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注册计量师职业资格考试知识点解析一、计量基础知识。
计量这个词听起来有点高大上，但其实就是关于测量的科学啦。
就像咱们平时买东西称重量，那秤准不准就是计量的事儿。
在注册计量师考试里，计量的基本概念是很重要的考点哦。
计量有很多单位，这些单位可不能乱搞。
比如说长度单位米，质量单位千克，时间单位秒之类的。
这些基本单位就像是计量世界里的小明星，大家都得按照它们的标准来。
而且单位之间的换算也是要熟练掌握的，要是把1米换算成厘米都算错，那可就有点丢人啦。
计量器具也是个大重点。
像咱们常见的尺子、秤、温度计，这些都是计量器具。
不同的计量器具有不同的精度要求，就好比你不能用一个很粗糙的尺子去量特别精密的零件尺寸，那肯定不行。
对于计量器具的管理、使用、校准等方面的知识，都得好好了解。
二、计量法律法规。
法律法规这部分可能有点枯燥，但它可非常重要呢。
计量相关的法律法规就像是给计量工作定的规矩。
比如说，企业生产的产品如果涉及计量方面的要求，就得按照法律规定来做。
在考试里，会有关于计量法的一些具体条款的考查。
像计量器具的制造、修理、销售、使用等环节，法律都有相应的规定。
要是违反了这些规定，那可是要受到处罚的。
就像小朋友做错事要被批评一样，企业或者个人要是不遵守计量法律法规，也会被有关部门找去谈话的哦。
而且，计量监督管理也是一个考点。
谁来监督计量工作是否合法合规呢？这就需要专门的计量监督部门啦。
他们就像计量世界里的警察，到处检查，确保大家都按照规则来。
三、计量专业实务。
这部分内容就比较实际啦。
比如说测量数据的处理。
咱们得到一堆测量数据后，不能就直接用，得经过处理才行。
要判断数据是不是有效，有没有误差，误差有多大。
这就像是我们在生活中挑选水果，得把坏的挑出去，留下好的。
测量不确定度也是个有点头疼但必须掌握的内容。
它反映了测量结果的可信赖程度。
就好比你说你量出来一个东西的长度是10厘米，但是这个结果有多靠谱呢？测量不确定度就能告诉你。
计量第一部分计量基本知识：一、计量管理概论：1、计量的一般概念及其发展概况：计量发展的历史是与社会进步联系在一起的，它是人类文明的一个重要组成部分。
人类在认识和改造大自然的过程中，通过思维对自然界的各种现象进行大量的比较，这种用比较方法来确定事物“量”的大小的过程，就是早期“测量”的概念。
测量既然是一个“比较”过程，必然需要一个比较物作为测量的“标准”。
最初作为比较的标准也是任意的，它会因人、因事、因时而改变。
随着人类生产力的发展，人们的劳动成果有了剩余，开始出现了物物交换，出现了商品和商品流通。
商品的流通必须遵循“等价交换”的原则，而经济利益又使人们在交换中“斤斤计较”，这就要求对同一物体在不同的地点，经不同的人的测量结果必须一致，这就是早期的“计量”概念。
计量是以确定量值为目的的一组操作。
计量属于测量的范畴，也可以说是一种特殊形式的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。
起初的测量方法是原始的，单位是任意的。
当商品交换、分配形成社会活动的时候，就需要测量的统一，即在一定的准确度内对同一物体在不同地点达到其测量结果的一致。
为此，就要求以法定的形式建立统一的单位制，复现出基准、标准，并以这种基准、标准来检定测量计量器具，保证量值准确可靠，这就出现了“计量”。
因此，计量的含义可以理解为“实现单位统一，量值准确可靠的测量，它涉及整个测量领域”，或者说“是以单位统一，量值准确一致的测量，它对整个测量领域起指导、监督、保证和仲裁作用。
”计量应包括计量学、计量经济、计量法制、计量组织和计量管理等内容。
2、计量学的分类：计量学是计量的基础，它是研究测量、保证测量统一和准确的科学。
计量学包括的专业很多，应用范围十分广泛。
我国目前大体上按专业分为十大类，即几何量计量、温度计量、力学计量、电磁学计量、电子计量、时间频率计量、电离辐射计量、光学计量、声学计量、标准物质计量。
3、计量工作的特点：（1）统一性：统一性是计量工作的本质特征，它主要反映在横向和纵向两个方面。
计量工作必备知识点总结一、计量的基本概念和原理1. 计量的定义计量是指利用某种标准单位来度量非定量的事物或现象，确定其数量大小的过程。
计量工作是指利用各种计量仪器和设备进行测量和检验的活动，也是科学研究、产品质量控制和监督管理的基础工作之一。
2. 计量的基本原理（1）准确性：所得结果应该符合实际情况，能够反映被检测物体的真实状态。
（2）重复性：即相同条件下，进行多次检测，结果应该是一致的。
（3）可比性：即不同设备、不同地点、不同时间的检测结果应该是相互可比的，能够进行对比和分析。
（4）精确性：即在规定的条件下，进行测量所得结果应该是符合规定标准的。
二、计量仪器的分类和使用方法1. 计量仪器的分类计量仪器按照测量对象的不同，可以分为长度计量、质量计量、时间计量、温度计量等。
2. 计量仪器的使用方法（1）熟悉仪器的结构和性能，掌握使用方法和注意事项。
（2）正确选择适当的仪器进行测量，避免因为选择不当导致误差。
（3）标定仪器，确保其准确度和重复性。
（4）检修、保养仪器，保证仪器的正常使用。
三、常见计量单位和换算方法1. 常见计量单位（1）长度的计量单位：米、厘米、毫米、千米等。
（2）质量的计量单位：克、千克、吨等。
（3）时间的计量单位：秒、分、时、日、周、年等。
（4）温度的计量单位：摄氏度、华氏度、开尔文等。
2. 换算方法对于不同单位之间的换算，需要根据具体的计量单位的关系进行换算，例如长度单位的换算可以利用10mm=1cm，100cm=1m等关系进行换算。
