得 t 统计量相差较大。而sqrft 的稳健标准误也比通常的大,但相差不大,bdrms 的稳健标准误比通常的要小些。 (ⅱ)对方程(8.18)重复第(ⅰ)步操作。 n =706,R 2=0.0016

《计量经济学》习题(第四章)

第四章 习 题 一、单选题 1、如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量____ A .无偏的,非有效的 B.有偏的,非有效的 C .无偏的,有效的 D.有偏的,有效的 2、Goldfeld-Quandt 方法用于检验____ A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 3、DW 检验方法用于检验____ A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 4、在异方差性情况下,常用的估计方法是____ A .一阶差分法 B.广义差分法 C .工具变量法 D.加权最小二乘法 5、在以下选项中,正确表达了序列自相关的是____ j i u x Cov D j i x x Cov C j i u u Cov B j i u u Cov A j i j i j i j i ≠≠≠≠≠=≠≠,0),(.,0),(.,0),(.,0),(. 6、如果回归模型违背了无自相关假定,最小二乘估计量____ A .无偏的,非有效的 B.有偏的,非有效的 C .无偏的,有效的 D.有偏的,有效的 7、在自相关情况下,常用的估计方法____ A .普通最小二乘法 B.广义差分法 C .工具变量法 D.加权最小二乘法 8、White 检验方法主要用于检验____ A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 9、Glejser 检验方法主要用于检验____ A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 10、简单相关系数矩阵方法主要用于检验____ A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 11、所谓异方差是指____ 22 22 )(.)(.)(.)(.σσσσ==≠≠i i i i x Var D u Var C x Var B u Var A

计量经济学第四章练习题及参考解答

第四章练习题及参考解答 假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中,32X X 与之间的相关系数为零,于是有人建议你进行如 下回归: i i i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα (1)是否存在3 322????βγβα ==且?为什么? (2)1 11???βαγ会等于或或两者的某个线性组合吗? (3)是否有()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且? 练习题参考解答: (1) 存在3 322????βγβα==且。 因为()()()() ()()() 2 3223223232322?∑∑∑∑∑∑∑--= i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y β 当 32X X 与之间的相关系数为零时,离差形式的032=∑i i x x 有()()()()222223222322 ??αβ=== ∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y 同理有:3 3??βγ= (2) 1 11???βαγ会等于或的某个线性组合 因为 12233???Y X X βββ=--,且122??Y X αα=-,133??Y X γγ=- 由于3322????βγβα ==且,则 112222 2 2 ?????Y Y X Y X X αααββ-=-=-= 则 11 122332 3112 3 ???????Y Y Y X X Y X X Y X X αγβββαγ--=--=--=+- (3) 存在()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且。 因为()() ∑-= 223 2 22 2 1?var r x i σβ 当023=r 时,() ()()2222 2 23 222 2 ?var 1?var α σσβ== -=∑∑i i x r x 同理,有()()3 3 ?var ?var γβ= 在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归),也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中,然后逐一地将它们剔

计量经济学庞皓第二版第八章练习题及参考答案

第八章练习题及参考解答 8.1 Sen 和Srivastava (1971)在研究贫富国之间期望寿命的差异时,利用101个国家的数据,建立了如下的回归模型: 2.409.39ln 3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+-- (4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752 其中:X 是以美元计的人均收入;Y 是以年计的期望寿命; Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元(ln10977=),若人均收入超过1097美元,则被认定为富国;若人均收入低于1097美元,被认定为贫穷国。 括号内的数值为对应参数估计值的t-值。 1)解释这些计算结果。 2)回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么?如何解释这个回归解释变量? 3)如何对贫穷国进行回归?又如何对富国进行回归? 4)从这个回归结果中可得到的一般结论是什么? 练习题8.1参考解答: 1. 结果解释 依据给定的估计检验结果数据,对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响,截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响;同时, ()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ?-+?+---==? -+=? 富国时 穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。 2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。 3. 对穷国进行回归时,回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤,其中,为美元时的寿命; 对富国进行回归时,回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>,其中,为美元时的寿命; 4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命,并且随着收入的增加,在平均意

原油计量的安全技术

编号:SM-ZD-56536 原油计量的安全技术Organize enterprise safety management planning, guidance, inspection and decision-making, ensure the safety status, and unify the overall plan objectives 编制:____________________ 审核:____________________ 时间:____________________ 本文档下载后可任意修改

原油计量的安全技术 简介:该安全管理资料适用于安全管理工作中组织实施企业安全管理规划、指导、检查和决策等事项,保证生产中的人、物、环境因素处于最佳安全状态,从而使整体计划目标统一,行动协调,过程有条不紊。文档可直接下载或修改,使用时请详细阅读内容。 (一)储油量计量 储油量计量是指在某一时间内,对油库或联合站储罐内的储油量进行计量。储油量计量一般采用大罐检尺的计量方法。大罐检尺的标准条件、基本要求、计量参数测取规定和油量计算按GB9110《原油立式金属罐计量油量计算方法》执行。 1.工作计量器具 (1)计量罐。必须有在有效检定周期内的容积表(分米表、小数表、容积>1000m3的计量罐还要有静压力容积增大值表)及检定合格证书和量油口总高度值。 (2)量油尺。量油尺必须选用带有铜质量重锤的钢卷尺,锤重为750g,最小分度值为1mm,必须有在有效周期内的检定合格证书。量油尺有下列情况之一者,禁止使用: ①尺带扭折,弯曲及镶接; ②尺带刻度模糊不清或数字脱落。

