机器学习第三讲张兆翔
课前回顾
线性回归
最大似然估计
恢复W 给定x,估计y 贝叶斯估计
线性分类模型
线性分类
激活函数
两类问题求解
假设x1和x2为分类面上的两个点：
r
多类问题?1 vs(N‐1)
多类问题?1 vs1
多类问题决策为对于任意的
，若则分类策略
?最小二乘策略
?Fisher 分类准则
?
感知机准则
最小二乘策略最小二乘策略
Fisher’s线性分类准则
尽可能使类内距离较小，类间距离较大类间离散度：
类内离散度：
Fisher’s线性分类准则
求导：
Fisher’s线性分类准则
感知机准则
感知准则函数是五十年代由Rosenblatt提出的一种自学习判别函数生成方法，由于Rosenblatt企图将其用于脑模型感知器，因此被称为感知准则函数。其特点是随意确定的判别函数初始值，在对样本分类训练过程中逐步修正直至最终确定。
感知机准则
min:: 错分的样本
感知机准则
?优点：简单、便于实现
?缺点：结果不唯一，在线性不可分情况下不收敛。
基于统计方法的线性分类
其中
假设
先验Sigmoid函数
最大似然估计贝叶斯估计
贝叶斯估计贝叶斯估计
总结
?确定性方法
?最小二乘准则
?Fisher’s 线性分类准则
?感知机准则
?概率产生式模型(Generative Model)
?计算和，进而
?概率判别方法(Discriminate Model)
?直接计算
野外实习资料的数理统计分析 一元线性回归分析 一元回归处理的是两个变量之间的关系，即两个变量X和Y之间如果存在一定的关系，则通过观测所得数据，找出两者之间的关系式。如果两个变量的关系大致是线性的，那就是一元线性回归问题。 对两个现象X和Y进行观察或实验，得到两组数值：X1，X2,…，Xn和Y1，Y2，…，Yn,假如要找出一个函数Y=f(X),使它在 X=X1,X2, …,Xn时的数值f(X1),f(X2), …,f(Xn)与观察值Y1，Y2，…，Yn趋于接近。 在一个平面直角坐标XOY中找出（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn）各点，将其各点分布状况进行察看，即可以清楚地看出其各点分布状况接近一条直线。对于这种线性关系，可以用数学公式表示： Y = a + bX 这条直线所表示的关系，叫做变量Y对X的回归直线，也叫Y对X 的回归方程。其中a为常数，b为Y对于X的回归系数。 对于任何具有线性关系的两组变量Y与X，只要求解出a与b的值，即可以写出回归方程。计算a与b值的公式为：
式中：为变量X的均值，Xi为第i个自变量的样本值，为因变量的均值，Yi为第i个因变量Y的样本值。n为样本数。 当前一般计算机的Microsoft Excel中都有现成的回归程序，只要将所获得的数据录入就可自动得到回归方程。 得到的回归方程是否有意义，其相关的程度有多大，可以根据相关系数的大小来决定。通常用r来表示两个变量X和Y之间的直线相关程度，r为X和Y的相关系数。r值的绝对值越大，两个变量之间的相关程度就越高。当r为正值时，叫做正相关，r为负值时叫做负相关。r 的计算公式如下： 式中各符号的意义同上。 在求得了回归方程与两个变量之间的相关系数后，可以利用F检验法、t检验法或r检验法来检验两个变量是否显著相关。具体的检验方法在后面介绍。
2013高考地理试题分类汇编26-图表分类（1）景观图 一、单选题 (2013高考题广东卷)图1为某地实景图。其所示地质构造的形成原因主要是 图1 A．搬运作用B．地壳运动 C．变质作用 D．风化作用 【答案】1.B。 【命题立意】本题从知识点角度来看是考查“引起地表形态变化的内外力作用”，从能力角度来看，是考查“地理景观图表的判读”。试题难度：易。 【解题思路】通过景观图的岩层弯曲判读此处为典型褶皱山地，而形成褶皱的力量主要来自于地壳运动的水平挤压。解题的关键是掌握内外力作用的基本概念。A、D项为外力作用，C项为内力作用，但图中信息体现不出高温、压之后的变质作用。 【试题延伸】地质作用是广东高考的高频考点:（2010（7）流水作用；2011（1）地质构造；2011（2）流水作用；2012第41题（1）流水作用），应该在教学中引起足够的重视。 (2013高考题四川卷 )是亚洲中纬度地区一种适应环境、别具地方特色的民居，称为土拱。这种民居较高大，屋顶为拱顶或平顶，墙体由土坯砌成，厚度很大。据此回答9～10题。
图5 ．这种民居所处环境的突出特点有 A．昼夜温差大B．秋雨绵绵C．气候湿热D．台风频繁 ． 6月8日当地地方时15时，照射土拱的太阳光来自 A．东北方向B．东南方向C．西北方向D．西南方向 【答案】9.A 10.D 【命题立意】本组题通过景观图片考查环境特征，同时考查某一个时刻太阳在天空中的位置。从此题可看出地球运动部分的考查难度在降低。此题难度较低。 【解题思路】由“屋顶为平顶”可知该地降水较少，“厚度很大的墙体”可以保温，可推知该地昼夜温差大，故第9题选A。北半球中纬度地区正午太阳应位于正南方天空，正午前后应位于偏南方天空，地方时15时，太阳应位于偏西方天空，故选D。当然，此题也可根据学生日常生活的经验进行直接选择。 图4所示照片是摄影师在夜晚采用连续曝光技术拍摄的，照片中的弧线为恒星视运动轨迹。读图回答8～9题。 ．据图4判断，摄影师拍摄的地点位于
