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计量上机整理version2

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*CH-1 基础*导入后缀非.dta的数据集insheet using class.csv, clear*将变量命名为xxxxrename (v1-v13) (xhxmpylbxyxsnjzybjxqxkcgbzjxbhxnd xq2)*为变量添加标签label variable xh "学号"*将所有缺失值转化为数据999；mvencode _all, mv(999)*删去变量。

dropxsdrop if xs==999*导入Excel文件import excel "路径"*计算增长率genpop_gr=(pop-pop[_n-1])/pop[_n-1]*CH-2、3 简单线性回归&多元regress //回归predict e , resid //生成残差序列epredict y1, xb //生成y的预测值序列y1predict yhat /*同predict y1, xb*/rstandard //标准化残差stdr //残差的标准误sum educ, detail //detail是指更加详细的数据信息count if female==1 //计算变量的数目sum educ if female==1 //计算女性的教育程度reg wage educ if married==1 //reg命令和样本选择参数一起使用reglwageeduc,noconstant //过原点的回归_b[variable] //表示变量前的系数scalar price_0=_b[bdrms]+140*_b[sqrft] //定义数字变量corr // 计算相关系数test //检验*CH-4 检验test x1 //检验x1对应的系数的显著性test x1 x2 x3 //检验x1 x2 x3对应系数的联合显著性test x1=x2 //检验x1 x2对应系数test x1=2 //检验test _b[x1]=2 //检验lincom //系数线性组合的点估计、标准误、检验与推断lincom x1+ x2lincom x1+ x2 //t检验β1+β2=0lincom x1+ x2 - 1 //t检验β1+β2=1testnl //非线性假设检验// 备择假设为beta1！=0* 给定alpha=0.05，双侧检验，右尾端分得概率2.5%，该临界值等于t分布的第97.5分位数点* 该t分布的自由度为n-k，即173-4=169* 由于t分布是对称，我们只需考察右尾端，左尾端是等价的scalar crit1 = invttail(e(df_r),0.025) //显著性水平等于0.05，双侧检验的临界值scalar t1 = _b[expendA]/_se[expendA]display "t critical value 97.5 percentile = " crit1display "t-statistic for H0: beta1 = 0 =" t1* 方法二：计算p值// 备择假设为beta1！=0，如何计算p值呢？p-value = P(|T|>|t|)= 2P(T>|t|)* 需要先计算t值scalar p1 = 2*ttail(e(df_r), abs(t1))scalar list t1 p1*CH-6 深入专题reg price nox crime rooms diststratio, beta //报告标准化参数（beta参数）*各种点效应的计算*（转折点。

）display -1*_b[rooms]/(2*_b[rooms2]) // display turnaround value of roomsdisplay 100*(_b[rooms]+2*_b[rooms2]*5) // display change in price if rooms increases from 5 to 6display 100*(_b[rooms]+2*_b[rooms2]*6) // display change in price if rooms increases from 6 to 7*（在均值处。

