随机森林原理解释及其中各个参数的含义中文解释
一、RF原理解释：
首先，从给定的训练集通过多次随机的可重复的采样得到多个 bootstrap 数据集。接着，对每个 bootstrap 数据集构造一棵决策树，构造是通过迭代的将数据点分到左右两个子集中实现的，这个分割过程是一个搜索分割函数的参数空间以寻求最大信息增量意义下最佳参数的过程。然后，在每个叶节点处通过统计训练集中达到此叶节点的分类标签的直方图经验的估计此叶节点上的类分布。这样的迭代训练过程一直执行到用户设定的最大树深度（随机森林提出者Breiman采用的是ntree=500）或者直到不能通过继续分割获取更大的信息增益为止，网上的代码中作者都是对树的最大深度设置了最大值。
二、函数，参数的中文解释
function model = classRF_train(X,Y,ntree,mtry, extra_options)
随机森林中模型的训练
X,表示输入的数据矩阵
Y输出
Ntree 设置的树的数目
Mtry的默认值为
floor(sqrt(size(X,2))，表示不超过矩阵X列数的二次开根值的整数。
extra_options 包含很多控制RF的项
取值为1或0，默认值为1，表示是否做变量替换
表示预先知道的类，函数首先得到一个升序排列的标签然后给先前的类同样的排序。
只在分类器中使用的一个向量，长度等于类的数目。对类的观察值是取对cutoff投票占的的最大比例的一个。
用于分层抽样
样本的长度
表示终端节点的最小值，这个参数设置得越大会使更小的树生长，耗时更少。
判断是否需要对预测器的importance进行评估
决定是否对casewise的重要性度量进行计算
判别是否计算行之间的距离
判断是否计算out-of-bag
如果设定为TRUE，当随机森林运行的时候输出更多冗长的数据。如果设置为一些整数，输出每个追踪树。
通过树的数目矩阵跟踪每个样本在树上的in-bag。
norm_votes 统计每一类的投票数
importance 对于分类器来说是一个列数等于类别数加二，第一列计算精度下降值。在ncalss+1列表示所有类平均精度减少值。最后一列表示Gini指数平均减小值。在随机森林用于回归的应用中importance表示的含义又不一样，我们只用到分类的作用，所以对回归的含义不做介绍。importanceSD 标准差
localImp 包含importance标准化残差测量值的矩阵
ntree 生长的树的数目
mtry 在每一个分裂节点处样本预测器的个数。
Votes 一个矩阵，行表示每一个输入数据点，列表示每一类，记录投票数。
Proximity 如果proximity=TRUE表示随机森林被调用。
Combine 把树结合起来
getTree(rfobj, k=1, labelVar=FALSE)，这个函数的作用是从随机森林中提取树的结构，rfob 表示对应的随机森林，k 表示要提取的那棵树，, labelVar 表示是否是最好的标签用于变量分离和类的预测。在分类器预测中分裂点用整数表示，比如预测器如果有四个参数，分裂点是十三，就表示成（）因为3
2102*12*12*02*113+++=
if labelVar=TRUE) 一个列数为六，行数等于树中节点总数的矩阵。六列分别为：left daughter ，如果是末端左子女节点取值为0。right daughter ，如果这个右子节点是末端节点则取值为零。
split var 表示哪个变量用来分裂节点，如果是末端节点则取零。split point 表示最佳分裂的位置。 Status 是否是终端节点-1/1. Prediction 对节点的预测 用0表示还没有到达终端节点。
grow(x, , ...) 给现有的树的群体增加新的额外的树。X 表示随机森林的类，表示增加到随机森林x 中的树的个数。
importance(x, type=NULL, class=NULL, scale=TRUE, ...) x 表示随机森林中的类，type 表示测量的类型，取值为1的时候表示不准确度，取值为2的时候表示节点不纯度测量。Class 返回值表示哪一个具体的类被测量了。Scale 对测量值进行变换，求他们的标准差。对于分类器来说，节点不纯度是通过Gini 系数求解的。返回值为一个矩阵，行表示每个预测变量，列表示不同的importance 测量值。
margin(x, ...) 从随机森林分类器中计算或绘制预测器的边缘。
MDSplot(rf, fac, k=2, palette=NULL, pch=20, ...) 随机森林中相似矩阵的多维测量。rf 表示包含近邻成分的随机森林的类。Fac 训练rf 的一个响应值。k 表示伸缩坐标的维数。Palette 用颜色要区分不同的类。
outlier(x, cls=NULL, ...) 基于相似矩阵计算无关测量值。x 指的是相似矩阵。Cls 表示相似矩阵所在的行属于的类。如果没有给出，则默认为所有数据来自同一个类。
partialPlot(x, , , , w, plot = TRUE, add = FALSE, = min(length(unique[, xname])), 51), rug = TRUE, xlab=deparse(substitute), ylab="", main=paste("Partial Dependence on", deparse(substitute)), ...) 用图表描述局部的一个变量对类的概率的边缘效应。
plot(x, type="l", main=deparse(substitute(x)), ...)计算错误率
predict(object, newdata, type="response",=TRUE, =FALSE, proximity=FALSE,
nodes=FALSE,cutoff, ...) 用随机森林预测测试数据。Object 表示随机森林类的对象，由随机森林函数创建。Newdata 表示包含新数据的数据帧或者矩阵。可表示响应，概率，票数，指输出的类型。Nodes 判断是否是终点。Proximity 判断是否需要进行近邻测量。判断是否保留所有的预测器。
randomForest(x, y=NULL, xtest=NULL, ytest=NULL, ntree=500, mtry=if (!(y) && !(y))
max(floor(ncol(x)/3), 1) else floor(sqrt(ncol(x))), replace=TRUE, classwt=NULL, cutoff, strata, sampsize = if (replace) nrow(x) else ceiling(.632*nrow(x)), nodesize = if (!(y) && !(y)) 5 else 1,
maxnodes = NULL, importance=FALSE, localImp=FALSE, nPerm=1, proximity, =proximity, =TRUE, =FALSE, =!(y) && (xtest), =FALSE, =FALSE, ...)