中国税收增长的分析 一、研究的目的要求 改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。 二、模型设定 为了反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的‘国家财政收入’中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以放映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数” 从《中国统计年鉴》收集到以下数据 财政收入（亿元） Y 国内生产总值(亿 元） X2 财政支出（亿 元） X3 商品零售价格指 数（%) X4 1978519.283624.11122.09100.7 1979537.824038.21281.79102 1980571.74517.81228.83106
多元线性回归模型 一、单项选择题 1.在由30n =的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定 系数为，则调整后的多重决定系数为（ D ） A. B. C. 下列样本模型中，哪一个模型通常是无效 的（B ） A. i C （消费）=500+i I （收入） B. d i Q （商品需求）=10+i I （收入）+i P （价格） C. s i Q （商品供给）=20+i P （价格） D. i Y （产出量）=0.6i L （劳动）0.4i K （资本） 3.用一组有30个观测值的样本估计模型01122t t t t y b b x b x u =+++后，在的显著性水平上对 1b 的显著性作t 检验，则1b 显著地不等于零的条件是其统计量t 大于等于（ C ） A. )30(05.0t B. )28(025.0t C. )27(025.0t D. )28,1(025.0F 4.模型 t t t u x b b y ++=ln ln ln 10中，1b 的实际含义是（ B ） A.x 关于y 的弹性 B. y 关于x 的弹性 C. x 关于y 的边际倾向 D. y 关于x 的边际倾向 5、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明 模型中存在（ C ） A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度 6.线性回归模型01122......t t t k kt t y b b x b x b x u =+++++ 中，检验0:0(0,1,2,...) t H b i k ==时，所用的统计量 服从( C ) (n-k+1) (n-k-2) (n-k-1) (n-k+2) 7. 调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系( D ) A.2 211n R R n k -=-- B. 22111 n R R n k -=--- C. 2211(1)1n R R n k -=-+-- D. 2211(1)1n R R n k -=---- 8．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（ C ）。 A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 、B 、C 都不对 9．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：（ C ） A n ≥k+1 B n 1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下： 二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中,多个(多于两个)要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此,多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 （一）多元线性回归模型的建立 假设某一因变量y 受k 个自变量k x x x ,...,,21的影响,其n 组观测值为(ka a a a x x x y ,...,,,21),n a ,...,2,1=。那么,多元线性回归模型的结构形式为: a ka k a a a x x x y εββββ+++++=...22110(3、2、11) 式中: k βββ,...,1,0为待定参数; a ε为随机变量。 如果k b b b ,...,,10分别为k ββββ...,,,210的拟合值,则回归方程为 ?=k k x b x b x b b ++++...22110(3、2、12) 式中: 0b 为常数; k b b b ,...,,21称为偏回归系数。 偏回归系数i b (k i ,...,2,1=)的意义就是,当其她自变量j x (i j ≠)都固定时,自变量i x 每变化一个单位而使因变量y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理,i β(k i ,...,2,1,0=)的估计值i b (k i ,...,2,1,0=)应该使 ()[]min (2) 1 2211012 →++++-=??? ??-=∑∑==∧ n a ka k a a a n a a a x b x b x b b y y y Q (3、2、13) 有求极值的必要条件得 ???????==??? ??--=??=??? ??