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估计量的有效性在线播放_正常人每日生理需要液体量(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

估计量的有效性

如何控制市场调查中的四大误差？ 𐟏ƒ‍♂️𐟏ƒ‍♀️ 市场调查中，误差是不可避免的，但它却像隐形敌人一样影响着我们的研究结果。虽然零误差无法实现，但我们可以通过一些方法来控制误差，从而得出更可靠的结论。 𐟒犥œ襮ž践中，我们可以通过以下四种方法来控制和减少误差： 1️⃣ 抽样误差通过精心设计问卷来控制和降低抽样误差；充分利用已知信息；合理分配样本量；进行配额控制；确保样本代表性；选择有效的估计量。 2️⃣ 抽样框误差采用随机抽样，需要依赖抽样框；抽样框不完备可能导致目标总体与抽样总体不一致；抽样框建设有困难时，可以考虑阶段抽样名录库（先抽调查的社区，再去抽用户）；利用地图和行政区记录数据；组合多个抽样框（电话抽样、网络抽样、面对面访问）；利用大数据辅助样本抽选和估计。 3️⃣ 无回答误差预防为主，控制问卷长度，减少受访者负担；适当激励受访者，建立信任；对访问员进行标准化培训；尽量采用更便捷的调查方式。 4️⃣ 测量误差优化问卷设计；确保概念、口径、模型的一致性，进行预调查和信效度分析；提高受访者回答的真实度；设计合理的调查环境；加强质量监督方法和效果。 𐟒ኩ€š过这些方法，我们可以更好地控制市场调查中的误差，从而得出更准确、更可靠的结论。

24中级经济师口诀更新！嘿，亲爱的考生们！𐟓š 24年的中级经济师《经济基础》教材有些变动，所以23年的记忆口诀可能不太准确了。别担心，我给大家整理了一份最新的记忆口诀，直接拿去打印背诵吧！𐟖诸统计部分重点比重大、典型代表性 𐟓Š 统计学调查方法区分：重点抽样：选取占比较大的样本，比如行业排名前30。典型抽样：人为选取典型代表。 “一无所有”估计量的性质 𐟎— 偏性（均值）、有效性（方差）、一致性（样本增大、参数不变）。 “168”、“295”、“399” 𐟓 约有68%的数据与平均数的距离在1个标准差之内，标准分数在[-1，1]范围内。约有95%的数据与平均数的距离在2个标准差之内，标准分数在[-2，2]范围内。约有99%的数据与平均数的距离在3个标准差之内，标准分数在[-3，3]范围内。 “38经济，女人撑起半边天” 𐟌𘊧𛏦𕎦™导Œ每10年2次，逢尾数3、8的年份实施。 “农民希里风调雨顺666” 𐟌𞊥†œ业普查，逢6的年份进行，每10年1次。人口普查也是10年1次，逢0就查。 “观测估计离差最小” 𐟔 最小二乘法：使得因变量的观测值与估计值间的离差（残差）平方和最小来估计参数的方法。法律部分 “留只鸭”担保物权 𐟦† 抵押权（动产和不动产的不转移占有）、质权（动产和权利的转移占有）、留置权（法定担保物权，发生在保管合同和加工承揽合同中）。 “组织市场经济”经济法调整对象 𐟏⊧𛏦𕎧†关系、市场管理关系、组织管理性的流转和协作关系。 “保证借到金子（0r借保定）、卖猪（租）来赠与”一践成合同 𐟐𗊤🝧ˆ同、借用合同、定金合同；诺成合同：买卖合同、租赁合同、赠与合同。 “子弹全部单独存起来”所有权法律特征的主要表现 𐟔능𜹥Š›性、全面性、单一性、独存性、存续性。不安抗辩权、同时抗辩权、先履行抗辩权 ⚖️ 不安抗辩权：甲应该先履行，但估计着甲自己履行了后乙难以跟着履行，故而拒绝自己先履行。同时抗辩权：甲乙应该同时履行，但若甲不履行，那乙也不履行。先履行抗辩权：甲应该先履行，若甲不先履行，那乙拒绝履行。希望这些口诀能帮到大家，祝大家考试顺利，24年拿下84+！𐟒ꀀ

