第4章(3)受限数据模型
数据库系统概论知识点
第一章：绪论数据库〔DB〕：长期存储在计算机、有组织、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有娇小的冗余度、交稿的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
数据库管理系统〔DBMS〕：位于用户和操作系统间的数据管理系统的一层数据管理软件。
用途：科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。
包括数据定义功能，数据组织、存储和管理，数据操纵功能，数据库的事物管理和运行管理，数据库的建立和维护功能，其他功能。
数据库系统〔DBS〕：在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库。
数据库管理系统〔及其开发工具〕、应用系统、数据库管理员构成。
目的：存储信息并支持用户检索和更新所需的信息。
数据库系统的特点：数据构造化；数据的共享性高，冗余度低，易扩大；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。
概念模型实体，客观存在并可相互区别的事物称为实体。
属性，实体所具有的*一特性称为属性。
码，唯一标识实体的属性集称为码。
域，是一组具有一样数据类型的值的集合。
实体型，具有一样属性的实体必然具有的共同的特征和性质。
实体集，同一类型实体的集合称为实体集。
联系两个实体型之间的联系一对一联系；一对多联系；多对多联系关系模型关系，元组，属性，码，域，分量，关系模型关系数据模型的操纵与完整性约束关系数据模型的操作主要包括查询，插入，删除和更新数据。
这些操作必须满足关系完整性约束条件。
关系的完整性约束条件包括三大类：实体完整性，参照完整性和用户定义的完整性。
数据库系统三级模式构造外模式，模式，模式模式：〔逻辑模式〕数据库中全体数据的逻辑构造和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
一个数据库只有一个模式。
模式的地位：是数据库系统模式构造的中间层，与数据的物理存储细节和硬件环境无关，与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。
模式定义的容：数据的逻辑构造〔数据项的名字、类型、取值围等〕，数据之间的联系，数据有关的平安性、完整性要求外模式：〔子模式/用户模式〕数据库用户〔包括应用程序员和最终用户〕能够看见和使用的局部数据库和逻辑构造和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与*一应用有关的系统的逻辑表示。
第4章 完整性约束 V1.2
DATABASE@UESTC学以致用电子科技大学计算机学院胡旺scuhuwang@ 2011年3月29日星期二《数据库原理及应用》第4章完整性约束DATABASE@UESTC学以致用Click to add Title 1数据库完整性概述Click to add Title 2完整性约束的分类Click to add Title 2完整性约束的定义3Click to add Title 1完整性约束的修改4Click to add Title 1*完整性约束的验证5Click to add Title 1*数据库产品的完整性支持4DATABASE@UESTC学以致用完整性约束是加在数据库模式上的一个具体条件，它规定什么样的数据能够存储到数据库系统中。
例如：学生的年龄必须是整数，取值范围为14--29；学生的性别只能是“男”或“女”；学生的学号一定是唯一的；学生所在的系必须是学校开设的系；DATABASE@UESTC学以致用数据完整性和安全性是两个不同概念数据的完整性是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，防止错误数据的输入和输出所造成的无效操作和错误结果。
数据的安全性是防止非法用户的非法操作所造成的对数据库的恶意破坏。
DATABASE@UESTC学以致用完整性约束条件定义机制完整性约束条件：数据模型的组成部分，约束数据库中数据的语义 DBMS应提供定义数据库完整性约束条件，并把它们作为模式的一部分存入数据库中完整性检查机制检查用户发出的操作请求是否违背了完整性约束条件违约反应如果发现用户的操作请求使数据违背了完整性约束条件，则采取一定的动作来保证数据的完整性DATABASE@UESTC学以致用按照完整性约束条件作用的对象分：类型约束属性约束关系变量约束数据库约束按照完整性约束条件声明时的位置分：列级约束表级约束两种状态静态: 对静态对象的约束是反映数据库状态合理性的约束动态: 对动态对象的约束是反映数据库状态变迁的约束，新旧值之间满足的约束DATABASE@UESTC学以致用Primary Key约束：实体完整性规则？列级约束CREATE TABLE RecipeMaster{Rno VARCHAR(10) PRIMARY KEY ,DGno VARCHAR（10），Rdatetime DATETIME}表级约束：单属性主键CREATE TABLE Medicine{Mno VARCHAR(10),Mname VARCHAR(50) NOT NULL,Mprice DECIMAL(18,2) NOT NULL,Munit VARCHAR(10),Mtype VARCHAR(10),PRIMARY KEY(Mno)}DATABASE@UESTC学以致用表级约束：多属性组合主键CREATE TABLE RecipeDetail{Rno VARCHAR(10),Mno VARCHAR(10) NOT NULL,Mamount DECIMAL(18,0),PRIMARY KEY(Rno,Mno)}UNIQUE约束定义和PRIMARY KEY约束定义不能在同一属性上PRIMARY KEY子句中的每个属性的取值都必须是NOT NULLDATABASE@UESTC学以致用列级约束CREATE TABLE Dept{DeptNo VARCHAR(10) PRIMARY KEY,DeptName VARCHAR(50) UNIQUE ,ParentDeptNo VARCHAR(10),Manager VARCHAR(10)}索引对象约束CREATE UNIQUE INDEX deptname_index ON dept(DeptName) UNIQUE与Primary Key在一个关系中，PRIMARY KEY只有一个，而UNIQUE可以声明多个 PRIMARY KEY要求属性取值不能为NULL，而UNIQUE允许属性取空值，允许多个空值同时存在在定义了UNIQUE，PRIMARY KEY 约束的属性上建立索引是十分必要的，它可以使约束的检查执行起来更有效DATABASE@UESTC 学以致用列级约束CREATE TABLE Diagnosis{DGno VARCHAR(10) PRIMARY KEY,Pno VARCHAR(10) NOT NULL ,Dno VARCHAR(10) NOT NULL ,Symptom VARCHAR(100),Diagnosis VARCHAR(100),DGtime DATETIME,Rfee DECIMAL(18,2) NOT NULL}域对象约束CREATE DOMAIN fee DECIMAL(18,2) NOT NULL ;DATABASE@UESTC学以致用表级约束CREATE