网络信息计量学理论与实证研究(张洋著)思维导图

思维导图在初中历史教学中的应用研究

思维导图在初中历史教学中的应用研究目录一、内容简述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (5)1.4 研究方法与思路 (6)二、思维导图概述 (7)2.1 思维导图的定义与特点 (8)2.2 思维导图的主要类型与应用领域 (9)2.3 思维导图在教育领域的潜力与价值 (10)三、初中历史教学现状分析 (11)3.1 初中历史教学的现状 (13)3.2 历史教学中存在的问题 (13)3.3 对历史教学改革的呼唤 (15)四、思维导图在初中历史教学中的具体应用 (16)4.1 思维导图在课堂教学中的应用 (17)4.2 思维导图在课后复习中的应用 (18)4.3 思维导图在历史知识整合中的应用 (20)4.4 思维导图在培养学生历史思维能力中的应用 (21)五、思维导图在初中历史教学中应用的成效与挑战 (22)5.1 应用成效 (24)5.2 面临的挑战 (25)5.3 案例分析 (26)六、结论与建议 (28)6.1 研究结论 (29)6.2 对初中历史教学的建议 (30)6.3 对未来研究的展望 (31)一、内容简述随着教育理念和技术的不断发展，思维导图作为一种有效的思维工具，在初中历史教学中发挥着越来越重要的作用。

本文旨在探讨思维导图在初中历史教学中的应用及其效果。

思维导图是一种以图形化方式组织和表达思想的结构化工具，它通过节点、连线、颜色等元素帮助学习者建立知识之间的联系，从而促进深层次的理解和记忆。

在初中历史教学中，思维导图的应用可以帮助学生更好地理解历史事件、人物和概念，提高历史思维能力和学习兴趣。

思维导图可以帮助学生形成清晰的历史脉络，在教学过程中，教师可以通过思维导图引导学生梳理历史事件的时间顺序、因果关系和影响，使学生更加直观地了解历史的逻辑和发展规律。

学生也可以利用思维导图回顾和总结所学知识，加深对历史知识的理解和记忆。

思维导图能够激发学生的学习兴趣和创造力，通过自主绘制思维导图，学生可以充分发挥自己的想象力和创造力，将历史知识以图形化的形式呈现出来。

人工智能之知识图谱

图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

网络信息计量学-文档资料

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2.2 网络信息计量学研究的发展趋势
存在问题实证研究多于和先于理论研究网络信息计量学研究对象具有不确定性、实验结果的不可重复性。网上引用与被引用关系变得十分复杂。
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发展趋势
1.信息计量的可操作性与有效性将消除和缓解网络时代信息无序带来的知识积累与利用间的矛盾激化，使各学科的社会功能得以实现。
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（三）基本状况：
基于实证和应用的研究较多，而对理论方法的研究较少，相关的理论和方法在许多方面至今仍然没有成熟。基于某一方面和专题的研究较多，而从整体上进行综合分析的较少，缺乏系统的研究。基于一般性的问题介绍较多，而对某一方面的深入研究较少，目前还缺少具有普遍规律意义的认识。
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第十四章信息计量学的新发展 ---网络信息计量学
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网络信息计量学概述网络信息计量学的产生与发展网络信息计量学的研究方法网络信息计量学的应用案例
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1 .网络信息计量学概述
网络信息计量学的概念网络信息计量学的研究意义网络信息计量学的研究对象和内容网络信息计量学的主要特征
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（5）可视化方法
信息可视化技术是帮助人们表现数据或蕴含信息的手段，目的是辅助人们得出某种结论性观点。
其特点主要有：①交互性、②多维性、 ③可视性。
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（6）数据挖掘法
数据挖掘是从数据集合中自动发现隐含的、有意义的知识，进而预测未来可能发生的行为的一种方法。
功能主要有：①预测趋势和行为、②关联分析、③聚类、④概念描述、⑤偏差检测。
意义之二：有助于网络资源的开发利用。
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计量经济学知识点网络结构图

