0-1变量的作用
计量经济学
X的值，被解释变量Y的值就唯一地确定了，Y与X的关系就是函数关系。
是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。
因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。
而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。
是分析两个或以上变量的样本观测值序列之间的非确定随机数学关系，用相关系数来衡量。
回归分析是分析两个或两个以上变量之间的相互依赖关系或因果关系，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
回归分析的因果关系一定有相关关系，具有相关关客观事物或现象相互关系密切程度的问题，而回归则是用函数的形式表示变量之间的因果关系。
二者相互补充，只有当变量间存在一定程度的相关关系时，才能进行回归分析；而在进行相关分析时，如果要具体确定变量间相关的具体数学形式，又依赖于回归分析。
内生变量是其数值由经济模型所内在决定的变量，内生变量可以在模型内得到说明，由给定的经济模型本身决定的变量。
外生变量是指在经济模型中，给定的经济模型本身无法决定而由这个模型以外的因素决定的变量。
它是模型据以建立的外部条件。
其对被解释变量的影响效果通过随机误差项体现。
外生变量决定内生变量，外生变量不能在模型内部得到说明。
外生变量是在经济模型中受外部因素影响而内部因素所决定的变量。
1）增大样本容量n。
因为在同样的显著性水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。
同时，增大样本容量，还可使样本参数估计量的标准差减小。
（2）提高模型的拟合优度。
因为样本参数估计量的标准差与残差平方和呈正比，模型拟合优度越高，残差平方和越小。
（3）提高样本观测值的分散度。
这样计算参数估计量的标准差的分母越大，则可使得参数估计量的标准差减小。
最小样本容量的确定，样本数量不得少于模型中解释变量的数目（包括常数项）,即： n ≥ k+1。
计量经济学第5章 虚拟变量模型
在经济计量模型中除了有量的因素外还有质的因 素，质的因素包括被解释变量为质的因素和解释变量 为质的因素。如果被解释变量为质的因素，主要是逻 辑回归要涉及的内容。本章就解释变量和被解释变量 为质的因素也就是存在虚拟解释变量和虚拟被解释变 量时如何进行参数估计等一系列问题进行讨论。
1
为基础类型截距项。
12
三、虚拟变量的作用 ⑴ 可以描述和测量定性因素的影响。
⑵ 能够正确反映经济变量之间的相互关系，提 高模型的精度。
⑶ 便于处理异常数据。
即将异常数据作为一个特殊的定性因素
1 , 异常时期
D
0
,
正常时期
13
第二节 虚拟解释变量模型
一 、截距变动模型（加法模型）
虚拟变量与其它变量相加，以加法形式引入模
Y i 0 1 D 1 i 2 D 2 i 3 X i u i
Y i ------年支出医疗保健费用支出 X i ------居民年可支配收入
18
1 , 高中
D 1i
0
,
其他
1 , 大学
D 2i
0
,
其他
于是：小学教育程度：
E (Y i X i,D 1 i 0 ,D 2 i 0 )03 X i
7
二、虚拟变量的设置规则
虚拟解释变量模型的设定因为质的因素的多少 和这些因素特征的多少而引入的虚拟变量也会不同。
以一个最简单的虚拟变量模型为例，如果只包 含一个质的因素，而且这个因素仅有两个特征，则 回归模型中只需引入一个虚拟变量。如果是含有多 个质的因素， 自然要引入多个虚拟变量。
8
如果只有一个质的因素，且该质的因素具有 m 个 相互排斥的特征（或类型、属性），那么在含有截距 项的模型中，只能引入 m-1 个虚拟变量，否则会陷入 所谓“虚拟变量陷阱”（dummy variable trap），产 生 完全的多重共线性，会使最小二乘法无解；在不含有 截距项的模型中， 引入 m 个虚拟变量不会导致完全 的多重共线性，不过这时虚拟变量参数的估计结果， 实际上是 D = 1 时的样本均值。
金融计量经济第五讲虚拟变量模型和Probit、Logit模型
二、虚拟变量的设置原则
• 引入虚拟变量一般取0和1。
• 对定性因素一般取级别数减1个虚拟变量。例 子1：性别因素，二个级别（男、女）取一个 虚拟变量，D=1表示男（女），D=0表示女 （男）。
• 例子2：季度因素，四个季度取3个变量。
1, 一季度 D1 0, 其它季度
1, 二季度
D2
0,
其它季度
• 同样可以写成二个模型：
y ˆi ˆ0(ˆˆ1)x1iˆkxki D1
y ˆi ˆ0ˆ1x1iˆkxki
D0
• 可考虑同时在截距和斜率引入虚拟变量：
y i 0 0 D i (1 D i 1 ) x 1 i k x k iu i (5.
.
