定義：
ISO1OO12—1《計量檢測設(shè)備的質(zhì)量要求》標(biāo)準(zhǔn)將“校準(zhǔn)”定義為：“在規(guī)定條件下，為確定計量儀器或測量系統(tǒng)的示值或?qū)嵨锪烤呋驑?biāo)準(zhǔn)物質(zhì)所代表的值與相對應(yīng)的被測量的已知值之間關(guān)系的一組操作。一般需要擁有網(wǎng)絡(luò)分析儀、頻譜分析儀等國內(nèi)水平的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備，測量范圍覆蓋從直流到微波頻段、從模擬到數(shù)字領(lǐng)域，可開展集總參數(shù)、功率、相位等模擬信號特性以及數(shù)字傳輸特征參數(shù)的校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：
高頻探頭、掃頻儀、頻譜分析儀、綜合測試儀等。
電磁
一般需要配備了標(biāo)準(zhǔn)電感、高頻標(biāo)準(zhǔn)電感等標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備，直流電壓的不確定度達(dá)百萬分之八，標(biāo)準(zhǔn)電容的不確定度達(dá)百萬分之十，可開展電壓、電流等參數(shù)的校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：
電壓表、噪聲電壓表、LCR表、功率表、支流參數(shù)測試儀等。

時間頻率
一般需要配備了GPS接收機(jī)等時間頻率計量標(biāo)準(zhǔn)，時間頻率準(zhǔn)確度達(dá)到10 ，可直接溯源至美國NIST.頻率范圍從直流到46GHz，可對時間頻率類儀器進(jìn)行校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：

頻率標(biāo)準(zhǔn)儀、通用計數(shù)器、時間間隔測量儀等。

長度

一般需要配備了激光干涉儀、精密測長儀等，測量范圍從0到10米，分辨率高可達(dá)0.01μm，可開展光學(xué)儀器、精密量儀及設(shè)備等項目的校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：

量塊、高度規(guī)、組合角度尺、正弦規(guī)、光學(xué)象限儀等。

力學(xué)

一般需要配備了壓力校準(zhǔn)裝置、精密天平等精密儀器及標(biāo)準(zhǔn)件，砝碼測量到E1級，可開展質(zhì)量、衡器等項目的校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：

標(biāo)準(zhǔn)砝碼、臺秤、材料試驗機(jī)、巴氏硬度計、測振儀等。

熱工

一般需要配備了精密溫度采集系統(tǒng)等熱工計量校準(zhǔn)設(shè)備，可開展溫度一次儀表、溫度傳感器等項目的校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：

數(shù)字溫度計、工業(yè)銅熱電阻溫度計、紅外測溫儀等。
理化

一般需要配備了旋轉(zhuǎn)粘度計、旋光儀等檢測設(shè)備及標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)。可開展色譜、濃度等項目的校準(zhǔn)。常見校準(zhǔn)儀器：

酸度計、可見分光光度計、發(fā)射光譜儀、粘度計、旋光儀等。
光學(xué)/聲學(xué)

服務(wù)范圍：光功率計、光衰減器、噪聲計、聲級計等。

計量校準(zhǔn)與計量檢定的區(qū)別

?計量校準(zhǔn)：

在規(guī)定條件下，為確定測量儀器所指示的量值，與對應(yīng)的由標(biāo)準(zhǔn)所復(fù)現(xiàn)的量值之間關(guān)系的一組操作。需滿足環(huán)境、儀器、人員三個基本要求。

?計量檢定：

計量檢定是指為評定計量器具的計量性能，確定其是否合格所進(jìn)行的全部工作。
相同點：
都屬于量值溯源的一種有效合理的手段。
區(qū)別：

1. 檢定是對計量特性進(jìn)行全面評定;而校準(zhǔn)是確定其量值。

2. 檢定要對計量器具做出合格與否的結(jié)論;而校準(zhǔn)不需要。

3. 檢定應(yīng)發(fā)檢定證書或不合格通知書;而校準(zhǔn)是發(fā)校準(zhǔn)證書并體現(xiàn)示值誤差。

4. 檢定依據(jù)檢定規(guī)程;而校準(zhǔn)依據(jù)校準(zhǔn)規(guī)范。

計量技術(shù)是
一切量值準(zhǔn)確可靠的基礎(chǔ)。

“沒有精密測量、就沒有精密的產(chǎn)品”近年來，“醫(yī)療計劃”被提出，其核心是“”，基礎(chǔ)則為準(zhǔn)確的測量。計量則為各類測量提供了滿足各種量值及精度的“尺子”和“砝碼”。