1. 期望值E （Y ）记为 E(Y)=+…+=2. Y 的方差记为Var(Y)=E[] 标准差记为Var(Y)== E[]=2.1 随机变量和概率分布2.2期望值、均值和方差 1. 简单随机抽样独立同分布（i,i,d ）2. 样本均值的抽样分布：由于是随机的故它有概率分布，称为的抽样分布E(Var()=std.dev()==(标准差)2.5随机抽样和样本均值的分布 1. 正态分布简记N(),当=0，为标准正态分布正态分布的计算（Y ）=）（=）（Y）==1-）（=）二维正态分布：若X 和Y 服从协方差为的二维正态分布，且a,b 为常数ax+by 服从分布N(a +b ,(2)卡方分布：是m 个独立标准正态随机变量平方和服从的分布，分布依赖于m 称为卡方分布的自由度记(3)学生t 分布：定义标准正态随机变量与和它独立自由度为m 的卡方随机变量除以自由度m 的平方根之比的分布2.4正态分布、卡方分布、学生t 分布和F 分布 2.3二维随机变量 1. 联合概率分布（X=x,Y=y ）边缘概率分布）=给定X 时Y 的条件分布：（Y=y|X=x ） 2. 给定X 时Y 的条件分布期望E(Y|X=x)=（Y=|X=x ）3. 期望的迭代原则 E(Y)=）(期望值×权重)=E(Y)=E[E(Y|X)]4. 条件方差：Var(Y|X=x)=（Y=|X=x ）5. 独立性：（Y=|X=x ）=（Y=）6. 协方差：Cov(X,Y)==E[(X-]=二、概率论的复习概念：结果、概率、样本空间、事件、累积概率分布、累积分布函数（c.d.f ）、累积分布、贝努力分布、概率密度函数（p.d.f ）2.6抽样分布的大样本近似1. 精确分布：我们称精确描述的抽样分布为的精确分布或有限样本分布2. 近似分布：近似的方法是样本容量较大时抽样分布的近似分布。

