李建松《地理信息系统原理》课后习题(空间数据分析的计算模型)【圣才出品】

李建松《地理信息系统原理》课后习题(空间数据分析的计算模型)【圣才出品】
李建松《地理信息系统原理》课后习题(空间数据分析的计算模型)【圣才出品】

第13章空间数据分析的计算模型

1.分析模型是GIS空间分析的基础,有哪些类型和表示形式?

答:(1)分析模型的类型

①直观模型。直观模型是指只供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸放大或缩小而得。

②物理模型。物理模型主要是直观模型的进一步改进,它不仅可以显示原型的外形和特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的外形的某些规律。

③思维模型。思维模型是指通过人们对原型的反复认识,将获取的知识以经验形式直接存储于大脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。专家系统中的专家知识就是一种思维模型。

④符号模型。符号模型是在一些约定或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型的方法。地图就是一种典型的符号模型。

⑤仿真模型。仿真模型是通过计算机上运行的程序表达的模型。物理模型和数学模型一般可以转化为仿真模型,常见的有三维仿真模型。

⑥数学模型。数学模型是用得最多、最广的一种模型。它是用字母、数字和其它数学符号构成的等式或不等式,或用图表、图像、框图、数理逻辑来描述事物的,它是真实系统的一种抽象,是研究和掌握系统运动规律的有利工具,是分析、设计、预报、控制实际系统的基础。

(2)分析模型的表示形式

分析模型的表示形式包括一阶谓词逻辑表示形式与关系表示形式,一般采用容易为用户

接受的关系表示方法。它将模型看成一个虚关系,它的项由模型的输入项和输出项组成。这个虚关系是模型输入项与输出项的笛卡儿乘积的子集。这样,在创建模型时,就像创建关系数据库中的关系一样。

2.模型建模的过程是怎样的?

答:模型建模的过程为:

(1)建模准备。了解所分析的问题的实际背景,弄清建立模型的目的,掌握所分析的对象的各种信息。

(2)模型假设。对所研究的问题进行必要的简化,并用明确的语言对模型作出假设,即用语言对模型予以描述。

(3)建立模型。利用适当的数学工具建立各种量之间的关系,给出具体的数学结构。

(4)模型求解。求解数学方程参数,绘制图形,证明定理,进行逻辑运算等,一般利用计算机完成。

(5)模型分析。对通过模型求解得出的结果进行数学上的分析,给出预测或给出最优决策或控制。

(6)模型检验。用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性。

(7)模型应用。如果检验结果符合要求,就可实际应用;若检验结果不符合实际情况,还需对模型进行修改、补充、假设,重新建模。

3.GIS中的空间分析模型有哪些特点?

答:GIS中的空间分析模型的特点表现在:

(1)空间定位是空间计算模型特有的特性,构成空间计算模型的空间目标(点、弧段、

网络、面域、复杂地物等)的多样性决定了空间计算模型建立的复杂性。

(2)空间关系也是空间计算模型的一个重要特征,空间层次关系、相邻关系以及空间目标的拓扑关系决定了空间计算模型建立的特殊性。

(3)包括坐标、高程、属性以及时序特征的空间数据,大量的空间数据通常用图形的方式来表示,这样,由空间数据构成的空间分析计算模型也具有了可视化的图形特征。

(4)空间分析计算模型不是一个独立的模型实体,它和广义模型中抽象模型的定义是交叉的。GIS要求完全精确地表达地理环境间复杂的空间关系,因而常使用数学模型,此外,仿真模型和符号模型也在GIS中得到了很好的应用。

4.GIS的空间分析模型一定是数学公式表示的模型吗?

答:GIS的空间分析模型不一定是数学公式表示的模型,数学模型是GIS分析的主要模型,但仿真模型和符号模型也在GIS中有很好的应用,并不一定都是数学公式表示的模型,GIS的分析模型可以分为以下几类:

(1)空间分布分析模型

用于研究地理对象的空间分布特征。

(2)空间关系分析模型

用于研究基于地理对象的位置和属性特征的空间物体之间的关系,包括距离、方向、连通和拓扑等四种空间关系。

(3)空间相关分析模型

用于研究物体位置和属性集成下的关系,尤其是物体群(类)之间的关系。

(4)预测、评价与决策模型

用于研究地理对象的动态发展,根据过去和现在推断未来。

5.在GIS中使用专业分析模型的好处是什么?

答:在GIS中使用专业分析模型的好处有:

(1)能够通过空间分析模型来联系GIS应用系统与专业领域;

(2)能够综合利用GIS中大量数据,并通过模型对数据进行综合分析和应用;(3)能够解决空间分析和辅助决策问题。

数据分析方法课程设计报告

《数据分析方法》 课程实验报告 1.实验内容 (1)掌握回归分析的思想和计算步骤; (2)编写程序完成回归分析的计算,包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox 变换等内容。 2.模型建立与求解(数据结构与算法描述) 3.实验数据与实验结果 解:根据所建立的模型在MATLAB中输入程序(程序见附录)得到以下结果:(1)回归方程为: 说明该化妆品的消量和该城市人群收入情况关系不大,轻微影响,与使用该化妆品的人数有关。 的无偏估计: (2)方差分析表如下表: 方差来源自由度平方和均方值 回归() 2 5384526922 56795 2.28

