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统计学的参数范文1
[摘 要]根据“广西工学院图书馆信息服务情况问卷调查”的结果进行分析，得出以下结论:学校图书馆对残疾大学生的影响与帮助很大，但是他们利用图书馆主要以传统的图书馆借阅服务为主，对现代图书馆服务知之甚少，包括了解与利用图书馆电子资源等。因此图书馆应从观念、硬件设施与软件服务等方面着手，为残疾大学生提供优良的现代图书馆服务。
[关键词]残疾大学生;信息服务;图书馆;问卷调查
1 研究与目的
通过调查，预期实现以下目标:1)了解残疾大学生利用图书馆的基本概况，揭示残疾大学生利用图书馆的目的、方式以及图书馆对他们的影响与帮助等情况;2)了解残疾大学生与身体健全的大学生利用图书馆情况的差异，为高校图书馆采取针对性措施促进残疾大学生利用图书馆提供借鉴;3)了解网络时代图书馆在残疾大学生中的地位和影响;4)通过残疾大学生们对图书馆提出的意见和建议，指明广西工学院图书馆应该首要解决和重点改进的工作内容。
2 调查对象
2.1 调查表的设计
在广西工学院就读的残疾大学生与身体健全的大学生一同上课，共同学习与生活。这些残疾大学生基本上都是生活能自理的肢体残疾者。调查表的内容主要分为利用图书馆的目的、利用图书馆的方式、图书馆对自身的影响与帮助以及对图书馆的感知与评价等内容。
2.2 调查对象
笔者于2008年4—12月陆续对广西工学院的电子信息工程、测控技术与仪器、自动化、服装设计与工程、制药工程、食品、机械工程及自动化、土木工程、工程管理、机械先进与制造10个专业的大一至大四的学生进行了实地访问调查和问卷调查，共获得样本208份，回收率为100%。
2.3 调查方法
因为受客观条件限制，笔者主要采用了判断抽样和偶遇抽样相结合的非随机抽样方法来选择被调查者。首先在教室、食堂或在校园某一路途中偶遇某一残疾大学生，然后跟随其到宿舍，最后将这个残疾大学生和同一宿舍里的身体健全的大学生确定为调查对象。问卷当面发放、当面填写、当面回收，以保证较高的回收率。在做问卷的同时，对所有被调查的残疾大学生进行访谈，具体了解他们对图书馆利用的认识与建议。问卷内容包括六个部分:被调查者的年级、专业等基本情况;被调查者利用图书馆的目的;被调查者利用图书馆的方式;图书馆服务对被调查者的影响;被调查者对图书馆的物理环境满意度;其他情况。回收问卷后，运用专业数据统计与分析软件进行制表、统计、检验与制图。
3 残疾大学生与身体健全的大学生利用图书馆情况
这一部分调查共设计了17个问题。主要从大学生利用图书馆的目的、利用图书馆的方式、图书馆对自身的影响与帮助、对图书馆的感知与评价、其他等方面来了解残疾大学生与身体健全的大学生利用图书馆的状况。
3.1 利用图书馆的目的
问卷的1～3题主要是了解残疾大学生利用图书馆的目的。当问卷第1题问读者是否需要图书馆提供关于就业的咨询与信息时，身体健全的学生中有16.7%表示不需要，而残疾学生100%表示需要。此问题说明残疾大学生的就业压力更大，更渴望得到所有方面包括图书馆的就业信息帮助。问卷第2题调查大学生们到图书馆借阅最多的图书类型。调查显示，这个方面两类大学生一致，到图书馆借阅的大部分是专业图书与人文素质类图书(见表1)。
问卷第3题调查读者利用图书馆电子资源的主要目的。调查显示，两类大学生在这个方面差异性不大。
3.2 利用图书馆的方式
问卷的第4、5题主要是了解大学生利用图书馆的方式。问卷第4题调查读者解决问题所需信息的主要来源。调查显示，大学生主要利用的还是图书、期刊以及网络(见表2)。
问卷第5题调查读者利用图书馆各种服务的频率。调查显示，利用图书馆服务最多的还是传统图书的借阅与新到期刊的阅览，并且两类大学生在这点上差别不大。[LL]图1 身体健全的大学生与残疾大学生利用图书馆
各种服务的比较
3.3 图书馆对读者的影响与帮助
问卷第6—9题，主要是了解图书馆对大学生的影响与帮助。调查显示，大部分大学生感觉图书馆对自己学习的帮助是比较大的，残疾大学生对图书馆的利用率更高。大学生感觉图书馆电子信息资源对自己学习的帮助作用一般(见表3)。
两类大学生都认为图书馆开设的文献检索课很有必要(见表4)。
问卷第9题调查图书馆开设免费电子资源培训讲座的必要性。调查显示，大部分大学生认为很有必要或有一些帮助(见表5)。
3.4 大学生对图书馆的感知与评价
问卷的第10—12题，主要是了解目前大学生对广西工学院图书馆的感知与评价。第10题调查读者对图书馆纸质资源的总体评价。调查显示，两类大学生的差别很大，残疾学生利用图书馆纸质资源更多，而身体健全的大学生要求更高，他们对图书馆纸质资源不满意率远高于非常满意率(见表6)。
问卷第11题调查大学生对图书馆查找文献服务的满意程度。调查结果显示，身体健全的大学生有些从未在图书馆内找过书，不满意率比残疾大学生高得多。这说明残疾大学生的求知愿望更强，根本原因是认识到学业是决定他们今后生活出路的关键因素(见表7)。
