模型设定与数据问题

第 9 章模型设定与数据问题

如果模型设定(model specification)不当，如解释变量选择不当、测量误差、函数形式不妥等，会出现“设定误差”(specification error)。

数据本身也可能存在问题，如多重共线性、对回归结果影响很大的极端数据等。

2

9.1 遗 漏 变 量

假设真实的模型为

y i = x i '1β1 +

x i '2 β2

+ εi

其中，x 1, x 2 可以是向量，且与扰动项 不相关。而实际估计的模

型(estimated model)为

y i = x i '1β1 + u i

遗漏变量(omitted variables) x i '2 β2 ，被归入新扰动项u i = x i '2 β2 + εi 。

3

考虑以下两种情形：

(1) Cov(x i 1, x i 2 ) = 0 。

OLS 一致。遗漏变量x i '2 β2 归入扰动项u i 中，可能增大扰动项的方差，影响估计精度。

(2) Cov(x i 1, x i 2 ) ≠ 0

OLS 不一致，其偏差为“遗漏变量偏差”(omitted variable bias)。

解决遗漏变量偏差的方法主要有：

(i)加入尽可能多的控制变量(control variable)；(ii)使用“代理变量”(proxy variable)；

(iii)工具变量法(第10 章)；

(iv)使用面板数据(第15-17 章)；

(v)随机实验与自然实验(第18 章)。

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第(i)种方法：尽可能去收集数据。或从理论上说明，遗漏变量不会与解释变量相关，或相关性很弱。

例李宏彬等(2012)通过就业调查数据，研究“官二代”大学毕业生的起薪是否高于非官二代。

由于可能存在遗漏变量，该文包括了尽可能多的控制变量，比如年龄、性别、城镇户口、父母收入、父母学历、高考成绩、大学成绩、文理科、党员、学生会干部、兼职实习经历、拥有技术等级证书等。

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第(ii)种方法，即代理变量法。比如，在教育投资回归中，可用智商(IQ)来作为个人能力的代理变量。

理想的代理变量应满足以下两个条件：

(1)多余性(redundancy)：

即代理变量仅通过影响遗漏变量而作用于被解释变量。比如，“智商”仅通过对“能力”的作用来影响工资收入。假如有“能力” 的数据，引入“智商”量就是多余的。

(2)剩余独立性：

遗漏变量中不受代理变量影响的剩余部分与所有解释变量均不

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相关。

7

8

命题 如果上述两个条件满足，使用代理变量能获得一致估计。

证明：假设真实模型为

y = β0 + β1x 1 + + βK x K + γ q + ε

其中，q 为不可观测的遗漏变量。假定Cov(x k , ε ) = 0, ? k ，但 q 与某解释变量x m 相关(1 ≤ m ≤ K )，即Cov(x m , q ) ≠ 0，故 OLS 不一致。

假设找到代理变量 z ，满足

q = δ0 + δ1z + v , Cov(z ,v ) = 0

根据第一个条件(多余性)，代理变量 z 只通过 q 对 y 发生作用，

9

故在回归方程已经包含 q 的情况下，z 与 y 的扰动项 不相关，即 Cov(z ,ε ) = 0。

根据第二个条件，q 的扰动项v 与所有解释变量均不相关，即 Cov(x k ,v ) = 0, ? k 。将 q 的表达式代入原模型可得

y = (β0 + γδ0 ) + β1x 1 + + βK x K + γδ1z + (γ v + ε )

容易证明，新扰动项(γ v + ε ) 与所有解释变量均不相关，

Cov(x k ,γ v + ε ) = γ C o v (x k , v ) + C o v (x k ,

ε ) = 0 + 0 = 0 (? k )

condition 2

assumption

Cov(z ,γ v + ε ) = γ C ov (z , v ) + C ov (z ,

ε ) = 0 + 0 = 0 assumption

condition 1

故 OLS 一致。如果代理变量不满足这两个条件，则不一致。

10

任何实证研究中几乎总是存在遗漏变量。

论文应说明，如何在存在遗漏变量的情况下避免遗漏变量偏差。

9.2 无 关 变 量

假设真实模型为

y i =

x i '1β1 + εi

其中，Cov(x i 1,εi ) = 0 。而实际估计的模型为

y i = x i '1β1 + x i '2 β2 + (εi - x i '2 β2 )

=0

11

由于真实参数β2 = 0，故可将模型写为y i = x i '1β1 + x i '2 β2 + εi 。

由于x 2 与 y 无关，故x 2 也与 y 的扰动项 无关，即Cov(x i 2 , εi ) = 0。

故 OLS 一致，即plim β? = β ，plim β? = β = 0。

1

1

n →∞

2

2

n →∞

但引入无关变量后，估计量β? 的方差一般会增大。

9.3 建模策略：“由小到大”还是“由大到小”