误差()12 56.883 4.703 总和()14 53902 从分析表中可以看出:值远大于的值。所以回归关系显著。 复相关,所以回归效果显著。 解:根据所建立的模型,在MATLAB中输入程序(程序见附录)得到如下结果:(1)回归方程为: 在MTLAB中计算学生化残差(见程序清单二),所得到的学生化残差r的值由残差可知得到的r的值在(-1,1)的概率为0.645,在(-1.5,1.5)的概率为0.871,在(-2,2)之间的概率为0.968. 而服从正态分布的随机变量取值在(-1,1)之间的概率为0.68,在(-1.5,1.5)之间的概率为0.87,在(-2.2)之间的概率为0.95,所以相差较大,所以残差分析不合理,需要对数据变换。 取=0.6进行Box-Cox变换 在MATLAB中输入程序(见程序代码清单二) 取,所以得到r的值(r的值见附录二)其值在(-1,1)之间的个数大约为20/31=0.65,大致符合正态分布,所以重新拟合为: 拟合函数为: 通过F值,R值可以检验到,回归效果显著 (3)某医院为了了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄,病情的严重程度和病人的忧虑程度之间的关系,随机调查了该医院的23位病人,得数据如下表:

伯川德模型

伯川德模型(Bertrand competition)描述了一种竞争格局,即生产同质产品的寡头厂商可能并不总是以产量做为决策变量进行竞争,也可以以价格做为决策变量的竞争方式。 伯川德模型的结论十分简明,即均衡的结果将是价格等于边际成本。这一结论同完全竞争条件下的结果是一致的,而大大不同于古诺模型。伯川德模型的核心在于不同厂商之间产品是完全替代的,因此哪位寡头的定价更低,则哪位寡头将赢得整个市场,而定价较高者则完全不能得到任何收益,从而亏损。这种“赢家通吃”的市场竞争格局导致寡头之间竞相降价,直至价格等于边际成本——继续的降价行为意味着亏损。 伯特兰德模型是由法国经济学家约瑟夫·伯特兰德(Joseph Bertrand)于1883年建立的。古诺模型和斯塔克尔伯格模型都是把厂商的产量作为竞争手段,是一种产量竞争模型,而伯特兰德模型是价格竞争模型,伯特兰德模型的假设为: (1)各寡头厂商通过选择价格进行竞争; (2)各寡头厂商生产的产品是同质的; (3)寡头厂商之间也没有正式或非正式的串谋行为。 前提假定 伯特兰德模型假定,当企业制定其价格时,认为其他企业的价格不会因它的决策而改变,并且n个(为简化,取n=2)寡头企业的产品是完全替代品。A、B两个企业的价格分别为P1、P2 ,边际成本都等于C。 推导和分析 根据模型的假定,由于A、B两个企业的产品是完全替代品,所以消费者的选择就是价格较低的企业的产品;如果A、B的价格相等,则两个企业平分需求。于是,每一个企业的需求函数如图. 因此,两个企业会竞相削价以争取更多的顾客。当价格降到P1=P2=C 时,达到均衡,即伯特兰德均衡。 结论:只要有一个竞争对手存在,企业的行为就同在完全竞争的市场结构中一样,价格等于边际成本。

空间数据组织与管理

空间数据组织空间数据管理

?空间数据结构 ●矢量数据结构●栅格数据结构 ?矢量、栅格结构对比?空间数据库特点 ?传统数据库模型及特点 ●层次数据模型●网络数据模型●关系数据模型 ?现行空间数据库管理方案 ●混合数据管理模式●扩展数据管理模式●统一数据管理模式 空间数据组织与管理

定义: ?矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。?点:空间的一个坐标点;?线:多个点组成的弧段; ?面:多个弧段组成的封闭多边形; 获取方法 ?定位设备(全站仪、GPS 、常规测量等)?地图数字化?间接获取 ●栅格数据转换 ●空间分析(叠置、缓冲等操作产生的新的矢量数据) 矢量数据表达考虑内容 ?矢量数据自身的存储和管理?几何数据和属性数据的联系 ?空间对象的空间关系(拓扑关系) 矢量数据表达 ?简单数据结构?拓扑数据结构?属性数据组织 矢量数据结构

矢量数据表达—简单数据结构 只记录空间对象的位置坐标和属性信息,不记录拓扑关系。又称面条结构。 存储: ?独立存储:空间对象位置直接跟随空间对象;?点位字典:点坐标独立存储,线、面由点号组成 特征 ●无拓扑关系,主要用于显示、输出及一般查询 ●公共边重复存储,存在数据冗余,难以保证数据独立性和一致性 ●多边形分解和合并不易进行,邻域处理较复杂;●处理嵌套多边形比较麻烦 适用范围: 制图及一般查询,不适合复杂的空间分析 量数据结构(续)

标识码属性码空间对象编码唯一 连接几何和属性数据 数据库 独立编码 点: ( x ,y ) 线: ( x 1 , y 1 ) , (x 2 , y 2 ) , … , ( x n , y n )面: ( x 1, y 1) , (x 2, y 2) , …, ( x 1, y 1) 点位字典 点: 点号文件 线: 点号串面: 点号串 点号X Y 1112223344………n 55 66 存储方法 量数据结构(续)

