协方差分析理论与案例

协方差分析理论与案例

假设我们有N 个个体的K 个属性在T 个不同时期的样本观测值，用it y ,it x ，…，N,t=1，…，T,k=1，…，K 表示。一般假定y 的观测值是某随机实验的结果，该实验结果在属性向量x 和参数向量θ下的条件概率分布为(,)f y x θ。使用面板数据的最终目标之一就是利用获取的信息对参数θ进行统计推断，譬如常假设假定的y 是关于x 的线性函数的简单模型。协方差分析检验是识别样本波动源时广泛采用的方法。

方差分析：常指一类特殊的线性假设，这类假设假定随机变量y 的期望值仅与所考察个体所属的类（该类由一个或多个因素决定）有关，但不包括与回归有关的检验。而协方差分析模型具有混合特征，既像回归模型一样包含真正的外生变量，同时又像通常的方差一样允许每个个体的真实关系依赖个体所属的类。

常用来分析定量因素和定性因素影响的线性模型为：

*,1,,,1,,it it it

it it y x u i N t T αβ'=++=???=??? 从两个方面对回归系数估计量进行检验：首先，回归斜率系数的同质性；其

次，回归截距系数的同质性。检验过程主要有三步：

(1) 检验各个个体在不同时期的斜率和截距是否都相等；

(2) 检验（各个体或各时期的）回归斜率（向量）是否都相等； (3) 检验各回归截距是否都相等。

显然，如果接受完全同同质性假设（1），则检验步骤中止。但如果拒绝了完全同质性性假设，则（2）将确定回归斜率是否相同。如果没有拒绝斜率系数的同质性假设，则（3）确定回归截距是否相等。（1）是从（2）、（3）分离出来的。

基本思想：在作两组或多组均数1y ，2y ，…，k y 的假设检验前，用线性回归分析方法找出协变量X 与各组Y 之间的数量关系，求得在假定X 相等时修定均数1y '，2y '，…，k y '然后用方差分析比较修正均数间的差别，这就是协方差分析的基本思想。

协方差分析的应用条件：⑴要求各组资料都来自正态总体，且各组的方差相等；（t 检验或方差分析的条件）⑵各组的总体回归系数i β相等，且都不等于0（回归方程检验）。因此，应用协方差分析前，要对资料进行方差齐性检验和回归系数的假设检验（斜率同质性检验），只有满足上述两个条件之后才能应用，否则不宜使用。

⑴各比较组协变量X 与分析指标Y 存在线性关系（按直线回归分析方法进行判断）。

⑵各比较组的总体回归系数i β相等，即各直线平行(绘出回归直线，看是否

平行)。

协方差分析适用的资料：完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、析因设计等资料；协变量X 可以仅有一个，称一元协方差分析；协变量也可以有多个，称多元协方差分析。

协方差计算公式：

相关系数：()()x x y y r --=

将公式右端的分子分母同除以自由度(n -1)，得：

()()/(1)x x y y n r ---=

其中：

2

()

1

x x n --∑是x 的均方MS x ，它是x 的方差2

x σ 的无偏估计量； 2

()

1

y y n --∑是y 的均方MS y ，它是y 的方差2y σ的无偏估计量；

()()1

x x y y n ---∑称为x 与y 的平均的离均差的乘积和，简称均积，记为MP xy ，

即

()()

()()=1

1

xy x y xy x x y y n MP n n -

--=

=

--∑∑∑∑ 与均积相应的总体参数叫协方差（covariance ），记为COV (x ,y )或xy σ。统计学证明了，均积MP xy 是总体协方差COV (x ,y )的无偏估计量，即 EMP xy = COV (x ,y )。于是，样本相关系数r 可用均方MS x 、MS y ，均积MP xy 表示为：

MP r =

相应的总体相关系数ρ可用x 与y 的总体标准差x σ、y σ，总体协方差COV(x ,y )或xy σ表示如下：

(,)

xy

x y

x y

COV x y σρσσσσ=

=

均积与均方具有相似的形式，也有相似的性质。在方差分析中，一个变量的总平方和与自由度可按变异来源进行剖分，从而求得相应的均方。统计学已证明：

两个变量的总乘积和与自由度也可按变异来源进行剖分而获得相应的均积。这种把两个变量的总乘积和与自由度按变异来源进行剖分并获得相应均积的方法亦称为协方差分析。

1.协方差分析是将线性回归与方差分析相结合的一种分析方法；

2.把对反应变量Y 有影响的因素X 看作协变量，建立Y 对X 的线性回归，利用回归关系把X 值；

3.化为相等，再进行各组Y 的修正均数间比较。修正均数是假设各协变量取值固定在其总均数时的反应变量Y 的均数。

其实质是从Y 的总离均差平方和2()Y Y ∑-中，扣除协变量X 对Y 的回归平方和2

()Y Y ∧

∑-，对离回归平方和2()Y Y ∧

∑-作进一步分解后再进行方差分析。 方差分析的前提是除随机误差外，水平变量是影响观测值的唯一变量，方差分析数据结构：

i ij

ij

u t e Y

=++

协方差分析将方差分析与回归分析结合了起来，协方差分析数据结构：

y ij ij

u Y =

协方差案例：

设有k 个处理、n 次重复的双变量试验资料，每处理组内皆有n 对观测值x 、y ，则该资料为具kn 对x 、y 观测值的单向分组资料，其数据一般模式如表10—1所示。

表1的x 和y 变量的自由度和平方和的剖分参见单因素试验资料的方差分析方法一节。其乘积和的剖分则为：

总变异的乘积和T SP 是ij x 与..x 和ij y 与..y 的离均差乘积之和，即：

kn y x y x y y x x SP k i n

j ij ij k i n j ij ij T ..

....)..)((11

11-=--=∑∑∑∑==== (1) T

df =kn -1

其中，kn y y kn x x y y x x k

i i k

i i ....,....,..., (1)

1

====

∑∑== 。

处理间的乘积和t SP 是.i x 与..x 和.i y 与..y 的离均差乘积之和乘以n ，即：

∑∑==-=--=k

i i i k

i i i i i t kn y x y x n y y x x n SP 1

1....1..)...)(.( (10-6)

1-=k df t 处理内的乘积和e SP 是ij x 与.i x 和ij y 与.i y 的离均差乘积之和，即：

∑∑∑∑∑=====-=-=--=k

i n

j k

i t T k

i i i n

j ij ij i ij i ij e SP SP y x n y x y y x x SP 1111

1..1.).)(( (10-7)

e d

f =k (n -1) 以上是各处理重复数n 相等时的计算公式，若各处理重复数n 不相等，分别为n 1、n 2、…、

n k ，其和为

∑=k

i i

n

1

，则各项乘积和与自由度的计算公式为：

∑∑∑===-

=

k i n j k

i i

i i ij ij T i

n

y x y x SP 11

1

.

.

T df =

∑=k

i i

n

1

-1 (10-8)

∑=-+++=

k i i

k

k k t n y x n y x n y x n y x SP 1

222111..........

... 1-=k df t

∑∑===k

i n j ij ij e i

y x SP 11

-???

