草原生态系统全系统模型的几个例子及其模型的作用

专项复习此为图草原生态系统请根据图回答问题

专项复习题 此为图草原生态系统请根据图回答问题 （1）图中生产者是。 （2）鼠、兔、蛇、狐、鹰都是动物，统称为者。 （3）图中有条食物链。 （4）如果狐大量减少，那么鼠和兔将会 （5）)图中所有生物若要构成一个完整的生态系统，缺少 ____部分和者。 下图是植物细胞结构图，根据图回答下列问题 1.写出图中序号所指的部位的名称。 （1）.［ 1 ] ，［ 2 ] ， ［ 4 ] ，［ 5 ] （2）.细胞是构成生物的。 下图是某草原生态系统中一个食物网的简图，请回答：

下图分别为显微镜结构和细胞结构示意图，请据图回答下列问题：（示例[⑦]反光镜）（6分） （1）使用显微镜对光时，应先转动[ ] 使低倍物镜对准通光孔。 （2）用显微镜观察临时装片时，在视野中已经找到观察物，如果要使物像更清晰些，应调节显微镜的[ ] 。 （3）A、B所示两个细胞的主要不同之一是：A细胞质中含有[ ] ，因而能够制造有机物，而B细 胞不能。 （4）在“观察植物细胞”和“观察人的口腔上皮细胞”两个实验中，开始时用滴管向载玻片中央滴加的液体分别是，。 （5）细胞结构中，[ ] 含有遗传物质，能够传递遗传信息。 下图是显微镜的结构图，请根据图回答问题 （1）.显微镜成的物像是像，放大倍数等于［ ] 和［ ] 乘积。 （2）.取镜时，握镜的部位是［ ] 。 （3）.转动使镜筒升降范围很大的结构［ ] 。 （4）.接近玻片标本的镜头是［ ] 。 （5）.制作临时装片时，常用碘液对所观察的材料进行染色，染色可使下列哪一结构看得更清楚？（） A.细胞壁 B.细胞膜 C.细胞核 D.叶绿体 （6）.绘画生物细胞结构简图时，对图中较暗部位的表示方法。小明在显微镜视野中看到了一些圆形的大小可以改变的中央透明、周围有黑圈的结构它们是。 用低倍显微镜观察人的口腔上皮细胞实验中，四位同学在视野中看到的物像分别如下图所示，你认为 观察效果最好的是（）

基于决策树的分类方法研究

南京师范大学 硕士学位论文 基于决策树的分类方法研究 姓名：戴南 申请学位级别：硕士 专业：计算数学（计算机应用方向） 指导教师：朱玉龙 2003.5.1

摘要 厂 ｛数掘挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取 具有潜在应用价值的知识或模式。模式按其作用可分为两类：描述型模式和预测型模式。分类模式是一种重要的预测型模式。挖掘分娄模式的方法有多种，如决 策树方法、贝叶斯网络、遗传算法、基于关联的分类方法、羊Ｈ糙集和ｋ一最临近方、／ 法等等。，／驴 Ｉ 本文研究如何用决策树方法进行分类模式挖掘。文中详细阐述了几种极具代表性的决策树算法：包括使用信息熵原理分割样本集的ＩＤ３算法；可以处理连续属性和属性值空缺样本的Ｃ４．５算法；依据ＧＩＮＩ系数寻找最佳分割并生成二叉决策树的ＣＡＲＴ算法；将树剪枝融入到建树过程中的ＰＵＢＬＩＣ算法：在决策树生成过程中加入人工智能和人为干预的基于人机交互的决策树生成方法；以及突破主存容量限制，具有良好的伸缩性和并行性的ＳＩ，ｌＱ和ＳＰＲＩＮＴ算法。对这些算法的特点作了详细的分析和比较，指出了它们各自的优势和不足。文中对分布式环境下的决策树分类方法进行了描述，提出了分布式ＩＤ３算法。该算法在传统的ＩＤ３算法的基础上引进了新的数掘结构：属性按类别分稚表，使得算法具有可伸缩性和并行性。最后着重介绍了作者独立完成的一个决策树分类器。它使用的核心算法为可伸缩的ＩＤ３算法，分类器使用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶｉｓｕａｌｃ＋＋６．０开发。实验结果表明作者开发的分类器可以有效地生成决策树，建树时间随样本集个数呈线性增长，具有可伸缩性。。 ，，荡囊 关键字：数据挖掘１分类规则，决策树，分布式数据挖掘

