nearest：执行速度最快，输出结果为直角转折；linear：默认值，在样本点上斜率变化很大；spline：最花时间，但输出结果也最平滑；cubic：最占内存，输出结果与spline差不多。
地层面的拟合是多源地质建模中最为重要的步骤。无论是通过Delaunay细分方法增加节点还是通过网格分级增加的节点，都需要进一步求取其高程值。因此，必须借助插值方法来对有限的数据点信息所形成的初始地层面进行精确、光滑处理。插值是指在根据已知的数据计算未知值的过程，结果是形成一个连续分布的数据场(Spragueetal.，2005)。目前存在的插值方法众多，但适合三维数据场表达的插值方法还是比较有限的(胡小红等，2007)，常用的有距离加权反比法(Inverse-Distance Weighting，IDW)和普通Kriging法，其中距离加权反比法属于一种确定性差值方法，Lu et al.(2008)对该方法进行扩展，根据样本的数量和分布密度特征，使其能够根据样本的特征来确定其参数的取值；而Kriging法属于一种不确定性差值方法，Jessell(2001)对其进行了深入研究，基于该方法提出一种势场(potential-field)的插值方法，能够处理存在断层的不连续数据场。这里，仅对这两种方法进行讨论。
5.3.3.1 距离加权反比法
距离反比加权法是最常用的地质数据插值方法之一。它首先由气象学家及地质学工作者提出，后由D.Shepard进行改进，故该方法被称为Shepard方法。
距离反比加权法的基本思想是将插值函数f(P)定义为各数据点函数fk的加权平均，它认为与待插值点距离最近的若干个已知采样点对待插值点的值贡献最大，其贡献与距离的某次幂成反比。
距离反比加权法的基本原理可用下式表示：
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式中：f(P)是待插值点P的估计值；fi是第i(i=1，…，n)个已知采样点Pi的样本值；di是第i个样本点Pi与待插值点P的广义距离；v是距离的幂，它显著影响内插的结果，它的选择标准是最小平均绝对误差。相关研究结果表明，幂越高，内插结果越具有平滑的效果(Lu et al.，2008)。在幂指数为2时，不仅能得出较满意的内插结果，而且具有容易计算的优点。在实际应用中，一般用距离平方反比法来求待估算值。
传统的距离反比加权法是非常简单和自然的，但应用于实际的地质特征插值时，却存在以下明显的缺陷：
(1)当数据点的数目非常庞大时，f(P)的计算量将变得十分巨大，计算量的庞大甚至可能导致该方法变得无法实现。
(2)该方法只考虑了从Pi到P的距离，而没有考虑其方向。事实上，只考虑距离的大小是不充分的，有的已知离散点虽然距离待插值点较近，但它对待插值点的影响可能会被其他点屏蔽掉。
(3)在已知采样点Pi的邻域内，由于di≈0计算的误差将变得非常敏感，尤其是当两个项形式占优而又符号相反时，计算的误差更是如此。
因此，在实际应用时，必须对传统的距离反比加权法加以改进。考虑到地质特征数据的空间相关性，对距离反比加权法可附加地质体结构和影响距离两个限制条件，以提高空间几何或属性数据插值的合理性和精度。具体改进如下：
(1)地质体几何结构限制条件。在空间特征插值过程中，在选择影响待估计值的原始样本数据时只选取同一地层岩性地质内的样本；不是同一地层岩性地质体内的样本，即便距离很近，也不采用。即按照地质构造划分空间单元，并只在同一地层岩性地质体内选取样本点。
(2)邻近样本点的选择条件。选择待插值点的邻近点时，可考虑三个原则：一是距离原则，即根据地质属性数据的特征给出一距离r，在该距离之外的样本点对待插值点的估算无影响；二是点数原则，即给定一数据m，以距离待插值点最近m个样本点进行估算；三是利用Voronoi图求取待插值点的邻近点。
(3)建立数据点索引表，提高待插值点周围样本点的搜索效率，从而大大减少大数据量队的计算量。
5.3.3.2 普通Kriging插值方法
设研究区域为A，区域化变量(即欲研究的物理属性变量)为 {Z(x)∈A}，x表示空间位置。Z(x)在采样点xi(i=1，2，…，n)处的属性值(或称为区域化变量的一次实现)为Z(xi)(i=1，2，…，n)，则根据普通Kriging插值原理，未采样点x0处的属性值Z(x0)估计值是n个已知采样点属性值的加权和，即：
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其中，λi(i=1，2，…，n)为待求权系数。
假设区域化变量Z(x)在整个研究区域内满足二阶平稳假设：
(1)Z(x)的数学期望存在且等于常数：E[Z(x)]=m(常数)。
(2)Z(x)的协方差Cov(xi，xj)存在且只与两点之间的相对位置有关。或满足本征假设：
(3)E[Z(xi)-Z(xj)]=0。
(4)增量的方差存在且平稳：Var[Z(xi)-Z(xj)]=E[Z(xi)-Z(xj)]2。
依据无偏性要求：E[Z*(x0)]=E[Z(x0)]。
推导可得： 。
在无偏条件下使估计方差达到最小，即：
min{ Var[Z*(x0)-2μ( (λi-1))}，其中μ为拉格朗日乘子。
可求得求解权系数λii(=1，2，…，n)的方程组：
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求出诸权系数λii(=1，2，…，n)后，就可以求出采样点x0处的属性值Z*(x0)。
上述求解权系数λii(=1，2，…，n)的方程组中协方差Cov(xi，xj)若用变异函数γ(xi，xj)表示时，形式为：
