Littlewood-Richardson coefficients and Kazhdan-Lusztig polynomials

工具变量法的S命令及实例

工具变量法的Stata命令及实例 ●本实例使用数据集“”。 ●先看一下数据集的统计特征： . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max rns 758 .2691293 .4438001 0 1 rns80 758 .292876 .4553825 0 1 mrt 758 .5145119 .5001194 0 1 mrt80 758 .8984169 .3022988 0 1 smsa 758 .7044855 .456575 0 1 smsa80 758 .7124011 .452942 0 1 med 758 10.91029 2.74112 0 18 iq 758 103.8562 13.61867 54 145 kww 758 36.57388 7.302247 12 56 year 758 69.03166 2.631794 66 73 age 758 21.83509 2.981756 16 30 age80 758 33.01187 3.085504 28 38 s 758 13.40501 2.231828 9 18 s80 758 13.70712 2.214693 9 18 expr 758 1.735429 2.105542 0 11.444 expr80 758 11.39426 4.210745 .692 22.045 tenure 758 1.831135 1.67363 0 10 tenure80 758 7.362797 5.05024 0 22 lw 758 5.686739 .4289494 4.605 7.051 lw80 758 6.826555 .4099268 4.749 8.032 ●考察智商与受教育年限的相关关系： . corr iq s (obs=758) iq s iq 1.0000 s 0.5131 1.0000 上表显示，智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的正相关关系（相关系数为）。 ●作为一个参考系，先进行OLS回归，并使用稳健标准差：

[经济学]统计学在财务管理中的应用

统计学在财务管理中的应用学了一个学期的财务管理和企业经营管理统计学，确实发现了财务管理中会用到一些统计学的知识。 一.单项资产的风险与收益 1.计算预期收益率 市场需求各类型（旺盛、正常、低迷）发生的概率不同，股票的收益率不同，因此，可以用统计学中求期望的方式计算每个公司预期能有多少收益，从而比较各个公司盈利的多少及其可能性。 2.作概率分布图 在财务管理中也需要做概率分布图。将收益率用图表示，可以了解各种可能结果的变动情况，如果是柱形图的话，各柱的高度表示给定结果发生的可能性。如果时间与精力允许找出每种可能的需求水平对应的概率，并找出每种需求水平下的股票收益率，则条目更多，且能得到一条描绘概率与结果近似关系的连续性曲线。 概率分布图越集中、越尖，那么实际结果接近预期值的可能性越大，背离预期收益的可能性越小。由此，概率分布越集中，股票对应的风险越小。 3.计算标准差 为了能准确度量封信啊的大小，利用标准差这一度量概率分布密度的指标。

步骤： （1）计算预期收益率 （2）每个可能的收益率减去预期收益率得到离差 （3）求各离差平方，并将结果与该结果对应的发生概率相乘，然后将这些乘积相加，得到概率分布的方差。 （4）最后，秋初访查的平方根，即得到标准差 4.计算变异系数 变异系数度量了单位收益的风险，为项目的选择提供了更有意义的比较基础。由于变异系数同时反映了风险与收益，股在处理两个或多个具有显著不同预期收益的投资项目时，他是一个更好的风险度量指数。 二、证券组合的风险与收益 1.证券组合收益 证券组合的预期收益，使之组合中单向证券预期收益的加权平均值，权重为整个组合中投入各项证券的资金占总投资额的比重。 2.证券组合的风险 不同于收益，组合风险通常并非组合内部单项资产标准差的加权平均数，事实上，完全可能利用某些风险的单项资产组成一个完全无风险的投资组合。在这一过程中，需要用到统计中的计算相关系数和协方差的知识。 当股票收益完全负相关时，所有的风险都能被分散掉。而当股票收益完全正相关时，则风险无法分散。