data是一个可选的数据帧，包含模型中的变量。Subset是一个指示量表示哪一行应该被使用。Xtest测试集，
ytest表示对测试集的输出，
Cutoff 是一个长度等于类的数目的向量。被预测的类是投票给cutoff投票率最高的一个类。treesize(x, terminal=TRUE)表示数的宽度。
计量经济学简答
简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。 2.实际经济问题中的多重共线性 (1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 3.序列相关性产生的原因: （1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。 4、随机解释变量问题及其解决方法。如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。 5.随机解释变量产生的后果 1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。 6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。 7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。（4）方程差异性检验。 8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量 9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性 11. 12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。 13.叙述原理：最小二乘法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的的拟合样本数据：最大似然法：当从模型的总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。
FANUC_系统参数及中文解释
一．16系统类参数 1．SETTING 参数 参数号 符号 意义 16-T 16-M 0/0 TVC 代码竖向校验 O O 0/1 ISO EIA/ISO代码 O O 0/2 INI MDI方式公/英制 O O 0/5 SEQ 自动加顺序号 O O 2/0 RDG 远程诊断 O O 3216 自动加程序段号时程序段号的间隔O O 2．RS232C口参数 20 I/O通道（接口板）： 0,1: 主CPU板JD5A 2: 主CPU板JD5B 3: 远程缓冲JD5C或选择板1的 JD6A(RS-422) 5: Data Server 10 :DNC1/DNC2接口 O O 100/3 NCR 程序段结束的输出码 O O 100/5 ND3 DNC运行时:读一段/读至缓冲器满 O O I/O 通道0的参数: 101/0 SB2 停止位数 O O 101/3 ASII 数据输入代码:ASCII或EIA/ISO O O 101/7 NFD 数据输出时数据后的同步孔的输出O O 102 输入输出设备号: 0：普通RS-232口设备（用DC1-DC4 码） 3：Handy File（3″软盘驱动器） O O 103 波特率： 10：4800 11：9600 12：19200 O O
1001/0 INM 公/英制丝杠 O O 1002/2 SFD 是否移动参考点 O O 1002/3 AZR 未回参考点时是否报警（#90号） O 1006/0,1 ROT,ROS 设定回转轴和回转方式 O O 1006/3 DIA 指定直径/半径值编程 O 1006/5 ZMI 回参考点方向 O O 1007/3 RAA 回转轴的转向(与1008/1:RAB 合用) O O 1008/0 ROA 回转轴的循环功能 O O 1008/1 RAB 绝对回转指令时,是否近距回转 O O 1008/2 RRL 相对回转指令时是否规算 O O 1260 回转轴一转的回转量 O O 1010 CNC 的控制轴数(不包括PMC 轴) O O 1020 各轴的编程轴名 O O 1022 基本坐标系的轴指定 O O 1023 各轴的伺服轴号 O O 1410 空运行速度 O O 1420 快速移动(G00)速度 O O 1421 快速移动倍率的低速(Fo) O O 1422 最高进给速度允许值(所有轴一样) O O 1423 最高进给速度允许值(各轴分别设) O O 1424 手动快速移动速度 O O 1425 回参考点的慢速 FL O O 1620 快速移动G00时直线加减速时间常数 O O 1622 切削进给时指数加减速时间常数 O O 1624 JOG 方式的指数加减速时间常数 O O 1626 螺纹切削时的加减速时间常数 O 1815/1 OPT 用分离型编码器 O O 1815/5 APC 用绝对位置编码器 O O 1816/4,5,6 DM1--3 检测倍乘比DMR O O 1820 指令倍乘比CMR O O I/O 通道1的参数: 111/0 SB2 停止位数 O O 111/3 ASI 数据输入代码:ASCII 或EIA/ISO O O 111/7 NFD 数据输出时数据后的同步孔的输出 O O 112 输入输出设备号: 0：普通RS-232口设备（用DC1-DC4码）3：Handy File（3″软盘驱动器） O O 113 波特率：10：4800 11：9600 12：19200 O O 其它通道参数请见参数说明书。 3．进给伺服控制参数
vast的中文释义