问卷第12题调查读者对广西工学院图书馆的馆舍环境与阅览环境的满意度。调查显示大学生的满意度都较高(见表8)。
问卷第13题主要是了解当图书馆的现有资源不能满足要求的情况下，大学生们将会采取什么样的解决办法。调查结果显示，大部分大学生选择网络搜索(见表9)。
问卷的第14题主要是了解大学生在网络信息检索与利用方面，认为自己最需要学习的知识与技能是什么。调查显示，大部分大学生都认为自己需要学习多方面的内容(见表10)。
4.1 拓宽残疾大学生利用图书馆的思路
调查结果显示，残疾大学生在利用信息资源上有明显的心理和知识障碍，但也有自己的优势。他们解决问题时信息源非常单一，除了图书馆的纸刊就是搜索引擎。他们不了解科技论文与学位论文数据库、标准与专利数据库等图书馆的电子资源，更不了解BBS、IM(即时通讯)、Tagging(标签)、RSS、博客等网络信息源，而自尊心又特别强，拒绝身边人的帮助，但碰到问题时却非常有毅力，一定要解决问题，决不放弃。因此图书馆应该针对残疾大学生开展一些活动，内容包括数据库的培训、搜索引擎的利用、信息检索比赛、音像资料的利用、现代网络技术的使用、图书馆知识利用讲座等，引导残疾大学生解决问题，加深拓宽对利用图书馆资源的理解。
调查结果还显示，图书馆对残疾大学生的帮助特别大。特别是目前残疾大学生就业压力非常大，图书馆可以向他们提供就业信息资源，如为残疾大学生建立档案，从大一进校起对这些残疾大学生进行跟踪，为他们提供专业学习、职业定位、就业选择等信息上的支持。
4.2 为残疾大学生构建适宜的阅读空间
调查结果显示，图书馆的馆舍环境能给残疾大学生带来强烈的满足感。图书馆可以在环境布置上，充分利用太阳光、自然风、室外绿地、室内盆景等让残疾大学生在图书馆内享受与外界环境亲密接触的愉悦;可以根据颜色对残疾人心理的暗示，通过室内装潢来营造舒适的内部环境。图书馆还可以进行无障碍建筑建设或对其原有的建筑进行无障碍化的改建，馆内一定要配备电梯，新报刊阅览室设在低楼层;图书馆还可以提供拐杖、轮椅、残疾人翻页设备、残疾人专用书车等辅助设备;设置残疾大学生专用书架;提供电话、开水等设施。使残疾大学生在获取知识的同时，身心也得到放松。
4.3 针对残疾大学生进行图书馆资源建设
调查结果显示，残疾大学生借阅最多的是专业与人文素质类书刊。图书馆可以针对残疾大学生的需求进行重点门类文献资源的建设。主要内容为:1)政治历史。包括时事、社会焦点、军事、人物传记、历史知识等;2)心理保健。包括心理常见疾病的预防和自我调控、自我健身、瑜伽等;3)经济法律。包括劳动法、残疾人保障条例等;4)文学艺术。包括文学作品、书法、绘画、音乐、摄影、棋艺、戏剧等，着重为励志类;5)励志类人物传记。此类人物传记很容易引起他们的共鸣。在信息源的载体上，首选纸质书刊，其次是一些音像资料、电子书、光盘等。另外，要提供无障碍的网络信息资源，使残疾大学生能够畅通无阻地体验利用图书馆资源的乐趣。
4.4 对残疾大学生进行信息资源利用的培训与指导
调查结果显示，残疾大学生非常渴望学习有关信息检索的知识。图书馆应针对这一特点开展工作，可以采用不同的形式:1)制定利用图书馆资源的计划。图书馆可以针对残疾大学生不同的来源背景、不同的专业、不同的身体残疾程度等情况制定不同的利用图书馆资源计划。2)编制推荐书目。可以针对残疾大学生的阅读倾向和兴趣，对阅读文献进行选择性的推荐，对文献题名、作者生平、内容梗概、中心思想、阅读价值编制目录进行简要介绍，以指导残疾大学生自学。3)开展个性化咨询。普通高校的残疾大学生一般数量是很少的，图书馆员可以与残疾大学生读者进行一对一的交流，不断地针对临时出现的问题给予解决，给予长期指导。利用图书馆资源的培训主要有以下几方面的内容:1)利用方法的培训。图书馆要对馆藏分布、排架方法、目录设置、服务项目、规章制度等进行介绍，让残疾大学生读者能尽快熟悉图书馆。2)利用设备的培训。对图书馆设备(如磁带转换数字格式设备、检索机、复印机、扫描仪等)的使用方法进行说明，以便残疾大学生可以自由自在地得到各种形式的图书馆资源。3)网络技术的培训。主要包括网络数据库的利用、虚拟参考咨询方式、博客的使用方法、RSS的利用、IM与Tagging的使用等各种利用网络获取资源的技术。[1]
统计学的参数范文2
【关键词】参与度；数学课堂；成因；对策；课堂效率
一、课堂上学生参与度不高教师方面的原因及对策
1.教师备课不充分
教师课前对教材分析不够，不能根据学生的实际整合教材，只是照搬书本，自然不能引起学生参与的兴趣.教材的编写是具备科学性和合理性的.由于学校生源的差异，学生接受知识的能力不同，教材编写者不可能完全考虑到和照顾到.这就需要教师根据本班学生实际的学习状况调整教学内容，对每节课的教学环节进行精心的设计和研究，已达到调动学生学习积极性的目的.