TABLE Doctor{Dno VARCHAR(10),Dname VARCHAR(50) NOT NULL,Dsex VARCHAR(2),Dage INT,Ddeptno VARCHAR(10),Dlevel VARCHAR(50),Dsalary DECIMAL(18,2),PRIMARY KEY(Dno),CHECK( Dsex IN (‘男’, ‘女’)),CHECK( Dage > 0 AND Dage <60)}DATABASE@UESTC学以致用域对象约束CREATE DOMAIN rfee DECIMAL(18,2)CONSTRAINT rfee_test CHECK(VALUE >0）SQL条件约束CREATE TABLE RecipeDetail{Rno VARCHAR(10),Mno VARCHAR(10) NOT NULL,Mamount DECIMAL(18,0),PRIMARY KEY(Rno,Mno),CHECK (Mno IN (SELECT Mno FROM medicine))}上述CHECK语句实际上是定义了一个参照完整性约束一般而言，由于Check条件中允许出现包含其他关系的子查询，Check条件可能变得更复杂，也更难检测。
计量经济学+重点
计量经济学+重点形式（3）计量经济学与经济统计学经济统计学：涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表计量经济学：运用数据验证结论3、进行经济计量的分析步骤（P2-P3）（1）建立一个理论假说（2）收集数据（3）设定数学模型（4）设立统计或经济计量模型（5）估计经济计量模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验（7）检验源自模型的假设（8）利用模型进行预测4、用于实证分析的三类数据（P3-P4）（1）时间序列数据：按时间跨度收集到的（定性数据、定量数据）；（2）截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合；（3）合并数据：包括时间序列数据和截面数据。
（一类特殊的合并数据—面板数据（纵向数据、微观面板数据）：同一个横截面单位的跨期调查数据）第二章线性回归的基本思想：双变量模型1、回归分析（P18）用于研究一个变量（称为被解释变量或应变量）与另一个或多个变量（称为解释变量或自变量）之间的关系2、回归分析的目的（P18-P19）（1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；（2）检验（建立在经济理论基础上的）假设；（3）根据样本外自变量的取值，预测应变量的均值；（4）可同时进行上述各项分析。
3、总体回归函数（PRF）（P19-P22）（1）概念：反映了被解释变量的均值同一个或多个解释变量之间的关系（2）表达式：）①确定/非随机总体回归函数：E（Y|Xi=B1+B2XiB1：截距；B2：斜率从总体上表明了单个Y同解释变量和随机干扰项之间的关系②随机/统计总体回归函数：Yi =B1+B2Xi+μiμi：随机扰动项（随机误差项、噪声）B1+B2Xi：系统/确定性部分μi：非系统/随机部分4、随机误差项（P22）（1）定义：代表了与被解释变量Y有关但未被纳入模型变量的影响。
每一个随机误差项对于Y 的影响是非常小的，且是随机的。
随机误差项的均值为0（2）性质①误差项代表了未纳入模型变量的影响；②反映人类行为的内在随机性；③代表了度量误差；④反映了模型的次要因素，使得模型描述尽可能简单。
《数据库系统概论》第四版
《数据库系统概论》第四版第四章：1.什么是数据库的安全性？答：数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。
2.数据库安全性和计算机系统的安全性有什么关系？答：安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。
只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。
系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。
数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括操作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。
3.试述可信计算机系统评测标准的情况，试述TDI / TCSEC 标准的基本内容。
答：各个国家在计算机安全技术方面都建立了一套可信标准。
目前各国引用或制定的一系列安全标准中，最重要的是美国国防部（DoD ）正式颁布的《 DoD 可信计算机系统评估标准》（伽sted Co 哪uter system Evaluation criteria ，简称TcsEc ，又称桔皮书）。
（TDI / TCSEC 标准是将TcsEc 扩展到数据库管理系统，即《可信计算机系统评估标准关于可信数据库系统的解释》（Tmsted Database Interpretation 简称TDI , 又称紫皮书）。
在TDI 中定义了数据库管理系统的设计与实现中需满足和用以进行安全性级别评估的标准。
TDI 与TcsEc 一样，从安全策略、责任、保证和文档四个方面来描述安全性级别划分的指标。
每个方面又细分为若干项。
4.试述TcsEC ( TDI ）将系统安全级别划分为4 组7 个等级的基本内容。
答：这些安全级别之间具有一种偏序向下兼容的关系，即较高安全性级别提供的安全保护包含较低级别的所有保护要求，同时提供更多或更完善的保护能力。
各个等级的基本内容为：D 级D 级是最低级别。
一切不符合更高标准的系统，统统归于D 组。
Cl 级只提供了非常初级的自主安全保护。
能够实现对用户和数据的分离，进行自主存取控制（DAC ) ，保护或限制用户权限的传播。
数据模型基本概念及建模方法论
崔大强 技术经理
NCR(中国)有限公司数据仓库事业部
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
2
什么是数据模型？
以数学的方式对现实事物的一种抽象表达,„ 特征： 内容：描述了数据、及其之间的关系 形式：反映了数据的组织与管理形式
设计人员：业务人员、IT人员
设计目标
设计蓝图，指导整个数据仓库系统的建设 业务语言，业务人员与技术人员沟通的手段和方法 业务视图，独立于数据库技术实现
设计内容：实体、关系和属性 建模方法：3NF的设计方法 后续工作：物理数据模型的输入
7
物理数据模型
Physical Data Model（PDM）物理数据模型
解
决 方 案 集 成
使用工具：
ERWin
交付项目：
物理数据模型（PDM） 《物理数据模型说明书》 《数据库描述语言DDL》
33
物理数据模型命名规范
序号 主题
1 PARTY 2 OFFER
缩写
PAR OFR
中文
参与人 产品策划
3 FINANCE
4 LOCATION 5 ADVERTISEMENT 6 EVENT 7 NETWORK 8 REFERENCE CODE
31
Step 5: 确认模型 (2)
1. 通过回答以下问题，持续地对模型的范围进行验证: • • 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么？ 这一模型组件驱动的业务需求是什么？