常称抽样分布的这种大样本近似分布为渐近分布（n时非常精确）三、统计学复习3.1总体均值的估计3.2有关总体均值的假设检验1.原假设;统计假设检验的出发点是确定要检验的假设2.备择假设：假设检验中需要利用数据比较原假设和另一具假设最一般的备择假设为E（Y）称为双边备择假设3．显著性概率P值=||-|] P值较大时，观测到的与原假设相符，但当P值较小时则不相符4.样本方差：=为样本标准差（=）的标准误=为的标准误记为SE()或5.P值（还可）= |||]=2|）=2|）6.t统计量或t比t==表示实际计算得到的t统计量值P值=2|）7.当P值小于5%时拒绝原假设当| 1.96时拒绝几个概念：第显著水平、临界值、拒绝域、接受域、水平、势显著水平越小，临界值就越大，且原假设错误时要拒绝原假设就越困难8.单边备的择假设：:E(Y)P值=（Z）=1-）3.3总体均值的置信区间1.置信集：指定概率包含真实总体均值的取值集合，它是一个区间被称为置信区间1.估计量同估计值的概念及区别：估计量是一个随机变量，估计值为非随机数2.无偏性：的一个估计量E()=则称估计量无偏的一个无偏估计量3.一致性：当样本容量增大时，小区间内（概率为1与一致，即，则是的一个一致估计量4.有效性：令是的另一个估计量且与都无偏，又Var()Var(则称比有效5.：（1）是的另一个估计量，即3.4 不同总体的均值比较1.两均值之差的假设检验：-=--，（）+（）t=(比较两均值的t统计量)3.5基于试验数据的因果效应的均值之差的估计因果效应（也称处理效应）：具体地，处理水平x对Y的因果效应为条件期望之差，即E(Y|X=x)-E(Y|X=0)3.6样本容量较小时使用t统计量（nt ===(t服从自由度为n-1的学生t分布3.7散点图，样本协方差和样本相关系样本相关系数==Corr(4.1线性回归模型四、一元线性回归模型4.2线性回归模型的系数估计1.线性回归模型的函数估计：预测误差平方和为斜率和截距的OLS估计量===-=+=-4.3拟合优度1.假设一：给定时的条件分布均值为零（其它素与X无关）2.假设二：（）i=1,2,3,…,n独立同分布4.4最小二乘假设4.5OLS估计量的抽样分布1.若最小二乘假设成立，则在大样本下，和服从联合正态抽样分布的大样本正态分布为N(,)其中方差大样本正态分布为N(,) 其中=,其中=1-(一般形式：=++(Y为因变量X为自变量或回归变量)+为总体回归线或总体回归函数1.和回归标准误差衡量了OLS回归线拟合数据的效果，是指可由解释（或预测）的样本方差的比例其中ESS=TSS=残差平方差或SSR为OLS残差的平方和SSR=TSS=ESS+SSR (一般小于1大于0) (=)2.回归标准误（SER）是回归误差的标准估计量SER=其中==5.1 某个回哪系数的假设检验五、一元线性回归5.2 回归系数的置信区间1.的95%的置信区间=[ 1.96SE(5.3 X为二值变量时的回归1.二值变量也叫指示变量或虚拟变量2.以为回归变量总体回归模型为：=++OLS估计量视为两组抽样的的样本均值之差是有现实意义的=+ D =0.035 SER=18.75.4 同方差和异方差1.定义：如果对任意i=1,2,3…,n,给定时的条件分布的方差Var(=x)是常数且不依赖于x时，误差项是同方差，否则，误差项为异方差（1）OLS估计量仍然是无偏、一致的和近似正态分布的（不管是同方差还是异方差）（2）最小二乘假设成立且误差同方差，则在和所有线性估计量中是有效并且无偏的5.5普通最小二乘理论基础若三个最小二乘假设成立且误差同方差，则OLS估计量是最佳线性条件无偏估计量（的Gauss-Markov定理），不同于OLS的回归估计量：（1）加权最小二乘估计量（2）最小绝对变差估计量1的双边假设：::（1）计算的标准误SE(: SE(==(2)计算t统计量t=(3)计算P值：P=||-|]=Pr(|Z||)=2|)5.6样本容量较小时，t统计量在回归中的运用同方差正态回归假设：三个最小二乘假设，误差同方差以及误差服从正态分布，在同方差正态回归假设条件下，OLS估计量服从正态分布且同方差运用t统计量服从学生t分布6.1遗漏变量偏差六、多元线性回归6.2多元回归模型总体回归线:E(++6.3 多元回归的OLS估计量OLS估计量是使预测误差平方和6.4多元回归的拟合优度1.回归标准误SER=其中==2. 3.调整=6.5多元回归的最小二乘假设4.假设一：给定时的条件分布均值为零5.假设二：（）i=1,2,3,…,n独立同分布(i,d,d)1.定义：若回归变量与回归中漏掉的并①对因变量起部分决定作用的②某个变量相关，则OLS估计量有遗漏变量偏差遗漏变量偏差公式+(corr(,)=6.6多元回归中OLS估计量的分布如果最小二乘假设成立，则OLS估计量在大样本下服从联合正态分6.7多重共线性1.通常，如果有G个二元变量且每个观测属于且只可能属于其中一类，又若回归中包含了截距项，且所有G个二元变量都为回归变量，回归会因完全多重共线性问题而失败，我们称这种情形为虚拟变量陷阱。

