第五讲第三部分 定序回归
中介效应三阶段回归模型-概述说明以及解释
中介效应三阶段回归模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:中介效应是社会科学研究中常用的概念，指的是一个变量通过影响两个其他变量之间的关系来影响因果关系。
而三阶段回归模型则是一种统计分析方法，用于探究中介效应在因果关系中的作用。
本文将结合中介效应概念和三阶段回归模型，探讨其在研究中的应用和意义。
通过对相关理论和实证研究进行深入分析，我们将更好地理解中介效应的机制和影响因素，为进一步研究和实践提供理论支持和指导。
1.2 文章结构本文将从引言部分开始介绍中介效应三阶段回归模型的基本概念和应用背景，接着详细阐述中介效应的概念和原理。
随后，我们将深入探讨三阶段回归模型的构建和运用方法，以及其在研究中介效应时的实际应用。
最后，通过总结和展望，对中介效应三阶段回归模型进行评价和未来研究方向的展望。
整篇文章将以逻辑清晰、层次分明的结构展现出中介效应三阶段回归模型的重要性和研究意义。
1.3 目的本文的目的在于探讨中介效应三阶段回归模型在研究中的应用及其意义。
通过深入分析中介效应概念和三阶段回归模型的基本原理，我们希望能够更好地理解中介效应在研究中的作用机制，以及如何利用三阶段回归模型来探究中介效应的具体过程。
同时，我们将借助案例分析等方式，展示中介效应三阶段回归模型在实际研究中的应用，从而为研究者提供更准确、有效的分析工具和方法，促进相关领域的研究进展。
通过本文的撰写，我们希望能够对读者深入介绍中介效应三阶段回归模型的理论基础和实际运用，为相关研究领域的学者和学生提供有益的参考和启发，促进学术交流和进步。
同时，通过对中介效应三阶段回归模型的深入探讨，我们也希望能够引起更多研究者对中介效应研究的关注，推动该领域的发展和拓展，为解决实际问题提供更具有实践意义的研究方法和路径。
2.正文2.1 中介效应概念中介效应是指一个变量对于两个其他变量之间关系的影响机制。
在研究中，我们通常将一个变量影响另外两个变量的关系解释为中介作用。
第五讲传统时间序列分析与动态时间序列模型
第五讲传统时间序列分析与动态时间序列模型传统时间序列分析和动态时间序列模型是时间序列分析中的两个重要领域，本文将分别介绍这两个领域的基本概念和主要方法。
传统时间序列分析是指对时间序列数据进行统计建模和分析的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的一连串观测值，常见的时间序列数据包括自然灾害的发生次数、股票价格的变动、销售额的波动等。
传统时间序列分析主要通过观察数据的规律和趋势，构建数学模型，预测未来的发展趋势。
在传统时间序列分析中，常见的方法包括平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数分析、移动平均和自回归模型、季节性调整和趋势分析等。
首先，平稳性检验是检验时间序列数据是否具有平稳性的重要步骤。
平稳性是指时间序列数据在任意时刻的统计特性都是稳定的，即均值和方差不随时间变化。
如果时间序列数据不具备平稳性，就需要进行差分变换等处理使其满足平稳性要求。
然后，自相关函数和偏自相关函数分析可以帮助判断时间序列数据是否存在自相关性，即观测值之间的相关性。
移动平均和自回归模型是传统时间序列分析中常用的模型。
移动平均模型是通过对时间序列数据进行滑动平均计算，来得到预测值。
自回归模型则是根据时间序列数据的过去值来预测未来值。
季节性调整和趋势分析可以帮助分析时间序列数据中的季节性和长期趋势。
与传统时间序列分析不同，动态时间序列模型是一类建立在时间序列数据上的动态系统模型。
它基于时间序列数据的动态性质，考虑了时间序列数据的变化趋势和波动性，并能够利用过去的观测值来预测未来的观测值。
动态时间序列模型可以通过参数估计和模型检验来选择最优的模型。
常见的动态时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型和VAR模型等。
ARIMA模型是自回归移动平均自回归模型的简称，它是一种以时间序列数据的自相关和移动平均为基础的模型。
GARCH模型是广义自回归条件异方差模型，它主要用于对时间序列数据的波动性进行建模。
VAR模型是向量自回归模型，它可以用来同时预测多个相关联的时间序列数据。
05第五讲 Z 反变 换
(1-66)
1 X ( z ) z n 1dz Re s[ X ( z ) z n 1 , zm ] 2j c m
(1-67)
第2章 Z变换
Res［X(z)zn-1, zk ］表示函数F(z)=X(z)zn-1 在极点z=zk 上的留
数。 式(1-66)表示函数F(z)沿围线c反时针方向的积分等于F(z) 在围线c内部各极点的留数之和。式（1-67）说明，函数F(z)沿 围线c顺时针方向的积分等于F(z)在围线c外部各极点的留数之 和。由式（1-66）及式（1-67），可得