常见的换算方法包括乘除法、移位法、十进位法等。
四、计量误差的分类和控制方法1. 计量误差的分类（1）系统误差：即每次测量都存在的误差，可以通过标定仪器、调整仪器、提高测量精度来进行控制。
（2）随机误差：即由于外部环境干扰、测量方法等原因引起的误差，可以通过重复测量、均值处理、消除环境干扰等方法进行控制。
2. 计量误差的控制方法（1）选择准确度高的计量仪器进行测量。
计量经济学复习资料一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系和经济变量之间相互影响的学科。
它通过运用统计学和数学方法，以实证的方式分析经济模型和数据，以期为经济理论的验证和决策制定提供科学依据。
计量经济学作为经济学的重要分支，在经济学领域里起着举足轻重的作用。
本文将为大家提供一个关于计量经济学的复习资料，以便大家更好地复习和理解这门学科。
二、计量经济学基础1. 理论基础：回顾计量经济学的理论基础，包括经济学中的基本原理、假设和模型，以及计量经济学方法的发展演变过程。
2. 计量经济学的基本概念：介绍计量经济学中的一些基本概念，如变量、参数、模型、数据等，帮助读者建立对计量经济学基础概念的理解和认知。
三、计量经济模型1. 线性回归模型：介绍线性回归模型的基本原理和假设，包括最小二乘估计法、截距项、解释变量的选择和回归结果的解释等。
2. 多元线性回归模型：介绍多元线性回归模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括多重共线性、异方差和自相关等问题的处理方法。
3. 非线性回归模型：介绍非线性回归模型，如对数线性模型、二项式模型和估计方法等。
4. 时间序列模型：介绍时间序列模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括平稳性、季节性和趋势性等问题的处理方法。
四、计量经济学常用方法1. 模型诊断：介绍计量经济学中的模型诊断方法，包括残差分析、异方差检验和自相关检验等。
2. 假设检验：介绍计量经济学中的假设检验方法，包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型比较等。
3. 预测方法：介绍计量经济学中的预测方法，包括时间序列分析、回归分析和面板数据分析等。
4. 因果推断：介绍计量经济学中的因果推断方法，包括工具变量法、自然实验和计量分析的注意事项等。
五、计量经济学在实际应用中的案例研究1. 劳动经济学：介绍计量经济学在劳动经济学领域的实际应用，包括劳动力市场分析、教育回报率和人力资本投资等。
2. 金融经济学：介绍计量经济学在金融经济学领域的实际应用，包括资本市场分析、投资组合选择和风险管理等。
计量经济学期末考试复习资料第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题1.4.61.什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别答：计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科;计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述;4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：1设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；2收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；3估计模型参数；4检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验;6.模型的检验包括几个方面其具体含义是什么答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验;在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围;第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别2.总体随机项与样本随机项的区别与联系3.为什么需要进行拟合优度检验4．如何缩小置信区间P46由上式可以看出1.增大样本容量;样本容量变大,可使样本参数估计量的标准差减小；同时,在同样置信水平下,n越大,t分布表中的临界值越小;2提高模型的拟合优度;因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比,模型的拟合优度越高,残差平方和应越小;5．以一元线性回归为例,写出β的假设检验1.对总体参数提出假设H 0：=0, H1：2以原假设H0构造t统计量,3由样本计算其值4给定显着性水平,查t分布表得临界值t/2n-2 5比较,判断若 |t|> t /2n-2,则拒绝H0 ,接受H1；若 |t| t /2n-2,则拒绝H 1 ,接受H 0 ；上届重点：一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的原因、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章PPT 里的表中国居民人均消费支出对人均GDP 的回归、t 检验△平方代表意义；△平方的认识、能够读懂Eviews 输出的估计结果第二章课后题1.3.9.101.