固定效应模型的估计原理说明教学总结

固定效应模型的估计原理说明 在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。固定效应模型分为三类： 1.个体固定效应模型 个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列（个体）只有截距项不同的模型： 2 K it i k kit it k y x u λβ==++∑ (1) 从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。 检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。F 模型的零假设： 01231:0N H λλλλ-===???== () 1(1,(1)1)(1) RRSS URSS N F F N N T K URSS NT N K --= ---+--+: RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平方和，URSS 是无约束模型ANCOV A 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。 实践： 一、数据：已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp ，不变价格）和人均收入（ip ，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data ）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。年人均消费（consume ）和人均收入（income ）数据以及消费者价格指数（p ）分别见表1，2和3。 表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据 人均消费 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68 CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28 CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88

多属性决策基本理论与方法

多属性决策基本理论与方法 主讲人：张云丰 多属性决策基本理论与方法 1.多属性决策基本理论 1.1多属性决策思想 根据决策空间的不同，经典的多准则决策(Multiple Criteria Decision Maki ng —MCDM)可以划分为两个重要的领域：决策空间是离散的(备选方案的个数是有限的)称为多属性决策(Multiple Attribute Decisi on Maki ng —MADM)，决策空间是连续的 (备选 方案的个数是无限的)称为多目标决策(Multiple Objective Decisi on Maki ng —MODM)0一般认为前者是研究已知方案的评价选择问题，后者是研究未知方案的规划设

计问题0 经典的多属性决策 (Multiple Attribute Decisi on Maki ng —MADM )问题可以描述为： 给定一组可能的备选方案，对于每个方案，都需要从若干个属性(每个属性有不同的评价标准)去对其进行综合评价。决策的目的就是要从这一组备选方案中找到一个使决策者感到最满意的方案，或者对这一组方案进行综合评价排序，且排序结果能够反映决策者的意图。多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分，它的理论和方法广泛应用于社会、经济、管 理和军事等诸多领域，如投资决策、项目评估、工厂选址、投标招标、人员考评、武器系统性能评定、经济效益综合排序等。 1.2多属性问题描述 设在一个多属性决策问题中，备选方案集合为G {g1,g2, ,g m}，考虑的评价属性集合为U {u 「U2, ,u n}，则初始多属性决策问题的决策矩阵为： x11x12"n X x12x22x2n x m1x m2x mn 其中，X j表示第i个方案的第j个属性的初始决策指标值，其值可以是确定值，也可以是模糊值，既可以是定量的也可以是定性的。 多属性决策问题主要包括三个部分：建立属性评价体系、确定属性权重及运用具体评价方法对备选方案进行综合评价。 2.属性值规范化方法 2.1属性值规范化概述 常见的属性有效益型、成本性、区间型三种。效益型属性也称正属性，是指属性值越大隶属度越大的属性，也就是说属性值越大越好。成本型属性也称负属性，是指属性值越小隶属度越大的属性，也就是说属性值越小越好。区间型属性也称适度型属性，是指属性值越接近某个常数隶属度越大的属性。

草原生态系统保护

草原生态保护 草原生态系统是草原地区生物〔植物、动物、微生物〕和草原地区非生物环境构成的，进行物质循环与能量交换的基本机能单位。草原生态系统在其结构、功能过程等方面与森林生态系统，农田生态系统具有完全不同的特点，它不仅是重要的畜牧业生产基地，而且是重要的生态屏障。 我国的草原生态系统是欧亚大陆温带草原生态系统的重要组成部分。它的主体是东北-内蒙古的温带草原。根据自然条件和生态学区系的差异，大致可将我国的草原生态系统分为三个类型草甸草原，典型草原，荒漠草原。 主要点：草原生态系统分布在干旱地区，这里年降雨量很少。与森林生态系统相比，草原生态系统的动植物种类要少得多群落的结构也不如前者复杂。在不同的季节或年份，降雨量很不均匀，因此，种群和群落的结构也常常发生剧烈变化。 草原上的植物以草本植物为主，有的草原上有少量的灌木丛。由于降雨稀少，乔木非常少见。那里的动物与草原上的生活相适应，大多数具有挖洞或快速奔跑的行为特点。草原上啮齿目动物 特别多，它们几乎都过着地下穴居的生活、瞪羚，黄羊，高鼻羚羊，跳鼠、狐等善于奔跑的动物，都生活在草原上。由于缺水，在草原生态系统中，两栖类和水生动物非常少见。 草原是畜牧业的重要生产基地。在我国广阔的草原上，饲养 着大量的家畜如细毛羊滩羊，伊犁马、三河马，库车高皮羊等。