）sumlnoxscalar mean = r(mean) // keep the mean value of lnox ereturn list //列出回归后的相应指标，如自由度，sse，sst，ssr等*CH-7 虚拟变量与Chow检验*1. Basics of Dummy Independent Variablesgen male = (!female) // generate a dummy indicating male*模型的两种表示方法，当心虚拟变量陷阱reg wage female educexper tenure // with constant reg wage female educexper tenure male, nocon // without constant display exp(_b[female]*1)-1 //男性和女性平均工资水平的精确差异*- 2. Multiple Categories 多类别模型*生产多类别虚拟变量，注意变量系数的意义*- 3. Interaction Involving Dummies 包括虚拟变量的交叉项*注意点效应和转折点即可*- 4. Chow Test 邹检验* Method Iquireglwageeducexperexpersq tenure tenursq fem*test female = femed = femex = femeq = femte = femtq = 0* Method II (邹检验基本形式)* Step 1:quireglwageeducexperexpersq tenure tenursq if female==0scalar rss1 = e(rss)quireglwageeducexperexpersq tenure tenursq if female==1scalar rss2 = e(rss)* Step 2:quireglwageeducexperexpersq tenure tenursqscalar k = e(df_m)scalar N = e(N)scalarrss = e(rss)* Step 3:scalar d1 = k + 1scalar d2 = N - 2*(k + 1)scalar F = ((rss - (rss1 + rss2))/d1) / ((rss1 + rss2)/d2) // F statistics scalar P = 1 - F(d1,d2,F) // p-valuedisplay "F statistics = " Fdisplay "p-value = " P*如果允许前多少项变动的话，要注意ssr的自由度！！*- 5. Effects of Education Rankings on Wageuse wage1.dta, cleargen educ6_8 = (educ>=6 &educ<9)gen educ9_11 = (educ>=9 &educ<12)gen educ12 = (educ>=12)geneduc_rank = 1 + educ6_8*2 + educ9_11*3 + educ12*4 // generate ranking variable for educationreglwage female educ_rankexperexpersq tenure tenursq // one-unit increase in education rankings has a constant effect on lwagereglwage female educ6_8 educ9_11 educ12 experexpersq tenure tenursqdisplayexp(_b[educ12]*1)-1 // display the average percentage difference in lwage between high school graduates and those without primary school diploma* CH-8 异方差ssc install bpagan, replace // install command bpaganssc install whitetst, replace // install command whitetstreg narr86 qemp86 inc86 black hispan, robust//稳健回归，然后进行各种检验*Heteroskedasticity-Robust LM Statistic 异方差稳健的LM统计量quireg narr86 pcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispanpredict u1, residquiregavgsenpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispanpredict r1, residquiregavgsensqpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispanpredict r2, residgen ur1 = u1*r1gen ur2 = u1*r2geni = 1quiregi ur1 ur2, noconsscalar lm1 = e(N)-e(rss)scalarlpl = chi2tail(2,lm1)display "Robust LM statistics = " lm1display "Robust LM p-value = " lpl*异方差检验*The Breusch-Pagan Test for Heteroskedasticity //BP检验* Method Iquireg narr86 avgsenavgsensqpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispan estathettest avgsenavgsensqpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispan* Method IIquireg narr86 avgsenavgsensqpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispan bpagan avgsenavgsensqpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispan*The White Test for Heteroskedasticity //怀特检验use crime1.dta, cleargenavgsensq = avgsen*avgsenquireg narr86 avgsenavgsensqpcnv ptime86 qemp86 inc86 black hispan predictyhat, xbpredict u3, resid* Method I (Original Form)estatimtest, white* Method II (Original Form)whitetst // the same as above* Method III (Alternate Form)gen yhat2 = yhat^2gen u3s = u3^2quireg u3s yhat yhat2testyhat yhat2*WLS和FGLS （使用时修改hi权重）* Method I (WLS)reg cigs lincomelcigpriceduc age agesqrestaurn [aw = 1/hi]* Method II (FGLS)quireg cigs lincomelcigpriceduc age agesqrestaurnpredictub, residgenlubar = log(ub*ub)quireglubarlincomelcigpriceduc age agesqrestaurnpredictcigsh, xbgencigse = exp(cigsh)reg cigs lincomelcigpriceduc age agesqrestaurn [aw = 1/hi]*CH10-12 时间序列*设置数据格式（时间序列）tsset t*在OLS回归中引入季节变量reglchnimplchempilgaslrtwex befile6 affile6 afdec6 spr sum fall*季节虚拟变量联合显著性检验test (spr) (sum) (fall)*结果显示接受原假设，不需要进行季节调整。