Coefficients of Correlation, Alienation and Determination 1 Overview

Coef?cients of Correlation,Alienation and Determination HervéAbdi1 1Overview The coef?cient of correlation evaluates the similarity of two sets of measurements(i.e.,two dependent variables)obtained on the same observations.The coef?cient of correlation indicates the am-ount of information common to two variables.This coef?cient takes values between?1and+1(inclusive).A value of0indicates that the two series of measurement have nothing in common.A value of+1says that the two series of measurements are mea-suring the same thing.A value of?1says that the two measure-ments are measuring the same thing but one measurement varies inversely to the other. The squared correlation gives the proportion of common vari-ance between two variables and is also called the coef?cient of de-termination.Subtracting the coef?cient of determination from the unity gives the proportion of variance not shared between two vari-ables,a quantity also called the coef?cient of alienation. The coef?cient of correlation measures only the linear rela-tionship between two variables,and its value is very sensitive to 1In:Neil Salkind(Ed.)(2007).Encyclopedia of Measurement and Statistics. Thousand Oaks(CA):Sage. Address correspondence to:HervéAbdi Program in Cognition and Neurosciences,MS:Gr.4.1, The University of Texas at Dallas, Richardson,TX75083–0688,USA E-mail:herve@https://www.wendangku.net/doc/0012354037.html, https://www.wendangku.net/doc/0012354037.html,/～herve

浅谈我对统计学的认识

浅谈我对统计学的认识 1、统计学的概述及发展历程 1.1统计学的发展历程 统计学是一门聚集了人类上千年智慧结晶的深奥科学，对其的研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史，经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段，十九世纪末，欧洲大学开设“统计分析科学”课程，该课程的出现是现代统计发展阶段的开端，现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域。 1.2统计学的概述 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才可能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法对数据进行归纳整理、分析判断，所以，得到的结论也可能是不同的。 2、统计学的分支学科 统计学的分支学科有：理论统计学、统计调查分析理论、经济统计学、

Activity Coefficients at Infinite Dilution in 1-Alkyl-3-methylimidazolium离子液+其他活度系数jced2006

Activity Coefficients at Infinite Dilution in1-Alkyl-3-methylimidazolium Tetrafluoroborate Ionic Liquids Gloria M.Foco,?Susana B.Bottini,*,?Nathalie Quezada,?Juan C.de la Fuente,?and Cor J.Peters§PLAPIQUI,Universidad Nacional del Sur s CONICET,Bah?′a Blanca,Argentina,Departamento de Procesos Qu?′micos, Biotecnolo′gicos y Ambientales,Universidad Te′cnica Federico Santa Mar?′a,Valpara?′so,Chile,and Department of Chemical Technology,Faculty of Applied Science,Delft University of Technology,Delft,The Netherlands The paper reports the infinite dilution activity coefficients of a series of polar and nonpolar solutes(alkanes, alcohols,ketones,ethers,aromatic hydrocarbons,halogenated compounds)in1-ethyl-,1-butyl-,1-hexyl-,and 1-octyl-3-methylimidazolium tetrafluoroborate ionic liquids.The data were measured by gas-liquid chromatography at(303,323,and343)K. Introduction Ionic liquids(ILs)are a class of novel solvents with very interesting properties.They are nonvolatile,nonflammable,and thermally stable and have good solvent power for both polar and nonpolar compounds.This makes ILs an attractive medium for separations and reactions. Experimental data on the thermodynamics properties of mixtures containing ILs and organic solvents are of technolog-ical and theoretical interest.Heintz1presented a complete review on recent developments in thermodynamic and transport proper-ties of non-aqueous mixtures containing ILs. In particular,infinite dilution activity coefficients(γi∝)are a good source of data to quantify the selectivity and solvent power of ILs and to gain information on the molecular interactions between ILs and organic solutes.This work reports the infinite dilution activity coefficients of a series of polar and non-polar solutes in1-alkyl-3-methylimidazolium tetrafluoroborate ([-MIM]+[BF4]-)ILs. Experimental Section Chemicals.The solvents1-ethyl-3-methylimidazolium tet-rafluorborate[EMIM+][BF4-],1-butyl-3-methylimidazolium tetrafluorborate[BMIM+][BF4-],1-hexyl-3-methylimidazolium tetrafluorborate[HMIM+][BF4-],and1-octyl-3-methylimida-zolium tetrafluorborate[OMIM+][BF4-]were synthesized at the Laboratory of Biocatalysis and Organic Chemistry of Delft University of Technology and kindly provided to us to perform this research.The water content of these ILs was determined by Karl-Fisher titration,and the values are listed in Table1. To reduce the amount of water,the ILs were subjected to vacuum(27Pa)during(1to2)h.Table1also shows the final water contents obtained. The solutes were chromatographic or reagent grade com-pounds.Since GLC is itself a separation technique,the experimental results are not influenced by small solute impuri-ties2. Experimental Procedure.The infinite dilution activity coef-ficients were measured by inverse gas chromatography.3Details of the experimental technique are given in previous publica-tions.4,5 A series of chromatographic columns were prepared using each BF4imidazolium-ionic liquid as stationary phase,and the retention times of different solutes in these chromatographic columns were measured.The specific retention volume(V g 0)at 273.15K(i.e.,the normalized volume of carrier gas necessary to elute solute i out of a column with a mass M s of solvent (IL))is calculated from the measured retention time t i of solute i: where t a is the inert gas retention time;F is the carrier gas flow, measured at temperature T f and pressure P f in a soap-film meter; P w s is the saturated vapor pressure of water at T f ;P o is the pressure at the column exit;and J 3 2is the James-Martin correction factor for pressure gradient and gas compressibility inside the column.6 Equation2below gives the thermodynamic relationship between the retention volume(V g 0)and the infinite dilution activity coefficient(γ i ∞)of solute i in solvent s: In this expression,the virial equation of state is used to correct for the non-ideality of the gas phase.B ii,V i,and P i s represent, respectively,the second virial coefficient,the liquid molar volume,and the vapor pressure of solute i at column temperature T;R is the universal gas constant;and M s is the molecular weight of the solvent.For all the solutes studied in this work,second virial coefficients were calculated with the Hayden-O’Connell *Corresponding author.Fax:+5491883764.E-mail:sbottini@ https://www.wendangku.net/doc/0012354037.html,.ar. ?Universidad Nacional del Sur s CONICET. ?Universidad Te′cnica Federico Santa Mar?′a. §Delft University of Technology.Table1.Mass Fraction Water Content w of the Ionic Liquids 100w solvents original after vacuum [EMIM+][BF4-] 1.340.01(0.009-0.012) [BMIM+][BF4-]0.170.02(0.017-0.019) [HMIM+][BF4-]0.090.02(0.0224-0.0199) [OMIM+][BF4-]0.370.07 V g 0)(t i -t a )?F?(273.15/T f )?((P f -P w s)/P o )?J 3 2/M s (1) lnγ i ∞)ln(R?273.15/(M s ?P i s?V g 0))?(B ii -V i )?P i s/(R?T)(2) 1088J.Chem.Eng.Data2006,51,1088-1091 10.1021/je050544m CCC:$33.50?2006American Chemical Society Published on Web03/15/2006

浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景

浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景 一、问题的提出 在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。 作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。 二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系 统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive

quantile回归系数的解释

How do I interpret quantile regression coefficients? The short answer is that you interpret quantile regression coefficients just like you do ordinary regression coefficients. The long answer is that you interpret quantile regression coefficients almost just like ordinary regression coefficients. We can illustrate this with a couple of examples using the hsb2 dataset. use https://www.wendangku.net/doc/0012354037.html,/stat/stata/notes/hsb2, clear tabstat write, by(female) stat(p25 p50 p75) Summary for variables: write by categories of: female female | p25 p50 p75 -------+------------------------------ male | 41 52 59 female | 50 57 62 -------+------------------------------ Total | 45.5 54 60 -------------------------------------- We will begin by running median and .75 quantile regression models without any predictors. qreg write Iteration 1: WLS sum of weighted deviations = 1595.95 Iteration 1: sum of abs. weighted deviations = 1591 Iteration 2: sum of abs. weighted deviations = 1571 Median regression Number of obs = 200 Raw sum of deviations 1571 (about 54) Min sum of deviations 1571 Pseudo R2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ write | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _cons | 54 1.239519 43.57 0.000 51.55572 56.44428 ------------------------------------------------------------------------------ qreg write, quantile(.75) Iteration 1: WLS sum of weighted deviations = 1237.9502 Iteration 1: sum of abs. weighted deviations = 1202.5 Iteration 2: sum of abs. weighted deviations = 1084.5 75 Quantile regression Number of obs = 200 Raw sum of deviations 1084.5 (about 60) Min sum of deviations 1084.5 Pseudo R2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ write | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _cons | 60 .6665574 90.01 0.000 58.68558 61.31442 ------------------------------------------------------------------------------ In the median regression the constant is the median of the sample while in the .75 quantile regression the constant is the 75th percentile for the sample. Next, we'll add the binary predictor female to the model. qreg write female Iteration 1: WLS sum of weighted deviations = 1543.9433 Iteration 1: sum of abs. weighted deviations = 1545