这些家畜能为人们提供大量的肉、奶和毛皮。此外，草原还能调节气候，防止土地风沙侵蚀。 由于过度放牧以及鼠害、虫害等原因，我国的草原面积正在不断减少，有些牧场正面临着沙漠化的威胁。因此，必须加强对草原的合理利用和保护。世界草原的总面积为45亿公顷，约占陆地面积的24%，仅次于森林生态系统。在生物圈固定能量的比例中，草原生态系统约为11.6%，也居陆地生态系统的第二位。 草原也是我国主要的自然生态系统类型之一，我国草原的类型较多，从整体上看，内蒙古草原以多年生、旱生低温草本植物占优势，建群植物主要是禾本科草类，基中以针茅和羊草最有代表性。前者为丛生禾草，后者为根茎禾草，根茎发达，对防风固沙起着重要作用；我国中部为稀疏草原，以大针茅为主；西部为荒漠草原，以丛生戈壁针茅为主。 草原对大自然保护有很大作用，它不仅是重要的地理屏障，而且也是阻止沙漠蔓延的天然防线，起着生态屏障作用。另外，它也是人类发展畜牧业的天然基地。 草原生态系统所处地区的气候大陆性较强、降水量较少，年降水量一般都在250-450毫米，而且变化幅度较大。蒸发量往往都超过降水量。另外，这些地区的晴朗天气多，太阳辐射总量较多。这种气候条件，使草原生态系统各组分的构成上表现出了一些与之适应的特点 从总体情况看草原生态系统的消费者主要是适宜于奔跑的

Eviews面板大数据之固定效应模型

Eviews 面板数据之固定效应模型 在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。固定效应模型分为三类： 1.个体固定效应模型 个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列（个体）只有截距项不同的模型： 2 K it i k kit it k y x u λβ==++∑ (1) 从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。 检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。F 模型的零假设： 01231:0N H λλλλ-===???== ()1 (1,(1)1)(1) RRSS URSS N F F N N T K URSS NT N K --= ---+--+ RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平方和，URSS 是无约束模型ANCOVA 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。 实践： 一、数据：已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp ，不变价格）和人均收入（ip ，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data ）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。年人均消费（consume ）和人均收入（income ）数据以及消费者价格指数（p ）分别见表1，2和3。 表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据

草原生态系统恢复研究及建议

草原生态系统恢复研究及建议 摘要: 多年来，我国北方草地生态主要由于超载的人口，加上不适宜的追求眼前利益的政策引导，滥垦、滥牧、滥采、滥伐，造成大面积的草地退化、沙化，生态环境恶化。文章阐释了草地沙漠化的成因、现状；提出了必须由国家高度重视治理、全民行动、长期坚持治理才能解决草地生态问题及遵循客观规律保护建设利用草地，恢复自然生态的思考和建议。 关键词：草原生态；恢复；草地沙化 草原是最重要的陆地生态系统之一,全球草原总面积约占陆地总面积的1/3。草原是比较脆弱的生态系统,但却养育了全球近1/3的人口,人们的食物结构中有11.5%来自草原。同时,草原又具有保护陆地生态环境多样性、减少沙尘危害、减少水患、调节气候等多种生态功能。但是,在不合理的人为因素干扰以及近年来气候变暖的影响下,全球有近一半的草原已经退化或正在退化。草原退化已成为当今全球的重要生态环境问题。 1 草原沙化原因及现状 1.1 草原沙化是自然现象既是自然现象，又是社会现象 草原是介于荒漠与夏绿阔叶林带之间的地区，草原上的植物属于夏绿旱生性草本群落类型。草原气候的特点在于比夏绿阔叶林带干旱，但比荒漠要湿润。如果气候持续比原来更加干旱时草原便向荒漠过渡，这就是荒漠化的过程。沙漠化是一个环境退化现象。地质时期形成的沙漠，有的一直处于裸露状态，如塔克拉玛干沙漠、巴丹吉林沙漠、库姆塔格沙漠即是如此。另一类沙漠，主要是平沙地，被后来出现的黄土层和土壤层所覆盖，处于潜伏状态。这种被埋藏在地表以下的粉沙，被称作“古风成沙”。由于人类将森林伐尽，将野草烧光，其结果是将地表土搞得支离破碎，在表层土薄的地方，地下潜伏的粉沙便暴露出来。由于北方地区干旱少雨，季风强烈，地下暴露的粉沙便四处吹扬，形成地表沙层，聚起沙丘。于是原先的草地、耕地变成了现在的沙漠。中国北方的许多沙漠都是人造沙漠，如毛乌苏沙地、科尔沁沙地、呼伦贝尔沙地等。人造沙漠在世界其他国家也存在，在非洲、美洲分布广泛。草地的沙漠化使大气侯变得干燥，土地滋生能力