小度写范文[差异伯川德模型下战略性贸易政策的实验研究]伯川德模型引入差异性模板

[差异伯川德模型下战略性贸易政策的实验研究]伯川德模型引入差异性 摘要:采用经济学实验的方法,本科生作为被试,货币作为激励手段,研究Eaton和Grossman(1986)提出的差异伯川德竞争方式下一国政府的最佳贸易政策理论。实验设计时考虑实验参与者间交互作用的特性以及被试对“政策”与“征税”的各种可能的反应,设计了四个设置的实验,对实验数据从被试的决策动机、被试决策时的考虑因素进行分析,运用数学及统计软件进行分析。实验结果显示政府不愿干预国际贸易,不会对本国产品征收出口税;同时分析了本实验研究的现实意义。关键词:战略性贸易政策;实验经济学;差异伯川德模型中图分类号:F74 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2012)24-0168-0320世纪80年代,西方学者在新贸易理论的基础上提出了战略性贸易政策理论,强调一国政府应对国际贸易进行积极的干预,利用补贴、税收、R&D投入等政策手段,影响本国企业和外国竞争对手的行动,改变竞争格局,从国际市场获得更多的超额利润,从而达到本国福利最大化。根据战略性贸易政策理论,如果企业之间进行古诺产量竞争,政府应该对本国企业进行出口补贴;如果企业之间进行的是伯川德价格竞争,则应对本国企业的出口进行征税。然而,战略性贸易政策理论的现实有效性仍存争议。实验经济学是20世纪后半叶迅速发展起来的经济学分支,已成为经济学最活跃的前沿领域之一。Engelmann和Normann(2007)用实验检验了由Brander和Spencer(1985)提出的企业间进行古诺产量竞争时战略性贸易政策的现实有效性。实验发现,古诺竞争时,两国政府倾向于不提供补贴,即使提供了补贴,也不是出于理论中所述的战略需要,而是纯粹地赠予企业;同时,政府间不显示合作的迹象。实验结果与理论存在巨大差异。在Brander 和Spencer (1985)提出经典的古诺双头垄断竞争模型下战略性贸易政策理论后,Eaton 和Grossman (1986)提出了伯川德双头垄断竞争模型下战略性贸易政策理论。本文通过实验方法,结合伯川德实验室交易制度,研究了差异伯川德模型下战略性贸易政策实施的现实可行性。一、差异伯川德模型下战略性贸易政策的实验原理 1.基本假设。根据Eaton和Grossman (1986)的伯川德双头垄断竞争模型,假定有甲、乙两个国家,各有一家厂商(分别为企业1和企业2),它们生产的产品(分别为产品1和产品2)不完全相同,具有一定的需求交叉弹性,且都出口到第三国。甲、乙两国政府的收益即为企业的税前利润,分别为:Π1 = (P1-P1t1-C1)Q1 + P1t1Q1 = (P1-C1)Q1 = (P1-C1)Q1(P1,P2)(1)Π2 = (P2-P2t2-C2)Q2 + P2t2Q2 = (P2-C2)Q2=(P2-C2)Q2(P1,P2)(2)式中,Q1、P1、C1分别表示甲国厂商(企业1)生产的产品1的产量、价格和边际成本;Q2、P2、C2分别表示乙国厂商(企业2)生产的产品2的产量、价格和边际成本;t1、t2分别表示甲、乙两国对企业征收的出口从价税率。本实验运用线性需求函数,假设产品1与产品2的需求函数分别为:Q1 = m-a1P1 + b1P2 (3)Q2 = n-a2P2 + b2P1 (4)其中,m、n、a1、a2、b1、b2为常数,ai表示产品i的价格Pi发生单位变化使产品i的需求量Qi随之产生的变化量(i=1,2),bi表示产品j的价格Pj发生单位变化使产品i的需求量Qi随之产生的变化量(i,j=1,2,i≠j),且0由于美国可乐市场上可口可乐和百事可乐的竞争为典型的差异伯川德竞争,所以本实验引用Gasini (1992)研究美国可乐市场上可口可乐和百事可乐的竞争而得到的需求函数来确定m、n、a1、a2、b1、b2以及产品1和产品2的边际成本C1和C2的具体数值,得到产品1与产品2的需求函数分别为:Q1 = 63.42-3.98P1 + 2.25P2 (5)Q2 = 49.52-5.48P2 + 1.40P1 (6)则企业1和企业2的税后收益分别为:π1 =(P1-P1t1-C1)Q1 =(P1-P1t1-4.96)(63.42-3.98P1 + 2.25P2)(7)π2 = (P2 -P2t2-C2)Q2 = (P2-P2t2-3.96)(49.52-5.48P2 + 1.40P1)(8) 2.政府及企业的策略集。根据Eaton和Grossman (1986)的战略性贸易政策理论,在差异伯川德竞争模型下各国政府对干预政策存在两种态度:干预和不干预,分别体现为征税与不

ArcGIS空间数据管理与分析

《地理信息系统概论》实验报告 题目:ArcGIS关于空间数据管理与空间数据分析操作实验姓名:赵文彪 学号: 2014212425 班级:地信141 学院:理学院 编写日期: 2015–11–8