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项经典模型中产生随机误差的原因答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式;由于是随机变量,意味着影响被解释变量的因素是复杂的,除了解释变量的影响外,还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响;这样,理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素,以保证模型在理论上的科学性;3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些违背基本假设的模型是否不可以估计答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的,包括零均值,同方差,不序列相关,满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的,主要有：解释变量是非随机的,若是随机变量,则与随机干扰项不相关;实际上,这些假设都是针对普通最小二乘法的;在违背这些基本假设的情况下,普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量,因此使用普通最小二乘法进行估计己无多大意义;但模型本身还是可以估计的,尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计;假设1. 解释变量X 是确定性变量,不是随机变量；假设2. 随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E i =0 i=1,2, …,nVar i =2 i=1,2, …,nCov i, j =0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3. 随机误差项与解释变量X 之间不相关：CovX i , i =0 i=1,2, …,n假设4. 服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i ~N0, 2 i=1,2, …,n假设5. 随着样本容量的无限增加,解释变量X 的样本方差趋于一有限常数;即假设6. 回归模型是正确设定的9、10题为计算题,见课本P52,答案见P17第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型上届重点：F 检验、t 检验 调整的样本决定系数、“多元”里为什么要对△平方系数进行调整第三章课后题1.2.7.1.多元线性回归模型的基本假设是什么在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中,哪些基本假设起了作用答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设;针对随机干扰项的假设有：零均值,同方差,无序列相关且服从正态分布;针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性,如果后随机的,则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在完全线性相关关系;在证明最小二乘估计量的无偏性中,利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中,利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定;2.在多元线性回归分析中,t检验和F检验有何不同在一元线性回归分析中二者是否有等价作用见课本P70答：在多元线性回归分析中,t检验常被用作检验回归方程中各个参数的显着性,而F检验则被用作检验整个回归关系的显着性;各解释变量联合起来对被解释变量有显着的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显着的线性关系;在一元线性回归分析中,二者具有等价作用,因为二者都是对共同的假设——解释变量的参数等于零一一进行检验;7、9、10题为计算题,见课本P91,答案见P53第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型重点掌握：参考重点：1.以多元线性回归为例说明异方差性会产生怎样的后果可能为论述题2.检验、修正异方差性的方法3.以多元线性回归为例说明序列相关会产生怎样的后果预测,矩阵表达式推到4.检验、修正序列相关的方法5.什么是DW检验法前提条件6.以多元线性回归为例说明多重共线性会产生怎样的后果7.检验、修正多重共线性的方法8.随机解释变量问题的三种分类分别造成的后果是什么9.工具变量法的前提假设1与所替代的随机解释变量高度相关2与随机干扰项不相关3与模型中其他解释变量不相关,以避免出现多重共线性上届重点：异方差、序列相关、多重共线性等违背基本假设的情况产生原因、后果、识别方式方法、、广义差分法第四章课后题1、2题为计算题,见课本P134,答案见P84第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题上届重点：虚拟变量的含义与设定、滞后变量的含义、为何加入滞后和虚拟变量第五章课后题1.3.4.101.