计量统计方法-1
所有计量经济学检验方法
所有计量经济学检验方法
1、回归分析：回归分析是用来确定两个变量之间相关关系的一种统计方法，它能够推断出一个变量对另一个变量的影响程度。
常用的回归检验包括偏直斜率检验、R平方检验、Durbin-Watson检验、自相关检验、Box-Cox检验等。
2、主成分分析：主成分分析（PCA）是一种统计分析方法，用于消除随机变量之间的相关性，从而简化数据分析过程。
常用的方法有二元主成分分析（BPCA）、多元主成分分析（MPCA）
3、因子分析：因子分析是一种统计学方法，用于确定从多个离散观测变量中提取的隐含变量。
常用的因子分析检验包括KMO检验、Bartlett 统计量检验、条件双侧门限统计量检验等。
4、多元分析：多元分析是一种统计学方法，用于探索随机变量之间的关系，常用的多元分析检验包括多元弹性网络（MANOVA）、多元回归（MR）以及结构方程模型（SEM）。
5、聚类分析：聚类分析是一种用于探索研究数据中的结构和特征的统计学方法。
它主要是将数据集分组，以便对数据集中的每组信息单独进行分析。
常用的聚类分析检验有K均值聚类、层次聚类、嵌套聚类等。
6、特征选择：特征选择是一种数据分析技术，用于从大量可能的特征中，选择有效的特征变量。
计量模型与计量方法
计量模型与计量方法计量模型和计量方法是统计学中的两个重要概念。
计量模型是指对现实世界中的经济、社会、生态等现象进行抽象和简化，建立数学公式或统计关系表达的模型。
计量方法是指用于实证研究中数据处理和分析的方法技能，包括数据的收集、整理、描述性分析和统计推断等方法。
下面将分别介绍计量模型和计量方法的相关内容。
一、计量模型计量模型是对现实世界中各种经济、社会、生态等现象进行抽象和简化后建立的数学模型或统计模型。
计量模型可以帮助我们理解和解释现象，预测和控制未来的发展趋势，提供决策的依据。
常见的计量模型有线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
线性回归模型是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来描述变量之间的关联程度。
时间序列模型是用于分析时间序列数据，寻找其内在的规律和趋势。
面板数据模型是处理同时包含个体和时间维度的数据，研究个体间的差异和时间的变动对现象的影响。
计量模型的建立过程包括以下几个步骤：确定模型的目标和对象，选择适当的变量，确定变量之间的关系，进行模型的参数估计和假设检验，对模型进行验证和修正。
二、计量方法计量方法是用于实证研究中数据处理和分析的方法和技能。
计量方法主要包括数据的收集、整理、描述性分析和统计推断等步骤。
1.数据的收集：数据的收集是计量研究的第一步，可以通过问卷调查、实地观察、文献调研等方式获得数据。
在数据收集过程中需要注意数据的准确性、完整性和可靠性。
2.数据的整理：数据的整理是将收集到的数据进行清洗、排序和归类等处理，使得数据能够被计量模型所接受和处理。
常见的数据整理方法包括数据的填补、删除、变换和归一化等。
3.描述性分析：描述性分析是对数据进行汇总和概括，通过计算均值、中位数、方差、标准差等统计量来描述和展示数据的特征。
描述性分析可以帮助我们了解数据的分布情况和变异程度。
4.统计推断：统计推断是根据样本数据的统计特征，对总体特征进行推断和估计。
通过假设检验和置信区间估计等方法，可以对总体参数的假设进行检验和推断。
统计方法介绍
（4）百分位数：第X百分位数以Px表示,它将 全部观察值分成二个部分,其中有x%个观察 值小于Px, (100-x)%个观察值大于Px。 用途：1.描述一组资料在各个百分位置上 的水平,用一组百分位数如P5 ，P25, P50, P75, P95,可以描述总体或样本的分布特征，如集 中位置、变异度等。 2.确定医学正常值范围。
三. 方差分析
方差分析主要用于检验计量资料中两 个或两个以上样本均数间差别的显著性。 常见的错误是进行各组之间的两两t 检验。这将增加第一类误差的概率。 两组以上均数的比较不能用两两t检验， 而必须用方差分析。如差别有统计学意义， 然后再进一步用SNK等方法作两两比较。
例： 小白鼠给药前后发生咳嗽的推迟时间(秒)
1. 样本均数与总体均数比较的t检验
检验样本是否来自均数为μ0的已知总体 。 如：要研究现在13岁男孩的身高是否比20年 前的13岁男孩高。 20年前的13岁男孩平 均身高为1.30。现测量了13岁男孩100名 平均身高为1.35，标准差为0.12,要检验 现在13岁男孩身高的总体均数是否高于 1.30。
—————————————————————————— 单位组 处理1 处理2 ……... 处理k
—————————————————————————— 1 2 ┇ b X11 X21 ┇ Xb1 X12 X22 ┇ Xb2 ……... ……... ……... X1k X2k ┇ Xbk
——————————————————————————
二个或多个构成比的比较或两个属性之间有无关系：
────────────────────── 血 型 民族 ────────────────── A B O AB 合计 ───────────────────── 傣族 f11 f12 f13 f14 n1+ 佤族 土家族 f21 f31 f22 f32 f23 f33 f24 f34 n2+ n3+
