大师告诉你，学习数学有什么用。
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大数据文摘&11月17日
分类 :互联网
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数学家在战争中创造的传奇故事
&大数据文摘
先介绍下上面这幅图片，选自电影《模仿游戏》，讲在二战期间，天才图灵如何破解德军密码的故事。德军的密码机非常强大，每一组电文的可能性有159X10的18次方之多，而且每24小时要更换一次秘钥，面对这台机器，图灵说“这是极其精密的机器，问题就是我们只尝试用人工的方式打败它，这样不行，只有机器才能打败另一台机器”。数学家，在战争中发挥着重要作用，此文又是一例。
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作者：乔丹·艾伦伯格（Jordan Ellenberg），美国威斯康星大学数学系教授。选自《魔鬼数学》
数学知识什么时候能派上用场呢？
在地球上某个地方的一间教室里，一位数学老师布置了30
道定积分练习题作为学生的周末作业。要做完这些题，肯定需要花费大量时间，因此，一名学生大声地表达了自己的疑惑。他问了老师最不愿意回答的问题：“这些知识我什么时候能用上呢？”
这位老师很可能会这样回答：“我知道这些题目非常枯燥，可是你别忘了，你还不知道自己将来会选择什么样的职业。现在，你看不到这些知识与你有什么关系，但是你将来从事的职业有可能非常需要这些知识，所以你应该快速准确地完成这些定积分练习题。”
师生两人都知道这其实是一个谎言，而且学生通常不会对这样的回答感到满意，毕竟，即使有的成年人可能会用到积分、、余弦公式或者多项式除法等知识，人数也屈指可数。
这个回答就连老师也不会满意。我对于这一点很有发言权，因为在我多年担任数学老师的时光里，我就为成百上千的大学生布置过很多定积分练习题。
值得庆幸的是，对于这个问题，我们能找到一个更好的答案：
尽管一些数学课程会要求你完成一道又一道计算题，让你觉得这些机械的计算过程不榨干你的所有耐心与精力就不会罢休，但事实并非如此。学习数学必须计算这些定积分题，就像足球运动员需要接受举重与韧性训练。如果你希望踢好足球（我是指抱着一种认真的态度，达到竞技水平），就必须接受大量枯燥、重复、看似毫无意义的训练。职业足球运动员在比赛时会用到这些训练内容吗？不会的，我们从未在赛场上看到有足球运动员举杠铃或者在交通锥之间穿梭前行。但是，我们肯定会看到他们应用力量、速度、观察力与柔韧性，而要提高这些能力，他们必须常年接受枯燥乏味的训练。可以说，这些训练内容是足球运动的一个组成部分。
“数学与足球非常相似。你的就业目标可能与数学没有相关性，这很正常，大多数人的情况都是这样。但是，你仍然可以运用数学知识，甚至你手头正在做的事情有可能就用到了数学知识，只不过你自己不知道。数学与逻辑推理紧密地交织在一起，可以增强我们处理事务的能力。掌握了数学知识，就像戴了一副X射线眼镜一样，我们可以透过现实世界错综复杂的表面现象，看清其本质。多少个世纪以来，由于人们辛勤钻研、反复辩论，数学的各种公式与定理已经得到了千锤百炼，可以帮助我们在处理事务时避免犯错。利用数学这个工具，我们可以更深入、更准确地理解我们这个世界，而且可以取得更有意义的成果。我们需要做的就是找到一位良师或者一本好书，引导我们学习数学中的一些规则和基本方法。现在，我愿意担任这样的指导老师，告诉你如何实现这个目的。”