首先，教师课前要充分钻研教材，明确本节课的教学目标、重难点.其次，教师要精心设计每一个教学环节，力求实现目标，突出重点，突破难点.最后，用心布置课堂和课外作业，使每名学生都能有成功的体验，真正的有所收获.
2.教师的教学方式陈旧
教师仍然采用“填鸭式”“保姆式”的教学方式.
新课标指出：教学活动是师生积极参与、交往互动、共同发展的过程.有效的教学活动是学生学与教师教的统一，学生是学习的主体，教师是学习的组织者、引导者与合作者.在课堂教学过程中要给学生思考、交流、评判的机会，这样的课堂才有生机.只有教师少说，学生多说，把课堂还给学生，课堂才能活跃起来.
3.教师与学生关系紧张
教师没有充分的教育学和心理学的知识储备，不懂得与学生交流谈心，了解他们的需求，师生关系紧张，课上学生自然也不愿参与课堂教学.有些教师课下从不与学生交流谈心，把学生叫来有时都不知道该说些什么，学生学不会，教师就一味批评，而不是帮助学生去寻找原因，师生之间有意义的交流甚少.
其实教师只要加强教育学和心理学的学习，了解学生的心理特点，结合所学的教育理论，通过书面或口头交流的方式了解学生的想法和需求，再根据具体的教学要求，尽可能地迎合学生的胃口，就可以达到增进彼此感情的目的.
二、课堂上学生参与度不高学生方面的原因及对策
1.学生对学习数学认识不足
学生体会不到学习数学的，体会不到数学学科秩序背后的科学精神以及在科学精神之上的情感依附和升华.严重的情感缺失，不仅不能培养学生学习数学的兴趣，而且使数学成为学生痛恨的学科，他们怎么愿意参与课堂教学呢？笔者通过与学生谈心了解到，学生认为数学很重要，但很难，太抽象，太枯燥，学得很苦，要不是为了升学，才不会学它.这说明，学生不会学数学，从而对数学有恐惧感，没有信心.
教师首先要从思想上让学生认识到数学的重要性.数学是一所优秀的思维学校，精确的数学语言让我们有条不紊地思考复杂的决策，而不是只凭轶事、猜测和雄辩.教师还可以从生活中搜集更多的事实，时常地教育我们的学生，提高对数学的认识.其次可以通过开讲座或课外兴趣小组，帮助学生找到学习数学的科学方法，使学生学会学习数学，消除恐惧，树立自信.
2.学生数学基础薄弱
生源争夺战愈演愈烈！特别是基础薄弱的学校，为了生存，为了招到更多的学生，对学生的中考成绩要求很低，导致学生基础薄弱，尤其是数学.初中知识薄弱，直接影响到高中的继续学习.不难想象，用到初中知识的时候，基础薄弱的学生思维就此中断，他们想参与课堂教学，也无能为力.
针对上述情况，我们可以对数学基础薄弱的同学，开学初进行初高中衔接知识的教学.同时对学生进行分层，因材施教.对学习目标分解，给不同的学生提出不同的要求.笔者就做过这样的尝试，取得很好的效果.把全班学生按成绩和平时表现分层三部分：尖子生组、中等生组、后进生组.课上对尖子生先练后讲，中等生先提示再练再讲，后进生先讲后练.课后作业给每组学生量身定做，使不同的学生都能体会到成功的快乐.同时要加强后进生的学法指导和心理辅导工作，让他们明白老师没有看不起他，是真心关心他们的.通过这样增优补差的工作，达到让优生更优、差生进步的效果.学生学有所获，班级学风气浓，课堂自然就“热闹”了.
3.学生没有良好的数学学习方法与习惯
学生如果没有良好的学习思考的习惯，在课堂上就只能被动地接受，师生、生生之间就不能进行正常的交流.所以良好的数学学习习惯是学生积极参与课堂教学的前提.
