标准模型

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标准模型

在粒子物理学里,标准模型(英语:Standard Model, SM)是一套描述强力、弱力及电磁力这三种基本力及组成所有物质的基本粒子的理论。它隶属量子场论的范畴,并与量子力学及狭义相对论相容。到目前为止,几乎所有对以上三种力的实验的结果都合乎这套理论的预测。但是标准模型还不是一套万有理论,主要是因为它并没有描述到引力。

历史背景

现在普遍认为对于标准模型的最初研究是谢尔登·格拉肖在1960年发现的电弱相互作用。在1967年,史蒂芬温伯格和阿卜杜勒·萨拉姆将希格斯机制引入格拉肖的弱电理论,形成我们现在看到它的形式。希格斯机制被普遍的认为能够解释粒子的质量来源,包括玻色子、费米子(夸克,轻子和重子)。

1973年发现由Z玻色子引起的弱中性流之后,电弱理论被广泛的接受。由此贡献,萨拉姆和温伯格获得1979年的诺贝尔奖。W和Z玻色子在1981年被实验所发现,而他们的质量已经被当时所逐步建立的标准模型预言了。

至于强相互作用的理论,大多在1973-74年做出进步:那会儿正是有关实验得出成果的时候。强子所带的分数电荷也是那时候验证的。

标准模型的内容

标准模型共61种基本粒子(见表)包含费米子及玻色子——费米子为拥有半奇数的自旋并遵守泡利不相容原理(这原理指出没有相同的费米子能占有同样的量子态)的粒子;玻色子则拥有整数自旋而并不遵守泡利不相容原理。简单来说,费米子就是组成物质的粒子而玻色子则负责传递各种作用力。

基本粒子

种类世代反粒子色总计

夸克 2 3 成对 3 36

轻子 2 3 成对无色 12

胶子 1 1 自身8 8

W粒子 1 1 成对无色 2

Z粒子 1 1 自身无色 1

光子 1 1 自身无色 1

希格斯粒子1 1 自身无色 1

总计61

电弱统一理论与量子色动力学在标准模型中合并为一。这些理论都是规范场论,即它们把费米子跟玻色子(即力的中介者)配对起来,以描述费米子之间的力。由于每组中介玻色子的拉格朗日函数在规范变换中都不变,所以这些中介玻色子就被称为规范玻色子。标准模型所包含的玻色子有:

胶子 - 强相互作用的媒介粒子,自旋为1,有8种

?光子 - 电磁相互作用的媒介粒子,自旋为1,只有1种

?W及Z玻色子 - 弱相互作用的媒介粒子,自旋为1,有3种

?希格斯粒子 - 引导规范群的自发对称性破缺,与费米子有汤川耦合,亦是惯性质量的源头。

实际上规范玻色子的规范变换是可以准确地利用一个称为“规范群”的酉群去描述。强相互作用的规范群是SU(3),而电弱作用的规范群是SU(2)×U(1)。所以标准模型亦被称为SU(3)×SU(2)×U(1)。

在众玻色子中,只有希格斯玻色子不是规范玻色子。而负责传递引力相互作用的玻色子——引力子则未能被包括入标准模型之中。

标准模型包含了十二种“味道”的费米子。组成大部份物质三种粒子:质子、中子及电子,当中只有电子是这套理论的基本粒子。质子和中子只是由更基本的夸克,受强作用力吸引而组成。以下的标准模型的基本费米子:

费米子可以分为三个“世代”。第一代包括电子、上及下夸克及电中微子。所有普通物质都是由这一代的粒子所组成;第二及第三代粒子只能在宇宙射线或是高能实验中制造出来,而且会在短时间内衰变成第一代粒子。把这些粒子排列成三代是因为每一代的四种粒子与另一代相对应的四种粒子的性质几乎一样,唯一的分别就是它们的质量。例如,电子跟μ子的自旋皆为半整数而电荷同样是-1,但μ子的质量大约是电子的二百倍。

电子与电中微子,以及在第二、三代中相对应的粒子,被统称为轻子。夸克拥有一种叫“色”的量子性质,并且与强作用力耦合。强作用力不同于其他的作用力(弱力、电磁力、引力),会随距离增加变得越来越强。由于强作用力的色禁闭特性,夸克永远只会在色荷为零的组合中出现(如介子、重子),这些不同的组合被统称为“强子”。

目前实验中确认的强子有两种:由三颗夸克组成的费米子,即重子(如质子及中子);以及由夸克-反夸克对所组成的玻色子,即介子(如π介子)。而由五个夸克所组成的五夸克粒子,目前实验上的结果仍有争议。

标准模型费米子列表

本列表一部分根据粒子数据团队(Particle Data Group)的资料。

511 keV

511 keV

< 0.28 eV

< 0.28 eV

~ 3 MeV

~ 3 MeV

~ 6 MeV

~ 6 MeV

106 MeV

106 MeV

< 0.28 eV

< 0.28 eV

~ 1.337 GeV

~ 100 MeV ~ 100 MeV

1.78 GeV 1.78 GeV < 0.28 eV < 0.28 eV 171 GeV 171 GeV ~ 4.2 GeV

标准模型参数

标准模型中含有19个自由参数,只能由实验来确定。包括三个规范耦合常数:(或等价于:强耦合常数精细结构常数和弱混合角

或费米耦合常数),再加上9个费米粒子质量和4个CKM矩阵混合相角,另外三个是,λ(希格斯场VEV(真空期望值)和希格斯自耦合强度,或等价于 )和QCD 参数。若中微子有质量需扩展标准模型,假如中微子是一种马约拉纳粒子(目前还不清楚),则至少需增加9个参数:3个中微子质量和6个混合角。

测试及预测

在W玻色子、Z玻色子、胶子、顶夸克及粲夸克未被发现前,标准模型已经预测到它们的存在,而且对它们性质的估计非常精确。

CERN的大型电子-正子对撞机测试并确定标准模型有关Z玻色子衰变的预测。

标准模型的扩展

虽然标准模型对实验结果的解释很成功,但它也有很大的缺陷。首先,模型中包含了许多参数,如各粒子的质量和各相互作用强度。这些数字不能只从计算中得出,而必须由实验决定。弱电对称破缺还没有满意的解释。再次,理论中存在所谓的自然性问题。最后,这理论未能描述引力。