.
• 3、虚拟变量用于季节性因素分析。
•取
1, 当样本 i季为 度第 的数据 Di 0,其它季度的, i数 2,3据 ,4
• 工资模型为：
• Ii01 [S 1 (1 D 1 i D 2 i)S ( i S 1 )] 2 [D 2 i(S 2 S 1 ) D 1 i(S i S 1 ) ]3 D 2 i(S i S 2 ) u i (5.7
.
D2=1
S0
D1=1
S1
S2
.
• 作OLS得到参数估计值后，三个阶段的 报酬回归模型为： Iˆi ˆ0ˆ1Si, Si S1 Iˆi ˆ0ˆ1S1ˆ2(Si S1), S2Si S1 Iˆi ˆ0ˆ1S1ˆ2(S2S1)ˆ3(Si S2), Si S2
0.503543 0.500354 1.13E+03 1.99E+09 -13241.74 1.648066
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。
0、1变量在数学建模和数学实验中的应用ppt课件
赛题中涉及到的数学方法
• 空间与解析理论、线性代数、微积分 • 概率与统计--方差、回归、时间序列、相关分析、聚
类或判别分析
• 运筹学或数学规划---线性、整数、0-1、非线性、多 目标规划
• 图论与网络优化 • 多因素综合评价 • 数值计算方法---数值微分，数值积分，插值与拟合等 • 差分与微分方程等机理分析建模方法 • 排队论、对策论、决策论 • 其他：模糊数学、 随机规划与决策、随机模拟、灰色
命题特点
• 建模方法高度综合
• 现实性和导向性：问题和数据大多来源于工程、 科技、生活、管理等科研、工程实际问题，问题 的解决有一定现实意义和科研导向。
• 规模性：大规模变量或海量数据---必须借助数学 软件
• 数据结构的复杂性： 数据属性结构的复杂性
缺失或异常数据问题----数据的真实性 不是所有数据都有用，如何筛选本身就是数学 建模
❖ 现实与理想之间的平衡，简单与复杂之间 的博弈：模型的解应符合现实要求，即具有可 行性，最理想的解不一定具有可操作性；模型 并不一定越复杂越好，但过于简化有可能失真， 复杂程度的高低应视问题的需要。
❖ 数学结构 ——在不断论证中，建模思路逐 步展开和完善
建模方向把握——渐次清晰程
注重节奏与效率： 1 确立分时段的进展目标，合理分工 2 提倡讨论，但要提高讨论的有效率，避免 无意义争论；
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（非）线性规划问题的数学模型
• 规划问题
生产和经营管理中经常提出如何合理安排，使人力、 物力等各种资源得到充分利用，获得最大的效益， 这就是规划问题。
线性规划通常解决下列两类问题： （1）当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用 最少的资源 （如资金、设备、原标材料、人工、时间等） 去完成确定的任务或目标 （2）在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最 好的经济效益（如产品量最多 、利润最大.）
0-1变量的回归模型
变量选择：logit
剔除掉不显著的变量，得到：
变量选择：probit
剔除掉不显著的变量，得到：
模型的选择
模型的选择
AIC 2 log L 0 , 1 2 df
BIC 2 log L 0 , 1 log n df
F 那么， t 是什么形式呢?
为什么要用逻辑回归？
对于分函数有两种选择
F t t F t 1 exp t exp t
为什么要用逻辑回归？
从而形成了两种模型：
Probit Regression Model: P ST=1 0 1 LEV Logistic Regression Model: P ST=1 1 exp 0 1 LEV exp 0 1 LEV
使用step函数自动选择：logit
使用step函数自动选择：logit
使用step函数自动选择：probit
使用step函数自动选择：probit
预测与评估
未来被ST的概率为：
0 1 ARA 2 ASSET F 3 ATO 4 GROWTH ， LEV+ ROA SHARE 6 7 5
单变量逻辑回归
为什么要用逻辑回归？
如果用线性回归的话，应该是这样子：
ST LEV
这时右边是连续型，左边是离散型，因此在实际数
据中，左右两边几乎永远不可能相等。 那么，能不能将ST这样的指标转化成为一个连续型 指标呢？
为什么要用逻辑回归？
假设存在一个名为“ST可能性”的概念性指标，用
lindo常用的基本语法
2、 min Z x1 3 x2 x1 2 x2 6 s.t. 3 x1 x2 15 x , x 0 1 2
2、lingo的优点 （1）可以用于求线性规划及非线性规划问 题，包括非线性整数规划问题。