该积分路径c在半径为R的圆上，即 z=Rejθ Rx-<R<Rx+ 则
1 1 Rk k 1 k 1 j ( k 1) j c z dz 2j c R e d[Re ] 2 2j 1 0 k 0 k 0, k整数
e
jk
d
(1-65)
第2章 Z变换 这个积分公式（1-65）也称为柯西积分定律。因此
有三种： 围线积分法（留数法）、部分分式展开法和幂级数展 开法。
第2章 Z变换
2.洛朗级数 设复变函数f ( z )在圆环域R1 z z0 R2内处处解析， 则f ( z )一定能在此圆环域中展 开为洛朗级数: 1 f ( z) n f ( z ) Cn z z0 其中Cn C z z0 n1 dz, 2j n 而C为此圆环内绕z0的任意一简单闭曲线 。 1 特别是当n 1时 : C1 C f ( z )dz 2j
Rx | z | Rx
(1-63)
1 n 1 x ( n) c X ( z) z dz 2j
c ( Rx , Rx )
第五讲：公共性与合法性
目的
规则 内容 原则
自我需求
个人理性 劳动与消费 利益最大化
交往需求
公共道德 交易与交往 公平合理
规则与秩序
法律与制度 管理与协调 有序均衡
3、消极理解的公共性 公共性是公共领域应有的属性，或者公共领域的特征 消极定义：公共性是指在特定空间地域内诸多主体之 间的联系，这种联系具有普遍性和广泛性 只要存在交往与交易，就存在公共性，但其内容却不 可言说
2、合法性的获取（韦伯-三种权威理论） 传统型：合法性来自于传统的神圣性和传统受命实施权威的统 治者 魅力型：来自于英雄化的非凡个人以及他所默示和创建的制度 的神圣性 法理型：合法性来自于法律制度和统治者指令权力
3、合法性的获取（现代政治学解释） 合契约性：民主、宪政 回应性：及时响应社会需求 有效性：采取的行动的实际效能 意识形态：对特定价值理念的宣传普及程度
4、合法性危机（哈贝马斯） 合法性危机：秩序或权威遭遇合法性的缺失，但政治 -行政系统却难以弥补，政治系统的大众忠诚度不足 的状态 危机过程：社会危机-回应（不及时）-有效性（不足 ）-功能（增长）-成本（提升）-价值（受质疑）-意 识形态（难以为继）
谢谢大家！
二、公共管理的合法性
1、合法性理论 韦伯：由命令 和服从构成的每一个社会活动系统的存在，都 取决于它是否有能力建立和培养对其存在意义的普遍信念， 这种信念也就是其存在的合法性 阿尔蒙德：如果某一社会中的公民都愿意遵守当权者制定和 实施的法规，而且还不仅仅是因为不遵守就会受到惩处，而 是确信遵守是应该的，那么这个政治权威就是合法的 哈贝马斯：合法性意味着某种政治秩序被认可的价值及事实 上被承认的状态。
5、公共管理中的公共性 公共管理主体的公共性:公共部门（组织）——公共权力—— 公共资源。 公共管理内容的公共性：公共问题、社会公共事务，公共产品 ，公众间矛盾与冲突。 公共管理价值观的公共性：平等、正义、公平、民主、参与。 公共管理手段的公共性：合理、合法、正当。 公共管理目标的公共性：实现、维护、增进、合理分配公共利 益，合理协调社会利益、个人利益。
第五讲传统时间序列分析与动态时间序列模型
第五讲 传统时间序列分析一、趋势模型与分析1、趋势模型确定型时间序列分析是根据时间序列自身发展变化的基本规律和特点即趋势，选取适当的趋势模型进行分析和预测。
趋势模型的一般形式是：ˆ()t yf t = 式中，t 是时间变量，一般取值为,0,1,2, 或2,1,0,1,2,-- 。
趋势模型的具体形式多种多样，例如经济领域不少现象近似指数增长ˆt y= 0(1)t y r +，0y 其中为增长初期水平，r 为增长率。
常用的其他趋势模型还有：（1）直线模型ˆt ya bt =+ （2）指数模型ˆt t yab = （3）幂函数模型ˆb t yat =或ˆbt t y ae = （4）对数模型ˆln()t ya b t =+ （5）多项式模型01ˆk t k y b bt b t =+++（6）修正指数曲线ˆt t yL ab =+或ˆbt t y L ae =+ （7）双曲线模型ˆt yL b =+ （8）Compertz 曲线ˆtb t yLa = （9）Logistic 曲线ˆ(1)bt t yL ae =+ 2、模型的选择趋势模型形式的选择是定性分析和定量分析相结合的过程。
定性分析要求：在选取模型之前，要弄清的条件和预测对象的性质、特点。
例如，指数曲线模型成立的条件是后一期与前一期之比为常数，即发展速度为常数。
实际现象的逐期增长率不可能严格等于某一常数，但常会围绕某一常数上下波动。
如果分析对象具备上述特点，可以考虑采用指数模型。
有些模型是从其他领域特别是生物学领域移植过来的。
比如Logistic曲线最初用于研究生物种群发展规律，假定物种的增长取决于两个因素：种群的现有规模和环境（生存空间、光照、水和食物等），其中环境是限制性因素，在有限的环境中物种不可能无限增长，而是存在增长极限L。
如果用Logistic曲线分析某种现象，必须首先确认：该现象是否发展到一定规模后增长速度会逐步下降，该现象是否存在增长的极限等。
第五讲-多重共线性、异方差、自相关
表 4.3.3 中国粮食生产与相关投入资料
农业化肥施 粮食播种面 受灾面积 农业机械总
用量 X 1
（万公斤）
积X 2
（千公顷）
X3
（公顷）
动力X 4
（万千瓦）
1659.8
114047 16209.3
18022
1739.8
11288பைடு நூலகம் 15264.0
19497
1775.8
108845 22705.3
20913
0.9752 1.53
t值
0.85
19.6 3.35 -3.57
Y=f(X1,X2,X3,X4) -13056 6.17 0.42 -0.17 -0.09
0.9775 1.80
t值
-0.97 9.61 3.57 -3.09 -1.55
Y=f(X1,X3,X4,X5) -12690 5.22 0.40 -0.20
含义：解释变量的样本向量近似线性相关。
多重共线性来源：
（1）解释变量x受到同一个因素的影响； 例如：政治事件对很多变量都产生影响，这些变量同时上升 或同时下降。
（2）解释变量x自己的当期和滞后期；
（3）错误设定。
二、多重共线性的后果
1、完全共线性下参数估计量不存在
Y X
的OLS估计量为： βˆ (XX) 1 XY
1、检验多重共线性是否存在
(1)对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 求出X1与X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说
明两变量存在较强的多重共线性。
(2)对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法
若 在OLS法下：R2与F值较大，但t检验值较小， 说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解 释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不 能分辨，故t检验不显著。
第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案 ，故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
20
数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方 案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车 时间太长所带来的负效用是一致的。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
9
条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
18
混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计 算，较少使用。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
7
随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如， 个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案 而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因 个体而异，也因交通工具而异。
第五讲 对比与调和
_ Rule 7
无彩色的应用
若在这些高纯度色彩中加入的不是白色， 不仅色彩之间会相互冲突，原本色彩的 鲜艳度也随之降低。
利用白色将不易搭配的颜色整合的案例： 使用强烈的颜色，虽然在整体的统一上有些困难，但将白底的面积扩 大，就能出现自然的协调感。同时因为金鱼与金鱼之间的宽敞距离， 每个颜色都显得纯正鲜艳。
在中心对称轴左右两边所有的色彩形态对应点都处于相等距离的形式称为色彩的左右对称其色彩且合形象如通过镜子反映出来的效果一样如对称点为中心两边所有的色彩对应点都等距按照一定的角度将原形置于点的周围配置排列的形式称为色彩的放射对称
Fundamental Problems of
Composing
with
Color
色彩 构成
color
色彩对比 6. 1。
A/
色彩的对比，从色彩的基本要素上可以分为：
色相对比、明度对比、纯度对比。
色相对比决定了色彩对比的外部特征； 明度对比决定了色彩形状的认知度； 纯度对比决定了色彩的性格特征的变化。
B/ C/
从色彩对比的心理知觉上可以分为：
况暖对比、轻重对比、迚退对比等。
从色彩对比存在的形态上可以分为：
_ Rule 6
色调配色
色调：归纳了依据色 彩整体统一的明度及 纯度位置，分别以色 相环的形式表现。
色调的基本原则：不管使用什 么色相的色彩，或是增加色彩 的数目，看起来依然是井然有 序的配色。