不过，那名学生仍然可能心存疑惑。“老师，你的话听起来很有道理。”她会说，“但是，太抽象了。你刚才说掌握了数学知识之后，本来有可能做错的事，现在不会出错了。但是，哪些事情会是这样的呢？能不能举一个真实的例子？”
这时候，我会给她讲亚伯拉罕·瓦尔德（Abraham Wald）与失踪的弹孔这个故事。
亚伯拉罕·瓦尔德与失踪的弹孔
同很多的“二战”故事一样，这个故事讲述的也是纳粹将—名犹太人赶出欧洲，最后又为这一行为追悔莫及。1902年，亚伯拉罕·瓦尔德出生于当时的克劳森堡，隶属奥匈帝国。瓦尔德十几岁时，正赶上第一次世界大战爆发，随后，他的家乡更名为克鲁日，隶属罗马尼亚，瓦尔德的祖父是一位拉比，父亲是一位面包师，信奉犹太教，瓦尔德是一位天生的数学家，凭借出众的数学天赋，他被维也纳大学录取。上大学期间，他对集合论与度量空间产生了深厚的兴趣。即使在理论数学中，集合论与度量空司内算得上是极为抽象晦涩难懂的两门课。
但是，在瓦尔德于20世纪30年代中叶完成学业时，奥地利的经济正处于一个非常困难的时期，因此外国人根本没有机会在维也纳的大学中任教，不过，奥斯卡摩根斯特恩（Okar
Morgenstern）给了瓦尔德一份工作，帮他摆脱了困境。摩根斯特恩后来移民美国，并与人合作创立了博弈论。1933年时，摩根斯特恩还是奥地利经济研究院的院长。他聘请瓦尔德做与数学相关的一些零活儿，所付的薪水比较微薄。然而，这份工作却为瓦尔德带来了转机，几个月之后，他得到了在哥伦比亚大学担任统计学教授的机会。于是，他再―次收拾行装，搬到了纽约。
从此以后，他被卷入了战争。
在第二次世界大战的大部分时间里，瓦尔德都在哥伦比亚大学的统计研究小组（SRG）中工作。统计研究小组是一个秘密计划的产物，它的任务是组织美国的统计学家为“二战”服务。这个秘密计划与曼哈顿计划（Manhattan
Project）有点儿相似，不过所研发的武器不是炸药而是各种方程式。事实上，统计研究小组的工作地点就在曼哈顿晨边高地西118街401号，距离哥伦比亚大学仅―个街区。如今，这栋建筑是哥伦比亚大学的教工公寓，另外还有一些医生在大楼中办公，但是在1943年，它是“二张”时期高速运行的数学中枢神经。在哥伦比亚大学应用数学小组的办公室里，很多年轻的女士正低着头，利用“马前特”桌面计算器计算最有利于战斗机瞄准具锁定敌机的飞行曲线公式。在另一间办公室里，来自普林斯顿大学的几名研究人员正在研究战略轰炸规程，与其―墙之隔的就是哥伦比亚大学统计研究小组的办公室。
但是，在所有小组中，统计研究小组的权限最大，影响力也最大。他们一方面像一个学术部门一样，从事高强度的开放式智力活动，另一方面他们都清楚自己从事的工作具有极高的风险性。统计研究小组组长艾伦沃利斯（W.