固定效应和随机效应

方差分析(写成英文我就认识了。。analysis of variance (ANOVA) )主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。 所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。 固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。 随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。“随机”的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。 混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。 一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。 固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题，一个常见的方法是做huasman检验，即先估计一个随机效应，然后做检验，如果拒绝零假设，则可以使用固定效应，反之如果接受零假设，则使用随机效应。但这种方法往往得到事与愿违的结果。另一个想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型，比如数据是从总体中抽样得到的，则可以使用随机效应，比如从N个家庭中抽出了M个样本，则由于存在随机抽样，则建议使用随机效应，反之如果数据是总体数据，比如31个省市的Gdp，则不存在随机抽样问题，可以使用固定效应。同时，从估计自由度角度看，由于固定效应模型要估计每个截面的参数，因此随机效应比固定效应有较大的自由度. 固定效应模型 固定效应模型（fixed effects model）的应用前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致性检验差异无显

基于决策树的分类算法

1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。 分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 对分类器的好坏有三种评价或比较尺度： 预测准确度：预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。 计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。 模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用。 分类技术有很多，如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。

草原生态系统服务功能价值的探讨

草原生态系统服务功能价值的探讨 摘要：生态系统是地球上的生命支持系统。但是，由于人们对草原生态系统功能缺乏全面的认识．致使草原生态环境不断恶化．并已威胁到草原生态系统的安全，降低甚至丧失了草原生态系统的部分功能，严重影响了人们的生活和经济的发展。因此，应深刻认识草原生态系统的健康状况及其服务功能，并采取相应的恢复措施，充分发挥其功能．从而实现环境一经济一社会效益的同步增长。 关键词：中国；典型草原：生态系统；服务功能；评价 Exploration on Service Functions of Grassland Ecosystem Li Guoqi (Shandong agricultural university,resources and environment college , environmental science class one of 09 grade) Abstract：The ecological system is the support system of life on earth．However，people do not have comprehensive understanding about the functions of grassland ecosystem．As a result，grassland ecological environment becomes worse，which threatens the safety of grassland ecosystem，reduces or even deprives some functions of grassland ecosystem，and has affected people S life and economic development．Therefore，profound understanding should be given to the health and service functions of grassland ecosystem，and some countermeasures should be implemented to give full play to grassland ecosystem and thus to realize synchronous increase of environment，economy and social benefits． Key words：Chian;typical grassland；ecological system；service functions; asses 前言：草原是我国主要的自然生态系统类型之一。据《中国统计年鉴》(1988)提供资料，我国可利用的草原面积为3.365亿公顷，占世界草原总面积的7.1%左右。目前, 随着草地生态系统退化现象的加剧, 人们对草地生态系统服务功能的研究逐渐增多, 但与森林和湿地生态系统相比, 草地生态系统服务功能研究目前仍然不足。 1 草原生态系统服务功能的定义 草原生态系统的服务功能是指草地生态系统及其生态过程成为人类提供的自然环境条件和效用. 如太阳能的同化、调节气候、涵养水源、对污染物的吸收、贮藏养分等。它能够维持生命物质的生物地化循环及水文循环、维持生物物种与遗传多样性、净化环境、维持大气化学的平衡与稳定，从而为人类的生存与现代文明提供重要作用。 2 草原生态系统服务功能的内容 不同学者对草原生态系统服务功能的研究方法不一，下面以何广礼的研究为例简述草原生态系统服务的功能。 2．1 草原生态系统的环境生产功能及环境生产层 草原生态系统在不作为草原牧业生产或作为草原牧业生产之前，能以其自然景观、人文景观、珍稀动植物、保持水土、绿化美化环境等景观资源和环境效应产生经济价值。草原生态环境的生产开发，其目的是在保护和扩大草原面积的前提下．利用草原巨大的生态环境功能和诸多效应，产生多样化的经济效益。如美国近年来的草坪业销售和经营产值高达74亿美元，且草坪业每年以18％的速度递增，是当今美国十大农业支柱产业之一；我国的草坪业也是草业各分支中发展最快、产业化程度最高的部门；西欧在草原畜牧业达到相当的水平后，目前已将草原生产的重点从提高植物一动物生产，转换到提高环境效应和动物保健；1990年．著名的英国皇家草原研究所更名为国家环境与草原研究所。这些都说明，草原巨大和多样化的环境功能和效应，能够为草原生态多样化的环境产业开发利用提供良好的应用和市场前景。目前，内蒙古各盟市也开发了一大批草原旅游项目．为地方经济的增长和扩大就业及