高级计量经济学笔记分享：基础但重要！今天整理了一些高级计量经济学的基础笔记，分享给大家，便于大家复习和学习！这些笔记涵盖了很多重要的概念和公式，大家可以多多参考！线性回归模型的基础知识 𐟓š OLS估计量：线性回归模型的最小二乘估计量是š„估计值，使得残差平方和最小。无偏性：OLS估计量是线性无偏的，即E( = €‚ 有效性：在所有线性无偏估计量中，OLS估计量的方差最小。假设检验 𐟔 t检验：用于检验回归系数的显著性。 F检验：用于检验整体模型的显著性。最小二乘估计量的性质 𐟓Š 线性性：OLS估计量是因变量的线性函数。无偏性：在经典假设下，OLS估计量是无偏的。一致性：当样本量趋近于无穷时，OLS估计量趋近于真实值。协方差矩阵 𐟓ˆ 协方差矩阵：用于描述多个变量之间的关系。正定矩阵：协方差矩阵是正定的，保证了模型的稳定性。特征值与特征向量：协方差矩阵的特征值和特征向量用于计算主成分。模型设定与检验 𐟛 ️ 模型设定：选择合适的模型形式，如线性模型、非线性模型等。检验假设：对模型的假设进行检验，如异方差性、自相关性等。调整与优化：根据检验结果调整模型，优化模型的拟合效果。总结 𐟓 这些笔记涵盖了高级计量经济学的基础知识和重要概念，希望对大家有所帮助！大家可以根据自己的需求进行参考和学习，加油！

考研数学必备冷门知识点清单 ### 高等数学 𐟓š 微分的概念和计算：微分是高等数学的基础，掌握微分的计算方法对于后续的学习至关重要。曲率、曲率半径和曲率圆：这些概念在数一和数二中都有涉及，理解它们对于解决曲线相关的问题非常有帮助。洛必达法则的证明：洛必达法则在极限计算中有着广泛的应用，掌握其证明过程可以更好地理解其本质。费马引理的证明：费马引理是数学分析中的重要定理，掌握其证明过程有助于加深对其理解。罗尔定理的证明：罗尔定理在函数论中有重要地位，掌握其证明过程可以更好地应用它解决实际问题。牛顿莱布尼茨公式的证明：这个公式是微分学和积分学之间的桥梁，掌握其证明过程有助于更好地理解微分和积分的本质。极值和拐点的第二充分条件的证明：这些条件在函数极值和拐点的研究中非常重要，掌握其证明过程可以更好地应用它们解决实际问题。定积分的几何应用：定积分在几何中有广泛的应用，掌握曲线的弧长、侧面积、质心（或形心）公式以及变力做功的计算方法对于解决几何问题非常有帮助。函数的平均值：函数的平均值是数学分析中的重要概念，掌握其计算方法有助于更好地理解函数的性质。多元函数极值的必要条件的证明：多元函数极值的必要条件在多元函数的研究中非常重要，掌握其证明过程可以更好地应用它们解决实际问题。二阶混合偏导数连续则一定相等的应用：这个性质在多元函数的研究中非常重要，掌握其应用可以更好地理解多元函数的性质。隐函数存在条件：隐函数存在条件是微分学中的重要定理，掌握其应用可以更好地解决实际问题。曲面的切平面和法线方程，曲线的切线和法平面方程，方向导数和梯度：这些概念在数一中有详细介绍，掌握它们对于解决曲面和曲线相关的问题非常有帮助。无界区域上反常二重积分：这个概念在数三中有详细介绍，掌握它对于解决无界区域上的积分问题非常有帮助。贝努利方程、全微分方程、欧拉方程的求解：这些方程在数一中有详细介绍，掌握它们的求解方法可以更好地应用它们解决实际问题。可降阶的微分方程：可降阶的微分方程在数一和数二中有详细介绍，掌握它们的求解方法可以更好地应用它们解决实际问题。差分方程：差分方程在数三中有详细介绍，掌握它对于解决差分相关的问题非常有帮助。狄利克雷收敛定理，将函数展开为正、余弦级数：这个定理在数一中有详细介绍，掌握它对于将函数展开为级数非常有帮助。向量积、数量积和混合积，点到直线和点到平面距离公式：这些概念在数一中有详细介绍，掌握它们对于解决向量和距离相关的问题非常有帮助。单叶双曲线、双叶双曲面的图形及方程：这些概念在数一中有详细介绍，掌握它们对于理解双曲线和双曲面非常有帮助。双纽线、心脏线的图形和方程；星形线，摆线的方程：这些概念在数一和数二中有详细介绍，掌握它们对于理解特殊曲线非常有帮助。线性代数 𐟧Ÿ𚯼ˆ或规范正交基）、维数、坐标，过渡矩阵、坐标变换公式：这些概念在数一中有详细介绍，掌握它们对于理解线性代数的基本概念非常重要。概率统计 𐟓Š 切比雪夫不等式，大数定律，中心极限定理：这些定理在概率论中有重要地位，掌握它们对于理解概率论的基本概念非常重要。上分位点的定义：上分位点是统计学中的重要概念，掌握其定义有助于更好地理解统计学的相关内容。区间估计，估计量的评选标准：无偏性、有效性和一致性：这些标准在统计学中有重要地位，掌握它们对于进行区间估计和选择估计量非常重要。假设检验：假设检验是统计学中的重要方法，掌握其应用可以更好地解决实际问题。