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计量上级操作复习要点

计量上级操作复习要点


模型 3、加权最小二乘法 在 Object—new object –equation 窗口下输入 ycx option 对话框中点 weighted LS,在 weighted 中输入“ 1/X ”或者“1/X^2”或者”1/sqr（x）” 比较三个结果哪一个效果最好，则回归结果可选为修正后的回归结果。 五、自相关的检验与修正 检验方法： 1、图示法 （1）作回归 ls y c x （2）作残差和残差滞后一期的散点图 scat resid resid(-1) （3）按时间顺序绘制残差图：双击 resid 序列，点击 views—graph—dot plot 2、D-W 检验法 ls y c x 后直接根据 dw 的值判断 3、Q 统计量检验 Ls y c x 后点击 view—residual diagnostics—correlogram—Q—statistics，查看 p 值检验，拒绝 原假设则存在自相关。 4、高阶自相关检验 Ls y c x 后点击 view—residual diagnostics—serial correlation LM Test，查看 p 值检验，拒绝原 假设则存在自相关。 修正方法： 1、科克伦-奥克特迭代法 （1） ls y c x ar(1) 直接得到估计结果 （2）DW 检验，不存在自相关上述结果即为最终估计结果 2、广义差分法 （1）求ρ 值 ls resid resid(-1) （2）对原模型进行广义差分，得到广义差分模型：(假设求得ρ =0.4960)
可直接得到回归结果。 三、多重共线性的检验和修正 检验方法： 1、直观判断法：OLS 后，根据相应的 T 检验值，F 检验值，系数前面的符号是否与经济意义 相符来判断。 2、相关系数法：命令为 cor x1 x2 x3 x4。 3、方差扩大因子法： ls x1 c x2 x3 x4 后保存结果为 eq01 scalar vifx1=1/(1-eq01.@r2) 双击 vifx1 序列即可得到方差因子。 注意：用每种方法判断出多重共线性时，要用文字进行说明，不能只放一张截图，要对图的 内容进行说明。 修正方法：逐步回归法 1、一步一步操作： （1）分别作 Y 对 X1 X2 X3 X4 的一元回归 ls y c x1 记下 R2 值 ls y c x2 记下 R2 值 ls y c x3 记下 R2 值 ls y c x4 记下 R2 值 （2）选出 R2 值最大的作为基础，依次加入其他变量回归，比如以 x3 为基础 ls y c x3 x1 判断 R2 值有没有提高，解释变量是否通过显著性检验 ls y c x3 x2 判断 R2 值有没有提高，解释变量是否通过显著性检验 ls y c x3 x4 判断 R2 值有没有提高，解释变量是否通过显著性检验 （3）保留 R2 改进最大，同时不影响解释变量显著性的变量，再依次加入其他变量做回归， 比如留下 X2。 ls y c x3 x2 x1 ls y c x3 x2 x4 依然通过上面的方法判断，最后留下 R2 最好且不影响显著性的变量。 2、利用 Eviews 一步到位： Object—new object—method 选择---step ls (1)在上面的对话框里输入 y c (2)在下面的对话框里输入解释变量（x1,x2,x3,x4) 点击 option 可以选择设置参数：选择 Stepwise
计量学习资料整理

计量学习资料整理

计量学习资料整理计量学习资料整理一、计量管理人员管理计量的制度。

1计量器具的选配1.1选配计量器具考虑的因素测量设备选配要从测量、技术、经济特性综合考虑以下因素：（1）测量特性a）测量设备应具备预期使用要求的测量特性,包括不确定度、稳定度、量程、分辨力等。