“由小到大”(specific to general)的建模方式，首先从最简单的小模型开始，逐渐增加解释变量。

1

但小模型很可能存在遗漏变量，导致估计量不一致，t 检验、F 检验都将失效，很难确定该如何取舍变量。

“由大到小”(general to specific)的建模方式，从尽可能大的模型开始，收集所有可能的解释变量，逐步剔除不显著的解释变量。

虽冒着包含无关变量的危险，但危害性没有遗漏变量严重。但在实际操作上，常常很难找到足够多的解释变量。

实践中，常采用这两种策略的折衷方案。

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9.4 解释变量个数的选择

加入过多解释变量可提高模型解释力，但牺牲模型的简洁性(parsimony)。权衡标准：

(1)校正可决系数R2：选择解释变量的个数K 以最大化R2。

(2)“赤池信息准则”(Akaike Information Criterion，简记AIC)：选择解释变量的个数K，使得以下目标函数最小化：

min AIC ≡ ln(e'e / n) +2 K

K n

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右边第一项为对模型拟合度的奖励(减少残差平方和)，第二项为对解释变量过多的惩罚(解释变量个数K 的增函数)。

当K 上升时，第一项下降而第二项上升。

(3)“贝叶斯信息准则”(Bayesian Information Criterion，简记BIC)或“施瓦茨信息准则”(Schwarz Information Criterion，简记SIC 或SBIC)：

min BIC ≡ ln(e'e / n) + K ln n

K n

一般来说，ln n>2，故BIC 准则对于解释变量过多的惩罚比AIC 严厉。BIC 准则更强调模型的简洁性。

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(4)“汉南-昆信息准则”(Hannan-Quinn Information Criterion，简记HQIC)：

min HQIC ≡ ln(e'e / n) + K ln[ln(n)]K

n

在时间序列模型中，常用信息准则来确定滞后阶数。

比如，AR(p)模型：

y

t

=β0+β1 y t -1 + +βp y t -p+εt , t = 1, ,T

根据BIC 或HQIC 计算的p?是p 的一致估计，即当T→∞时，Pr(p?< p)→0，Pr(p?= p)→1，Pr(p?> p) → 0。

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根据AIC 计算的p?不一致，在大样本中可能高估p ，虽然Pr(p?< p)→0，但Pr(p?> p) →c > 0。

在实践中，常用AIC 与BIC。

虽然BIC 一致而AIC 不一致，但现实样本有限，而BIC 准则可能导致模型过小，故AIC 准则依然常用。

9.5 对函数形式的检验

如果回归方程中存在非线性项，则边际效应不再是常数。

16

17

【例】

y = β

+ β x + β x + β x + γ x 2

+ δ x x + ε

1 1

2 2

3 3

1

2 3

各变量的边际效应为：

E( y ) = β + 2γ x , E( y ) = β + δ x , E( y ) = β + δ x

?x 1 1 ?x 2

3 ?x 3 2 1 2 3

如怀疑边际效应非常数，应考虑中引入非线性项。

18

2 3 4

“Ramsey’s RESET 检验”(Regression Equation Specification Error Test)的基本思想是，如怀疑遗漏非线性项，则引入非线性项，并检验其系数是否显著。 假设线性回归模型为

y = x 'β + ε

回归拟合值y ? = x 'b 。y ? 是x 的线性组合，

y ?2

包含解释变量二次项 (含平方项与交叉项)的信息，y ?3包含解释变量三次项的信息，等等。

考虑回归方程： y =

x 'β

+ δ y ?2 + δ y ?3

+ δ y ?4

+ ε

对H 0 : δ2 = δ3 = δ4 = 0作 F 检验。如拒绝H 0 ，说明应有高次项；

19

2

如接受H 0 ，可使用线性模型。

RESET 检验的缺点是，拒绝H 0 时，不知道具体遗漏哪些高次项。另一检验为“连接检验”(link test)。“连接”指的是，将解释变 量与被解释变量连接在一起的函数形式是否正确。

进行以下回归：

y = δ0 + δ1 y ? + δ y

?2

+ error

检验“ H 0 : δ2 = 0”。如果模型设定正确，则y

?2

不应对 y 有解释 力。如果拒绝H 0 : δ2 = 0，则认为模型设定有误，可考虑加入非线 性项或改变回归的函数形式(比如，取对数)。

20

k K

在确定回归方程的函数形式时，最好从经济理论出发。

如缺乏理论指导，可从线性模型出发，再进行 RESET 或连接检验，看是否应加入非线性项。

9.6 多重共线性

如果数据矩阵X 不满列秩，即某一解释变量可由其他解释变量线性表出，则存在“严格多重共线性”。

近似的多重共线性表现为，将第 k 个解释变量x k 对其余的解释

变量{x 1 , , x k -1, x k +1 , , x }进行回归，所得可决系数(记为R 2

)较高。

概念数据模型设计讲解

、新建概念数据模型 1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。 2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）.