统计学的参数范文3
自从Paelinck提出“空间经济计量学”这个术语,Cliff和Ord(1973,1981)对空间自回回模型的开拓性工作,发展出广泛的模型、参数估计和检验技术,使得经济计量学建模中综合空间因素变得更加有效。
Anselin(1988)对空间经济计量学进行了系统的探究,它以及Cliff和Ord(1973,1981)这三本着作至今仍被广泛引用。Anselin对空间经济计量学的定义是:“在区域科学模型的统计分析中,探究由空间引起的各种特性的一系列方法。”Anselin所提到的区域科学模型,指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中,并且它们的估计及确定也是基于参照地理的(即:截面的或时-空的)数据,数据可能来自于空间上的点,也可能是来自于某个区域,前者对应于经纬坐标,后者对应于区域之间的相对位置。
国外近几年空间经济计量学得以迅速发展,如Anselin和Florax(1995)指出的,主要得益于以下几点:
(1)人们对于空间及空间交互影响的功能的重新熟悉。对空间的重新关注并不局限于经济学,在其它社会科学中也得以反映。
(2)和地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。在美国以及欧洲,官方统计部分提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很轻易得到,并且价格低廉。这些数据可以进行空前数目的截面或时空观测分析,这时,空间(或时空)自相关可能成为标准而非一种非凡情况。
(3)地理信息系统(GIS)和空间数据分析软件,以高效和低本钱的计算技术处理空间观测的发展。GIS的使用,答应地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化,为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。至少目前线性模型中,缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。目前已有一些专门的空间统计分析软件,并且SAS、S-PLUS等着名统计软件中,都已经包括用于空间统计分析的模块。
(二)空间经济计量学和相关学科的关系
空间统计学是探究空间新题目的另一门学科,它是应用数学的一个快速发展的分支。它起源于20世纪50年代早期,用以帮助采矿业进行矿躲量的计算。最早的工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的。70年代随着计算机的普及以及运算速度的大幅进步,空间统计分析技术逐渐扩展到地球科学的其它领域。目前已经普遍存在于需要处理时间上或空间上相关的数据的科技领域中。
空间经济计量学和空间统计学的区分不太轻易。Haining和Anselin的观点以为空间统计学的探究大多由数据驱动,而空间经济计量学由模型驱动,即从特定的理论或模型出发,重点放在新题目的估计、解释和检验上。空间统计学的主流是探究生态学和地质学中的物质现象,空间经济计量学主要探究和区域及城市经济有关的模型。有一种观点以为二者的区分应基于作者将其工作对应于空间经济计量学还是空间统计学,这种区分办法可能较为简单。
地质统计学(Geostatistics)发展于20世纪60年代,主要用于探究地质学现象的空间结构和进行空间估值。例如,在探矿过程中,通常是在空间上布点进行钻探,然后对采样得到的样品进行分析,估计矿躲的分布和储量。由于矿躲不开采的话,在时间上结构几乎是不变的,因此地质统计学探究的新题目主要是空间相关。空间经济计量学所探究的新题目不仅存在空间相关,往往所探究的新题目在时间上也存在相关。
在区域经济学的理论中,人们建立了各种理论以及关系式来描述人类在空间上的行为,如探究城镇新题目的“引力模型”等。但在利用模型进行定量探究新题目的时候,需要将理论或关系式用数学模型来进行刻划,利用统计方法对模型进行估计、检验,并进行评价,这些正好是属于经济计量学探究的范畴。应该说,空间经济计量学主要探究区域经济新题目,依据的是区域经济学理论,但它还需要综合数学,以及空间统计学等学科,因此它不等同于区域经济学,而是一门交叉学科。
二、探究的新题目
空间经济计量学主要探究存在空间效应的新题目。空间效应主要包括空间相关和空间差异性。在探究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。
(一)空间相关
空间相关指在样本观测中,位于位置i的观测和其它j≠i的观测有关,即
附图
存在空间相关的原因有两方面:相邻空间单元存在丈量误差,空间交互影响的存在。丈量误差是由于调查过程中,数据的采集和空间中的单位有关,如数据是按省、市、县等统计的,但设定的空间单位和探究新题目不一致,存在丈量误差。
空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性,并且意味着潜伏于这种空间相关中的空间结构,也就是说空间相关的强度及模式由尽对位置和相对位置(布局,间隔)决定。
对于空间相关,空间自回回通常是其核心内容,空间自回回模型的一般形式为:
附图
在这个模型中,β解释变量X(n×k矩阵)的参数向量(k×1),ρ是空间滞后相关变量的参数,λ是残差空间自回回(空间AR)结构中的参数。
W[,1]和W[,2]为n×n矩阵,是标准化或未标准化的空间加权矩阵,分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回回过程,这两个矩阵可以不同,这意味着两个过程由不同的空间结构天生。
这个模型可以退化成为普通的线性回回模型、(纯)空间自回回模型、混合回回和空间自回回模型、残差空间自回回模型等形式。
