CH5-面板数据模型
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ch-05分组密码的工作模式
• 加密端：Ci = Pi ⊕Oi （取Oi 与Pi长度相同的位数） • 解密端：Pi = Ci ⊕Oi • Oi = DESK(i)
P1
j
j
j
j
PM j
j
j
C1
C2
南京农业大学信息学院
CM
26
CFB模式解密示意图 C
M-1
IV 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64 K 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64 j K 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64
加密
64
选择 jbit j 丢弃 | 64-jbit j C1
加密
64 选择 jbit j j 丢弃 | 64-jbit
…
K
加密
64
选择 jbit
j C2 PM
丢弃 | 64-jbit
j CM
P1
P2
南京农业大学信息学院
27
CFB的特点
可以把分组密码当作流密码使用 隐藏了明文模式 需要共同的移位寄存器初始值IV 对于不同的消息，IV必须唯一 没有已知的并行实现算法 误差传递：一个单元损坏影响多个单元
南京农业大学信息学院
20
错误扩散
密文的小错误能够转变成明文很大的错误，这种现 象叫做错误扩散(error extension)。 CBC模式具有密文前馈(feedforward)的性质，意 味着要对错误进行处理。 错误类型
• 明文分组中单独一位发生错误；恢复的明文也只有1位错 误。 • 密文中一个单独位发生错误，影响两个整分组。 • 同步差错，明文分组或密文分组中增加或者丢失若干比 特，这种错误的影响可能就很严重。
不是“基本算法+分组”就可以了？
P1
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CM
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CFB模式解密示意图 C
M-1
IV 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64 K 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64 j K 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64
加密
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加密
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j C2 PM
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CFB的特点
可以把分组密码当作流密码使用 隐藏了明文模式 需要共同的移位寄存器初始值IV 对于不同的消息，IV必须唯一 没有已知的并行实现算法 误差传递：一个单元损坏影响多个单元
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20
错误扩散
密文的小错误能够转变成明文很大的错误，这种现 象叫做错误扩散(error extension)。 CBC模式具有密文前馈(feedforward)的性质，意 味着要对错误进行处理。 错误类型
• 明文分组中单独一位发生错误；恢复的明文也只有1位错 误。 • 密文中一个单独位发生错误，影响两个整分组。 • 同步差错，明文分组或密文分组中增加或者丢失若干比 特，这种错误的影响可能就很严重。
不是“基本算法+分组”就可以了？
CH5-2回归统计推断
D( y0
yˆ0 )
0
2
n
(x0 x )2 Dˆ1
2
= 2 (1 1 (x0 x )2 )
n
Lxx
D( y0
yˆ0 )
2
(1
1 n
(x0 x )2 Lxx
)
易见：如果要降低 D( y0 yˆ0 ),可以采取如下措施
（1）增大样本容量n；
（2 ) 增大样本中自变量的分散性 （即增大 Lxx )
（3）减少 x0 与自变量样本均值 x 之间的距离。
由 y0 yˆ0 =(0 +1 x0 )-y -ˆ1 (x0 -x )+ 0
知 y0 yˆ0也服从正态分布
( y,ˆ1 , 0独立, 都服从正态分布 )
N (0,1)
y0 yˆ0的标准化
y0 yˆ0
~ t(n 2)
2 / 自由度
SSe / 2
ˆ 1 1 (x0 x )2
n2
n
Lxx
y0的置信水平为 1-的置信区间的上下限为:
yˆ0 t1 (n 2)ˆ 2
1 1 (x0 x )2
n
Lxx
预测区间说明
当样本容量充分大时，y0 的预测区间可简化：
对于一元线性回归模型 y 0 1 x ，其中误差项满足正态性，独立性，及 方差齐性的条件 ， 给定 x0 ，则对应 y0 的点估计为 yˆ0 ˆ0 ˆ1x0 ；当 n 充分 大时，y0 置信水平为1 的置信区间可近似表示为 [yˆ0 ˆu12 , yˆ0 ˆu12 ]
应用数理统计
Ch5 回归分析
一元线性回归中统计量的分布
2020年4月24日
前面讲到,一元线性回归中参数的最小二乘估计,相关系数,判 定系数等都可以在EXCEL中直接得到,并且EXCEL中还可以 对回归方程进行显著性的检验,及求参数的区间估计 等. 那么,EXCEL中的这些分析的理论依据是什么呢?