基于面板数据模型及其固定效应的模型分析

基于面板数据模型及其固定效应的模型分析 在20世纪80年代及以前,还只有很少的研究面板数据模型及其应用的文献,而20世纪80年代之后一直到现在,已经有大量的文献使用同时具有横截面和时间序列信息的面板数据来进行经验研究(Hsiao,20XX)。同时,大量的面板数据计量经济学方法和技巧已经被开发了出来,并成为现在中级以上的计量经济学教科书的必备内容,面板数据计量经济学的理论研究也是现在理论计量经济学最热的领域之一。 面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息,不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据,面板数据是同时有横截面和时序二维的。使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据,在理论上被认为有一些优点,其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。在面板数据中,人们认为不同的横截面很可能具有异质性,这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的,同时异质性被假定为依横截面不同而不同,但在不同时点却是稳定的,因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性,如果异质性是发生在不同时期的,那么则用时期虚拟变量来控制。而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。 然而,实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少,我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。使用面板数据做过实际研究的人可能会发现,使用的效应①不同,对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响,在某个固定效应设定下回归系数为正显着,而另外一个效应则变为负显着,这种事情经常可以碰到,让人十分困惑。大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果,因为不可观测的异质性(固定效应)很可能和回归元是相关的,在控制了这个效应后,由于变量之间的相关性,自然会对回归元的估计结果产生影响,因而使用的效应不同,估计的结果一般也就会有显着变化。 然而,这个被广泛接受的理论假说,本质上来讲是有问题的。我们认为,估计的效应不同,对应的自变量估计系数的含义也不同,而导致估计结果有显着变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据,而在这两个不同维度上,以及将两个维度的信息放到一起时,样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。因此,我们这里提出另外一种异质性,即样本在不同维度上的相关关系是不同的,是异质的,这个异质性是发生在回归元的回归系数上,而

草原生态系统建模问题

草原生态系统建模问题

一．问题重述 草原生态系统由黄羊，草，狼组成。黄羊吃草，黄羊的过度繁殖会导致草场退化；草场面积过小也会抑制羊群的繁殖。狼吃黄羊，直接影响黄羊的种群数量，也间接地影响草场的生长；而当羊群种群数量太小时，狼群总体的繁殖率也会下降。草场，黄羊，狼群之间相互作用，共同维持草原生态系统的稳定。 现需要根据草场，黄羊，狼群之间满足的一系列条件建立草原“草场--黄羊--狼”的生态模型，并研究此生态系统的稳定性。 二．模型的假设及约定 （一）草场基本假定 1.草场总面积1000平方公里。 2.每平方公里在供养50只以下黄羊情况下，草场不退化， 且以每年百分之0.08的速度恢复。 3.当黄羊数量平均每平方公里超过50只时，草场面积减小 率与黄羊超过50只的数量成正比，比例系数0.0001 。 4.草场恢复到1000平方公里后不再增加(容量封顶)。 （二）黄羊种群基本假定 1.当前黄羊种群数量60000只

2.草场充足,没有狼群情况下，黄羊群净增长率0.1 3.草场不充足会导致种群繁殖率下降，下降率与每平方公里平均黄羊数量减50长比例，比例系数为0.07 4.狼群存在会减少黄羊的数量 5.草场完全退化后，黄羊次年灭绝 （三）狼群基本假定 1.当前狼群种数50只。 2.黄羊种群数量与狼种群数量之比超过300:1时，狼群净增长率0.01。 3.羊与狼的数量之比低于300:1时，会导致狼群繁殖率下降，下降与狼群总量与黄羊总量值比成比例，比例系数为α。 4.每只狼平均每年吃掉20只黄羊。 5.黄羊灭绝次年，狼群灭绝 。 三．研究问题 1.建模并分析α=5时，200年后生态系统的状态； 2.回答这种情况下生态系统的最终状态； 3. [1,10]之间，讨论它的变化对生态系统的影响。 四．模型的建立 1.草场建模