学习空间数据库的建立与地图坐标校正变换 二、实验原理 ArcMap 默认支持3种Transformation 类型。其中,两种是平面至平面的转换,即仿射(Affine)和Similarity,二者有一定差别。另一种即由曲面至平面的地图投影转换(Projective)。本实验中学习的坐标变换方法,是GIS实践中较常用的仿射变换。 我们在课堂中讲过,坐标校正(rectification)可采用各级多项式来转换地图坐标。例如,设原坐标为(x,y),转换后的坐标为(x',y'),采用2次多项式: x' = a1 x2 + b1 y2 + c1 xy + d1 x + e1 y + f1 y' = a2 x2 + b2 y2 + c2 xy + d2 x + e2 y + f2 通过地面控制点GCPs 的已知坐标(x,y)和(x',y'),求出2次多项式的各项系数,就可以将地图上所有的(x,y)转换为(x',y')。 本实验中的仿射变换是采用一次(线性)多项式 x' = a1 x + b1 y + c1和y' = a2 x + b2 y + c2 作为坐标转换关系的坐标校正方法。仿射变换可以将数据在x, y方向是非等比放大缩小,歪斜,旋转和平移(如图所示)。 在ArcGIS中,一般采用4个Tics,即通常所说的地面控制点,来进行仿射变换。对于一般比较规整的地图,这样进行坐标校正是够用了。 三、实验内容 把数字化时形成的inch 单位的平面坐标,转化为我国统一使用的高斯-克吕格坐标,并将转换好空间坐标的数据导入到Geodatabase库中。为此,首先利用ArcMap,把原始的4个tic点坐标(x,y) (即取inch 的坐标),改为相应的高斯-克吕格坐标值。然后,计算机根据这四个Tics 在两种坐标系中的取值,计算出转换系数,再把所有的(x,y) 转为高斯-克吕格坐标系统。最后,在ArcCatalog 中,新建一个高斯-克吕格坐标的Feature Dataset,把转换好坐标的Feature Class放到Geodatabase的Feature Class 中。

空间数据管理平台解决方案

空间数据管理平台解决方案

1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求,开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发,开发了一些列软件系统,包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等,可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理,为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点,基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据,其集成通过统一空间参考系(WGS84、西安80、北京54)或动态投影技术来实现。不同比例尺的

基础地理数据可以叠加一起显示,通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据(如DLG与DRG)的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据,采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同,采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发,系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程,可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心,满足各种用户对基础地理信息的需求,为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现,充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。

中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

伯特兰德(Bertrand)价格竞争模型教学内容

伯特兰德(Bertrand )价格竞争模型 伯特兰德模型是由法国经济学家约瑟夫?伯特兰德(Joseph Bertrand于1883 年提出的一个竞争模型。它是分析寡头垄断市场上企业价格竞争的模型,这与古诺竞争模型是不同的。 古诺模型是把产量作为企业决策的变量,是一种产量竞争模型。实际上,在企业的实际竞争过程中,定价是企业决策更基本的战略,每个企业所面临的消费者需求的大小往往取决于其定价。特别是当市场上企业的数量较少时,企业在定价策略上的差异对企业产品需求的影响更为明显。因此,伯特兰德模型对于研究 寡头垄断企业的价格竞争行为的特征及其影响具有重要作用。 一、生产同质产品的伯特兰德竞争模型 假定市场上只有两家企业:企业1和企业2,双方同时定价,它们生产的产品完全相同(即同质),寡头企业的成本函数也完全相同:生产的边际成本等于单位成本c,且假设不存在固定成本。市场需求函数D P是线性函数,相互之间没有任何正式的或非正式的串谋行为。 由于两个寡头垄断企业生产的产品同质,因而具有完全的替代性,所以两个企业中定价低者将获得所有需求,而定价高者将失去整个市场;如果两个企业定价相同,则他们将平分市场。 即若有企业1、企业2两企业,若企业1的定价R低于企业2的定价P2, 则企业1获得的需求D(R)将是整个市场的需求,而企业2的市场需求则为零;若双方定价相同,R = P2=P,则双方将平分市场,都将获得相当于整个市场需求量的一半,即-D P o 2 在上述情况下,两个企业中每一个企业的最优定价战略取决于其对另一家企业定价的推测。 (1)假设企业1预计企业2的定价将高于垄断价格,那么企业1的最优战略是按照垄断水平定价,此时它将获得所有的需求和垄断利润 (即可能的最大利润)o (2)假如企业1预计企业2的定价低于垄断水平,但高于边际成本,那么企业

伯特兰德Bertrand价格竞争模型

伯特兰德(Bertrand )价格竞争模型 伯特兰德模型是由法国经济学家约瑟夫·伯特兰德(Joseph Bertrand )于1883年提出的一个竞争模型。它是分析寡头垄断市场上企业价格竞争的模型,这与古诺竞争模型是不同的。 古诺模型是把产量作为企业决策的变量,是一种产量竞争模型。实际上,在企业的实际竞争过程中,定价是企业决策更基本的战略,每个企业所面临的消费者需求的大小往往取决于其定价。特别是当市场上企业的数量较少时,企业在定价策略上的差异对企业产品需求的影响更为明显。因此,伯特兰德模型对于研究寡头垄断企业的价格竞争行为的特征及其影响具有重要作用。 一、生产同质产品的伯特兰德竞争模型 假定市场上只有两家企业:企业1和企业2,双方同时定价,它们生产的产品完全相同(即同质),寡头企业的成本函数也完全相同:生产的边际成本等于单位成本c ,且假设不存在固定成本。市场需求函数()P D 是线性函数,相互之间没有任何正式的或非正式的串谋行为。 由于两个寡头垄断企业生产的产品同质,因而具有完全的替代性,所以两个企业中定价低者将获得所有需求,而定价高者将失去整个市场;如果两个企业定价相同,则他们将平分市场。 即若有企业1、企业2两企业,若企业1的定价1P 低于企业2的定价2P ,则企业1获得的需求)(1P D 将是整个市场的需求,而企业2的市场需求则为零;若双方定价相同,1P =2P =P ,则双方将平分市场,都将获得相当于整个市场需求量的一半,即2 1()P D 。 在上述情况下,两个企业中每一个企业的最优定价战略取决于其对另一家企业定价的推测。 (1)假设企业1预计企业2的定价将高于垄断价格,那么企业1的最优战略是按照垄断水平定价,此时它将获得所有的需求和垄断利润(即可能的最大利润)。