（2）lingo包含内置的建模语言（常称矩阵 生成器），允许以简练、直观的方式描述 较大规模的优化模型（成千万个约束条件 和变量）， 模型中所需的数据可以用一定格 式保存在独立的文件中，需要时再读取数据。
在Lingo中，所有的系统函数都必须是以“@”开头。
2、集合循环函数
集合循环函数是指对集合中的所有元素(下标) 进行循环操作的函数，如@sum，@for等。
具体的使用格式：
@循环函数名（循环变量所在的集 (循环变量)│ 过滤条件：循环表达式) 其中，如果在操作过程中没有过滤条件，可 以省略过滤条件；如果表达式是对集合的所有循 环变量进行操作，循环变量也可以省略。
LINGO软件的使用规则（3）
(6) 约束条件中的符号“≥”用 “> = ”或“>”表示， “≤”用“<=”或 “<”表示。
(7) 计算机把输入程序中的第一行默认为目标函数， 其它各约束条件可以用[_1],[_2]标明它的行号。 (8) 虽然决策变量可以放在约束条件的右端，但为 了提高Lingo的求解效率，应尽可能采用线性表达 式定义目标函数和约束条件。 (9) 在lingo中以感叹号“！”开始的是说明语句， 并且说明语句也需要以分号“；”结束，并且除 了“！”和“；”之外，说明语句中的其它字符 可以是任何字符。
3、 lingo中的灵敏度分析
在lindo中的目标函数最优值、最优解与灵敏度 而在lingo中，最优解、最 分析是一起显示出来， 优值与灵敏度分析是分别用不同的命令显示出来。 lingo中的灵敏度分析的数据输出结果与lindo 中的灵敏性分析中输出结果是相同的。 因为lingo的求解结果中是没有灵敏度分析的， 所以如果需要灵敏度分析的数据，可以通过修改 选项来实现。
0-1型整数规划
1
解：引入 0 1变量
令xi 10，，当当AA第i点i点四被没选被节用选用 0- 1整i 1数,2, 规,7划
0-1规划的实际问题： 7
MaxZ cixi i1
建模如下：
1、投资场所的选定－－7 相bi互xi排斥B的计划
例：某公司拟在市东、i1西、南三区建立门市部，拟议中有7个
MaxZ 20x1 10x2
例51x1.某 4厂x拟2 用24集+装(1箱-y托)M运 st.甲的润右72x1、体以表xx,11x乙积及所2 53两、托示xx022种重运。 1货量所问435物、受两+，可限种yM每获制货箱利如物
各得xy托利为1, x0运润2为多为1变整少最量数箱大，？可使获
210x1 300x2 150x3 130x4 260x5 600
s.t.
x1 x3
x2 x4
x3 1
1
在项目3和4中只能选中一项
x5
x1
项目5选中的前提是项目1必须被选中
xi 0或1，i 1,2,3,4,5
7
3 固定费用问题
例 有三种资源被用于生产三种产品，资源量、产品单件可变 费用及售价、资源单耗量及组织三种产品生产的固定费用如 表。要求制定一个生产计划，使总收益最大
2．相互排斥的约束条件
如果有m个互相排斥的约束条件（<=型）： ai1x1 ai2 x2 ain xn bi i 1, 2, , m
为了保证这个约束条件只有一个起作用，我们引
入m个0－1变量 yi i 1,2,.和.., 一m个充分大的常数M，
而下面这一组m+1个约束条件 ai1x1 ai2 x2 ain xn bi yiM i 1, 2, , m y1 y2 ym m 1
运筹学-9整数规划及0-1变量
学 x1 =0, x7 =1, x8 =0
x1 =0, x7 =0, x8 =1
模 x1 =x7=x8 =0 型 x1 =x7=x8 =1
x1 + x8 =1
x7 + x8 =1
建 (4)开采了A3或A4,就不能开采A5,
立
数 x3 =1, x4 =0, x5 =0
型
x4 1
x3 + x4 1
1，0，1，1
10 防火区只需要1个消防站 11防火区只需要1个消防站
关闭第2消防站，任同样可以负责个
防区的火警。
某公司制造小、中、大3种尺寸的金属容器， 所用的资源为金属板、劳动力和机时见表。 不管每种容器制造的数量是多少,都要支付 一笔固定费用，小号容器是100元,中号容器 是150元,大号容器是200元.现要制定生产计 划,使获得的利润最大?
解：设用 x j = 1 开采 A j 油井. x j = 0 不开采A j油井 目标合适选点，使总利润最大
max Z = 10x1+15x2+25x3+10x4+15x5 +30x6+25x7+30x8+30x9+20x10
s.t.
20x1+25x2+30x3+25x4+40x5 +45x6+35x7+35x8+40x9+25x10 200
+0.93x1010+M(1-y) ‘ Y=0 等价’,而等于没有约束 Y=1 等价’,而等于没有约束
(2) N个约束中选择K个约束的问题
设N个约束可能的约束条件是: f1(x1, x2,…, xn) d1, f2(x1, x2,…, xn) d2, ……………………. fN(x1, x2,…, xn) dN,
《教育统计与测量》笔记(一).