中级经济师经济基础知识：抽样调查详解抽样调查是统计学中常用的一种方法，主要用于从总体中抽取部分样本进行统计，从而推断总体的某些特征。以下是一些基本概念和方法：抽样调查的基础概念总体：研究对象的全体集合。样本：从总体中抽取的一部分个体。总体参数：总体的一些基本特征，如平均值、方差等。样本统计量（估计量）：样本数据计算得到的统计量，用于估计总体参数。抽样框：用于抽样的所有抽样单元的名单。抽样方法概率抽样：抽样过程中每个个体被选中的概率是已知或可计算的。方法包括：简单随机抽样：每个个体被选中的概率相等。分层抽样：将总体分为若干层，每层内进行简单随机抽样。系统抽样：按照一定的间隔从总体中抽取样本。整群抽样：将总体分为若干群，每群内进行简单随机抽样。多阶段抽样：将抽样过程分为多个阶段进行。非概率抽样：抽样过程中每个个体被选中的概率不是已知或可计算的。方法包括：判断抽样：由人为确定样本。方便抽样：为了降低调查成本，选择最方便的方法进行抽样。自愿抽样：通过网上调查等方式收集数据。配额抽样：按照一定条件分配样本数量。抽样误差与非抽样误差抽样误差：由于随机性造成的误差，样本统计量估计总体参数时出现的误差。非抽样误差：由于其他原因造成的误差，包括：抽样框误差：样本框不完善。无回答误差：随机因素（人不在）或非随机因素（拒绝回答）造成的误差。计量误差：与真值之间的差异。基本概率抽样方法简单随机抽样：每个个体被选中的概率相等。分层抽样：将总体分为若干层，每层内进行简单随机抽样。系统抽样：按照一定的间隔从总体中抽取样本。整群抽样：将总体分为若干群，每群内进行简单随机抽样。多阶段抽样：将抽样过程分为多个阶段进行。估计量和样本量估计量的性质一致性：随着样本量的增大，估计量稳定于总体参数的真值。无偏性：不放回简单随机抽样，样本均值取值的平均值等于总体均值。有效性：更密集在真值附近的无偏估计量方差更小。抽样误差的估计估计量的方差 = (1 - 样本量n/总体个数N) x 样本方差S^2/样本量n 影响抽样误差的因素总体分布：总体方差越大，抽样误差越大。样本量n：n越大，误差越小。抽样方式和估计量的选择：分层抽样估计量方差小于简单随机抽样。有效辅助信息的估计量也可以有效减小抽样误差。样本量的影响因素调查的精度：样本数据对总体进行估计时可以接受的误差水平。精度要求高，样本量大。总体的离散程度：总体方差越大，所需要的样本量也越大。总体的规模：大规模总体，对样本需求几乎无影响；小规模总体，总体规模大，要求的样本量也大。无回答情况：要求样本量大。经费的制约：某种折中和平衡。其他因素：调查时间和人力资源。

𐟓š 中经考试攻略：各科目高效备考指南 𐟒ᠧ𛏦𕎥Ÿ𚧡€备考要点：经济学基础：涵盖曲线、公式、理论等，可跟随网课系统学习，再刷题巩固。财政：知识点细致，以原文考察为主，定期复习，掌握讲义内容。货币与金融：知识点较多，但较简单，背诵讲义精简内容，滚动复习。统计：专业性强，涉及大量公式，先理解原理，再刷题训练。会计：需专业知识，预习网课，带着问题听课，深化理解。法律：知识点琐碎，需了解原文，结合案例记忆。 𐟒ᠥŠᥤ‡考要点：人力资源管理：重点章节包括4、6、7、8、10、11、12、14、16、19章。工商管理：重点章节包括1、2、5、6、8、9、11章。财税管理：重点章节包括3、4、5、6、7、8、10章。金融管理：重点章节包括1、2、4、5、7、8、9、10章。建筑工程管理：重点章节包括2、4、5、6、7、9、10章。 𐟒ᠥ”襤‡考口诀： “借保定”：实践合同，如借用合同、保管合同、定金合同。 “包公买直发”：国债发行方式，包括购买方式、直接发售、承购包销、公募招标。 “卖猪(租)来赠与”：诺成合同，如买卖合同、租赁合同、赠与合同等。 “单位是否持续分钱”：会计基本前提，包括会计主体、持续经营、会计分期、货币计量。 “喂鱼”：留存收益，包括未分配利润和盈余公积。 “规格”：规模经济贸易理论，由克鲁格曼提出。 “一无所有”：估计量的性质，包括无偏性、有效性、一致性。