数学统计方法在经济学中的应用

数学统计方法在经济学中的应用 数学统计方法在经济学中的应用开题报告/html/lunwenzhidao/kaitibaogao/ 数学这门理论性学科具有高度的抽象性，它作为一种应用性工具被广泛的运用于工程学、机械学、经济学等众多领域。通过在经济学中的大量实践应用可知，经济问题的中的定性分析与定量分析都可以运用数学方法来进行统计。对于现代企业来讲，任何一项运行决策的制定、实施、评价都离要使用数学统计方法对决策的经济效益中的各项指标进行评估，例如企业生产过程中所涉及到原材料的使用，产品销售过程中的价格控制，经济效益评估时的利润计算等。当代经济学家认为，经济领域一些现实的问题的解决，都要通过先将经济学中的变量提取出来，从而建立经济模型，再通过数学方法进行统计与运算，结合经济原则和理论，对决策进行预测与评估。 一、数学统计方法应用于现代经济中的意义 数学统计方法应本文由毕业论文网收集整理用于经济学中，尤其是应用于现代企业的各项经济指标预测与评估中，对企业的决策的成功与失败，决策的调整与改革都有着重要的影响。因此，将数学统计方法应用于经济学中，有着很强烈的现实意义。 1.经济学问题的解决离不开数学统计方法的运用 经济学问题的分析与解决需要精确、客观、科学，而数学统计方法的最重要特点就在于它分析过程的严谨精密，分析结果的清晰准确。数学方法应用于经济学领域中，最早可以追溯到古经济学中代数式的

应用，时至今日，数学与经济学相结合，衍生出了数理经济学、经济计量学以及产权经济学等数门专业化理论，经济学中的数学统计方法已经无处不在。将数学方法运用于经济问题的解决中，一般要经历“经济—数学——经济”的模式，既从需要解决的现实经济问题入手，建立数学模型进行，运用数学方法对数学模型进行分析，求得数学结果，再结合经济理论与经济学原理对结果进行评估，得出结论，用于指导经济活动的进行。 2.现代企业经济决策的制定离不开数学统计方法 数学在经济学中的大量运用，使人们对经济活动评估的要求由定性分析发展到定量分析，特别在现代企业在制定决策时，它们都希望通过数学方法来精确的分析决策对企业发展产生的意义。数学方法在现代企业经济决策中的运用，是为了提高经济决策的可靠性与科学性，避免企业财力、物力的损失，通过数学方法对决策执行后的结果进行预测，使企业的发展处于自身可以控制的情况下。一个简单的数学方法就可以将经济决策中的各项因子之间的关系简单的明了的表现出来，各个经济变量之间的关系也能一目了然，经济决策的制定是否可靠的结论就可以得出。作文/zuowen/ 3.数学统计方法是经济理论分析最重要工具之一 数学统计方法是经济学理论分析的最重要工具之一，从最早的代数运用，再到数理经济学中，各种深奥的数学问题中的大量的运用的运用，现代统计经济学中，繁杂数据的中指标的得出，再代现代数学与现代经济理论相结合，产生的特有的专门运用数学方法来解释经济

FLUENT中五种辐射模型的详细计算对比

图中一个边长为L=1m的正方形箱体，右墙温度2000K，左墙温度1000K，上下墙绝热，重力向下，由于热重力引起密度梯度所以发展为浮力流。箱体中的介质被认为是具有吸收性和散射性的，因此墙壁间的辐射交换因存在吸收而减弱，同时因存在介质散射而增强。 自然对流分为三步进行，有两种设置方法。第一步：设置工作条件（工作压力101325Pa、勾选重力加速度-6.9e-5（负号表示方向沿Y轴向下）、工作温度T f=(1000+2000)/2=1500K）。第二步：对材料密度进行选择时有两种情况（1）选择idea-gas为理想气体模型，其密度满足理想气体状态方程，标准状态下P0=101325Pa、T0=15℃时，密度为理想气体标准密度为1.225kg/m3（2）选择Boussinesq为非理想气体，需要根据实际气体设置密度。第三部：设置自然对流其它参数，比热C p=11030J/kg/K，热导率15.309W/m/K，粘度10-3m/s2，热膨胀系数1e-5K-1，吸收系数0、0.2、5m-1，散射系数目前不考虑。 一、网格划分 建立边长为1的正方形，对面和边线进行命名。全局面网格设置最大网格尺寸为0.2，表示网格最大边长为0.2，设置网格类型为四边形网格。设置线网格尺寸时有三种类型，普通、动态、复制，生成规律则有很多种（BiGometric、Uniform、Geometric1、Geometric2等），这些生成规律涉及到线上起始点与终止点的关系，所以在由点生成线时，相互平行的线，生成应当方向一致（从上到下或从左到右），在生成线网格时的方向才会相同。这里我们选用动态类型，生成规律为Biometric，每条边上节点数为50个，比例为1.2。