基于Hadoop数据分析系统设计

摘要 随着云时代的来临,大数据也吸引越来越多的关注,企业在日常运营中生成、积累的用户网络行为数据。这些数据是如此庞大,计量单位通常达到了PB、EB甚至是ZB。Hadoop作为一个开源的分布式文件系统和并行计算编程模型得到了广泛的部署和应用。本文将介绍Hadoop完全分布式集群的具体搭建过程与基于Hive的数据分析平台的设计与实现。 关键字Hadoop,MapReduce,Hive

Abstract With the advent of cloud, big data also attract more and more attention, the enterprise of the generation and accumulation in the daily operation of the user network behavior data. The data is so large, the measuring unit is usually achieved the PB, EB, and even the ZB. The Hadoop distributed file system as an open source, and parallel computing programming model has been widely deployed and application. This article introduces Hadoop completely distributed cluster process of concrete structures, and the design and implementation of data analysis platform based on the Hive. key words Hadoop,MapReduce,Hive

7-伯川德垄断竞争模型

博弈论教学/伯川德垄断竞争模型 出自MyKnowledgeBase < 博弈论教学 Bread crumbs: Main Page > 教学工作 > 博弈论教学 > 博弈论教学/伯川德垄断竞争模型 目录 ■1 背景 ■2 伯川德(Bertrand)垄断竞争一般模型 ■3 具有不变单位成本和线性需求函数的双寡头垄断模型 ■4 讨论 ■5 伯川德悖论 ■6 练习题 ■7 See Also 1 背景 1.古诺模型:每个厂商选择一个产量,价格由市场的需求确定的。 2.伯川德模型(Bertrand competition):每个厂商选择一个价格,并且在所有厂商选择的价 格给定的情况下,每家厂商生产足够的产品以迎合她所面临的需求。 2 伯川德(Bertrand)垄断竞争一般模型 1.背景: 1.厂商:家厂商生产同一件产品,每家厂商生产件产品的成本为. 2.市场:如果商品的价格为是有效的,那么总需求量为. (称为“需求函 数”) 如果各厂商设定不一样的价格,那么所有的消费者都是从价格最低的厂商那里 购买商品,而该厂商生产足够的产品以满足这些需求。(非常关键) 如果有不止一家厂商设定最低价格,那么所有这样做的厂商平分这些需求。 如果价格高于最低价格,就不会有顾客提出需求,厂商也就不会生产商品。 注意:即使最低价格低于单位生产成本,假设厂商仍然根据她所面临的需求生 产。(简化模型的需要)。 2.博弈模型: 1.局中人:厂商 2.行动:每家厂商的行动集合是可能的价格(非负)集合 3.偏好:厂商的偏好由她的获利来表示。如果厂商是设定最低价格的家厂商之 一,那么其偏好等于;如果某些厂商的价格低于 ,那么厂商的获利为零。 3 具有不变单位成本和线性需求函数的双寡头垄断模型 1.参数分析:

实验空间数据库管理及属性编辑实验报告

实验空间数据库管理及属性编辑实验报告 CKBOOD was revised in the early morning of December 17, 2020.

实验报告 一、实验名称 二、实验目的 三、实验准备 四、实验内容及步骤 五、实验后思考题 班级:资工(基)10901 姓名:魏文风 序号:28 实验二、空间数据库管理及属性编辑 一、实验目的 1.利用ArcCatalog管理地理空间数据库,理解Personal Geodatabse空间数据库模型的有关概念。 2.掌握在ArcMap中编辑属性数据的基本操作。 3.掌握根据GPS数据文件生成矢量图层的方法和过程。 4.理解图层属性表间的连接(Join)或关联(Link)关系。 二、实验准备 预备知识: ArcCatalog 用于组织和管理所有 GIS 数据。它包含一组工具用于浏览和查找地理数据、记录和浏览元数据、快速显示数据集及为地理数据定义数据结构。 ArcCatalog 应用模块帮助你组织和管理你所有的 GIS 信息,比如地图,数据集,模型,元数据,服务等。它包括了下面的工具:

●浏览和查找地理信息。 ●记录、查看和管理元数据。 ●创建、编辑图层和数据库 ●导入和导出 geodatabase 结构和设计。 ●在局域网和广域网上搜索和查找的 GIS 数据。 ●管理 ArcGIS Server。 ArcGIS 具有表达要素、栅格等空间信息的高级地理数据模型,ArcGIS支持基于文件和DBMS(数据库管理系统)的两种数据模型。基于文件的数据模型包括Coverage、Shape文件、Grids、影像、不规则三角网(TIN)等GIS数据集。 Geodatabase 数据模型实现矢量数据和栅格数据的一体化存储,有两种格式,一种是基于Access文件的格式-称为Personal Geodatabase,另一种是基于Oracle或SQL Server等RDBMS 关系数据库管理系统的数据模型。 GeoDatabase是 geographic database 的简写,Geodatabase 是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。 Geodatabase是ArcGIS软件中最主要的数据库模型。 Geodatabase 支持在标准的数据库管理系统(DBMS)表中存储和管理地理信息。 在Geodatabase数据库模型中,可以将图形数据和属性数据同时存储在一个数据表中,每一个图层对应这样一个数据表。 Geodatabase可以表达复杂的地理要素(如,河流网络、电线杆等)。比如:水系可以同时表示线状和面状的水系。 基本概念:要素数据集、要素类 数据准备: 数据文件:,(GPS野外采集数据)。 软件准备: ArcGIS Desktop ---ArcCatalog

数据分析系统-APP建设方案

决策分析系统APP端建设方案

目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下: (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)

1.概述 1.1.项目背景 移动互联,是基于“个人移动数字信息终端”(如:手机、平板电脑、PDA 等)接入互联网,用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强,操作界面不断优化,外观时尚轻薄,能满足8小时以上的连续户外操作的需求,价格也不断下降,智能手机的用户不断增加;同时,随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展,覆盖面至少到乡镇一级,理论速度都提升少2M以上;根据摩根(Morgan)的报告,移动互联时代的设备将超过100亿台,一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代,将势不可挡的来临,企业将移动互联网技术应到工作业务中,为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统,为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器,为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务,应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展,建设数据分析系统APP移动客户端,方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作,更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合,不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 (1)在管理决策层面,及时掌握卷烟营销情况,为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控

财务数据分析系统的设计与实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/452103501.html, 财务数据分析系统的设计与实现 作者:朱曼婷 来源:《数字技术与应用》2016年第02期 摘要:传统的财务管理系统发挥计算机系统的处理能力,降低财务管理工作强度,使财务部门及其他部门的预算信息充分沟通,确保资金能够科学、合理的使用,大大提高了财务人员的工作水平和效率、优化管理资源,从而实现规范、科学的管理。然而,随着财务数据的不断增多,传统的财务管理系统虽然在规范性收入方面有着较为出色的表现,但在非结构性收入方面无法做到详实的统计,为财务管理统计和缴税统计工作带来了极大的不便。本文以高校教师的收入为例,为解决传统财务管理系统针对高校教师非结构性收入时统计以及分析的不足,并提供及时高效的信息服务,提出了基于B/S结构的财务数据分析系统的设计与实现,对财务数据进行统计分析,提升数据分析的效率。 关键词:信息化财务统计分析信息系统 中图分类号:TP311.52 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2016)02-0000-00 随着财务管理在高校工作中发挥的作用越来越突出和工作任务的日渐加重,伴随着高校办学规模的迅速扩张,多种多样的经济活动无形中增大了高校财务管理工作的复杂性,也暴露了财务管理系统中的薄弱环节,传统商业财务管理系统的通用性和各高校个性化需求的无缝贴合上存在差距,例如在教职工工资收入统计方面,职工的收入组成比较复杂,仅在工资的结构性薪资组成部分就可达20余项,而非结构性收入如:加班费、监考费、改卷费、劳务费、培训费、活动组织费等更为繁多,而且每个职工的发放时间、数量、金额都存在差异,传统的财务管理系统在规范性收入方面有着较为出色的表现,但在非结构性收入方面无法做到详实的统计,为财务管理统计和缴税统计工作带来了极大的不便;如何提供及时高效的信息服务,也越来越成为传统财务管理系统所面临的一大难题。 1 系统需求分析 1.1 用户需求 1.1.1 在职工非结构性收入的统计和汇总等方面凸显出不足 在教职工工资收入统计方面,职工的收入组成比较复杂,仅在工资的结构性薪资组成部分就可达20余项,而非结构性收入更为繁多,传统的财务数据分析管理系统已经不能满足实际的需求; 1.1.2 税收统计工作带来了极大的不便

伯特兰德(Bertrand)价格竞争模型

伯特兰德(Bertra nd)价格竞争模型 伯特兰德模型是由法国经济学家约瑟夫·伯特兰德(J os eph Bertrand)于1883年提出的一个竞争模型。它是分析寡头垄断市场上企业价格竞争的模型,这与古诺竞争模型是不同的。 古诺模型是把产量作为企业决策的变量,是一种产量竞争模型。实际上,在企业的实际竞争过程中,定价是企业决策更基本的战略,每个企业所面临的消费者需求的大小往往取决于其定价。特别是当市场上企业的数量较少时,企业在定价策略上的差异对企业产品需求的影响更为明显。因此,伯特兰德模型对于研究寡头垄断企业的价格竞争行为的特征及其影响具有重要作用。 一、生产同质产品的伯特兰德竞争模型 假定市场上只有两家企业:企业1和企业2,双方同时定价,它们生产的产品完全相同(即同质),寡头企业的成本函数也完全相同:生产的边际成本等于单位成本c ,且假设不存在固定成本。市场需求函数()P D 是线性函数,相互之间没有任何正式的或非正式的串谋行为。 由于两个寡头垄断企业生产的产品同质,因而具有完全的替代性,所以两个企业中定价低者将获得所有需求,而定价高者将失去整个市场;如果两个企业定价相同,则他们将平分市场。 即若有企业1、企业2两企业,若企业1的定价1P 低于企业2的定价2P ,则企业1获得的需求)(1P D 将是整个市场的需求,而企业2的市场需求则为零;若双方定价相同,1P =2P =P,则双方将平分市场,都将获得相当于整个市场需求量的一半,即2 1()P D 。 在上述情况下,两个企业中每一个企业的最优定价战略取决于其对另一家企业定价的推测。 (1)假设企业1预计企业2的定价将高于垄断价格,那么企业1的最优战略是按照垄断水平定价,此时它将获得所有的需求和垄断利润(即可能的最大利润)。

