第05章 变量及数据

Prob. 0.0000 0.0000 5.468946 0.086294 -9.94267 -9.84926 81786.04 0.000000
ˆ 5.317 0.0098t ln Y t
斜率0.0098表示，平均而言， se (0.000608 )(0.0000343 ) Y的年增长率为0.98％。
每提高1个百分点，平均而言，数学S.A.T分数将增加0.13 个百分点。根据定义，如果弹性的绝对值小于1，则称缺 乏弹性。因此，在该例中，数学S.A.T分数是缺乏弹性的。 另外，r2＝0.9， 表明logX解释了变量logY的90％的变 动。
13
第5章
经济学的弹性：

以价格弹性为例： 价格弹性的准确定义是需求量变动的百分比除以价格变动的百分 比。 价格变动一个百分点，引起需求量变动超过一个百分点，则该物 品就富有价格需求弹性；需求变动量不到一个百分点，则缺乏价 格需求弹性；需求变动量等于一个百分点，则该物品拥有单位需 求价格弹性。
S.D. dependent var
Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
20.51101
2.260832 2.354245 23141.80 0.000000
S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood
2642.152 134.6207
Mean dependent var S.D. dependent var
S.E. of regression
Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

• 在收益可能成倍放大的同时，交易者所承担的风险与损失也会成倍放大
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01 衍 生 证 券 概 述
• 联动性
• 金融衍生品的价值与基础产品或基础变量紧密联系在一起，一旦基础产品的 价格或基础变量发生变动，金融衍生品的价格也将随之变动
• 不确定性和高风险性
• 金融衍生品常常伴随着以下六种风险：信用风险，市场风险，流动性风险， 结算风险，操作风险和法律风险
• 嵌入式衍生品
• 嵌入到主合同（非衍生工具）中的衍生工具，即衍生 工具与主合同构成混合工具，如可转换公司债券
1. 其价值随特定利率、金融工具价格、汇 率、价格指数、或其他类似变量的变动而 变动。变量为非金融变量的，该变量与合 同的任一方不存在特定关系 2. 不要求初始净投资，或要求很少的初始 净投资 3. 必须在未来某一日期结算
基于产品形态分类
• 建构模块工具
远期合约 期货 期权
互换
• 结构化衍生品
• 通过建构模块工具相互结合或者与基础金融工具相结合，开 发设计出更多具有复杂特性的金融衍生产品
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01 认识期货Ⅰ：现货、期货与期货合约
概念区分 • 现货：立即可以交割的“货” • 期货：只能在未来某一时间才能交割的“货” • 期货合约：由期货交易所统一制定的、规定在将来某一特 定的时间和地点交割一定数量和质量标的物的标准化合约
第5章 期货
1
01 衍生证券概述
02 认识期货Ⅰ：现货、期货与期货合约
目
录
03 认识期货Ⅱ：期货的功能、特点与类别
04 认识期货Ⅲ：股指期货
05 认识期货Ⅳ：国债期货
06 认识期货Ⅴ：外汇期货与外汇远期#
2
01 衍 生 证 券 概 述

Trial
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Conditions
O L R R O L L O R
Trial
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Conditions
L O R O L R R L O R L O
1个block
注：L＝左边脸复合；R＝右边脸复合 O＝原始面孔
第二节
被试内设计的特点及分类
一、被试内设计的特点
优点：不会受个体差异因素的影响 缺点：存在顺序效应 练习效应：被试的成绩越来越好； 疲劳效应：被试的成绩越来越差；
顺序效应的消除
平衡
二、被试内设计的分类
完全被试内设计：每个被试接受自变量每个 水平多次的处理。 不完全被试内设计：每个被试接受自变量每 个水平一次的处理。

完全被试内设计
被试1 a1 a2 a3 a2 a3 a1 a3 a1 a2 被试2 a2 a3 a1 a3 a1 a2 a1 a2 a3 被试3 …… 在被试内平衡顺序效应