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变异函数的定义为：
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由Kringing插值所得到的方差为：
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或
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A.Kringing插值法中的变异函数
变异函数是Kringing插值法插值的基础。插值中需要首先确定所研究的区域化变量的变异函数。假设研究的区域为A，区域A中有一区域化变量Z(x)，它在位置xi(i=1，2，…，N)上的一次采样为Z(xi)(i=1，2，…，N)，则Z(x)的变异函数的定义为：
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一个空间变量的空间变异性是指这个变量在空间中如何随着位置的不同而变化的性质。变异函数通过其自身的结构及其各项参数从不同的角度反映空间变异性，确定变异函数的过程就是一个对空间变异性进行结构分析的过程。
设h是一个模为r=|h|，方向为a的向量，如果存在着被向量h所隔开的Nh对观测数据点，则在a方向上相应于向量h的实验变异函数γ*(h)可表示为如下形式：
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其中，z(xi+h)和z(xi)分别位于点xi+h和xi(i=1，2，…，Nh)上的观测数据。
B.变异函数理论模型
当获取实验变异函数值后，需要先选择变异函数理论模型，然后对所选择的变异函数理论模型进行参数拟合，这一过程被称为“结构分析”。
变异函数理论模型参数一般包括：变程(range，一般用a表示)、基台(sill，一般用C(0)表示)、拱高(一般用C表示)、块金常数(Nugget，一般用C0表示)，如图5.9所示。
图5.9 理论变差函数
变程a表示了从空间相关性状态(|h|＜a)向不存在相关性状态(|h|＞a)转变的分界线；变异函数在原点处的间断性称为块金效应，相应的常数C0= (h)称为块金常数；基台C(0)具有协方差函数：C(h)=C(0)-γ(h)的二阶平稳区域化变量Z(x)的先验方差：Var{Z(x)}=C(0)=γ(h)；拱高C为变异函数中基台C(0)与块金常数C0之差：C=C(0)-C0。
C.变异函数理论模型分类
变异函数理论模型一般分为有基台值和无基台值两大类。有基台值的变异函数理论模型包括球状模型、指数模型、高斯模型等(图5.10)。最常用的是球状模型。球状模型公式为：
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图5.10 变异函数中的球状模型、指数模型、高斯模型
D.变异函数对空间变异性结构的反映
变异函数作为定量描述空间变异性的一种统计学工具，通过其自身的结构及其各项参数，从不同角度反映了空间变异性结构。利用变异函数可以对空间变量的连续性、相关性、变量的影响范围、尺度效应、原点处的间断性、各向异性等要素进行描述。
E.变异函数理论模型参数拟合
变异函数理论模型参数拟合就是利用原始采样点数据或实验变异函数取值对所选定的理论模型参数以特定的方法进行估计。拟合方法一般采用手工拟合法。
手工拟合就是依据实验变异函数的取值，一方面通过观察实验变异函数图；另一方面对所研究的区域化变量进行必要的分析，采用肉眼观察来确定变异函数模型参数，并对参数反复进行交叉验证，最终确定模型参数。其拟合的大致过程如下：
(1)首先对所研究的区域化变量进行必要的结构、背景等方面的分析，结合专家经验，确定变异函数理论模型。
(2)利用实验变异函数散点图确定变异函数参数中的块金常数、基台值、变程、各向异性角度以及各向异性比值。
(3)交叉验证。
三种插值方法的比较如下：
（1）拉格朗日插值评述
拉格朗日插值法无谓就是利用已知的个插值节点及其所在节点处的函数值，在每个插值节点处构造相应的插值基函数，再根据特定的线性关系将这个插值基函数进行线性组合，即得拉格朗日插值函数。
用几何的语言来描述这种方法就是将有限个点通过一条光滑的且与高度契合的次数不超过的函数来表示，其方法简洁明了，但是拉格朗日插值多项式在实际应用的过程中也暴露了本身存在的问题。如果对数据点的个数进行增加，那么原来我们所得的拉格朗日插值函数就毫无用处，必须从基函数构造重新开始整个过程。
在实际应用中节点的增减是特别普遍常见的，面临这种情况拉格朗日插值法就难免会面临较大的局限性，不仅会浪费时间，也会造成先前劳动力的浪费，这样就会极大的抑制大机器的生产，更加体现不出函数插值法的优化作用。
（2）牛顿插值评述
牛顿插值很好地解决了上述拉格朗日插值中的局限，即当增加节点时已得成果无法被利用的问题。牛顿插值法仅需在已有的多项式的基础上添加一项即可，这就很好的解决了上述拉格朗日插值方法所遇到的当增加节点时已得成果全部作废无法被继续使用的问题。
在日常实际问题解决过程中，利用有限个插值节点所构造的插值函数可能并不能达到我们所要求的插值精度。对于这个问题如果我们仅从增加插值节点个数这一方面来入手很可能会起到相反的作用。
（3）埃尔米特插值评述
通过对前面拉格朗日插值法和牛顿插值法的分析，我们可以很明显的观察到这两种插值方法的构造仅仅与插值节点以及插值节点处的函数值有关，并没有涉及到其它约束条件。但是如果插值条件不仅含有对节点处的函数值的约束，而且还增加对节点处的导数的限制，解决这一类问题的方法就要利用埃尔米特插值多项式。