对这个模型,普通最小二乘估计不仅是有偏的,而且是不一致的,参数的估计通常采用极大似然估计,近几年,有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。
(二)空间差异性
空间差异性指空间上的区域缺乏均一性,如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如,我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。
对于空间差异性,只要将空间单元的特性考虑进往,大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性和空间相关共同存在时,经典经济计量学方法不再适用,而且这时新题目可能变得非常复杂,由于这时要区分空间差异性和空间相关可能非常困难。
探究空间差异性的模型主要有:
E.Casetti提出的空间扩展模型(1972)和回回参数漂移分析方法(简称DARP)模型(1982)。这时,空间差异性表现为模型参数随空间位置变化,并以空间单元的位置信息作为辅助变量(称为扩展参数)。
y=Xβ ε
附图
模型(3)为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的间隔作为扩展参数设计模型。
将模型(3)的第二个式子右边加进随机扰动项,则为DARP模型。E.Casetti(1992)进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。
D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997),C.Brunsdon
,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996),提出地理加权回回模型(简称GWR模型)。
附图
(三)时空数据空间模型
在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性,但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中,这是综合截面和时间序列数据的情形。假如数据不存在空间相关,则可以采用PanelData模型。Anselin(1988)将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形,提出空间SUR模型。
三、应用远景及需要进一步探究的新题目
(一)在中国的应用远景
统计学的参数范文4
自从Paelinck提出“空间经济计量学”这个术语，Cliff和Ord(1973,1981)对空间自回归模型的开拓性工作，发展出广泛的模型、参数估计和检验技术，使得经济计量学建模中综合空间因素变得更加有效。
Anselin(1988)对空间经济计量学进行了系统的研究，它以及Cliff和Ord(1973,1981)这三本著作至今仍被广泛引用。Anselin对空间经济计量学的定义是：“在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列方法。”Anselin所提到的区域科学模型，指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中，并且它们的估计及确定也是基于参照地理的（即：截面的或时－空的）数据，数据可能来自于空间上的点，也可能是来自于某个区域，前者对应于经纬坐标，后者对应于区域之间的相对位置。
国外近几年空间经济计量学得以迅速发展，如Anselin和Florax(1995)指出的，主要得益于以下几点：
(1)人们对于空间及空间交互影响的作用的重新认识。对空间的重新关注并不局限于经济学，在其它社会科学中也得以反映。
(2)与地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。在美国以及欧洲，官方统计部门提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很容易得到，并且价格低廉。这些数据可以进行空前数量的截面或时空观测分析，这时，空间（或时空）自相关可能成为标准而非一种特殊情况。
(3)地理信息系统(GIS)和空间数据分析软件，以高效和低成本的计算技术处理空间观测的发展。GIS的使用，允许地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化，为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。至少目前线性模型中，缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。目前已有一些专门的空间统计分析软件，并且SAS、S-PLUS等著名统计软件中，都已经包括用于空间统计分析的模块。
（二）空间经济计量学与相关学科的关系
空间统计学是研究空间问题的另一门学科，它是应用数学的一个快速发展的分支。它起源于20世纪50年代早期，用以帮助采矿业进行矿藏量的计算。最早的工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的。70年代随着计算机的普及以及运算速度的大幅提高，空间统计分析技术逐渐扩展到地球科学的其它领域。目前已经普遍存在于需要处理时间上或空间上相关的数据的科技领域中。
空间经济计量学与空间统计学的区分不太容易。Haining和Anselin的观点认为空间统计学的研究大多由数据驱动，而空间经济计量学由模型驱动，即从特定的理论或模型出发，重点放在问题的估计、解释和检验上。空间统计学的主流是研究生态学和地质学中的物质现象，空间经济计量学主要研究与区域及城市经济有关的模型。有一种观点认为二者的区分应基于作者将其工作对应于空间经济计量学还是空间统计学，这种区分办法可能较为简单。