3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties ”属性项，弹出如图所示对话框。在“General ”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在 “Notes ”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签，可以点击 按钮，这里就不再进行详细解释。？牯?尾 二、创建新实体 1 ）在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上的Entity工具，再单击图形窗口的空白处，在单击的位置 就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标，释放Entitiy 工具。如图所示

2）双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗口，在此窗口“General ”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 、添加实体属性 1 ）在上述窗口的“ Attribute ”选项标签上可以添加属性，如下图所示

迴扌 ftitity Propertr 已s - Entity 2 (Entity ?) 注意： 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中 Data Item 的Unique code 和Allow reuse 选项有关。 P 列表示该属性是否为主标识符 ；D 列表示该属性是否在图形窗口中显示 ；M 列表示该属性是否为强制的, 即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的，那么， 这个属性在每条记录中都必须被赋值，不能为空。 2）在上图所示窗口中，点击插入属性按钮，弹岀属性对话框，如下图所示 General Attributes | Idenhfiers ] Notes 1 Rules 表示是否为主标识符 ami \ Code Data 7ype Donwiri M 建立标识符 b 尸单于…』 二、二如馨；二 __ 1 = …— 一追力 q“属性 描入属性 衣示该属性为融' 制不能为空值广 T 厂厂 厂厂*r r'匚厂 r 厂广亡看 rr 厂厂F 广厂厂厂厂厂「厂广厂厂 □K | 匚 anew A.PF.M | Help 袤示是否在图形窗口中 II H'+'lll-oRIIH- ?laii' + 'IIB'-'HII' 一上丄 J-：'- ■ ：

模型设定与数据问题

第 9 章模型设定与数据问题 如果模型设定(model specification)不当，如解释变量选择不当、测量误差、函数形式不妥等，会出现“设定误差”(specification error)。 数据本身也可能存在问题，如多重共线性、对回归结果影响很大的极端数据等。

2 9.1 遗 漏 变 量 假设真实的模型为 y i = x i '1β1 + x i '2 β2 + εi 其中，x 1, x 2 可以是向量，且与扰动项 不相关。而实际估计的模 型(estimated model)为 y i = x i '1β1 + u i 遗漏变量(omitted variables) x i '2 β2 ，被归入新扰动项u i = x i '2 β2 + εi 。

3 考虑以下两种情形： (1) Cov(x i 1, x i 2 ) = 0 。 OLS 一致。遗漏变量x i '2 β2 归入扰动项u i 中，可能增大扰动项的方差，影响估计精度。 (2) Cov(x i 1, x i 2 ) ≠ 0 OLS 不一致，其偏差为“遗漏变量偏差”(omitted variable bias)。

解决遗漏变量偏差的方法主要有： (i)加入尽可能多的控制变量(control variable)；(ii)使用“代理变量”(proxy variable)； (iii)工具变量法(第10 章)； (iv)使用面板数据(第15-17 章)； (v)随机实验与自然实验(第18 章)。 4

第(i)种方法：尽可能去收集数据。或从理论上说明，遗漏变量不会与解释变量相关，或相关性很弱。 例李宏彬等(2012)通过就业调查数据，研究“官二代”大学毕业生的起薪是否高于非官二代。 由于可能存在遗漏变量，该文包括了尽可能多的控制变量，比如年龄、性别、城镇户口、父母收入、父母学历、高考成绩、大学成绩、文理科、党员、学生会干部、兼职实习经历、拥有技术等级证书等。 5

试述数据模型的概念

试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 (原创)

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。 物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑，可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

概念数据模型设计讲解

一、新建概念数据模型 1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。 2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）．

3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties”属性项，弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签，可以点击 按钮，这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1）在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上的Entity工具，再单击图形窗口的空白处，在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标，释放Entitiy工具。如图所示

2）双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗口，在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 息。． 三、添加实体属性 1）在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性，如下图所示。

注意： 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。 P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的，即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的，那么，这个属性在每条记录中都必须被赋值，不能为空。 2）在上图所示窗口中，点击插入属性按钮，弹出属性对话框，如下图所示。