考研数学一知识点全解析研究生入学考试的数学一主要考察本科时期学习的高等数学、线性代数和概率论与数理统计。以下是各部分知识点的详细总结： 𐟓š 高等数学函数极限与连续：函数的概念、定义域、值域、对应法则，函数的单调性、有界性、周期性和奇偶性，复合函数、反函数和隐函数，基本初等函数和初等函数。数列极限与函数极限：定义，左极限和右极限，无穷小量的概念和比较，极限的四则运算，极限存在的两个准则（单调有界夹逼和洛必达法则），两个重要极限。函数连续性与间断点：初等函数的连续性，闭区间连续函数的性质（有界性、最大值和最小值定理、介值定理）。导数与微分：导数和微分的概念，几何意义和物理意义，四则运算，函数连续与可导的关系，平面曲线的切线和法线，基本初等函数的导数，复合函数、反函数和隐函数的导数，参数方程确定的函数的导数，高阶导数。中值定理与不等式：中值定理，不等式与零点问题，导数的应用。积分：原函数与不定积分的概念，不定积分的基本性质和基本积分公式，定积分的概念和基本性质，积分上限函数及其导数，牛顿-莱布尼茨公式，换元积分和分部积分，反常积分（广义积分），定积分的应用（平面图形的面积、曲线弧长、旋转体体积、侧面积等）。 𐟓Š 线性代数行列式：行列式的概念和基本性质，行列式按行展开定理。矩阵：矩阵的概念，单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵及其性质，矩阵的线性运算和乘法，方阵的幂和方阵乘积的行列式，矩阵的转置。逆矩阵：逆矩阵的概念和性质，矩阵可逆的充分必要条件，伴随矩阵。矩阵的初等变换：初等矩阵，矩阵的秩，矩阵的等价。分块矩阵：分块矩阵及其运算。向量：向量的概念，向量的线性组合与线性表示，向量组的线性相关与线性无关，极大线性无关组，等价向量组，向量的内积。线性无关向量组的正交规范法：施密特方法。特征值与特征向量：矩阵的特征值和特征向量的概念和性质，相似矩阵的概念与性质，矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵。二次型：二次型及其矩阵表示，秩，合同变换与合同矩阵，标准形与规范形，惯性定理（正/负惯性指数），用正交变换和配方法化二次型为标准型。 𐟎悧Ž‡论与数理统计随机事件和概率：随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的概念与基本性质。条件概率：概率的基本公式（加法、减法、乘法、全概率公式、贝叶斯公式），事件的独立性。随机变量及其概率分布：随机变量分布函数的概念与性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度。常见的随机变量分布：0-1分布、二项分布B(n,p)、几何分布、超几何分布、泊松分布P()、均匀分布U(a,b)、正态分布N(𒩣€指数分布E()等及其应用。随机变量函数的分布：多维随机变量及其分布。大数定律和中心极限定理：切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列维林德伯格定理。数理统计的基本概念：总体个体简单随机样本统计量（样本均值、样本方差），样本据Xⲥˆ†布、F分布分位数正态总体常用的抽样分布。参数估计：点估计的概念（估计量与估计值），矩估计法和最大似然估计法。估计量的评选标准（无偏性、有效性、一致性）。区间估计的概念（单个正态总体的均值与方差的区间估计）。通过以上知识点的学习和理解，你将能够更好地应对考研数学一的挑战。