ch5 数据库系统概念(第6版)第五章高级SQL
函数/过程可以用SQL语言书写，也可以使用其他外部 程序语言. 函数对于特殊新的数据类型，例如图片和几何对象特 别有用. 例如: 用于检查多边形是否重叠，或者比较图片相 似性的函数. 一些数据库系统支持表值函数, 返回一个关系作为结果. 循环, if-then-else, 赋值
SQL:1999 还支持大量的命令式结构，例如
存储过程
存储过程的优点：
使用存储过程可以减少网络流量 增强代码的重用性和共享性 使用存储过程可以加快系统运行速度 使用存储过程保证安全性
存储过程的创建
写SQL语句 测试SQL语句 如得到所需结果，则创建结果 执行过程
触发器
触发器
触发器 是一条语句，当对数据库做修改时，它自动被系 统执行. 要设置触发器机制，必须满足: 指明什么条件下触发器被执行. 指明触发器执行的动作是什么. SQL-92 标准并不包括触发器，但是许多DB系统支持触发 器。 触发器于SQL:1999被引进到SQL标准 , 但是更早就通过非 标准语法被大部分数据库所支持.
SQL允许用if-then-else语句，for和while循环，等等 ，来定义过程.
存储过程
可以在数据库中存储过程 然后通过call语句来执行 允许外部应用程序对数据库进行操作，而无需了解内 部细节
面向对象方面将在22章介绍 (基于对象的数据库)*
函数和过程
SQL:1999 支持函数和过程
过程结构*
注意: 大部分数据库系统对下列标准语法实现了自 己的变种 复合语句: begin … end, While 和 repeat 语句:
end while
repeat
set n = n + 1
SQL:1999 还支持大量的命令式结构，例如
存储过程
存储过程的优点：
使用存储过程可以减少网络流量 增强代码的重用性和共享性 使用存储过程可以加快系统运行速度 使用存储过程保证安全性
存储过程的创建
写SQL语句 测试SQL语句 如得到所需结果，则创建结果 执行过程
触发器
触发器
触发器 是一条语句，当对数据库做修改时，它自动被系 统执行. 要设置触发器机制，必须满足: 指明什么条件下触发器被执行. 指明触发器执行的动作是什么. SQL-92 标准并不包括触发器，但是许多DB系统支持触发 器。 触发器于SQL:1999被引进到SQL标准 , 但是更早就通过非 标准语法被大部分数据库所支持.
SQL允许用if-then-else语句，for和while循环，等等 ，来定义过程.
存储过程
可以在数据库中存储过程 然后通过call语句来执行 允许外部应用程序对数据库进行操作，而无需了解内 部细节
面向对象方面将在22章介绍 (基于对象的数据库)*
函数和过程
SQL:1999 支持函数和过程
过程结构*
注意: 大部分数据库系统对下列标准语法实现了自 己的变种 复合语句: begin … end, While 和 repeat 语句:
end while
repeat
set n = n + 1
面板数据模型 (2)
面板数据模型面板数据模型是一种用于可视化面板的数据结构。
面板是一种数据可视化工具，它可以将数据以图表、表格、图像等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。
1. 什么是面板数据模型？面板数据模型是一种用于表示面板数据的数据结构。
它由以下几个要素组成：•数据源（Data Source）：数据源是面板中使用的数据的来源。
数据源可以是各种类型的数据，包括数据库、文件、API接口等。
面板可以从一个或多个数据源中获取数据。
•指标（Metric）：指标是面板中展示的数据的具体指标。
指标可以是一些统计数据，如平均值、总和、最大值等。
面板可以同时展示多个指标。
•维度（Dimension）：维度是用于分类和分组数据的属性。
维度可以是日期、地理位置、产品类型等。
面板可以通过维度对数据进行分组，从而提供更多的数据分析维度。
•图表类型（Chart Type）：面板可以根据数据的特点选择合适的图表类型进行展示。
常见的图表类型有折线图、柱状图、散点图等。
2. 面板数据模型的关键元素面板数据模型由以下几个关键元素组成：•表格（Table）：表格是面板中最基本的展示方式，它将数据以表格的形式展示出来。
表格由多行和多列组成，每行表示一个数据项，每列表示一个指标或维度。
表格可以方便地查看每个数据项的具体数值。
•图表（Chart）：图表是面板中常用的展示方式，它以图形的形式展示数据。
图表可以根据数据的特点选择不同的类型，如折线图可以展示数据的趋势变化，柱状图可以展示数据的比较关系。
•过滤器（Filter）：过滤器可以用于筛选展示的数据。
通过设置过滤器，用户可以根据需要过滤掉一些数据，只展示感兴趣的数据。
过滤器可以设置在维度上，也可以设置在指标上。
•时间轴（Time Range）：时间轴是面板中用于选择数据展示时间范围的工具。
用户可以通过时间轴选择展示的时间跨度，如按小时、按天、按周等。
3. 应用举例以下是一个简单的面板数据模型的应用举例：---title: 面板数据模型示例---# 面板数据模型示例## 数据源本面板使用的数据源为数据库中的销售数据。
ch5OOA3--建立辅助模型（交互图等）_4