数据库工程师需求分析及功能建模方法、数据库概念设计及数据建模模拟题

[模拟] 数据库工程师需求分析及功能建模方法、数据库 概念设计及数据建模 选择题 第1题： 关于数据库应用系统的需求分析工作，下列说法正确的是______。 A.通过需求分析过程，需要确定出整个应用系统的目标、任务和系统的范围说明 B.在需求分析阶段，系统需求分析员要与用户充分沟通，并做出各类用户视图 C.数据需求分析的主要工作是要辨识出数据处理中的数据处理流程 D.数据操作响应时间、系统吞吐量、最大并发用户数都是性能需求分析的重要指标 参考答案：D 第2题： 一个系统分析员应该具备的素质包括______。 ①获取需求的能力②管理能力 ③技术素养④沟通能力 A.①②③ B.①③④ C.②③④ D.④②③④ 参考答案：D 第3题： 需求描述主要由______部分组成。 ①需求模型②软件需求说明书 ③项目文档④功能说明书 A.①② B.①②③ C.①②④ D.①②③④ 参考答案：A

第4题： 需求分析阶段的任务是确定______。 A.软件开发方法 B.软件开发工具 C.软件开发费用 D.软件系统功能 参考答案：D 第5题： 需求分析常用的建模方法包括______。 ①DFD ②IDEFO ③E-R模型 A.①② B.①②③ C.②③ D.①③ 参考答案：A 第6题： 以下关于软件需求说明书的内容说法错误的是______。 A.需求概述是对应用信息系统或软件项目的总体描述 B.功能需求详细描述系统的总体结构及功能，系统覆盖的功能范围 C.信息需求完整描述系统涉及的信息范围、数据的属性特征、数据之间的关系及约束 D.环境需求是对系统的性能要求，包括响应时间、存储容量、系统的适应性、数据的安全性/一致性/可靠性等要求 参考答案：D 第7题： 需求分析工作包括包括______。 ①问题识别②需求分析 ③编写需求规格说明书④需求确认与评审 A.①②④

数据模型设计要点

数据模型设计要点

目录 1.数据模型设计的输入4 2.数据模型设计必须的几个阶段4 2.1.概念数据模型设计（Conceptual Data Model） (5) 2.2.逻辑数据模型设计（Logical Data Model） (6) 2.2.1.设计范式要求 7 2.2.1.1.第一范式 7 2.2.1.2.第二范式 7 2.2.1. 3.第三范式 8 2.2.1.4.逆第三范式 9 2.2.2.其他要求 10 2.2.2.1.数据类型定义 10 2.2.2.2.实体名称定义 10 2.2.2. 3.主键定义 10 2.2.2.4.实体关系定义 10 2.2.2.5.数据量估算 11 2.2.2.6.索引定义 11 2.3.物理数据模型（Physical Data Model） (12) 2.3.1.物理库设计 12 2.3.1.1.数据库Server设计 12 2.3.1.2.表空间设计 12 2.3.1.3.用户及权限设计 13 2.3.2.物理表设计 13

2.3.2.1.数据类型设计 13 2.3.2.2.存储设计 13 2.3.2.3.主外键设计 13 2.3.2.4.索引设计 14 2.3.2.5.生成建表语句 14 3.数据模型设计相关工具软件14 4.数据模型设计的产出及规格要求14 4.1.概念数据模型设计阶段 (14) 4.2.逻辑数据模型设计阶段 (15) 4.3.物理数据模型设计阶段 (15)

1.数据模型设计的输入 传统的瀑布型的开发模型下，其特点是需求驱动。相应的，数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出，包括需求规格说明书（需求分析说明书）、数据字典。 分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确，所以适合用螺旋式开发模型，逐步迭代。但由于分析型应用是数据驱动，所以数据模型的设计要求更高，需要根据业务和数据的实际情况，进行快速全面分析，并有充分的管理思维，才能设计出比较理想的数据模型。其输入就不仅限于传统的瀑布开发模型下的需求规格说明书和数据字典，而是要从业务层面分析各个现有业务实体，以管理思维的角度，进行必要的抽象、归纳和挖掘，结合未来管理需要，明确潜在业务实体，以及各业务实体之间的关系，最终予以设计实现。 2.数据模型设计必须的几个阶段 无论是瀑布模型还是螺旋模型，数据模型的设计都必须经历概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计三个阶段。 其中，概念数据模型设计的主要工作是提取概念实体并分析其关系，这是最关键的工作，直接影响后续工作的质量；逻辑数据模型设计的主要工作是设计各逻辑实体的属性、主键、索引以及各实体之间的关系，此部分与物理数据库无关；物理数据模型设计的主要工作是结合具体的物理数据库平台进行存储设计。 这三个阶段并不是完全单向的，而是可以反向调整。假设后面的阶段发现有问题，可以转到上一阶段进行必要的修改后继续进行。但一定不能不管前一阶段的结果，放任自流地进行后面阶段的工作。 2.1.概念数据模型设计（Conceptual Data Model） 本阶段的任务是对业务领域的各概念实体进行归纳和总结的过程。该过程以分析概念实体以及它们之间的关系为目标，而不是以细化概念实体的各项属性为目标。 该阶段工作非常重要，是进行其他阶段工作的基础。