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么有哪几种基本的引入方式它们各适合用于什么情况答：在模型中引入虚拟变量,主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响;加法方式与乘法方式是最主要的引入方式;前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况,后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况;除此外,还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况;3.滞后变量模型有哪几种类型分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类,前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量,不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量;分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见;分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：1对于无限期的分布滞后模型,由于样本观测值的有限性,使得无法直接对其进行估计;2对于有限期的分布滞后模型,使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度,对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长,由于样本容量有限,当滞后变量数目增加时,必然使得自由度减少,将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关,即模型可能存在高度的多重共线性;4.产生模型设定偏误的主要原因是什么模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些答：产生模型设定偏误的原因主要有：模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作：模型制定者手头没有相关变量的数据；解释变量无法测量或数据本身存在测量误差;模型设定偏误的后果有：1如果遗漏了重要的解释变量,会造成OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致；对随机干扰项的方差估计也是有偏的;2如果包含了无关的解释变量,尽管OLS估计量具有无偏性与一致性,但不具有最小方差性;3如果选择了错误的函数形式,则后果是全方位的,不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义,而且估计结果也不同;对模型设定偏误的检验方法有：检验是否含有无关变量,可以使用t检验与F 检验完成：检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误,可以使用残差图示法,Ramsey提出的RESET检验来完成;10.简述约化建模理论与传统理论的异同点答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简单”的建模思想,即首先提出一个包括各种因素在内的“一般”模型,然后再通过观测数据,利用各种检验对模型进行检验并化简,最后得到一个相对简单的模型;传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想,它首先提出一个简单的模型,然后从各种可能的备选变量中选择适当的变量进入模型,最后得到一个与数据拟合较好的较为复杂的模型;从二者的主要联系上看,它们都以对经济现象的解释为目标,以已有的经济理论为建模依据,以对数据的拟合程度作为模型优劣的重要的判定标准之一,也都有若干检验标推;从二者的主要区别上看,传统的建模理论往往更依赖于某种单一的经济理论,旧“从一般到简单”的建模理论则更注重将各种不同经济理论纳入到最初的“一般”模型中,甚至更多地是从直觉和经验来建立“一般”的模型；尽管两者都有若干种检验标准,但约化建模理论从实践上有更大量的诊断性检验来看每一步建模的可行性,或寻找改善模型的路径：与传统建模实践中存在的过渡“数据开采”问题相比,由于约化建模理论的初估模型是一个包括所有可能变量的“一般”模型,因此也就避免了过度的“数据开采”问题；另外,由于初始模型的“一般”性,所有研究者在建模的初期往往有着相同的“起点”,因此,在相同的约化程序下,最后得到的最终模型也应该是相同的;而传统建模实践中对同一经济问题往往有各种不同经济理论来解释,如果不同的研究者采用不同的经济理论建模,得到的最终模型也会不同;当然,由于约化建模理论有更多的检验,使得建模过程更复杂,相比之下,传统建模方法则更加“灵活”;第六章联立方程计量经济学模型理论与方法上届重点：内生变量、外生变量、先定变量、结构式模型、简化式模型、参数关系体系、模型识别第六章课后题1.2.3.1.为什么要建立联立方程计量经济学模型联立方程计量经济学模型适用于什么样的经济现象答：经济现象是极为复杂的,其中诸因素之间的关系,在很多情况下,不是单一方程所能描述的那种简单的单向因果关系,而是相互依存,互为因果的,这时,就必须用联立的计量经济学方程才能描述清楚;所以与单方程适用于单一经济现象的研究相比,联立方程计量经济学模型适用于描述复杂的经济现象,即经济系统;2.