2. 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等，进行验证 3. 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题！ 4. 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时，停止对模型进行优化
受限因变量模型
用计量经济模型反映选择行为
行为主体从事的每项活动都可以看作是一种选择； 行为主体有其偏好； 人们的行为有其规则； 在经济分析中，通常认为选择基于效用最大化标准。 研究中需要考虑：
行为理论基础 计量经济学模型方法
模型设定 统计理论和数据 估计方法
应用分析
行为假定
就可以选择的活动而言，行为主体的偏好具有传递 性和完备性。 每项选择都有其相应的效用水平Uijt 每个行为主体都试图获得最大效用，当Ui1t > Ui2t 时， 行为主体会选择第一项活动。 然而我们无法观测效用本身，我们只有通过观察行 为主体做出的选来揭示其偏好
LR = -2(Lr– Lur )~ c2q 如果未受约束似然值与受约束似然值相等，说明模型效果差，未通过 检验；相反，如果未约束似然值远大于约束似然值，说明所设自变 量通过检验，模型总体效果较好。它对应于线性模型中的F值。
拟合优度
对于线性概率模型，可以直接用得到R2来判断拟合优度； Probit 模型和Logit模型没有R2，因而需要利用其他方法来反 映拟合优度。 一种方法是利用对数似然值计算伪R2（pseudo R2）或 McFadden R2，该值也被称作似然值比值指数，定义为1 – Lur/Lr
必要时给出选项 得到估计结果
用EVIEWS估计有限因变量模型
得到结果后可以在VIEW子菜单下调用：
Coefficient tests各种对系数的统计检验 Residual tests对残差的统计检验 Expectation-Prediction Table 可以得到正确和错 误推断的比例 Goodness-of-Fit Tests检验拟合优劣
得到的参数不会相同 但分析结论不会有大的差别 因而通常基于模型的统计表现和经验来决定取舍
湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
第二章2.4 以下是某城市10个市场苹果需求（Y ）和价格（X ）的数据： Y 99 91 70 79 60 55 70 101 81 67X 22 24 23 26 27 24 25 2322 26 （1）计算22, , yx xy ∑∑∑。
（2）假设12Y X u ββ=++，计算系数的OLS 估计量12ˆˆ,ββ。
（3）做出散点图和样本回归线（利用统计软件）。
（4）估计苹果在本均值点(,)X Y 的需求弹性（Y X Y X Y X X Y∆∆∆÷=⋅∆）。
答：（1）(2224232627242523+22+26)1024.2X =+++++++= (999170796055701018167)/1077.3Y =+++++++++=22y ()470.89+187.69+53.29+2.89+299.29+497.29+53.29+561.69+13. 69+106.09=2246.1Y Y =-=∑∑22() 4.840.04 1.44 3.247.840.040.64 1.44 4.84 3.2427.6x X X =-=+++++++++=∑∑ ()()47.74 2.748.76 3.0648.44 4.46 5.8428.448.1418.54143.6xy X X Y Y =--=--++-+----=-∑∑（2）22143.6ˆ== 5.20327.6i i i x y x β-=-∑∑ 12ˆˆ=77.3 6.3824.2=203.2126Y X ββ=-- （3）散点图和样本回归线如下图所示：50607080901001102122232425262728X Y（4）224.25.203 1.6377.3Y X Y X X Y X X Y Y β∆∆∆÷=⋅=-⨯=-⨯=-∆ 2.5 DATA1-1给出了中国2011年各省市GDP （Y ）和投资（X ）的数据。
B1级强制访问控制数据模型的研究和应用
摘要数据模型是数据库系统的核心和基础，建立一个安全数据模型，对设计、开发高安全级系统而言是至关重要的。
其中强制访问控制是安全数据模型中最重要的部分，是系统安全等级能否达到Ｂｌ级的重要决定因素。
本文提出了一种具有强制访问控制的多级安全关系数据模型。
该模型参照了许多经典多级安全数据模型的“数据借用（ｄａｔａ—ｂｏｒｒｏｗ）”和“基于数据的语义（ｄａｔａ—ｂａｓｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｓ）”的思想，并在此基础上重新定义了数据完整性，有效地解决了多级安全数据库中由多实例产生的语义模糊问题。
按照“下读上写”的安全策略重新定义了ＳＯＬ的四种标准数据操作语句，并根据上写的要求新定义了ＵＰＬＥＶＥＬ语句，并证明了其正确性。
最后，采用视图法实现多级关系与单级关系之间的映射，通过将多级关系分解为传统的单级关系，使得对多级关系的操作分鳃为传统的单级关系操作，简化了安全控制的实现。
在具体实现方面，依照上述模型的具体实现算法，不仅实现了单级关系与多级关系之间的转换，而且实现了数据库数据项级的强制访问控制。
通过身份认证、角色访问控制、强制访问控制和审计四个模块实现了具有数据项级的强制访问控制安全数据库的安全子系统，从而实现了Ｂ１级安全数据库的安全功能。
关键词：安全数据模型Ｂｌ级强制访问控制数据完整性数据正确性数据操作第１ＩＩ页ＡｂｓｉｒａｃｔＤａｔａｍｏｄｅｌ１ＳｔｈｅｃｏｒｅａｎｄｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍＥｓｔ曲ｌｉｓｈｉｎｇａｓｅｃｕｒｅｄａｔａｍｏｄｅｌｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｄｅｓｉｇｎｉｎｇａｎｄｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇａｈｉｇｈ—ｓｅｃｕｒｅ—ｌｅｖｅｌｓｙｓｔｅｍ．ＭａｎｄａｔｏｒｙＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌｆ凇Ｃ１ｉＳｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｓｅｃｕｒｅｄａｔａｍｏｄｅｌａｎｄｉＳａｆａｔａｌｆａｃｔｏｒｗｈｉｃｈｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｗｈｅｔｈｅｒａｓｅｃｕｒｅｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｒｅａｃｈＢ１ｌｅｖｅｌ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｐｒｏｖｉｄｅｓａｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａｍｏｄｅｌｗｉｔｈＭＡＣＴｈｉｓｍｏｄｅｌｃｏｎｓｕｌｔｅｄｔｈｅｔｗｏｃｏｎｅｅＤｔｓｏｆ“ｄａｔａ－ｂ０１Ｔｏｗ”ａｎｄ“ｄａｔａ－ｂａｓｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｓ”ｔｈａｔａｒｅｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｃｌａｓｓｉｃａｌｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａｍｏｄｅｌｓＳＯａｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅａｍｂｉｇｕｉｔｙｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｄａｔａｉｎｔｅｇｒｉｔｙｉｓｒｅｄｅｆｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｃｅｓｓｒｕｌｅｓｏｆ“ｄｏｗｎｗａｒｄｒｅａｄａｎｄｕｐｗａｒｄｗｒｉｔｅ”，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｒｅｄｅｆｉｎｅｓｔｈｅｆｏｕｒｄａｔａｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｅｎｔｅｎｃｅｓ．ＴｈｅａｕｔｈｏｒｒｅｄｅｆｉｎｅｓｔｈｅＵＰＬＥＶＥＬｓｅｎｔｅｎｃｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｕｐｗａｒｄｗｒｉｔｉｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔａｎｄｐｒｏｖｅｓｉｔｓｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓ．Ａｔ１ａｓｔ，ｔｈｅｍａｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｉｎｇｌｅｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｉＳｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｖｉｅｗｍｅｔｈｏｄ．Ｂｙｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｉｎｇｔｈｅｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｎｇｌｅｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎ，ｔｈｅｍｕｌｆｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎ１Ｓｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｅｄｉｎｔｏｓｉｎｇｌｅ１ｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｅｃｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌｉＳｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍｏｄｅｌｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅ．ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅ．１ｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅＭａｎｄａｔｏｒｙＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒ０１ｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．Ｗｉｔｈｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓ（ＩｄｅｎｔｉｔｙＡｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ，Ｒｏｌｅ－ＢａｓｅｄＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ（ＲＢＡｃｌ，ＭａｎｄａｔｏｒｙＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ（ＭＡＣ）ａｎｄＡｕｄｉｔ）ｔｈｅｓｅｃｕｒｅｓｕｂ—ｓｙｓｔｅｍｏｆｓｅｃｕｒｅｄａｔａｂａｓｅｗｉｔｈｍａｎｄａｔｏｒｙａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｉｓｒｅａｌｉｚｅｄａｎｄＢｌ１ｅｖｅｌｓｅｃｕｒｅｄａｔａｂａｓｅｉｓｒｅａｌｉｚｅｄＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａｍｏｄｅｌ，ＢＩｌｅｖｅｌ，ｍａｎｄａｔｏｒｙａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ，ｄａｔａｉｎｔｅｒｇｒｉｔｙ，ｄａｔａｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓ，ｄａｔａｏｐｅｒａｔｉｏｎ第１ｖ页Ｂ１级强制访问控制数据模型的研究和麻用第一章引言§１．１数据库安全需求目前信息己成为推动社会进步和发展的重大资源，而大量的信息存储在计算机系统的数据库中，其中有大量的内容涉及到军事、政治、文化、经济部门的机密情报和资料，如果没有可信可靠的安全数据库管理系统对这些信息的存取、加工进行有效而安全的管理，则机密信息的泄露或被破坏所造成的损失是难以估量的。
数据结构知识点总结归纳整理
第1章绪论1.1 数据结构的基本概念数据元是数据的基本单位，一个数据元素可由若干个数据项完成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。
例如，学生记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等数据项组成。
数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上一组操作的总称。
•原子类型：其值不可再分的数据类型•结构类型：其值可以再分解为若干成分（分量）的数据类型•抽象数据类型：抽象数据组织和与之相关的操作抽象数据类型（ADT）是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
通常用（数据对象、数据关系、基本操作集）这样的三元组来表示。
#关键词：数据，数据元素，数据对象，数据类型，数据结构数据结构的三要素：1.逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据，独立于计算机。
分为线性结构和非线性结构，线性表、栈、队列属于线性结构，树、图、集合属于非线性结构。
2.存储结构是指数据结构在计算机中的表示（又称映像），也称物理结构，包括数据元素的表示和关系的表示，依赖于计算机语言，分为顺序存储（随机存取）、链式存储（无碎片）、索引存储（检索速度快）、散列存储（检索、增加、删除快）。
3.数据的运算：包括运算的定义和实现。
运算的定义是针对逻辑结构的，指出运算的功能；运算的实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。