首个与标准模型不相符的实验结果在1998年出现:日本超级神冈中微子探测器发表有关中微子振荡的结果,显示中微子拥有非零质量。标准模型的简单修正(引入非零质量的中微子)可以解释这个实验结果。这个新的模型仍叫做标准模型。

大统一理论是标准模型的一个扩展。它假设SU(3)、SU(2)及U(1)群其实是一个更大的对称群的成员。只有在高能状态(比现时实验能达到的能量还要高)这个对称性才能保存;在低能状态,它自发破缺到SU(3)×SU(2)×U(1)。第一个大统一理论(SU(5)大统一)是由Georgi及Glashow于1974年提出的。其它流行的还有SO(10)和E(6)大统一模型。

解决自然性问题的主要方案包括艺彩理论(technicolor theory),超对称模型,额外维度等等。超弦模型则是描写包括引力在内所有基本现象的终级理论的最主要代表。

许多标准模型的扩展都预言了质子衰变。这一现象至今没有为实验所证实。

湍流模型的选择依据

解决湍流的模型总计就就是那几个方程,Fluent 又从工程与数值的角度进行了整理,下面就就是这些湍流模型的详细说明。 FLUENT 提供了以下湍流模型: ·Spalart-Allmaras 模型 ·k-e 模型 -标准k-e 模型 -Renormalization-group (RNG) k -e 模型 -带旋流修正k -e 模型 ·k-ω模型 -标准k-ω模型 -压力修正k-ω模型 雷诺兹压力模型 大漩涡模拟模型 几个湍流模型的比较: 从计算的角度瞧Spalart-Allmaras 模型在FLUENT 中就是最经济的湍流模型,虽然只有一种方程可以解。由于要解额外的方程,标准k -e 模型比Spalart-Allmaras 模型耗费更多的计算机资源。带旋流修正的k -e 模型比标准k -e 模型稍微多一点。由于控制方程中额外的功能与非线性,RNG k -e 模型比标准k -e 模型多消耗10~15%的CPU 时间。就像k -e 模型,k -ω模型也就是两个方程的模型,所以计算时间相同。 比较一下k -e 模型与k -ω模型,RSM 模型因为考虑了雷诺压力而需要更多的CPU 时间。然而高效的程序大大的节约了CPU 时间。RSM 模型比k -e 模型与k -ω模型要多耗费50~60%的CPU 时间,还有15~20%的内存。 除了时间,湍流模型的选择也影响FLUENT 的计算。比如标准k -e 模型就是专为轻微的扩散设计的,然而RNG k -e 模型就是为高张力引起的湍流粘度降低而设计的。这就就是RNG 模型的缺点。 同样的,RSM 模型需要比k -e 模型与k -ω模型更多的时间因为它要联合雷诺压力与层流。 概念: 1、雷诺平均:在雷诺平均中,在瞬态N-S 方程中要求的变量已经分解位时均常量与变量。 相似的,像压力与其它的标量 )22.10('-+=ΛΛΛi i i φφφ 这里φ表示一个标量如压力,动能,或粒子浓度。 2、 Boussinesq 逼近从雷诺压力转化模型:利用Boussinesq 假设把雷诺压力与平均速度梯度联系起来: Boussinesq 假设使用在Spalart-Allmaras 模型、k -e 模型与k -ω模型中。这种逼近方法好处就是对计算机的要求不高。在Spalart-Allmaras 模型中只有一个额外的方程要解。k -e 模型与k -ω模型中又两个方程要解。Boussinesq 假设的不足之处就是假设u t 就是个等方性标量,这就是不严格的。 1. Spalart-Allmaras 模型(1equ):

用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一.概要: (3) 二.背景和挖掘目标: (3) 三.难点分析: (4) 四.难点解答: (4) 五.数据采集: (5) 六.分析方法: (6) 七.数据探索: (8) 7.1数据无效: (8) 7.2数据缺失: (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九.挖掘过程: (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十.结果分析: (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会: (15)

一.概要: 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测,其中遇到的问题有数据量大,机器难以处理,含有时序关系,特征难以描述等,我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题,运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二.背景和挖掘目标: 随着互联网和信息技术的快速发展,广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的,相信大部分人都是不喜欢广告的,但由于网络的互动性,仍然会有部分人把广告当内容点击,其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容,这部分人对广告的内容感兴趣,或是符合他们的需求,才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为,进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景,本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络,包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下,用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识,因此对于一个数据挖掘系统而言,它应该能够同时搜索发现多种模式的知识,以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次(抽象水平)的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

Fluent湍流模型选取的准则

Fluent湍流模型选取的准则 湍流模型选取的准则:流体是否可压、建立特殊的可行的问题、精度的要求、计算机的能力、时间的限制。为了选择最好的模型,你需要了解不同条件的适用范围和限制。 FLUENT软件中提供以下湍流模型:1 Spalart-Allmaras 模型;2 k-ε模型; 3 k-ω模型; 4 雷诺应力模型(RSM); 5 大涡模拟模型(LES)。 1 Spalart-Allmaras 模型 应用范围: Spalart-Allmaras模型是设计用于航空领域的,主要是墙壁束缚 (wall-bounded)流动,而且已经显示出很好的效果。在透平机械中的应用也愈加广泛。 在湍流模型中利用Boussinesq逼近,中心问题是怎样计算漩涡粘度。这个模型被Spalart-Allmaras提出,用来解决因湍流动粘滞率而修改的数量方程。 模型评价: Spalart-Allmaras模型是相对简单的单方程模型,只需求解湍流粘性的输运方程,不需要求解当地剪切层厚度的长度尺度;由于没有考虑长度尺度的变化,这对一些流动尺度变换比较大的流动问题不太适合;比如平板射流问题,从有壁面影响流动突然变化到自由剪切流,流场尺度变化明显等问题。 Spalart-Allmaras模型中的输运变量在近壁处的梯度要比k-ε中的小,这使得该模型对网格粗糙带来数值误差不太敏感。 Spalart-Allmaras模型不能断定它适用于所有的复杂的工程流体。例如不能依靠它去预测均匀衰退,各向同性湍流。 2 k-ε模型 ① 标准的k-ε模型: 最简单的完整湍流模型是两个方程的模型,要解两个变量,速度和长度尺度。在FLUENT中,标准k-ε模型自从被Launder and Spalding提出之后,就变成工程流场计算中主要的工具了。适用范围广、经济、合理的精度。它是个半经验的公式,是从实验现象中总结出来的。 湍动能输运方程是通过精确的方程推导得到,耗散率方程是通过物理推理,数学上模拟相似原型方程得到的。