联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为几类其含义各是什么答：联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为可识别和不可识别,可识别又分为恰好识别和过度识别;如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式,则称该方程为不可识别,或者根据参数关系体系,在已知简化式参数估计值时,如果不能得到联立方程计量经济学模型中某个结构方程的确定的结构参数估计值,称该方程为不可识别;如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的,则认为该联立方程计量经济学模型系统是可以识别的;反过来,如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程,则认为该联立方程汁量经济学模型系统是不可以识别的;如果某一个随机方程具有唯一一组参数估计量,称其为恰好识别；如果某一个随机方程具有多组参数估计量,称其为过度识别;3.联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要方法其适用条件和统计性质各是什么答：单方程估计的主要方法有：狭义的工具变量法IV,间接最小二乘法ILS,两阶段最小二乘法2SLS;狭义的工具变量法IV和间接最小二乘法ILS只适用于恰好识别的结构方程的估计;两阶段最小二乘法2SLs既适用于恰好识别的结构方程,又适用于过度识别的结构方程;用工具变量法估计的参数,一般情况下,在小样本下是有偏的,但在大样本下是渐近无偏的;如果选取的工具变量与方程随机干扰项完全不相关,那么其参数估计量是无偏估计量;对于间接最小二乘法,对简化式模型应用普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性、无偏性、有效性;通过多数关系体系计算得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐近无偏的;采用二阶段最小二乘法得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐近无偏的;补充资料计算题一给出多元线性回归的结果1.判断模型估计的结果如何,拟合效果如何2.说明每一个参数所代表的经济意义3.判断有没有违背四个基本假设计算题二给出数值,计算：1.t检验,F检验的自由度2.在给定显着性水平下参数是否显着3.估计值是有偏、无偏、有效计算题三加入虚拟变量D1,D2,D3问：虚拟变量的经济含义。
计量知识点全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：计量知识点是经济学中非常重要的一部分，它涉及到对数据进行量化分析和统计推断的方法和技巧。
无论是研究经济现象、制定政策还是进行市场分析，计量知识都是不可或缺的。
在这篇文章中，我们将介绍一些基础的计量知识点，帮助读者更好地理解和应用这些知识。
一、基本概念1. 变量：在计量分析中，变量是指研究对象的某种属性或特征，可以是数量型变量（如收入、价格等）也可以是分类型变量（如性别、地区等）。
2. 因变量和自变量：在计量分析中，因变量是研究对象的主要研究对象，自变量是用来解释因变量变化的变量。
3. 样本和总体：在进行统计分析时，研究者需要从总体中选取一部分样本进行研究。
样本是总体的一个子集，通过对样本的研究可以对总体进行推断。
4. 假设检验：假设检验是用来检验研究结论是否显著的统计方法，通过对样本数据进行假设检验，得出对总体的推论。
二、统计描述1. 中心趋势测度：中心趋势测度是用来描述数据整体分布的一个指标，包括均值、中位数和众数等。
2. 离散程度测度：离散程度测度是用来描述数据分布的离散程度，包括标准差、方差、极差等。
3. 分布形状：数据的分布形状可以通过偏度和峰度等指标来描述，偏度描述数据分布的对称性，峰度描述数据分布的平峰或尖峰程度。
三、回归分析1. 简单线性回归：简单线性回归是一种描述因变量和单个自变量之间关系的回归分析方法，通过拟合直线来解释因变量的变化。
3. 回归诊断：回归诊断是用来检验回归分析结果的准确性和可靠性的一种方法，包括残差分析、方差膨胀因子等。
四、时间序列分析1. 趋势分析：趋势分析是用来描述时间序列数据的长期趋势和波动规律的方法，可以通过趋势线和季节性调整来分析数据。
3. 时间序列模型：时间序列模型是用来预测未来数据变化趋势的一种方法，可以通过建立自回归模型、移动平均模型等来预测未来数据。
计量知识点是经济学中非常重要的一部分，通过掌握基本概念、统计描述、回归分析和时间序列分析等知识点，可以更好地理解和应用计量分析方法，对经济现象和市场规律进行深入研究和分析。
计量基础知识复习概述计量是一门研究物理量测量方法和测量结果表示方法的学科。
在各个领域，如物理、化学、工程、生物等，计量都扮演着重要的角色。
本文旨在通过复习计量基础知识，加深对计量学的理解和应用。
一、物理量和单位物理量是能够用数值描述的自然现象的特性。
物理量分为基本物理量和导出物理量两类。
基本物理量是不能通过其他物理量表示的物理量，如长度、质量、时间等。
导出物理量是通过基本物理量通过数学关系推导得到的物理量，如速度、加速度、力等。
单位是用来描述物理量大小的标准，可以分为基本单位和导出单位。
国际单位制（SI单位制）是国际通用的计量单位制度，包括7个基本单位：米（m）、千克（kg）、秒（s）、安培（A）、开尔文（K）、摩尔（mol）、坎德拉（cd）。
导出单位是通过基本单位和其它物理量之间的关系得到的单位。
二、测量误差和不确定度在进行物理量测量时，由于各种原因会产生误差。