不完全被试内设计
被试1 a1 a2 a3 被试2 a2 a3 a1 被试3 a3 a1 a2 在被试间平衡练习效应

第三节 完全被试内设计平衡练习效应 的方法
Block随机化 ABBA法

一、Block随机化
实验的所有条件（为一个block）每次呈现的 顺序是随机的。 例如Sackheim的实验，block随机化的方法。

采用Block随机化来消除练习效应的实验

Sackheim（1978）采用重复测量设计的实验
四种实验条件：1、2、3、4
第一行为：1、2、n、3、n－1、4、n－2、5、n－

Minimum Maximum 125.30 143.10 143.80 162.70 182.80 198.60 212.30 225.80 125.30 225.80
给出了四种饲料分组的样本含量N、平均数Mean、标准差 Std Deviation、
标准误 Std Error、95％的置信区间、最小值和最大值 ；
对照组 10.28 31.35 31.23
去卵巢组 10.01 8.28 6.12
雌激素组 28.88 12.77 27.56



随机误差，例如测量误差造成的差异，称为组 内差异。用变量在各组的均值与该组内变量值 之偏(离均)差平方和的总和表示。记作SS组内。 实验条件, 即不同的处理造成的差异，称为组 间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏 (离均)差平方和的总和表示。记作SS组间。 SS组间、SS组内除以各自的自由度得到其均方 值即组间均方和组内均方。
3.1 因素与处理



因素(Factor)是影响因变量变化的客观条件；例如影 响农作物产量的因素有气温、降雨量、日照时间等； 处理(Treatments)是影响因变量变化的人为条件。也 可以称为因素。如研究不同肥料对不同种系农作物产 量的影响时农作物的不同种系可称为因素，所施肥料 可视为不同的处理。 一般情况下Factors与Treatments在方差分析中可作 相同理解。在要求进行方差分析的数据文件中均作为 分类变量出现。即它们的值只有有限个取值。即使是 气温、降雨量等平常看作是连续变量的，在方差分析 中如果作为影响产量的因素进行研究，就应该将其数 值用分组定义水平的方法事先变为具有有限个取值的 离散变量
N A B C D Total 5 5 5 4 19

T
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i=i+c
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例：#include<stdio.h> 例：#include<stdio.h> main( ) main( ) { int i=0; { int i=0; for(;i<10;i++) for(i=0;i<10;i++) putchar(‘a’+i); putchar(‘a’+i); } } 运行结果：abcdefghij
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（7）表达式2一般是关系表达式（如 for语句说明4 i＜=100）或逻辑 表达式（如a＜b&&x＜y），但也可以是数值表达式 或字符表达式，只要其值为非零，就执行循环体。分 析下面两个例子： ①for ( i=0;(c=getchar( ))!=‘\n’;i+ =c); i=0 此 for语句的执行过程见图 ，它的作 用是不断输入字符，将它们的ASCII 取一个字 码相加，直到输入一个“换行”符为 符＝>c 止。 F ② for( ;(c=getchar( ))!=‘ \ n’;) C≠换行符 printf(“%c”,c);
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思考:该程序是什么功能?
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5.3 for语句
for循环语句是C语言中功能最强的循环语句，它有
多个变化形式，并且可以很方便的代替其它的循环语
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句。 for语句的一般形式
for（表达式1；表达式2；表达式3）循环体语句
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for执行流程
①先计算初值表达式1，它主要 用于循环开始前设置变量初值； ②接着计算循环控制逻辑表达式 2，它控制循环条件，决定循环 次数； ③如果表达式2为真，则执行循 环体语句，否则结束for循环； ④求解表达式3，它主要是对循 环控制变量进行修改。 ⑤转步骤②执行。

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目录
数据分析与数据库初步 认识
第1章
企业级数据分析环境 的搭建
第3章
数据可视化基础 第5章
供应链数据分析 与数据挖掘实战
第7章
第2章
TPC-DS数据分 析案例简介
第4章
结构化查询语言 SQL
第6章
用户数据分析与 数据挖掘实战
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本章内容
1 工作界面布局 2 基本可视化组件 3 进阶可视化组件 4 分析板块的应用 5 仪表板与故事
Desktop、Tableau Desktop等数据分析工具对TPC-DS数据
集展开数据可视化分析；
2. 掌握各种可视化组件的技术实现方法以及应用场景；
3. 掌握不同数据分析工具在操作、功能实现、可视化效果等方
面的异同点；
4. 了解分析板块的使用方法；
5. 掌握仪表板和故事的设计方法。
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工作界面布局
析工具的工作界面布局，包括工作板、字段列表、值区域、筛
选器等；接下来讲解了基本与进阶的可视化组件的技术实现方
法、应用场景及可视化效果，包括堆积条形图、簇状条形图、
折线图、组合图、饼状图与环状图、表格与矩阵、仪表与卡片、
排名图、瀑布图、树状图、直方图、盒须图、散点图、词云图、
弦图与桑基图、地图等，在介绍可视化组件的基础上横向对比
• 【例5-1】使用堆积条形图或堆积百分比条形图探究store sales网络各城 市不同婚姻状况用户的消费总金额情况。
• 1. 堆积条形图 • Power BI 堆积条形图
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堆积条形图
• Tableau堆积条形图
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堆积条形图
• Power View堆积条形图
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堆积条形图