--=??∑∑=∧=∧n a ja a a j n a a a k j x y y b Q y y b Q 110) ,...,2,1(0202(3、2、14) 将方程组(3、2、14)式展开整理后得: 专题16 地理图表的分类分析 环球网综合报道据英国《卫报》报道，联合国近日警告称，南苏丹今夏将有530多万人面临严重的粮食短缺问题。据此回答1、2题。 1.据图估算南苏丹共和国的领土南北最大距离可能约为( ) A.800千米 B.600千米 C.1 110千米 D.400千米 2.南苏丹面临严重的粮食短缺问题，下列有效可行的措施是( ) A.发展农业技术，提高粮食产量 B.完全从发达国家进口粮食 C.大力发展畜牧业，节省粮食 D.提倡全民节约粮食 【解析】1选A,2选A。第1题,从图中可以看出,南苏丹的领土南+北最大跨度约为8°,由此可以估算其领土南北最大距离约为800千米。第2题,发展农业技术,提高粮食产量可以緩解粮食危机问题,其他三项都是不可行的。2016年5月20日是第十五个“世界计量日”，由中国邮政集团公司海南省分公司、海南省质量技术监督局和三沙市人民政府联合主办的《世界计量日》纪念邮票和纪念封发行仪式在三沙市驻海口办事处举行。我国最南端的曾母暗沙被选中作为纪念封的图案。读曾母暗沙地形图，完成3、4题。 3.曾母暗沙的海底地形类型是( ) A.大陆架 B.海沟 C.海盆 D.大陆坡 4.下列是沿E-F线所画的四幅剖面图，正确的是( ) 【解析】3选A,4选A。第3是题,由图可知氵海底水深浅,小于52米,是浅海大陆架地区,海沟、海盆、大陆坡的水深大于200米。第4题,图示是等深线,沿E-F线水深由深变浅再变深的变化过程中经过2个礁丘,一个礁坑近F一侧等深线密集,坡度大,E侧等深线稀硫,坡度小。 2016年5月15日，遥感卫星三十号在酒泉卫星发射中心搭载长征二号丁运载火箭成功升空。该卫星主要用于科学实验、国土资源普查、农作物估产及防灾减灾等领域。完成5、6题。 5.下列事象遥感卫星可以完成的是( ) A.提供天气云图 B.制定农业生产措施 C.制定减灾预案 D.检索有关数据 6.遥感卫星的关键装置是( ) A.太阳能电池 B.传感器 C.地面接收装置 D.运输火箭 【解析】5选A,6选B。第5题,天气云图是利用遥感卫星完成的,而制定农业生产措施、制定减交预案和检索有关数据是地理信息系统完成的。第6题,遥感卫星的关键装置是传感器。 下图为某地等高线(单位:米)图。读图回答7、8题。 我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即：2x -财政用于农业的支出的比重，3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，4x -非农村人口比重，5x -乡村从业人员占农村人口的比重，6x -农业总产值占农林牧总产值的比重，7x -农作物播种面积，8x —农村用电量。 资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式： 利用Eviews 软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为： () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6 一、邹式检验（突变点检验、稳定性检验） 1.突变点检验 1985—2002年中国家用汽车拥有量（t y ，万辆）与城镇居民家庭人均可支配收入（t x ，元），数据见表。 表 中国家用汽车拥有量（t y ）与城镇居民家庭人均可支配收入（t x ）数据 年份 t y （万辆） t x （元） 年份 t y （万辆） t x （元） 1985 1994 1986 1995 4283 1987 1996 1988 1997 1989 1998 1990 1999 5854 1991 2000 6280 1992 2001 1993 2002 下图是关于t y 和t x 的散点图： 从上图可以看出，1996年是一个突变点，当城镇居民家庭人均可支配收入突破元之后，城镇居民家庭购买家用汽车的能力大大提高。现在用邹突变点检验法检验1996年是不是一个突变点。 ：两个字样本（1985—1995年，1996—2002年）相对应的模型回归参数相等H H ：备择假设是两个子样本对应的回归参数不等。 1 在1985—2002年样本范围内做回归。 在回归结果中作如下步骤(邹氏检验)： 1、 Chow 模型稳定性检验（lrtest） 用似然比作chow检验，chow检验的零假设：无结构变化，小概率发生结果变化* 估计前阶段模型 * 估计后阶段模型 * 整个区间上的估计结果保存为All * 用似然比检验检验结构没有发生变化的约束 得到结果如下; (如何解释) 2.稳定性检验（邹氏稳定性检验） 以表为例，在用1985—1999年数据建立的模型基础上，检验当把2000—2002年数据加入样本后，模型的回归参数时候出现显著性变化。 * 用F-test作chow间断点检验检验模型稳定性 * chow检验的零假设：无结构变化，小概率发生结果变化 * 估计前阶段模型 * 估计后阶段模型 * 整个区间上的估计结果保存为All 多元线性回归模型公式 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】 二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中，多个（多于两个）要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此，多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 （一）多元线性回归模型的建立 假设某一因变量y 受k 个自变量k x x x ,...,,21的影响，其n 组观测值为 （ka a a a x x x y ,...,,,21），n a ,...,2,1=。那么，多元线性回归模型的结构形式为： a ka k a a a x x x y εββββ+++++=...22110（） 式中： k βββ,...,1,0为待定参数； a ε为随机变量。 如果k b b b ,...,,10分别为k ββββ...,,,210的拟合值，则回归方程为 ?=k k x b x b x b b ++++...22110（） 式中： 0b 为常数； k b b b ,...,,21称为偏回归系数。 偏回归系数i b （k i ,...,2,1=）的意义是，当其他自变量j x （i j ≠）都固定时，自变量i x 每变化一个单位而使因变量y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理，i β（k i ,...,2,1,0=）的估计值i b （k i ,...,2,1,0=）应该使 ()[]min ...212211012→++++-=??? ??-=∑∑==∧n a ka k a a a n a a a x b x b x b b y y y Q （） 有求极值的必要条件得 ???????==??? ??--=??=??? ??--=??∑∑=∧=∧n a ja a a j n a a a k j x y y b Q y y b Q 110),...,2,1(0202（） 将方程组（）式展开整理后得： ?????????????=++++=++++=++++=++++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑===================n a a ka k n a ka n a ka a n a ka a n a ka n a a a k n a ka a n a a n a a a n a a n a a a k n a ka a n a a a n a a n a a n a a k n a ka n a a n a a y x b x b x x b x x b x y x b x x b x b x x b x y x b x x b x x b x b x y b x b x b x nb 11221211101 121221221121012111121211121011112121110)(...)()()(...)(...)()()()(...)()()()(...)()( （） 方程组（）式，被称为正规方程组。 如果引入一下向量和矩阵： 则正规方程组（）式可以进一步写成矩阵形式 B Ab =（3.2.15’） 多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的5.8降到1980年2.24,接近世代更替水平。此后，人口自然增长率（即人口的生育率）很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关，为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因，分析全国人口增长规律，与猜测中国未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据 设定的线性回归模型为： 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数，方法是： 1、建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年度)，并在“Start date ”中输入开始时间“1988”，在“end date ”中输入最后时间“2005”，点击“ok ”，出现“Workfile UNTITLED ”工作框。其中已有变量：“c ”—截距项 “resid ”—剩余项。在“Objects ”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK ”出现数据编辑窗口。 年份 人口自然增长率 （%。） 国民总收入（亿元） 居民消费价格指数增长 率（CPI ）% 人均GDP （元） 1988 15.73 15037 18.8 1366 1989 15.04 17001 18 1519 1990 14.39 18718 3.1 1644 1991 12.98 21826 3.4 1893 1992 11.6 26937 6.4 2311 1993 11.45 35260 14.7 2998 1994 11.21 48108 24.1 4044 1995 10.55 59811 17.1 5046 1996 10.42 70142 8.3 5846 1997 10.06 78061 2.8 6420 1998 9.14 83024 -0.8 6796 1999 8.18 88479 -1.4 7159 2000 7.58 98000 0.4 7858 2001 6.95 108068 0.7 8622 2002 6.45 119096 -0.8 9398 2003 6.01 135174 1.2 10542 2004 5.87 159587 3.9 12336 2005 5.89 184089 1.8 14040 2006 5.38 213132 1.5 16024 地名分类与类别代码编制规则 来源：区划地名司时间： 2006-05-08 16:36 GB/T 18521—20012002年4月1日实施 1 本标准规定了地名类别的划分规则与地名类别代码的编制规则。 