误差是指测量结果与真实值之间的差异。
误差分为系统误差和随机误差两类。
系统误差是指测量结果在整个测量范围内出现的偏离真值的固定偏差。
系统误差可以通过校正仪器、改进测量方法等措施减小。
随机误差是指测量结果在重复测量中不断变化的不确定性。
随机误差可以通过多次重复测量取平均值、增加测量次数等方式减小。
不确定度是对测量结果的精确度的度量，反映了测量结果的可信程度。
它包括了各种误差对测量结果的影响。
三、测量精度和准确度测量精度是指测量结果中重复测量的结果的接近程度，可以通过求出测量结果的标准偏差来衡量。
测量精度越高，标准偏差越小。
测量准确度是指测量结果与真实值的接近程度，与系统误差有关。
准确度可以通过与已知标准值比较来评估。
四、仪器的选择和使用在进行测量时，选择合适的仪器是至关重要的。
仪器的选择应考虑测量范围、测量灵敏度、测量不确定度等因素。
在使用仪器时，应遵循正确的操作步骤，并注意使用环境的因素对测量结果的影响。
及时进行仪器的校准和维护，保证测量结果的准确性和可靠性。
计量经济学复习要点第一篇：计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目，记不太清楚了3.期望与方差的概念，切比雪夫不等式，看例题1.4-例题1.8，不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律（具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布）的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义，加（page29）、减（page29）、乘（page30）、转置（page30）、逆（page31）知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41（定义最小二乘解）3.第三节没有听，求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法（算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均）（1）几种分析方法的定义（2）几中分析方法的不同（3）每种分析方法的具体作用（4）移动平均法中k的选择（5）指数平滑法的意义，α的选择，P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65，例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计（应该是只看一下概念就可以了）6.假设检验（1）基本思想P75（2）双边假设检验（3）单边假设检验（4）参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归（计算题）回归方程的求法，显著性检验，经济解释（各参数的解释），不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇：2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明（关于两变量模型的性质检验）2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法（检验方法一定要记住）4.异方差检验方法（至少三种）5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决（如多重共线性，异方差，自相关问题，虚拟变量的估计）注：以上重点均是提供参考，不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算，结果评价与补救思路的考察，没有大量的数学计算，请同学们放心！建议大家根据参考要点确定进度，并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围！希望同学们认真复习，考出好成绩！王琳第三篇：计量经济学复习笔记计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
计量时间单元复习资料近年来，随着社会的发展和科技的进步，时间成为人们生活中不可或缺的一部分。
计量时间的单位也越来越复杂，如何掌握这些计量时间单元成为了我们需要学习和掌握的知识。
为了更好地复习和掌握计量时间单元，我们可以从以下四个方面着手：一、基础知识复习首先，我们需要复习计量时间的基础知识，如秒、分、小时、天、周、月、季度、年、世纪等。
这些知识是计量时间的基础，也是我们掌握计量时间单元的前提。
在复习的过程中，我们可以通过多做练习题来加深对基础知识的记忆和理解。
同时，还需要了解一些常见的时间单位换算关系，如一分钟等于60秒，一小时等于60分钟，一天等于24小时，一周等于7天等等。
二、进阶知识掌握接下来，我们需要掌握进阶的计量时间单元知识。
这包括毫秒、微秒、纳秒等更小的单位，以及世纪、千年等更大的单位。
在掌握这些知识的同时，我们还需要了解它们的使用场景和应用领域。
比如，在计算机科学领域中，毫秒、微秒、纳秒等小单位被广泛使用，而在历史学研究中，世纪、千年等大单位也经常被用到。
三、实践操作训练计量时间单元不仅仅是一种理论知识，更是一种实践操作技能。
为了更好地掌握它们，我们需要进行实践操作训练。
比如，在计算机编程中，我们经常需要借助时间单位来计时、延迟等操作。
在这种情况下，我们可以通过编写相关程序，来锻炼自己的实践能力。
同时，在实际生活中，我们也可以通过设置提醒、定时等方式来实践计量时间单元的应用。