???+++k k k n y x n y x n y x .........222111=SP T -SP t

e d

f =

∑=k

i i

n

1

-k =df T -df t (10-9)

有了上述SP 和df ，再加上x 和y 的相应SS ，就可进行协方差分析。

【例10.1】 为了寻找一种较好的哺乳仔猪食欲增进剂，以增进食欲，提高断奶重，对哺乳仔猪做了以下试验：试验设对照、配方1、配方2、配方3共四个处理，重复12次，选择初始条件尽量相近的长白种母猪的哺乳仔猪48头，完全随机分为4组进行试验，结果见表10—2，试作分析。

此例，......4321x x x x x +++= =18.25+15.40+15.65+13.85=63.15 ......4321y y y y y +++==141.80+130.10+144.80+133.80=550.50 k =4，n=12，kn =4×12=48

（单位：kg ）

协方差分析的计算步骤如下：

(一)求x 变量的各项平方和与自由度 1、总平方和及自由度

∑∑

=-=-+++=-=75.148

15.638325.844815.63)10.1...85.150.1(..2222222)(kn x x SS ij

x T )(x T df =kn -1=4×12-1=47 2、处理间平方和与自由度

83.048

15.63)85.1365.1540.1525.18(121 (122)

222212)

(=-+++=-=∑=kn x x n SS k i i x t )(x t df =k -1=4-1=3

3、处理内平方和与自由度 )(x e SS =)(x T SS -)(x t SS =1.75-0.83=0.92 )(x e df =)(x T df -)(x t df =47-3=44

(二)求y 变量各项平方和与自由度

1、总平方和与自由度

∑∑

=-=-+++=-=76.9648

5.55031.6410485.550)00.11...00.1240.12(222222..2)(kn y y SS ij

y T )(y T df =kn -1=4×12-1=47

2、处理间平方和与自由度

∑

=-+++=-

=68.1148

50.550)80.13380.14480.13080.141(121.1

22

2222..2)

(kn y y n

SS i y t )(y t df =k -1=4-1=3

3、处理内平方和与自由度

)(y e SS =)(y T SS -)(y t SS =96.76-11.68=85.08 )(y e df =)(y T df -)(y t df =47-3=44

(三)求x 和y 两变量的各项离均差乘积和与自由度 1、总乘积和与自由度

kn

y x y x SP k i n

j ij ij T ..

..11

-

=∑∑== 25

.812

450

.55015.6350.73212450

.55015.6300.1110.1...00.1285.140.1250.1=??-

=??-?++?+?=

),(y x T df =kn -1=4×12-1=47

2、处理间乘积和与自由度

kn y x y x n SP k i i i t

..

(11)

-=∑= 12

450

.55015.63)80.13385.1380.14465.1510.13040.1580.14125.18(121??-

?+?+?+?=

=1.64

),(y x t df =k -1=4-1=3

3、处理内乘积和与自由度 e SP =T SP -t SP =8.25-1.64=6.61 ),(y x e df =),(y x T df -),(y x t df =47-3=44

平方和、乘积和与自由度的计算结果列于表10—3。

表10—3 x 与y 的平方和与乘积和表

变异来源 df x SS

y SS

xy SP

处理间(t ) 3 0.83 11.68 1.64 处理内(误差)(e ) 44 0.92 85.08 6.61 总变异(T ) 47

1.75

96.76

8.25

(四)对x 和y 各作方差分析(表10—4)

表10—4 初生重与50日龄重的方差分析表

分析结果表明，4种处理的供试仔猪平均初生重间存在着极显著的差异，其50 日龄平均重差异不显著。须进行协方差分析，以消除初生重不同对试验结果的影响，减小试验误差，揭示出可能被掩盖的处理间差异的显著性。 (五)协方差分析

1、误差项回归关系的分析 误差项回归关系分析的意义是要从剔除处理间差异的影响的误差变异中找出50日龄重(y )与初生重(x )之间是否存在线性回归关系。计算出误差项的回归系数并对线性回归关系进行显著性检验，若显著则说明两者间存在回归关系。这时就

可应用线性回归关系来校正y 值(50日龄重)以消去仔猪初生重(x )不同对它的影响。然后根据校正后的y 值(校正50日龄重)来进行方差分析。如线性回归关系不显著，则无需继续进行分析。

回归分析的步骤如下：

(1)计算误差项回归系数，回归平方和，离回归平方和与相应的自由度 从误差项的平方和与乘积和求误差项回归系数：

1848.792

.061

.6)()(===

x e e e yx SS SP b (10-10) 误差项回归平方和与自由度

49.4792

.061.62)(2)

(===x e e e R SS SP SS (10-11) df R(e)=1

误差项离回归平方和与自由度

)(e r SS =)(y e SS -)(e R SS =85.08-47.49=37.59 (10-12)

)(e r df =)(y e df -)(e R df =44-1=43

(2)检验回归关系的显著性(表10—5)

表10—5 哺乳仔猪50日龄重与初生重的回归关系显著性检验表

变异来源 SS df MS F F 0.01 误差回归 47.49 1 47.49 54.32** 7.255 误差离回归 37.59 43 0.8742 误差总和 85.08 44

F 检验表明，误差项回归关系极显著，表明哺乳仔猪50 日龄重与初生重间存在极显著的线性回归关系。因此，可以利用线性回归关系来校正y ，并对校正后的y 进行方差分析。 2、对校正后的50日龄重作方差分析

(1)求校正后的50日龄重的各项平方和及自由度 利用线性回归关系对50日龄重作校正，并由校正后的50日龄重计算各项平方和是相当麻烦的，统计学已证明，校正后的总平方和、误差平方和及自由度等于其相应变异项的离回归平方和及自由度，因此，其各项平方和及自由度可直接由下述公式计算。

①校正50日龄重的总平方和与自由度，即总离回归平方和与自由度

85.5775

.125.876.962)(2)

()()('

=-=-=-=x T T y T y R y T T

SS SP SS SS SS SS (10-13) '

T df =)(y T df -)(y R df =47-1=46

②校正50日龄重的误差项平方和与自由度，即误差离回归平方和与自由度

59.3792

.061.608.852)(2)

()()('

=-=-=-=x e e y e e R y e e

SS SP SS SS SS SS (10-14)

'e df =)(y e df -)(R e df =44-1=43

上述回归自由度均为1，因仅有一个自变量x 。 ③校正50日龄重的处理间平方和与自由度

e T

t S S S S S S '-'='=57.87-37.59=20.28 (10-15) e T t f d f d f d '-'='=k -1=4-1=3

(2)列出协方差分析表，对校正后的50日龄重进行方差分析(表10—6)

查F 表：)43,3(01.0F =4.275(由线性内插法计算)，由于F =7.63＞)43,3(01.0F ，P ＜0.01，表明对于校正后的50日龄重不同食欲添加剂配方间存在极显著的差异。故须进一步检验不同处理间的差异显著性，即进行多重比较。

3、根据线性回归关系计算各处理的校正50日龄平均重

误差项的回归系数)(e yx b 表示初生重对50日龄重影响的性质和程度，且不包含处理间差异的影响，于是可用)(e yx b 根据平均初生重的不同来校正每一处理的50日龄平均重。校正50日龄平均重计算公式如下：

..).(..)(x x b y y i e yx i i --=' (10-16)

公式中：.i y '为第i 处理校正50日龄平均重；

.i y 为第i 处理实际50日龄平均重(见表10—2)； .i x 为第i 处理实际平均初生重(见表10—2)； ..x 为全试验的平均数，3156.148

15.63....===

kn x x )(e yx b 为误差回归系数，)(e yx b =7.1848

将所需要的各数值代入(10—16)式中，即可计算出各处理的校正50日龄平均重(见表 10—7)。

4、各处理校正50日龄平均重间的多重比较

各处理校正50日龄平均重间的多重比较，即各种食欲添加剂的效果比较。

(1)t 检验 检验两个处理校正平均数间的差异显著性，可应用t 检验法：

.

...j i y y j i S y y t '-''-'=

(10-17)

???

?????-+'='

-')(2.

..).(2x e j i e y

y SS x x n S M S j i

(10-18) 式中，..j i y y '-'为两个处理校正平均数间的差异； '-'..j

i

y y S 为两个处理校正平均数差数标准误；

e

S M '为误差离回归均方； n 为各处理的重复数； .i x 为处理i 的x 变量的平均数； .j x 为处理j 的x 变量的平均数； SS e(x)为x 变量的误差平方和

例如，检验食欲添加剂配方1与对照校正50日龄平均重间的差异显著性：

..21

y y '-'=10.3514-12.0758=-1.7244 e

S M '=37.59/43=0.8742 n =12 .1x =1.52,.2x =1.28, SS e(x)=0.92

将上面各数值代入(10—18)式得：

..21'-'y y S =4477.092.0)28.152.1(1228742.02=???

?