张洋-网络信息计量学与科学评价__2015课件

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3.3.3 研究方法(I)
一．布拉德福定律方法
1. 将227个样本网站的“相关网页数量”这一检索数据，按照递减顺序进行等级排序。 2. 使用图像分析法检验样本网站的“相关网页数量”是否符合布拉德福分布。
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3.3.3 研究方法(II)
布拉德福分散曲线
R(n) B 外围区
C 相关区核心区 0 lgn
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2 网络时代的科学评价
2.3 “网络信息计量学”与“科学评价”
从学科基础来看，网络信息计量学自然地继承了“三计学”在科学评价中的特殊地位。从产生背景来看，网络时代的科学评价对定量研究方法提出了新的迫切的要求。
从功能作用来看，网络信息计量学方法将成为网络环境下科学评价的重要手段。
网络信息资源评价既是新时期科学评价的重要内容，也是重要手段。既包括“针对网络信息资源的评价”，也包括 “利用网络信息资源进行科学评价”。
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2 网络时代的科学评价
2.3 “网络信息计量学”与“科学评价”
“网络信息计量学”与“网络信息资源” 关系密切
网络信息计量学的研究对象: 网络特征信息网络拓扑信息网络文献信息
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1 从“三计学”到网络信息计量学
1.1 “三计学”简介
“三计学” ：文献计量学（Bibliometrics）科学计量学（Scientometrics）信息计量学（Informetrics）
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1 从“三计学”到网络信息计量学
1.1 “三计学”简介 “三计学”的相互关系：
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3.2 学术环境
学术期刊：
JOURNAL of INFORMETRICS、SCIENTOMETRICS 等；

1技术路线图FigureTech...

摘要改革开放以来，我国保险业一直保持强劲的发展势头，是国民经济发展最快的行业之一，已经成为社会主义市场经济不可或缺的重要组成部分，我国保险市场也成为全球最具活力的保险市场之一。

根据国际经验，保险业快速发展时期也是问题集中暴露的时期，现阶段，我国保险业有效需求不足，缺乏服务创新和高素质人才，区域发展失衡的结构性矛盾也愈来愈突出。

2011年，国际国内经济金融环境复杂，货币市场和资本市场波动较大，债市供求失衡，收益难以提升，股指跌幅位居全球首位，对投资收益造成严重影响，总体来看，无论国外市场还是国内市场，保险资金运用的压力和风险都在加大，监管部门也面临新的问题和挑战。

①本文在参阅了大量有关保险业发展的文献的基础上，从理论上阐述了我国保险业发展的非经济影响因素，并选取2002—2011年全国30个省市的面板数据，采用固定效应模型对GDP、城乡居民存款储蓄年底余额、人均可支配收入与总保费收入的关系进行回归分析，结果表明：人均可支配收入、城乡居民存款储蓄余额、GDP均和总保费收入存在正相关关系，且人均可支配收入对总保费收入的贡献度最大，城乡居民储蓄存款年底余额次之，GDP对保费收入的贡献度最小。

然后从保险业的发展规模、保险业的发展程度和保险业的发展速度三方面比较东中西三大区域的保险业发展情况，选取2011年全国30个省市的8项指标构建评价体系，运用SPSS软件进行主成分分析和聚类分析，根据保险业发展水平的高低把30个省市划分为4类，结果表明：影响保险业发展水平的主要因素是其动力因子；保险业发展水平的区域差异明显，整体表现为东部发达、中西部落后。

在理论分析和实证分析的基础上提出促进我国保险业全面协调可持续发展的对策建议。

从保险业自身发展看，应加快信息化建设，实施人才兴业战略，完善再保险服务体系等。

从区域视角看，东部地区应凭借资金优势积极培育核心技术，推动产品服务创新；中西部应加快经济发展，积极开发特色险种使其潜在的保险资源优势转化为现实的竞争优势；此外，区域保险一体化是区域经济一体化对保险业发展的新要求。

