第4章(3)受限数据模型
数据库系统概论知识点
第一章：绪论数据库〔DB〕：长期存储在计算机、有组织、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有娇小的冗余度、交稿的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
数据库管理系统〔DBMS〕：位于用户和操作系统间的数据管理系统的一层数据管理软件。
用途：科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。
包括数据定义功能，数据组织、存储和管理，数据操纵功能，数据库的事物管理和运行管理，数据库的建立和维护功能，其他功能。
数据库系统〔DBS〕：在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库。
数据库管理系统〔及其开发工具〕、应用系统、数据库管理员构成。
目的：存储信息并支持用户检索和更新所需的信息。
数据库系统的特点：数据构造化；数据的共享性高，冗余度低，易扩大；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。
概念模型实体，客观存在并可相互区别的事物称为实体。
属性，实体所具有的*一特性称为属性。
码，唯一标识实体的属性集称为码。
域，是一组具有一样数据类型的值的集合。
实体型，具有一样属性的实体必然具有的共同的特征和性质。
实体集，同一类型实体的集合称为实体集。
联系两个实体型之间的联系一对一联系；一对多联系；多对多联系关系模型关系，元组，属性，码，域，分量，关系模型关系数据模型的操纵与完整性约束关系数据模型的操作主要包括查询，插入，删除和更新数据。
这些操作必须满足关系完整性约束条件。
关系的完整性约束条件包括三大类：实体完整性，参照完整性和用户定义的完整性。
数据库系统三级模式构造外模式，模式，模式模式：〔逻辑模式〕数据库中全体数据的逻辑构造和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
一个数据库只有一个模式。
模式的地位：是数据库系统模式构造的中间层，与数据的物理存储细节和硬件环境无关，与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。
模式定义的容：数据的逻辑构造〔数据项的名字、类型、取值围等〕，数据之间的联系，数据有关的平安性、完整性要求外模式：〔子模式/用户模式〕数据库用户〔包括应用程序员和最终用户〕能够看见和使用的局部数据库和逻辑构造和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与*一应用有关的系统的逻辑表示。
第4章 完整性约束 V1.2
DATABASE@UESTC学以致用电子科技大学计算机学院胡旺scuhuwang@ 2011年3月29日星期二《数据库原理及应用》第4章完整性约束DATABASE@UESTC学以致用Click to add Title 1数据库完整性概述Click to add Title 2完整性约束的分类Click to add Title 2完整性约束的定义3Click to add Title 1完整性约束的修改4Click to add Title 1*完整性约束的验证5Click to add Title 1*数据库产品的完整性支持4DATABASE@UESTC学以致用完整性约束是加在数据库模式上的一个具体条件，它规定什么样的数据能够存储到数据库系统中。
例如：学生的年龄必须是整数，取值范围为14--29；学生的性别只能是“男”或“女”；学生的学号一定是唯一的；学生所在的系必须是学校开设的系；DATABASE@UESTC学以致用数据完整性和安全性是两个不同概念数据的完整性是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，防止错误数据的输入和输出所造成的无效操作和错误结果。
数据的安全性是防止非法用户的非法操作所造成的对数据库的恶意破坏。
DATABASE@UESTC学以致用完整性约束条件定义机制完整性约束条件：数据模型的组成部分，约束数据库中数据的语义 DBMS应提供定义数据库完整性约束条件，并把它们作为模式的一部分存入数据库中完整性检查机制检查用户发出的操作请求是否违背了完整性约束条件违约反应如果发现用户的操作请求使数据违背了完整性约束条件，则采取一定的动作来保证数据的完整性DATABASE@UESTC学以致用按照完整性约束条件作用的对象分：类型约束属性约束关系变量约束数据库约束按照完整性约束条件声明时的位置分：列级约束表级约束两种状态静态: 对静态对象的约束是反映数据库状态合理性的约束动态: 对动态对象的约束是反映数据库状态变迁的约束，新旧值之间满足的约束DATABASE@UESTC学以致用Primary Key约束：实体完整性规则？