对比上述拉格朗日插值方法和牛顿插值方法，埃尔米特插值具有较高的精度可以应用的领域更加宽泛，更加适应于实际问题的解决，所以在现实生活中也就凸现出高度的灵活性和适应性。
三种插值方法的比较
最近点插值
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。计算方式如下：假设原图为A[aw,ah]，宽度为aw，高度为ah。目标图为B[bw,bh]，宽度为bw，高度为bh。已知A[aw,ah]的宽度，高度及其中每个点的颜色值，B[bw,bh]中每个点像素值的计算方式如下：
线性插值
线性插值是以距离为权重的一种插值方式。在一维空间中，假设有点A，B，其距离为LAB。A，B之间任意一点C的值为A*LBC/LAB+B*LAC/LAB。在二维空间中，需要在两个方向上做插值。如下图所示：
已知Q11，Q21，Q12，Q22，计算P点的值时，需要先由Q11和Q21插值得到R1，由Q12和Q22插值得到R2，再由R1和R2插值得到P。
兰索斯插值(lanczos)
一维的线性插值，是在目标点的左边和右边各取一个点做插值，这两个点的权重是由线性函数计算得到。而一维的兰索斯插值是在目标点的左边和右边各取四个点做插值，这八个点的权重是由高阶函数计算得到。
计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。计量经济学期末实验报告实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名：学 号：班 级： （）级统计学系（）班指导教师：时 间：（上面是论文封皮）23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）一、 经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1四、 模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：其中：——人均消费支出——常数项——回归方程的参数——平均每户就业人口数——平均每一就业者负担人口数——平均每人实际月收入——人均可支配收入——随即误差项五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程：首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ，从而初步得到的回归方程为：Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)F=11.64259 df=18模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于0.05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。（二）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491X2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412X3：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013X4：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043X2、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050X2、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于0.05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)F=21.66965 df=20（三）.异方差性的检验对模型 进行怀特检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.071659 Probability 0.399378Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460X4^2 0.121138 0.229933 0.526841 0.6047R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=30.1435，因为 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在异方差。（四）.自相关的检验由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于0.05，D-W值为2.111635，显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =1.543 希望以上网站内容能帮到你 比较分析方法是自然科学、社会以及日常生活中常用的分析方法之一。比较分析试图通过事物异同点的比较，区别事物，达到对各个事物深入的了解认识，从而把握各个事物。在调查资料的理论分析中，当需要通过比较两个或者两个以上事物或者对象的异同来达到某个事物的认识时，一般采用比较分析方法。进行比较分析，应把握如下几点： 1．横向比较与纵向比较相结合横向比较是将同一时期的相关的事物进行比较。这种比较既可在同类事物内部的不同部分之间进行。