明 度
纯度
_ Rule 6
将原图转换为黑白后可以看出，红绿两色的明度已经被调整成为 一致，但与黄色则仍有明显的明度差距，因此需要进一步调整黄 色的纯度，即让三种颜色在色调上达成一致来取得整体协调。
纯度一致的配色
stata上机实验第五讲 工具变量(IV)
xtreg invest mvalue kstock ,fe est store fixed xtreg invest mvalue kstock ,re est store random hausman fixed random 本题接受原假设，即应该用随机效应。
几个常见问题
1。既然固定效应每个个体都有单独的截距项， 如何获得每个个体的截距项？ xi:reg invest mvalue kstock pany 即LSDV方法或者添加虚拟变量法。
机干扰项的设定上。
怎样选择固定效应和随机效应？
随机效严格要求个体效应与解释变量不相关， 即
Cov(ai,XitB)=0 而固定效应模型并不需要这个假设条件。 这是两种模型选择的关键。
面板数据基本命令
1。指定个体截面变量和时间变量：xtset 2。对数据截面个数、时间跨度的整体描述：
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。
变量说明：lw80（80年工资对数），s80 （80年时受教育年限），expr80（80年时工 龄），tenure80（80年时在现单位工作年 限）， iq（智商），med（母亲的教育年 限），kww（在‘knowledge of the World of Work’测试中的成绩），mrt（婚姻虚拟变量， 已婚=1），age（年龄）。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first estat overid ivregress gmm lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) estat overid
固定效应模型
对于特定的个体i而言，ai 表示那些不随时间 改变的影响因素，如个人的消费习惯、国家 的社会制度、地区的特征、性别等，一般称 其为“个体效应” (individual effects)。如果 把“个体效应”当作不随时间改变的固定性 因素， 相应的模型称为“固定效应”模型。
第5讲 制造执行系统(MES)
质
量
管
理
数
据
采
集
数
据
接
口
昆明理工大学工业工程系 余开朝 2010
《制造业管理信息化》讲义
第五讲 制造执行系统（MES）
二、 MES的功能
3. MES 的功能简介
理
数
据
采
集
数
据
接
口
昆明理工大学工业工程系 余开朝 2010
《制造业管理信息化》讲义
第五讲 制造执行系统（MES）
二、 MES的功能
3. MES 的功能简介
工序详细调度
资源分配和状态管理
生产单元分配
文
档
控
制
产品跟踪和产品清单管理
通过监视工件在任意时刻的位置 和状态来获取每一个产品的历史纪录， 该记录向用户提供产品组及每个最终 产品使用情况的可追溯性。
人力资源管理
过
程
管
理
质
量
管
理
数
据
采
集
数
据
接
口
昆明理工大学工业工程系 余开朝 2010
《制造业管理信息化》讲义
第五讲 制造执行系统（MES）
二、 MES的功能
3. MES 的功能简介
工序详细调度
资源分配和状态管理
生产单元分配
文
档
控
制
产品跟踪和产品清单管理
提供按分钟级更新的员工状态信 息数据（工时，出勤等），基于人员 资历，工作模式，业务需求的变化来 指导人员的工作。
logit定序回归模型
logit定序回归模型
Logit定序回归模型是一种用于分析有序分类因变量的统计模型。
在这种模型中，因变量被分为有序的类别，例如低、中、高。
Logit定序回归模型基于Logistic函数，它可以用来估计因变量落
入每个类别的概率。
这种模型的核心假设是因变量的类别之间存在
顺序关系，并且不同类别之间的距离是相等的。
在Logit定序回归模型中，自变量的系数被用来解释因变量类
别的变化。
这些系数可以告诉我们自变量的变化如何影响向更高类
别转变的概率。
通过估计这些系数，我们可以了解自变量对于因变
量的影响程度。
在实际应用中，Logit定序回归模型常常用于分析教育水平、
收入水平等有序分类变量的影响因素。
这种模型可以帮助研究者了
解不同自变量对于因变量类别的影响，从而进行政策制定或者其他
决策的支持。
需要注意的是，使用Logit定序回归模型时需要满足一些假设，比如因变量的类别之间应该是有序的，自变量与因变量之间应该是
线性关系等。
同时，在解释结果时，应该注意避免因果解释，因为
回归分析本身不能证明因果关系。
因此，在使用Logit定序回归模型时，需要仔细考虑模型的假设和结果的解释。
三字经第五讲：人之伦 课件
辈分歌4.flv
gāo zēng zǔ fù ér shēn 高 曾 祖 ，父 而 身。 shēn ér zǐ zǐ ér sūn 身 而 子 ， 子 而 孙。