绪论一、教育统计1.统计：到达对总体的量的认识。
教育统计：从总体上把握与认识教育领域各种现象的量的取值，为教育工作、管理和开展效劳。
是数理统计和教育学、心理学交叉的产物。
2.教育统计的主要内容：描述统计——概括和表达统计调查所获得的数据。
推断统计——利用样本数据资料，根据数理统计理论，对总体的数量特征与关系作出推论判断，即进行统计估计和统计假设检验。
是教育统计的核心内容。
二、教育测量1.就是对考察研究的教育对象，按一定规那么在某种性质的是量尺上指定值。
2.测量量尺：以下四种量尺的量化水平由低到高。
名义量尺上的数只有类别标志。
顺利量尺上的数有优劣、大小、先后之别，如学业成绩。
等距量尺上的数单位相等，零点任意指定，如温度计指数比率量尺等单位且有零点，如测身高、体重。
3.教育测量由三个根本要素：①工具：学业成绩——考试卷心理测量——心理测验〔口头的、文字的、器具〕②程序：施测和评分的步骤与操作，与所测对象的性质与测量工具的适应，严格控制误差。
③参照系——用来解释结果的意义，转化成某种量尺上的值。
4.教育测量的特点①间接性。
教育测量所测的主要对象，是爱教育者的心理特性，如学业成绩、智力水平、人格特点等，潜存于主体内部，不能直接观察，只能设置一定情境，施以特定刺激，引发行为样本，然后才能按一定规那么在某种性质上指定值，间接推论其内部心理特质的实有状态和水平。
测验，特指标准化测验的测量，所谓标准化是指测量工具、施测与评分程序、解释分数的参照系标准化。
标准化考试，对学业成绩进行的标准化测验量表：标准化测验中的测量工具与解释分数的常模，合称为量表。
心理量表就是指心理测量工具与常模的结合。
②要抽样进行。
5.教育测量的主要内容：一是测量工具编制、施测与评分程序确立，常模与标准建立的一般理论和方法，包括工程分析、测验质量检验的具体理论与技术。
二是各种类型的教育与心理测验的具体编制和使用，包括学业成绩测验、智力测验、人格测验等。
一元线性回归模型
计量经济学课程实验实验2一元回归模型实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法实验内容】建立我国税收预测模型实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。
表1列出了我国1985—1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
表我国税收与统计资料一、建立工作文件1•菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。
启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。
用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。
图1Eviews 菜单方式创建工作文件示意图IorkfileRangeWorkfilefrequency: <+AnnualSemi-annual〉Quarterly 〉Monthly〉WeeklyDailv[5davweeks] Dailv[7davweeks] Undatedorirregular本例中选择时嚙频率为 和9示）。
然后点击OK ,在Eviews 件的主显示窗口将显示相应 期85 3所View I Frocs I Objects阳化|tch|呂toi~e|lUeteGem~|S2豳fflffl回giTiupdlre sidTorkfile ：SHUISHDU-(c:\ev±evs3\shu±shou.vf1)|""|~|"-Range:19851998Filter:DefaultEq:None Sample:19851998y图3Eviews 工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象（Object ），分别为c （系数向量）和residAnnual ( ）在起始栏和终止栏的工差）。
它们当前的取值分别是0和NA（空值）。
可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。
第五章虚拟变量-第八章虚拟变量
29
第5章习题
一、单项选择题 1、如果一个回归模型中不包含截距项，对一个具
有m个特征的质的因素需要引入的虚拟变量的个 数为： A、m B、m-1 C、m-2 D、m+1
30
2、设个人消费函数Yi=c0+c1Xi+ui中，消费支出Y不仅与收 入X有关，而且与消费者的性别、年龄构成有关，年龄构 成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费倾向 不变，则考虑上述因素的影响，该函数引入虚拟变量的个 数为：