概念模型和数据模型 课堂练习和习题

概念模型和数据模型课堂练习和习题 一、单项选择题 1. 数据模型一般来说是由三个部分组成（即三要素），其中不包括C A.完整性规则 B.数据结构 C.恢复 D.数据操作 2. 按照数据模型分类，数据库系统可以分为三种类型： A. 大型、中型和小型 B. 西文、中文和兼容 C. 层次、网状和关系 D. 数据、图形和多媒体 3. 在关系数据库中,要求基本关系中所有的主属性上不能有空值,其遵守的约束规则是( ) . A.参照完整性规则 B. 用户定义完整性规则 C.实体完整性规则 D. 域完整性规则 4. 在( )中一个结点可以有多个双亲,节点之间可以有多种联系. A.网状模型 B. 关系模型 C.层次模型 D. 以上都有 5．用二维表结构表示实体以及实体间联系的数据模型称为（） A．网状模型 B. 层次模型C．关系模型 D. 面向对象模型6．层次模型的特点是( ) A.只有一个叶结点 B.只有两个叶结点 C.只有一个根结点 D.至少有一个根结点7．在一个用于表示两个实体间联系的关系中,用来表示实体间联系的是该关系中的( ) A.关键字 B.任何多个属性集 C.外部关键字 D.任何一个属性 8．E-R图是( ) A.表示实体及其联系的概念模型 B. 程序流程图 C.数据流图 D. 数据模型图 9．在下面给出的内容中，不属于DBA职责的是( ) A.定义概念模式 B.修改模式结构 C.编写应用程序 D.编写完整性规则 10．学校中有多个系和多名学生，每个学生只能属于一个系，一个系可以有多名学生，从学生到系的联系类型是( ) A.多对多 B.一对一 C.多对一 D.一对多 11．描述数据库中全体数据的逻辑结构和特征是（） A．内模式 B. 模式 C. 外模式 D. 存储模式 12．下列关于数据库三级模式结构的说法中，哪一个是不正确的？（） A．数据库三级模式结构由内模式、模式和外模式组成 B．DBMS在数据库三级模式之间提供外模式/模式映象和模式/内模式映像 C．外模式/模式映象实现数据的逻辑独立性 D．一个数据库可以有多个模式 13．数据库系统的体系结构是（） A.两级模式结构和一级映象 B.三级模式结构和一级映象 C.三级模式结构和两级映象 D.三级模式结构和三级映象 14．概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类最著名的模型是( ) . A.层次模型 B. 关系模型 C. 网状模型 D. 实体-联系模型 15．关系数据模型是目前最重要的一种数据模型,它的三个要素分别为( ).

伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(模型设定和数据问题的深入探讨)【圣才出品】

第9章 模型设定和数据问题的深入探讨 9.1 复习笔记 一、函数形式设误 1．函数形式设误的概念 遗漏一个关键变量能导致误差与某些解释变量之间的相关，从而通常导致所有的OLS 估计量都是偏误和不一致的。在遗漏的变量是模型中一个解释变量的函数的特殊情形下，模型就存在函数形式误设的问题。遗漏函数自变量的函数并不是出现函数误设的唯一方式。 2．侦查误设函数形式的工具 侦查工具为：联合排除性约束的F 检验。通常，在模型中添加任何一个显著变量的平方项并进行一个联合显著性检验都是讲得通的。如果所增加的平方项是显著的，那就可以把它们放到模型中（代价是对模型的解释更复杂些）。 3．对函数形式设误问题的一般检验：RESET （1）RESET 检验 设原模型为： 011k k y ββx βx u =++ ++ （a ） 该模型满足假定MLR.4。 令?y 表示上式所得到的OLS 拟合值。考虑扩大方程： 2301112??k k y ββx βx βy βy =++++++误差项 （b ） 利用这个方程来检验式模型（a ）是否漏掉了重要的非线性关系。其中，2?y 和3?y 都只