数理统计方法
数理统计方法是环境质量评价的最基本方法。
通过其对原始监测数据的整理分析，可以获得环境质量的空间分布及其变化趋势，其得到的统计值可作为其它评价方法的基础资料。
因此，一般来讲其作用是不可取代的。
数理统计方法是对环境监测数据进行统计分析，求出有代表性的统计值，然后对照卫生标准，做出环境质量评价。
数理统计方法得出的统计值可以反映各污染物的平均水平及其离散程度、超标倍数和频率、浓度的时空变化等。
平均值表示一组监测数据的平均水平，是常用的统计值之一。
当监测数据呈正态分布时，医学教|育网搜集整理采用算术均数较合理。
如监测数据呈对数正态分布，则宜用几何均数表示。
如监测数据呈偏态分布，则宜用中位数。
此外，还可计算算术标准差或几何标准差、各百分位数、以及监测浓度超过卫生标准的频率（超标样品百分率）等统计指标。
监测数据经统计整理后可绘制监测浓度频数分布直方图，各季、各月或一日中各小时浓度变化曲线，各城市（或各监测点）各时期（年、季、月、日）的监测数据统计值的比较等图。
异常值outlier：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。
异常值是否剔除，视具体情况而定。
在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。
编辑本段准确性在回弹法检测砼强度中,按批抽样检测的测区数量往往很多,这就不可避免出现较多的检测异常值,怎样判断和处理这些异常值,对于提高检测结果的准确性意义重大。
格拉布斯检验法是土木工程中常用的一种检验异常值的方法,其应用于回弹法检测砼强度，能有效提高按批抽样检测结果的准确性。
编辑本段判断处理检验批中异常数据的判断处理1、依据标准《计数抽样检验程序》（GB2828）、《正态样本异常值的判断和处理》（GB4883）。
计量资料的统计学方法
计量资料的统计学方法
首先，计量资料的统计学方法包括描述统计和推断统计。
描述
统计用于总结和展示数据的特征，包括均值、中位数、标准差、频
数分布等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程
度和分布形态。
推断统计则用于从样本数据中推断总体的特征，包
括参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们对总体参数（如均值、比例）进行估计，而假设检验则可以帮助我们对总体参数的假
设进行检验。
其次，计量资料的统计学方法还包括回归分析和方差分析。
回
归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，可以帮助我们预测因
变量的取值。
常见的回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
方差分析则用于比较多个总体均值是否相等，可以帮助我们判断不
同组别之间的差异是否显著。
此外，计量资料的统计学方法还包括相关分析和时间序列分析。
相关分析用于研究两个变量之间的相关关系，可以帮助我们了解它
们之间的相关性强弱和方向。
时间序列分析则用于研究时间序列数
据的特征和规律，包括趋势、季节性和周期性等，可以帮助我们进
行未来的预测和规划。
综上所述，计量资料的统计学方法涵盖了描述统计、推断统计、回归分析、方差分析、相关分析和时间序列分析等多个方面，可以
帮助我们全面深入地理解和解释数据的特征和规律。
在实际应用中，研究者可以根据具体问题的特点和要求选择合适的统计方法进行分
析和解释。
计量资料和计数资料的统计方法
计量资料和计数资料的统计方法计量资料和计数资料是统计学中常见的两种数据类型，它们在统计分析中有着不同的处理方法和应用场景。
本文将分别介绍计量资料和计数资料的统计方法，并探讨其在实际问题中的应用。
一、计量资料的统计方法计量资料是指可以用数值表示的数据，例如身高、体重、温度等。
统计学中常用的计量资料分析方法有描述统计和推断统计。
1. 描述统计描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计量有平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
平均值是计量资料最常用的描述统计量，它可以反映数据的集中趋势。
中位数和众数则可以反映数据的位置和分布情况。
标准差和方差则可以衡量数据的离散程度。
2. 推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断的方法。
在推断统计中，常用的统计分析方法有假设检验和置信区间估计。
假设检验用于验证关于总体的某个参数的假设，例如总体均值是否等于某个特定值。
置信区间估计则可以给出总体参数的一个区间估计，例如总体均值的置信区间。
二、计数资料的统计方法计数资料是指不连续的、以计数形式出现的数据，例如人数、次数、事件发生次数等。
计数资料的统计方法主要包括频数分布、列联表分析和卡方检验。