列级约束CREATE TABLE RecipeMaster{Rno VARCHAR(10) PRIMARY KEY ,DGno VARCHAR（10），Rdatetime DATETIME}表级约束：单属性主键CREATE TABLE Medicine{Mno VARCHAR(10),Mname VARCHAR(50) NOT NULL,Mprice DECIMAL(18,2) NOT NULL,Munit VARCHAR(10),Mtype VARCHAR(10),PRIMARY KEY(Mno)}DATABASE@UESTC学以致用表级约束：多属性组合主键CREATE TABLE RecipeDetail{Rno VARCHAR(10),Mno VARCHAR(10) NOT NULL,Mamount DECIMAL(18,0),PRIMARY KEY(Rno,Mno)}UNIQUE约束定义和PRIMARY KEY约束定义不能在同一属性上PRIMARY KEY子句中的每个属性的取值都必须是NOT NULLDATABASE@UESTC学以致用列级约束CREATE TABLE Dept{DeptNo VARCHAR(10) PRIMARY KEY,DeptName VARCHAR(50) UNIQUE ,ParentDeptNo VARCHAR(10),Manager VARCHAR(10)}索引对象约束CREATE UNIQUE INDEX deptname_index ON dept(DeptName) UNIQUE与Primary Key在一个关系中，PRIMARY KEY只有一个，而UNIQUE可以声明多个 PRIMARY KEY要求属性取值不能为NULL，而UNIQUE允许属性取空值，允许多个空值同时存在在定义了UNIQUE，PRIMARY KEY 约束的属性上建立索引是十分必要的，它可以使约束的检查执行起来更有效DATABASE@UESTC 学以致用列级约束CREATE TABLE Diagnosis{DGno VARCHAR(10) PRIMARY KEY,Pno VARCHAR(10) NOT NULL ,Dno VARCHAR(10) NOT NULL ,Symptom VARCHAR(100),Diagnosis VARCHAR(100),DGtime DATETIME,Rfee DECIMAL(18,2) NOT NULL}域对象约束CREATE DOMAIN fee DECIMAL(18,2) NOT NULL ;DATABASE@UESTC学以致用表级约束CREATE TABLE Doctor{Dno VARCHAR(10),Dname VARCHAR(50) NOT NULL,Dsex VARCHAR(2),Dage INT,Ddeptno VARCHAR(10),Dlevel VARCHAR(50),Dsalary DECIMAL(18,2),PRIMARY KEY(Dno),CHECK( Dsex IN (‘男’, ‘女’)),CHECK( Dage > 0 AND Dage <60)}DATABASE@UESTC学以致用域对象约束CREATE DOMAIN rfee DECIMAL(18,2)CONSTRAINT rfee_test CHECK(VALUE >0）SQL条件约束CREATE TABLE RecipeDetail{Rno VARCHAR(10),Mno VARCHAR(10) NOT NULL,Mamount DECIMAL(18,0),PRIMARY KEY(Rno,Mno),CHECK (Mno IN (SELECT Mno FROM medicine))}上述CHECK语句实际上是定义了一个参照完整性约束一般而言，由于Check条件中允许出现包含其他关系的子查询，Check条件可能变得更复杂，也更难检测。
计量经济学+重点
计量经济学+重点形式（3）计量经济学与经济统计学经济统计学：涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表计量经济学：运用数据验证结论3、进行经济计量的分析步骤（P2-P3）（1）建立一个理论假说（2）收集数据（3）设定数学模型（4）设立统计或经济计量模型（5）估计经济计量模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验（7）检验源自模型的假设（8）利用模型进行预测4、用于实证分析的三类数据（P3-P4）（1）时间序列数据：按时间跨度收集到的（定性数据、定量数据）；（2）截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合；（3）合并数据：包括时间序列数据和截面数据。
（一类特殊的合并数据—面板数据（纵向数据、微观面板数据）：同一个横截面单位的跨期调查数据）第二章线性回归的基本思想：双变量模型1、回归分析（P18）用于研究一个变量（称为被解释变量或应变量）与另一个或多个变量（称为解释变量或自变量）之间的关系2、回归分析的目的（P18-P19）（1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；（2）检验（建立在经济理论基础上的）假设；（3）根据样本外自变量的取值，预测应变量的均值；（4）可同时进行上述各项分析。