【注释】 高：高祖，祖父的祖父。 曾：祖父的父亲。祖：祖父
【解释】高祖父的儿子是曾
祖父，曾祖父的儿子是祖父 （也叫爷爷），祖父（爷爷） 的儿子就是父亲（爸爸）， 父亲（爸爸）的儿子是我， 我生儿子，我的儿子再生孙 子。
诛十族（方孝孺）
问题转转转
1、现代人是如何看 待宗族关系的？
2、在你的家庭中族 人关系怎么样？
fù zǐ ēn fū fù cóng 父 子 恩 ， 夫 妇 从。 xiōng zé yǒu dì zé gōng 兄 则 友 ， 弟 则 恭。
【注释】 恩：恩情。从：跟随。则：必须。 友：友爱，爱护。恭：恭敬。
中华礼仪之美之家礼 （视频）
zhǎng yòu xù yǒu yǔ péng 长 幼 序序，友 与 朋。
jūn zé jìng chén zé zhōng 君 则 敬敬 ， 臣 则 忠。忠
注 释
序：顺序，次序。 敬：敬爱，尊敬。 忠：忠心，忠诚。
【解释】年长的和年幼 的交往要注意长幼尊 卑的次序；朋友相处 应该互相讲信用。如 果君主能尊重他的臣 子，官吏们就会对他 忠心耿耿了。
Zhǎn zī shuāi 斩 齐 衰, dà xiǎo yòu 大 小 幼。
zhì sī má 至 缌 麻， wǔ fú zhōng 五服 终
【注释】齐：为
丧服的下部缉边
【解释】古时候
亲人们去世的时 候所穿的丧服都 有一定的礼节， 不可以混乱哦。
lǐ lè shè数。
cǐ shí yì 此 十 义， rén suǒ tóng 人 所 同。
中国特色社会主义社会建设
3．这一理论是在改革发展的战略机遇期和 经济社会发展关键期的背景下提出来的
▲阶层群体冲突增加 ▲流动性问题 ▲维权意识更加强烈 ▲社会失范引发风险
以上三个方面的问题说明，在新世纪新阶段， 社会结构的调整、社会事业的发展和社会体制的 改革已经成为关系到能否保持经济继续快速发展 和社会能否平稳前进的重大问题。只有从理论上 和实践上解决好社会建设问题，把全党和全国人 民的力量从单纯地关注经济建设转到经济社会的 协调发展上，才能保证中国特色社会主义事业的 兴旺发达和长治久安。社会建设的重大战略思想， 正是适应了这种形势的需要而提出来的。
1994-2007，全国群体性事件从1万起增加 到10万起，参与人数从75万增到307万起
1．主要建设领域往往与群体性事件伴随
2．无利益相关群体性事件、泄愤性 恶性案件引人注目
3．非制度化的应对方式导致“维稳怪圈”
（三）坚持把保障和改善民生作为加快转变经 济发展方式的根本出发点和落脚点
前30年中国经济高速增长依靠的比较优势
▲改善就业的捷径之一是通过结构 性改革来调节资源配置的方向，使 资源向私人资本和中小企业倾斜。 ▲健全统一规范灵活的人力资源市 场，为劳动者提供优质高效的就业 服务 ▲加强职业培训和择业观念教育， 提高劳动者就业能力
（二）合理调整收入分配关系，扭 转差距扩大趋势
1.初次收入分配格局不合理，劳动报酬增长缓慢
四、加强和创新社会管理，切实维护社会和谐稳 定
(一) 对社会管理的概念厘清 社会管理，是由国家或 社会团体对社会运行过程进 行组织调控的活动，其目的 是为了满足社会成员生存和 发展的基本需求，解决社会 问题，使社会系统能够协调 发展，提高社会生活质量。
社会管理涉及方方面面的事务，归纳起来包 含在三个方面: 社会秩序性事务，主要是社会治 安、公共安全的事务，特别是在恐怖主义威胁的 加剧，极端自然灾害频发等情况下，各国如何应 对和化解公共危机; 社会基础性事务，主要是为 了支撑和促进社会发展所必须的教育、交通等事 务; 社会保障性事务，主要是为了促进再就业， 解决失业问题，医疗保障等福利性质的事务。
第五讲第三部分 定序回归
注：笔者SPSS16不能执行，遂改用SPSS18.0运行。
输出结果与解释
已经
（1）回归系数解释与模型筛选与都与二分类 logit 模型相同。即回归系数 k (k 1,2, , p) 表示在控制其它变量的条件下，某一自变量 Xk 改变一个单位， logit( pij (Y j)) 或对数风险比的平均改变量。k 反映了自变量 Xk 对因变量类别Y j 的 效应大小。当 k 0 时，表示 Xk 与因变量 Y 独立，即 Xk 对于 Y 的贡献没有统计学意 义；当 k 0 时，表示随 Xk 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较大的一端； 当 k 0 时，表示随 Xk 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较小的一端。 （2）回归结果中之所以未包含截距项，是由于为了保证参数可识别性的需要、SPSS 对 其参数进行标准化的后果。
两个拟合优度检验结果都为p<0.05，说明模型拟合较差。
这张表是输出结果的核心部分，学员试解释之。