Allen Wallis）回忆说“我们提出建议后，其他部门通常就会采取某些行动。战斗机飞行员会根据杰克·沃尔福威茨（Jack
Wolfowitz）的建议为机枪混装弹药，然后投入战斗。他们有可能胜利返回，也有可能再也回不来。海军按照亚伯·基尔希克（Abe
Girshick）的抽样检验计划，为飞机携带的火箭填装燃料。这些火箭爆炸后有可能会摧毁我们的飞机，把我们的飞行员杀死，也有可能命中敌机，干掉敌人。”
数学人才的调用取决于任务的重要程度。用沃利斯的话说，“在组建统计研究小组时，不仅考虑了人数，还考虑了成员的水平，所选调的统计人员都是最杰出的。”在这些成员中，有弗雷德里克·莫斯特勒（Frederick
Mosteller），他后来为哈佛大学组建了统计系；还有伦纳德·萨维奇（Leonard Jimmie
Savage）a，他是决策理论的先驱和贝叶斯定理的杰出倡导者。麻省理工学院的数学家、控制论的创始人诺伯特·维纳（Norbert
Wiener ）也经常参加小组活动。在这个小组中，米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman
）这位后来的诺贝尔经济学奖得主只能算第四聪明的人。
小组中天赋最高的当属亚伯拉罕·瓦尔德。瓦尔德是艾伦·沃利斯在哥伦比亚大学就读时的老师，在小组中是数学权威。但是在当时，瓦尔德还是一名“敌国侨民”，因此他被禁止阅读他自己完成的机密报告。统计研究小组流传着一个笑话：瓦尔德在用便笺簿写报告时，每写一页，秘书就会把那页纸从他手上拿走。从某些方面看，瓦尔德并不适合待在这个小组里，他的研究兴趣一直偏重于抽象理论，与实际应用相去甚远。但是，他干劲儿十足，渴望在坐标轴上表现自己的聪明才智。在你有了一个模糊不清的概念，想要把它变成明确无误的数学语言时，你肯定希望可以得到瓦尔德的帮助。
于是，问题来了。我们不希望自己的飞机被敌人的战斗机击落，因此我们要为飞机披上装甲。但是，装甲会增加飞机的重量，这样，飞机的机动性就会减弱，还会消耗更多的燃油。防御过度并不可取，但是防御不足又会带来问题。在这两个极端之间，有一个最优方案。军方把一群数学家聚拢在纽约市的一个公寓中，就是想找出这个最优方案。
军方为统计研究小组提供了一些可能用得上的数据。美军飞机在欧洲上空与敌机交火后返回基地时，飞机上会留有弹孔。但是，这些弹孔分布得并不均匀，机身上的弹孔比引擎上的多。
关于萨维奇，这里有必要告诉大家他的一些逸事。萨维奇的视力极差，只能用一只眼睛的余光看东西。他曾经耗费了6
个月的时间来证明北极探险中的一个问题，其间仅以肉糜饼为食。
军官们认为，如果把装甲集中装在飞机最需要防护、受攻击概率最高的部位，那么即使减少装甲总量，对飞机的防护作用也不会减弱。因此，他们认为这样的做法可以提高防御效率。但是，这些部位到底需要增加多少装甲呢？他们找到瓦尔德，希望得到这个问题的答案。但是，瓦尔德给出的回答并不是他们预期的答案。
瓦尔德说，需要加装装甲的地方不应该是留有弹孔的部位，而应该是没有弹孔的地方，也就是飞机的引擎。瓦尔德的独到见解可以概括为一个问题：飞机各部位受到损坏的概率应该是均等的，但是引擎罩上的弹孔却比其余部位少，那些失踪的弹孔在哪儿呢？瓦尔德深信，这些弹孔应该都在那些未能返航的飞机上。胜利返航的飞机引擎上的弹孔比较少，其原因是引擎被击中的飞机未能返航。大量飞机在机身被打得千疮百孔的情况下仍能返回基地，这个事实充分说明机身可以经受住打击（因此无须加装装甲）。如果去医院的病房看看，就会发现腿部受创的病人比胸部中弹的病人多，其原因不在于胸部中弹的人少，而是胸部中弹后难以存活。
数学上经常假设某些变量的值为0，这个方法可以清楚地解释我们讨论的这个问题。在这个问题中，相关的变量就是飞机在引擎被击中后不会坠落的概率。假设这个概率为零，表明只要引擎被击中一次，飞机就会坠落。那么，我们会得到什么样的数据呢？我们会发现，在胜利返航的飞机中，机翼、机身与机头都留有弹孔，但是引擎上却一个弹孔也找不到。对于这个现象，军方有可能得出两种分析结果：要么德军的子弹打中了飞机的各个部位，却没有打到引擎；要么引擎就是飞机的死穴。这两种分析都可以解释这些数据，而第二种更有道理。因此，需要加装装甲的是没有弹孔的那些部位。
美军将瓦尔德的建议迅速付诸实施，我无法准确地说出这条建议到底挽救了多少架美军战机，但是数据统计小组在军方的继任者们精于数据统计，一定很清楚这方面的情况。美国国防部一直认为，打赢战争不能仅靠更勇敢、更自由和受到上帝更多的青睐。如果被击落的飞机比对方少5%
，消耗的油料低5% ，步兵的给养多5% ，而所付出的成本仅为对方的95%
，往往就会成为胜利方。这个理念不是战争题材的电影要表现的主题，而是战争的真实写照，其中的每一个环节都要用到数学知识。