vast的发音：英音 [ vɑ:st ]；美音 [ v?st ] vast的中文翻译： adj. 辽阔的；巨大的；庞大的；大量的 词形变化：形容词比较级：vaster，vastest；副词：vastly；名词：vastness。 同义词：huge，immense，brobdingnagian； 。单词分析：这些形容词均有“巨大的，庞大的”之意。 huge：含义广，强调体积或容积的庞大。也可用于引申意义。enormous：指体积、数量或程度远远超过一般标准。 immense：正式用词，侧重空间的广阔，也指面积或分量的巨大。giant：非正式用词，多为褒义。指如巨人般的庞大体积。 gigantic：指面积或体积的巨大，但多用于引申意义。 colossal：侧重尺寸、规模和体积的无比巨大。 vast：多指空间、面积、范围的巨大，不涉及重量。 massive：指大的体积、数量和重量，侧重庞大而笨重。 tremendous：指某物很大，大得惊人；也可用作引申意义。 vast的英语解释： unusually great in size or amount or degree or especially extent or scope 相关短语： vast population and limited farmland 人多地少 vast scale 大量的 vast stretches of paddy fields 成片的稻田 vast sums 大笔金钱 vast的例句：
and the vast extent of America would insure him impunity and safety 美洲大陆那么大，他当然更有把握能够逍遥法外了。 From her ruptured tanks poured a reddish-brown gusher of oil that roiled and boiled and gradually spread a vast slick over the greyblue waters 从破裂的油轮里，喷涌出一股股红棕色的原油，汹涌澎湃，渐渐地在蔚蓝色海面上形成了一层巨大的油膜。 They are war- horses. Either could face ten thousand. They make the white silk stretch away into a vast desert. 此皆骑战一敌万,缟素漠漠开风沙。 He inherited vast estates on his accession to the throne. 他即位后继承了大片领地。 Love is closer anyway and warmer than adoration of some vast unknowable cloud 爱情，比起对巨大而不可捉摸的云雾的崇拜来说，毕竟更加亲切，更加温暖。
如何理解词语含义
【进门考】 【成语归类】 请写出含有十二生肖的成语： 请写出含有一至十数字的成语： 理解词语含义 如果将文章比做大海，那么词语就是汇集成大海的溪流；如果将文章比做高山，那么词语就是堆积成高山的土石。因此，正确理解词语在文章中的深层含义，是理解文章的基础。那么，怎样才能正确理解词语在文中的含义呢?我们不妨试试探讨一下解题的方法： 一、导入： 例子：黄英考上了研究生，为自己充电，储备更多的新知识 “充电”什么意思？怎样才能理解正确？ 充电：电池充电；比喻通过学习补充知识，提高技能等。 明确：理解句子含义，遵循“词不离句，句不离段，段不离篇”的原则，即联系上下文，结合语言环境理解词义。 二、热身： ①日晕和月晕常出现在卷层云上，当卷层云后面有一大片高层云和雨层云时，是大风雨的征兆。 ②学校的头头脑脑们谁也没想到在中考时竟然窜出这么多黑马。 ③老头子狠狠地说：“为什么不能?我打他们不用枪，那不是我的本事。愿意看，明天来看吧!二菱，你明天来看吧，有热闹哩!”(《芦花荡》) “征兆”的基本义就是“征候、先兆”，在这里也是这个含义。 “头头脑脑”的本义是指身体的一部分，一般也比喻“领导”；“黑马”的本义就不言而喻了，现在一般比喻为“在比赛或竞争中出人意料的优胜者”。 “热闹”的本意是“景象繁荣活跃”，也引申为“一种场面”。在文中的意思为“老头子准备痛击鬼子”。“老头子准备痛击鬼子”这个意思是在词语的本意的基础上，并且联系上文的“我明天叫他们十个人流血”这句话来解释的。如果只是简单地理解成“一种场面”，那就有失偏颇了。 小结：词有本义，比喻义，引申义，怎么样结合语境，正确理解词义？有方法可寻吗？ 三、方法探究： 方法一： 1、这封信成了我们家里的福音书。 “福音书”本是基督教徒对《新约》的称呼。这里比喻好消息、幸福的消息。于勒被兄嫂打发去了美洲后，来信说自己发了财，要赔偿菲利普的损失，这对一心想发财的菲利普夫妇来说，无疑是一个好消息、幸福
随机解释变量问题