经济学中统计学

《统计学原理》实验指导书 一、实验目的： 1、通过实验让学生了解如何在详细占有有关材料的基础上，灵活应用各种科学的统计分析方法，揭示事物的总体特征、总体变化及其原因，以及揭示事物之间的内在联系及对比关系；从数量的内在联系与对比关系中发现问题、提出问题，然后进行分析研究，从而认识事物的本质和发展规律。 2、掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示。 二、指导说明 （一）根据调查目的确定调查对象 （二）调查目的及对象确定情况下，该如何设计调查问卷。 （三）操作步骤 1、每位同学根据调查目的先自己设计一份调查问卷。 2、学习委员将该班学生进行分组，选出组长。 3、每一组的组长和小组成员协商，选出一份优秀的调查问卷或将该组所有成员的问卷进行补充，设计出该组的调查问卷。 4、从各组中选出优秀的调查问卷进行比较补充，设计出全班统一的调查问卷。 5、根据调查问卷设计出统一的调查表。 6、各组分工进行资料的收集。 7、资料加工整理。 （1）各组的每个同学先对自己搜集的资料进行加工整理； （2）小组组长汇总该组资料； （3）学习委员汇总各组资料。 8、按照要求运用EXCEL分析资料。即，根据调查表的各项指标或主要指标分析资料。（见以下EXCEL的操作文件） 9、根据分析资料撰写实验报告（或实验总结），字数在1500字左右。 10、将所有书面资料按照实验过程装订。 实验一用Excel搜集与整理数据 一、用Excel搜集数据 二、用Excel进行统计分组 三、用Excel作统计图 实验二用EXCEL计算描述统计量

一、用函数计算描述统计量 二、描述统计工具量的使用 实验三用EXCEL进行时间序列分析 一、测定增长量和平均增长量 二、测定发展速度和平均发展速度 三、计算长期趋势 四、计算季节变动 实验四用EXCEL进行指数分析 一、用Excel计算总指数 二、用Excel计算平均指数 三、用Excel进行因素分析 实验五用EXCEL进行相关与回归分析 一、用EXCEL进行相关分析 二、用EXCEL进行回归分析 实验六用统计软件进行预测 实验七用EXCEL进行参数估计和假设检验 一、用EXCEL进行区间估计 二、用EXCEL进行假设检验 三、实验要求和注意事项 1、预习实验指导书的内容，结合课程所讲的理论，理解实验的目的、内容和操作步骤。 2、上机前准备所需的资料及数据。 3、认真观察实验结果、记录实验结果。 4、对实验结果做简要分析总结。 四、实验成绩评价标准 1、优秀：独立完成实验报告，实验步骤、实验结论正确。 2、良好：实验步骤、结论基本正确。 3、中等：实验步骤、结论出现错误较多。 4、及格：不能独立完成实验报告或步骤、结论出现重大错误，态度不认真。 5、不及格：态度很不认真。

统计学与经济学

统计学与经济学 相关合集：统计学论文 相关热搜：统计学统计学教学统计学应用 对经济统计学的有效性研究是企业提高自身经济效益的重要手段。企业通过统计工作会总结统计信息，统计信息反映的是信息在整个社会经济信息系统中所处的主体地位。 随着统计科学的发展及经济学逐渐走向成熟，经济学与统计学之间相互融合成为了必然。离开了统计分析的任何形式的经济分析，其中包括质和量的分析，实证和理论的分析都是不可能的，所以说统计学对经济发展是有很大的促进作用的，经济学是离不开统计学的支撑的。 1 统计学与经济学的产生及关系 伴随着人类的出现，就出现了结绳记事的统计行为。随着人类的出现就出现了交换的行为，而交换则是当时的经济行为，由此可见人类的统计活动和经济活动是有一样的发展历史的。