基于统计学角度：解读固定效应模型和随机效应模型

中国循证心血管医学杂志2017年3月第9卷第3期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,March,2017,Vol.9,No.3? 261 ? ? 循证理论与实践 ? 基于统计学角度：解读固定效应模型和随机效应模型 程里礼1,2，雷鹏2，陶园3，古辉云3，张超4，赵国忠2 基金项目：2014年度宁夏自然科学基金(NZ14122) 作者单位：1 750000 银川,宁夏医科大学;2 750000 银川,宁夏医科大学总医院肝胆外科;3 442000 十堰,湖北医药学院;4 442000 十堰,湖北省十堰市太和医院循证医学与临床研究中心 通讯作者：赵国忠,E-mail:Zhaogzh1220@https://www.360docs.net/doc/fb17115147.html, doi：10.3969/j.issn.1674-4055.2017.03.02 【摘要】大多数的Meta分析都会用到固定效应模型和随机效应模型中的一种，固定效应模型假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型中的真实效应随纳入研究的不同而改变。运用的模型不同，所得到的合并后的效应量均数值也不相同，这不仅体现在效应量的均值上，更多的体现在每个纳入研究权重的分配上，本文主要目的是深度解剖两种模型以及两种模型的假设，区分其共同点和不同点，并通过两种模型计算每个研究所占的权重和合并后效应量的均数值，最后指出并比较其优缺点。 【关键词】随机效应模型；固定效应模型；效应量；统计学 【中图分类号】R4 【文献标志码】 A 【文章编号】1674-4055(2017)03-0261-04Based on statistics: interpret fixed effect model and random effect model CHENG Li-li *, LEI Peng, TAO Yuan, GU Hui-yun, ZHANG Chao, ZHAO Guo-zhong. *Ningxia Medical University, Yinchuan 750000, China.Corresponding author: ZHAO Guo-zhong, E-mail: Zhaogzh1220@https://www.360docs.net/doc/fb17115147.html, [Abstract ] Most of Meta-analysis will use fixed effect model (FEM) or random effect model (REM), and FEM assumes that there is common true effect size in all included studies, while true effect size in REM will change according to different included studies. The mean of pooled effect size will be different as different models are used, which is not only reflected on the average, but also much on the weight distribution of each included study. Main purpose of this article is to deeply analyze these two models and their assumptions, distinguish their similarities and difference, calculate each study’s weight and pooled effect size by these two models, and finally point out and compare their advantages and disadvantages. [Key words ] Random effect model; Fixed effect model; Effect size; Statistics 系统评价/Meta分析是针对某一具体临床问题，系统、全面地收集全世界所有已发表或未发表的临床研究，采用临床流行病学的原则和方法对研究进行严格的评价，筛选出符合纳入标准的研究，进行定性或定量合成，从而得出可靠的结论[1]。1976年，Glass首次提出Meta分析是采用统计学方法总结独立研究的结果。与单个研究的评价相比，Meta分析通过整合所有相关研究，可更精准的估计卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性[2]。 目前，很多统计方法模型被用于Meta分析中，最常见的两种模型为固定效应模型（FEM）和随机效应模型（REM）。FEM假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而REM中的真实效应随研究的不同而改变。基于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同[3]。早在1976年，第一篇Meta分析就使用FEM进行了数据合并，基于其统计简洁性及异质性认知，致使FEM广泛使用，直到2006年仍然有四分之三的Meta分析的文章在使用[4]。然而，随着方法学不 断更新及异质性理解，方法学家们对于证据合并内在结构理解与剖析，已开始逐渐对“理想”状态的FEM产生疑问。随后，REM逐渐被使用，并替代部分FEM，但至今对两种模型理解错误与使用不当的现象仍层出不穷，严重影响结果真实性与可靠性。 在很多系统评价/Meta分析中，FEM的假设是不合理的，当纳入一组研究进行Meta分析时，假设所有研究拥有足够多的共同点从而使得合并后的效应量均数有意义，然而就相同的真实效应量而言，并没有充分的理由假设所有研究是完全相同的[5]。有证据显示，由于系统评价/Meta分析制作者水平良莠不齐，致使当前已发表的系统评价/Meta分析文章并没有考虑到这方面[6]。为了进一步探讨两种模型间差别及正确使用，本研究基于三个方面来解读REM和FEM及如何正确择选两种模型。1 从定义的角度 1.1 FEM 假设所有纳入的研究拥有共同的真实效应量，或者除了随机误差外，所观察效应量均为真实效应量。如比较对糖尿病黄斑水肿（DME）的抗血管内皮生长因子（Anti-VEGF）药物中aflibercept与bevacizumab疗效，除了药物自身疗效外，其他患者背景、药物使用情况及测量结局的工具等均“一致”，每个研究的观察效应量差

meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择

meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择

meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择 在Meta分析中最常用的是固定效应模型、随机效应模型。怎样理解这两种模型呢？举个简单的例子：让十个学生去测量操场中的同一根旗杆，旗杆长度的测量值可以看作是一个固定效应模型；然而如果让一个学生去测量操场上长度不同的十根旗杆，旗杆长度的测量值则是随机效应模型。 一般来说，随机效应模型得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，带给我们的信息是如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。从另一个角度来说，Meta分析本来就是用来分析结论不一致甚至是相反的临床试验，通过Meta分析提供一个可靠的综合的答案，如果每个试验的结果都一模一样，根本就没有必要作Meta分析，因此要通过齐性检验来解决这对矛盾。 一般来说判断方法是根据I2来确定。 1.就是根据I2值来决定模型的使用，大部分

认为＞50%，存在异质性，使用随机效应模型，≤50%，用固定效应模型，有了异质性，通过敏感性分析，或者亚亚组分析，去探求异质性的来源，但是这两者都是定性的，不一定能找到，即使你做了，研究数目多的话，可以做个meta 回归来找异质性的来源 2.在任何情况下都使用随机效应模型，因为如果异质性很小，那么随即和固定效应模型最终合并结果不会有很大差别，当异质性很大时，就只能使用随机效应模型，所以可以说，在任何情况下都使用随机效应模型 3.还有一种，看P值，一般推荐P的界值是0.1，但现在大部分使用0.05，就是说P＞0.05，用固定，≤0.05用随机效应模型。 但是这些都没有统一的说法，存在争议，如果你的审稿人是其中一种，你和他相冲突了，你只能按照他说的去修改，因为没有谁对谁错，但是现在你的文章在人家手里，如果模型不影响你的结果，你就遵照他们的建议 但是，也不必过度强调哪种方法，更重要的是找到异质性根源。meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型

多属性态度模型

一、模型简介 态度多属性模型由心理学家Fishbein 在1963 年提出。Fishbein 认为,人们对客体的态度,可以用下列公式来表述: 其中,Ao 的字面意思是人们对客体的整个态度。这里的客体不仅仅指产品或者服务,还可以指企业形象或品牌形象等等。i 的含义是,在消费者的认知中,产品或者服务具有哪些重要的物理属性或者特点。一般而言,产品或者服务的属性很多,如作为五星级饭店,对消费者而言,应该具有的属性包括:方便的交通、合口的饭菜和热情的服务等等。应该注意的是,这里的属性存在于消费者的认知中,而不是产品或者服务客观存在的属性。研究表明,由于人类的工作记忆最多能够记住7 —9 个组块的信息,因此,对高度卷入的产品,要考察其7 —9 个重要属性,而对于低卷入的产品而言,要考察1—3 个重要的属性。bi为客体———属性信念的强度。其含义是,在消费者的认知中,产品的第i 个属性存在的可能性;也即指消费者对某特定产品或者服务的第i 个重要属性存在与否的信念强度。ei 为属性—利益信念的强度,指消费者对这类客体中某个属性重要性的评价;简单点说,就是消费者认为,在这类产品中,第i 个属性对自己是有利益的,还是有损害的,程度怎么样。 整个态度模型表明,要考察消费者对某个品牌的态度,必须先知道,在消费者的认知中,这类产品应该具有哪些属性或者特点,即确定i 变量;再确定在消费者的认知中,这些属性对他们的重要程度如何,就是e 变量;然后再确定,在消费者的认知中,某特定品牌的产品在多大程度上具有这些重要的属性,就是b变量。 二、消费者态度测量 确定变量i 该态度模型要求先确定i 变量,即消费者认为这类产品或者服务中应该具有哪些特点。这里需要注意的是,虽然在态度测量中,考察的是某特定品牌产品或服务,但是,在确定这个变量时,着眼点是这类产品或者服务应该具有多少个属性特点。要从消费者的认知中得出该变量的具体值,应该用定性的研究方法,以便穿破消费者的心理阻抗,或防止消费者故意迎合调查者的心理。比如使用凯利的建构储格技术、焦点小组技术(focus group) 、阶梯方法(Ladderingmethod) 等等。由于是定性研究,因此,在调查时没有必要进行概率抽样,使用方便性抽样即可。对高卷入的产品或者服务,应该找到7 个左右的重要属性,而对于低卷入产品或者服务而言,应该找到至少3 个重要的属性特点。 确定变量e 在确定i变量后,就应该确定变量e了。第i个属性特点对应的是ei 变量。与属性变量的确定方法不同的是,这时应该用定量的研究方法。调查时一般呈现给被访者一个结构化的问题—在这类产品中,您认为某个属性很重要吗? 并让他们在里克特7 点量表上打分,不要重的打- 3分,重要的打3 分。这里之所以有负值和正值,是因为,在有些消费者的认知中,某个属性是有害的,而不是有利的,比如,因为这个属性特点,在使用中,产品给消费者带来了自尊上的伤害。由于是定量的研究,因此,就应该使用概率抽样来取得消费者样本,以便了解目标市场的整个潜在消费者对这些属性的评价。这样,可以依次确定,消费者对这类产品的所有属性—利益信念的强度。 确定变量b 确定变量b也应该用定量的研究方法,使用 概率抽样获得消费者样本。和确定变量e很类似,也是向被访者呈现一个结构性的