《网络信息计量学》课件

CHAPTER 02
网络信息计量学的基本原理
信息计量学的理论基础
01
信息计量学定义
信息计量学是一门研究信息的度量、传递和利用规律的科学，它利用数
学、统计学和逻辑推理的方法对信息进行定量和定性分析。
02
信息计量学的研究对象
信息计量学的研究对象包括信息源、信息载体、信息传播和信息利用等
方面，它关注信息的产生、传递、利用和影响等方面的规律和特点。
现状
目前，网络信息计量学的研究已经取得了丰硕的成果，不仅在学术界得到了广泛的认可和应用，也在实际生活中发挥了重要的作用。例如，在网络信息检索、网络舆情监测、网络用户行为分析等方面，网络信息计量学的理论和方法都得到了广泛的应用。同时，随着大数据和人工智能等技术的不断发展，网络信息计量学的研究和应用也面临着新的机遇和挑战。
网络信息计量学的应用领域
搜索引擎优化
网络信息计量学在搜索引擎优化中有着重要的应用，通过对网页的质量和相关性进行评估，可以提高网页的排名和点击率。
网络舆情监测
网络舆情监测是网络信息计量学的另一个重要应用领域，通过对网络舆情的监测和分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和意见，为政府和企业提供决策支持。
范围
网络信息计量学的研究范围涵盖了互联网、万维网、内部网、局域网等各种类型的网络信息资源，以及各种类型的网络信息用户和服务商。
发展历程与现状
发展历程
网络信息计量学的发展历程可以追溯到20世纪90年代初，随着互联网的兴起和普及，越来越多的学者开始关注网络信息资源的计量和分析。经过几十年的发展，网络信息计量学已经成为一个相对成熟的学科领域。
特点
网络信息计量学具有跨学科性、客观性、实证性和可重复性等特点，它综合运用数学、统计学、计算机科学、信息管理、图书馆学等多个学科的理论和方法，对网络信息资源进行科学分析和评价。

思维导图

交叉连接表示不同知识领域概念之间的相互关系层级结构是概念的展现方式，一般情况下，是一般、最概括的概念置于概念图的最上层，从属的概念安排在下面。某一领城的知识还可以考虑通过超级链接提供相关的文献资料和背景知识。
概念構圖的功用
在課程設計上的應用: 給予每一階段課程不同廣度的變化，使課程設計能適應不同學生的能力，進而達到個別化的學習效果。且在課程設計上使用概念構圖較有助於讀者的學習和回憶提取。
1. 引导比较、分析、综合的例子
2. 支持问题解决
3. 作为创作工具
4 作为交流协作的工具--提供协作交流作为一种交流协作的工具：支持头脑风暴，让各种知识元素在头脑中构建起知识网络，在进行集体讨论或者独立思考时，头脑中的网络节点通过链接触发各个相关的知识点，从而发表独创性的见解；也可以利用图形、图表等创建一种形象化的表现形式，用以交流复杂的观点。
General / How To: /ACES100/Mind/CMap.html - Offers general background information, as well as useful discussion of different types of concept maps. /databases/ERIC_Digests/ed407938.html - General information. http://www.coun.uvic.ca/learn/program/hndouts/map_ho.html - General information. /faculty/cmap.htm - General information, useful discussion of how to create concept maps. /mindmaps.html - "Improving Note Taking with Concept Maps." Software: - Most commonly used concept-mapping software. Site also contains information about theory, and instruction on mapping methods (see, for example, /inspclass.html). - Alternate concept-mapping software.

基于文献计量的科学知识图谱发展研究

收稿日期:2009-05-16 修回日期:2009-07-23作者简介:任红娟(1979-),女,博士研究生,研究方向为情报分析、文献计量和战略情报;张志强(1964-),男,教授,博士生导师,研究方向为战略情报、地球科学、生态经济学。

基于文献计量的科学知识图谱发展研究The Evolution of Mapping Knowledge Domains Based on the Bibliometrical Method任红娟1,2 张志强1(1.中国科学院国家科学图书馆兰州分馆兰州 730000;2.中国科学院研究生院北京 100090)摘要利用文献计量方法综合研究科学知识图谱领域发展状况的研究相对比较少的问题,从构建种子数据集,并利用一级引用在进行数据集扩展的基础上,采用作者共被引和共词分析方法对科学知识图谱研究领域的知识结构进行了划分,并利用逐年演化的高频词共现关系分析了该领域的演化趋势和研究重点,从定量和定性结合的角度对科学知识图谱研究领域进行了全面的描述。

关键词作者共被引共词分析科学知识图谱中图分类号 G310 文献标识码 A 文章编号 1002-1965(2009)12-0086-050 引言科学知识图谱[1],是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。

它利用一定的方式把抽象数据映射在2D 或3D 的图形中,从宏观、中观、微观各个层面来揭示一个领域或者学科、主题发展的概貌,使得人们能够从各个角度全面地审视一个学科的结构和研究热点、重点等信息。