????-+? 于是 85.34477

.00758

.123514.10-=-=

t

查t 值表，当自由度为43时(见表10—6误差自由度)，t 0.01(43)=2.70(利用线性内插法计算)，|t | ＞t 0.01(43)，P ＜0.01，表明对照与食欲添加剂1号配方校正50日龄平均重间存在着极显著的差异，这里表现为1号配方的校正50日龄平均重极显著高于对照。 其余的每两处理间的比较都须另行算出'-'..j

i

y y S ,再进行t 检验。

（2）最小显著差数法 利用t 检验法进行多重比较，每一次比较都要算出各自的'-'..j

i

y y S ，

比较麻烦。当误差项自由度在 20以上，x 变量的变异不甚大(即x 变量各处理平均数间差异不显著)，为简便起见，可计算一个平均的'-'..j

i

y y S 采用最小显著差数法进行多重比较。'

-'.

.j i

y

y S 的计算公式如下：

'-'..j i y y S =???

?????-+)1(12)()('k SS SS n MS x e x t e

(10-19) 公式中SS t(x)为x 变量的处理间平方和。

然后按误差自由度查临界t 值，计算出最小显著差数：

)(dfe t LSD αα='-'..j

i

y y S (10-20)

本例x 变量处理平均数间差异极显著，不满足“x 变量的变异不甚大”这一条件，不应采用此处所介绍的最小显著差数法进行多重比较。为了便于读者熟悉该方法，仍以本例的数据说明之。此时

'-'..j

i

y y =

4354.0)14(92.083

.01128742.02=??

????-?+?

由'e df =43,查临界t 值得：t 0.05(43)=2.017，t 0.01(43）=2.70 于是 LSD 0.05=2.017×0.4353=0.878

LSD 0.01=2.70×0.4353=1.175

不同食欲添加剂配方与对照校正50日龄平均重比较结果见表10—8。

表10—8 不同食欲添加剂配方与对照间的效果比较表

食欲添加剂配方

校正50日龄平均重

对照校正50日龄平均重

差数 1

12.0758 10.3514 1.7244**

2 12.1821 10.3514 1.8307**

**

多重比较结果表明：食欲添加剂配方1、2、3号与对照比较，其校正50 日龄平均重间均存在极显著的差异，这里表现为配方1、2、3号的校正50日龄平均重均极显著高于对照。 (3)最小显著极差法 当误差自由度在20以上，x 变量的变异不甚大，还可以计算出平均的平均数校正标准误y S ，利用LSR 法进行多重比较。y S 的计算公式如下：

y =

???????

?-+)1(1)()('

k SS SS n

MS x e x t e

(10-21) 然后由误差自由度e f d '和秩次距k 查SSR 表（或q 表），计算最小显著极差：

y S SSR LSR αα= （10-22）

对于【例10.1】资料，由于不满足“x 变量的变异不甚大”这一条件，不应采用此处所介绍的LSR 法进行多重比较。为了便于读者熟悉该方法，仍以【例10.1】的数据说明之。此时

'e MS =0.8742，n =12，SS t(x)=0.83，SS e(x)=0.92，k =4，代入(10—21)式可计算得：

y S =

3078.0)14(92.083.01128742.0=??

????-?+ SSR 值与LSR 值见表10—9。

各处理校正50日龄平均重多重比较结果见表10—10。

表10—10 各处理校正50日龄平均重多重比较表（SSR法）处理'.i y'.i y-10.3514 '.i y-12.0758 '.i y-12.1821 配方3 12.3398 1.9884**0.2640 0.1577

配方2 12.1821 1.8307**0.1063

配方1 12.0758 1.7244**

对照10.3514

多重比较结果表明：食欲添加剂配方3、2、1号的哺乳仔猪校正50 日龄平均重极显著高于对照，不同食欲添加剂配方间哺乳仔猪校正50日龄平均重差异不显著。

方差分析和协方差分析,协变量和控制变量

方差分析和协方差分析,协变量和控制变量 方差分析 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。 假定条件和假设检验? 1. 方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 2. 方差分析的假设检验假设有K个样本，如果原假设H0样本均数都相同，K个样本有共同的方差σ，则K个样本来自具有共同方差σ和相同均值的总体。如果经过计算，组间均方远远大于组内均方，则推翻原假设，说明样本来自不同的正态总体，说明处理造成均值的差异有统计意义。否则承认原假设，样本来自相同总体，处理间无差异。 作用 一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说

绝对优势理论案例分析

民大-刘晓药物制剂11142062 案例分析：在重商主义哲学盛行时期，保护主义蔓延，被激怒的法国经济学家Frederic Bastiat(1801—1851年)，通过以子之矛攻子之盾的方法压倒了保护主义者。巴斯底持在1845年虚构的法国蜡烛工人请愿的故事中，最成功地打击了贸易保护主义。现摘录如下： 我们正在经受着无法容忍的外来竞争，他看来有一个比我们优越得多的生产条件来生产光线，因此可以用一个荒谬的低价位占领我们整个国内市场。我们的顾客全都涌向了他，当他出现时，我们的贸易不再与我们有关，许多有无数分支机构的国内工业一下子停滞不前了。这个竞争对手不是别人，就是太阳。 我们所请求的是，请你们通过一条法令，命令关上所有窗户、天窃、屋顶宙、帘子、百叶宙和船上的舷窗；一句话，所有使光线进入房屋的开口、边沿、裂缝和缝隙，都应当为了受损害的工厂而关掉。这些值得称赞的工厂使我们以为已使我们的国家满意了，作为感激，我们的国家不应当将我们置于一个如此不平等的竞争之中……仅仅因为或部分因为进口的煤、钢铁、奶酪和外国的制成品的价格接近于零，你们对这些商品的进口就设置了很多限制，但为什么，当太阳光的价格整天都处于零时，你们却不加任何限制，任它蔓延? 如果你们尽可能减少自然光，从而创造对人造光的需求，哪个法国制造商会不欢欣鼓舞？如果我们制造更多的蜡烛，那就需要更多的动物脂，这样就会有更多的牛羊，相应，我们会见到更多人造草场，肉、毛、皮和作为植物生产基础的肥料。 分析： （1）这一案例是绝对优势理论对重商主义的抨击。 重商主义主张国家干预经济，实行贸易保护主义政策“奖出限入”，他们认为货币 是财富的唯一形式。 亚当·斯密认为扩大生产才能提高本国的生活水平，而生产的扩大最根本的动力 是劳动生产率的提高，劳动生产率的提高又去取决于社会分工——专业化的不断 加深。社会分工范围的扩大意味着专业化程度的提高，劳动生产率的不断提高， 最终将促进实际收入意义上的财富增加。国际贸易是实现专业化分工利益的重要 途径，而国际贸易之所以发生其基础在于各国生产成本上存在差异。 在这一案例中，太阳是占有绝对优势的一方，而蜡烛生产商是弱势的一方。如果 按重商主义者的观点国家就应该像上文中讲的限制利用自然光，就好比限制进口， 这是不现实的。他会遏制国际分工的发展，进而影响本国经济发展。 （2）这一案例还有涉及相对需求理论的一些观点。 限制利用自然光人们对蜡烛的需求会增加。同理，当我们先限制对国外商品的进 口就会加大人们对本国商品的需求，当然这只是短期内，长期会影响国家经济进 步。 组长很抱歉今天才给你，前几天有实验课一直没时间做，很抱歉