模型选择

、水平台法大鼠睡眠剥夺模型复制相关因素的研究与睡眠眠剥夺前相比,体重为190g±30g的大鼠睡眠剥夺1天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较无显著性差异;体重为190g±30g的大鼠睡眠剥夺3天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01);体重为190g±30g的大鼠睡眠剥夺5天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01);体重为250g±30g的大鼠睡眠剥夺1天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较无显著性差异;体重为250g-30g的大鼠睡眠剥夺3天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01);体重为250g±30g的大鼠睡眠剥夺5天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01);体重为310g±30g的大鼠睡眠剥夺1天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较无显著性差异:体重为310g±30g的大鼠睡眠剥夺3天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01);体重为310g±30g的大鼠睡眠剥夺5天后,其睡眠时间与睡眠时相,两者相比较有极显著性差异(P<0.01)。 实验动物的体重与睡眠剥夺时间对水平台法大鼠睡眠剥夺模型的复制有显著地影响。在Wistar大鼠、雄性、体重(250g±30g),连续睡眠剥夺3天的条件下复制的模型较为符合实验要求。

②体重变化:造模开始到结束,观察第0、3、5、8天大鼠体重变化,对照组大鼠体重增加,模型组和三个用药组体重呈现不同程度减轻,与对照组比较,其余四组在4个时间点的体重都有非常显著差异,但四个组之间体重无差异 慢性不完全性睡眠剥夺对幼鼠学习记忆能力 :1.长期REM睡眠剥夺可使大鼠体重明显减轻,失去正常的体重增长曲线。2.REM睡眠剥夺可使大鼠运动活性发生改变。短期和长期的REM睡眠剥夺均可使大鼠的运动活性增加,瘦素可导致长期REM睡眠剥夺大鼠的运动活性降低。3.REM睡眠剥夺与大鼠焦虑行为的变化呈时间相关性。短期REM睡眠剥夺对大鼠焦虑行为无明显影响,长期REM睡眠剥夺可导致大鼠焦虑行为显著减少,而瘦素可消除长期REM睡眠剥夺导致的大鼠焦虑行为减少,因此,瘦素可能参与了REM睡眠剥夺的抗焦虑作用。4.长期REM睡眠剥夺可导致大鼠下丘脑神经肽Y mRNA表达增加,瘦素可抑制大鼠下丘脑神经肽Y mRNA 的表达。同时这种改变与大鼠焦虑行为变化相关,表明瘦素表达的下降,进而导致神经肽Y表达的上调可能是睡眠剥夺导致抗焦虑作用的机制之一

fluent模型选择

The Spalart-Allmaras模型 对于解决动力漩涡粘性,Spalart-Allmaras 模型是相对简单的方程。它包含了一组新的方程,在这些方程里不必要去计算和剪应力层厚度相关的长度尺度。Spalart-Allmaras 模型是设计用于航空领域的,主要是墙壁束缚流动,而且已经显示出和好的效果。在透平机械中的应用也愈加广泛。 在原始形式中Spalart-Allmaras 模型对于低雷诺数模型是十分有效的,要求边界层中粘性影响的区域被适当的解决。在FLUENT中,Spalart-Allmaras 模型用在网格划分的不是很好时。这将是最好的选择,当精确的计算在湍流中并不是十分需要时。再有,在模型中近壁的变量梯度比在k-e模型和k-ω模型中的要小的多。这也许可以使模型对于数值的误差变得不敏感。需要注意的是Spalart-Allmaras 模型是一种新出现的模型,现在不能断定它适用于所有的复杂的工程流体。例如,不能依靠它去预测均匀衰退,各向同性湍流。还有要注意的是,单方程的模型经常因为对长度的不敏感而受到批评,例如当流动墙壁束缚变为自由剪切流。 在气体动力学中,对于有固壁边界的流动,利用Spalart-Allmaras模型计算边界层内的流动以及压力梯度较大的流动都可得到较好的结果。 标准k-e模型 最简单的完整湍流模型是两个方程的模型,要解两个变量,速度和长度尺度。在FLUENT中,标准k-e模型自从被Launder and Spalding提出之后,就变成工程流场计算中主要的工具了。适用范围广、经济,有合理的精度,这就是为什么它在工业流场和热交换模拟中有如此广泛的应用了。它是个半经验的公式,是从实验现象中总结出来的。 由于人们已经知道了k-e模型适用的范围,因此人们对它加以改造,出现了RNG k-e模型和带旋流修正k-e模型。k-ε模型中的K和ε物理意义:k是紊流脉动动能(J),ε是紊流脉动动能的耗散率(%);k越大表明湍流脉动长度和时间尺度越大,ε越大意味着湍流脉动长度和时间尺度越小,它们是两个量制约着湍流脉动。 RNG k-e模型 RNG k-e模型来源于严格的统计技术。它和标准k-e模型很相似,但是有以下改进:?RNG模型在e方程中加了一个条件,有效的改善了精度。 ?考虑到了湍流漩涡,提高了在这方面的精度。 ?RNG理论为湍流Prandtl数提供了一个解析公式,然而标准k-e模型使用的是用户提供的常数。 ?然而标准k-e模型是一种高雷诺数的模型,RNG理论提供了一个考虑低雷诺数流动粘性的解析公式。这些公式的效用依靠正确的对待近壁区域 这些特点使得RNG k-e模型比标准k-e模型在更广泛的流动中有更高的可信度和精度。 带旋流修正的k-e模型 带旋流修正的k-e模型是近期才出现的,比起标准k-e模型来有两个主要的不同点。 ?带旋流修正的k-e模型为湍流粘性增加了一个公式。 ?为耗散率增加了新的传输方程,这个方程来源于一个为层流速度波动而作的精确方程。 术语“realizable”,意味着模型要确保在雷诺压力中要有数学约束,湍流的连续性。带旋流修正的k-e模型直接的好处是对于平板和圆柱射流的发散比率的更精确的预测。而且它对于旋转流动、强逆压梯度的边界层流动、流动分离和二次流有很好的表现。带旋流修正的k-e 模型和RNG k-e模型都显现出比标准k-e模型在强流线弯曲、漩涡和旋转有更好的表现。由于带旋流修正的k-e模型是新出现的模型,所以现在还没有确凿的证据表明它比RNG k-e模