山米与白鹤
贝特西.贝尔斯
第五章虚拟变量-第八章虚拟变量
问题的提出
1、计量经济学模型，需要经常考虑属性因素 的影响。例如，职业、战争与和平、繁荣与 萧条、文化程度、灾害、季节 2、属性因素往往很难直接度量它们的大小。 只能给出它们的“Yes—D=1”或”No—D=0”、 或者它们的程度或等级。 3、为了反映属性因素和提高模型的精度， 必须将属性因素“量化”。通过构造0-1型 的人工变量来量化属性因素。
Y= b0 + b1 x +e
17
三、截距与斜率同时变动 模型
D=1 异常时期 D=0 正常时期 设定模型 Y=b0+ b1x+ b2D + b3Dx +e 异常时期模型：（截距与斜率均不同） Y= (b0 + b2) + （b1 +b3） x +e 反常时期模型：（截距与斜率均不同） Y= b0 + b1 x +e
Yt 0 1Xt t
以t* 1979年为转折期，并设1979年的国民收入为 X*t ，并引入虚拟变量：
Dt
1,t t* 0,t t*
计量经济学第九章虚拟变量
虚拟变量的类型
季节虚拟变量
用于反映季节变动对经济活动的影响。
政策虚拟变量
用于反映某项政策实施前后对经济活 动的不同影响。
地区虚拟变量
用于反映不同地区之间经济活动的差 异。
行业虚拟变量
用于反映不同行业之间经济活动的差 异。
虚拟变量的引入原因
解决遗漏变量问题
01
当某些重要变量无法直接观测或获取时，可以通过引入虚拟变
在模型中引入虚拟变量与解释变量的交互项，通过 改变斜率的值来反映不同组别之间的差异。
斜率变动模型的应用
适用于研究不同组别之间在某一解释变量上 的边际效应差异，如不同教育水平对收入的 影响等。
含有多个虚拟变量的模型
含有多个虚拟变量的模型的定义
当模型中引入多个虚拟变量时，称为含有多个虚拟变量的模型。
含有多个虚拟变量的模型的设定
VS
使用计算变量功能
可以使用SPSS的计算变量功能手动创建虚 拟变量。在数据视图中，点击“转换”菜 单下的“计算变量”选项。在弹出的对话 框中，输入虚拟变量的名称和标签，并在 计算表达式中输入相应的逻辑表达式。例 如，对于分类变量`industry`，可以使用如 下表达式生成虚拟变量
SPSS中实现虚拟变量的方法
截距变动模型的设
定
在模型中引入虚拟变量，通过改 变截距项的值来反映不同组别之 间的差异。
截距变动模型的应
用
适用于研究不同组别之间在某一 解释变量上的平均差异，如不同 性别、不同地区等。
斜率变动模型
斜率变动模型的定义
当虚拟变量不仅影响模型的截距项，还影响 解释变量的斜率时，称为斜率变动模型。
斜率变动模型的设定
通过比较政策虚拟变量的系数，可以分析 出政策变动对市场需求的影响程度。
0-1变量的作用
例题:用匈牙利法求最优解
10 0 13 9 7 0 8 4
22 5 8 17 0 每行减去各行最小元 12 16 5 5 15 7 0 19 2 8 17 0 每列减去各列最小元 7 11 0 0 10 2 3
3 6 9 2 9 0 4 5 0 6 9 2 1 5 7 1 6 5 6 4 7 10 3 每行减去最小元 5 4 2 1 1 7 6 2 4 6 3 6 7 0 1 5 0 4 5 5 1 4 7 0 同样对列变换 4 3 1 0 4 0 2 4
4.6(6),乙完成两项时
0 0 1 17 3 0 0 1 17 3 19 14 1 0 4 18 13 0 0 3 19 14 1 0 4 18 13 0 0 3 7 0 0 13 0 7 0 0 13 0 1 15 8 0 3 0 14 7 0 2 ( 0) 0 0 0 0 ( 0) , min z 131 0 0 ( 0) 0 0 0 ( 0) 0 (0) 0
4.5如何从五人中选四人参赛
37.7 43.4 33.3 29.2 29.2 0 0 32.9 38.8 37 33.1 42.2 34.7 28.5 38.9 30.4 26.4 29.6 28.5 26.4 29.6 28.5 0 35.4 4.8 41.8 10.3 32.6 4.8 31.1 2.8 2. 8 31.1 0 0 0 0 0 4.1 2.5 9.1 1.6 8.7 10.4 1.9 5.1 3.2 2.1 4.7 3.2 2.1 4.7 5. 9
浙大中控DCS图形化编程常用功能及示例讲解