四、定期复习强化最后，我们需要定期进行复习和强化。
由于计量时间单元涉及范围较广，容易遗忘，因此我们需要定期回顾和复习，以保持对计量时间单元的掌握。
定期复习的形式可以多样化，可以是做练习题、阅读相关书籍、参加专业讲座等。
只有通过不断地学习和实践，才能更好地掌握计量时间单元。
通过上述四个方面的学习和实践，我们可以更好地掌握计量时间单元的知识和技能。
无论是在学术研究、工作生活还是日常生活中，我们都需要掌握计量时间单元，以更好地适应社会发展的需要。
第一章一、现代地理学发展史上的计量运动⑴、计量运动的萌芽:舍弗尔等人对区域学派的批评与否定，拉开了现代地理学发展史上的计量运动的帷幕。
计量运动主要是由美国地理学家发起的，形成了3大学派：①艾奥瓦的经济派。
代表人物是舍弗尔、麦卡尔蒂。
受杜能、廖什、克里斯塔勒等区位论学者影响很深，极力倡导建立地理学法则，着重探讨经济区位现象间相互内在联系及其组合类型。
②威斯康星的统计派。
代表人物是威弗尔、罗宾逊、东坎和仇佐里，以经典著作《统计地理学》为代表作，主要特征是发展和应用统计分析方法。
③普林斯顿的社会物理学派。
代表人物是司徒瓦特(J.Q. Stewart)。
该派把物理学原理应用于社会现象的研究之中，发展了理论地理学中的引力模型、位势模型、空间相互作用模式。
⑵、计量运动的飞速发展:加里森(W. L. Garrison) 及其领导的华盛顿小组首次把地理学的理论和方法建立在定量的基础上，编写了第一本《计量地理学》教材，率先在华盛顿大学举办了地理计量方法研讨班，培养了大批现代地理学名家。
美国区域科学协会组织了大量的学术活动，编辑出版了《区域科学年鉴》，成为美国计量运动的源地之一。
瑞典学者哈格斯特朗积极组织瑞典和美国的地理学家交流学术思想，大大促进了计量运动向全世界的扩散。
⑶、计量运动中涌现的著名学派、组织和学术刊物:英国以乔莱（R.J. Chorley）、哈格特(P. Haggett)和哈威(D. Harvey)等为代表的剑桥学派；1964年国际地理学联合会(IGU)设立的地理计量学方法委员会；1967年英国地理学会设立的地理教学采用模型和计量技术委员会；1968年日本成立的计量地理学研究委员会，1973年又改称理论、计量地理学委员会；1963年英国出版的《地理学计量资料杂志》和1969年美国出版的《地理分析——国际理论地理学》杂志。
二、地理计量化的表现：⑴、古代地理学和近代地理学中的数学方法限于定量地描述、记载和解释。
⑵、现代地理学中运用数学方法，是为了深入地进行定量化研究，揭示地理现象发生、发展的内在机制及运动规律，从而为地理系统的预测及优化调控提供科学依据。
三、计量地理学的发展经历了那几个阶段：第一阶段（20世纪50年代末期到60年代末期）把统计学方法引入地理学研究领域，构造一系列统计量来定量地描述地理要素的分布特征，应用各种概率分布函数、方差等简单的统计特征回归分析方法。
分布中心、区域形状、地理要素分布的集中和离散程度等都有了定量指标，许多地理要素间的相关关系，也可以进行定量地表示。
第二阶段（20世纪60年代末期到70年代末期）多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中广泛应用。
以电子计算机技术为手段，许多地理学家熟练地掌握了多元统计方法，具备了分析多因素、复杂结构和动态特征等复杂地理问题的能力。
第三阶段（20世纪70年代末期开始到80年代末期）系统理论、系统分析方法、系统优化方法、系统调控方法等被引进地理学研究领域，促进了运筹学中的规划方法、决策方法、网络分析方法，以及数学物理方法、模糊数学方法、分形几何学方法、非线性分析方法等一系列现代数学方法的形成。
同时GIS技术的发展为其提供了先进的技术手段支持。
第四阶段（20世纪90年代初至今）按照英国著名地理学家、里兹大学S.奥彭肖(S. Openshaw)教授的提法，90年代初进入计算地理学(Geocomputational Geography)时代。
得益于计算机技术与计算理论和方法的巨大发展和3S技术在获取大容量、整体性地理数据信息中的成功应用，以向量或并行处理器为基础的超级计算机为工具，对“整体”、“大容量”资料所表征的地理问题实施高性能计算，探索构筑新的地理学理论和应用模型。
四、计量地理学包括哪些主要内容：⑴、研究对象：①地理空间与过程的研究；②生态研究；③区域研究。
⑵、研究内容：①空间分布规律性；②空间要素分析；③空间过程分析；④地理系统模拟、预测和规划。
五、计量地理学的应用主要包括哪些方面：⑴分布型分析——对地理要素的分布特征及规律进行定量分析。
⑵相互关系分析——对地理要素、地理事物之间的相互关系进行定量分析。
⑶分类研究——对地理事物的类型和各种地理区域进行定量划分。
⑷网络分析——对水系、交通网络、行政区划、经济区域等的空间结构进行定量分析。
⑸趋势面分析——做出地理要素的趋势等值线图，展示所要分析的地理要素的空间分布规律。
⑹空间相互作用分析——定量分析各种“地理流”在不同区域之间流动的方向和强度。
⑺系统仿真研究，步骤：①对复杂地理系统的各种系统要素之间的相互关系与反馈机制进行分析，构造系统结构；②建立描述系统的数学模型；③以适当的计算方法与算法语言将数学模型转化为计算机可以识别运行的工作模型；④运行模型，对真实系统进行模拟仿真，从而揭示其运行机制与规律。
⑻过程模拟与预测研究：通过对地理过程的模拟与拟合，定量地揭示地理事物、地理现象随时间变化的规律，预测其未来发展趋势。
⑼空间扩散研究：定量地揭示各种地理现象，包括自然现象、经济现象、社会现象、文化现象、技术现象在地理空间的扩散规律⑽空间行为研究：主要是对人类活动的空间行为决策进行定量的研究。