通过横向比较可以发现两类事物或同类事物不同部分之间在某一方面的差异，进而分析出造成这种差异的原因。纵向比较是对同一对象在不同时期的具体特点进行比较。纵向比较可以揭示认识对象在不同时期不同阶段上的特点及其变化发展的趋势。横向比较和纵向比较各有其长短。横向比较的优点是现实性强，容易理解，便于掌握，它侧重从质与量上对认识对象加以区分；缺点是一种静态比较法，难以揭示事物的本质规律及发展趋势。纵向比较的长处在于能够揭示事物之间的有机联系，认识事物之间的发展趋势；但它往往对事物之间横向联系注意不够。因此，需要将横向比较与纵向比较相结合，以达到对事物的深入了解和认识。2．比较事物的相同点与相异点比较可以在异类对象之间进行，也可以在同类对象之间进行，还可以在同一对象的不同部分之间进行。分析社会调查资料，重视同类对象和同一对象的不同方面、不同部分之间的比较。比较事物或对象的同和异是比较分析的两项内容。首先是共同点的比较。确定事物或对象的共同点包括两个方面：一是找出共同性质，即同类事物的“同类”性，如男女职工的比较分析，“职工”就是共同性质，表明具有共同的劳动性质，这就是比较分析的前提条件。二是找出调查对象表现出来的共同特点。其次是差异点的比较。这是比较分析主要的和重要的工作。确定差异点，就是找出调查对象表现出来的不同特点。3．要对可比的事物作比较，不要在不可比的事物之间作比较。例如，社会指标和经济指标的比较常常应当弄清指标的可比口径问题，弄清指标概念的含义和指标数值的计算方法。具有相同含义和相同计算口径的统计指标，都是可比，反之是不可比的，对于调查对象的比较来说，要选择可比的方面开展比较分析。4．选择和制定精确的、稳定的比较标准定量比较的计量单位应选择精确统一的标准，如长度基本单位使用米，重量基本单位使用公斤，容积基本单位使用升，等等。再比如家庭生活水平，主要看人均收入水平，用人民币为基本单位等。定性比较的标准应具有相对稳定性，比如全面普遍开展“五好家庭”的活动，其择定标准也应具有相对稳定性。只有选择和制定精确的稳定的比较标准，比较分析才有章可循，得以坚持。查看全文 有了计量模型与数据之后，可根据数据类型与特点，选择合适的计量方法。 比如，被解释变量为虚拟变量，可使用 Probit 或 Logit。如果是面板数据，应考虑固定效应、随机效应、时间效应等。 如果是时间序列，须先判断是否含单位根，再决定使用相应的计量方法。 对于一般数据，通常先作 OLS，看结果，作为参照系。作完OLS 后，可画残差图，大致看扰动项是否符合经典假定，然后进行严格检验。如有所违背(比如，异方差、自相关)，则做相应处理。对于时间序列，可检验是否存在结构变动(邹检验)。应对数据质量进行检验，判断是否存在多重共线性、极端值、弱工具变量等，并做相应调整。由于受数据可得性(availability)的限制，遗漏变量几乎不可避免，有必要在论文中对此进行讨论。面板数据可在一定程度上克服遗漏变量问题，故比横截面数据或时间序列更有说服力。如可获得面板数据，应尽力争取。 比如，对于中国的宏观变量，如使用全国的时间序列，一般样本容量较小，可考虑省际面板(provincial panel)数据。另一常见问题是内生解释变量。一般需找到有效工具变量才能得到一致估计。大多数实证论文都希望说明 x 对 y 的因果作用。从回归分析的相关关系升华到因果关系，是很大的飞跃，需要使用适当的计量方法来识别这种因果关系。 论文研究方法包括什么 论文研究方法包括什么？论文是大学毕业或者是学术研究经常用到的，研究方法是完成论文的一种手段和方式，那么论文研究方法包括什么呢？以下是我整理的相关内容分享给大家，希望对大家有帮助。 一、规范研究法 会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。规范研究则是研究经济活动“应该是什么，应当怎么样”，或者说研究社会经济问题“应该怎样解决”等这一类的问题。 二、实证研究法 实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。 三、调查法 该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。也是实证分析的一种。研究者有计划地通过亲身接触和广泛考察了解，掌握大量的第一手材料，并在这一基础上进行分析综合，研究有关教育实际的历史、现状及发展趋势，找出科学的结论，以指导教育实践。调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。 四、案例分析法 案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。它是根据某些普遍原理，对社会生活中的典型事件或社会实践的典型范例进行研究和剖析，以寻求解决有关领域同类问题的思路、方法和模式，提出新的问题，探索一般的规律，检验某些结论的一种社会科学研究方法。 五、比较分析法 亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。它是经济活动分析的基本方法。是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。 六、思维方法 思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。一般分为三个层次:一是普遍适用的哲学思维方法;二是各门科学通用的思维方法;三是各门具体学科的特殊思维方法。通常所说的思维方法是哲学思维方法。