第四章 随机解释变量问题 1. 随机解释变量的来源有哪些? 答：随机解释变量的来源有：经济变量的不可控，使得解释变量观测值具有随机性；由于随机干扰项中包括了模型略去的解释变量，而略去的解释变量与模型中的解释变量往往是相关的；模型中含有被解释变量的滞后项，而被解释变量本身就是随机的。 2．随机解释变量有几种情形? 分情形说明随机解释变量对最小二乘估计的影响与后果? 答：随机解释变量有三种情形，不同情形下最小二乘估计的影响和后果也不同。(1)解释变量是随机的，但与随机干扰项不相关；这时采用OLS 估计得到的参数估计量仍为无偏估计量；(2)解释变量与随机干扰项同期无关、不同期相关；这时OLS 估计得到的参数估计量是有偏但一致的估计量；(3)解释变量与随机干扰项同期相关；这时OLS 估计得到的参数估计量是有偏且非一致的估计量。 3. 选择作为工具变量的变量必须满足那些条件? 答：选择作为工具变量的变量需满足以下三个条件：(1)与所替代的随机解释变量高度相关；(2)与随机干扰项不相关；(3)与模型中其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性。 4．对模型 Y t =β0+β1X 1t +β2 X 2t +β3 Y t-1+μt 假设Y t-1与μt 相关。为了消除该相关性，采用工具变量法：先求Y t 关于X 1t 与 X 2t 回归，得到Y t ?，再做如下回归： Y t =β0+β1X 1t +β2 X 2t +β3Y t ?1 -+μt 试问：这一方法能否消除原模型中Y t-1与μt 的相关性? 为什么? 解答：能消除。在基本假设下，X 1t ，X 2t 与μt 应是不相关的，由此知，由X 1t 与X 2t 估计出的Y t ?应与μt 不相关。 5．对于一元回归模型 Y t =β0+β1X t *+μt 假设解释变量X t *的实测值X t 与之有偏误：X t = X t *+e t , 其中e t 是具有零均值、无序列相关，且与X t *及μt 不相关的随机变量。试问： (1) 能否将X t = X t *+e t 代入原模型，使之变换成Y t =β0+β1X t +νt 后进行估计? 其中，νt 为变换后模型的随机干扰项。 (2) 进一步假设μt 与e t 之间，以及它们与X t *之间无异期相关，那么E(X t-1νt )=0成立 吗？X t 与X t-1相关吗? (3) 由(2)的结论，你能寻找什么样的工具变量对变换后的模型进行估计? 解答：（1）不能。因为变换后的模型为 Y t =β0+β1X t +（μt -β 1e t ） 显然，由于 e t 与X t 同期相关，则说明变换后的模型中的随机干扰项νt =μt -β1e t 与X t 同 期相关。 (2) E(X t-1νt )=E[(X t-1* +e t-1)( μt -β1e t )]
随机森林原理解释及其中各个参数的含义中文解释 (2)
一、RF原理解释： 首先，从给定的训练集通过多次随机的可重复的采样得到多个bootstrap 数据集。接着，对每个 bootstrap 数据集构造一棵决策树，构造是通过迭代的将数据点分到左右两个子集中实现的，这个分割过程是一个搜索分割函数的参数空间以寻求最大信息增量意义下最佳参数的过程。然后，在每个叶节点处通过统计训练集中达到此叶节点的分类标签的直方图经验的估计此叶节点上的类分布。这样的迭代训练过程一直执行到用户设定的最大树深度（随机森林提出者Breiman采用的是ntree=500）或者直到不能通过继续分割获取更大的信息增益为止，网上的代码中作者都是对树的最大深度设置了最大值。 二、函数，参数的中文解释 function model = classRF_train(X,Y,ntree,mtry, extra_options)随机森林中模型的训练 X,表示输入的数据矩阵 Y输出 Ntree 设置的树的数目 Mtry的默认值为 floor(sqrt(size(X,2))，表示不超过矩阵X列数的二次开根值的整数。extra_options 包含很多控制RF的项 取值为1或0，默认值为1，表示是否做变量替换 表示预先知道的类，函数首先得到一个升序排列的标签然后给先前的类同样的排序。
只在分类器中使用的一个向量，长度等于类的数目。对类的观察值是取对cutoff投票占的的最大比例的一个。 用于分层抽样 样本的长度 表示终端节点的最小值，这个参数设置得越大会使更小的树生长，耗时更少。 判断是否需要对预测器的importance进行评估 决定是否对casewise的重要性度量进行计算 判别是否计算行之间的距离 判断是否计算out-of-bag 如果设定为TRUE，当随机森林运行的时候输出更多冗长的数据。如果设置为一些整数，输出每个追踪树。 通过树的数目矩阵跟踪每个样本在树上的in-bag。 norm_votes 统计每一类的投票数 importance 对于分类器来说是一个列数等于类别数加二，第一列计算精度下降值。在ncalss+1列表示所有类平均精度减少值。最后一列表示Gini指数平均减小值。在随机森林用于回归的应用中importance 表示的含义又不一样，我们只用到分类的作用，所以对回归的含义不做介绍。 importanceSD 标准差 localImp 包含importance标准化残差测量值的矩阵 ntree 生长的树的数目
标志及其含义
1 中国银行(Bank Of China)，行标从总体上看是古钱形状代表银行，“中”字代表中国；外圆表明中国银行是面向全球的国际性大银行。 2 工商银行(Industrial and Commercial Bank of China Limited)，整体标志是以一个隐性的方孔圆币，体现金融业的行业特征，标志的中心是经过变形的“工”字，中间断开，使工字更加突出，表达了深层含义。两边对称，体现出银行与客户之间平等互信的依存关系。以“断”强化“续”，以“分”形成“合”，是银行与客户的共存基础。设计手法的巧应用，强化了标志的语言表达力，中国汉字与古钱币形的运用充分体现了现代气息。 3 建设银行（China Construction Bank），以古铜钱为基础的内方外圆图形,有着明确的银行属性,着重体现建设银行的"方圆"特性,方,代表着严格、规范、认真；圆，象征着饱满、亲和、融通。图形右上角的变化，形成重叠立体的效果，代表着“中国”与“建筑”英文缩写，即：两个C字母的重叠，寓意积累，象征建设银行在资金的积累过程中发展壮大，为中国经济建设提供服务。图形突破了封闭的圆形，象征古老文化与现代经营观念的融会贯通，寓意中国建设银行在全新的现代经济建设中，植根中国，面向世界。标准色为海蓝色，象征理性、包容、祥和、稳定，体现国有商业银行的大家风范，寓意中国建设银行象大海一样吸收容纳各方人才和资金。 4