本标准适用于地名信息系统和相关信息系统中地名信息的处理与交换。 2 下列文件中的条款通过在本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB/T 176931—1999外语地名汉字译写导则英语 GB/T 2659—2000世界各国和地区名称代码 3 下列术语和定义适用于本标准。 31地名geographical names 人们对各个地理实体赋予的专有名称。GB/T 176931—1999，定义21］32地名信息information of geographical names反映地名及其属性的文字、数字、图像、声音等的总称。 33标准地名standard geographical names使用规范的语言文字书写，并经过官方认可的地名全称。 34地名简称shortened forms of geographical names经过官方认可或约定俗成的地名的简单称谓。 35地名别名alias of geographical names某一地理实体的标准地名及其简称以外的其他现行名称。 36现今地名under using geographical names目前正在使用的地名。 37历史地名former geographical names过去曾经使用过、目前已不再使用的地名。 4 41选择地名最基本、最稳定的属性为分类依据，保证分类体系的稳定性。42以地名学、地理学的学科分类为基础，尽可能采用相关国际、国家、行业分类标准，充分吸收新的科研成果，体现分类体系的科学性、继承性、兼容性。43在体现科学性的前提下，按地名及相关行业对地名分类的习惯，以及不同类别地名的数量和使用频率，在具体分类时作适当调整，提高分类体系的实用性、通俗性。 44在同一层面使用统一的分类方法，保证分类体系的系统性、完整性。 5 51地名类别的划分综合采用面分类法和线分类法。在总体上采用面分类法将地名分为自然地理实体地名和人文地理实体地名两类，各个“面”内采用面分 52按照地名所指代地理实体的空间位置、地名所指代地理实体的地理属性、地名的使用时间、地名的表示方式4项指标作为地名类别划分的标准。 53按照地名所指代地理实体的空间位置将地名分为大洲或国际公有领域、国家(地区)2层。 54按照地名所指代地理实体的地理属性分为门类、大类、中类、小类4层。地名地理属性类别结构见表2。 541门类按照地名所指代地理实体的基本属性分为自然地理实体和人文地理实体两类。 542大类根据门类的科学构成和实际管理的需要来划分。其中自然地理实体门类分为海域，水系，陆地地形；人文地理实体门类分为行政区域及其他区域，居民点，具有地名意义的交通运输设施，具有地名意义的水利、电力、电信设施，具有地名意义的纪念地、旅游胜地和名胜古迹，具有地名意义的单位，具有地名意义的建筑物、构筑物。 543中类根据大类的科学构成要素和相互间的内在联系以及实际应用的需 二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中，多个（多于两个）要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此，多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 （一）多元线性回归模型的建立 假设某一因变量 y 受 k 个自变量 x 1, x 2 ,..., x k 的影响，其 n 组观测值为（ y a , x 1 a , x 2 a ,..., x ka ）， a 1,2,..., n 。那么，多元线性回归模型的结构形式为： y a 0 1 x 1a 2 x 2 a ... k x ka a （） 式中： 0 , 1 ,..., k 为待定参数； a 为随机变量。 如果 b 0 , b 1 ,..., b k 分别为 0 , 1 , 2 ..., k 的拟合值，则回归方程为 ?= b 0 b 1x 1 b 2 x 2 ... b k x k （） 式中： b 0 为常数； b 1, b 2 ,..., b k 称为偏回归系数。 偏回归系数 b i （ i 1,2,..., k ）的意义是，当其他自变量 x j （ j i ）都固定时，自变量 x i 每变 化一个单位而使因变量 y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理， i （ i 0,1,2,..., k ）的估计值 b i （ i 0,1,2,..., k ）应该使 n 2 n 2 Q y a y a y a b 0 b 1 x 1a b 2 x 2a ... b k x ka min （） a 1 a 1 有求极值的必要条件得 Q n 2 y a y a b 0 a 1 （） Q n 2 y a y a x ja 0( j 1,2,..., k) b j a 1 将方程组（）式展开整理后得： -------------------------------题型归类、方法探析----------------------------- 高考地理七大图表类问题分类精练 地理图表即直观反映地理事物特点和联系的各类图像和表格，它可以把抽象难理解的文字表述内容加以形象化、具体化、条理化，是地理学知识体系的重要组成部分和地理信息的重要载体。