瓦尔德拥有的空战知识、对空战的理解都远不及美军军官，但他却能看到军官们无法看到的问题，这是为什么呢？根本原因是瓦尔德在数学研究过程中养成的思维习惯。从事数学研究的人经常会询问：“你的假设是什么？这些假设合理吗？”这样的问题令人厌烦，但有时却富有成效。在这个例子中，军官们在不经意间做出了一个假设：返航飞机是所有飞机的随机样本。如果这个假设真的成立，我们仅依据幸存飞机上的弹孔分布情况就可以得出结论。但是，一旦认识到自己做出了这样的假设，我们立刻就会知道这个假设根本不成立，因为我们没有理由认为，无论飞机的哪个部位被击中，幸存的可能性是一样的。用数学语言来说，飞机幸存的概率与弹孔的位置具有相关性。
瓦尔德的另一个长处在于他对抽象问题研究的钟爱。曾经在哥伦比亚大学师从瓦尔德的沃尔福威茨说，瓦尔德最喜欢钻研的“都是那些极为抽象的问题”，“对于数学他总是津津乐道，但却对数学的推广及特殊应用不感兴趣”。的确，瓦尔德的性格决定了他不大可能关注应用方面的问题。在他的眼中，飞机与枪炮的具体细节都是花里胡哨的表象，不值得过分关注。他所关心的是，透过这些表象看清搭建这些实体的一个个数学原理与概念。这种方法有时会导致我们对问题的重要特征视而不见，却有助于我们透过纷繁复杂的表象，看到所有问题共有的基本框架。因此，即使在你几乎一无所知的领域，它也会给你带来极有价值的体验。
幸存者偏差现象
对于数学家而言，导致弹孔问题的是一种叫作“幸存者偏差”（survivorship bias
）的现象。这种现象几乎在所有的环境条件下都存在，一旦我们像瓦尔德那样熟悉它，在我们的眼中它就无所遁形。以共同基金为例。在判断基金的收益率时，我们都会小心谨慎，唯恐有一丝一毫的错误。年均增长率发生1%
的变化，甚至就可以决定该基金到底是有价值的金融资产还是疲软产品。晨星公司大盘混合型基金的投资对象是可以大致决定标准普尔500
指数走势的大公司，似乎都是有价值的金融资产。这类基金 年增长了178.4% ，年均增长率为10.8%
，这是一个令人满意的增长速度。如果手头有钱，投资这类基金的前景似乎不错，不是吗？事实并非如此。博学资本管理公司于2006
年完成的一项研究，对上述数字进行了更加冷静、客观的分析。我们回过头来，看看晨星公司是如何得到这些数字的。2004
年，他们把所有的基金都归为大盘混合型，然后分析过去10 年间这些基金的增长情况。
但是，当时还不存在的基金并没有被统计进去。共同基金不会一直存在，有的会蓬勃发展，有的则走向消亡。总体来说，消亡的都是不赚钱的基金。因此，根据10
年后仍然存在的共同基金判断10
年间共同基金的价值，这样的做法就如同通过计算成功返航飞机上的弹孔数来判断飞行员躲避攻击操作的有效性，都是不合理的。如果我们在每架飞机上找到的弹孔数都不超过一个，这意味着什么呢？这并不表明美军飞行员都是躲避敌军攻击的高手，而说明飞机中弹两次就会着火坠落。博学资本的研究表明，如果在计算收益率时把那些已经消亡的基金包含在内，总收益率就会降到134.5%
，年均收益率就是非常一般的8.9% 。《金融评论》（Review of Finance ）于2011 年针对近5 000
只基金进行的一项综合性研究表明，与将已经消亡的基金包括在内的所有基金相比，仍然存在的2 641 只基金的收益率要高出20%
。幸存者效应的影响力可能令投资者大为吃惊，但是亚伯拉罕·瓦尔德对此已经习以为常了。
素材来自《魔鬼数学：大数据时代，数学思维的力量》
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<em id="authorposton09-9-20 13:36
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如题，求高手帮助，不能用方程的方法解题。
1、在黑板上写下2，3，4……，1994，甲先擦去其中一个数，然后乙再擦去一个数，如此轮流。若最后剩下两个数互质，则甲胜，反之则乙胜。你觉得是甲胜还是乙胜？说明理由。
2、一个四位偶自然数的千位数字是1，当它被四个不同质数去除时，余数也是1，试求出满足这些条件的所有自然数，其中最大一个是多少？
3、有1997个奇数，它们的和等于它们的积，其中只有3个数不是1，而是3个不同的质数，那么这3个质数是——？
4、有一个自然数，它有四个不同的质因数，且有32个约数，其中一个质因数是两位数，当这个质因数尽可能大时，这个自然数最小是——。
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<em id="authorposton09-9-20 22:04
求各位解解吧明天要交啊:'(