组织行为学的四种模型

明确最高管理层的管理模型十分重要,因为总裁头脑中的潜在模型往往渗 透于整个企业。因此,组织行为学模型具有高度重要性。组织几乎完全由一位总裁控制的例子很多,比如百事可乐(Pepsi Co)的总裁罗杰·恩里科(Roger Enrico)和康柏电脑(Compaq Computer)的总裁埃克哈德·普法伊弗 6 (Eckhard Pfeiffer)。 在本章中我们要着重介绍如下四个组织行为模型(理论范式):独裁模型、看护模型、支持模型和社团模型(更早的理论,例如封建模型和奴隶模型等,此处不再赘述)。图2.5 是对这四种模型的概括。按照所介绍的顺序,这四个模型大致反映了过去100 年甚至更长时期中管理实践的历史进化。但是, 虽然在某个特定的时期某一种模型倾向于占主导地位,其他模型也同时被某些 组织所采纳。 正象组织之间有很大不同一样,一个组织中各部门、各分支的管理者。 图2.5 组织行为的四个模型 资料来源:最早发表这四个模型的是:KeiZB Davis ,Human Relations at Work:ZBe Dynamics of Or-ganizational Behavior,3d ed,New York:McGraw-Hill Book Company,1967,p.480。也会有所不同。生产部门可能采纳看护模型,而在研发部门采用 的是支持模型。当然,各个管理者因其个人的偏好或种自部门的条件不同, 所从事的实践可能会不同于组织中的一般模型。因此,没有哪一种组织行为 学模型能足以描述一个组织中所发生的一切,不可认同某一种模型有助于将 一种组织生存方式与其他的方式区别开来。 一个管理者对组织行为模型的选择决定于许多因素。正如我们前面讨论 的,管理者的主导哲学、理想、使命和目标都会影响他们的组织行为模型(并 被其所影响)。此外,环境条件有助于确定哪种模型最为有效。例如,某些企 业现时动荡的局面需要迅速的决策和灵活性,便可能驱使企业采取更为社团化 的模型。这说明,组织对于模型的选择不应该是静态的、一成不变的,而应该 随时调整。下面,我们将大致按照历史演化的顺序,依次向您介绍这四种组织 行为模型。 2.1 独裁模型独裁模型有其历史根源,必然性地,它成为工业革命的主 导模型。如图 2.5 中提到的,独裁模型(autocratic model)的基础是权力。那些当权者必

IT 服务能力成熟度模型白皮书

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5 IT服务能力成熟度模型的内容 (7) 5.1 级别二:可重复级服务 (7) 5.2 级别三:已定义级服务 (8) 5.3 级别四:已管理级服务 (8) 5.4 级别五:优化级服务 (8) 6 使用IT服务能力成熟度模型 (9) 7 结论 (9) 8 参考 (9) 1 介绍 这份白皮书描述了IT服务能力成熟度模型.IT服务能力成熟度模型是一个针对IT服务提供商的成熟度成长模型.IT服务能力成熟度模型使客户高效地利用信息技术来支持他们的业务流程.IT服务的例子包括信息系统运行,网络管理,用户支持和软件维护.IT服务能力成熟度模型遵循IT服务所提供的五个成熟度级别. IT服务的提供商和客户可以利用IT服务能力成熟度模型来决定IT服务提供商的成熟度.IT服务提供商可以利用模型来提高它们的成熟度.IT服务能力成熟度模型是公开的并可从https://www.360docs.net/doc/d617006767.html,网站上自由下载. 这份白皮书的结构如下.在下一章中,将描述模型的历史.接下来介绍IT服务能力成熟度模型的目标.第四和第五章介绍模型的结构和内容.第六章描述实行模型提高IT服务提供者IT 服务能力的方法.最后是总结.

回归分析之模型选择

《应用回归分析》 模型选择

问题: 对于模型 e x x x y ++++=3322110ββββ,其中01213210=-===ββββ,,, 用随机数的方法产生40=n 组数据,要求 ]10,10[~-U x ik ,321,,=k ,n i ,,1 =;)1,0(~N e i ; 并且i y 由 i i i i i e x x x y ++++=3322110ββββ 得出。对于这40组随机数据)(321i i i i x x x y ,,,,n i ,,1 =,我们建立了以下四种模型: ①.e x y ++=110ββ ②.e x x y +++=22110βββ ③.e x x y +++=33110βββ ④.e x x x y ++++=3322110ββββ 运用我们所学的模型选择的准则在①~④中选出最佳模型。 一、产生随机数 对于这个问题,我们首先要解决的是根据原模型及给定的参数分布产生问题要求的40组随机数)(321i i i i x x x y ,,,,n i ,,1 =。 我们知道在Matlab 中,可以利用rand R =这个函数来产生一个[0,1]上的随机 数,并且R 是来自[0,1]的均匀分布,即]1,0[~U R ;我们利用),(k n rand R =就可以得到一个n 行k 列的来自均匀分布]1,0[U 的随机数组成的矩阵。由此我们可以想到,利用)3,40(*2010rand R -=,我们就可以得到ik x ,321,,=k ,40:1=i ,我们在它的左侧加入全为1的一列,保存在X 中。 我们要运用林德贝格-勒维中心极限定理通过均匀分布]1,0[U 的随机数来产生)1,0(N 上的随机数。]1,0[U 的期望和方差分别为1/2和1/12,所以12个相互独立的]1,0[U 和的期望和方差分别为6和1。因此只要产生12个]1,0[U 上的随机数 1221x x x ,,, ,计算61221-+++x x x 就得到一个来自)1,0(N 的随机数。