通过地理图表来考查考生的地理知识和能力非常受到命题者的青睐，这也是各级各类考试命题的有效形式和重要方向。就最近几年的高考命题来看，几乎达到题题有图的局面，所以，在备考复习过程中必须加强对图表的总结、归纳。 【考纲解析】 1. 高考对地理学习能力的考核主要表现为以下10种能力：（1）识记能力；（2）概括能力；（3）综合能力；（4）读图、析图、作图能力；（5）表述能力；（6）运用能力；（7）判断能力；（8）比较评价能力；（9）应试能力；（10）创新能力；其中，（4）能力是最具学科特色的能力。 2. 考纲的能力目标，在内容制定上是以考试要求为依据，按照解题的思维过程而制定的。其中“获取和解读信息”的来源，往往来自于地理图表。 【命题热点】 1.近年高考试题中，地理图表的比重逐年激增，因其强大的兼容性和广阔的覆盖面，成为高考题最为理想的切入点。 2.局部区域图、变式统计图、景观示意图、等值线图、表格图是考察地理能力目标的有效载体，也必将成为09高考命题的主要的信息呈现形式。 【命题方向】 结合各地历年考题的关联情况，该类考题的呈现形式涉及： （1）地理统计图 （2）等值线图 （3）光照图 （4）地理景观图 （5）地理模式图 （6）关联图 （7）区域图 【分类解析】 I、统计图表 按其表述形式，可以分为表格、坐标图（折线图、曲线图、柱状图、玫瑰图、三角坐标图）、结构图（扇形图、饼状图、柱状图、矩形结构图） 【1.坐标图】 坐标图是采用数字坐标形式表示两项或多项地理要素的数字信息图形。它一般用柱状、曲线、折线、点等来表示相关的地理信息。常见的坐标形式有： 1.两维坐标：即直角坐标，用横、纵坐标分别代表两个地理事物或现象，坐标中的点、线等内容表示两者之间的关系，它能够简明地反映地理事物的时空变化规律。如课本中比较多见的有： 横坐标表示时间的变化，包括一日内的变化(如气温的日变化图、气压的日变化图)、一年内的变化(如全球气温年变化图、降水量柱状图)、多年内的变化(如郊区农作物产量变化图、太阳黑子与年降水量的相关性图、气温平均值的变化图)。纵坐标表示空间的变化：包括水平方向的变化(如夏至日太阳高度的纬度分布图、海水温度和盐度随纬度分布图、降水量随纬度的变化图)和垂直方向的变化(如海水温度垂直分布示意图、气温的垂直变化图)。 此外，教材中还有许多有相互关联的地理事物，它们也可以用两维坐标的形式表示出来，如震级与烈度之间的关系、资源数量与环境人口容量之间的关系等。 2.三维坐标：这种图表尚未在课本中出现，它是用三维空间来反映三个地理事物或现象之间的关系，或是将之统一在一个平面内，形成平面正三角形坐标图。 3.多维坐标图：多维坐标图是根据坐标的一般原理，将众多具有并列关系的信息反映在一张图上绘制而成。如土壤的成分组成、气候的气温降水资料、风频玫瑰图等。 【方法与规律】 解读坐标图时，首先要能正确判读并理解坐标系统中各坐标的具体含义，明白该图反映了哪两个或哪几个地理事物之间的关系，思考横坐标与纵坐标所反映内容之间的关系；其次要获得坐标中的有关数值及其变化趋向。坐标图上的点、线(折线、曲线、直线)、柱等既表示了地理事物的数量，又反映了地理事物的发展变化趋势。如曲(折、直)线递减段表示纵坐 SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析！(一） 多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示： 那么，多元线性回归方程矩阵形式为： 其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样） 1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示： 点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面： 将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在“方法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择“进入”默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入） 如果你选择“逐步”这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须小于0.05，当概率值大于等于0.1时将会被剔除） 3.3 地理实体数据的编码与GIS数据库 一、地理实体的分类 1、地理实体与地理目标的类型 (1)地理实体 GIS的地理数据库是地理实体的集合，是一种与现实的地理世界保持一定相似性的实体模型。 地理实体——地理数据库中的实体，是一种在现实世界中不能再划分为同类现象的现象。例如城市可看成一个地理实体，并可划分成若干部分，但这些部分不叫城市，只能称为区、街道之类。 地理目标——实体在地理数据库中的表示。