国际经济学 案例分析

一、古典的国际贸易理论 1.1重商主义 重商主义是文艺复兴时期在欧洲掀起的经济思想，重商主义主张货币金银是一个国家财富的证明，货币金银及贵重金属，所以对于一个国家来说，贵重金属的流入可以增强国家的国力，流出则是国家的损失，主张对贵重金属的流动进行经济干预以增加贵重金属存量。重商主义前期，重商主义这较为注重限制贵重金属的流出，而在重商主义流行的后期，重商主义更加注重重金属的顺差，此时的重商主义也被称为是贸易差额理论。 1.2亚当斯密的绝对优势理论 亚当斯密的绝对优势理论对于国际贸易的看法是，国际贸易产生的原因是由于劳动生产率的差别，从而产生国际分工，导致国与国之间的商品交换，从而产生了国际贸易。 每单位所需的劳动（小时） 酒棉布 英国 4 2 葡萄牙 2.5 5 两个国家的社会生产情况 上图表示两个国家生产两种产品分别所需的时间，及他们生产两种产品的劳动生产率为时间的倒数，分析出英国在生产棉布上有绝对优势，葡萄牙在生产酒上具有绝对优势，在此情况下，如果两国在生产上进行分工，分别生产其生产率较高生产成本较低的产品，同时向对方国家进口比国内原来生产的产品更为便宜的同类产品，这样两国的综合生产率就得以提高，同时资源也得到的更加合理的配置利用，两国的福利水平也得到了改善。 然而这样的绝对优势在实际的国际贸易中并不是普遍存在的，如果一个国家的两种产品相对于另外一个国家的产品都具有绝对优势的话，亚当斯密的绝对优势理论不能解决这个问题，存在一定的局限性，但是它对于重商主义的否定，提出绝对优势理论，划下了历史新的一页，重商主义的没落，世界走向了自由贸易的时代。 1.3大卫李嘉图的比较优势理论 比较优势理论在一定程度上弥补了绝对优势的局限性，解释了在一个国家两种产品都有绝对优势的情况下的国际贸易。 比较优势理论的假设 （1）世界上只有两个国家 （2）在一国范围内生产要素可以再各个部门之间自由流动，但是在国与国之间不能自由流动。 （3）商品在两个国家内可以自由流动，不存在人为障碍 （4）假定没有运输成本 （5）两个国家都只生产两种产品 （6）产品的夹着仅由其生产过程中投入的劳动数量决定 （7）两国的劳动数量是给定的，而且是被充分利用的，既不存在资源的闲置和剩余（8）当劳动力在两个部门之间相互转换时不存在机会成本 （9）一个国家在生产两种产品时相对于另外一个国家都具有比较优势 （10）国家之间的贸易不存在货币之间的交换，只有物物交换 劳动数量（小时/ 年）劳动生产率（单位/1小时） 酒棉布 英国1000 0.1 0.2 葡萄牙1000 0.5 0.25

行政管理案例分析

1、什么是解制型政府？ 答：解制型政府模式认为，传统公共行政下的官僚体系过分强调层级节制，过度依赖非人格化的规章制度，造成公共管理者缺乏足够的自由空间以有效地开展工作。解制型政府模式强调所谓的“规制缓和”，就是通过解除公共部门过多的束缚公共管理者开展工作以及为社会公众提供服务的规章制度，改变官僚体制下官员严格按章办事、循规蹈矩、因循守旧、机械呆板的传统工作方式，相信并依靠公务员的责任心和能力来从事创造性的工作，提高办事效率，扩大社会的产出效益。解制将有助于废除内部人事控制的许多机制，发挥管理者的创造能力。 2、电子化政府的定义是什么？它主要包括哪几个发展阶段？ 答：电子化政府（e-gocernment）,作为一个术语，可以指运用信息技术特别是国际互联网络，以更方便的、顾客导向的和成本效益更佳的全新方式传递公共服务。广义的定义指政府对于任何信息和通讯技术（ICT）的采用。这些技术包括电视会议系统、按键式数字输入、光盘驱动器、私有局域网和其他的技术如交互式电视、移动电话上网和个人数字互助手，它的主要发展阶段包括：信息——这是第一阶段，也是大部分政府在2002年以前所发展到的最高阶段。互动——这个阶段的网站成了双向交流的工具，但是，这种方式的反馈信息是有限的。处理——在这个阶段，发生了正式的可以计量的价值交换，尽管还需要一些离线渠道才能完成以前那些任务，这个层次还是可以把它们变成一种基于网络的自助服务。交易——这个阶段，人们可以通过一种通道享受一系列的政府服务。 3、你认为应该如何努力才能提高政府绩效管理的水平？ 答：一是要有一套科学的评估指标体系。指标就是导向，科学的指标能引导各级政府将工作的重点和注意力放在落实科学发展观上，促进经济社会全面发展：反之，如果指标设计失当，就会造成地方政府片面追求某一方面的政绩，出现形象工程、政绩工程。二是要有科学的评估方式，一套指标体系不会自动的发生效力，而是要通过一定的途径和形式来考评。从目前来看，要特别重视改变过去单纯的自上而下的、封闭式的评估模式。让人民群众充分参与绩效评估体系。 1、建立电子化政府的前提为（）A：信息收集 1、电子化政府可以大大提升信息收信和处理的（）B：全面性、时效性和可靠性 2、政府可资利用的影响经济社会发展的工具有（）D：供应、补贴、生产、管制 3、在政府影响经济社会发展的工具中，行政审批属于（）D：管制工具 1、新公共管理运动兴起的时代背景是什么？ 答：新公共管理运动的兴起有其特定的时代背景，具体包括以下几方面：（1）全球化的兴起是新公共管理运动的宏观国际背景。全球化背景下，综合国力的竞争成为各国关注的焦点，而政府能力则是一国综合国力和竞争力的一个主导性因素。换言之，全球化对政府的公共管理能力和水平提出了更高的要求。各国政府部门甚至地区和地区政府部门，都必须具有追踪、理解和处理国际问题的能力，政府必须更加灵活、高效地运作，以增强政府的权变管理能力，提高政府对公民的回应能力。这些都要求变革政府的管理方式。（2）当代政府的财政、管理和信任危机是新公共管理运动的直接动因。这方面主要包括政府财政收入与公共支出矛盾加剧，政府行为目标与公共价值之间的偏离，政府机构存在高成本、低效率的内生障碍，政府行为的外部性导致管理危机，政府合法性和公信力的下降等原因。（3）以信息技术为支撑的新技术革命对新公共管理运动的推动。信息技术与生产能力的发展使得社会事务日益复杂化，具有更大的动态性和时效性。政府面临着职能的重新调整和管理方式的转变。信息技术的发展与成熟为政府管理提供了新的技术基础，又使政府原有的“金字塔”型组织结构向扁平化演变、使政府放松规章制度成为可能。新的技术环境要向各国政府突出改革其政府管理模式的要求，又为改革本身提供了物质和技术条件。（4）对传统官僚管制困境的反思，随着

协方差分析理论与案例

协方差分析理论与案例 假设我们有N 个个体的K 个属性在T 个不同时期的样本观测值，用it y ,it x ，…，N,t=1，…，T,k=1，…，K 表示。一般假定y 的观测值是某随机实验的结果，该实验结果在属性向量x 和参数向量θ下的条件概率分布为(,)f y x θ。使用面板数据的最终目标之一就是利用获取的信息对参数θ进行统计推断，譬如常假设假定的y 是关于x 的线性函数的简单模型。协方差分析检验是识别样本波动源时广泛采用的方法。 方差分析：常指一类特殊的线性假设，这类假设假定随机变量y 的期望值仅与所考察个体所属的类（该类由一个或多个因素决定）有关，但不包括与回归有关的检验。而协方差分析模型具有混合特征，既像回归模型一样包含真正的外生变量，同时又像通常的方差一样允许每个个体的真实关系依赖个体所属的类。 常用来分析定量因素和定性因素影响的线性模型为： *,1,,,1,,it it it it it y x u i N t T αβ'=++=???=??? 从两个方面对回归系数估计量进行检验：首先，回归斜率系数的同质性；其 次，回归截距系数的同质性。检验过程主要有三步： (1) 检验各个个体在不同时期的斜率和截距是否都相等； (2) 检验（各个体或各时期的）回归斜率（向量）是否都相等； (3) 检验各回归截距是否都相等。 显然，如果接受完全同同质性假设（1），则检验步骤中止。但如果拒绝了完全同质性性假设，则（2）将确定回归斜率是否相同。如果没有拒绝斜率系数的同质性假设，则（3）确定回归截距是否相等。（1）是从（2）、（3）分离出来的。 基本思想：在作两组或多组均数1y ，2y ，…，k y 的假设检验前，用线性回归分析方法找出协变量X 与各组Y 之间的数量关系，求得在假定X 相等时修定均数1y '，2y '，…，k y '然后用方差分析比较修正均数间的差别，这就是协方差分析的基本思想。 协方差分析的应用条件：⑴要求各组资料都来自正态总体，且各组的方差相等；（t 检验或方差分析的条件）⑵各组的总体回归系数i β相等，且都不等于0（回归方程检验）。因此，应用协方差分析前，要对资料进行方差齐性检验和回归系数的假设检验（斜率同质性检验），只有满足上述两个条件之后才能应用，否则不宜使用。 ⑴各比较组协变量X 与分析指标Y 存在线性关系（按直线回归分析方法进行判断）。 ⑵各比较组的总体回归系数i β相等，即各直线平行(绘出回归直线，看是否