是x j 的非线性函数。虚拟假设：模型（b ）是正确设定的形式。 RESET 就是在扩大模型（b ）中检验H 0：δ1＝0，δ2＝0的F 统计量。显著的F 统计量表明存在某种函数形式的问题。在大样本情况下，F 统计量的分布在虚拟假设（和高斯-马尔可夫假定）下渐近服从F 2，n －k －3，也可以使用LM 型检验（χ2分布的df 为2）。 （2）RESET 检验的缺陷 ①当模型被拒绝后，不能为下一步提供现实的方向； ②只要被遗漏变量的期望值是模型中所包含自变量的线性函数，RESET 就无法侦查出变量遗漏问题。 4．非嵌套模型的检验 对非嵌套模型的检验试图对函数形式误设的其他类型（比如，试图决定某一自变量究竟应以水平值形式还是对数形式出现）做出检验，使之离开经典假设检验的辖域。有可能要相对模型 ()()01122log log y ββx βx u =+++ （c ） 来检验模型 01122y ββx βx u =+++ （d ） 或者把这两个模型反过来。然而，它们是非嵌套模型，所以不能仅使用标准的F 检验。 （1）米宗和理查德检验 构造一个综合模型，将每个模型都作为一个特殊情形而包含其中，然后检验导致每个模型的约束。在目前的例子中，综合模型为： ()()011223142log log y γγx γx γx γx u =+++++ （e ） 首先检验H 0：γ3＝0，γ4＝0，作为对式（d ）的检验。也可以检验H 0：γ1＝0，γ2＝0，作为对式（c ）的检验。

概念模型设计

1、概念模型设计（E-R图） E-R图也称实体-联系图，提供了标识实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R图的基本类型：实体（矩形）属性（椭圆）联系（菱形，无向线段）（一对一联系1:1，一对多联系1：N，多对多联系N:N） 例：再简单的教务管理系统中，有如下语义约束： 一个学生可选修多门课程，一门课程可被多个学生选修，因此学生和课程之间是多对多的联系；一个老师课讲授多门课程，一门课程可以由多个教师讲授，因此教师和课程之间也是多对多的联系；一个系可有多个教师，一个教师只能属于一个系，因此系和教师之间是一对多的联系，同样系和学生之间也是一对多的联系。 2、信息与数据 数据是人们用来反映客观世界而记录下来的可以鉴别的物理符号，或者说数据是用各种可以鉴别的物理符号记录下来的客观事实。数据的含义包括两个方面：客观性（数据对客观事实的描述，它反映了某一客观事实的属性，这种属性是通过属性名和属性值同时来表达的，缺一不可）可鉴别性（是数据对客观事实的记录，这种记录是通过一些特定的符号来表现的，常用的特定符号包括：声、光、电、数字、文字、字母、图形、图表和图像等）信息是经过加工后的数据，它对接收者有用，对决策或行为有现实或潜在价值。信息与数据可以看做原材料和成品的关系：相对/绝对，主观/客观，抽象/具体 3、Business processes:（workflows of material,information,knowledge）（sets of activities,steps）（may be tied to functional area or be cross-functional）Businesses:can be seen as collection of business processes Business processes may be assets or liabilities 4、信息与决策：信息是管理的基础，管理的决策理论学派认为：管理就是决策，而决策过程就是收集、处理和使用信息的过程。 决策分类： 决策类型决策方法 传统方法现代方法 MIS包括各种管理方法结构化决策习惯；标准作业过程；适 当的组织机构 非结构化决策判断力、直觉；经验规则；DSS;ESS;人机对话运行 线索 5、企业系统规划法： IBM公司70年代剔除的一种系统规划方法，适用于信息系统规划，该方法的四个关键步骤：定义管理目标，定义管理功能性，定义数据分类，定义信息结构6、supply chain management(SCM) systems (manage firm’s relationships with suppliers)(share information about:orders,production,inventory levels,delivery of

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。

问题的提出和模型设定

一、 问题的提出和模型设定 表1 个人储蓄和个人收入数据资料（单位：元） 假设个人储蓄与个人收入之见满足线性约束，则理论模型设定为 12i i i Y X u ββ=++

二、 参数估计 表2 个人储蓄对个人收入的回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/29/11 Time: 15:00 Sample: 1 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -648.1236 118.1625 -5.485018 0.0000 R-squared 0.912050 Mean dependent var 1250.323 Adjusted R-squared 0.909017 S.D. dependent var 820.9407 S.E. of regression 247.6234 Akaike info criterion 13.92404 Sum squared resid 1778203. Schwarz criterion 14.01655 Log likelihood -213.8226 F-statistic 300.7324 Durbin-Watson stat 0.911579 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果为 i i X Y 084665.01236.648+-= （-5.485018） （17.34164） 2R =0.912050, F=300.7324 三、 检验模型异方差 （一） 图形法