地质统计学(Geostatistics)发展于20世纪60年代，主要用于研究地质学现象的空间结构和进行空间估值。例如，在探矿过程中，通常是在空间上布点进行钻探，然后对采样得到的样品进行分析，估计矿藏的分布和储量。由于矿藏不开采的话，在时间上结构几乎是不变的，因此地质统计学研究的问题主要是空间相关。空间经济计量学所研究的问题不仅存在空间相关，往往所研究的问题在时间上也存在相关。
在区域经济学的理论中，人们建立了各种理论以及关系式来描述人类在空间上的行为，如研究城镇问题的“引力模型”等。但在利用模型进行定量研究问题的时候，需要将理论或关系式用数学模型来进行刻划，利用统计方法对模型进行估计、检验，并进行评价，这些正好是属于经济计量学研究的范畴。应该说，空间经济计量学主要研究区域经济问题，依据的是区域经济学理论，但它还需要综合数学，以及空间统计学等学科，因此它不等同于区域经济学，而是一门交叉学科。
二、研究的问题
空间经济计量学主要研究存在空间效应的问题。空间效应主要包括空间相关和空间差异性。在研究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。
（一）空间相关
空间相关指在样本观测中，位于位置i的观测与其它j≠i的观测有关，即
存在空间相关的原因有两方面：相邻空间单元存在测量误差，空间交互影响的存在。测量误差是由于调查过程中，数据的采集与空间中的单位有关，如数据是按省、市、县等统计的，但设定的空间单位与研究问题不一致，存在测量误差。
空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性，并且意味着潜在于这种空间相关中的空间结构，也就是说空间相关的强度及模式由绝对位置和相对位置（布局，距离）决定。
对于空间相关，空间自回归通常是其核心内容，空间自回归模型的一般形式为：
在这个模型中，β解释变量X（n×k矩阵）的参数向量(k×1)，ρ是空间滞后相关变量的参数，λ是残差空间自回归（空间AR）结构中的参数。
W[,1]和W[,2]为n×n矩阵，是标准化或未标准化的空间加权矩阵，分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回归过程，这两个矩阵可以不同，这意味着两个过程由不同的空间结构生成。
这个模型可以退化成为普通的线性回归模型、（纯）空间自回归模型、混合回归与空间自回归模型、残差空间自回归模型等形式。
对这个模型，普通最小二乘估计不仅是有偏的，而且是不一致的，参数的估计通常采用极大似然估计，近几年，有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。
（二）空间差异性
空间差异性指空间上的区域缺乏均一性，如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如，我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。
对于空间差异性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性与空间相关共同存在时，经典经济计量学方法不再适用，而且这时问题可能变得非常复杂，因为这时要区分空间差异性与空间相关可能非常困难。
研究空间差异性的模型主要有：
E.Casetti提出的空间扩展模型(1972)和回归参数漂移分析方法（简称DARP）模型(1982)。这时，空间差异性表现为模型参数随空间位置变化，并以空间单元的位置信息作为辅助变量（称为扩展参数）。
y=Xβ+ε
模型(3)为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的距离作为扩展参数设计模型。
将模型(3)的第二个式子右边加入随机扰动项，则为DARP模型。E.Casetti(1992)进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。
D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997)，C.Brunsdon
,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996)，提出地理加权回归模型（简称GWR模型）。
（三）时空数据空间模型
在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性，但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中，这是综合截面和时间序列数据的情形。如果数据不存在空间相关，则可以采用PanelData模型。Anselin(1988)将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形，提出空间SUR模型。
三、应用前景及需要进一步研究的问题
（一）在中国的应用前景
在我国，地质统计学是较早应用空间统计学的领域，在20世纪80年代中国科学院就有人研究并应用Krige模型。空间统计学除了在地质学的研究中发挥作用，近十年来，周国法、徐汝梅等学者研究生态学中的空间相互作用，并于1998年出版了《生物地理统计学》。20世纪80年代以来，我国利用卫星遥感技术，对土地、森林、农业、矿产、能源、作物估产、灾患检测等进行应用，开始了我国空间统计学在经济领域应用中统计调查的工作，为了将空间遥感调查技术逐步纳入到我国统计的常规性工作中，1998年10月，国家统计局成立了空间统计研究室，并与中国科学院地理所合作，组成了“空间信息多重采样设计的空间统计学应用研究”课题组，运用遥感技术和空间分析对我国农业耕地、森林、草地等资源以及城镇动态变化进行调查，该项目获得国家统计局2000年课题研究一等奖。