藥物研發(fā)生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)是否被準(zhǔn)確執(zhí)行、產(chǎn)品性能是否被準(zhǔn)確測量，這些生物制藥全產(chǎn)業(yè)鏈中“測不出、測不全、測不準(zhǔn)”的困難和難題，需要以的計量測試技術(shù)來解決。標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)(RM)reference material：是一種已經(jīng)確定了具有一個或多個足夠均勻的特性值的物質(zhì)或材料，作為分析測量行業(yè)中的“量具"，簡單理解就是生物、化學(xué)分析測量領(lǐng)域的“砝碼”。有單克隆抗體標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)、微生物定性定量標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)、重組蛋白類藥物有效成分標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)、核酸定量標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)等等。核酸定量類標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)如何在核酸檢測中發(fā)揮作用？病毒假病毒核酸標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)具有擬似病毒的物理結(jié)構(gòu)和病毒的特異性核酸序列，并且通過基因改造技術(shù)了假病毒標(biāo)物可靠的生物安全性、穩(wěn)定性，使標(biāo)物可以大限度地重現(xiàn)病毒核酸檢測的過程，實現(xiàn)從病毒核酸提取到核酸定量的全過程的質(zhì)量控制，為病毒核酸診斷的結(jié)果提供的“生物標(biāo)尺”，從而有效降低“假陰性”的出現(xiàn)概率。所以，測量是貫穿全產(chǎn)業(yè)鏈的。無論是設(shè)計、制造還是使用，都需要地測量各種屬性、參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)，以實現(xiàn)的分析和優(yōu)化?？梢哉f，計量技術(shù)將國家計量基準(zhǔn)（標(biāo)準(zhǔn)）的準(zhǔn)確量值傳遞到生產(chǎn)車間里面，貫穿到制造過程的每一道工序的工程測量中，發(fā)揮提升質(zhì)效的作用，是打造醫(yī)療“金標(biāo)準(zhǔn)”。

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要用途或目的主要有兩個方面：

1、理論檢驗。

2、預(yù)測應(yīng)用。

研究對象：



計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的兩大研究對象：橫截面數(shù)據(jù)（Cross-sectional Data）和時間序列數(shù)據(jù)（Time-series Data）。前者旨在歸納不同經(jīng)濟(jì)行為者是否具有相似的行為關(guān)聯(lián)性，以模型參數(shù)估計結(jié)果顯現(xiàn)相關(guān)性；后者在分析同一經(jīng)濟(jì)行為者不同時間的資料，以展現(xiàn)研究對象的動態(tài)行為。

新興計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料，換言之，每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值，這種資料稱為追蹤資料 (Panel data，或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經(jīng)濟(jì)體動態(tài)行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結(jié)論。

涉及到的相關(guān)學(xué)科：


若是所建立的回歸模型在經(jīng)濟(jì)意義上沒有因果關(guān)系，那么這個就是偽回歸，例如路邊小樹年增長率和國民經(jīng)濟(jì)年增長率之間存在很大的相關(guān)系數(shù)，但是建立的模型卻是偽回歸。如果你直接用數(shù)據(jù)回歸，那肯定存在正相關(guān)，而其實這個是沒有意義的回歸。

為避免偽回歸，消除異方差，在不改變時間序列的性質(zhì)及相關(guān)性的前提下，為獲得平穩(wěn)數(shù)據(jù)，通常會對時間序列取自然對數(shù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗是研究中不可或缺的步驟，因為時間序列分析法只適用于平穩(wěn)的數(shù)據(jù)。那么什么情況下會對數(shù)據(jù)取對數(shù)呢？

，關(guān)于對數(shù)的問題，若是自己選取的變量數(shù)據(jù)，里面有部分小于0，或者負(fù)數(shù)，需要重新考量下，看是否數(shù)據(jù)或者其他問題，此時肯定是沒法取對數(shù)；