χ2的连续性矫正
由上式计算的 χ2 只是近似地服从连续型随机变 量 χ2 分布。在对次数资料迚行χ2 检验利用连续型随 机变量χ2分布计算概率时，常常偏高，特别是当自 由度为1时，偏差较大。
矫正后的χ2值记为χc2
当自由度大于1时， χ2分布与连续型随机变量
χ2分布相近似，这时，可不作连续性矫正，但要
总和
r1 r2
总和
R1= O11 + O12 R2= O21 + O22
C1= O11 + O21
C2= O12 + O22
T
给药方式与给药效果的2×2列联表 给药方式
口服 注射
有效
58 64
无效
40 31
总数
98(R1) 95(R2)
有效率
59.2％ 67.4％
总数
122(C1)
71(C2)
193(T)
1.H0 ：给药方式与给药效果相互独立。
HA ：给药方式与给药效果有关联。
2.给出显著水平α＝0.05
3.计算各个理论数 Eij＝Ri×Cj/T=行总数×列总数/总数
E11= R1 × C1/T=61.95 E21= R2 × C1/T=60.05 E12= R1 × C2/T=36.05 E22= R2 × C2/T=34.95
本章内容
一、离散型数据 x2 统计量和 x2分布 二、拟合优度检验 三、独立性检验
拟合优度检验 （吻合度检验）
理论数可以通过一定的理论分布或某种学说 推算出。用实际观察数与理论数直接比较，从而得
出两者之间是否吻合，这一类检验称为吻合度检验。
独立性检验
分析两类因子是相互独立还是彼此相关。理论 值的推算没有什么理论或学说作依据，这时可假设 观察的各属性之间没有关联，然后证明这种无关联 的假设是否成立。这种检验称为独立性检验。

块图（ ） 一种类似于数字逻辑门电路的编程语言， 一种类似于数字逻辑门电路的编程语言，有数字电路基础的人 很容易掌握。该编程语言用类似与门、 很容易掌握。该编程语言用类似与门、或门的方框来表示逻辑 运算关系，方框的左侧为逻辑运算的输入变量， 运算关系，方框的左侧为逻辑运算的输入变量，右侧为输出变 输入、输出端的小圆圈表示“ 运算，方框用“导线” 量，输入、输出端的小圆圈表示“非”运算，方框用“导线” 连接在一起，信号自左向右流动。西门子公司的“ 连接在一起，信号自左向右流动。西门子公司的“LOG0”系 系 列微型可编程序控制器就使用功能块图编程语言。 列微型可编程序控制器就使用功能块图编程语言。
脉冲捕获 PLC这种循环扫描工作方式对于高速变化的过程可 PLC这种循环扫描工作方式对于高速变化的过程可 能漏掉变化的信号，也会带来系统响应的滞后， 能漏掉变化的信号，也会带来系统响应的滞后， 可以采用立即输入输出、脉冲捕获、 可以采用立即输入输出、脉冲捕获、高速计数 器或中断技术等。 器或中断技术等。 对持续时间较短的脉冲，PLC为本地的DI提供了脉 为本地的DI 对持续时间较短的脉冲，PLC为本地的DI提供了脉 冲捕获的功能。当脉冲捕获使能后， 冲捕获的功能。当脉冲捕获使能后，该输入端 上的状态变化将被锁定直至被PLC读取。 PLC读取 上的状态变化将被锁定直至被PLC读取。
梯形图例子
LAD的编程要点 的编程要点 • LAD由触点、线圈和功能块三元素组成。 由触点、 由触点 线圈和功能块三元素组成。 • 由这三元素组成的独立电路称为网络（NETWORK） ） • 网络左右两侧的垂直母线代表电源（S7系列省去 网络左右两侧的垂直母线代表电源（ 系列省去 右侧母线）。 右侧母线）。 • 触点接通，“电流”才能从左至右流经功能块和 触点接通， 电流” 线圈，产生相应的操作和动作。 线圈，产生相应的操作和动作。 • 功能块设有 和ENO端，只有“电流”流进 功能块设有EN和 端 只有“电流”流进EN 端功能块才能执行相关的操作， 端功能块才能执行相关的操作，仅当操作无误 电流”才会流出ENO端，导致后续的动作或操 “电流”才会流出 端 作。 • 逻辑运算从左至右执行，各网络从上到下执行。 逻辑运算从左至右执行，各网络从上到下执行。