交通银行（BANK OF COMMUNICATIONS),交通银行行徽将英文译名BANK OF COMMUNICATIONS词首的小写字母“b”和“c”组合起来，构成了一个立体面，表示企业的实力和业务的综合性。整个图案具有延伸感，体现交通银行不断发展、壮大、日益繁荣的趋势。标准色为深蓝色，象征交通银行像大海一样博大精深，寓意稳重，踏实而可靠！交通银行是由晚清著名改革派政治家和书法家郑孝胥题写的。 5 农业银行（Agricultural Bank of China），中国农业银行标志图为圆形，由中国古钱和麦穗构成。古钱寓意货币、银行；麦穗寓意农业，它们构成农业银行的名称要素。整个图案成外圆内方，象征中国农业银行作为国有商业银行经营的规范化。麦穗中部构成一个“田”字，阴纹又明显地形成半形，直接了当地表达出农业银行的特征。麦穗芒刺指向上方，使外圆开口，给人以突破感，象征中国农业银行事业不断开拓前进。行徽标准色为绿色。绿色的心理特性是：自然、新鲜、平静、安逸、有保障、有安全感、信任、可靠、公平、理智、理想、纯朴，让人联想到自然、生命、生长；绿色是生命的本原色，象征生机、发展、永恒、稳健，表示农业银行诚信高效，寓意农业银行事业蓬勃发展。中国农业银行标志的原作者是陈汉民先生。 6 整个标志为字母“A”的字型体，由四段半径不同的圆弧线交汇而声成。整体构图简洁大方，富于动感。图形鲜红的色彩代表了安踏的活力与进取精神。圆弧构造出的空间感展现了安踏人开拓创业的无限发展前景，变型的“A”则抽象出一只升腾而起的飞行形象，以极其简约，
计量经济学题库第8章模型中的特殊解释变量
第8章模型中的特殊解释变量 习题 一、单项选择题 1．对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（） A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k 2．在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变 量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（） A. B. C. D. 3．对于有限分布滞后模型 在一定条件下，参数可近似用一个关于的阿尔蒙多项式表示（），其中多项式的阶数m必须满足（） A． B． C． D． 4．对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( ) A. 增加1个 B. 减少1个 C. 增加2个 D. 减少2个 5．经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（） A．异方差问题 B. 多重共线性问题 C．序列相关性问题 D. 设定误差问题 6．将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚 拟变量的个数为（） A. 4 B. 3 C. 2 D. 1 7．若想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比
较适合（Y代表消费支出；X代表可支配收入；D 2、D 3 表示虚拟变量）（） A. B. C. D. 二、多项选择题 1．以下变量中可以作为解释变量的有（） A. 外生变量 B. 滞后内生变量 C. 虚拟变量 D. 前定变量 E. 内生变量 2．关于衣着消费支出模型为：，其中 Y i 为衣着方面的年度支出；X i 为收入， 则关于模型中的参数下列说法正确的是（） A.表示在保持其他条件不变时，女性比男性在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 B.表示在保持其他条件不变时，大学毕业及以上比其他学历者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 C.表示在保持其他条件不变时，女性大学及以上文凭者比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 D. 表示在保持其他条件不变时，女性比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 E. 表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影响 三、判断题 1．通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。 2．虚拟变量的取值只能取0或1。 3．通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。 四、问答题 1．Sen和Srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型（括号内的数值为对应参数估计值t值）：
理解词语含义与句子含义
：理解词语含义与句子含义