2018/5/5
11
活动图
概念
1.状态图概 述
2.状态图的 组成要素
3.状态图的 用途
4.状态图的 建立
2018/5/5
包中元素的可见性
+（公共的）：标有“+”号的模型元素 对所有的引入包以及它们的后代是可见 的，包的各公共部分一同构成包的接口；
-（私有的）：标有“-”号的模型元素只 对包内的元素是可见的；
2018/5/5
18
活动图
概念
1.状态图概 述
2.状态图的 组成要素
3.状态图的 用途
4.状态图的 建立
由于包 Server 没有引入 GUI，Server 中的内容必须用限定名才能访问GUI的 公共内容，例如，GUI::Window。类似 地，由于Server中的内容是私有的， GUI 的内容无权访问 Server 中的任何 内容，即使用限定名也不能访问它们；
#EventHandler
引用它们；
20
活动图
概念
1.状态图概 述
2.状态图的 组成要素
3.状态图的 用途
4.状态图的 建立
引入和访问依赖是传递的；
【例】 Client 引入 Policies，Policies 引 入 GUI，则 Client 就传递地引入了 GUI，因此， Client 的内容可以访问 Policies 的引出，同样可访问 GUI 的引 出，若 Policies 访问 GUI，而不是引入 它，Client 则不能把 GUI 中的元素添加 到自己的命名空间，但是仍然能通过限 定名（如 GUI::Window）引用它们；
活动图
27
活动图
建立包图
1.状态图概 述
按混合模型、变截距模型和变系数模型区分
3
10.1 Pool对象 Pool对象
EViews对Panel Data模型的估计是通过含有 对 模型的估计是通过含有Pool对象 对象 模型的估计是通过含有 的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。 的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。 处理面板数据的EViews对象称为 处理面板数据的EViews对象称为Pool。通过Pool对象 对象称为Pool。通过 对象 可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计，但 可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计， Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少， 对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少， 对象侧重分析 而时期较长的侧重时间序列分析的数据。 而时期较长的侧重时间序列分析的数据。 对于截面成员较多，时期较少的“宽而短”的侧重截 对于截面成员较多，时期较少的“宽而短” 面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件 面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件 （Panel workfile）进行分析。利用面板结构的工作文件 workfile）进行分析。 可以实现变截距Panel Data模型以及动态 可以实现变截距 模型以及动态Panel Data模型 模型 模型以及动态 的估计。 的估计。
第十章
Panel Data模型 Data模型
在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两 者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中， 者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中，我们 会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列； 会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列；在 城镇居民消费分析中， 城镇居民消费分析中，我们会遇到不同省市地区的反映 居民消费和居民收入的年度时间序列。 居民消费和居民收入的年度时间序列。本章将前述的企 业或地区等统称为个体，这种具有三维 个体、指标、 具有三维（ 业或地区等统称为个体，这种具有三维（个体、指标、 时间） 信息的数据结构称为面板数据（ 时间 ） 信息的数据结构称为面板数据 （ panel data） 。 ） 有的书中也称为平行数据。本章将利用面板数据的计量 有的书中也称为平行数据。 模型简称为Panel Data 模型。 模型。 模型简称为
ch 数据的整理与显示
部分的过程。
总体经过分组，能够突出组与组之间的差异 而抽象掉组内各单位之间的差异，使数据变 得条理化，便于进一步分析研究。
（组间差异大、组内差异小）
2021/3/21
4
第54页/共29页
3.2 数据分组
统计分组的原则：穷尽原则、互斥原则
例：从业人员按文化程度分组 小学毕业 中学毕业（含中专） 大学毕业