由于图形展示方式,非常符合人的认知习惯,而且比起文本信息,人的大脑能够处理更多的图形信息,因此科学知识图谱的方法越来越受到各个领域研究者的关注。

虽然自文献计量学出现以来就有了科学知识图谱发展的雏形[2-4],但其真正的发展是在20世纪90年代末。

信息计量学课件04_第2章之文献信息增长规律

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2.5.2 分级滑动指数模型 (I)
每篇文献对科学进步所做的贡献都具有
相同的价值吗？

“在计数时，存在一个根本性的问题，即把《物理学评论》与《布加勒斯特制革者协会年报》都当作具有同等重要意义的一个期刊计量单位……。” （Price，《巴比伦以来的科学》,1961）

“根据科学工作者发表论文的多寡来评价他们的劳动效率，给我们带来了很大的害处，科学工作者们都致力于尽可能多地发表文章，结果导致在科技文献中充斥着为数不少水平不高甚至质量低劣的文章。”（Burnal）
文献的基础之上。
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2.5.2 分级滑动指数模型 (IX)
局限性：
①
“分级滑动指数模型”只有在文献量足够大的时候才成立。

必须满足F(t) ≥ 5504。
②
“分级滑动指数模型”不符合“量纲一致”的原则。必须以最小单位（“篇”、“册”等）为计量单位。
③
缺乏客观的文献等级划分方法，因此，难以用具体的数据来证实“分级滑动指数模型”的正确性。
率”是随着时间t的增加或文献总量N的增大而减小的。
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2.6文献信息增长机理的分析
2.6.1 文献信息数量增长的原因 2.6.2 文献信息增长规律的解释
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2.6.1文献信息数量增长的原因(I)
科学知识量的急剧增长是科学文献激增的主要
原因
其他原因：社会、教育、材料和加工技术等因素

d为文献总数(λ =1)的翻倍时间，(λ=1, ¾, ½,¼ )

例题：设某一学科文献量的年增长率为10% ，请计算各级别(λ=1, ¾, ½,¼ )文献数量的翻倍时间。

λ=1 (全部文献)：6.93(年) λ＝¾ (有意义的文献)： 9.24(年) λ＝½ (重要的文献)： 13.86(年) λ＝¼(非常重要的文献)： 27.72(年)

XXXX_第1章绪论(经济计量学的特征及研究范围)

计量经济学
北京信息科技大学经济管理学院
⑷ 课堂资料下载邮箱：jiliang20112013@ 密码： jl123456 内容：教材电子版、补充资料、课件、课后习题答案、复习要点等。
(5)答疑时间：每周二、周四上午10：00-12：00，每周三上午10：00-12:00
计量经济学
参考书：《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社，2000年7月《 Basic Econometrics》,Damodar N. Gujarrati，2001 《计量经济学—方法与应用》，李子奈，清华大学出版社，1992年《高等计量经济学》，李子奈、叶阿忠，清华大学出版社，2000年《计量经济学—理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出版社，1988 年
北京信息科技大学经济管理学院
(6) 课程内容提纲及学时安排（总课时：48学时，课堂教学32学时，上机16学时）前言绪论（2学时）第一部分线性回归模型（16学时）第二部分实践中的回归分析（14学时）
计量经济学
北京信息科技大学经济管理学院
(7) 课程成绩作业、出勤、实验环节：30% 期末考核： 70% 考试方式：闭卷考试
计量经济学
北京信息科技大学经济管理学院
0.1《计量经济学》教学大纲
⒈ 课程计量经济学课号：2025B016 学时：总课时：48学时，课内学时：32学时，实验教学：Eviews7.0统计软件实验16 学时，从第10周开始（周三下午1点到4点）课程性质：教育部规定核心课程
计量经济学
北京信息科技大学经济管理学院
一、计量经济学
△ 经济学的一个分支学科 ○1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics ○ 1930年成立世界计量经济学会 ○ 1933年创刊《Econometrica》 ○ 20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张 ○ 20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的发展