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理解词语含义及句子含义 导入：如果将一篇精彩的文章比作一一棵枝繁叶茂的大树，那么，文中丰富多彩的词语就好比树上生机勃勃的绿叶。有了词语的“绿叶”，大树才有其蓬勃的生命;同样，只有与树枝、枝干紧紧相连，词语的绿叶才能闪烁生命的光彩。因此，所谓理解词语在文中的含义，也就是准确地把握词语的“叶”与文章的“枝、干”之间血脉相连的关系，从而准确地把握词语在文中的具体含义。 具体地说，理解词语在文中的含义，就是联系文章的中心思想、人物形象、作者感情以及上下文等理解词语的转化义、语境义，其中最主要的是语境义，它包括词语在语境中的特殊含义、深层含义及言外之意等。 一、重要词语的含义 一般地说，散文中考查词语的含义，往往不是词典中所诠释的“规范”意思，而是在文章中的具体的义项。所谓“重要词语”是就词语在文中地位和作用相比较而言的。 所谓文中含义，一是指对文章全局的整体把握；二是指具体词语的上下文，即通常所说的“语境”。常见的词语含义大致有以下几种情况： （1）体现作者观点态度或主旨； （2）运用修辞和写作方法； （3）特殊指代（远指、近指）； （4）在表情达意方面非常出色的（动词、形容词、叠词）； （5）有特殊用法的词语（贬义褒用、褒义贬用、大词小用、词性活用）。 答题思路： （一）联系文章的中心思想理解词语在文中的含义。 一个好的写作者在遣词造句的过程中，总是紧扣中心思想来选择他认为最恰当的词语。因此，当我们剖析一个词语在文中的含义的时候，首先要考虑这个词语与文章中心思想的关系，想想这个词语是否体现了文章的主旨。
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??????????KIMPSION CORPORATION 19644F., No.196, Sec.2, Chung Hsing Rd., Hsien Tien City, Taipei TEL: 886-2-29160715 E-mail: Kimpsion@https://www.wendangku.net/doc/561053166.html, FAX: 886-2-2916-070029160726https://www.wendangku.net/doc/561053166.html, Revised on 2/18/2005 1.Bin: Bin selected for crystal ?? 2.BT: Blank thickness 3.C0: Static Capacitance 4.C0/C1: Capacity ratio 5.C1: Motional Capacitance 6.CL: Load capacitance for specified frequency ?? 7.DATE: Measurement date stamp ??В 8.DFL: FL@CL1-FL@CL2? 9.DLD1: MaxR/RR ??() 10.D LD2: MaxR-MinR ????? 11.D LD3: FirstR-LastR ???? ? 12.D LD4: MaxR/RR ?????Π?К 13.D LD5: FirstR/LastR ?????К() 14.D LD6: MaxR/MinR ?????К() 15.D LD7: ((MaxR-MinR)/MaxR)*100 DLD2?????? 16.D LDH: DLD Hysteresis MaxR/MinR ???? ?К 17.D LDH2: DLD Hysterisis MaxR-MinR DLD ??R??R? 18.D LDH2P: DLD Power level of Max Hysterisis MaxR-MinR DLD R? R????? 19.D LDHP Show the power of worst Rmax/Rmin DLD(/ )???? 20.D LDF: DLD Frequency at a specific DLD step ?? 21.D LDP: DLD Power output at a specific DLD step ? 22.D LDR: DLD Resistance at a specific DLD step ? 23.F C: Fr/divisor FRа? 24.F DIF: FR-RAWFR or FL-RAWFR (based on first test) 25.F DLD: MaxFR-MinFR ????FR??? 26.F DLDH: DLD Hysteresis MaxFR-MinFR ????FR? ? 27.F FM: Frequency near specified frequency FR 28.F L: FL@CL(Load frequency) (CL) 29.F LR: FL @CL-FR????? 30.F R: Series resonant frequency () 31.F RM: Resistance at specified resonant frequency ?( x3) 32.F RR: FRM/RR????Π?К 33.I: Current into crystal ???? 34.L: Motional inductance 35.L FR: Last FR ????FR? 36.L RR: Last R ????Rr? 37.O T: Overtone
汉字偏旁部首的含义
汉字偏旁部首的含义 偏旁部首歌（上）》 小朋友们，汉字的结构虽然很复杂，不过呢，却很有规律，很多汉字中间，都有相同的部分，这个相同的部分呢，就叫做部首。 每个部首都有自己的名字，把它们编成歌谣，你就能牢牢记住。我们就来瞧一瞧，是怎么编的吧。 金少两点金字旁，千锤百炼铁成钢； 一棵树，木字旁，杨柳青松小白杨； 两滴水珠两点水，冰凉冷冻都来陪； 三滴水珠三点水，江河湖海都是水； 小小火苗火字旁，灿烂辉煌放光芒； 一堆土，提土旁，黄土墙外小池塘； 一只手，提手旁，摸爬滚打苦难扛；小姑娘，女字旁，姐姐妹妹忙梳妆；一张嘴，口字旁，吹起小号嘟嘟响；要说话，言字旁，认真上课要听讲；一把刀，立刀旁，手持宝剑铁金刚；一道撇，单人旁，我们大家是伙伴儿；两道撇，双人旁，行人路上独彷徨；一只耳朵单耳旁，遇到危险要卫防；两只耳朵双耳旁，遇到障碍不投降；一竖两点竖心旁，慌慌张张好匆忙；一人走路走之旁，我追你逃到远方；一只小狗反犬旁，豺狼虎豹好猖狂；两根犄角牛字旁，骡马牛羊放牧场；