（1）回归系数解释与模型筛选与都与二分类 logit 模型相同。即回归系数 k (k 1,2, , p) 表示在控制其它变量的条件下，某一自变量 Xk 改变一个单位， logit( pij (Y j)) 或对数风险比的平均改变量。k 反映了自变量 Xk 对因变量类别Y j 的 效应大小。当 k 0 时，表示 Xk 与因变量 Y 独立，即 Xk 对于 Y 的贡献没有统计学意 义；当 k 0 时，表示随 Xk 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较大的一端； 当 k 0 时，表示随 Xk 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较小的一端。 （2）回归结果中之所以未包含截距项，是由于为了保证参数可识别性的需要、SPSS 对 其参数进行标准化的后果。
（3）结果中 Threshold 1、Threshold 2 为 2 个切点（1 2 ）的参数值（因该
时间序列预测分析方法
2005
48008.17
2006
62506.29
2008
84962.48
2009
96711.27
2.时间数列要素
一是研究对象所属的时间范围和采样单位； 二是与各个时间相匹配的、关于研究对象的观察数据。
第五讲 时间序列预测方法
二、时间数列基本理论
(二)时间数列的种类
1.绝对时间数列
定量分 析方法
构成时间数列的数据是总量指标的时间数列称绝对 时间数列。它反映的是研究对象的绝对水平和总规模以 及与之相应的变动趋势。
第五讲 时间序列预测方法
二、时间数列基本理论
定量分 析方法
●时间序列分析不研究事物的因果关系，不 考虑事物发展变化的原因，只是从事物过去和 现在的变化规律去推断事物的未来变化。 ●时间序列中的时间概念是一种广泛意义下 的时间概念，除表示通常意义下的时间外也可 以用其他变量代替。
●时间序列分析法
时域分析法 频域分析法
k
k 1
xk xk 1
2k 1
x2k 1
l 1 l
xl 1 xl
( 2) M2 k 1 2) M l( 1 M l( 2)
第五讲 时间序列预测方法
三、移动平均数预测法
(二)移动平均数预测法的具体做法
1.一次移动平均值的计算公式
定量分 析方法
M
(1) i
1 ( xi xi 1 xi N 1 ) N
x1 , x2 ,, xl ，列表如下：
第五讲 时间序列预测方法
三、移动平均数预测法
(一)移动平均数预测法的基本思想
时间序号 原始数据
定量分 析方法
杨晓光 交通设计PPT-第五讲 城市道路交通设计(1)(2020年)
主干道 次干道 支路 居住环境地区
3.交通组织设计
• 道路交通组织优化设计：在有限的道路空间上，科学合理地分 时、分路、分车种、分流向使用道路，使道路交通始终处于有 序、高效的运行状态
• 交通组织作为交通设计体系的重要组成部分，主要作用在平衡 交通需求在时间和空间上的分布，从宏中观层面对策交通的拥 堵和设施的不当使用，降低交通供需矛盾
• 路网交通组织通常采取单行线，局部禁行或绕行等组织措施
交通组织目标及对策
交通组织目标衡交通需求
平衡路网交通负荷 降低交通流混合程度
提纲
1. 概述 2. 城市道路网络衔接设计 3. 交通组织设计 4. 道路横断面优化设计 5. 平面交叉口交通设计 6. 慢行交通系统优化设计 7. 连续流与间断流交通协调设计 8. 交叉口群交通协调设计 9. 道路沿线进出交通设计 10.交通信号控制方案设计
1.概述
• 道路交通设施有哪些基本资源？ • 分配交通设施资源的原则是什么？
交通设施资源分配设计
交通设施基本资源
①交通设施功能资源——轨道、高速公路、快速路、主干道、次干道、
支路、生活区道路；
②空间资源——交通空间（车道宽/车道数、行人与自行车交通空间）、
附属设施空间、节点（交叉与枢纽）空间、连线距离，及其立体空间等；
③通行权资源——流向、转向、优先及其通行时间等； ④环境容量资源等——以设施网络交通容量和排放容量为约束的最大服
减少交通冲突 实现交通流有序化
组织策略
单向交通组织 变向交通组织 车辆分类禁限 出入口及交叉口转向限制 优先管理（如公交优先）
第五讲 双变量相关分析
对称或 不对称
〔0，1〕
众数
不对称
〔-1，1〕
变量值的 分布比例
对称或不 对称
不对称
〔-1，1〕 〔-1，1〕
变量值 顺序
变量值 顺序
不对称 〔0，1〕
均值
定距－定距
积距相关系数 （Pearson’s r）
对称或 不对称
〔-1，1〕
均值
第一节 平均值分析
表5—3 按性别分组的描述性统计量
HB
SEX 1 2 Total
Mean 12.6529 10.1095 11.4448
血红R蛋ep白ort* 性别
N 21 19 40
Std. Deviation
2.0531 1.6989 2.2690
Variance 4.215 2.886 5.148
Sum 265.71 192.08 457.79
HB * SEX
Eta
Eta Squared
.567
.321
表5—6是eta统计量表，η统计量表明因变 量和自变量之间联系的强度，0.567的值处 于中等水平，η2是因变量中不同组间差异所 解释的方差比，是组间平方和与总平方和之 比，即由64.5256除以 200.787得到。