地理目标的表示方法随比例尺、目的等情况的变化而变化，例如，对于城市这个地理实体，在小比例尺上可作为一个点目标，而在大比例尺上将作为一个面目标。地理目标在地图上是以地图符号的形式来表示的。 (2)地理实体的类型 以相同的方式表示和存储的一组类似的地理实体，可以作为地理实体的一种类型。 地理实体通常分为点状实体、线状实体、面状实体和体状实体，复杂的地理实体由这些类型的实体构成。 1° 点状实体 点状实体是指只有特定的位置，而没有长度的实体。如： ·实体点——用于代表一个实体； ·注记点——用于定位注记； ·内点——用于负载相应多边形的属性； ·结点——表示线的终点和起点； ·节点——线或弧段的内部点。 2° 线状实体 线状实体是指有长度的实体，如线段、边界、链、网络等，并且有如下特性：·长度——从起点到终点的总长； ·曲率——用于表示线状实体的弯曲程度，如道路拐弯处； ·方向——如水流的方向等。 3° 面状实体 面状实体也称多边形、区域等，是对湖泊、岛屿、地块等一类现象的描述，通常有如下空间特征： ·面积——面状实体所占有的范围的大小； ·周长——面状实体所占有区域的周长； ·独立或相邻——是独立存在，还是与其它面状实体相邻； 线性回归方程中的相关系数r r=∑(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(Xi-X平均数)^2*∑(Yi-Y平均数)^2] R2就是相关系数的平方， R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数，多元则是复相关系数 判定系数R^2 也叫拟合优度、可决系数。表达式是: R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS 该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。 问题：在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，R2往往增大 这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。 ——但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关，R2需调整。 这就有了调整的拟合优度: R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1)) 在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响: 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。 总是来说，调整的判定系数比起判定系数，除去了因为变量个数增加对判定结果的影响。R = R接近于1表明Y与X1，X2 ，…，Xk之间的线性关系程度密切； R接近于0表明Y与X1，X2 ，…，Xk之间的线性关系程度不密切 相关系数就是线性相关度的大小，1为（100%）绝对正相关，0为0%，-1为（100%）绝对负相关 相关系数绝对值越靠近1，线性相关性质越好，根据数据描点画出来的函数-自变量图线越趋近于一条平直线，拟合的直线与描点所得图线也更相近。 如果其绝对值越靠近0，那么就说明线性相关性越差，根据数据点描出的图线和拟合曲线相差越远（当相关系数太小时，本来拟合就已经没有意义，如果强行拟合一条直线，再把数据点在同一坐标纸上画出来，可以发现大部分的点偏离这条直线很远，所以用这个直线来拟合是会出现很大误差的或者说是根本错误的）。 分为一元线性回归和多元线性回归 线性回归方程中,回归系数的含义 一元： Y^=bX+a b表示X每变动（增加或减少）1个单位,Y平均变动（增加或减少）b各单位多元： Y^=b1X1+b2X2+b3X3+a 在其他变量不变的情况下，某变量变动1单位，引起y平均变动量 以b2为例：b2表示在X1、X3（在其他变量不变的情况下）不变得情况下，X2每变动1单位，y平均变动b2单位 SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的： 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。 实验变量： 以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法：多元线性回归分析法 软件：spss19.0 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK. 第二步： 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear，Dependent （因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise. 进入如下界面： 2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、 Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue. 3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.多元线性回归模型的案例分析
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