型设定与变量选择的原则”为标题的内容 • 模型设定与变量选择的原则 • 理论依据：根据经济理论和实际情况选择合适的模型和变量 • 数据可获得性：确保所需数据能够准确、全面地获取 • 变量相关性：选择与被解释变量相关性较高的变量 • 避免多重共线性：避免解释变量之间的多重共线性问题 • 考虑异方差性：对异方差性问题进行修正和处理 • 保持模型的简洁性：避免过度拟合和模型复杂化
06
案例分析
案例选择的原则和标准
相关性：案例应与所研究的主题相关，具有代表性和典型性
可靠性：案例数据来源可靠，统计方法正确
完整性：案例应具备所需的所有数据和信息，能够进行全面分析
对比性：在选择案例时，应考虑对比不同案例之间的差异和相似之处，以便更全面地分 析问题。
案例分析的方法和步骤
明确分析问题 收集数据 构建模型 模型检验与修正 得出结论并解释
计量经济学的发展历程
计量经济学的起源 计量经济学的发展阶段 计量经济学在经济学领域的应用 计量经济学与其他学科的关系
计量经济学的研究对象和方法
研究对象：经济现象、经济行为、经济关系 研究方法：理论计量经济学、应用计量经济学 基本假设：总体回归、样本回归、随机干扰项 分析工具：统计推断、模型诊断、模型检验 应用领域：金融、经济、社会等领域 研究特点：严谨性、客观性、实证性
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20XX.XX.XX
计量经济学-5-模型设定与变量 选择
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汇报人：
目 录
01 单 击 添 加 目 录 项 标 题 02 计 量 经 济 学 概 述 03 模 型 设 定 04 变 量 选 择 05 模 型 检 验 与 评 估 06 案 例 分 析

单侧
双侧
P(t ≤ tα ,ν ) = α
或 P(t ≥ tα ,ν ) = α
P ( t ≤ t α / 2 ,ν ) + P ( t ≥ tα / 2 ,ν ) = α
概率α 自由度ν 值关系 概率α、自由度ν与t值关系 ——t界值 界值
一定自由度ν和概率α下的 t值t 一定自由度ν和概率α
α, ν
， tα/2,ν 可 /2,ν
通过查t界值表——附表２获得； 通过查t界值表——附表２获得； ——附表 例如ν=9,单侧α=0.05 ，查附表２得单侧 =9,单侧 查附表２
t0.05,9=1.833
35查附表2 自由度ν=n-1=35-1=34 ，查附表2，得 自由度ν=
t0.05/2,34=2.032
－1.96

0
1.96
t分布 特征
不服从标准正态分布， 不服从标准正态分布，小样本时服从 自由度ν=n-1的t分布
X SX
分布曲线是以0 t分布曲线是以0为中心的对称分布 自由度较小时,曲线峰的高度低于标准正态 自由度较小时, 曲线, 曲线,且曲线峰的宽度也较标准正态分布曲 线峰狭， 线峰狭，尾部面积大于标准正态曲线尾部 面积,而且自由度越小， 面积,而且自由度越小，t分布的这种特征 翘尾低狭峰） 越明显 （翘尾低狭峰）
检验—— ——检验步骤 配对样本均数t检验——检验步骤
建立检验假设，确定检验水准 建立检验假设， =0， –H0：d=0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平均直 径差异为0; 径差异为0; –H1：d≠0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平均直 径差异不为0; 径差异不为0; –α=0.05。 0.05。 计算检验统计量 如上表第四、五列所示，本例Σ –先计算差值d及d2如上表第四、五列所示，本例Σd = 先计算差值 39， 39， Σd