信息行为模型

信息行为模型 整体信息行为模型、信息获取行为模型、信息查找行为模型 信息行为模型分层 信息行为、信息获取行为、信息查找行为 整体信息行为模型 Macro, global, general 信息行为模型有很多,其中最有影响是的威尔逊提出的行为模型 威尔逊信息行为模型(1981) 威尔逊信息行为模型(1995) 威尔逊信息行为模型(1981) 產生需求 資訊尋求行為 ?透過系統 ?尋求他人信息:有時候,讀者會不透過系統,而向他人尋求資訊協助。 信息交換:

?較弱的互相依存關係:譬如年經的科學家往在同樣層級的資深科學家尋求資訊。 ?較強的妨礙進展關係:譬如在同一等級,較低程度的人害怕在較高程度的人前表現他的無知。 信息尋求如果成功,所找的資訊也許可完整或部分地滿足其所需,或者失敗後而重新檢索的流程(重新由產生需求開始)。 部分的尋求資訊行為也可藉由他人的資訊轉換而獲得資訊。 威尔逊信息行为模型(1981) (一)该模型的贡献: 1勾勒了信息行为包括的研究领域 2信息获取行为始于信息需求,需求是信息行为的逻辑起点。 3信息行为之间的关系 (二)该模型的局限? 请大家思考 F i g u r e3-I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g

I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g Wilson認為人類最基礎的需求可以歸納為三種 一、生理的需求(Physiological Needs):例如空氣、 水、食物。 二、情感的需求(Affective Needs, sometimes called psychological or emotional needs):例如自我 實現、權威地位。 三、認知的需求(Cognitive Needs),例如學習新技 能、智能的滿足。 I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g 在這模型當中,Wilson認為這三種需求是相互關連的,為了滿足人類生理、情感和認知的需求,一個人可能會搜尋資訊,甚至進行資訊尋求行

5.2 模型选择

5.2.1 贫困脆弱性测度方法的选择 在现有的研究中,对于“贫困脆弱性”最有代表性的观点有三种:第一种是作为期望贫困的脆弱性(Vulnerability as Expected Poverty, VEP ),Christiaensen和Subbarao (2001) 将脆弱性定义为未来的期望贫困,V ?t =E(p C ?,t+1 ,z )I T,其中,贫困指标p c,z 采 用的是贫困评估中最常用的FGT指标。第二种是作为期望效用的脆弱性(Vulnerability as Low Expected Utility,VEU ), Ligon和Schechter (2002)将脆弱性定义为风险的福利损失, 用贫困线的效用和未来消费的期望效用之差来测度脆弱性,即V ?t =U ? z?E U ? C ?t+1 。 第三种是作为风险暴露的脆弱性(Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk,VER)。Amin 等(1999 ),Glewwe和Hall (1995 ), Dercon和Krishman (2000)将脆弱性定义为对风险冲击的暴露或过度敏感性。其基本思想是如果家庭消费支出与冲击共同变动,说明该家庭缺少平滑消费能力和保证消费免受冲击影响的手段,对冲击过度敏感,因而是脆弱的。他们以体现家庭遭受的共同或特殊冲击的家庭相关特征为自变量对家庭消费及其变动进行回归,用回归系数来反映脆弱性的大小。 比较而言,VER刻画的是家庭对已实现风险的应对能力,本质上属于一种事后型的测度。VEP和VEU都是将风险和风险的福利结果结合起来,用未来的期望福利来度量脆弱性,都具有前瞻性,但在家庭效用函数未知,已有的数据维度又不足以刻画家庭偏好及消费变动性的条件下,VEU的实际应用受到很大限制。事实上,当前的大部分脆弱性研究都是遵循VEP的思想,特别当α=0时,VEP简化为消费低于贫困线的概率,为多数研究者所采用。如Chaudhuri、Jalan和Suryahadi (2002)将t期的脆弱性定义为家庭t+1期消费低于贫困 线的概率,即V ?t =Pr C ?,t+1 ≤z , Pritchett, Suyahadi和Sumarto (2000)认识到脆弱性的 程度会随着时间延长而提高,拓展了这一测度,将脆弱性定义为在未来n个时期内至少贫 困一次的概率,即R ?t =1?1?Pr C ?,t+1

消费者行为模型

消费者行为模型来分析 消费者行为定义: 狭义是仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。 广义则是指消费者为索取,使用,处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程,甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。 特性:多样性复杂性可诱导性 一.营销部分,即4p分析 4p理论是营销策略的基础,简单从其含义上理解, 4p是指:产品(product)价格(price)渠道(place)促销(promotion)在市场营销组合观念中, 4P 分别是产品( product) , 价格( price) , 地点( place) , 促销( promotion) 。 产品的组合, 主要包括产品的实体、服务、品牌、包装。它是指企业提供给目标市场的货物、服务的集合, 包括产品的效用、质量、外观、式样、品牌、包装和规格, 还包括服务和保证等因素。 定价的组合, 主要包括基本价格、折扣价格、付款时间、借贷条件等。它是指企业出售产品所追求的经济回报。 地点通常称为分销的组合, 它主要包括分销渠道、储存设施、运输设施、存货控制, 它代表企业为使其产品进入和达到目标市场所组织, 实施的各种活动, 包括途径、环节、场所、仓储和运输等。 促销组合是指企业利用各种信息载体与目标市场进行沟通的传播活动, 包括广告、人员推销、营业推广与公共关系等等。 以上4P ( 产品、价格、地点、促销) 是市场营销过程中可以控制的因素, 也是企业进行市场营销活动的主要手段, 对它们的具体运用, 形成了企业的市场营销战略。 1.产品: 第一部分是atkins的产品: atkins 低碳食品共分为了3个系列,ATKINS DAY BREAK、ATKINS ADVANTAGE和ATKINS ENDULGE。 在ATKINS DAY BREAK中,主要是一些苹果酥脆棒、巧克力酥脆棒、花生奶油酥脆棒等早餐食品,而ATKINS ADVANTAG则主要是各种口味的焦糖棒和奶昔。ATKINS ENDULGE同样是一些诸如花生焦糖串棒,巧克力椰子棒,焦糖坚果棒等的小零食。这些食品都做得很精致、诱人,但同时又都含有很少的碳水化合物,所以在享用的同时可以帮助人们减肥。 2.价格:

人际了解协助和服务素质能力模型

人际了解(沟通)(IU)协助和服务-素质能力模型 概念: 想要了解他人,这种想要了解他人的能力,可能清楚地倾听及体会到他人没有表达出来或是说明不完整的想法,感觉及考量。这里所称的“他人”是指个人或是一群有着相同感觉和考量的所有成员。 跨文化敏感度其实是人与人之间的了解当中的一个特例,它经常也包含大量的资讯收集。 人际了解与沟通也称作: ◆同理心 ◆倾听 ◆对他人的敏感度 ◆洞悉他人的感觉 ◆诊断式的了解 构面 两上构面:对他人了解深度或复杂度(A)从明确的了解意思或情况到了解持续行为背后暗藏的复杂原因依序条列。倾听与回应他人(B)从基本的倾听解释他人过去的行为,到特意协助他人解决个人或人际之间的困难。 人际了解沟通评量

一般行为特征: ◆认知他人的情绪和感觉 ◆利用倾听与观察获得的了解,预测他人的反应并预作准备 ◆了解他人的态度、兴趣、需求和观点 ◆了解他人的基本态度,行为模式或问题的原因。 与其他能力的关联 ◆资讯收集可协助助人际了解与沟通,这个步骤包括观察、直接询问、间接收集资料以及 证实假设的各种办法。 ◆人际了解与沟通可以形成更高层资助的冲击与影响,并成为对顾客服务导向不可或缺的 基础。顾客服务以及冲击与影响的效力,受限于了解的深度。 ◆他也支援类似的议题,协助他人发展,组织洞察力,团队合作和建立关系等。 ◆他的B4隐含有适当的主动性以及近似于影响与冲击之意,差异在于:在影响与冲击当 中,发话者有自己预设的想法,但此处的意图,其实仅止于想帮助或有所回应,事实上没有其他进一步目的。 ◆当发话者的看法与其正在倾听的人有冲突时,人与人之间的了解与沟通才趋向第一级的 弹性的意思。但是B4等级也的确含一些弹性在内。

服务质量模型

服务质量模型 通过对以往有关服务质量定义的进行总结,可以看出,学者们往往从不同的研究角度出发,对服务质量的维度进行归类。Gronroos 认为感知服务质量由功能质量、技术质量和公司形象构成,这一分类将服务质量同有形产品的本质做出了区分。Gronroos通过进一步研究认为,企业形象在技术质量和功能质量之间起到了过滤功能,服务质量包括了功能质量和技术质量两个维度,在此基础上建立了感知服务质量模型,具体内容如图所示。 图Gronroos服务质量模型 服务质量的基本特性决定了服务质量是一个抽象的概念,它是通过顾客对服务的感知而决定的,因此服务质量是一个复杂的集合体。服务质量的构成要素就是站在顾客角度,研究顾客对服务质量产生感知的方面。在对服务质量要素的研究过程中,北欧和北美两大学派产出了明确的研究成果。其中技术质量又称为结果质量,或者说是在服务交易或服务过程结束后顾客得到的实质内容;一般来说,由于结果质量牵涉到的主要是技术方面的有形内容,因此,结果质量可以通过比较直观的方式加以评估,并且顾客对结果质量的衡量也是比较客观

的和容易感知,从而结果质量是顾客评价服务好坏的重要依据。功能质量又称为过程质量,是指顾客是如何接受或得到服务的。由于服务具有无形性和不可分割性,因此服务过程即服务人员如何与顾客打交道,或服务人员如何给顾客提供服务,必然会影响顾客对服务质量的看法。 北美学派的研究组合PZB通过研究顾客如何对服务质量进行感知发现有10个要素决定服务质量,即可靠性、响应性、能力、易接近性、礼貌、沟通、可信性、安全性、理解、有形性,并且于同一研究中提出了目前被广为应用的服务质量差距模型,如图所示。后来,PZB做了进一步的研究,将10个要素中相关性强的进行了合并,得到了构成服务质量的五个要素: (1)有形性:在服务过程中,能够被顾客感知到的实体部分,包括服务场所布置、服务设施、员工外表等; (2)可靠性:是指服务企业可靠、准确地履行其服务承诺的能力。这意味着服务企业每一次都及时、高效、一致、无差错地完成所承诺的服务内容; (3)响应性:是指企业能够快速、有效地为顾客提供服务。对于顾客咨询、提出的要求和投诉,企业应该迅速地给予解决。因为长久的、毫无原因的等待会使顾客对服务体验产生强烈的消极后果; (4)保证性:这方面与服务人员的知识、能力、得体有关,也与他们传递信任和信心的能力有关。包括服务人员拥有履行服务所必需的技能和知识、服务人员表现的礼貌、尊重、体谅和友好以及服务人员