3、总体回归函数（PRF）（P19-P22）（1）概念：反映了被解释变量的均值同一个或多个解释变量之间的关系（2）表达式：）①确定/非随机总体回归函数：E（Y|Xi=B1+B2XiB1：截距；B2：斜率从总体上表明了单个Y同解释变量和随机干扰项之间的关系②随机/统计总体回归函数：Yi =B1+B2Xi+μiμi：随机扰动项（随机误差项、噪声）B1+B2Xi：系统/确定性部分μi：非系统/随机部分4、随机误差项（P22）（1）定义：代表了与被解释变量Y有关但未被纳入模型变量的影响。
每一个随机误差项对于Y 的影响是非常小的，且是随机的。
随机误差项的均值为0（2）性质①误差项代表了未纳入模型变量的影响；②反映人类行为的内在随机性；③代表了度量误差；④反映了模型的次要因素，使得模型描述尽可能简单。
《数据库系统概论》第四版
《数据库系统概论》第四版第四章：1.什么是数据库的安全性？答：数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。
2.数据库安全性和计算机系统的安全性有什么关系？答：安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。
只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。
系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。
数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括操作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。
3.试述可信计算机系统评测标准的情况，试述TDI / TCSEC 标准的基本内容。
答：各个国家在计算机安全技术方面都建立了一套可信标准。
目前各国引用或制定的一系列安全标准中，最重要的是美国国防部（DoD ）正式颁布的《 DoD 可信计算机系统评估标准》（伽sted Co 哪uter system Evaluation criteria ，简称TcsEc ，又称桔皮书）。
（TDI / TCSEC 标准是将TcsEc 扩展到数据库管理系统，即《可信计算机系统评估标准关于可信数据库系统的解释》（Tmsted Database Interpretation 简称TDI , 又称紫皮书）。
在TDI 中定义了数据库管理系统的设计与实现中需满足和用以进行安全性级别评估的标准。
TDI 与TcsEc 一样，从安全策略、责任、保证和文档四个方面来描述安全性级别划分的指标。
每个方面又细分为若干项。
4.试述TcsEC ( TDI ）将系统安全级别划分为4 组7 个等级的基本内容。
答：这些安全级别之间具有一种偏序向下兼容的关系，即较高安全性级别提供的安全保护包含较低级别的所有保护要求，同时提供更多或更完善的保护能力。
各个等级的基本内容为：D 级D 级是最低级别。
一切不符合更高标准的系统，统统归于D 组。
Cl 级只提供了非常初级的自主安全保护。
能够实现对用户和数据的分离，进行自主存取控制（DAC ) ，保护或限制用户权限的传播。
数据模型基本概念及建模方法论
崔大强 技术经理
NCR(中国)有限公司数据仓库事业部
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
2
什么是数据模型？
以数学的方式对现实事物的一种抽象表达,„ 特征： 内容：描述了数据、及其之间的关系 形式：反映了数据的组织与管理形式
设计人员：业务人员、IT人员
设计目标
设计蓝图，指导整个数据仓库系统的建设 业务语言，业务人员与技术人员沟通的手段和方法 业务视图，独立于数据库技术实现
设计内容：实体、关系和属性 建模方法：3NF的设计方法 后续工作：物理数据模型的输入
7
物理数据模型
Physical Data Model（PDM）物理数据模型
解
决 方 案 集 成
使用工具：
ERWin
交付项目：
物理数据模型（PDM） 《物理数据模型说明书》 《数据库描述语言DDL》
33
物理数据模型命名规范
序号 主题
1 PARTY 2 OFFER
缩写
PAR OFR
中文
参与人 产品策划
3 FINANCE
4 LOCATION 5 ADVERTISEMENT 6 EVENT 7 NETWORK 8 REFERENCE CODE
31
Step 5: 确认模型 (2)
1. 通过回答以下问题，持续地对模型的范围进行验证: • • 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么？ 这一模型组件驱动的业务需求是什么？
2. 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等，进行验证 3. 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题！ 4. 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时，停止对模型进行优化