它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 七、内容分析法 内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。它分析媒介所传递的信息内容，以了解传播者的意图和受传者同信息之间的相互关系的方法。它不同于调查研究通过访问了解人们对各种问卷的反应，也不同于实验方法之观察人的行为，而是对传播内容进行客观、系统的定量和定性分析。精密的内容分析，往往同时附带对信源、渠道、接收者、反馈或其他传播状况，诸如态度、个性、人口特点等进行调查。因此，通过内容分析即可预期传播过程的状况。 八、文献分析法 文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。它指通过对收集到的某方面的文献资料进行研究，以探明研究对象的性质和状况，并从中引出自己观点的分析方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。 九、数学方法 数学方法是运用数学提供的概念、理论和方法对所研究的对象进行定量的分析、描述、推导和计算，以便从量的关系上认识事物发展变化规律的方法。它不是或主要不是指数学家研究数学的方法，而是指除此以外的科研人员以数学概念和理论揭示所研究事物的内在联系和运动规律的方法。它属于理论思维的范畴，是对客观事物进行逻辑分析的重要形式和手段。也就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系，质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 十、模拟法 依据相似原理，先设计出与某自然现象或过程(即原型)相似的模型，然后通过模型间接地研究原型的规律性的实验方法。模拟法是通过建造模型，以研究客观存在的自然现象。一般地说，模型是人们基于想象和抽象而对现实世界某种实体系统的一种简化了的映象。 十一、功能分析法 或称结构功能分析法，西方语言学、社会学等学科分析研究社会现象的一种方法。根据对社会现象功能的分析研究去解释说明社会现象。各个学科对功能分析的说法不一，对功能的解释也不相同。如:(1)语言学的.功能分析法。以功能为依据去分析语言。所谓功能是指一个语言成份在话语中和在它同别的成份的结构关系中所起的作用。如在语法中某一个词在更大一些的句法单位中所起的作用。 十二、预测分析法 对人们所从事的社会经济活动可能产生的经济效果及其可能的发展趋势，事先提出科学预见的一种分析方法。预测分析方法随着分析对象的不同而有所区别，基本上可归纳为定量分析法和定性分析法两种。 写论文步骤 1、搜索资料 在真正进行写作前，你需要清楚你文章的主题(topic)，让自己变成关于这个主题的专家。这就需要你大量的搜索资料进行研究。 你可以利用一切便利的条件，比如网络，图书馆或者学术数据库。此过程中一定要做好笔记，让这些知识烙印在你的脑海。 2、分析 当你根据你的主题搜索学习了大量资料之后，你对你论文的论点便有了一个良好的知识基础。因此，现在你需要对你论文的论点进行近一步分析。你可以首先尝试分析别人的文章，进行学习。然后你需明确你的写作中心和目的，强化你的写作逻辑并为你的论点找到依据支持。 3、头脑风暴 好了，现在你可以自由解放你的大脑，让你的大脑活跃起来。如同写每一篇好文章一样，写好论文也需要你发挥自己的洞察力，释放自己的写作才华。你可以对自己提出一个问题并尝试用论文的方法来解答，你可以散散步去思考你论文的主题，提出你独到的见解。 4、要点 从你所想的众多点子里挑选出最好最清晰的，用简洁的一句话来总结他们，作为你论文的主要观点。记住你的观点一定要表达清晰，明确，简洁。 5、提纲 在你正式写论文的主体之前，你需要根据你的要点(thesis)写出提纲。其中要包括你论文的主题和论点，以及写作的顺序和结构。 6、简介 现在，你要开始正式写论文了。首先你要牢牢抓住你的论文主题，对你要写作的内容进行清晰的概述。这之中你可以针对你的主题在开头提出问题，即用反问的模式来吸引读者的注意。 7、段落 根据你的thesis，在每一个段落开头提出你的观点，即写出主题句。而后你需清晰的描述你的观点，阐述你的想法，并提出支持你的主张的依据。在段落写作之前，你可以先试着说出你的观点，想法和依据，这对你的写作会有一定帮助。 8、总结 尽量自然且优雅的对你的段落进行收尾，不需太拖沓。然后用简洁清晰的句子来对你的论文观点进行总结。 9、格式 此即是你论文引用的格式，根据你的导师的要求选择正确的格式，明确的列出你的信息源。 10、语言 现在你要重新审视你的论文，对你论文的语言进行修缮和修改。纠正你论文中的每一个语法错误，调整你句子的流量，对你的句子进行进一步编辑和美化。这之后，一篇优质的论文就诞生了。 1、规范研究法 会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。 2、实证研究法 实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。 3、案例分析法 案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。 4、比较分析法 是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。 5、思维方法 思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 6、内容分析法 内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。 