2021/3/21
第132页/共29页
适用于离 散型变量， 且变量值 不多时。
适用于连续型 变量，且变量 值变化范围大 时。
12
（二）组距式数列的编制（难点）
❖ 1.确定组数：斯特杰斯经验公式
n=1+3.3 Lg N
❖ 2.确定组距：组距=（最大变量值-最小变量值）/ （1+3.3Lg N ）
❖ 等距数列与异距数列
10
第110页/共29页
❖ 3.3.1 品质分布数列
❖ （一）定类尺度的频数分布 例P35-36 3.1 ❖ （二）定序尺度的频数分布 例P36-37 3.2
❖ 3.3.2 变量数列
❖ （一）种类 ❖ 1.单项式：适用于离散型变量且变量变动范围不
大的场合。 ❖ 2.组距式：适用于连续型变量或者变动范围较大
85-95 95以上 （×）
3、企业按产值计划完成程度分组（%）：
100以下
95-105
100——110
105-115
110以上
115以上 （×）
2021/3/21
16
第176页/共29页
5.频数计量
❖ 累计频数与累计频率
1.向上累计与向下累计：向上累计频数 （频率）分布，首先列出各组的上限，然 后由标志值低的组向标志值高的组依次累 计。向下累计频数（频率）分布，首先列 出各组的下限，然后由标志值高的组向标 志值低的组依次累计。
总体经过分组，能够突出组与组之间的差异 而抽象掉组内各单位之间的差异，使数据变 得条理化，便于进一步分析研究。
（组间差异大、组内差异小）
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3.2 数据分组
统计分组的原则：穷尽原则、互斥原则
例：从业人员按文化程度分组 小学毕业 中学毕业（含中专） 大学毕业
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适用于离 散型变量， 且变量值 不多时。
适用于连续型 变量，且变量 值变化范围大 时。
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（二）组距式数列的编制（难点）
❖ 1.确定组数：斯特杰斯经验公式
n=1+3.3 Lg N
❖ 2.确定组距：组距=（最大变量值-最小变量值）/ （1+3.3Lg N ）
❖ 等距数列与异距数列
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❖ 3.3.1 品质分布数列
❖ （一）定类尺度的频数分布 例P35-36 3.1 ❖ （二）定序尺度的频数分布 例P36-37 3.2
❖ 3.3.2 变量数列
❖ （一）种类 ❖ 1.单项式：适用于离散型变量且变量变动范围不
大的场合。 ❖ 2.组距式：适用于连续型变量或者变动范围较大
85-95 95以上 （×）
3、企业按产值计划完成程度分组（%）：
100以下
95-105
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110以上
115以上 （×）
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5.频数计量
❖ 累计频数与累计频率
1.向上累计与向下累计：向上累计频数 （频率）分布，首先列出各组的上限，然 后由标志值低的组向标志值高的组依次累 计。向下累计频数（频率）分布，首先列 出各组的下限，然后由标志值高的组向标 志值低的组依次累计。
ch5
ˆ ˆ ˆ Yt = β 0 + β 1 X t
若回归函数在两个时刻t1,t2发生结构变 若回归函数在两个时刻 化，可定义两个虚拟变量
1, t ≥ t 2 D1 = 0, t < t2 1, t ≥ t1 Dt = 0 , t < t1
相应的回归模型 Yt = β 0 + β1 X t + β 2 ( X t − X t ) Dt + β 3 ( X t − X t ) D2 + µt
Yi = β 0 + β1 X i + β 2 D1 + β 3 D2 + µ i (i = 1,2, L , n )
其中： 为企业职工的薪金， 其中：Yi 为企业职工的薪金，Xi 为工龄
1 （男性） D1 = 0 （女性）
1 （本科及以上） D2 = 0 （本科以下）
二、虚拟变量的引入
用OLS法可得样本回归函数 法可得样本回归函数
ˆ ˆ ˆ ˆ Yt = β 0 + β1 X t + β 2 ( X t − X t* ) Dt
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 当t ≥ t*时，Dt=1, Yt = ( β 0 − β 2 X t* ) + ( β1 + β 2 ) X t 时
当t < t*时，Dt=0, 时
其矩阵形式为： 其矩阵形式为：
Y = (X
β D ) + µ α
如果取六个观测值，其中春季与夏季取了两次， 如果取六个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各 取到一次观测值，则解释变量矩阵： 取到一次观测值，则解释变量矩阵：
1 1 1 D) = 1 1 1
1， ， D= 0， ， 女性 男性