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<em id="authorposton09-9-20 22:53
你是那个学校的？1。分组：2，（3，4），（5，6）&&。。。（）。甲先取2，甲胜。
2。 1156& &1346& &&&1789& &&&1986。& &1986。
3。&&5& & 7& && &59
不好意思，电脑水平太差，打了太久。
非常感谢高手的回复
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<em id="authorposton09-9-20 22:58
2。打错。应该是1156& &1346& & 1786& && &1986
高手！！！非常感谢热心回复。
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<em id="authorposton09-9-21 06:43
哇噻，你好厉害，请问你是哪路高手？我做了三天呢。我是华附的。
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<em id="authorposton09-9-21 07:43
实际上我想你应是华附的。别的学校还没这么快到这个难度。我的几个华附学生没问我，她们可能做得出。不过这些题很可能好，我还是详细讲讲好。电脑上有的多少次方我打不出，所以详细答案我打不出，不好意思。
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<em id="authorposton09-9-21 08:09
解不出的题解决了可能就是一种提高。布置的这些作业好象不评讲，那么可能会的依然会，不会的依然不会。再优秀的华附学生，也不可能100%完成老师布置的数学作业。除了独立思考外，同学们是不是应该在适当时候，利用合适的平台互助（要不让我家少年建一个专用的BBS），发挥集体智慧，共同提高。大家都解不出再寻求老师的指导。这样就可以共同进步了。
强烈赞同睿智的金牛爸爸意见。
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<em id="authorposton09-9-21 09:35
好主意！我还真不知道孩子的数学作业有没有保质保量地完成。好像作业不多呢！上周又有数学测验吧！
天河金牛之爸
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<em id="authorposton09-9-21 09:40
去奥数区看看吧
这几道题都有详解。
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<em id="authorposton09-9-21 09:43
授之鱼不如授之渔
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<em id="authorposton09-9-21 10:06
2、一个四位偶自然数的千位数字是1，当它被四个不同质数去除时，余数也是1，试求出满足这些条件的所有自然数，其中最大一个是多少？
4位偶数被4个质数除的余数是1,说明这4个质数都是奇数,又因为这个四位偶数千位是1,所以必须在之间.那么这4个奇质数的乘积就在999-1997之间,在这之间可以写做4个质数乘积的奇数只有
3x5x7x11=1155
3x5x7x13=1365
3x5x7x17=1785
3x5x7x19=1995
满足条件的4位数只有86,1996
4、有一个自然数，它有四个不同的质因数，且有32个约数，其中一个质因数是两位数，当这个质因数尽可能大时，这个自然数最小是——。
有一个两位质因数,且要最大,那么这个质因数是97,又要这个自然数最小,所以其他质因数需要是2,3,5
这个自然数有32个约数,32=2x2x2x4=(1+1)(1+1)(1+1)(3+1)
所以这个数是2[sup]3[/sup]x3[sup]1[/sup]x5[sup]1[/sup]x97[sup]1[/sup]=11640
非常感谢详细解答和帮助。
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<em id="authorposton09-9-21 10:25
你是那个学校的？1。分组：2，（3，4），（5，6）&&。。。（）。甲先取2，甲胜。
2。 1156& &1346& &&&1789& &&&1986。& &1986。
3。&&5& & 7& && &59
不好意思，电脑水平太差，打了太 ...