⑾地理系统优化调控研究：运用系统控制论的有关原理与方法，研究人地相互作用的地理系统的优化调控问题，寻找人口、资源、环境与社会经济协调发展的方法、途径与措施。
⑿地理系统的复杂性研究：地理系统是高度复杂的巨系统，其复杂系统研究已经引起了国际地理学界的高度重视。
六、在地理学研究中应用计量地理学方法应该注意的主要问题：⑴、地理数据的筛选与质量检验问题：地理数据在建模分析中的作用：① 确定模型中的参数与初值；② 检验模型的正确性、合理性和有效性。
⑵、模型的建造问题建模程序（威尔逊 ，英国）① 建造一个数学模型，首先必须明确建模的目标；② 地理问题，即所研究的对象系统，其构成要素；③ 在各类变量中必须明确哪些变量是可控变量，即通过对哪些变量的调控可以使系统的行为发生改变；④ 在模型中，如何处理时间概念，即认为被研究的对象系统是无记忆系统还是记忆系统，是建立静态模型还是建立动态模型；⑤ 所建模型将采用什么观点、解决哪些理论问题、与此问题有关的建立模型的基本假设，以及所依据的理论、将要解决的问题等都将直接或间接地体现在模型之中；⑥ 能用于建模的有关数据、资料是什么，可能性如何，应采用何种建模技术，有现成的技术方法可供借鉴还是需要建造新模型，采用什么方法确定模型的参数；⑦ 所建模型的精度及该模型的合理性和有效性如何，采用什么方法和手段检验所建模型。
⑶、数学方法和GIS 的结合①研究一些复杂的地理问题，需要综合应用多种数学方法，建立一系列具有分析、模拟、仿真、预测、规划、决策、调控等多种功能的众多模型组成的模型系统。
这些模型系统离不开GIS 的支持。
②GIS 的基本技术及建造空间分析模型需要借助有关的数学方法来实现。
近几年来出现的基于知识的空间决策支持系统（苏理宏等，2000）就是数学方法、人工智能技术与GIS 技术在地理学应用研究领域中相互结合的成功典范。
第二章平均值：反映了地理数据一般水平。
计算方法:① 未分组的地理数据∑==n i i x nx 11 ② 分组的地理数据∑∑===mi i m i ii f x f x 11中位数：① 对于未分组的地理数据，样本数n 为奇数时，中位数是位置排在第(n +1)/2位的数据；样本数n 为偶数时，中位数是排在中间位置的两个数据的平均值。
②分组的地理数据，中位数的计算方法:确定中位数所在的组位置,按下述公式计算中位数m m n i i e f S fd L M 1121-=-⨯+=∑或者mm n i i e f S f d U M 1121+=-⨯-=∑ Me 代表中位数；L 为中位数所在组的下限值；U 为中位数所在组的上限值；fm 为中位数所在组的频数；Sm -1为中位数所在组以下的累计频数；Sm +1为中位数所在组以上的累计频数；d 为中位数所在组的组距。
众数：众数就是出现频数最多的那个数,计算方法分为以下两种情况:①未分组的地理数据，可以根据每一个数据出现的频数大小直接确定众数。
②对于已经分组的地理数据，中位数的计算步骤如下：确定频数最多的组为众数所在组。
按以下公式计算众数2110∆+∆∆⨯+=d L M 或者2120∆+∆∆⨯-=d U M M0代表众数；L 为众数所在组的下限值；U 为众数所在组的上限值；∆1为众数组频数与下一组频数之差；∆2为众数组频数与上一组频数之差；d 为众数所在组的组距。
极差：指所有数据中最大值与最小值之差,计算公式为： }{min }{max i i i i x x R -=离差：指每一个地理数据与平均值的差，计算公式为：x x d i i -=离差平方和：它从总体上衡量一组地理数据与平均值的离散程度，其计算公式为：∑=-=n i i x x d 12)(方差与标准差：方差是从平均概况衡量一组地理数据与平均值的离散程度。
∑=-=n i x i x n 12)(12σ标准差为方差的平方根，计算公式为：∑=-=n i i x x n 12)(1σ如果以样本方差对标准差进行无偏估计，则计算公式为 1)(12--=∑=n x x S n i i 。
变异系数：变异系数表示地理数据的相对变化（波动）程度 %1001)(1%10012⨯--=⨯=∑=n x x x x S C n i i v 。
洛伦兹曲线：使用累计频率曲线研究工业化的集中化程度。
集中化指数：是一个描述地理数据分布的集中化程度的指数。
1地理数据类型地理数据划分成两大基本类型即空间数据和属性数据。
✓ 空间数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。
✓ 属性数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征。
联系：空间数据和属性数据都是用于表述地理位置和地域空间范围的特征，具有地理数据的一切特征。
区别：空间数据和属性数据在测度方式和测度标准上存在不同。
1 各种类型的地理数据的测度方法分别是什么空间数据：可以用点，线，面三种几何实体以及描述它们之间空间联系的拓扑关系✓ 点——由一个独立的坐标点（x ，y ）定位，是空间上不可再分的几何实体。
✓ 线——由若干个（至少两个，理论上是无穷个）坐标点（xi ，yi ）（i =1，2，…）定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。
✓ 面——表示在空间上连续分布的地理景观或区域。
✓ 点、线、面之间的拓扑关系。
属性数据 ：又可以进一步分为两种类型，即数量标志数据和品质标志数据数量标志数据：根据测度标准可以划分两种类型① 间隔尺度数据:以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量。