在我国地质统计学、生物地理统计学及利用遥感技术进行的各种调查，都属于空间统计学的范畴。地质统计学、生物地理统计学主要研究空间相关及空间估值，在生物地理统计学的研究中还包括物种的空间扩散过程。所用的方法主要是各种Krige模型、方差图模型，以及空间自回归模型。空间动态采样的研究，与地质矿产调查类似，主要涉及样本在空间上的布局、有效样本量的确定、采样误差的计算等问题的研究，根据其研究的问题和方法，也可以将其归入统计学的抽样调查分支之中。
随着我国按地区进行统计的统计基础资料不断积累，尤其是遥感技术应用到统计调查中来，都将使得按时间和空间排列的数据资料极为丰富，对数据进行空间甚至时空分析成为可能，人们将逐渐从时间的角度转向普遍从时空的角度来考虑问题。
从经济分析的角度看，空间经济计量学在我国以下几个方面将有很大的应用前景。
由于区域之间存在相关性，或者存在差异性，因此一项政策对每个区域的影响是不同的，通过运用空间经济计量学方法对各区域进行研究之后，找到政策在各区域上作用的关系，对于政府决策、正确制订政策具有很大的参考价值。
由于区域之间存在先进地区和后进地区，通过空间经济计量学方法可以对先进地区与后进地区之间的相互关系进行研究。
按区域编制投入产出表时，空间的概念将发挥作用。
对房地产的价值进行评估时，在考虑外界影响因素的基础上，充分考虑地区之间的相互关系，将对正确评估房地产的价值有很大帮助。
对环境污染进行研究时，运用空间经济计量学方法对污染的传播方式进行研究，有助于人们对环境污染进行控制。
在交通领域的研究，可以利用空间经济计量学方法对人员、货物在空间上的流动方式进行研究，同时对通道上的不同区段进行研究。
在对某种疾病（如流感）在空间上的传播过程进行研究之后，对于疾病的预防控制将有很大的帮助。
建立了空间的概念之后，人们对于在空间上的抽样将综合考虑空间单元之间的相关性。而空间抽样在空间上的布点方式也可以用作商业网点的布局研究。
总之，只要问题涉及到空间的概念，空间经济计量学就将发挥其作用。对空间经济计量学的深入研究及应用，将促使人们面对问题的时候，从空间或时空的角度思考问题。
（二）需要进一步研究的问题
目前的研究中，系统内的空间单元受到系统内其它位置单元的影响，但边界处的单元还受到系统外与之相邻的单元的影响，如何将这个影响考虑在模型中值得研究。
在具体问题中，距离的概念需要加以认真对待，单用地理上的距离有时并不合适，例如国与国之间的经济联系在今天并不是距离远近决定的，电子化交易使得资金的流动非常迅速方便，因此，在研究这类问题时，如何将贸易、人员、资金的流动充分考虑到空间加权矩阵中去，尚值得研究。
贝叶斯方法在统计学各个分支的应用越来越广，空间贝叶斯模型也是目前空间经济计量学研究的热点之一。
可变单元的问题。当数据汇总的级别变化，可能整个模型的描述都发生变化，对于不同的问题，可能影响模型变化的汇总的级别也不同，能否有一个统一的模式对系统进行描述尚待进一步研究。
时空数据的综合分析，参数估计的渐近性质，模型的各种检验方法等，还有待进一步的研究。
统计学的参数范文5
关键词：贝叶斯；经典统计；统计思想；统计方法
贝叶斯方法是由英国学者Bayes在其发表的论文《论有关的机遇问题的求解》中提出来的，并且在和经典学派的争论中发展起来。经典统计在发展成熟的同时也逐渐暴露出了一些问题，而不少学者对两统计学派的比较研究中发现，相比于经典统计方法，贝叶斯统计方法在直观性、易于理解等很多方面更具有优势。
一、 基本理论的差异
1.概率的解释不同
一直以来，经典统计学派对贝叶斯统计的主要批评在于贝叶斯统计在概率理解上的“主观性”。经典统计学认为概率必须是“客观的”，这可以用大量重复试验之后的频率去解释，而不能主观臆断。贝叶斯统计是完全同意概率公理化，但认为概率也可以用经验确定，一些事件的概率在大量重复试验中去获得是不现实的，而我们可以根据对此事件的了解和积累的经验做出此事件发生可能性的判断。
2.统计推断利用的信息不同
贝叶斯统计与经典统计在统计推断最主要的不同在于贝叶斯统计运用先验信息。经典统计学的统计推断是基于总体信息和样本信息。总体信息即总体分布或总体所属分布族中包含的信息，包括总体认识、参数范围、变量的方式和特征等；样本信息是从总体中抽取的样本中所包含的信息，这是最“新鲜”的信息。而贝叶斯统计方法在此基础上还利用了先验信息，先验信息主要来源于经验和历史资料。
3.样本和总体参数的利用与认识不同
经典统计中把样本看作来自具有一定概率分布的总体，而总体中的参数是普通的未知变量；相反，贝叶斯统计把任何一个未知的参数都看作是随机变量，都有不确定性，用一个概率分布去描述这个未知的参数，在统计推断中只利用已经出现的数据，即样本信息，这就是贝叶斯统计中的“条件观点”，即只靠考已经出现的数据（样本观测值），而认为未出现的数据与推断无关。基于在样本利用方式上的差异，使得贝叶斯统计不承认经典统计中的“无偏性”这一评判标准。
三、点估计与区间估计
1.贝叶斯定理与似然函数
贝叶斯定理是贝叶斯统计学的理论基础，贝叶斯公式的密度函数表示形式为：
θ为模型的参数向量，x表示为数据向量，即样本观察值，其中，函数 p（x |θ ）集中了总体信息和样本信息，被称为似然函数，它是未知参数θ 的函数。
在似然函数上，经典学派和贝叶斯学派的观点是一样的。我们强调似然函数是θ 的函数，而样本x 在似然函数中是一组观察值，所有与试验有关的θ的信息都被包含在似然函数之中，使似然函数值达到最大的θ 值有比其他θ 值更大的说服力，此θ 值即为经典统计中的最大似然估计；而我们可以证明，在贝叶斯统计中，当在“无信息 ”的条件下， θ 的最大后验估计就是经典统计中的最大似然估计。