<font color="#378848 发表于
你不是说自己是市奥校的老师么?回答4道题错2道?
用户等级：小学四年级
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<em id="authorposton09-9-21 10:30
非常感谢“”老师和陈栋老师的热心帮助。孩子昨天用我的号上了奥数网来寻求帮助。强烈赞同金牛爸爸的意见，为这些孩子专门开设一个平台，互相讨论学习、可以相互促进提高，小金牛建了BBS的话，望告知我家公主，非常感谢。可能是新同学，她没有要到同学的电话号码，出现疑问就没人讨论，家长不可能都帮她解决，最好是同学之间多交流讨论。
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<em id="authorposton09-9-21 11:40
不好意思，昨晚刚上完课很累，计算出错，平时教学生一般教方法。第四条是最大的，最小的忘记打了。
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<em id="authorposton09-9-21 12:40
没关系的，您能热心复帖已经很感谢了。
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色情、暴力
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请教一道大学高等数学的题目，求两个步骤的详细解释，如图。
求上面打问号的这两个步骤的详细解释，谢谢！
我有更好的答案
上x^3&下x^2,
上x^3&(sint/t)dtf&#39;(x) = (x^3)&#39;(sinx^3/x^3) - (x^2)&#39;(sinx^2&#47， t = x^3.f(x) = ∫&下x^2;x;(x) = g&#39; f(t)dt，则 F&#39;x^2) = 给定式子所用公式是 ，
u = x^2 时;x)] (1/x)dt =
∫& [sint/(t&#47:
∫&下h(x),
上g(x)&gt令 t = ux,
du = (1/x)dtu = x 时， t = x^2
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求解释图中的0.2470dm^3和0.09858dm^3是什么数据
我有更好的答案
是体积V啊，题干不是说压缩吗，所以体积会有变化。
那我咋知道压缩到0.2470dm^3或是0.09858dm^3啊
题干说是由0.2470压缩到0.09858
1.00mol（单原子分子）理想气体，由 10.1kPa、300K 按下列两种不同的途径压缩到 25.3kPa、 300K，试计算并比较两途径的 Q、W、 U 及 H。
（1）等压冷却，然后经过等容加热；
（2）等容加热，然后经过等压冷这个是题干，可是没有这俩个数据
根据理想气体方程，PV=NRT，R=8.314 单位（pa*m3*mol-1*K-1）
太感谢了，我懂了
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权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
开心签到天数: 77 天连续签到: 1 天[LV.6]常住居民II
本帖最后由 zifeng2008 于
11:15 编辑
下面程序的命令，请问高手哪里出错了？
2& && && && && &1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
cost-dta.txt& && && &DATA FILE NAME
cost-out.txt& && && &OUTPUT FILE NAME
2& && && && && &1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y& && && && && &LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
39& && && && &&&NUMBER OF CROSS-SECTIONS
12& && && && && &NUMBER OF TIME PERIODS
350& && && && &&&NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
5& && && && && &NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
y& && && && && &MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
10& && && && && &ETA (Y/N) [OR NUMBER OF TE EFFECTS REGRESSORS (Zs)]
n& && && && && &STARTING VALUES (Y/N)
& && && && && & IF YES THEN& &&&BETA0& && && && &&&
& && && && && && && && && && &&&BETA1 TO
& && && && && && && && && && &&&BETAK& && && && &
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& && && && && && && && && && &&&NOTE: IF YOU ARE SUPPLYING STARTING VALUES
& && && && && && && && && && &&&AND YOU HAVE RESTRICTED MU [OR DELTA0] TO BE
& && && && && && && && && && &&&ZERO THEN YOU SHOULD NOT SUPPLY A STARTING
& && && && && && && && && && &&&VALUE FOR THIS PARAMETER.