3-1 消费者心理与行为的三大模型

案例3-1 消费者心理与行为的三大模型 (一)K.勒温模型 20世纪以来,心理学家、社会心理学家对探索人类心理与行为奥秘产生了浓厚的兴趣,纷纷致力于对此的研究,试图提示隐藏在复杂行为背后的一般心理规律。其中最为著名的可能要是K 勒温在大量实验研究基础上提出的人类行为模型。 勒温的行为模型如下所示: B = f(P,E) 勒温的模型表明,人类的行为是个人与环境相互作用的结果。同时,该模型还进一步阐明,人类的行为方式、指向和强度,主要受两大因素的影响和制约,即个人的内在因素和外部环境因素。其中,个人内在因素包括生理因素和心理因素两类基本因素,而外部因素又包括自然环境和社会文化环境两类因素。这一观点为60年代以后的消费者心理与行为模型研究奠定了坚实的基础。 (二)A. 班杜拉的人类行为交互作用模型 20世纪60年代以后,心理学家班杜拉在勒温模型研究的基础上,提出人的行为是三元(三向)交互作用形成理论。根据模式,班杜拉的人的行为交互作用模式说明:行为既不是单由内部因素决定的,也不是由外部刺激所控制的,而是由个人的行为、个人的认知、情感等内部因素与环境交互作用所决定的。根据班杜拉的人类行为交互作用模式,进一步发展出消费者心理与行为的概念性框架,对我们思考消费者心理与营销策略有着重要的启示作用。 班杜拉的行为交互作用模式与营销策略的相互关系.这里消费者的感知(情感)与认知是指对外部环境的事物与刺激可能在人心理上产生的反应。顶感知反应偏向于情感方面;认知则涉及思考和知识结构。消费者行为是指外在行为即可以直接观察到的消费者活动。环境包括各种自然的、社会的以及人与人之间交互产生的氛围,这些都对人的行为有影响。营销策略则将营销刺激因素置于消费者的环境中,从而影响他们的感知、认知和行为。并非每个消费者都会被某个营销策略影响,因此商家要根据消费者的不同类型将市场划分才会适销对路。 (三)D.I.霍金斯的消费者决策过程模型 如果说前两个模型主要是从心理学理论本身考虑的话,那么美国消费心理与行为学家D.I.霍金斯的模型则是将心理学与营销策略整合的最佳典范。他的《消费者行为学》一书目前已出了第八版(2001),可见该书在营销界的影响力。这一个关于消费者心理和行为与营销策略的模型,它为我们描述消费者特点提供了一个基本结构与过程或概念性模型,也反映了今天人们对消费者心理与行为性质的信念和认识。 该模式认为,消费者在内外因素影响下形成自我概念(形象)和生活方式,然后消费者的自我概念和生活方式导致一致的需要与欲望产生,这些需要与欲望大部分要求以消费行为

解读《数据库服务能力成熟度模型》

数据库,作为企业重要IT基础设施之一,在数字化中扮演着重要的角色。其是否运行平稳、是否处于最佳状态、是否可方便的扩展等,进而是否能满足业务现状及未来发展,这些对于企业至关重要。要达到上述目标,取决于两个方面:数据库产品自身能力、数据库服务能力。可以说“产品+服务”,决定了最终的结果如何。但在很长一段时间里,对于前者(产品)有很多手段去了解、评估;但对于后者(服务)却少有有效的衡量方法。在过去的三、四十年里,传统数据库市场主要是以国外大型商业数据库为主,其服务能力经过多年积累已相对成熟、完善,并构建起一整套标准及相应的配套服务团队。但随着近些年来数据库市场有了明显的变化,一是以开源为主导数据库方案在很多公司得以使用;二是国产数据库也层出不穷,并愈发呈现蓬勃发展之势;三是分布式、云化技术特点为代表的新数据库形态逐步被人认知并投入使用。针对这种新的变化,过去按单一产品作为衡量标准就不太合适,急需一种通用的行业标准来度量数据库服务能力。 近期,信通院发表的《数据库服务能力成熟度模型》,由此应运而生。它的推出,有助于企业决策者,找到数据库服务重点,获取当前数据库整体现状,识别其中的不足并找准关键问题及差异,进而提供数据库服务能力的改进方向和意见,规划企业未来的数据库发展蓝图。本文根据之前信通院发表的《数据库服务能力成熟度》为基础,加以个人的一些理解分析。当前这一标准,正处于规范发布阶段,其具体细节和评价方式、标准还有待落实,也希望更多数据库从业者参与其中。为提高国内数据库整体服务质量,贡献

自己的一份力量。本文部分内容引用信通院发布《数据库服务能力成熟度》报告及网名“失速的脑细胞”的一篇文章。 原文参考:https://www.360docs.net/doc/d617006767.html,/p/d672951c5c1a 1. 成熟度模型概述 人生基本上就是两件事,选题和解题。最好的人生是在每个关键点上,既选对题,又解好题。人生最大的痛苦在于解对了题,但选错了题,而且还不知道自己选错了题。正如人生最大的遗憾就是,不是你不行,而是你本可以。 1).评估标准:能力框架与能力域 此次发布的数据库服务成熟度模型,将能力框架划分为三个能力域,分别是:规划设计能力、实施部署能力和运维运营能力。其可对应到数据库从选型评估、规划设计、部署实施、运维保障、开发优化等多个方面。在三个能力域内,又进一步划分为27个能力项,其中规划设计能力域包含8个能力项,实施部署能力包含7个能力项,运维运营能力包含12个能力项。具体 可参考下图:

优秀项目经理五大模型79条评估标准

优秀项目经理五大模型79条评估标准

优秀项目经理五大模型79条评估标准 一、客户意识(权重:25%) 序号评估项目 1把客户满意作为出发点开展工作 2快速响应客户需求 3有同情心,站在客户角度理解客户需求 4整合内外资源,满足客户需求 5让客户能随时找到自己 6展示意识细节,赢得客户的赞许 7举一反三,在考虑成本因素下,充分满足客户类似的需求 8宣传工作方案,让客户全面了解意识意图 9从表面上无关事情中,获得满足客户需求的启示 10分析、研究客户的潜在需求,并努力寻找适度成本投入下的意识方案11在组织内部扮演客户利益代言人和辩护人的角色 12把每一次投诉都当作提升客户体验,增强满意感的机会 二、品质意识(权重:20%) 序号评估项目 1熟悉工作原则、品质标准和管理规范 2将品质原则、标准和规范转化为操作步骤和业务流程 3帮助员工理解(宣讲、培训)品质标准和管理规范 4分析工作措施对客户体验的影响 5工作符合事先设定的管理标准(成本预算、目标计划、客户满意)6分析投入与产出的关系,进行工作目标选择和投入决策