1.2 算法和算法评价算法是对特定问题求解步骤的一种描述，有五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。
一个算法有零个或多个的输入，有一个或多个的输出。
时间复杂度是指该语句在算法中被重复执行的次数，不仅依赖于问题的规模n，也取决于待输入数据的性质。
一般指最坏情况下的时间复杂度。
空间复杂度定义为该算法所耗费的存储空间。
算法原地工作是指算法所需辅助空间是常量，即O(1)。
第2章线性表2.1 线性表的定义和基本操作线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。
第3章数据结构基本类型3.3操作受限的线性表——队列-高中教学同步《信息技术-数据与数据结构》(教案
编程实践：请实现一个循环队列，包含入队（enqueue）、出队（dequeue）、判断队列是否为空（is_empty）等基本操作。你可以使用Python语言进行编程，并编写相应的测试用例来验证你的实现。
理论思考：
思考并解释为什么队列的“先进先出”特性在现实生活中有广泛的应用。
假设你是一家大型超市的经理，你需要设计一个顾客结账排队系统。请说明你会如何利用队列的原理来设计一个既高效又公平的排队系统。
队列的应用：
结合日常生活中的排队场景，解释队列原理的实际应用，如银行取号系统、医院挂号系统等。
强调队列在处理具有“先来先服务”特性问题时的有效性，以及如何通过队列来优化服务流程。
教学难点
循环队列的实现与理解：
理解循环队列如何通过循环使用数组空间来避免“假溢出”现象。
掌握如何根据队列的头部和尾部指针判断队列的空和满状态。
完成后与同学交流并分享自己的解题思路和经验。
通过编程练习巩固所学知识，提高学生的编程能力和解决实际问题的能力。
鼓励学生互相交流和讨论，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
课堂小结
作业布置
课堂小结
本节课我们深入学习了数据结构中的队列（Queue）这一重要概念。首先，通过日常生活中排队的例子，我们直观地理解了队列的基本特点——先进先出（FIFO），即新加入的元素总是排在队尾，而需要处理的元素总是从队头开始。
准备课后作业：设计一些与队列相关的课后作业，如编写顺序队列和链式队列的实现代码、分析队列在实际问题中的应用等，以巩固学生的学习效果。
教学媒体
教材或讲义：
提供了队列的基本概念、特征、实现方式以及应用实例的文字描述。
包含了队列的抽象数据类型定义、队列的存储结构（顺序队列、循环队列、链队列）等核心知识点的详细解释。
SPSS带您轻松发现数据之美(山东联盟)知到章节答案智慧树2023年山东工商学院
SPSS带您轻松发现数据之美（山东联盟）知到章节测试答案智慧树2023年最新山东工商学院第一章测试1.SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。
参考答案:斯坦福大学2.（）的功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
参考答案:结果输出窗口3.数据编辑窗口的主要功能有（）参考答案:录入编辑和管理待分析的数据4.（）是SPSS为用户提供的基本运行方式。
参考答案:其余三项都是5.（）文件格式是SPSS独有的。
一般无法通过Word、Excel等其他软件打开。
参考答案:sav6.SPSS软件的常用窗口主要有（）参考答案:语句窗口;输出窗口 ;数据编辑窗口 ;图形编辑窗口7.数据编辑窗口叙述正确的是（）参考答案:数据编辑区行向为观测，左侧为系统自动观测号;数据编辑区列向为变量，顶端显示变量名称8.数据视图用于（）参考答案:样本数据的查看;样本数据的录入;样本数据的修改9.可用于变量属性的输入和修改的窗口是（）参考答案:变量视图10.SPSS数据编辑窗口由（）组成。
参考答案:窗口主菜单 ;工具栏 ;数据编辑区;系统状态显示区第二章测试1.下列变量名称是合法命名的是（）参考答案:a0012.SPSS21中变量类型有（）参考答案:数值型;字符型;受限数值型;日期型3.SPSS中标签的含义正确的是（）参考答案:变量标签是对变量名称的解释;变量值标签是对变量取值含义的解释4.下列哪些情况有可能需要在SPSS变量属性中定义缺失值？（）参考答案:月收入变量中，收入中位数为6500元，而最大值为10万元。
;性别变量中，0、1分别表示男、女。
但数据中出现了数字3、6、9 ;学生成绩变量中，某些同学的成绩超过了满分100分5.下列哪些变量适合定义成定类型变量（名义）？（）参考答案:性别;职业6.下列哪些变量适合定义成定序型变量（序号）？（）参考答案:教师专业技术职称;产品质量等级7.下列哪些变量适合定义成定距型变量（度量）？（）参考答案:考试成绩（百分制）;大米销售量8.在SPSS中导入固定分隔符格式文本，要求文本数据（）参考答案:不同变量数值之间以相同符号隔开;相同变量数值不必排列在相同列下9.在SPSS中导入固定列宽格式文本，要求文本数据（）参考答案:相同变量数值排列在相同列下;文本文件中不一定有变量名称10.需要利用“添加ODBC数据源”功能导入到SPSS的数据文件是（）参考答案:数据库文件第三章测试1.在同一数据文件中，将变量A的属性复制给变量B，需要用到的菜单是（）参考答案:【数据】→【定义变量属性】2.将数据文件A的所有变量属性复制给数据文件B，需要用到的菜单是（）参考答案:【数据】→【复制数据属性】3.某个SPSS数据文件中存储了100家上市公司1-12月的月财务报表数据（1200个个案，每个企业有1-12月12个个案），利用（）菜单功能可以最快地只保留6月份的财务数据。
chapter受限因变量模型
第1章 受限因变量模型这一章讨论响应变量仅仅被部分观测到的情况。
引入被部分观测到的潜在随机变量y *，y *的实际观测变量为y i 。
引入二元指示变量D i ，如果a i < y *<b i ，D i = 1；否则，D i = 0。
即D i 表示变量y *是否可以被观测得到。
（a i , b i ）称为观测区间。
如果对于D i = 1 和D i = 0都有实际观测数据，当D i = 1时，潜在变量与实际观测变量相等，当D i = 0时，实际观测变量同样有取值，但不等于潜在变量，这时称数据被归并（censored ），即小于a i 的数据被归并为a i ，而大于b i 的数据被归并为b i 。
用数学符号表示为：****,,,i i ii i i i i i i ia y a y y a yb b y b ⎧ <⎪= ≤≤⎨⎪ >⎩如果如果如果。
（1）如果只有当D i = 1时实际观测变量y i 才有观测数据，即：当D i = 1时，潜在变量与实际观测变量相等，而当D i = 0时，y i 没有观测值，这时称数据被截断（truncated ），即小于a i 的数据和大于a i 的数据被截断了。
因此截断数据与归并数据的区别在于，对于观测区间外的数据，归并数据将将其都归并为一点，而截断数据没有观测值。
将潜在随机变量y *的基本模型设定为：*i i i y v μσ=+。
（2）其中?i 为位置参数，?为刻度参数；v i 为独立于x i 的连续随机扰动项，均值为0，方差为1，其分布函数、密度函数分别为F 、f 。
在这些假定条件下，y i *的均值为?i ，方差为?2，分布函数为*()i iy F μσ-，概率密度函数为*()/i iy f μσσ-（证明请参见附录1）。
