三门峡渑池县光谱仪校准-第三方仪器计量机构

方法验证成功的前提条件
（1）仪器已经确认、校正并在有效期内；
（2）经过培训的人员；
（3）可靠稳定的对照品，标准样品；
（4）可靠稳定的实验试剂；
（5）确认受试溶液的稳定性，在规定时间内无降解。准确度是指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，用百分回收率表示。
测定回收率R（recovery）的具体方法可采用加样回收试验法来进行测定。加样回收试验已准确测定样品含量P的真实样品+已知量A的对照品（或标准品）测定，测定值为
数据要求：规定的范围内，至少用9次测定结果评价，如制备高、中、低三个不同浓度样品各测三次。（重复性、中间精密度和重现性精密度是指在规定条件下，同一个均匀样品，经多次取样测定所得结果之间的接近程度。用偏差（d）、标准偏差(SD)、相对标准偏差(RSD)（变异系数，CV）表示。
（1）重复性(repeatability)：在相同条件下，由同一个分析人员测定所得结果的精密度；在规定的范围内，至少用9次测定结果评价，如制备三个不同浓度样品各测三次或把被测物浓度当作，至少测6次进行评价；
（2）中间精密度：同一实验室，不同时间由不同分析人员用不同设备所得结果的精密度；
（3）重现性(reproducibility)：不同实验室，不同分析人员测定结果的精密度；
（4）数据要求：需报告SD，RSD和可信限。指有其他成分（杂质、降解物、辅料等）可能存在情况下采用的方法能准确测定出被测物的特性，能反映该方法在有共存物时对共试物准确而专属的测定能力，是指该法用于复杂样品分析时是否受到相互干扰程度的度量。
• 通常通过分析含有加了杂质、降解产物、有关化学物质或安慰剂成分的样品，将所获分析结果与未加前述成分之样品的测试结果进行比较，两组测试结果之差即专属性；
•鉴别反应---应能与可能共存的物质或结构相似化合物区别，不含被分析的样品，以及结构相似或组分中的有关化合物，均应呈负反应；
•含量测定和杂质测定---色谱法和其他方法，应附代表性图谱，亦说明专属性；图中应标明各组份的位置，色谱法中的分离度应符合要求；
•杂质可获得的情况下，对于含量测定，试样中可加入杂质或辅料，考察测试结果是否受干扰；对于杂质测定，也可向试样中加入一定量的杂质，考察杂质间是否得到分离。
检测限是指试样在确定的实验条件下，被测物能被检测出的低浓度或含量；它是限度检验效能指标，无需定量测定，只要指出或低于该规定浓度即可。
•非仪器分析目视法：用已知浓度的被测物，试验出能被可靠地检测出的低浓度或量；•信噪比法：用于能显示基线噪音的分析方法（仪器分析方法），是把已知低浓度试样测出的信号与空白样品测出的信号进行比较，算出能被可靠地检测出的低浓度或量；一般以信噪比3∶1或2∶1时的相应浓度或注入仪器的量确定检测限。
•也可采用标准差法：
空白值＝0时；
①测定背景10次以上，求出标准差σ；
②将σ乘以三倍；
③在工作曲线上求出3σ相对应的浓度X，即为方法的检出值。
空白值不等于0时
①测定背景10次以上，求出标准差σ；
②将σ乘以三倍；

③在工作曲线上求出3σ相对应的浓度X；
④将求得的对应浓度值加上空白值即得该方法的检出限。
6•指样品中被测物能被定量测定的低量，结果应具有一定准确度和精密度要求；
•常用信噪比法确定定量限，一般以信噪比（S/N）为10∶1时相应的浓度或注入仪器的量进行确定，也可用仪器所测空白背景响应标准差（SD）的10倍为估计值，再经试验确定方法的实际测定下限。在设计的范围内，测试结果与试样中被测物浓度直接呈正比关系的程度。线形通常用小二乘法处理数据求得回归曲线的斜率（Slope）来表示。数据要求：至少需要五个浓度考察线形，需提供相关系数、y截距（是检定的可能偏差）、回归斜率及方差等参数，应列出回归方程数和线性图。
注意：做线性时，应注意尽量做的点多一点、线性浓度范围宽一点，这样做的好处是：当你在准确度考察时，你做的回收率考察的浓度就大些，配制溶液时就容易操作些；否则，在你做线性考察时，你做的线性浓度范围不宽，那么你在考察回收率时，你采用加入法考察时的浓度变化范围就不宽，操作浓度很难控制，造成实际操作困难。为进一步加强集贸市场计量监管，规范集贸市场计量秩序，切实保护消费者合法权益，连日来，秦安县市场监管局在全县范围内扎实开展了“我为群众办实事，计量惠民下基层”集贸市场计量专项监督检查和计量器具免费检定活动。此次检查主要围绕农贸市场、果品交易市场、各镇集贸市场等与群众生活密切相关的民生领域在用的强检计量器具展开，对各乡镇超市、商业门店、零散摊点在用的衡器开展监督检查和免费检定。检查中，执法检定人员一方面严格按照检定规程，逐摊位、逐台件进行登记、检定，对合格计量器具加贴合格证，对不合格计量器具责令停止使用并依法查处；另一方面督促指导相关单位进一步落实主体责任，完善计量管理制度，建立计量器具台帐，引导自律诚信规范经营。同时，执法人员还就计量法律法规知识、电子秤的日常维护和保养方法进行了现场宣传讲解，有效维护了农贸市场的计量秩序，营造了规范经营、公平公正的市场购物环境。 截至目前，全局共出动工作人员168人次，对全县14家集贸市场在用的926台件衡器进行了监督检查和免费检定。并督促市场主办方设立公平秤3台，签订诚信计量承诺书3份。