海量空间数据管理技术

海量空间数据管理技术 ?多级混合空间索引技术 海量空间数据管理是现代GIS必须解决的重要技术问题,也是GIS软件能否应用于大 型项目的一个重要标志。空间数据索引是实现海量数据管理的关键技术之一。在国家“863” 项目“面向网络海量空间信息大型GIS”的推动下,SuperMap GIS创造性地开发了基于四叉树、R树和网格的多级混合索引技术,克服了传统单一索引技术的不足,为海量矢量数据管理奠定了坚实的基础。 ?海量空间数据库引擎技术SDX+ SDX(Spatial Database eXtension)是SuperMap GIS的空间数据库引擎,SDX+使用创 新的数据结构和索引技术,提高了大数据量的管理能力,综合性能超过国际同类软件。在国内外多个GIS大型应用中,SuperMap SDX+ 技术成功取代了国际同类产品,得到了广泛应用。 SuperMap GIS中,空间数据库引擎包括:SDX+ for SQL Server、SDX+ for Oracle、SDX+ for Sybase、SDX+ for DB2、SDX+ for Informix、SDX+ for Kingbase和SDX+ for DM等。 ?海量影像数据管理技术 影像数据是GIS应用的重要数据来源。随着高分辨率遥感技术的发展及应用范围的扩大,通常一个区域内的高分辨率影像数据少则几百兆,多则几百GB,甚至几个TB。因此,对海量影像数据高效存储和快速显示成为GIS应用的关键难点之一。SuperMap GIS充分考 虑到这个需求,开发了一系列海量影像数据管理技术,如海量影像数据库存储技术、支持MrSID和ECW影像压缩格式以及跨平台的海量影像压缩技术SIT等。 至强的地图编辑功能 传统GIS软件的图形编辑功能一般都较CAD软件弱,导致以前在采用GIS进行系统建设的同时,往往还需要混合使用CAD软件进行空间数据采集工作和数据管理、更新工作。这样既增加了成本,又容易带来数据损失等问题。SuperMap GIS突破了传统GIS在地图编 辑方面的局限,提供了强大的地图编辑功能,从而可以直接使用GIS软件进行数据建库、 管理、更新和开发工作。 ?灵活的交互式地图编辑 SuperMap GIS直接提供交互式地图编辑功能,内嵌了几十种不同类型的几何对象,包 括简单的点、线、面、文本和复杂的参数化几何对象、复杂几何对象等。

伯特兰德模型

伯特兰德模型 伯特兰德模型(Bertrand Model) 什么是伯特兰德模型 伯特兰德模型是由法国经济学家约瑟夫·伯特兰德(Joseph Bertrand)于1883年建立的。古诺模型和斯塔克尔伯格模型都是把厂商的产量作为竞争手段,是一种产量竞争模型,而伯特兰德模型是价格竞争模型, 伯特兰德模型的假设为: (1)各寡头厂商通过选择价格进行竞争; (2)各寡头厂商生产的产品是同质的; (3)寡头厂商之间也没有正式或非正式的串谋行为。 伯特兰德模型的前提假定 伯特兰德模型假定,当企业制定其价格时,认为其他企业的价格不会因它的决策而改变,并且n个(为简化,取n=2)寡头企业的产品是完全替代品。A、B两个企业的价格分别为P1、P2 ,边际成本都等于C。 伯特兰德模型的推导和分析 根据模型的假定,由于A、B两个企业的产品是完全替代品,所以消费者的选择就是价格较低的企业的产品;如果A、B的价格相等,则两个企业平分需求。于是,每一个企业的需求函数为: 因此,两个企业会竞相削价以争取更多的顾客。当价格降到P1=P2=C时,达到均衡,即伯特兰德均衡。