受限因变量模型
用计量经济模型反映选择行为
行为主体从事的每项活动都可以看作是一种选择； 行为主体有其偏好； 人们的行为有其规则； 在经济分析中，通常认为选择基于效用最大化标准。 研究中需要考虑：
行为理论基础 计量经济学模型方法
模型设定 统计理论和数据 估计方法
应用分析
行为假定
就可以选择的活动而言，行为主体的偏好具有传递 性和完备性。 每项选择都有其相应的效用水平Uijt 每个行为主体都试图获得最大效用，当Ui1t > Ui2t 时， 行为主体会选择第一项活动。 然而我们无法观测效用本身，我们只有通过观察行 为主体做出的选来揭示其偏好
LR = -2(Lr– Lur )~ c2q 如果未受约束似然值与受约束似然值相等，说明模型效果差，未通过 检验；相反，如果未约束似然值远大于约束似然值，说明所设自变 量通过检验，模型总体效果较好。它对应于线性模型中的F值。
拟合优度
对于线性概率模型，可以直接用得到R2来判断拟合优度； Probit 模型和Logit模型没有R2，因而需要利用其他方法来反 映拟合优度。 一种方法是利用对数似然值计算伪R2（pseudo R2）或 McFadden R2，该值也被称作似然值比值指数，定义为1 – Lur/Lr
必要时给出选项 得到估计结果
用EVIEWS估计有限因变量模型
得到结果后可以在VIEW子菜单下调用：
Coefficient tests各种对系数的统计检验 Residual tests对残差的统计检验 Expectation-Prediction Table 可以得到正确和错 误推断的比例 Goodness-of-Fit Tests检验拟合优劣
得到的参数不会相同 但分析结论不会有大的差别 因而通常基于模型的统计表现和经验来决定取舍
湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
第二章2.4 以下是某城市10个市场苹果需求（Y ）和价格（X ）的数据： Y 99 91 70 79 60 55 70 101 81 67X 22 24 23 26 27 24 25 2322 26 （1）计算22, , yx xy ∑∑∑。
（2）假设12Y X u ββ=++，计算系数的OLS 估计量12ˆˆ,ββ。
（3）做出散点图和样本回归线（利用统计软件）。
（4）估计苹果在本均值点(,)X Y 的需求弹性（Y X Y X Y X X Y∆∆∆÷=⋅∆）。
答：（1）(2224232627242523+22+26)1024.2X =+++++++= (999170796055701018167)/1077.3Y =+++++++++=22y ()470.89+187.69+53.29+2.89+299.29+497.29+53.29+561.69+13. 69+106.09=2246.1Y Y =-=∑∑22() 4.840.04 1.44 3.247.840.040.64 1.44 4.84 3.2427.6x X X =-=+++++++++=∑∑ ()()47.74 2.748.76 3.0648.44 4.46 5.8428.448.1418.54143.6xy X X Y Y =--=--++-+----=-∑∑（2）22143.6ˆ== 5.20327.6i i i x y x β-=-∑∑ 12ˆˆ=77.3 6.3824.2=203.2126Y X ββ=-- （3）散点图和样本回归线如下图所示：50607080901001102122232425262728X Y（4）224.25.203 1.6377.3Y X Y X X Y X X Y Y β∆∆∆÷=⋅=-⨯=-⨯=-∆ 2.5 DATA1-1给出了中国2011年各省市GDP （Y ）和投资（X ）的数据。
B1级强制访问控制数据模型的研究和应用
摘要数据模型是数据库系统的核心和基础，建立一个安全数据模型，对设计、开发高安全级系统而言是至关重要的。
其中强制访问控制是安全数据模型中最重要的部分，是系统安全等级能否达到Ｂｌ级的重要决定因素。
本文提出了一种具有强制访问控制的多级安全关系数据模型。
该模型参照了许多经典多级安全数据模型的“数据借用（ｄａｔａ—ｂｏｒｒｏｗ）”和“基于数据的语义（ｄａｔａ—ｂａｓｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｓ）”的思想，并在此基础上重新定义了数据完整性，有效地解决了多级安全数据库中由多实例产生的语义模糊问题。
按照“下读上写”的安全策略重新定义了ＳＯＬ的四种标准数据操作语句，并根据上写的要求新定义了ＵＰＬＥＶＥＬ语句，并证明了其正确性。
最后，采用视图法实现多级关系与单级关系之间的映射，通过将多级关系分解为传统的单级关系，使得对多级关系的操作分鳃为传统的单级关系操作，简化了安全控制的实现。
在具体实现方面，依照上述模型的具体实现算法，不仅实现了单级关系与多级关系之间的转换，而且实现了数据库数据项级的强制访问控制。