狗狗肠胃炎？胡萝卜大法真的有效！最近我家狗狗开始尝试熟自制狗粮，吃了两天感觉还不错。不过，因为食谱里没有鱼，我就加了一粒人吃的鱼油，结果估计量大了，第二天狗狗就开始拉稀了。拉的是黑色巧克力酱一样的稀屎，还带有果冻状的肠黏膜和血，明显是消化道出血了。狗狗一直想拉拉不出，但精神还不错。去医院看了，医生给开了止泻糖浆和消炎药。我抱着试试看的心态，决定用胡萝卜的方子在家调理一下，第二天情况没好转就去医院。我家狗狗是7个月的边牧，体重大概29斤左右。拉稀后我给它禁食禁水，从上午10点一直到晚上8点。期间喂了益生菌和蒙脱石散，配少量水和羊奶粉喝下。一整天没喝水没吃东西，所以没拉过。晚上做了胡萝卜泥，狗狗很快就吃完了，没拉也没吐。因为一整天没喝水，虽然胡萝卜泥里有水分，但还是怕它轻度脱水，所以睡前给它喝了两小勺的宝矿力（电解质运动饮料）。晚上没关笼子睡，怕它拉在笼子里，但一夜无事。早上继续喂胡萝卜泥，加了四分之一的贝贝南瓜蒸熟，保护肠黏膜。喝了两小口宝矿力，继续禁水。胡萝卜和南瓜的水分很足，所以它吃完后上了好几次厕所。下午拉屎了，已经完美成型，就是有一条是胡萝卜的颜色哈哈哈。随后我给它放了100ml的水让它自助喝，还是稍微控一下水。晚上继续用南瓜、鸡胸和胡萝卜泥巩固一下。如果没什么问题的话，明天就鸡胸配狗粮逐步恢复饮食。查了一下，胡萝卜有用是因为它所含的果胶可以促进大便成形，同时吸附肠道内的毒素和细菌。医院配的止泻糖浆也是这个原理。普通拉稀吃两天就好了，但如果出现消化道出血的现象（比如我家狗狗），吃了三天胡萝卜后便便成形了，就要稳定吃狗粮和益生菌。其他东西暂时不要吃，零食、水果、酸奶都不允许。因为不吃药的情况下修复肠黏膜需要一周多的时间，保险起见连续固定吃狗粮两周巩固（吃熟自制的狗狗就固定吃一种肉+南瓜或者红薯）。不然就像我家狗狗一样，第四天给他吃了点水果零食又开始拉稀了。切记巩固期食物不要杂！

CFA一级数量部分公式大集合！ 𐟒“ 最近真是有点焦虑啊，不过也快到头了。这里给大家分享一下数量部分需要记住的所有公式和概念，希望对你们有帮助！货币的时间价值 𐟒Ž 首先，记住一句话：不同时间的货币价值不一样！这句话可是有效年利率计算的关键哦。描述性数据 𐟓Š 接下来是描述性数据部分，包括一阶中心趋势（中位数、均值、众数），二阶离散（方差、标准差），三阶偏度，四阶峰度。这些公式可是基础中的基础。概率论 𐟎𒊧„𖥐Ž是概率论部分，需要掌握概率的加法法则、乘法法则、全概率法则以及贝叶斯定理中的应用。还有赔率（Odds）、期望值和协方差的计算公式。离散分布和连续分布 𐟓ˆ 这一部分主要讲的是离散分布和连续分布，特别是二项分布和正态分布。正态分布下的z分布和t分布也要记清楚。样本和估计 𐟓š 样本和估计部分包括点估计和区间估计，估计量，中心极限定理非常重要！置信区间以及何时使用z分布和t分布也要牢记。假设检验 ⚖️ 假设检验部分主要讲的是一类错误和二类错误，单边检验和双边检验，以及假设检验的test statistics和decision rule的确定。单一正态检验方法也要掌握。线性回归 𐟓ˆ 最后是线性回归部分，简单线性回归的SSE，最小二乘法估计参数b0和b1的值，ANOVA table衡量拟合度的记忆。这些公式可是线性回归的基础。

吴恩达新版课精要𐟓Š 最近，我决定开启一个新的系列，那就是吴恩达的《机器学习》2022新版。如果你对机器学习感兴趣，不妨关注一下。这个版本的课程从基础到高级，逐步讲解机器学习的模型和原理。更棒的是，Coursera上的编程部分是用Python编写的，非常适合初学者。为了帮助大家更好地学习，我整理了一些学习笔记。今天，我们先来看看第一周的学习内容。以下是课程中涉及的一些重要概念：监督学习 𐟓Š 监督学习是从有标签的训练集中创建一个模型，然后用这个模型来推测新的数据集。简单来说，就是通过已知的数据来预测未知的数据。非监督学习 𐟌 非监督学习没有事先给定的标签，算法需要自动对训练集进行分类。这种方法在无标签数据的情况下非常有用。均方误差 (MSE) 𐟓 均方误差（Mean Squared Error, MSE）是描述估计量与被估计量差异程度的指标。通过求两者误差的平方和的均值来计算。梯度下降 𐟚€ 梯度下降是一种通过求多元函数的偏导数，并一步步迭代求解，最终找到最小损失函数的方法。这种方法在优化问题上非常有效。希望这些笔记能帮助你更好地理解课程内容。如果你觉得自己需要系统学习机器学习，不妨开始听课吧！

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