方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA)

方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA) 第5章方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA) ——野外竞争试验 Deborah E.Goldberg Samuel M.Scheiner 5.1 引言 自从达尔文时期，竞争就占据了生态理论的中心，关于竞争的实验在许多来自许多不同环境的多生物种之间开展过(Jackson,1981综述; Connell,1984; Schoener，1984; Hairston，1989; Gurevitch，1992)。有各种各样的竞争实验，而本章的重点则放在怎样为具体的竞争问题选择适当的实验设计和统计分析。这类选择取决于所研究问题及系统的许多方面。对于大多数我们所给出的设计、基本的统计方法、方差分析(ANOVA)和协方差分析(ANCOVA)在实验设计与分析的教科书中也有详尽描述，我们在这里就不像本书其他章节那样提供详细的统计细节。对于ANOVA的基本介绍见第四章。虽然我们着重于竞争，但许多观点对其他类型的种间关系实验同样有效，如捕食者—猎物关系或者互惠共生关系。 5.2 关于竞争的生态问题 我们可以提出关于竞争的最简单问题莫过于竞争是否在野外存在，要回答这个问题，就必须利用实验处理，使潜在竞争者们的绝对多度可被控制，同时检验处理中存在低多度潜在竞争者时物种是否可能生长的更好。这类多度处理之间生长的差异即是竞争的量纲(或促进facilitation的量纲如果在较高多度下生长较佳)。在任何野外竞争调查中，发现是否存在竞争是重要的第一步，但是，就其本身而言，并没有什么意义。多数关于竞争的重要问题包括竞争强度的比较以及随之而来的实

协方差分析

协方差分析 某城市教育局在一次对全市初中一年级至高中三年级学生的调查研究中想要考察身心发展对学习成绩的影响，研究者手机了各学校初一年级至高三年级学生的学业成绩以及相关身心发展量表得分，在分析时以学生所在年级来代表年龄差异，但是由于男同学与女同学的身心发展存在差异，因此需要在结果中排除性别因素，然而无法在收集数据时只收集男同学的数据或收集女同学的数据，那么该如何排除性别因素对结果的影响呢？ 在实验设计中，考虑到实际的实验情形，无法一一排除某些会影响实验结果的无关变量（干扰变量），为了排除这些不能在实验处理中所操作的变量，而其结果又会影响因变量，可以通过“统计控制”的方法来弥补实验控制的不足，为了提高实验研究的内在效率，必须将可能干扰实验结果的无关变量加以控制，不致产生严重的系统性误差。控制系统误差的方法有很多，例如以随机的方式将被试分配至不同群体；将系统误差加入实验设计，使其变成一个自变量；尽可能控制可控制的系统误差如光纤亮度、噪音等。 实验研究的优点众所周知，即其严密的逻辑性以及可以良好的控制误差，但是让一个标准的实验设计走出实验室，在社会科学领域实施通常比较困难。因此在社会科学领域中经常实施的是准实验设计，在准实验设计中无法使用实验控制法来完全控制无关的干扰变量，故经常增加实验内在效度的方法——统计控制法，最常用的便是协方差分析（analysis of covariance，ANCOV A）。 顾名思义，协方差分析是方差分析的一种，它也包括自变量与因变量，同方差分析，因变量为连续变量且需要满足方差分析关于因变量的假设条件，自变量为分类变量。不同的是，并不是实验所关注的自变量却为研究者进行控制的一类变量被加入分析，它们被称为“协变量”（covariate），要注意，协变量是连续变量。 1.协方差分析的假设 协方差分析的基本假设与方差分析相同，包括变量的正态性、观测值独立、方差齐性等，此外还有三个重要的假设： 1)因变量与协方差之间直线关系； 2)所测量的协变量不应有误差，如果选用的是多项的量表，应有高的内部一致性信度或重 测信度，α系数最好大于0.80。这一假设若被违反会造成犯一类错误的概率上升，降低统计检验力。 3)“组内回归系数同质性”（homogeneity of with in rgression），各实验处理组中一举 协变量（X）预测因变量（Y）的回归线的回归系数要相等，即斜率相等，各条回归线平行。如果斜率不等则不宜直接进行协方差分析。 2.协方差分析的方差分解 方差分析的原理是将因变量的总方差分解成自变量效果（组间）与误差效果（组内）两个部分，再进行F检验。协方差使用的也是这样的方差分析思路，将因变量的总方差先行分割为协变量可解释部分与不可解释部分，不可解释的部分再由方差分析原理进行拆解。协方差分析的方差拆解如下： 3.协方差分析的步骤 协方差分析结合了回归分析与方差分析的方法，计算方法比较复杂，由于涉及回归分析的基本思路，因此一下内容也许需要在阅读了本章第六部分“一元线性回归分析”后理解得更加透彻。 以单因素协方差分析为例说明协方差分析的步骤： 1)协方差分析的准备 （B：组间；W：组内；T：总和；n：组内样本容量；k：组间容量；x：协变量；y：因变量）

(完整版)案例分析报告及案例分析报告格式样本

如何撰写案例分析报告的 案例分析报告（论文）一般由两大部分组成：第一部分为案例正文；第二部分为案例分析。重点是案例分析部分的撰写。 （1）案例分析报告的基本结构 案例分析报告作为案例分析结果的书面表现形式，具有一定的学术性。一方面它是案例分析过程和结果的记录，必须反映案例分析的逻辑关系和分析结果；另一方面作为一种学术体的正式书面文书，它又具有一定的规范格式要求和语言文字要求。这种格式的要求反映了案例分析的特点和逻辑分析线索；因此，案例分析报告一般包括以下几个方面的主要内容：标题、摘要、关键词、案例概述、案例分析，其案例分析包括：背景理解、问题诊断与分析、对策与建议、结论。按照案例分析论文体的要求，其基本格式如下： ①标题 一般案例分析报告的标题可以沿用案例正文的标题，采取中性的写法，以案例正文中的组织名称作为主标题，以案例分析的主题内容为副标题，使读者能够从标题中看出案例发生在哪里，主要研究的内容。 ②摘要。作为案例分析报告，要对案例分析的过程、基本分析框架、分析结论及案例分析的意义和作用进行概括性的阐述。 ③关键词。按照学术论文的规范与惯例，摘要后面需要提供3-5个关键词。 ④案例概述。案例正文的编写请对你选择的案例进行简要的概述（大约300－500字）。 ⑤案例分析。这是案例分析报告的主体部分。按照案例分析的逻辑线索，案例分析的内容主要包括：背景理解、问题诊断与分析、对策与建议、结论。在案例分析中，各部分的内容绝不是孤立存在的，而是存在着紧密的逻辑关系。案例分析部分要与案例正文部分相互呼应，首先在背景理解部分对案例正文的基本内容、组织背景和特点、案例的事件及人物关系等信息应该有一个基本的理解和认识；在问题诊断部分，针对案例正文内容中所包含的问题进行研究分析，主要分析问题及产生问题的原因；在对策与建议部分，根据问题的诊断提出对应的解决办法和对策，最后得出结论。各个部分之间都存在着相互铺垫、递进的关系，并