通过身份认证、角色访问控制、强制访问控制和审计四个模块实现了具有数据项级的强制访问控制安全数据库的安全子系统，从而实现了Ｂ１级安全数据库的安全功能。
关键词：安全数据模型Ｂｌ级强制访问控制数据完整性数据正确性数据操作第１ＩＩ页ＡｂｓｉｒａｃｔＤａｔａｍｏｄｅｌ１ＳｔｈｅｃｏｒｅａｎｄｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍＥｓｔ曲ｌｉｓｈｉｎｇａｓｅｃｕｒｅｄａｔａｍｏｄｅｌｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｄｅｓｉｇｎｉｎｇａｎｄｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇａｈｉｇｈ—ｓｅｃｕｒｅ—ｌｅｖｅｌｓｙｓｔｅｍ．ＭａｎｄａｔｏｒｙＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌｆ凇Ｃ１ｉＳｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｓｅｃｕｒｅｄａｔａｍｏｄｅｌａｎｄｉＳａｆａｔａｌｆａｃｔｏｒｗｈｉｃｈｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｗｈｅｔｈｅｒａｓｅｃｕｒｅｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｒｅａｃｈＢ１ｌｅｖｅｌ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｐｒｏｖｉｄｅｓａｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａｍｏｄｅｌｗｉｔｈＭＡＣＴｈｉｓｍｏｄｅｌｃｏｎｓｕｌｔｅｄｔｈｅｔｗｏｃｏｎｅｅＤｔｓｏｆ“ｄａｔａ－ｂ０１Ｔｏｗ”ａｎｄ“ｄａｔａ－ｂａｓｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｓ”ｔｈａｔａｒｅｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｃｌａｓｓｉｃａｌｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａｍｏｄｅｌｓＳＯａｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅａｍｂｉｇｕｉｔｙｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｄａｔａｉｎｔｅｇｒｉｔｙｉｓｒｅｄｅｆｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｃｅｓｓｒｕｌｅｓｏｆ“ｄｏｗｎｗａｒｄｒｅａｄａｎｄｕｐｗａｒｄｗｒｉｔｅ”，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｒｅｄｅｆｉｎｅｓｔｈｅｆｏｕｒｄａｔａｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｅｎｔｅｎｃｅｓ．ＴｈｅａｕｔｈｏｒｒｅｄｅｆｉｎｅｓｔｈｅＵＰＬＥＶＥＬｓｅｎｔｅｎｃｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｕｐｗａｒｄｗｒｉｔｉｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔａｎｄｐｒｏｖｅｓｉｔｓｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓ．Ａｔ１ａｓｔ，ｔｈｅｍａｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｉｎｇｌｅｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｉＳｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｖｉｅｗｍｅｔｈｏｄ．Ｂｙｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｉｎｇｔｈｅｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｎｇｌｅｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎ，ｔｈｅｍｕｌｆｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎ１Ｓｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｅｄｉｎｔｏｓｉｎｇｌｅ１ｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｅｃｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌｉＳｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍｏｄｅｌｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅ．ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅ．１ｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅＭａｎｄａｔｏｒｙＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒ０１ｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．Ｗｉｔｈｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓ（ＩｄｅｎｔｉｔｙＡｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ，Ｒｏｌｅ－ＢａｓｅｄＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ（ＲＢＡｃｌ，ＭａｎｄａｔｏｒｙＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ（ＭＡＣ）ａｎｄＡｕｄｉｔ）ｔｈｅｓｅｃｕｒｅｓｕｂ—ｓｙｓｔｅｍｏｆｓｅｃｕｒｅｄａｔａｂａｓｅｗｉｔｈｍａｎｄａｔｏｒｙａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｉｓｒｅａｌｉｚｅｄａｎｄＢｌ１ｅｖｅｌｓｅｃｕｒｅｄａｔａｂａｓｅｉｓｒｅａｌｉｚｅｄＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｃｕｒｉｔｙｄａｔａｍｏｄｅｌ，ＢＩｌｅｖｅｌ，ｍａｎｄａｔｏｒｙａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ，ｄａｔａｉｎｔｅｒｇｒｉｔｙ，ｄａｔａｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓ，ｄａｔａｏｐｅｒａｔｉｏｎ第１ｖ页Ｂ１级强制访问控制数据模型的研究和麻用第一章引言§１．１数据库安全需求目前信息己成为推动社会进步和发展的重大资源，而大量的信息存储在计算机系统的数据库中，其中有大量的内容涉及到军事、政治、文化、经济部门的机密情报和资料，如果没有可信可靠的安全数据库管理系统对这些信息的存取、加工进行有效而安全的管理，则机密信息的泄露或被破坏所造成的损失是难以估量的。
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§4.6受限被解释变量数据模型
——选择性样本
Model with Limited Dependent Variable ——Selective Samples Model
一、经济生活中的受限被解释变量问题
二、“截断”问题的计量经济学模型
三、“归并”问题的计量经济学模型
The Bank of Sweden Prize in Economic
Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000
"for his development of theory and methods for analyzing selective samples”
James J Heckman
USA
•“Shadow Prices, Market Wages and Labour Supply”,Econometrica42 (4), 1974, P679-694发现并提出“选择性样本”问题。
•“Sample Selection Bias as a Specification Error”,Econometrica47(1), 1979, P153-161
证明了偏误的存在并提出了Heckman两步修正法。
一、经济生活中的受限被解释变量问题
2、“归并”(censoring)问题
•将被解释变量的处于某一范围的样本观测值都用一个相同的值代替。
•经常出现在“检查”、“调查”活动中，因此也称为“检查”(censoring) 问题。
•需求函数模型中用实际消费量作为需求量的观测值，如果存在供给限制，就出现“归并”问题。
•被解释变量观测值存在最高和最低的限制。
例如考试成绩，最高100，最低0，出现“归并”问题。
二、“截断”问题的计量经济学模型
1、思路
•如果一个单方程计量经济学模型，只能从“掐头”或者“去尾”的连续区间随机抽取被解释变量的样本观测值，那么很显然，抽取每一个样本观测值的概率以及抽取一组样本观测值的联合概率，与被解释变量的样本观测值不受限制的情况是不同的。
•如果能够知道在这种情况下抽取一组样本观测值的联合概率函数，那么就可以通过该函数极大化求得模型的参数估计量。