a i < y i * < b i 等价于i ii ii i i a b c v d μμσσ--=<<=，那么y i *被观测到的概率为：*Pr()Pr(1)()()i i i i i i a y b D F d F c <<===- （3）下面对截断数据模型和归并数据模型分别进行介绍1.1 截断数据模型如果样本数据是从总体的一部分抽取得到，我们把这类数据称为截断数据。
数据结构严蔚敏(全部章节814张PPT)-(课件)
② 线性结构：结构中的数据元素之间存在一对一的 关系。
③ 树型结构：结构中的数据元素之间存在一对多的 关系。
④ 图状结构或网状结构：结构中的数据元素之间存 在多对多的关系。
图1-3 四类基本结构图
1.1.3 数据结构的形式定义
数据结构的形式定义是一个二元组： Data-Structure=(D，S)
计算机求解问题的一般步骤
编写解决实际问题的程序的一般过程：
– 如何用数据形式描述问题?—即由问题抽象出一个 适当的数学模型; – 问题所涉及的数据量大小及数据之间的关系; – 如何在计算机中存储数据及体现数据之间的关系? – 处理问题时需要对数据作何种运算? – 所编写的程序的性能是否良好? 上面所列举的问题基本上由数据结构这门课程来回答。
其中：D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集。 例2：设数据逻辑结构B=（K，R）
K={k1, k2, …, k9} R={ <k1, k3>，<k1, k8>，<k2, k3>，<k2, k4>，<k2, k5>，<k3, k9>， <k5, k6>，<k8, k9>，<k9, k7>，<k4, k7>，<k4, k6> } 画出这逻辑结构的图示，并确定那些是起点，那些是终点
<基本操作名>(<参数表>) 初始条件： <初始条件描述> 操作结果： <操作结果描述>
– 初始条件：描述操作执行之前数据结构和参数应 满足的条件;若不满足，则操作失败，返回相应的出 错信息。
数据库习题答案(第1-4章)
习题一一、单项选择题1.数据管理技术的发展经历了多个理阶段，其中数据独立性最高的是（ A )阶段。
A）数据库系统 B)文件系统 C）人工管理D）数据项管理2.（ B ）属于信息世界的模型，是现实世界到机器世界的一个中间层次。
A）数据模型 B)概念模型 C）E-R图 D)关系模型3.反映现实世界中实体及实体间联系的信息模型是( D ）.A)关系模型 B）层次模型 C)网状模型 D）E—R模型4.下列条目中，（ C ）是数据模型的要素.Ⅰ.数据管理Ⅱ.数据操作Ⅲ。
数据完整性约束Ⅳ。
数据结构A)Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ B）Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ C)Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ D)Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ5.数据库的概念模型独立于( B ）。
A)E—R图 B)具体的机器和DBMSC）现实世界 D）用户需求6.按所使用的数据模型来分，数据库可分为哪三种模型（ A ）。
A）层次、关系和网状 B）网状、环状和链状C）大型、中型和小型 D)独享、共享和分时7.层次模型不能直接表示实体间的（ C ）。
A）1﹕1关系 B)1:n关系 C）m﹕n关系 D）1﹕1和1：n关系8.在对层次数据库进行操作时，如果删除双亲节点,则相应的子女节点值也被同时删除。
这是由层次模型的（ B )决定的。
A)数据结构 B）完整性约束 C)数据操作 D)缺陷9.下列条目中，（ D ）是数据库应用系统的组成成员。
Ⅰ.操作系统Ⅱ.数据库管理系统Ⅲ。
用户Ⅳ。
数据库管理员Ⅴ。
数据库Ⅵ.应用系统A)仅Ⅱ、Ⅳ和Ⅴ B)仅Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和ⅤC）仅Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ和Ⅴ D)都是10.在数据库中，产生数据不一致性的根本原因是（ C ）。
A）数据存储量过大 B)访问数据的用户数太多C)数据冗余 D）数据类型太复杂11.关系模型的完整性规则不包括( D ）。
A）实体完整性规则 B)参照完整性规则C)用户自定义的完整性规则 D）数据操作性规则12.数据库管理系统中数据操纵语言DML所实现的操作一般包括（ A ）。
A）查询、插入、修改、删除B)排序、授权、删除C)建立、插入、修改、排序D）建立、授权、修改13.关系模型中，一个关键字( C ）。
课件：微观面板数据模型 - logitprobit模型Tobit模型
Yit* i X it it
(8.1) E(Yit | X it ) pit P(Yit 1| X it )
1, Yit 0,
Yit* （0 表示已购买住房） Yit* （0 表示未购买住房）
家庭选择购房（Yit 1）的概率,
1 F (i X it ) Yit E(Yit | X it ) it
财大 面板数据与非参数计量
右删失模型
Yit* i Xit it
Yit
Yit* , cu ,
当Yit* cu时 当Yit* cu时
• 在cu处右归并（删失）
财大 面板数据与非参数计量
左右删失模型
Yit* i Xit it
Yit Ycit*l ,
cu
当Yit* cl时 当cl Yit* cu时
财大 面板数据与非参数计量
Ch8 微观面板数据模型
• Ch8.1 微观面板数据模型及估计 • Ch8.2 模型设定检验 • Ch8.3 案例分析
财大 面板数据与非参数计量
Ch8.3 案例分析
① 面板二元离散选择模型 ② 面板Tobit模型
财大 面板数据与非参数计量
面板二元离散选择模型
财大 面板数据与非参数计量
家庭选择不购房（Yit 0）的概率,
P(Yit 0 | X it , ,i ) P(Yit* 0 | X it , ,i )
P(it i X it | X it , ,i )
F (i X it )
1 F (i X it )
P(Yit 0 | Xit ) 1 P(Yit 1| Xit )
当Yit* cu时
• 在cl处左归并（删失）、cu处右归并
财大 面板数据与非参数计量
受限数据模型
yi
Xi
2
i
X i
1
2 2
( yi
Xi )2
2 4
i i 2 2
n i 1
gi
0
i (a X i ) i (i ) (1 (i ))
• 求解该1阶极值条件，即可以得到模型的参数估计 量。
incom
6778.03 9999.54 6901.42 8399.91 6926.12 7321.98 7674.2 12380.43 7785.04 7259.25 8093.67
cons
5759.210 4948.980 6023.560 8045.340 5666.540 5298.910 5400.240 5330.340 5540.610
• 如何理解后一部分？
为什么要求和？
• 如果样本观测值不是以0为界，而是以某一个数值 a为界，则有
ya y y*
当y * a 当y * a
y* ~ N(, 2 )
估计原理与方法相同。
11123.84
4、例题—城镇居民消费模型 --归并样本数据
cons