随着现代化社会经济的飞速发展，统计学在经济与管理方面发挥着的作用也将逐渐显现出来。统计学将会应用到各个方面，无论是国民经济管理，还是企业管理乃至个人的生产、经营和决策，都要利用统计分析。经济、管理类在现实中更注重实际应用能力。而统计学则是根据实际情况运用各种方法对数据进行分析统计，使得人们通过统计工作对数据有一个直观的认识和了解。我们应该灵活的运用统计学，将统计学与经济学有机的结合起来，为经济发展提供助力。 2 经济统计学的分析与研究 经济统计学在现代经济学中作为一门处理经济数据的科学，经济统计学不但要运用统计方法在经济分析中进行描述和推算，而且要根据实际的经济数据进行统计分析，得出结论并提出改革方案，为企业创造更高的效益。 经济统计学是统计学与经济学相互融合而产生科学结晶，所以我们应该重视经济统计学的发展及利用。在实际生活中如果想要充分利用经济统计学需要很多条件，同时经济统计学需要扎实的数理统计和数学基础作为其发展的支撑。因此我们必须加强数学基础知识的了解，掌握数学统计在经济学中的理论与方法，同时提高数学在经济统计学中的地位，这样才能更好地运用经济统计的方法去解决实际的问题。

Extinction-coefficients消光系数

TECH TIP #6 Introduction In many applications involving peptides or proteins it is important either to identify fractions containing protein or to estimate the concentration of a purified sample. Amino acids containing aromatic side chains (i.e., tyrosine, tryptophan and phenyl-alanine) exhibit strong UV-light absorption. Consequently, proteins and peptides absorb UV-light in proportion to their aromatic amino acid content and total concentration. Once an absorptivity coefficient has been established for a given protein (with its fixed amino acid composition), the protein’s concentration in solution can be calculated from its absorbance. For most proteins, UV-light absorption allows detection of concentration down to 100μg/mL. Nevertheless, estimation of protein concentration by UV-light absorption is not accurate for complex protein solutions (e.g., cell lysates) because the composition of proteins with different absorption coefficients is not known. In addition, proteins are not the only molecules that absorb UV-light, and complex solutions will usually contain compounds like nucleic acids that interfere with protein concentration determination by this method. However, for aqueous protein solutions commonly used in the research laboratory setting, interference from other compounds is minimized by measuring absorbances at 280nm. Only the amino acids tryptophan (Trp, W) and tyrosine (Tyr, Y) and to a lesser extent cysteine (Cys, C) contribute significantly to peptide or protein absorbance at 280nm. Phenylalanine (Phe, F), which was mentioned above, absorbs only at lower wavelengths (240-265nm). Absorbance and Extinction Coefficients The ratio of radiant power transmitted (P) by a sample to the radiant power incident (P 0) on the sample is called the transmittance, T: T = P/P 0 Absorbance (A), then, is defined as the logarithm (base 10) of the reciprocal of the transmittance: A = -log T = log (1/T) In a spectrophotometer, monochromatic plane-parallel light enters a sample at right angles to the plane-surface of the sample. In these conditions, the transmittance and absorbance of a sample depends on the molar concentration (c), light path length in centimeters (L), and molar absorptivity (ε) for the dissolved substance at the specified wavelength (λ).1 T λ = 10εcL or A λ = ε c L Beer’s Law states that molar absorptivity is constant (and the absorbance is proportional to concentration) for a given substance dissolved in a given solute and measured at a given wavelength.2 For this reason, molar absorptivities are called molar absorption coefficients or molar extinction coefficients . Because transmittance and absorbance are unitless, the units for molar absorptivity must cancel with units of measure in concentration and light path. Therefore, molar absorptivities have units of M -1 cm -1. Standard laboratory spectrophotometers are fitted for use with 1cm-width sample cuvettes; hence, the path length is generally assumed to be equal to one and the term is dropped altogether in most calculations. A λ = ε c L = ε c when L = 1cm The molar absorption coefficient of a peptide or protein is related to its tryptophan (W), tyrosine (Y) and cysteine (C) amino acid composition. At 280nm, this value is approximated by the weighted sum of the 280nm molar absorption coefficients of these three constituent amino acids, as described in the following equation:3,4 )125C ()1490Y ()5500W (ε×+×+×=n n n where n is the number of each residue and the stated values are the amino acid molar absorptivities at 280nm. Extinction Coefficients A guide to understanding extinction coefficients, with emphasis on