下面是得出的结果
iteration =& &&&0&&func evals =& &&&20&&llf =&&0.
& &&&0.-0. 0. 0. 0.
& & -0. 0. 0. 0. 0.
& &&&0. 0. 0. 0. 0.
& &&&0. 0. 0. 0.
gradient step
pt better than entering pt cannot be found
iteration =& &&&1&&func evals =& &&&28&&llf =&&0.
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&&delta 9& && &&&0.&&0.&&0.
&&delta10& && &&&0.&&0.&&0.
&&sigma-squared&&0.&&0.&&0.
&&gamma& && && & 0.&&0.&&0.
log likelihood function =& &0.
LR test of the one-sided error =& &0.
with number of restrictions = *
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]
number of iterations =& && &1
(maximum number of iterations set at :& &100)
number of cross-sections =& &&&39
number of time periods =& &&&12
total number of observations =& & 350
thus there are:& & 118&&obsns not in the panel
载入中......
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& |主题: 52, 订阅: 27
同问，帮顶！！！
<font color="#7995202 发表于
同问，帮顶！！！这个可能是数据的问题，重新调整数据后，就没再出现这种问题，你可以试着优化数据。
楼主，请问一下啊，delta值为0，是什么意思呢，楼主调数据后，还有这个情况吗，请不吝赐教！谢楼主了。
<font color="#7995202 发表于
楼主，请问一下啊，delta值为0，是什么意思呢，楼主调数据后，还有这个情况吗，请不吝赐教！谢楼主了。这个似乎是在grid search的时候不收敛的原因，我也不能完全确定是这个因素。调整数据之后，结果就可以了
请问楼主的frontier4.1软件是哪里下的，为什么我下载的frontier4.1运行exe程序文件后什么反应也没呢，急急急！不知道是不是软件下的不对~~ 这里下的一个压缩包，里面有几个文档和一个程序文件的，已经按照里面的readme一步一步修改过数据文件盒指令文件了，为什么没任何反应，求赐教~~论文急需。不甚感激~~~
默默海马 发表于
请问楼主的frontier4.1软件是哪里下的，为什么我下载的frontier4.1运行exe程序文件后什么反应也没呢，急急急 ...数据格式正确么？格式不正确就没有任何反映
zifeng2008 发表于
数据格式正确么？格式不正确就没有任何反映只有数据没有文字了。
严格按照样本序号，时期数，因变量，自变量 因为选模型2再加上z变量来的。
1&&1&&....
2& &1 ....
....... 就是有缺失的变量不知道如何处理 有几个是整条记录的变量都没有的，删掉的话ins 里面NUMBER OF CROSS-SECTIONS和 NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL也要改吗~~
默默海马 发表于
只有数据没有文字了。
严格按照样本序号，时期数，因变量，自变量 因为选模型2再加上z变量来的。
1&&1&&...数据存储要用制表位做分割符，可以试一下用excle转化成txt的，试一下吧，ins里面的改前面的十几行里的相应内容，不需要删减吧
zifeng2008 发表于
数据存储要用制表位做分割符，可以试一下用excle转化成txt的，试一下吧，ins里面的改前面的十几行里的相应 ...我是用excel另存为txt形式的，就是因为里面有空着的值，转成txt 后都不整齐了。有些整条记录都空着也没事吗，那ins 文件里的total observation还是按照那个来吗，比如我是16家公司，15个时期，就是按16*15=240填对不？如果出来有out文件但里面是空的是怎么回事啊。还有，我用的是超对数成本函数模型，所以dta里面的数据都是经过对数处理过了的，这个跟Ins 文件里y& && && && &&&LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N) 应该不冲突吧~~问题有点多~~谢谢你的耐心解答。
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