1. 频数分布频数分布是计数资料最常用的分析方法之一，它将数据按照不同的取值进行分类，并统计每个类别的频数。
通过频数分布可以直观地了解数据的分布情况和特征。
2. 列联表分析列联表分析是用于分析两个或多个分类变量之间关系的方法。
通过构建列联表可以清晰地展示不同变量之间的交叉频数，并计算各个格子的期望频数和卡方值。
列联表分析可以帮助我们判断两个变量之间是否存在相关性。
3. 卡方检验卡方检验是用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异的统计方法。
卡方检验基于计数资料的频数分布和列联表，通过计算观察频数与期望频数的差异，并进行假设检验来判断变量之间是否独立。
三、计量资料和计数资料的应用计量资料和计数资料在实际问题中具有广泛的应用。
stata 计量方法(一)
stata 计量方法(一)Stata 计量方法Stata 是一种常用的统计软件，尤其在计量经济学领域得到广泛的应用。
本文将介绍使用 Stata 进行计量方法分析的基本步骤和常用命令。
回归分析回归分析是计量经济学中最基础的方法之一，用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度。
在 Stata 中，可以使用reg命令进行回归分析。
reg dependent_variable independent_variable1 independent_variable2 ...例如，以下命令将运行一个简单线性回归，其中自变量为x，因变量为y：reg y x多元回归分析多元回归分析是指使用多个自变量来解释因变量。
在 Stata 中，可以使用reg命令进行多元回归分析。
reg dependent_variable independent_variable1 independent_variable2 ...例如，以下命令将运行一个多元回归模型，其中自变量为x1和x2，因变量为y：reg y x1 x2差分处理差分处理是指对两个或多个时间点的数据进行比较。
在 Stata 中，可以使用diff命令进行差分处理。
diff variable, difference_option例如，以下命令将计算变量x的一阶差分：diff x, difference(1)仪器变量回归仪器变量回归是用于处理自变量与因变量之间存在内生性问题的一种方法。
在 Stata 中，可以使用ivreg命令进行仪器变量回归。
ivreg dependent_variable (endogeneous_variable = instruments) independent_variable1 independent_variable2 ...例如，以下命令将运行一个仪器变量回归模型，其中自变量为x，因变量为y，仪器变量为z：ivreg y (x = z) other_variables总结本文介绍了 Stata 中常用的计量方法分析，包括回归分析、多元回归分析、差分处理和仪器变量回归。
计量经济学中的统计检验
计量经济学中的统计检验引言统计检验是计量经济学中的重要方法之一，用于判断经济模型的有效性、变量之间的关系是否显著以及对经济政策效果的评估等。
本文将介绍计量经济学中常用的统计检验方法，包括基本原理、应用场景和使用步骤等内容。
一、单样本 t 检验单样本 t 检验用于检验一个样本的平均值是否显著不同于一个已知的理论值。
该检验基于 t 分布，可以对样本的平均值进行显著性检验。
使用步骤1.提出假设：首先，我们需要提出一个原假设和一个备择假设。
原假设通常为“样本均值等于理论值”，备择假设为“样本均值不等于理论值”。
2.计算 t 统计量：通过计算样本均值、样本标准差和样本容量，可以计算得到 t 统计量。
t 统计量的计算公式为：$$t = \\frac{\\bar{X}-\\mu}{s/\\sqrt{n}}$$3.其中，$\\bar{X}$ 是样本均值，$\\mu$ 是理论值，s是样本标准差，n是样本容量。
4.设定显著性水平：我们需要设定一个显著性水平，通常为0.05 或 0.01。
5.判断结果：根据 t 统计量和显著性水平，查找 t 分布表或使用统计软件得到 p 值。
如果 p 值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为样本均值与理论值显著不同。
应用场景单样本 t 检验适用于以下场景： - 检验某一种产品的平均销售量是否达到预期水平； - 检验某一种投资组合的年化收益率是否显著高于市场平均收益率； - 检验某种药物的剂量是否显著高于安全水平。
二、双样本 t 检验双样本 t 检验用于比较两个样本均值之间是否存在显著差异。
通过比较两个样本的均值差异是否显著，我们可以判断两个样本是否来自同一总体。
使用步骤1.提出假设：与单样本 t 检验类似，我们需要提出原假设和备择假设。
原假设通常为“两个样本的均值相等”，备择假设为“两个样本的均值不相等”。
2.计算 t 统计量：通过计算两个样本的均值、标准差和样本容量，可以计算得到 t 统计量。
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计量统计方法
胡碧松 博士/讲师 hubisong624@