11000.00 7867.530 5439.770 5105.380 5419.140 6077.920 5492.100 5015.190 11000.00 6708.580 9712.890
incom
7041.87 6569.23 7643.57 8765.45 6806.35 6657.24 6745.32 6530.48 7173.54
将这组样本看成是在≥4500的条件下随机抽取得到
将这组样本看成是在≥4000的条件下随机抽取得到
智慧农业数据驱动的农田管理模式优化方案
智慧农业数据驱动的农田管理模式优化方案第一章：引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容与方法 (3)第二章：智慧农业概述 (3)2.1 智慧农业的定义与发展 (3)2.2 数据驱动在智慧农业中的应用 (4)2.3 国内外智慧农业发展现状 (4)第三章：农田管理模式现状分析 (5)3.1 传统农田管理模式特点 (5)3.2 农田管理模式的不足与挑战 (5)3.3 农田管理模式优化的必要性 (6)第四章：数据驱动的农田管理模式构建 (6)4.1 数据来源与处理 (6)4.2 数据驱动的农田管理模式框架 (7)4.3 数据驱动的农田管理模式关键技术研究 (7)第五章：农田土壤管理优化 (8)5.1 土壤质量监测与评价 (8)5.2 土壤改良策略 (8)5.3 土壤养分管理优化 (8)第六章：作物种植管理优化 (9)6.1 作物种植结构优化 (9)6.1.1 种植结构调整背景 (9)6.1.2 种植结构优化方法 (9)6.1.3 种植结构优化效果 (9)6.2 作物生长监测与调控 (9)6.2.1 监测与调控技术 (9)6.2.2 调控措施 (10)6.2.3 监测与调控效果 (10)6.3 作物病虫害防治优化 (10)6.3.1 病虫害防治现状 (10)6.3.2 病虫害防治优化策略 (10)6.3.3 病虫害防治优化效果 (11)第七章：农田水资源管理优化 (11)7.1 水资源监测与评价 (11)7.1.1 监测体系构建 (11)7.1.2 评价方法与指标 (11)7.2 农田灌溉制度优化 (12)7.2.1 灌溉制度现状分析 (12)7.2.2 灌溉制度优化措施 (12)7.3 农田水资源利用效率提升 (12)7.3.1 技术措施 (12)7.3.2 管理措施 (12)第八章：农田生态环境管理优化 (12)8.1 生态环境监测与评价 (12)8.2 农田生态环境保护措施 (13)8.3 农田生态环境恢复与治理 (13)第九章：农田信息化管理优化 (14)9.1 农田信息管理系统建设 (14)9.2 农田信息资源整合与共享 (14)9.3 农田信息服务模式优化 (15)第十章：智慧农业数据驱动农田管理模式实施与评价 (15)10.1 实施策略与路径 (15)10.1.1 实施策略 (15)10.1.2 实施路径 (16)10.2 效果评价指标体系 (16)10.3 实施效果分析与评价 (16)10.3.1 实施效果分析 (16)10.3.2 实施效果评价 (17)第一章：引言1.1 研究背景我国农业现代化进程的加速，传统农业生产方式已难以满足现代农业的发展需求。
国开形成性考核02154《数据库应用技术》章节测验(1-9)试题及答案
国开形成性考核《数据库应用技术》章节测验(1-9)试题及答案（课程ID：02154，整套相同，如遇顺序不同，Ctrl+F查找，祝同学们取得优异成绩！）第一章数据库系统概述一、单项选择题题目：1、下列不属于组织层数据模型的是（）。
【A】：网状模型【B】：层次模型【C】：关系模型【D】：概念模型答案：概念模型题目：2、在E/R图中，属性用（）描述。
【A】：圆角矩形【B】：三角形【C】：矩形框【D】：菱形框答案：圆角矩形题目：3、下列属于数据模型三要素的是（）。
【A】：数据库、数据库管理系统和操作系统【B】：数据库、数据库管理系统和应用程序【C】：数据库、数据库管理系统和数据库文件【D】：数据结构、数据操作和数据完整性约束答案：数据结构、数据操作和数据完整性约束题目：4、下列功能中，不属于数据库管理系统功能的是（）。
【A】：数据更新【B】：数据查询【C】：数据库对象定义【D】：数据库文件读写答案：数据库文件读写题目：5、下列关于数据库管理系统的说法，错误的是（）。
【A】：安装数据库管理系统后能够进行数据查询【B】：数据库管理系统提供了数据共享的功能【C】：数据库管理系统是一个系统软件【D】：数据库管理系统不支持多用户同时访问相同数据库答案：数据库管理系统不支持多用户同时访问相同数据库题目：1、关于数据库管理系统的说法，错误的是（）。
【A】：数据库管理系统与操作系统有关，操作系统的类型决定了能够运行的数据库管理系统的类型【B】：数据库管理系统对数据库文件的访问必须经过操作系统才能实现【C】：数据库应用程序可以不经过数据库管理系统而直接读取数据库文件【D】：数据库管理系统对用户隐藏了数据库文件的存放位置和文件名答案：数据库应用程序可以不经过数据库管理系统而直接读取数据库文件题目：2、关于用文件管理数据的说法，错误的是（）。
【A】：用文件管理数据，难以提供应用程序对数据的独立性【B】：当存储数据的文件名发生变化时，必须修改访问数据文件的应用程序【C】：用文件存储数据的方式难以实现数据访问的安全控制【D】：将相关的数据存储在一个文件中，有利于用户对数据进行分类，因此也可以加快用户操作数据的效率答案：将相关的数据存储在一个文件中，有利于用户对数据进行分类，因此也可以加快用户操作数据的效率题目：3、数据库系统的物理独立性是指（）。
大数据挖掘技术练习(习题卷13)
大数据挖掘技术练习(习题卷13)第1部分：单项选择题，共51题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]下列不属于数据仓库设计的三级数据模型的是( )。
A)概念模型B)逻辑模型C)物理模型D)关联模型答案:D解析:2.[单选题]Zookeeper是A)集群协调服务B)分布式应用C)A B都不对D)AB都对答案:D解析:3.[单选题]下面关于聚类分析说法错误的是( )A)一定存在一个最优的分类B)聚类分析是无监督学习C)聚类分析可以用于判断异常值D)聚类分析即 :物以类聚 ,人以群分答案:A解析:4.[单选题]已知x = ([1], [2])，那么执行语句x[0].append(3)后x的值为（）A)([1], [2,3])B)([1], [3], [2])C)([1, 3], [2])D)([1], [2],[3])答案:C解析:5.[单选题]朴素贝叶斯分类中得到条件概率的方法错误的是( )。
A)对于定量属性,将取值离散化变为区间,再当做定性属性处理B)对于定性属性,将转化为定量属性,再计算相应的概率C)对于定量属性,假设变量服从某种概率分布,通过训练数据集估计分布的参数D)对于定性属性,计算某一类别的样本中某种属性取该值的样本所占比例来近似答案:B解析:6.[单选题]考虑值集 {1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是 ( ) ？解析:7.[单选题]用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？A)根据内容检索B)建模描述C)预测建模D)寻找模式和规则答案:A解析:8.[单选题]HTTP协议工作在（）A)物理层B)网络层C)传输层D)应用层答案:D解析:9.[单选题]正则表达式字符集中，（ ）表示单词字符。