•求解该1阶极值条件，即可以得到模型的参数估计量。
•由于这是一个复杂的非线性问题，需要采用迭代方法求解，例如牛顿法。
4、例题—城镇居民消费模型
--截断样本数据
cons incom cons incom cons incom
5759.210 7041.87 11123.84 13882.62
5064.340 6778.03
4948.980 6569.23 7867.530 10312.91
7356.260 9999.54
6023.560 7643.57 5439.770 7239.06 4914.550 6901.42
8045.340 8765.45 5105.380 7005.03 6069.350 8399.91
5666.540 6806.35 5419.140 7012.9 4941.600 6926.12
6077.920 7240.58 5963.250 7321.98
5298.910 6657.24
5400.240 6745.32 5492.100 7005.17 6082.620 7674.2
5330.340 6530.48
5015.190 6678.9 9636.270 12380.43
5763.500 7785.04
5540.610 7173.54 11040.34 14867.49
6708.580 9262.46 5502.430 7259.25
7118.060 8093.67
9712.890 13179.53
参数由0. 750072
结果与OLS相同似然函数值减小
•由于被解释变量数据的截断问题，使得原模型变换为包含一个非线性项模型。
•如果采用OLS直接估计原模型：
–实际上忽略了一个非线性项；
–忽略了随机误差项实际上的异方差性。
–这就造成参数估计量的偏误，而且如果不了解解释变
量的分布，要估计该偏误的严重性也是很困难的。
如何估计该模型？
–第一步，用probit 模型估计⑵，利用全部样本；利用估计结果，计算λi 。
–第二步，利用选择性样本，将(ρσ1)作为一个待估计参数，估计模型，得到β1的估计。
i
i i i x w μλρσβ++=111
三、“归并”问题的计量经济学模型
1、思路
•以一种简单的情况为例，讨论“归并”问题的计量经济学模型。
即假设被解释变量服从正态分布，其样本观测值以0为界，凡小于0的都归并为0，大于0的则取实际值。
如果y*以表示原始被解释变量，y 以表示归并后的被解释变量，那么则有：
y y y y
y =≤=>000
当当*
*
*
y N *~(,)
μσ2
•单方程线性“归并”问题的计量经济学模型为：
y i i
=′+ΒX i εεσi N ~(,)
02
•如果能够得到y i 的概率密度函数，那么就可以方便地采用最大似然法估计模型，这就是研究这类问题的思路。
•由于该模型是由Tobin 于1958年最早提出的，所以也称为Tobin 模型。
•如果样本观测值不是以0为界，而是以某一个数值a 为界，则有
y a y a y y
y a
=≤=>当当*
*
*
y N *~(,)
μσ2
估计原理与方法相同。
Convergence achieved after 8 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Error z-Statistic Prob.
Std.
306.66610.0835740.9334
0.03689121.013480.0000
Error Distribution
52.229187.5964030.0000
Mean dependent var6427.886
S.D. dependent var 1746.959
Akaike info criterion 14.11425
Schwarz criterion 14.25302
Hannan-Quinn criter.14.15948
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Error z-Statistic Prob.
Std.
264.2754 1.0719980.2837
0.03073924.098520.0000
Error Distribution
49.132447.8738930.0000
Mean dependent var6427.886
S.D. dependent var 1746.959
Akaike info criterion 14.94757
Schwarz criterion 15.08634
Hannan-Quinn criter.14.99281
5、实际模型中的Truncation与Censored
•时间序列样本，不考虑。
•截面上的全部个体作为样本，不考虑Truncation。
•按照抽样理论选取截面上的部分个体作为样本，不考虑Truncation。
•按照特定的规则选取截面上的部分个体作为样本，必须考虑Truncation。
•截面数据作样本，根据样本观测值的经济背景，决定是否考虑Censored。