在上述情况下，我们可以认为，经典统计中的最大似然估计是贝叶斯统计中的最大后验估计的特例。而在贝叶斯统计中，我们可以看出，在有合理的先验信息时，贝叶斯统计可以利用更多的信息，以达到更好的估计效果。
2.置信区间
在置信区间的解释和处理上，贝叶斯统计具有含意清晰，处理方便的特点，而经典统计则经常被统计工作者所误用而受到批评。例如，一家电生产企业为估计其产品的平均寿命的可信区间。贝叶斯统计中的可信区间由后验分布求得，参数被认为是随机变量，因此我们可以说，平均寿命θ 落入最终区间的概率是90%。而在经典统计中，参数θ 是一个常量，而求出的置信区间要么包含平均寿命 θ ，要么θ 在此区间之外，很多人在实际应用经典统计的过程中，误把置信区间理解为平均寿命θ 落入某个区间的概率是90%，而事实上，我们只能说重复做100 次此实验，大约有90 次求出的置信区间能使之包括真实的产品寿命θ ，而这对于只做一两次实验的人来说是毫无意义的。
相反，贝叶斯统计的方法清晰明了，而且在置信区间的寻求和计算上也简单得多。在条件方法下，对给定的样本x和可信水平1-α通过后验分布可求的具体的可信区间，计算方便。而在经典统计中寻求置信区间有时是困难的，要构造一个枢轴量（含有被估参数的随机变量），使它的分布不含有未知数。这是一项技术很强的工作，比求可信区间复杂的多。
四、假设检验
1.基本检验思想的比较
经典统计学中，因参数被认为是常数，因而不存在H0和H1的概率大小，其判定标准是若H0 为真时，小概率事件发生，则拒绝原假设H0。即判定的是P（X|H0 为真），X 是样本向量。
而在贝叶斯统计中，可以直接求得在样本X 给定的条件下，参数的后验概率，因而得出H0 和H1 和后验概率，即判定的是P（H0 为真|X）和P（H0 为假|X）。这是两种检验方法间的根本区别。
2.先验选择与显著性水平的“主观性”
经典统计学派攻击贝叶斯学派很重要的一点就是贝叶斯统计中先验分布选择的主观性。在贝叶斯统计的检验中，先验信息的分布和参数的变化可以引起拒
绝域的变化，而贝叶斯统计在后验均值估计中的最基本特征是伸缩性。后验分布的精度是样本信息分布的精度与先验分布精度之和，当似然函数的精度较大时，后验分布主要受样本信息支配；相反，则主要受先验信息支配。而经典统计中的显著性水平也是一个主观的概念，有研究证明：在贝叶斯检验中，先验信息的变化引起拒绝域的变化，实际上就是相当于在选择经典统计检验中的显著性检验水平。因此，两者都具有主观的成分
统计学的参数范文6
地质统计学是1962年，法国著名统计学家G.Matheron在Traitédegéostatistiqueappliquée一文最早提出的，之后其他科学家大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学与地质学的交叉学科。地质统计学所利用的是应用统计学。地质统计学因为具有空间的分布特点，而且是利用区域变量理论作为理论基础，因此地质统计学在矿产开发、资源开发、动植物研究、地质地貌方面都有着很突出的作用。之所以将它称作地质统计学是因为，它最早只是应用在地理科学当中。地质统计学的创立最初是由G.Matheron创造的，经过长时间的改造与发展，现在的地质统计学已经成为一门非常完善的数学工具了，而且它的应用也变得越来越广泛，由最初单纯的地理研究，发展到今天在地球物理、地质、生态、土壤等领域的广泛应用。
二、地质统计学在矿山储量分析当中的应用
地质统计学是以研究区域化变量为基础的,以变异函数为研究工具,研究在空间上具有随机性和结构性的自然现象的科学。地质统计学在矿山储量分析当中的应用中的原理大致分为以下几种：1.区域化变量区域化变量是地质统计学理论体系的核心基础,在实践中,钻孔的位置。在绝大多数情况下是不随机的。当两个样品在空间的距离很小时,样品间会存在较强的相似性,而当距离很大时,相似性就会减弱或不存在。也就是说,样品之间存在着某种联系,这种联系的强弱是与样品的相对位置有关的,样品之间的联系在空间上既具有随机性又具有位置之间的联系。2.半变异函数的数学模型通常情况下样品由于取样、化验误差和矿化作用在短距离内的变化,在绝大多数情况下半变异函数在原点不等于零。也就是会存在块金效应。但是地质统计学在矿山储量分析当中的应用在实际工作中区域化变量的变化性很复杂,通常要计算几个具有代表性的方向,然后通过结构分析,得到一个能代表其空间变异性的模型函数,由于区域化变量往往存在各向异性,不同方向上的半变异函数具有不同的变程,影响范围是一椭球体,即各向异性椭球体。在确定空间搜索椭球体时,不仅需要指出块金常数、基台、变程,还需要指定一些参数:圆锥体的容差角、容差限、滞后距等,各个参数的意义用几何图形表示。当然应用地质统计学法对矿山储量分析，被大部分人认为是一种较好的品位估值方法,尤其适用于品位变化大,矿岩界线由品位控制的矿床。在估值计算过程中,当有了足够的地质钻孔数据时,对矿床进行正式可行性评价时,选用地质统计学法是一种较好的方法,而在对矿床进行初步评价或是数据量不足时,就要首选较简单的方法。基于地质统计学原理和矿体三维可视化建模技术的DIMINE矿业软件,实现了按照不同的边界品位动态圈定矿体,能够以市场经济为向导,快速计算出矿体范围内的矿石量,并进行储量分级,在此过程中所得到的各中间参数,可以为投资决策和日常管理提供必要的参考依据。
三、地质统计学在勘探网度优化方面的应用
地质统计学在勘探网度优化中的应用主要要注意以下的两个个因素，其一是：构造复杂程度；二是煤层的稳定性。当勘探区的构造已经经过，详细的勘探，构造问题基本解决之后，勘探网度优化主要的问题就是煤层的稳定性。当一个煤田有两种或者是两种以上的煤层稳定结构时、应该按照储量和厚度占有优势的那一个煤层类型选择勘探网度的优化。应用地质统计学的方法对露天的在勘探网度进行优化，主要要分为两个步骤：其一是建立地质变量的最佳理论变差函数；其二是应用地质变量的估计方差评价勘探过程对矿床的控制程度。
四、结语