管理学领导风格案例分析日本丰田公司包容型领导风格

管理学领导风格案例分析：日本丰田公司包容型领导风格 刘孟霖 案例简介： 丰田公司于1933 年在日本成立。丰田的产品范围十分广泛，涉及汽车、钢铁、机床、建筑业等。丰田汽车公司已经成为世界上最伟大的公司之一。 在过去的几十年中，丰田公司的创始人已经开发了丰田的价值观，包括持续创新、尊重人的能力、团队精神、谦虚、顾客第一、亲身体验。丰田通过在职培训向员工灌输这些价值观。在丰田的价值观下，丰田公司的领导者尊重每一位员工、鼓励员工表达对项目的不同观点、愿意倾听员工的观点、乐于指导其他员工、鼓励员工大胆创新、鼓励员工不惧失败和挫折。 丰田公司的等级制度非常严格，但它却给予员工自由。在丰田公司，领导者赋予员工说出相反意见的自由，允许员工说出反向意见，暴露问题。当员工对上级提出相反意见或是质疑上级时，员工具有安全感，一方面是因为丰田期望员工都能按照自己认为正确的做法行动，员工享有无视上级命令的特权; 另一方面是员工不担心批评公司或上级的后果，而是认为对上级的批评是建设性的。 丰田不把领导者的职责视为只是完成工作和具备良好的人际关系技巧。他们认为，领导者必须是公司理念与做事方法的模范，把彻底了解且拥护公司理念的员工培养成为领导者，使他们能教导其他员工。宁愿从企业内部栽培领导者，也不要从企业外聘用。训练杰出的个人与团队以实现公司理念，获得杰出成果。运用跨部门团队以提高品质与生产效率，解决困难的技术性问题，以改进流程。在丰田公司，所谓尊重人格无非就是把它放在排除无效的作业、把人的能量与有意义的有效作业结合起来的位置上，同时又能激发员工的热情、千劲和智慧，提高工作效率。 “根回”是丰田模式的一一个重要流程,此流程多半被用以描述资浅人员如何通过拟出提案，广泛传阅，以峥取管理者的赞同来建立共识。在根回过程中，许多人提出他们的意见与建议,因而最容易形成共识。这是丰田公司特有的一-种流程。通过不断省思与持续改进以变成一一个学习型组织。使用"反省”作为重要的里程碑，在完成某计划后，诚实地找出此计划的所有缺点，然后再制定避免相同错误再次发生的对策。 分析： 领导风格是指领导者的行为模式。领导者在影响别人时，会采用不同的行为模式达到目的。企业领导风格就是习惯化的领导方式所表现出的种种特点。每一

绝对优势教案

第二章古典国际贸易理论 【教学目的和要求】了解古典贸易理论的产生背景、基本假设和分析方法，理解这些理论的积极意义和局限，掌握古典贸易理论的主要观点。 【教学时数】4 课时 【教学重点】绝对优势论；比较优势论的主要观点及评价 【教学内容】 国际贸易理论的知识结构（教学设计）： 历史背景：理论背景，实践背景，作者背景 理论假设：前提条件 主要观点：概念及推导过程 理论评价：贡献及缺陷 理论应用：实证分析 第一节绝对优势理论 一、产生的历史背景 1、理论背景：重商主义和重农学派。 重商主义。重商主义是从商品流通的角度看财富，认为流通是财富的唯一源泉，他们没有从生产的角度来看财富。奖出限入、高关税是重商主义贸易政策的主要特征。 重商主义主要观点：金银财富论和贸易顺差论。 “重商主义提出的富国两大手段，虽是奖励输出和阻抑输入，但对于某些特定商品，则所奉行的政策又似与此相反，即奖励输入和阻抑输出。但据称，其最后目标总是相同，即通过有利的贸易差额，使国家致富。”——《国富论》重农学派。重视农业，反对重商主义；主张自由经济。 “据我所知，把土地生产物看作各国收入及财富的唯一来源或主要来源的学说，从来未被任何国家所采用；现在它只在法国少数博学多能的学者的理论中存在着。”——《国富论》 2、实践背景：重商主义束缚了资本主义的进一步发展，资产阶级在反封建斗争中要求从理论上证明自由贸易的优越性。 18世纪中后期，资本主义工场手工业在西欧各国获得了空前的发展，随之而来的便是产业革命。机械生产逐渐取代手工业劳动，工业生产效率大大提高和生产规模迅速扩大，从而使工业资本家取代商业资本家成为社会经济生活中的主要力量。 产业资产阶级为了扩大海外市场，并从国外进口廉价的工业原料，他们迫切需要摆脱重商主义(Mecantilism)国际贸易理论的束缚，反对政府对国际贸易的干预，反对金银外流的禁令。他们对金银货币本身已经不太感兴趣，而是对具体的物质财富（生产资料和消费资料）更加重视。为了适应产业资产阶级的历史需要，以 Adam Smith为代表的经济自由主义思潮开始盛行。 3、作者背景：亚当·斯密和《国富论》。 1776年 Adam Smith出版了《An Inquiry into the Nature and Causes of Wealth of Nations》（国民财富的性质和原因的研究）简称《国富论》一书，批

教育学案例分析题及详细答案

教育学案例分析题及详细答案

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2009年教师资格考试教育学案例分析题及答案精华版（一） 内容介绍>> 几个学生正趴在树下兴致勃勃地观察着什么，一个教师看到他们满身是灰的样子，生气地走过去问：“你们在干什么？” “听蚂蚁唱歌呢。”学生头也不抬，随口而答。 “胡说，蚂蚁怎会唱歌？”老师的声音提高了八度。 严厉的斥责让学生猛地从“槐安国”里清醒过来。于是一个个小脑袋耷拉下来，等候老师发落。只有一个倔强的小家伙还不服气，小声嘟囔说：“您又不蹲下来，怎么知道蚂蚁不会唱歌？” 请你运用现代教育理论对该教师的行为作一评析。 简要分析： 一、有关教育理论知识 该事例摘自《人民教育》中的一篇文章，题目就叫“蚂蚁唱歌”，该案例涉及到的运用现代教育理论，即教师应具有正确的教育思想及教育观念：（1）教育观： 要树立以学生发展为本的教育观。在教育取向上，不仅要重视基础知识、基本技能的掌握，还要重视基本态度和基本能力的培养。尤其在学生创新精神和实践能力的培养上，要重视学生发现问题、解决问题的能力，学生学习的兴趣的培养以及学生个性的发展。 （2）学生观： 要把学生看成是具有能动的、充满生机和活力的社会人。（是人，而不是容器）学生是学习的主体，是学习的主人，在一切活动中，教师要充分地发挥学生的能动性，促进其发展。要尊重、信任、引导、帮助或服务于每一个学生。 师生要平等相待。（在人格上是平等的，要平等对话，实行等距离教学）要坚持教学民主，要废除教学中的权威主义、命令主义。 二、围绕问题展开分析 该案例的问题是“对该教师的行为作一评析。”围绕该教师的行为运用现代教育理论进行分析。 （1）“听蚂蚁唱歌呢。”孩子具有童心、童真与童趣，具有孩子特有的想