目录1.半浮点数SFLOAT (2)2.图形化编程可建立的变量及应用范围 (2)3.位号成员一览表 (2)4.系统变量一览表 (3)5.单回路成员一览表 (3)6.流量累计中间变量的定义方法 (4)7.常规控制回路的设置 (5)8.自定义回路的设置 (7)9.顺控图功能和应用 (8)10.ST语言的应用 (10)11.半浮点数在基本运算中的应用 (12)12.报警模块的使用 (13)13.流量累积和清零的使用 (13)14.阀门开关停控制功能块编程 (13)15.双通道脉冲输出电机控制模块的编程 (17)16.二位式脉冲输出阀门控制功能块 (19)17. 二位式电平信号输出阀门控制功能块 (20)18.站间通讯的编程 (22)19.用ST语言编写三选一功能块 (23)20.ST语言在TEXTCODE功能块中的应用 (25)21.顺控程序应用示例一 (26)22.顺控程序应用示例二 (30)23.流程图中命令按钮的语法应用 (34)24.使用精灵管理制作弹出式流程图 (35)1.半浮点数SFLOAT：半浮点数占2个字节，有16位：第1位为符号位，为0表示正数，1表示负数第2到4位为3位整数位，最大可表示十进制数7第5到16位为12位长度的小数所以半浮点数据类型能表示的数据范围为-7.9997~+7.9997。
在DCS中模拟量数据的表示是经过经过无因次化的百分数来表示的，也就是用0-1来表示模拟量的量程。
例如某液位量程为0-100%，若液位为40%，那么浮点数表示为0.4；若液位为100%，那么浮点数表示为1.0。
2.图形化编程可建立的变量及应用范围——组态中定义的变量作用范围：整个组态项目，包括图形化编程，操作组态，SC语言程序——全局变量作用范围：整个图形化编程，包括各个程序段落——私有变量作用范围：只在本段落使用——输入输出变量作用范围：在本控制主机下所有段落使用3.位号成员一览表将手自动开关置为ON AI.SwAuto = ON 对MPV手动置值 AI.MPV = 0.5开关量数值强制给定方法：将手自动开关置为ON DI.MAN = ON对MVAL手动置值 DI.MVAL = 14.系统变量一览表0重新开始计数。
10、变量的作用域和存储类型
10、变量的作⽤域和存储类型1、变量的定义 变量定义：在程序运⾏过程中其值可以更改的格式：<存储类型> <数据类型> <变量名> = <初始值>；2、变量的作⽤域 变量的作⽤域定义：程序中可以访问⼀个指⽰符的⼀个或多个区域，即变量出现的有效区域，决定了程序的那些部分通过变量名来访问变量。
⼀个变量根据其作⽤域的范围可以分为函数原型作⽤域、局部变量和全局变量。
2.1、函数原型参数作⽤域 函数原型中的参数的作⽤域始于‘（’，终于‘）’。
2.2、局部变量 （1）、在函数内部定义的变量称为局部变量。
（2）、局部变量仅能被定义该变量的函数使⽤，其他函数是⽤不了的。
局部变量仅存在于该变量的执⾏代码块中，即局部变量在进⼊模块时⽣成（压⼊栈堆），在退出模块时消亡（弹出堆栈），定义局部变量的最常见的代码块是函数。
（3）、当全局变量和局部变量同名时，在局部范围内全局变量被屏蔽，不再起作⽤，或者说变量的使⽤遵守就近原则，如果在当前作⽤域中存在同名变量，就不会向更⼤的作⽤域中去寻找变量。
（4）、可以在不同的函数中使⽤相同的变量名，他们表⽰不同的数据，分配不同的内存，互不⼲扰，也不会发⽣混淆。
（5）、局部变量的定义和声明可以不加区分。
（6）、在{}内定义的变量只在{}内起作⽤。
2.3、全局变量 （1）、全局变量贯穿整个程序，它的作⽤域为源⽂件，可被源⽂件中的任何⼀个函数使⽤。
（2）、全局变量的定义和全局变量的声明并不是⼀回事，全局变量定义必须在所有函数之外，且只能定义⼀次，⼀般定义形式如下： 全局变量的定义格式：<数据类型> <变量名，变量名…..> 全局变量的声明出现在要使⽤该变量的各个函数内。
全局变量的声明格式：<extern> <数据类型> <变量名，变量名…….> （3）、全局变量在定义时就已分配了内存单元，并且可做初始赋值。
虚拟变量在金融和经济中的作用
虚拟变量在金融和经济中的作用摘要在现代经济计量分析中，利用模型进行回归分析是应用比较广泛的一种数量分析技术。
一般回归分析中变量都是定量变量，这是因为模拟回归需要样本数据。
但实际中有时模型仅考虑定量变量是不够的。
因为经济现象不仅受一些定量因素的影响，还可能受到一些定性因素的影响。
比如，不同时期的不同政策、战争、自然灾害等非常时期，人的不同性别、文化程度、婚姻状况等。
如果某一应变量的确存在这种定性影响，那么仅用定量变量对被解释变量进行解释显然是不够的，利用虚拟变量技术可以解决此类问题。
所谓虚拟变量技术就是把定性变量虚拟化，并把它作为解释变量或者是自变量纳入回归模型的一种方法。
在这里，定性变量就是虚拟化的变量，即虚拟变量。
一般可根据定性因素的二分特性进行人工赋值，即0和1，其中“1”表示具备某种属性或受到某种因素影响，而“0”则表示不受某种因素影响或不具备某种属性。