b）量值应溯源到国际或国家计量基准,如果没有上述基准,应与国际上承认的其他有关计量标准,如适用的标准物质、共同认可的测量标准或工程标准建立溯源关系。

c）接受检定（校准）的方法和对测量对象进行测量的方法要科学、合理、可行、简便。

d）具有合理的检定周期（或确认间隔）。

e）能对测量结果进行评价。

（2）技术特性a）使用方便,操作简单可靠。

b）运输、装卸、组装、安装方便,并易于和检定（或校准）装置连接装配在一起。

c）在使用保存期间,易于防护、防损坏、防污染、抗干扰性能良好。

d）所需专用辅助设备（安装、读数、记录、电源等）少。

e）对环境、操作人员条件要求合适,不苛刻。

（3）经济特性a）测量设备购置费用少。

b）操作、维护、保护、检定（或校准）费用少。

c）能修理,使用寿命长。

d）利用率高。

e）使用时所需场地少。

除考虑上述条件外,还要考虑一些综合影响因素：a）测量设备标准化要求。

b）部分类型测量设备没有检定规程。

c）测量和计算自动化趋势。

d）传统习惯影响。

测量设备选配是在综合考虑风险、成本、利益的基础上,对诸多因素进行技术论证、评审和裁决的活动。

其中最关键的是测量特性的选择,特别是不确定度是保证测量结果准确可靠的首要条件。

1.2不确定度的选配方案测量器具的不确定度是保证测量结果准确可靠的首要条件。

在不确定度满足预期使用条件下,还应考虑其他测量特性,如稳定度、量程、分辨力,同时还应考虑成本、使用方便性等特点。

（1）不确定度选择应满足的条件选择时,应使所选用的计量器具不确定度U1等于或小于计量器具引起的测量不确定度允许值U0,即：U1≤U0U0可通过查表[表1：计量器具引起的不确定度允许值（针对尺寸测量）]得出,计算公式如下：U0=T/3 MCP式中：MCP–检测能力指数；T–为产品参数加工制造允许的误差范围,或者工艺过程监测控制参数允许变化范围。

计量2之上机教程2

计量2之上机教程2


test (lnox=10*stratio)(ldist=stratio) lincom rooms+ldist+stratio
/*检验 H 0 : 3 4 5 0 ，“lincom”用于检验参 数的线性组合，此时不能用“test”；线性组合=0，可省 略“=0”。*/
//用约束最小二乘估计进行检验 regress lprice lnox ldist rooms stratio scalar ee0=e(rss) //估计无约束模型 //计算无约束模型的残差平方和 //估计约束模型
stdf /*实际预测值（预测误差）的标准误


ˆi yi ) xi s 1 xi X X xi */ stdfi var( y
1
估计后检验 test e. g. test x1 test x1 x2 x3 //检验 x1 对应的系数的显著性 //检验 x1 x2 x3 对应系数的联合显著性 //检验 x1 x2 对应系数 2 3 //检验 2 2 //检验 2 2 //系数线性组合的点估计、标准误、检验与推断 //线性假设检验
ˆ ，默认值 //线性预测值，即拟合值 X
//残差
e X s 1 x X X 1 x */ stdri var i i i
stdp /*条件期望预测值（预测误差）的标准误
x ˆ x X s x X X 1 x */ stdpi var i i i i
use /data/imeus/hprice2a
regress lprice regress estat ic regress,beta ereturn list predict lpricehat, xb resid lprice lnox lnox ldist rooms ldist stratio, noconstant rooms stratio
计量基础知识_20110314

计量基础知识_20110314


法制性来自于计量的社会性，因为量值的准确可 靠不仅依赖于科学技术手段，还要有相应的法律、 法规和行政管理。特别是对国计民生有明显影响， 涉及公众利益和可持续发展或需要特殊信任的领 域，必须由政府主导建立起法制保障。否则，量 值的准确性、一致性及溯源性就不可能实现，计 量的作用也难以发挥。
由此可见，计量不同于一般的测量。测 量是为确定量值而进行的全部操作，一 般不具备、也不必具备计量的4个特点。 所以，计量属于测量而又严于一般的测 量。计量的本质特征是测量，但它又不 同于普通的测量，而是在特定条件下， 具有特定含义、特定目的和特殊形式的 测量。
广东电力系统计量检定员培训
《计量基础知识》
内容
• 1、计量基本概念 • 2、计量法规 • 3、法定计量单位与国际单位制 • 4、测量及测量误差概述 • 5、测量误差的基本性质与处理 • 6、测量(或检定)结果的处理
1、 计量的基本概念
1. 1、 计量
实现单位统一、量值准确可靠的活。
计量包括科学技术上的、法律法规上的和行政管 理上的活动。计量在历史上称为度量衡，所用的 主要器具是尺、斗、秤。在英语中尺子和统治者 是同一词——，我国古代把砝码称为“权”，至 今仍用天平代表法制和法律的公平，这些都表明 计量是象征着权力和公正的活动。
• 从狭义上讲，计量属于测量的范畴，它是 一种为使被测量的单位量值在允许范围内 溯源到基本单位的测量。
• 从广义上讲，计量是指为实现单位的统一、 量值准确可靠的全部活动。
• 可以说，凡是为实现单位制统一，保障量 值准确可靠的一切活动，均属于计量的范 围。
1.4、 计量学
关于测量的科学。
计量学涵盖有关测量的理论与实践的各个方面，而不 论测量的不确定度如何，也不论测量是在科学技术的 哪个领域中进行的。计量学有时简称计量。计量学曾 称度量衡学和权度学。