计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学(第四版)习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 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 计量经济模型中为何要包括扰动项? 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。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 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估计量和估计值有何区别? 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,1 n i i 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 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略,参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体? 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明,市郊食品店的月平均销售额为2500元,在下一个月份中,取出16个这种食品店的一个样本,其月平均销售额为2600元,销售额的标准差为480元。试问能否得出结论,从上次调查以来,平均月销售额已经发生了变化? 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来,平均月销售额没有发生变化。

计量经济学第二版第四章课后习题

第四章课后习题 4.1 解 1)存在22β?α?=且3 3β?γ?=。因为2X 和3X 之间的相关系数为零,即2X 和3X 相互之间不存在线性关系,两者是相互独立的,所以分别一元回归和二元回归两者的系数都不会发生变 化。 利用公式证明如下: 2)会。 3)如第一问解释,22β?α?=,3 3β?γ?=是成立的,所以存在)α?()β?(22V a r V a r =,)α?()β?(33 Var Var =。 4.2 解: 根据我对多重共线性的认识,我认为任何一种逐步回归都存在弊端。根据课本上对多重共线性的定义,不仅包括解释变量之间精确的线性关系,还包括解释变量之间近似的线性关

系。而逐步回归法是通过逐步筛选并剔除引起多重共线性的变量。所以在采用逐步回归法时,难免会出现一些不符合要求的变量被剔除的情况,此变量岁引起多重共线性,但其对被解释变量也有一定的影响,直接剔除就是忽略其的影响,使得回归结果不够精确。误差增大。 4.3解:将数据输入到Eviews中,可得如下图所示: 图1 注释:X2表示国内生产总值GDP,X3表示居民消费价格指数CPI。 利用软件,采用最小二乘法进行回归,结果如下图所示:

图2 建立回归模型如下: i t X X Y μβββ+++33221ln ln ln = 1)从回归结果中,可知此模型的参数1β=﹣3.06015,2β=1.656675,3β=﹣1.057054 2) 利用软件求出lnx2和lnx3的相关系数,可得 由上图可知lnx2,lnx3之间存在很强的线性相关性。证实存在多重共线性。 根据题目要求分别进行三次回归:

《计量经济学》第三版课后题答案

第一章绪论 参考重点: 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题(1.4.5) 1.什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别? 答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法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;一般经济数学方法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。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些? 答:建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下:(1)设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围;(2)收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性;(3)估计模型参数;(4)检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么? 答:模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质;在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型参考重点: 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别? 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系?

计量经济学第四章习题详解

第四章习题 4.1 没有进行t检验,并且调整的可决系数也没有写出来,也就是没有考虑自由度的影响,会使结果存在误差。 一研究的目的和要求 我们知道,商品进口额与很多因素有关,了解其变化对进出口产品有很大帮助。为了探究和预测商品进口额的变化,需要定量地分析影响商品进口额变化的主要因素。 二、模型的设定及其估计 经分析,商品进口额可能与国内生产总值、居民消费价格指数有关。为此,考虑国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI为主要因素。各影响变量与商品进口额呈正相关。为此,设定如下形式的计量经济模型: =+ln+lnCP

式中,为第年中国商品进口额(亿元);lnGDP为第年国内生产总值(亿元);lnCPI为居民消费价格指数(以1985年为100)。各解释变量前的回归系数预期都大于零。 为估计模型,根据上表的数据,利用EViews软件,生成Y、lnGDP、lnCPI等数据,采用OLS方法估计模型参数,得到的回归结果如下图所示: 模型方程为: lnY=-3.111486+1.338533lnGDP-0.421791lnCPI (0.463010) (0.088610) (0.233295) t= (-6.720126) (15.10582) (-1.807975) =0.988051 =0.987055 F=992.2582 该模型=0.988051,=0.987055,可决系数很高,F检验值为992.2582,明显显著。但是当=0.05时,(n-k)=(27-3)=2.064,不仅lnCPI的系数不显著,而且,lnCPI的符号与预期相反,这表明可能存在 严重的多重共线性。 计算各解释变量的相关系数,选择lnGDP,lnCPI数据,“view/correlation”得相关系数矩阵。 1 由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在一定的多重共线性。 为了进一步了解多重共线性的性质,我们做辅助回归,即每个解释变量分别作为被解释变量都对剩余的解释变量进行回归。

计量经济学 (第二版)庞皓 科学出版社 第八章练习题答案

第八章 8.1 Sen 和Srivastava (1971)在研究贫富国之间期望寿命的差异时,利用101个国家的数据,建立了如下的回归模型: 2.409.39ln 3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+-- (4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752 其中:X 是以美元计的人均收入;Y 是以年计的期望寿命; Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元(ln 10977=),若人均收入超过1097美元,则被认定为富国;若人均收入低于1097美元,被认定为贫穷国。 括号内的数值为对应参数估计值的t-值。 1)解释这些计算结果。 2)回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么?如何解释这个回归解释变量? 3)如何对贫穷国进行回归?又如何对富国进行回归? 4)从这个回归结果中可得到的一般结论是什么? 练习题8.1参考解答: 1. 结果解释 依据给定的估计检验结果数据,对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响,截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响;同时, ()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ?-+?+---==?-+=? 富国时 穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。 2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。 3. 对穷国进行回归时,回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤,其中,为美元时的寿命; 对富国进行回归时,回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>,其中,为美元时的寿命; 4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命,并且随着收入的增加,在平均意

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