7、文献分析法 文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。 论文的研究方法有哪些 论文的研究方法有哪些，研究方法是在一个研究中发现新的现象、新的事物，或者提出新理论、观点，论文研究方法需要大量阅读法，找到不足和创新点，来完善自己的论文，下面一起来学习一下论文的研究方法有哪些。 一、思维方法 思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 二、内容分析法 内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的`过程。 三、文献分析法 文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。 四、数学方法 数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 一、规范研究法 会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。 二、实证研究法 实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。 三、案例分析法 案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来： 四、比较分析法 是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。 论文的研究方法：调查法、实验法、文献研究法、个案研究法、数量研究法、话题发散法、跨学科研究法、观察法。 1、个案研究法。这种研究方法在MBA专业被广泛应用。个案研究法具有基本3个基本的类型：个人调查、团体调查和问题调查。 研究人员可以根据自己的需求来选择合适的研究类型。根据自己认定的研究对象中的一个特红豆博客定对象来进行调查和分析，弄清楚其 特点和主要的形成过程。是很实用的一种研究方法。 2、数量研究法。数量研究法又分为 “统计分析法”和“定量分析法”。是通过对研究对象的规模、程度、规模等数量关系进行分析，揭示事物之间的关系，并分析发展趋势，以此来达到对事物的正确认识和预测的一种研究方法。 3、定性分析法。定性分析法其实就是运用归纳、演绎、分析及抽象等的方法来自己收集的材料进行加工，选择适合自己的材料，选择对于文章论点有用的材料，去伪存真、由表及里的进行分析，从而使研究对象可以有“质”的提升。 4、话题发散法。话题发散法就是采用话题扩散的方法就是在观点的基础上，从社会、环境、文化、家庭关系、经济等角度来切入，扩展适合自己观点的话题。 5、跨学科研究法。跨科学研究法是从整体上对于某一课题进行综合研究的一种方法。任何事物都是不可能单独存在的，学科的研究看似是单独的一门学科，其实学科之间都是有统一的一个整体。学科之间的联系也越来越密切，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。 6、观察法。观察法就是研究人员通过自己的感官和一些辅助功能根据直接对被研究对象进行分析和观察，获得资料的一种研究方法。这种方法具有一定的目的性、计划性、系统性和可重复性。在一定程度上扩大了人们的感性认识，对于启发人们的思维、发现新的事物有一定的帮助。 论文研究方法是写论文的最基本的构成要素，为了帮助大家更好的写论文，接下来，与大家一起研究论文研究方法有哪些呢? 1、调查法 调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。 2、观察法 观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。 3、文献研究法 以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。 论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。 论文的研究方法有哪些 论文的研究方法有哪些，研究方法是在一个研究中发现新的现象、新的事物，或者提出新理论、观点，论文研究方法需要大量阅读法，找到不足和创新点，来完善自己的论文，下面一起来学习一下论文的研究方法有哪些。 一、思维方法 思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 二、内容分析法 内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的`过程。 三、文献分析法 文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。 四、数学方法 数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 一、规范研究法 会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。 二、实证研究法 实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。 三、案例分析法 案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来： 四、比较分析法 是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。论文研究方法有哪几种对比法
五种论文哲学研究法
论文对比研究的研究方法