结论:只要有一个竞争对手存在,企业的行为就同在完全竞争的市场结构中一样,价格等于边际成本。 伯特兰德均衡及伯特兰德悖论 根据伯特兰德模型,谁的价格低谁就将赢得整个市场,而谁的价格高谁就将失去整个市场,因此寡头之间会相互削价,直至价格等于各自的边际成本为止,即均衡解为: 根据伯特兰德均衡可以得到两个结论: 1.寡头市场的均衡价格为:P=MC; 2.寡头的长期经济利润为0。 这个结论表明只要市场中企业数目不小于2个,无论实际数目多大都会出现完全竞争的结果,这显然与实际经验不符,因此被称为伯川德悖论 伯特兰德模型存在的问题 伯特兰德模型之所以会得出这样的结论,与它的前提假定有关。从模型的假定看至少存在以下两方面的问题: ①假定企业没有生产能力的限制。如果企业的生产能力是有限的,它就无法供应整个市场,价格也不会降到边际成本的水平上。 ②假定企业生产的产品是完全替代品。如果企业生产的产品不完全相同,就可以避免直接的价格竞争。 对伯川德模型的评价 伯川德模型假设价格为策略性变量而更为现实,但是它所推导出的结果却过于极端;但由于与现实不甚相符而遭到了很多学者的批评。这是我们为什么将其称之为伯川德悖论的主要原因。因此,学者们在研究市场中企业的竞争行为时,更多的是采用古诺模型,即用产量作为企业竞争的决策变量。

统计分析软件系统架构设计

统计分析软件系统架构设计 1.功能视图 2. 逻辑视图 2.1 系统模块视图 1. 数据采集系统 由于前期只是简单的采集访问数据,还没有和用户信息有太多的联系,也不需要用户的参与,所以暂时不用考虑。 2.数据分析系统

Visio, Rose 等都没装,先简单的画个草图吧 3.开发视图 3.1 易用性 3.2 性能 1 数据库采集系统 1)单独的数据仓库服务器 优点:省钱。 缺点:单独的服务器能力有限,不已扩充 方案:数据录入排队机制

2)集群的数据仓库服务器 优点:易于扩充,能抗很多的并发。 缺点:需要买很多机器哦 方案:按1个合理的均分策略,负载均衡,然后分析阶段时间数据合并。 3.3 可伸缩性 3.4 持续可用性 3.5 安全性 1. 数据采集系统 1)避免抓取用户敏感,如有必要,合理提示用户。 2)避免用户作弊,防止跨域提交数据。 2.数据分析系统 1)数据库,数据库仓库使用独立数据库服务器,有效的使用远程连接。 2)业务逻辑层只对界面层的webserver 开发服务接口和访问数据。 3)界面层的web应用程序实行session验证,如果只在公司内网访问,可以考虑windows 验证,管理用户和普通用户的权限和角色设计采用windows类似的角色,组的设计,方便,好扩展,易于管理。 4.关键疑难处理视图 4.1安全性控制 1.数据采集阶段 2.数据分析阶段 4.2 大访问量的并发问题和压力问题 1 数据库采集系统 3)单独的数据仓库服务器 优点:省钱。 缺点:单独的服务器能力有限,不已扩充 方案:数据录入排队机制 4)集群的数据仓库服务器 优点:易于扩充,能抗很多的并发。 缺点:需要买很多机器哦

西方经济学7章知识拓展--价格领导模型和卡特尔模型以及伯特兰德模型

价格领导模型(Price Leadership Model)是指产业内一家企业先变动价格,然后其他企业就跟着定价的竞争格局。 寡头厂商之间有可能会发生串谋,来获取更高的利润。这种串谋可以是公开的、正式的,也可以是秘密的、非正式的。在大多数国家中,寡头厂商之间的公开、正式的串谋是不被法律所允许的。因此,寡头厂商往往采取非正式的串谋行为。在非正式的串谋行为中,价格领导模式是常见的一种模式。价格领导指一个行业中由某一家厂商率先制定价格,其他厂商随后以该“领导者”的价格为基准决定各自的价格。通过暗中默契的共谋(合作)行为。即由一个领袖企业制订和调整价格,其他企业则主动跟随。避免价格竞争,又可躲过反垄断法对公开勾结的限制。 1、大厂商价格领导或称支配型企业的领导 行业中如果有一家厂商的规模很大,其余都是较小的厂商,那么大厂商可以确定一个市场价格,既使自己利润最大,又使其他厂商能够销售他们能希望销售的产量。其它小厂商一旦意识到这一点,便宁愿接受大厂商所订的价格,并像一个完全竞争者一样行事。按照既定价格确定自己的生产和销售数量。所有小厂商按自己确定的数量销售后留下的市场,则全部归大厂商拥有。 图(1)中DD'(直线)为寡头垄断市场的需求曲线,MC B为有支配力大厂商的边际成本曲线,∑MC曲线是其他各小厂商的边际成本之和。由于小厂商是价格接受者。和完全竞争情况相同。总是在MC=P处生产,所以它们平均变动成本以上的边际成本曲线即可代表它们的供给曲线。假如小厂商的数目为10个它们具有完全相同的成本状况。当每个小厂商的产量为4个单位时平均变动成本最低为4元,那么4元以上的边际成本曲线即为小厂商供给曲线。根据已有市场需求曲线和全体小厂商的供给曲线,便可推出大厂商所面临的需求曲线。曲线HMGD’正是有支配能力的大厂商的需求曲线。大厂商的需求曲线是根据各个价格下整个市场需求量减去小厂商供给

数据分析平台架构设计

数据分析平台架构设计 随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。 大数据分析的分类 Hadoop平台对业务的针对性较强,为了让你明确它是否符合你的业务,现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类,针对不同的具体需求,应采用不同的数据分析架构。 按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析两种。 实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品,往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析,从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求,可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群,或者采用一些内存计算平台,或者采用HDD的架构,这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,应采用离线分析的方式,通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据,传统的ETL工具往往彻底失效,主要原因是数据格式转换的开销太大,在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具,有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、

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