数据库模型的概念、作用和三要素

数据库模型的概念、作用和三要素 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实习类型间联系的模型成为“数据模型”。数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义的，包括三个方面： 1. 概念数据模型（Conceptual Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2. 逻辑数据模型（Logical Data Model）:这是用户从数据库看到的数据模型，是具体的DBMS 所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向用户，又要面向系统。 3. 物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关，而且还和操作系统以及硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是一组严格定义的概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1. 数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成部分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互联系的，例如关系模型中的主码、外码等联系。 2. 数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特征的描述。 3. 完整性约束条件 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。

试述数据模型的作用和组成部分3

数据库试题5 一、单项选择题：（每小题1分，共10分） 1．数据库的概念模型独立于（）。 A、具体的机器和DBMS B、E-R图 C、信息世界 D、现实世界 2．在数据库技术中，为提高数据库的逻辑独立性和物理独立性，数据库的结构被划分成用户级、（）和存储级三个层次。 A、概念级 B、外部级 C、管理员级 D、内部级 3．在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是（）。 A、外模式 B、内模式 C、存储模式 D、模式 4．关系数据库中的关键字是指（）。 A、能唯一决定关系的字段 B、不可改动的专用保留字 C、关键的很重要的字段 D、能 唯一标识元组的属性或属性集合 5．当关系模式R（A，B）已属于3NF，下列说法中正确的是（）。 A、它一定消除了插入和删除异常 B、仍存在一定的插入和删除异常 C、一定属于BCNF D、A和C 6.SQL语言中，条件“年龄BETWEEN20AND30”表示年龄在20至30之间，且() A.包括20岁和30岁 B.不包括20岁和30岁 C.包括20岁但不包括30岁 D.包括30岁但不包括20岁 7.为了使索引键的值在基本表中唯一，在建立索引的语句中应使用保留字() A.UNIQUE B.COUNT C.DISTINCT D.UNION 8.关系代数的基本操作不包括() A交 B.除 C.投影 D.连接 9.关系模式分解的无损联接和保持函数依赖两个特性之间的联系是() A.前者成立蕴涵后者成立 B.后者成立蕴涵前者成立 C.同时成立，或者同时不成立 D.没有必然的联系 10.把ER模型转换成关系模型的过程，属于数据库的() A.需求分析 B.概念设计 C.逻辑设计 D.物理设计 二．填空题：（每空1分，共10分） 1．数据模型是由数据结构、数据操作和三部分组成。 2．数据冗余可能导致的问题有和修改麻烦。 3．关系数据库中基于数学上两类运算是关系代数和。 4．SQL语言的数据定义功能包括定义数据库、定义基本表、定义视图和。5．当B属于函数依赖于A属性时，属性A与B的联系是。 6．如果X→Y且有Y X，那么X→Y称为_______。 7．判断一个并发调度是否正确，可以用_______来解决。 8．数据库恢复时，系统对已提交的事务要进行_______处理。 9．封锁的方法可能引起和。 三、名词解释：（每个4分，共20分） 1、概念模型 2、并发控制 3、奇异系 4、聚簇索引 5、行列子集视图。 四、简答题：（每个5分，共30分） 1、简述两个实体型之间的联系分为哪几类？

PowerDesigner概念数据模型实验

PowerDesigner概念数据模型实验 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求： 1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的 计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 1）数据结构表达为实体和属性; 2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作; 3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）; 二、实体、属性及标识符的定义 实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。 每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。 实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集，“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。 实体类型（Entity Type）是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合，例如“患者”实体类型为：患者｛门诊号，姓名，性别，年龄，身份证号.............｝。实体是实体类型的一个实例，在含义明确的情况下，实体、实体类型通常互换使用。

第9 章 模型设定与数据问题

教学用PPT ，《高级计量经济学及Stata 应用》，陈强编著，高等教育出版社，? 2010年 第9章 模型设定与数据问题 9.1遗漏变量 假设真实模型为， 1122ββε′′=++i i i i y x x (9.1) 其中，12,x x 可以是向量，且与扰动项ε不相关。而实际估

计的模型为， 11β′=+i i i y x u (9.2) 遗漏变量22β′i x 进入新扰动项22i i i u x βε′=+。考虑两种情形。 （1）遗漏变量2i x 与解释变量1i x 不相关，即12Cov(,)0i i x x =，则，OLS 依然一致。