如何运用决策树进行分类分析

如何运用决策树进行分类分析 前面我们讲到了聚类分析的基本方法，这次我们来讲讲分类分析的方法。 所谓分类分析，就是基于响应，找出更好区分响应的识别模式。分类分析的方法很多，一般而言，当你的响应为分类变量时，我们就可以使用各种机器学习的方法来进行分类的模式识别工作，而决策树就是一类最为常见的机器学习的分类算法。 决策树，顾名思义，是基于树结构来进行决策的，它采用自顶向下的贪婪算法，在每个结点选择分类的效果最好的属性对样本进行分类，然后继续这一过程，直到这棵树能准确地分类训练样本或所有的属性都已被使用过。 建造好决策树以后，我们就可以使用决策树对新的事例进行分类。我们以一个生活小案例来说什么是决策树。例如，当一位女士来决定是否同男士进行约会的时候，她面临的问题是“什么样的男士是适合我的，是我值得花时间去见面再进行深入了解的？” 这个时候，我们找到了一些女生约会对象的相关属性信息，例如，年龄、长相、收入等等，然后通过构建决策树，层层分析，最终得到女士愿意去近一步约会的男士的标准。 图：利用决策树确定约会对象的条件

接下来，我们来看看这个决策的过程什么样的。 那么，问题来了，怎样才能产生一棵关于确定约会对象的决策树呢？在构造决策树的过程中，我们希望决策树的每一个分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的”纯度”（Purity ）越来越高。 信息熵（Information Entropy ）是我们度量样本集合纯度的最常见指标，假定当前样本集合中第K 类样本所占的比例为P k ，则该样本集合的信息熵为： Ent (D )=?∑p k |y| k=1 log 2p k 有了这个结点的信息熵，我们接下来就要在这个结点上对决策树进行裁剪。当我们选择了某一个属性对该结点，使用该属性将这个结点分成了2类，此时裁剪出来的样本集为D 1和D 2， 然后我们根据样本数量的大小，对这两个裁剪点赋予权重|D 1||D|?，|D 2||D|?，最后我们就 可以得出在这个结点裁剪这个属性所获得的信息增益（Information Gain ） Gain(D ，a)=Ent (D )?∑|D V ||D |2 v=1Ent(D V ) 在一个结点的裁剪过程中，出现信息增益最大的属性就是最佳的裁剪点，因为在这个属性上，我们获得了最大的信息增益，即信息纯度提升的最大。 其实，决策树不仅可以帮助我们提高生活的质量，更可以提高产品的质量。 例如，我们下表是一组产品最终是否被质检接受的数据，这组数据共有90个样本量，数据的响应量为接受或拒绝，则|y|=2。在我们还没有对数据进行裁剪时，结点包含全部的样本量，其中接受占比为p 1= 7690，拒绝占比为p 2=1490，此时，该结点的信息熵为： Ent (D )=?∑p k |y|k=1log 2p k =-（7690log 27690+1490log 21490）=0.6235