案例分析题

案例选择题 (一)据报道，某市一家工厂的一个基建项目，在申报过程中，一共盖了745个公章。每个公章代表一个局、处、科或股的“舍我莫过”的关卡，要办事就得逐庙逐神一个个礼拜磕头，甚至还要烧香进贡。无独有偶，该市的另一家集团公司开发的一个住宅小区项目，从1998年9月到2000年7月底，历时18个月，累计办理各类审批手续28项，前后盖了86颗图章，涉及33个审批部门，除土地批租费外，开发企业共支付拆迁费、墙改费、人防费等450多万元，但项目的审批手续却还未完结。 1、此案例中存在的问题从体制角度分析源于（D．配置失衡）。 2、此案例中存在的问题从行政思想和观念角度分析源于（B．缺乏服务意识和效率观念）。 3、解决案例中问题的切入点应为（C．转变政府职能）。 4、在新公共管理运动中，关于政府职能争论的焦点主要集中于（A．经济社会职能）。 5、政府可资利用的影响经济社会发展的工具有（D．供应、补贴、生产、管制）。 （二）据报道，10年前，某市按照“小政府、大社会”的模式，组建起一个精干高效的政府机构，政府仅设有政府办、经济局等14个单位（经济局对应上级34个单位和兄弟县市的22个单位）；党委仅设党务工作部和市委办。这种改革，使得某市成为当时全国地方机构改革的5种模式之一。如今，10年过去了，当年的这个“小政府典范”却重新走上了机构膨胀的老路。10年中，该市精简的人员、机构逐渐反弹，机构由14个增至25个，党政工作人员由600人增至1300多人，再次出现“官”多“兵”少的现象，仅市委常委就达15人，正副市长9人。 1、该市机构改革失败的原因为（D．行政权力的自我扩张性）。 2、我国机构改革的主流理念为（C．小政府、大社会）。 3、我国现阶段政府行政改革的出发点和归宿为（D．发展生产力）。 4、与传统行政相比较，当代公共管理更注重（C．结果和产出）。 5、行政职能与行政活动的载体为（D．行政组织）。 （三）英国是“新公共管理”运动的发源地之一。1979年撒切尔夫人上台以后，英国保守党政府推行了西欧最激进的政府改革计划，开始这种以注重商业管理技术，引入竞争机制和顾客导向为特征的新公共管理改革。商业管理技术在英国公共部门的引入始于1979年，并以雷纳(Rayner)评审委员会的成立为标志。出身于私人部门的雷纳在内阁中主持一个项目小组，负责对公共部门的绩效进行调查评估；1983年“财政管理创议”启动，建立起一个自动化的信息系统来支持财政管理改革。1987年著名的《下一步》报告（全名是《改变政府管理：下一步行动方案》），提倡采用更多的商业管理手段来改善执行机构，提高公共服务的效率………………………… 1、新公共管理运动的矛头直接指向（B．公共行政范式下的公共管理实践）。 2、新公共管理运动的理论基础主要为（D．公共选择理论、委托—代理理论和交易费用理论）。 3、英国新公共管理运动最明显的动因是（D．财政和经济的需要）。

方差分析和回归分析的区别与联系

一、方差分析和回归分析的区别与联系？（以双变量为例） 联系： 1、概念上的相似性 回归分析是为了分析变量间的因果关系，研究自变量X取不同值时，因变量平均值Y的变化。运用回归分析方法，可以从变量的总偏差平方和中分解出已被自变量解释掉的误差（解释掉误差）和未被解释掉的误差（剩余误差）； 方差分析是为了分析或检验总体间的均值是否有所不同。通过对样本中自变量X取不同值时所对应的因变量Y均值的比较，推论到总体变量间是否存在关系。运用方差分析，也可以从变量的总离差平方和中分解出已被自变量解释掉的误差和未被自变量解释掉的误差。因此两种分析在概念上所具有的相似性是显而易见的。 2、统计分析步骤的相似性 回归分析在确定自变量X是否为因变量Y的影响因素时，从分析步骤上先对X和Y进行相关分析，然后建立变量间的回归模型。最后再进行参数的统计显着性检验或对回归模型的统计显着性进行检验。 方差分析在确定X是否是Y的影响因素时，是先从样本所的数据的分析入手，然后考察数据模型，最后对样本均值是否相等进行显着性检验。二者在分析步骤上也具有相似性。 3、假设条件具有一定的相似性 回归分析有五个基本假定，分别是：自变量可以是随机变量也可以是非随机变量；X与Y之间存在的非确定性的相关关系，要求Y的所有子总体，其方差都相等；子总体均值在一条直线上；随机变量Y i是统计独立的，即Y1的数值不影响Y2的数值，各Y值之间都没有关系；Y 值的每一个子总体都满足正态分布。 方差分析的基本假定有：等方差性（总体中自变量的每一取值所对应因变量Y i的分布都具有相同方差）；Y i的分布为正态分布。 二者在假设条件上存在着相同。 4、在总离差平方和中的分解形式和逻辑上的相似性 回归分析中，TSS=RSS+RSSR，而在方差分析中，TSS=RSS+BSS。二者均是以已解释掉的误差与未被解释掉的误差之和为总离差平方和。 5、确定影响因素上的相似性 为简化分析起见,我们假设只有一个自变量X影响因变量Y。在回归分析中,要确定X是否是Y 的影响因素,就要看当X已知时,对Y的总偏差有无影响。如果X不是影响Y的因素,等同于只知变数Y的数据列一样,此时用Y去估计每个丫的值,所犯的错误(即偏差)为最小。如果因素X 是影响Y的因素,那么当已知X值后 6、在统计显着性检验上具有相似性 回归分析的总显着性检验,是一种用R2测量回归的全部解释功效的检验。检验RSSR*(N-2)/RSS，方差分析的显着性检验是一种根据样本数据提取信息所进行的显着性检验。它也是通过F检验进行的。 区别： 1、研究变量的分析点不同 回归分析法既研究变量Y又研究变量X并在此基础上集中研究变量Y与X的函数关系,得到的是在不独立的情况下自变量与因变量之间的更加精确的回归函数式,也即判断相关关系的类型，因此需建立模型并估计参数。方差分析法集中研究变量Y的值及其变差而变量X值仅用来把Y值划分为子群或组,得到的是自变量(因素)对总量Ｙ是否具有显着影响的整体判断，因此不需要建立模型和估计参数。

SPSS学习系列23. 协方差分析

23. 协方差分析 （一）原理 一、基本思想 在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。这种影响的变量称为协变量（一般是连续变量）。 例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。 协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。 协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。 当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上

的协变量时，称为多元协方差分析。 二、协方差分析需要满足的条件 （1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； （2）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；协变量的回归系数（即各回归线的斜率）是相同的，且不等于0，即各组的回归线是非水平的平行线。否则，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设； （3）自变量与协变量相互独立，若协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除； （4）各样本来自具有相同方差σ2的正态分布总体，即要求各组方差齐性。 三、基本理论 1. 观测值=均值+分组变量影响+协变量影响+随机误差. 即 ()ij i ij ij y u t x x βε=++-+（1） 其中，X 为所有协变量的平均值。 注：在方差分析中，协变量影响是包含在随机误差中的，在协方差分析中需要分离出来。 用协变量进行修正，得到修正后的y ij (adj)为 (adj)()ij ij ij i ij y y x x u t βε=--=++ 就可以对y ij (adj)做方差分析了。关键问题是求出回归系数β.

视觉设计色调与色彩理论的案例分析

视觉设计色调与色彩理论的案例分析 视觉设计:色调与色彩理论的案例分析 2008-07-15 作者: 来源:design 【大中小】评论:0 软件:“视觉设计:色调与色彩理论与案例分析” 当文字结合形成文章、经过之体、排版比例、尺寸、精细以及字间与行间的留白等决定之后，版面整体的色调明暗度，才能做最后修饰。然而想要调配出完美色调，你不必太迁就文案的内容，只需要将它当作纯粹调色的配置，仔细地观察。均匀的色调必须靠字型、尺寸、字体粗细的巧妙搭配，才会有完美的演出。就像是报纸的内文、杂志和报章刊物，时常改变文字色调明暗度，那是因为要强调段落分明、引证及标题，引起人们对其内容的兴趣，并且时常变换阅读的步调。如果单就字体粗细上的改变，将会造成最强烈的对比，从极粗到细字，会形成退后和前进的错觉。收集各种不同杂志和报纸的内文色及色调，将它们拼奏在一起，并拍成照片，然后从中观摩它们在印刷效果的运用。充份运用印刷的形式与效果，可以给观者强烈的视觉兴趣!