7设立衡量效益的客观标准,来衡量工作产出(费用预算、成本投入、客户满意)8身先士卒,为员工树立高标准工作的榜样 9鼓励员工提出改进建议 10倡导一次性把工作做好 11时刻留心和应用工作品质提升的信息 12将复杂流程总结为简单的模式、清晰的概念、可操作的方式 13持续不断地改善管理方法(降低成本、提高效率、改善品质、增加收益) 14有创新精神,采取行动达成创新目标(优化服务模式,改善工作流程,提炼管理体系) 三、团队建设(权重:30%) 序号评估项目 1明确团队工作目标,并在团队内达成共识 2明确成员职责范围,根据员工能力相应授权 3给员工及时的绩效反馈 4向员工传授(示范、建议、指导)正确处理问题的做法 5帮助下属树立发展目标,促进下属成长 6在团队内分享有关工作进展的信息 7运用多样(写信、面谈、例会、走访)沟通手段 8站在员工角度倾听员工的心声 9尊重、信任员工,包容下属的不同个性,尊重个人习惯 10把下属问题和失误当成指导(正面期待、对行为不对人)其成长的机会11采取措施(关怀鼓励、集体活动)提高队伍凝聚力 12通过解决疑难问题,树立个人威信 13和其他部门合作过程中,取得双赢 14当团队利益与组织利益发生冲突时,能以组织利益为重,适当牺牲个人/小团体利益

顾客服务导向协助和服务素质能力模型

顾客服务导向(CSO)协助和服务-素质能力模型 概念: 意指有帮助或服务他人、满足他人需求的渴望,全力将努力的焦点放在发掘和满足顾客的需要,与人与人之间的了解与沟通类似,而且有时候行动可能跟冲击与影响雷同,此处的焦点在于,首先了解他人的需求,而不是对他人想法、感觉或行为的一般性了解,然后接着再进行帮助或服务他人。 顾客指实际接触的顾客,也指同一组织内的未端使用者。 也可称之为: ◆协助与服务导向 ◆以客户需求为焦点 ◆成为客户的伙伴 ◆未端使用者的焦点诉求 ◆重视满意度 构面: (A):动机的强度与行动的完整度,整个行动当中以客户信赖的顾问或辩护人的角色为重点。 (B)是代表客户付出心力或采取行动的程度,从花费时间多少到自愿为客户付出异常心力的举动。

一般行为特征: ◆收集有关客户真正的需求,即使远超过原先所表达,并找出符合其需求的产品或服务。 ◆愿意个别承担顾客服务问题的责任,不采取自我防卫态度而且迅速改正问题。 ◆担任可信赖的顾问角色,依照客户需要,问题/机会及机率的执行方案,提出独特见解 的意见。 ◆以长远的眼光来解决客户问题。 与其他能力的关联 ◆资讯收集与人际了解与沟通这两项重点,提供顾客服务导向许多助力。 ◆主动性是顾客服务导向的一个重要部分,因此与这两项能力当中的B分级表一致。此 外CSOA6以及更高等级在主动性的时间构面上,含有中等层级之意。 ◆成就导向与顾客的运作组织的改善有关联(CSOA5和更高等级)。 ◆更高级顾客服务(A6到A8)意味着: 资讯收集 概念式或分析式思考(至少是低到中级) 人与人之间或组织的了解(中到高级) 技术专业知识或业务取向其中之一,或两者皆备,依赖产品与服务的性质或内容而

经典线性回归模型自变量选择

§ 自变量选择 信息时代的一个重要特征是数据便宜信息值钱,我们经常要从海量数据中挖掘有用信息。比如影响产品质量的因素,从生产过程、员工培训过程到原材料供应过程,可能多达几百个,甚至上千个。对这些质量指标和影响因素制造商在日常生产管理过程中都有记录。现在的问题是如何从这众多的影响因素中找出影响产品质量的重要因素。有时只需判断一个自变量对因变量是否有重要影响,而不需要了解它们之间的精确定量关系。比如判断原材料供应对产品质量是否有重要影响比了解它们之间的精确定量关系更重要。线性回归模型的自变量选择就是用于有众多自变量时识别重要自变量的方法。用于线性回归模型自变量选择的方法可分为两类:全局择优法和逐步回归法。 一、全局择优法 全局择优法就是用衡量回归模型与数据拟合程度的准则,从全部可能的回归模型中选择对数据拟合最优的回归模型。对于一个包含P 个自变量的回归问题,全部 可能的回归模型有01 2P P P P P C C C +++=个,全局择优法要求出每个回归模型的准则 值,然后找出最优的回归模型。 回归模型对数据的拟合程度可用残差平方和来表示。残差平方和越小,模型拟合的越好。但残差平方和的大小与因变量的计量单位有关,因此我们定义了决定系数。决定系数越大,模型拟合的越好。决定系数不仅与因变量的计量单位无关,而且能说明在因变量的变异中,归功于自变量变化的部分所占比例。但不论是用残差平方和还是用决定系数来度量线性拟合模型拟合程度,都会得出模型中包含越多自变量拟合就越好的结论。但在样本容量给定的情况下,自变量越多,模型就越复杂,

模型参数估计就越不精确,导致模型应用的效果就越差。因此我们需要能综合用残差平方和表示的模型拟合精度和用模型中包含的自变量个数表示的模型复杂程度的准则,以便选择出最优的回归模型。回归分析中用于选择自变量的准则很多。由于残差平方和RSS p 和决定系数R 2只考虑模型拟合精度,因而只能作为自变量个数相 同时自变量选择的准则。残差均方s 2和修正决定系数2 adj R 是一个综合模型拟合精度 和模型复杂程度的准则。综合性准则除了残差均方和修正决定系数外,还有如下一些准则: ·Mallows C p 准则 )1(22 ++-= p n s RSS C p p 其中,s 2为包含全部自变量的拟合模型的残差均方,RSS p 为当前拟合模型的残差平方和,p 为当前拟合模型的自变量个数。 ·信息准则 信息准则根据公式 npar *k +logLik *2- 计算,其中logLik= -n{log(RSS/n)+log(2π)+1}/2为当前拟合模型的对数似然函数,npar 为当前拟合模型的参数个数,当k=2时称为AIC 准则,当k=log(n)时称为BIC 准则。在小样本情况下,AIC 准则的表现不太好,为此人们提出的修正AIC 准则AICc ,其计算公式为 1 -npar -n n npar *2 +logLik *-2AICc = ()()1/1*2--++=napr n npar npar AIC

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