表5—7 按年龄分组的方差分析表
表5—4 按年龄分组的描述统计量
HB
AGE 16 17 18 Total
Mean 11.2921 10.5380 12.1450 11.4448
血红Re蛋p or白t * 年龄
N 14 10 16 40
Std. Deviation
2.4649
1.9421
2.1827
计量经济学重点笔记第五讲
第五讲 自相关高斯-马尔科夫假定五是：(,)0,i j Cov i j εε=≠如果该假定不成立，那么称模型的误差项是序列相关的。
由于序列相关主要针对于时间序列数据，因此我们把脚标i 改写为t ，把样本容量N 改写为T 。
笔记：1、如果基于横截面数据的回归模型其误差项是相关的，则称为空间自相关。
但是要记住，除非观察顺序具有某种逻辑或者经济上的意义，否则，在横截面数据回归中，观察顺序是可以随意的，因此，也许在某种观测顺序下误差项呈现出一种模式的自相关但在另一种观测顺序下又呈现出另外一种模式的自相关。
然而，当我们处理时间序列时，观测服从时间上的一种自然顺序。
2、在时间序列模型中，误差项经常被称之为冲击(Shock)。
对经济系统的冲击经常具有持续性，从而这为误差项序列相关提供了现实依据。
一、 自相关的后果与仅仅违背同方差假定一样，仅仅违背序列无关假定并不影响OLS 估计量所具有的线性、无偏性、一致性等性质。
在误差项序列相关的情况下，OLS 估计法并没有利用这个信息，故OLS 估计量不是最有效的。
我们下面来推导在误差项序列相关情况下OLS 估计量的方差表达。
假定真实模型是：t 01t t y x ββε=++则12ˆ12222()()()()(())()()[()]t t t t t t t t tx x Var x x x x Var x x Var x x x x βεδβεε-=+---==--∑∑∑∑∑∑ 在假定五：0,0t t jj εεδ+=≠下，有：122ˆ222()[()]tt t x x x x βεδδ-=-∑∑但如果假定五不成立，那么正确的方差表达式应该是：12ˆ1221122()2()()[()]t t t j T T tt t t j t j t x x x x x x x x βεεεδδδ+--+==-+--=-∑∑∑∑所以， OLS 法下通常的系数估计量方差的表示是错误的，一般来说它小于真实的方差。
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图 比例优势模型假定条件的检验结果 解释：在OLM中，有比例优势平行的假定，但这里 p<0.001，说明该假定成立，提示用OLM不太适当，可采 用MNL或Loglinear模型等。
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效应大小。当 k 0 时，表示 X k 与因变量 Y 独立，即 X k 对于 Y 的贡献没有统计学意 义；当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较大的一端； 当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较小的一端。 （2）回归结果中之所以未包含截距项，是由于为了保证参数可识别性的需要、SPSS 对 其参数进行标准化的后果。
这张表是输出结果的核心部分，学员试解释之。
（1）回归系数解释与模型筛选与都与二分类 logit 模型相同。即回归系数
k (k 1,2, , p) 表示在控制其它变量的条件下，某一自变量 X k 改变一个单位，
logit( pij (Y j)) 或对数风险比的平均改变量。 k 反映了自变量 X k 对因变量类别 Y j 的
注：笔者SPSS16不能执行，遂改用SPSS18.0运行。
输出结果与解释
已经
（1）回归系数解释与模型筛选与都与二分类 logit 模型相同。即回归系数
k (k 1,2, , p) 表示在控制其它变量的条件下，某一自变量 X k 改变一个单位，
logit( pij (Y j)) 或对数风险比的平均改变量。 k 反映了自变量 X k 对因变量类别 Y j 的
定序(累积) Logit 模型
cumulative logit model，CLM
图 定序因变量多元logit分布
图 定序因变量的切割点(cut points)
SPSS操作选项说明
数据文件：data14-8.sav
实例1：药物疗效
数据文件：data14-8.sav
该项只选多分类 与定序变量，二 分类连续变量直 接选入协变量。
data）。如职业声望、阶层高低、政治态度、满意度（很
满意、满意、不满意、很不满意）等。通过这类变量，我 们可以知道不同类别之间有相对的大小或高低程度，但是 无法从经验信息中获得不同类别之间明确而连续的距离。
范例
问题：你觉得自己幸福吗? 选项：1.很不幸福 2.不太幸福 3.还过得去 4.