2010-3-25
课程公共邮箱： Username: jxnugis@ Password: jxnugis2009 主要用以存放本课程相关课件、文档资料等
课程作业提交： hubisong624@ 特殊情况提交打印稿或手写稿亦可
计量地理学的发展阶段
除继续应用20世纪80年代中叶以来在地理学模型 研究中成功引入的突变、自组织、混沌、分支、分 形等模型外，地理计算学又成功地引入了神经网络 （neural network)、遗传算法模型（genetic programming）、元胞自动机（cellar automata）、模式参数随机取样模型（random sampling of model parameter）、模糊逻辑模型 (fuzzy logic)、改进了的地理加权回归 （geographically weighted regression）等先进 方法。
课程简介
《计量统计方法》是为地理科学专业硕士研究生 开设的专业选修课，主要介绍基础的数学统计方 法与前沿的数学模型在地理科学领域中的应用， 课程内容包括数学方法和数学模型的理论知识和 实践使用。
本课程每周3节课，总计12周次，共计36课时， 知识介绍与技能实践相结合，注重理论知识的理 解和计算机技能的掌握。
规范研究与实证研究并举，解释各种地理现象的内 在机制并预测其未来演变。
1 计量地理学的形成和发展
地理VS数学 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。 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。
问题？
当你发现一个地理科学问题时，你想如何解决？ 当你需要解释一个地理科学现象时，你想怎么处理？ 当你拿到一大堆地理数据时，你想怎么分析才能迅速得到
想要的结果？
发现问题->分析问题->解决问题 解释现象->定性解释->定量分析 科学研究->分析数据->得出结论
方法+工具
<。)#)))≦ 和 “渔”
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。
计量地理学的发展阶段
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.
本课程的成绩以考查为主，课程后期每位同学完 成两个以计算机操作为主的大作业（10选2）。
课程总体目标
1. 掌握发现和解决地理科学问题的能力；
2. 掌握经典数理统计方法的理论基础；
3. 掌握一些前沿数学模型的理论基础；
4. 掌握matlab/SPSS等数学软件的基础使用；
5. 掌握一些特殊数学模型专业软件的基础使用；
1 计量地理学的形成和发展
地理——文科？理科？ 当地理在描述地理现象、解释地理问题时，
定性占主导地位，则倾向于偏文科。 当地理在分析地理过程、研究地理规律时，
定量方法占主导地位，则倾向于偏理科。 地理信息系统是地理科学与信息科学的完美
结合，侧重中实际工程中的应用，此时的地 理似乎又倾向于偏工科。
6. 终极目标——
让同学们在硕士期间掌握些真才实学！
课程主要内容
1. 计量地理学概述+经典数理统计方法（一） (3课时) 2. 经典数理统计方法（二） (3课时) 3. 经典数理统计方法（三） (3课时) 4. 空间统计分析（一） (3课时) 5. 空间统计分析（二） (3课时) 6. 空间统计分析（三） (3课时) 7. 网络分析 (3课时) 8. 系统动力学 (3课时) 9. 多智能体系统 (3课时) 10. 元胞自动机 (3课时) 11. SOM分类机 (3课时) 1一阶段（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。
计量地理学的发展阶段
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。
计量地理学的发展阶段
第三阶段（20世纪70年代末期开始到80年代末期）
Openshaw)教授的提法，90年代初进入计算地理学时代。 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。
每一种方法或模型都只是一条“鱼”，每一个实际 问题只是一种特定的“鱼食”。
有些“鱼”会吃好几种“鱼食”，即有些方法或模 型可以解决好几种特定的实际问题，但是，没有任 何一条“鱼”可以食遍天下各色之“鱼食”。
因此，不如掌握“渔”，当遇见各色美味“鱼食” 时，钓出那条适合该“鱼食”的“鱼”即可。
1. 计量地理学的形成和发展
地理学的发展阶段
地理学在中国战国前后的古希腊、古罗马时代开始 萌芽，至今已有2000多年的发展历史。地理学的 发展可划分为三个基本阶段：
古代地理学，以记载地理知识为主体； 近代地理学，对各种地理现象进行条理化归纳，
并对它们之间的关系进行解释性描述； 现代地理学，采用定性与定量相结合的方法，
至此，“鱼食”即便摆脱了“鱼”，终究无法逃出 “渔”的手掌心。
第一章 计量地理学概述
胡碧松 博士/讲师 hubisong624@
2010-3-25
主要内容
1. 计量地理学的形成和发展 2. 计量地理学中的数学方法 3. 对计量地理学的评价 4. 计量地理学的应用