一根丝线绞丝旁，绫罗绸缎细裁量。偏旁部首歌（下）》 斜玉旁，王字旁，环佩玲珑响叮当； 正文反写反文旁，收放自如好文章； 衣少一点示字旁，福禄禧寿添吉祥； 高头大马马字旁，骆驼背上驮两箱； 一撇一捺人字头，三人从命来会合； 一二三四四字头，赏罚分明无疏漏； 春日无光春字头，春加两虫变蠢头； 去尾留头病字头，病痛缠身人消瘦； 秃尾老虎虎字头，子虚乌有别犯愁；多一点，宝盖头，一扇牢门两人守；少一点，秃宝盖，冠军桂冠头上戴；两根草，草字头，花草芳菲蝶儿游；一竿青竹竹字头，提篮背筐挖笋头；一片屋顶户字头，层层房间一座楼；一座山，山字头，清风微岚绕山岗；点点滴滴雨字头，雨雪霏霏乌云走；一横一撇片厂头，人在东厢马在厩；像四非四皿字底，碟盏盆盘收柜里；一颗红心心字底，忐忑不安心焦急；四条边，是方框，囝囝囡囡编圆筐
理解词语的意思
第一课——理解词语的意思 1.学会查字典法、联系上下文法、分解组合法、换此法、词义隐身法等五种理解词语意思的方法。 2.准确理解词语在句子中的意思，从而理解句意、文意。 下面这段话中有很多的“意思”，你都理解他们的意思吗？ “意思”真有意思 丁丁：你这人真有意思，怎么到现在才来？ 冬冬：刚才我看见天有下雨的意思，所以晚来了一会儿，对不起！ 丁丁：说句“对不起”就行了？你得意思意思。 冬冬：你怎么好意思？我不就晚来了一会吗？你说这话就没意思了。 丁丁：我的意思你还不明白？不过让你来点小意思罢了。 冬冬：那我请你看电影《有意思的小熊》。 丁丁：噢，这部电影讲什么意思？ 冬冬：不好意思，我也没看过这部电影。 提示：“真有意思”中得“意思”是情趣、趣味的含义，“真有意思”就是真有趣；“有下雨的意思”中的“意思”是某种趋向或苗头的含义，“有下雨的意思”就是有下雨的迹象；“意思意思”中的“意思”中的“意思”是表示一点心意的含义，“意思意思”就是答谢他人；“好意思”表示讽刺；“没有意思”是没趣；“我的意思”中的“意思”表示意见、愿望，是“我的想法”的含义；“小意思”是表示没问题或不成问题；“什么意思”是表示疑惑；“不好意思”是婉转地表示歉意。 聪明的同学，一个“意思”竟然有这么多的含义，很有意思吧？你还知道“意思”的其他含义吗？ 文章是有一个个句子按照一定的规律组成的，句子又是由一个个词语组成。要想读懂一篇文章，首先就得理解每个词语的意思，读懂每一句话。这节课我们先来学习怎么样理解词语的意思。 1.查字典法 有些词有好几种意思，同一个词在不同的句子中得意思也不同，我们可以通过查字典，比较这个词的几种意思哪种意思最合适就选哪一条。所以，查字典是理解词义很好的方法。我们阅读时，遇到不理解的词语要多查一查字典或词典。 用查字典法理解词语要注意把解释的词条放到词语所在的句子中去，这样才能知道词语的准确含义。 例如“杭州素有人间天堂的美称”中的“素”子是个难理解的词语，我们通过查字典可以知道“素”有一下几种解释:①本色、白色；②本来的、原有的；③颜色单纯、不华丽；④平
计量经济学简答
简答1、简述经济计量分析工作的程序设定模型、估计参数、检验模型、应用模型 2、简述回归分析与相关分析区别与联系两者都是研究相关关系的方法。但二者也有区别。相关分析关心的是变量之间的相关程度，但并不能反映变量之间的因果关系；而回归分析则要通过建立回归方程来估计解释变量与被解释变量之间的因果关系。此外，在回归分析中，定义被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量；而在相关分析中，把所考察的变量都看作是随机变量。 3、简述普通最小二乘法估计原理普通最小二乘法简称OLS，是应用最多的参数估计方法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础。具有以下优良特性：残差平方和最小，无偏性和线性特征。 4、简述方差非齐性的后果参数的普通最小二乘估计虽然是无偏的，但却是非有效的。参数估计量的方差是有偏的，这将导致参数的假设检验失效，模型预测失效，是非有效的。 5、简述序列相关的后果当一个线性回归模型的随机误差项存在自相关时，就违背了线性回归方程的古典假定，如果仍然用普通最小二乘法估计参数，将 会产生严重后果。自相关产生的后果与异方差情形 类似。自相关影响OLS估计量的有效性，有效性不 再成立，存在比OLS模型更为有效的估计方法。存 在序列相关时，OLS方法下的各种检验失效，模型 预测失效。因为βi估计的方差不等于OLS方法下 计算的方差。 6、简述多重共线处理方法追加样本信息,使用非样 本先验信息,进行变量形式的转换,使用有偏估计 7、简述DW的局限性DW检验只适合一阶自回归形 式，而并不适用于检验高阶自回归形式或其它形式 的序列相关；模型中不含有滞后因变量。若届时变 量中有滞后变量，则DW检验将会失效；模型中含有 截距项；存在不能判定的区域。 8、简述方差非齐性的检验方法样本分段比较法； 残差回归检验法 9、简述发达市场经济国家模型特点建模依据各 流派经济理论；模型全面反映西方核算体系 10、简述经济计量模型评价的准则经济理论准 则；统计准则；经济计量准则 11、简述需求函数的特性非负性，可加性，零阶齐 次性，对称性，单调性 12、什么是内生变量是指模型要解释的变量。外 生变量决定内生变量，外生变量的变化回应其内生 变量的变化。具有一定概率分布的随机变量，它们 的数值是由模型自身决定的。 13、简述联立方程偏倚在结构式模型中，一些变 量可能在一个方程中作为解释变量，而在另一个方 程中又作为被解释变量，这就使得解释变量与随机 误差项之间存在相关关系，从而违背了最小二乘法 的一个重要假定，估计量因此是有偏的和非一致的。 14、简要说明格兰杰——恩格尔方法考察每个变 量的单整阶数；变量之间的长期均衡关系；误差修 正模型 15、什么是经济计量学它是在定性分析基础上， 专门探讨如何用经济数学模型方法定量描述具有随 机性特征的经济变量关系的边缘科学，或者说，它 是数理经济学和数理统计学的交叉科学。 16、什么是回归分析回归分析研究一个变量对于 一个或多个其它变量的依存关系，其目的在于根据