有点幸福 5.非常幸福
（3）结果中 Threshold 1、Threshold 2、Threshold 3 为三个切点（ 1 2 3 ） 的参数值 （因该定序因变量含 4 个次序） 。 作为辅助参数 （ancillary parameters） ， 切点参数值可以解释为： 当 y 估计值 y* 1.219 (Threshold 1)时，y 1 ； 当 1.219 y* 1.329 (Threshold 2)时，y 2 ； 当 1.329 y* 4.404 (Threshold 3)时，y 3 ； 当 y* >4.404 时，y 4 。 值得注意的是， 这种对切点参数的解释对定序因变量的各种回归模型都适用。
问题：你的英语程度如何？ 选项：1.不知道
常好 2.会一点 3.好 4.非
若对上述定序变量继续使用MNL，将无视数据内在的排序，会导致
排序信息的缺失，从而使统计结果会因为遗漏掉排序信息而丧失统计
效率；若使用OLS，则是将定序变量视为连续变量处理，会导致人为 的信息膨胀。同时，使用不当回归，回归偏倚问题及一致性问题无法 解决。因此，针对定序因变量（ordinal dependent variable）需采用 对应的模型，即定序logit/probit 模型（ordered logit/ probit model, OLM）。反之，若针对定类（nominal）变量采用定序回归，则意味 着对不同类别强加了不适当的顺序，并假设其斜率彼此平行，此时的 统计结果会存在偏误或出现无意义的估计值。不过，从本质上而言， 定序 logit/probit 模型也是二分类 logit/probit 模型的一种自然延伸运 用，该种模型也被称为累积（cumulative）logit / probit 模型。若假设 随机扰动项符合logistic分布，则采用logit模型；若假设随机扰动项符 合正态分布，则采用probit模型。
效应大小。当 k 0 时，表示 X k 与因变量 Y 独立，即 X k 对于 Y 的贡献没有统计学意 义；当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较大的一端； 当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较小的一端。 （2）回归结果中之所以未包含截距项，是由于为了保证参数可识别性的需要、SPSS 对 其参数进行标准化的后果。
量化研究与SPSS实现
QUANTITATIVE ANALYSIS & SPSS
王存同 中央财经大学
SPSS 初中级培训实用教程
第五讲 定序logit模型
第1章 SPSS简介
定序变量
在社会科学研究的分类变量或离散变量中，一些变量在测
量层次上被分为相对次序（或有自然的排序）的不同类别， 但并不连续，这类变量称之为定序变量（ordinal variable），其对应的数据称之为排序数据（orSS18.0
提示：将年份转化为虚拟变量。
因子中须为 多分类或定 序变量。
协变量中既 可为二分变 量也可为连 续变量，不 可为多分类 或定序变量。
输出主要结果及解释
全局性检验，p<0.05说明模型有统计学意义。
两个拟合优度检验结果都为p<0.05，说明模型拟合较差。
（3）结果中 Threshold 1、Threshold 2 为 2 个切点（ 1 2 ）的参数值（因该 定序因变量含 3 个次序）。作为辅助参数（ancillary parameters），切点参数值 可以解释为： 当 y 估计值 y* 1.492 (Threshold 1)时，y 1 ； 当 1.492 y* 1.468 (Threshold 2)时，y 2 ； 当 y* >1.468 时，y 3 。 值得注意的是，这种对切点参数的解释对定序因变量的各种回归模型都适 用。