不论何种设计，首要任务都是吸引视觉的注意力，色彩在这方面有着卓越显著的效果。 对比色色彩组合会比同色系色彩组合更容易吸引注意力，但也可能使受众厌烦，艳丽的色彩通常会引起眼睛的疲劳。 色调差异俞大，愈容易维持受众的注意力，反之则否。而红色字黑底这种色彩上的对比，假如字够大，线条够粗的话，亦能在相当距离外阅读。 色彩的面积与明亮度所造成的重量感。 对设计而言，色彩有四种功用理由如下： 一、视觉吸引力 设计作品必须在短暂的时间中吸引观者的视觉注意力，虽然人类的视野很宽，但视力范围却很窄。而视觉经验则建立在无数次眼球运动上，以每秒四至五次的转动速率改变

英美文化论文：谈翻译中的案例分析及其文本分析理论

谈翻译中的案例分析及其文本分析理论 一、概述 任何材料的翻译，译前通读全文并进行文本分析，是全面理解源语文本的前提。旅游景点材料，是一种内容包含有地方历史与特色的文本，其文本分析与小说、诗歌、政府报告、产品广告等其他类型的文本分析是否有所不同，还是有某种文本分析模式作为依据呢？德国功能学派第二代的代表人物克里斯蒂安·诺德（Christiane Nord）提出：“我们需要一个能够适用于所有文本类型和文本范例的源语文本分析模式，可以应用于所有的翻译任务。她认为可以建立一个无须参照源语或目标语特征的以翻译为导向的文本分析模式”[1].笔者则认为，一种模式可以起到举一反三的作用，但译者认为分析因素可根据个人主观意愿有所取舍与侧重。这正是本文旨在说明的焦点。 二、文本分析理论 翻译中的文本分析最早源起于德国学者凯瑟琳娜·莱斯（Katharina Reiss）、费米尔（Hans Vermeer）创建的德国翻译功能理论及莱斯的功能文本类型理论。在语言学家布勒语言功能三分法的基础上，莱斯把语言功能与文本联系起来，根据交际功能范畴把文本划分为：信息功能（informative），表达功能（expressive），感召功能（operative）三大文本类型[2]. 在篇章语言学和文本类型理论基础上，诺德提出了翻译的文本分析模式，旨在为译者提供一个分析源语文本的模式，运用于所有的文

本类型和翻译过程。 诺德的翻译导向的文本分析模式强调对源文本的充分理解和准确阐释，解释语言、文本结构及源语言系统规范的关系，为译者选择翻译决策提供可靠的基础[3].相对语篇结构语言学派的文本结构分析，诺德的文本分析模式更为详细全面，对源语文本中的文内外因素进行分析。诺德将源文本中的语言和非语言因素分为“文外因素”和“文内因素”,文外因素包括发送者、发送者意图、接受者、媒介、交际地点、交际时间、交际动机、文本功能八个方面。文内因素包括主题、内容、预设、文本构成、非语言因素、词汇、句子结构、超音段特征八个方面[4].这些因素的排列顺序可以改变，并互相依存，而且其分析是反复进行的，某一因素的分析可能会指引其他因素的分析。 翻译导向的文本分析模式放之四海而皆准，适用于任何的文本分析。因为其模式不变相当具体，对各类翻译问题的解决均有导向的作用。 三、文本分析案例 案例 The Queen of the Adriatic 和 The Majestic Acropo-lis 选自于荷兰作家 Winfried Maas 所编着的英文原版 100Cities of the World 中的两篇城市介绍文章。按照诺德的翻译导向的文本分析模式进行分析。 （一）文本外因素分析 从整体来看，此文本为呼唤型旅游文本，文本实现了唤起读者的

方差分析和相关分析与回归分析

《统计学》实验五 一、实验名称：方差分析 二、实验日期： 2010年12月3日 三、实验地点：经济管理系实验室 四、实验目的和要求 目的：培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力，熟练掌握利用EXCEL 进行方差分析，对方差分析结果进行分析 要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL进行方差分析 五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件 六、实验过程 （一）问题与数据 消费者与产品生产者、销售者或服务的提供者之间经常发生纠纷。当分生纠纷后，消费者常常会向消费者协会投诉。为了对几个行业的服务质量进行评价，消费者协会在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业分别抽取了不同的企业作为样本。其中零售业抽取7家、旅游业抽取6家、航空公司抽取5家、家电制造业抽取5家。具体数据如下： 取显著性水平α=0.05，检验行业不同是否会导致消费者投诉的显著性差异？（二）实验步骤 1、进行假设 2、将数据拷贝到EXCEL表格中 3、选择“工具——数据分析——单因素方差分析”，得到如下结果：

（三）实验结果分析：由以上结果可知：F>F crit=3.4066或P-value=0.0387657<0.05,拒绝原假设，表明行业对消费者投诉有着显著差异。 实验心得体会 在这学习之前我们只学习了简单的方差计算，现在运用计算机进行方差分析，可以做出更多的比较。通过使用计算机可以很快的计算出组间和组内的各种数值，便于我们进行比较分析。

《统计学》实验六 一、实验名称：相关分析与回归分析 二、实验日期： 2010年12月3日 三、实验地点：经济管理系实验室 四、实验目的和要求 目的：培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力，熟练掌握EXCEL绘制散点图，计算相关系数，拟合线性回归方程，拟合简单的非线性回归方程，利用回归方程进行预测。 要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL进行相关回归分析（计算相关系数，一元线性回归分析，一元线性回归预测） 五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件 六、实验过程 （一）问题与数据 10个学生每天用于学习英语的时间和期末考试的成绩的数据如下表所示。要求， (1)绘制学习英语的时间和期末考试的成绩的散点图，判断2者之间的关系 形态 (2)计算学习英语的时间和期末考试的成绩的线性相关系数 （3）用学习英语的时间作自变量，期末考试成绩作因变量，求出估计的回归方程。 （4）求每天学习英语的时间为150分钟时，销售额95%的置信区间和预测区间。 学生时间（分钟）成绩（分） A 120 85 B 60 65 C 100 76 D 70 71 E 80 74 F 60 65 G 30 54 H 40 60 I 50 62

教育学心理学案例分析答案大全

教师资格考试教育学案例分析题及答案精华版( 一) 内容介绍>> 几个学生正趴在树下兴致勃勃地观察着什么, 一个教师看到 她们满身是灰的样子, 生气地走过去问: ”你们在干什么? ” ”听蚂蚁唱歌呢。”学生头也不抬, 随口而答。 ”胡说, 蚂蚁怎会唱歌? ”老师的声音提高了八度。 严厉的斥责让学生猛地从”槐安国”里清醒过来。于是一个个小脑袋耷拉下来, 等候老师发落。只有一个倔强的小家伙还不服气, 小声嘟囔说: ”您又不蹲下来, 怎么知道蚂蚁不会唱歌? ” 请你运用现代教育理论对该教师的行为作一评析。 简要分析: 一、有关教育理论知识 该事例摘自《人民教育》中的一篇文章, 题目就叫”蚂蚁唱歌”, 该案例涉及到的运用现代教育理论, 即教师应具有正确的教育思 想及教育观念: ( 1) 教育观: 要树立以学生发展为本的教育观。在教育取向上, 不但要重视基础知识、基本技能的掌握, 还要重视基本态度和基本能力的培养。特别在学生创新精神和实践能力的培养上, 要重视学生发现问题、解决问题的能力, 学生学习的兴趣的培养以及学生个性的发展。

( 2) 学生观: 要把学生看成是具有能动的、充满生机和活力的社会人。( 是人, 而不是容器) 学生是学习的主体, 是学习的主人, 在一切活动中, 教师要充分地发挥学生的能动性, 促进其发展。要尊重、信任、引导、帮助或服务于每一个学生。 师生要平等相待。( 在人格上是平等的, 要平等对话, 实行等距离教学) 要坚持教学民主, 要废除教学中的权威主义、命令主义。 二、围绕问题展开分析 该案例的问题是”对该教师的行为作一评析。”围绕该教师的行为运用现代教育理论进行分析。 ( 1) ”听蚂蚁唱歌呢。”孩子具有童心、童真与童趣, 具有孩子特有的想象力, 教师要善于了解孩子的”内心世界”。( 新的教育取向不只关注知识和技能, 还要关注过程与方法, 情感与体验。”听蚂蚁唱歌”是学生的一种体验, 教师要尊重并保护孩子的兴趣与想象。) ( 2) 一个教师看到她们满身是灰的样子, 生气地走过去问; ( 学生在兴致勃勃地观察着什么, 处于其自身的活动过程, 学生是能动的、发展的人, 教师要善于保护, 给学生心理上的支持, 而该教师不尊重学生的主观能动性。) ( 3) ”胡说, 蚂蚁怎会唱歌? ”老师的声音提高了八度。严