第七章 虚拟变量和随机解释变量 (2)
第七章 虚拟变量和随机解释变量 本章将讨论两种不同的模型：虚拟变量模型和随机解释变量模型，以及模型设定的其它问题。 第一节 虚拟变量模型 在我们以前考虑的模型中，解释变量都是定量变量（如成本、价格、收入、产出等），但在经济研究中，因变量经常受到一些定性变量的影响（如性别、种族、季节、不同历史时期等），我们把这类定性变量称为虚拟变量。习惯上用Ｄ表示虚拟变量，虚拟变量的取值通常为0和1。0表示变量具备某种属性，1表示变量不具备某种属性。 一、包含一个虚拟变量的模型 如果我们要研究的问题中解释变量只分为两类。则需引入一个模拟变量。 例9.1建立模型研究中国妇女在工作中是否受到歧视。 令Ｙ＝年薪，Ｘ＝工作年限 ? ? ?=，女性，男性 101D 可以建立如下模型： i i i i u D B X B B Y +++=210 )1.9( 与一般的回归模型一样，假定0)(=i u E 男性就业者的平均年薪： i i i i X B B D X Y E 10)0,(+== )2.9( 女性就业者的平均年薪： 210)1,(B X B B D X Y E i i i i ++== )3.9( 如果B 2=0则说明不存在性别歧视，如果02
如果随着工龄增加，男性与女性的年薪差距也发生变化，则模型（9.1）就变为 i i i i i u X D B X B B Y +++=210 )4.9( 图9.2描绘了男性年薪增加较快的情况。 我们称虚拟变量只影响斜率而不影响截距的模型为乘法模型如（9.4） 如果男性与女性的初始年薪和年薪增加速度都有差异，我们可以将加法模型和乘法模型 结合起来，得到如下模型 i i i i i i u D B X D B X B B Y ++++=3210 )5.9( 模型（9.5）可以用来表示截距和斜率都发生变化的模型。其图形如图9.3所示。 我们还可以用加法模型与乘法模型相结合的方式建立模型来拟合经济发展出现转折的 情况。例如，进口商品消费支出Ｙ主要取决于国民生产总值Ｘ（作为收入的替代变量）的多少。我们改革开放前后，由于国家政策的变化，及改革开放后外资的大量引入等因素的影响，1978年前后，Y 对X 的回归关系明显不同。以t *＝1978年为转折点，1978年的国民生产总值X *t 为临界值。设虚拟变量
Sysbench参数中文解释
Sysbench参数中文解释 # sysbench测试用例:sysbench [general-options]… –test=
俄语名字的中文含义(引申义)
Мужские имена: Александр 亚历山大(希) 保卫者 Алексей 阿历克赛(希) 保卫 Анатолий 阿纳托利(希) 日出 Андрей 安德烈(希) 勇敢的 Антон 安东(希) 投入战斗 Борис 鲍里斯(俄，保) 为荣誉而斗争 Валентин 瓦连京(拉) 健康的 Валерий 瓦列里(拉) 强壮的 Василий 瓦西里(希) 统治的 Виктор 维克多(拉) 胜利者 Владимир 弗拉基米尔(斯) 拥有世界 Геннадий 根纳季(希) 高尚的 Евгений 叶夫根尼(希) 高尚的 Егор 叶戈尔(希) 农民 Ефим 叶菲姆(希) 好心肠的 Иван 伊万(古犹) 上帝珍爱 Игорь 伊戈尔(俄) 富裕之神保护 Илья 伊利亚(古犹) 我的上帝耶和华 Лев 列夫(希) 狮子 Леонид 列昂尼德(希) 狮子 Максим 马克西姆(拉) 最大的 Матвей 马特维(古犹) 上帝耶和华的礼物Михаил 米哈依尔(古犹) 如上帝一样 Никита 尼基塔(希) 胜利 Николай 尼古拉(希) 人民胜利 Олег 奥列格(斯堪的纳维亚) 神圣的 П?тр 彼得(希) 石头
Сем?н 谢苗(古犹) 能听到的上帝 Сергей 谢尔盖(拉) 罗马一望族 Степан 斯捷潘(希) 花环 Юрий 尤里(希) 农民 Яковь 雅可夫(古犹) 脚后跟(抓孪生哥哥脚后跟而生) Женские имена: Аврора 阿芙罗拉(拉) 司晨女神名 Агата 阿加塔(希) 好的，善良的 Аделина 阿杰莉娜(古日尔曼语) 高尚的 Алла 阿拉(希) 第二个 Анна 安娜(古犹) 仁慈 Анфиса 安菲萨(希) 开花 Анфия 安菲娅(希) 花儿 Белла 贝拉(拉) 美好的 Валентина 瓦莲京娜(拉) 健康的 Валерия 瓦列里娅(拉) 强壮的 Вера 薇拉(希) 信念 Вика 维卡(拉) 胜利者 Виктория 维克托莉娅(拉) 胜利的 Галина 加莉娜(希) 安静 Дарья 达莉娅(希) 拥有善良 Диана 狄安娜(拉) 月亮和狩猎女神名 Евгения 叶芙根尼娅(希) 高尚的 Екатерина 叶卡捷琳娜(希、拉) 纯洁 Елена 叶列娜(希) 太阳的 Зоя 卓娅(希) 生命 Ирина 伊丽娜(希) 和平，安宁 Искра 伊斯克拉(俄，新) 火星