A)\dB)\DC)\sD)\w答案:D解析:10.[单选题]Requests库中的get()方法最常用，下面哪个说法正确？A)网络爬虫主要进行信息获取，所以，get()方法最常用。
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§4.6受限被解释变量数据模型
——选择性样本
Model with Limited Dependent Variable ——Selective Samples Model
一、经济生活中的受限被解释变量问题
二、“截断”问题的计量经济学模型
三、“归并”问题的计量经济学模型
The Bank of Sweden Prize in Economic
Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000
"for his development of theory and methods for analyzing selective samples”
James J Heckman
USA
•“Shadow Prices, Market Wages and Labour Supply”,Econometrica42 (4), 1974, P679-694发现并提出“选择性样本”问题。
•“Sample Selection Bias as a Specification Error”,Econometrica47(1), 1979, P153-161
证明了偏误的存在并提出了Heckman两步修正法。
一、经济生活中的受限被解释变量问题
2、“归并”(censoring)问题
•将被解释变量的处于某一范围的样本观测值都用一个相同的值代替。
•经常出现在“检查”、“调查”活动中，因此也称为“检查”(censoring) 问题。
•需求函数模型中用实际消费量作为需求量的观测值，如果存在供给限制，就出现“归并”问题。
•被解释变量观测值存在最高和最低的限制。
例如考试成绩，最高100，最低0，出现“归并”问题。
二、“截断”问题的计量经济学模型
1、思路
•如果一个单方程计量经济学模型，只能从“掐头”或者“去尾”的连续区间随机抽取被解释变量的样本观测值，那么很显然，抽取每一个样本观测值的概率以及抽取一组样本观测值的联合概率，与被解释变量的样本观测值不受限制的情况是不同的。
•如果能够知道在这种情况下抽取一组样本观测值的联合概率函数，那么就可以通过该函数极大化求得模型的参数估计量。
•求解该1阶极值条件，即可以得到模型的参数估计量。
•由于这是一个复杂的非线性问题，需要采用迭代方法求解，例如牛顿法。
4、例题—城镇居民消费模型
--截断样本数据
cons incom cons incom cons incom
5759.210 7041.87 11123.84 13882.62
5064.340 6778.03
4948.980 6569.23 7867.530 10312.91
7356.260 9999.54
6023.560 7643.57 5439.770 7239.06 4914.550 6901.42
8045.340 8765.45 5105.380 7005.03 6069.350 8399.91
5666.540 6806.35 5419.140 7012.9 4941.600 6926.12
6077.920 7240.58 5963.250 7321.98
5298.910 6657.24
5400.240 6745.32 5492.100 7005.17 6082.620 7674.2
5330.340 6530.48
5015.190 6678.9 9636.270 12380.43
5763.500 7785.04
5540.610 7173.54 11040.34 14867.49
6708.580 9262.46 5502.430 7259.25
7118.060 8093.67
9712.890 13179.53
参数由0. 750072
结果与OLS相同似然函数值减小
•由于被解释变量数据的截断问题，使得原模型变换为包含一个非线性项模型。
•如果采用OLS直接估计原模型：
–实际上忽略了一个非线性项；
–忽略了随机误差项实际上的异方差性。
–这就造成参数估计量的偏误，而且如果不了解解释变
量的分布，要估计该偏误的严重性也是很困难的。
如何估计该模型？
–第一步，用probit 模型估计⑵，利用全部样本；利用估计结果，计算λi 。
–第二步，利用选择性样本，将(ρσ1)作为一个待估计参数，估计模型，得到β1的估计。
i
i i i x w μλρσβ++=111
三、“归并”问题的计量经济学模型
1、思路
•以一种简单的情况为例，讨论“归并”问题的计量经济学模型。
即假设被解释变量服从正态分布，其样本观测值以0为界，凡小于0的都归并为0，大于0的则取实际值。
如果y*以表示原始被解释变量，y 以表示归并后的被解释变量，那么则有：
y y y y
y =≤=>000
当当*
*
*
y N *~(,)
μσ2
•单方程线性“归并”问题的计量经济学模型为：
y i i
=′+ΒX i εεσi N ~(,)
02
•如果能够得到y i 的概率密度函数，那么就可以方便地采用最大似然法估计模型，这就是研究这类问题的思路。
•由于该模型是由Tobin 于1958年最早提出的，所以也称为Tobin 模型。
•如果样本观测值不是以0为界，而是以某一个数值a 为界，则有
y a y a y y
y a
=≤=>当当*
*
*
y N *~(,)
μσ2
估计原理与方法相同。
Convergence achieved after 8 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Error z-Statistic Prob.
Std.
306.66610.0835740.9334
0.03689121.013480.0000
Error Distribution
52.229187.5964030.0000
Mean dependent var6427.886
S.D. dependent var 1746.959
Akaike info criterion 14.11425
Schwarz criterion 14.25302
Hannan-Quinn criter.14.15948
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Error z-Statistic Prob.
Std.
264.2754 1.0719980.2837
0.03073924.098520.0000
Error Distribution
49.132447.8738930.0000
Mean dependent var6427.886
S.D. dependent var 1746.959
Akaike info criterion 14.94757
Schwarz criterion 15.08634
Hannan-Quinn criter.14.99281
5、实际模型中的Truncation与Censored
•时间序列样本，不考虑。
•截面上的全部个体作为样本，不考虑Truncation。
•按照抽样理论选取截面上的部分个体作为样本，不考虑Truncation。
•按照特定的规则选取截面上的部分个体作为样本，必须考虑Truncation。
•截面数据作样本，根据样本观测值的经济背景，决定是否考虑Censored。