（2）遗漏变量2i x 与解释变量1i x 相关，即12Cov(,)0≠i i x x ，则，OLS 不再是一致估计，其偏差被称为“遗漏变量偏差”。 解决遗漏变量偏差的主要方法有, （i ）加入尽可能多的控制变量 （ii ）使用“代理变量” （iii ）工具变量法（第10章） （iv ）使用面板数据（第11, 12章）

（v）随机实验与自然实验（第15章） 当控制变量不可得时，可以考虑第（ii）种方法“代理变量法”。比如，在教育投资回归中，可以使用智商（IQ）来作为个人能力的代理变量。理想的代理变量应满足， （1）多余性：即代理变量仅通过影响遗漏变量而作用于被解释变量。比如，“智商”仅通过对“能力”的作用来

影响工资收入。假如有“能力”的数据，再引入“智商”作为解释变量就是多余。 （2）遗漏变量中不受代理变量影响的剩余部分与所有解释变量均不相关。 命题如果上述两个条件满足，则使用代理变量能获得一致估计。

数据库概念设计及数据建模三

数据库概念设计及数据建模(三) (总分：99.00，做题时间：90分钟) 一、{{B}}选择题{{/B}}(总题数：39，分数：78.00) 1.数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅱ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅲ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅳ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅴ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅵ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 ?A.仅Ⅰ、Ⅳ和Ⅵ ?B.仅Ⅱ和Ⅴ ?C.仅Ⅲ、Ⅳ和Ⅵ ?D.仅Ⅲ和Ⅴ （分数：2.00） A. B. C. D. √ 解析：[解析] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2.数据库概念设计的目标是理解和表达数据需求，确定和描述数据库中需要存储和处理的数据。关于概念设计有下列说法或做法： Ⅰ．概念设计的重点是从需求文档所定义的业务背景中抽象出实体集及实体集之间的关系 Ⅱ．可采用分类方法将业务背景中具有相同属性特征的客观对象归为类，在此基础上概括命名，得到实体集 Ⅲ．按照业务规则标识和定义实体集之间的联系时，不仅要定义实体集之间的直接联系，也要定义实体集之间的间接联系 Ⅳ．在确定实体集的属性时，不仅要检查每个属性与实体集间的所属关系，也要检查每个实体集属性的完备性 Ⅴ．概念设计的结果通常用DFD或ERD描述，图形表达既能清楚地说明应用系统的数据需求，也便于用来与用户交流和沟通 以上说法或做法正确的是______。 ?A.仅Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ ?B.仅Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ ?C.仅Ⅰ、Ⅲ和Ⅴ ?D.仅Ⅰ、Ⅳ和Ⅴ ）2.00（分数： A. √

概念数据模型(CDM)

概念数据模型（CDM） 概念数据模型 概念数据模型CDM(Conceptual Database Model) 以下我们要完成对示例论坛系统的数据库设计工作，首先让我们建立目标系统的概念数据模型(CD M)。 在进行相关CDM演示之前，让我先简要介绍概念数据模型（CDM）的相关概念。我们进行数据库设计时，一般都是概念层次（Conceptual level）开始的。在概念层次上，你无须考虑数据库的实际物理执行细节。概念模型（CDM）描述了与任何软件或数据存储系统无关的数据库整体逻辑结构，通常包含了与物理数据库无关的数据对象，提供了一种对用于运行企业或业务行为的形象化的表达方式。 CDM功能： （1）通过创建实体关系图表（E-R）来描述数据的组织结构。 （2）能够校验数据设计的合理性。 （3）生成指定了相应物理实现数据库的物理数据模型（PDM） （4）能够生成用UML标准描述CDM中对象的面向对象模型（OOM） （5）为在不同的设计阶段创建另一个模型版本，可以生成概念数据模型（CDM） 关于Palette工具面板中含义简介：

创建项目工程 1.新建工程,选择“File->New Model”,弹出如图所示的对话框，选择Model types,在Model name中输入名称，单击“OK”按钮建立模型 2.按“File-Save”,弹出对话框，选择要保存的文件路径，如图

创建实体 1，在右侧的“图标窗口”中，单击工具箱上的“Entity”工具，在单击窗口的空白处，在单击的位置就数显了一个实体符号。单击“Pointer”工具或单击鼠标右键，可以释放Entity 工具，如图 2.双击刚创建的实体集符号，弹出“实体属性”对话框，选择“General”属性页，在“Name” 文本框中输入“Ticket”、“Comment”中输入“飞机票实体”，如图