不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。



1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？

答：可以考虑以下几种情形。

，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。

第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。

第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。

第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。



2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？

答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程

y = 1 + 2x + u

其中， u为随机扰动项。显然，变量x对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使y增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如

y = α + βx + γz + δxz+ u

其中， x 与 z为解释变量，而 xz为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x对 y的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ为正数，则 x对 y的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ为负数，则 x对 y的边际效应随着z的增加而减少。



3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？

答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。



4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？

答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。



5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？

答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。

对于时间效应也好同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x与 y的相关性只是因为二者都随时间而增长）。



6、如何决定应使用二阶段小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？

答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。



7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？

答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：

（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。

（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。



8、对于非平稳序列，能否进行格兰杰因果检验？

答：如果非平稳序列之间存在协整关系，则可进行格兰杰因果检验（Grangercausality test）。这是因为，根据“格兰杰表示法定理”（Granger Representation Theorem），任何协整系统都可写为向量自回归（VAR）模型，即格兰杰因果检验的形式。

反之，如果非平稳序列之间不存在协整关系，则须先将原序列变为平稳过程（比如一阶差分），然后再进行格兰杰因果检验；否则会出现“伪回归”（spuriousregression）问题。

计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：

1、理论检验。

2、预测应用。

研究对象：



计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。

新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。

涉及到的相关学科：


若是所建立的回归模型在经济意义上没有因果关系，那么这个就是伪回归，例如路边小树年增长率和国民经济年增长率之间存在很大的相关系数，但是建立的模型却是伪回归。如果你直接用数据回归，那肯定存在正相关，而其实这个是没有意义的回归。

为避免伪回归，消除异方差，在不改变时间序列的性质及相关性的前提下，为获得平稳数据，通常会对时间序列取自然对数。对数据进行平稳性检验是研究中不可或缺的步骤，因为时间序列分析法只适用于平稳的数据。那么什么情况下会对数据取对数呢？

，关于对数的问题，若是自己选取的变量数据，里面有部分小于0，或者负数，需要重新考量下，看是否数据或者其他问题，此时肯定是没法取对数；

第二，针对CD 等生产函数等类型的数据分析，由于建模需要，一般需要取对数，此类情况一般会在柯布道格拉斯函数基础上，引入新的变量，包括但不局限于资本和劳动等变量；

第三，平时在一些数据处理中，经常会把原始数据取对数后进一步处理。之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数，取对数后不会改变数据的相对关系



第四，取对数作用主要有：缩小数据的数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。某些情况下，在数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同。也就是说，对数值小的部分差异的敏感程度比数值大的部分的差异敏感程度更高。这取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度，数据更加平稳，也消弱了模型的共线性、异方差性等。例如在会计或者金融等变量的实证研究中，引入变量资产规模等变量，一般会取对数，因为不同行业或者国有、民营等公司的资产规模差距很大，取对数，会缩小差距，使得实证研究更具有针对性。

另外，山大大学陈强老师在计量经济学及stata应用公众号中汇总出如下五种情况：



，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。


，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。

第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。

第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。

第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。

在经济学中，常取自然对数再做回归，这时回归方程为 lnY=a lnX+b ，两边同对X求导，1/Y*(DY/DX)=a*1/X,b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 这正好是弹性的定义


告诉你如何取对数quick\ generate series\ 输入新变量，比如 r=log( )，r就是取完对数后的序列。

很多同学在做实证文章的时候常常问，我的R平方只有0.08到0.09，也就是说我的模型只能解释数据的8%到9%。在实证文章里，特别对于横截面数据来说，有时R平方只有0.05。R平方是什么意思？就是说，我们的模型能解释数据的variance的多少，可能对于绝大部分的variance的解释，经济学家是不知道的
另外，R平方表示模型拟合优度，也就是模型解释力度，此值介于0-1之间，数值越大，说明模型解释力度越大，该值越大越好，在实际研究中，辞职表的意义相对较小，即使该值小于0.4或者更小，也关系不是很大。

R平方与所选取变量多少以及回归有很大关系，经常在会计领域多变量进行回归，此值会很小，所以不必太在乎这个统计量。另外调整R2可以为负数，当调整R2可以为负数时，说明此时R2会很小，几乎为0，此时模型几乎没有意义。就Panel Data的处理而言，建议行平稳性校验。一般完整的实证经济学论文，针对面板数据，会前期进行数据处理，包括描述性分析和平稳性检验的，这个根据期刊的要求或版面要求而定，另外，根据相关要求，一般情况下，由于面板数据主要核心在于回归，包括固定或者随机效应的回归结果，所以有些文章，并没有进行平稳性检验，而为了将面板数据做的高大上，分析更具有针对性，可以进行分类分行业分阶段进行回归，更能说明问题。



而在公司财务领域，研究都是资产负债率等，它们不可能包含单位根，所以我们基本上都不做这个检验。然而，在宏观经济领域，单位根过程很普遍，如果前期学者也证实了单位根过程的存在，一般也都做。所以具体情况，根据相关要求来定。

计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学、非参量计量经济学、半参量计量经济学等。常运用的软件：EViews、Gretl、MATLAB 、Stata、R、SAS、SPSS等……