定性变量虚拟化后就可以纳入回归模型，从而进行模拟分析或预测。
一．虚拟变量模型的性质与方法1. 为了区分两个类别，只引入一个虚拟变量Di。
一般规则是：如果一个定性变量有m个属性值，则仅引入m-1个虚拟变量。
2. 虚拟变量0,1值的分配可以是任意的，但解释模型时一定注意1,0是怎样分配的。
3. 被分配0的类别或级别通常被用于比较的基础。
4. 虚拟变量的系数可以称为级差截距系数，表明取值1的类别截距项与基底类的截距项的差距虚拟的通常使用方法是，对一些通常表明“品质”或“属性”是否存在的属性变量，将其量化，给其赋值为“1”或“0”来表示虚拟变量出现某种属性和未出现某种属性。
设某个回归模型含有p个数量变量和一个品质变量,该品质变量可以有k+1个(k≥1)水平,据此,可建立以下回归模型:其中x i,p+1 ,…x i,p+k为k个引入的虚拟变量，并且需要拟合的回归方程为通常情况下,该方程能较好地通过线性性检验,弥补仅用数量变量拟合的不足。
二．虚拟变量的其他使用方法除此之外，虚拟变量也有一些其他的使用方法，例如将虚拟变量出现某种属性赋值为任意常数“a”,未出现某种属性赋值为“0”,并验证这种赋值方式,所得到的参数估计值是赋值“1”或“0”时的1/a,预测结果相一致。
组态王数据类型
数据类型：只对I/O类型的变量起作用，定义变量对应的寄存器的数据类型，共有9种数据类型供用户使用，这9种数据类型分别是：BIT：1位；范围是：0或1BYTE：8位，1个字节；范围是：0---255SHORT: 2个字节；范围是：-32768---32767USHORT：16位，2个字节；范围是：0---65535BCD：16位，2个字节；范围是：0---9999LONG：32位，4个字节；范围是：-2147483648——2147483647 LONGBCD：32位，4个字节；范围是：0---4294967295FLOAT：32位，4个字节；范围是：10e-38---10e38，有效位7位STRING：128个字符长度1．内存离散变量、I/O离散变量类似一般程序设计语言中的布尔( BOOL)变量，只有0、1两种取值，用于表示一些开关量。
2．内存实型变量、I/O实型变量类似一般程序设计语言中的浮点型变量，用于表示浮点数据，取值范围为10E-38~10E +38，有效值为7位。
3．内存整数变量、I/O整数变量类似一般程序设计语言中的有符号长整数型变量，用于表示带符号的整型数据，取值范围为-2 147 483 648～2 147 483 647。
4．内存字符串型变量、I/O字符串型变量类似一般程序设计语言中的字符串变量，可用于记录一些有特定含义的字符串，如名称、密码等，该类型变量可以进行比较运算和赋值运算。
特殊变量类型有报警窗口变量、报警组变量、历史趋势曲线变量、时间变量四种。
这几种特殊类型的变量正是体现了“组态王”系统面向工控软件、自动生成人机接口的特色。
下面是有关变量基本属性的说明。
变量名：惟一标识一个应用程序中数据变量的名字，同一应用程序中的数据变量不能重名，数据变量名区分大小写，最长不能超过32个字符。
用鼠标单击编辑框的任何位置进入编辑状态，工程人员此时可以输入变量名字，变量名可以是汉字或英文名字，第一个字符不能是数字。
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例题:用匈牙利法求最优解
10 0 13 9 7 0 8 4
22 5 8 17 0 每行减去各行最小元 12 16 5 5 15 7 0 19 2 8 17 0 每列减去各列最小元 7 11 0 0 10 2 3
4.6(b)有一人完成两项,其他人一项
25 39 39 34 24 29 31 42 37 0 4 6 17 12 38 26 20 33 19 18 6 0 13 38 26 20 33 19 18 6 0 13 27 28 40 32 7 0 1 13 5 1 19 12 0 12 42 36 23 45 0 4 5 17 7 0 0 1 17 3 19 18 5 0 8 19 14 1 0 4 19 18 5 0 8 19 14 1 0 4 7 0 0 13 0 7 0 0 13 0 1 19 12 0 7 1 15 8 0 3
4.5如何从五人中选四人参赛
37.7 43.4 33.3 29.2 29.2 0 0 32.9 38.8 37 33.1 42.2 34.7 28.5 38.9 30.4 26.4 29.6 28.5 26.4 29.6 28.5 0 35.4 4.8 41.8 10.3 32.6 4.8 31.1 2.8 2. 8 31.1 0 0 0 0 0 4.1 2.5 9.1 1.6 8.7 10.4 1.9 5.1 3.2 2.1 4.7 3.2 2.1 4.7 5. 9
4.6(6),乙完成两项时
0 0 1 17 3 0 0 1 17 3 19 14 1 0 4 18 13 0 0 3 19 14 1 0 4 18 13 0 0 3 7 0 0 13 0 7 0 0 13 0 1 15 8 0 3 0 14 7 0 2 ( 0) 0 0 0 0 ( 0) , min z 131 0 0 ( 0) 0 0 0 ( 0) 0 (0) 0
0 ( 0) 0 0 ( 0) , min z 127.8 0 ( 0) 0 0 ( 0) 0 0 ( 0 )
4.6(a)E必须完成，其余4项任选3项
当选择A、B、D时
25 39 34 24 0 13 7 1 29 42 37 0 4 6 12 0 4 6 38 20 33 19 17 0 13 13 12 0 27 40 32 7 0 13 5 7 0 13 1 19 0 12 1 18 0 42 23 45 4 6 7 0 (0) 12 0 8 (0) , min z 105 0 13 0 0 (0) 18 0 7 (0) 7 8 0 7
j 1
n
y j 0, 当x j 0时 0 x j My j , 其中 y j 0或y j 1 y j 1, 当x j 0时匈牙利法Fra bibliotek
1.匈牙利法是对求最小问题且人数与工作相等 及效率非负指派问题的求解方法。1955年库恩 提出的，他引用数学家康尼格的“0元素定理” 2.基本原理： （1）价值系数矩阵C=(cij)的任意行或列的元 素同时加（或减）同一常数最优方案不变。 （2）若C中位于不同行不同列的0元素共有m 个（1≤m≤n）则覆盖所有0的直线最少恰有m 条。
（3）若价值系数矩阵C是n阶的，位于不同行 不同列的0元素有n个，则只要在这些0的位置 上xij取值1，其余位置取值0，则这个方案最优。
匈牙利法步骤
1.价值系数矩阵C每行减去这行的最小元素 2.价值系数矩阵C每列减去这列的最小元素 3.用最少的直线覆盖这些0，当直线数等于C的 阶数n时停止计算，否则继续 4.未被覆盖元素减去最小的k（未被覆盖元素 中的最小的） 5.直线交叉处加上k 6.用最少直线覆盖0，恰好是n条时，选n个不 同行不同列的n个0，相应xij=1，其余取0，得 到最优方案
3 6 9 2 9 0 4 5 0 6 9 2 1 5 7 1 6 5 6 4 7 10 3 每行减去最小元 5 4 2 1 1 7 6 2 4 6 3 6 7 0 1 5 0 4 5 5 1 4 7 0 同样对列变换 4 3 1 0 4 0 2 4
匈牙利法的完整化
当系数矩阵经过变换后非同行非同列0个数不 足n个时，继续以下步骤： 1。找出未被划线元素中的最小元素值k，将未 被划线元素减去k，同时在直线交叉处加上k 2。用最少的直线覆盖全部的0，若恰好有n条 直线，则已经找到最优解。 否则重复以上操作知道找出n条直线覆盖0
4.4用匈牙利法求最优解
7 0 0 5 (0) 0 4 4 5 (0) 1 4 6 0 确定最优解 (0) 4 3 0 0 (0) 4 0 1 4 (0) 最优解是x11 1, x 22 1, x35 1, x 44 1, x53 1, min z 11
0-1变量的作用
1.表示m个约束条件中k个起作用
1, 第i个不起作用 yi 0，第i个起作用
n aij x j bi Myi , M是无穷大量 j 1 y1 y2 ym m k
2.表示常数中的某一个
aij x j bi yi j 1 i 1 y1 y2 yr 1
2 7 ( 0) 9 7 0 ( 0) 8 8 7 1 ( 0) 7 0 ( 0) 2
确定最优解的方法-圈0法
当n较大时，且矩阵中有不少于n个0，直观确 定n个非同行非同列0有困难，可以用圈0法： 1。从有0行（或列）0的个数最少的开始圈0 表示为⊙，同行的其他0表示为φ 2。直到找出n个非同行非同列的0为止 若有不同的n个非同行非同列0，说明最优解不 惟一
n r
3.表示两组条件中的一组
1, 第i组不起作用 yi 0，第i组起作用 例如，x1 4, 则x2 1, 否则x1 4, 则x2 3 x1 4 My1 x 1 My 2 1 x1 4 My2 x 3 My 2 2 y1 y2 1
4.表示固定费用函数
设x j 为产品j的数量，其生产函数 K j c j x j , x j 0 C j (x j ) 0, x j 0 目标是使得生产费用最 少 min z C j ( x j )
j 1 n
用0 - 1变量表示： min z (c j x j Ky j )