第二，針對CD 等生產(chǎn)函數(shù)等類型的數(shù)據(jù)分析，由于建模需要，一般需要取對數(shù)，此類情況一般會在柯布道格拉斯函數(shù)基礎(chǔ)上，引入新的變量，包括但不局限于資本和勞動等變量；

第三，平時在一些數(shù)據(jù)處理中，經(jīng)常會把原始數(shù)據(jù)取對數(shù)后進(jìn)一步處理。之所以這樣做是基于對數(shù)函數(shù)在其定義域內(nèi)是單調(diào)增函數(shù)，取對數(shù)后不會改變數(shù)據(jù)的相對關(guān)系



第四，取對數(shù)作用主要有：縮小數(shù)據(jù)的數(shù)值，方便計算。例如，每個數(shù)據(jù)項的值都很大，許多這樣的值進(jìn)行計算可能對超過常用數(shù)據(jù)類型的取值范圍，這時取對數(shù)，就把數(shù)值縮小了，例如TF-IDF計算時，由于在大規(guī)模語料庫中，很多詞的頻率是非常大的數(shù)字。取對數(shù)后，可以將乘法計算轉(zhuǎn)換稱加法計算。某些情況下，在數(shù)據(jù)的整個值域中的在不同區(qū)間的差異帶來的影響不同。也就是說，對數(shù)值小的部分差異的敏感程度比數(shù)值大的部分的差異敏感程度更高。這取對數(shù)之后不會改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和相關(guān)關(guān)系，但壓縮了變量的尺度，數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，也消弱了模型的共線性、異方差性等。例如在會計或者金融等變量的實證研究中，引入變量資產(chǎn)規(guī)模等變量，一般會取對數(shù)，因為不同行業(yè)或者國有、民營等公司的資產(chǎn)規(guī)模差距很大，取對數(shù)，會縮小差距，使得實證研究更具有針對性。

另外，山大大學(xué)陳強(qiáng)老師在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)及stata應(yīng)用公眾號中匯總出如下五種情況：



，如果理論模型中的變量為對數(shù)形式，則應(yīng)取對數(shù)。比如，在勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)中研究教育率的決定因素，通常以工資對數(shù)為被解釋變量，因為這是從Mincer模型推導(dǎo)出來的。


，如果變量有指數(shù)增長趨勢（exponential growth），比如 GDP，則一般取對數(shù)，使得 lnGDP 變?yōu)榫€性增長趨勢（linear growth）。

第三，如果取對數(shù)可改進(jìn)回歸模型的擬合優(yōu)度（比如 R2 或顯著性），可考慮取對數(shù)。

第四，如果希望將回歸系數(shù)解釋為彈性或半彈性（即百分比變化），可將變量取對數(shù)。

第五，如果無法確定是否該取對數(shù)，可對兩種情形都進(jìn)行估計，作為穩(wěn)健性檢驗（robustnesscheck）。若二者的回歸結(jié)果類似，則說明結(jié)果是穩(wěn)健的。

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，常取自然對數(shù)再做回歸，這時回歸方程為 lnY=a lnX+b ，兩邊同對X求導(dǎo)，1/Y*(DY/DX)=a*1/X,b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 這正好是彈性的定義


告訴你如何取對數(shù)quick\ generate series\ 輸入新變量，比如 r=log( )，r就是取完對數(shù)后的序列。

很多同學(xué)在做實證文章的時候常常問，我的R平方只有0.08到0.09，也就是說我的模型只能解釋數(shù)據(jù)的8%到9%。在實證文章里，特別對于橫截面數(shù)據(jù)來說，有時R平方只有0.05。R平方是什么意思？就是說，我們的模型能解釋數(shù)據(jù)的variance的多少，可能對于絕大部分的variance的解釋，經(jīng)濟(jì)學(xué)家是不知道的
另外，R平方表示模型擬合優(yōu)度，也就是模型解釋力度，此值介于0-1之間，數(shù)值越大，說明模型解釋力度越大，該值越大越好，在實際研究中，辭職表的意義相對較小，即使該值小于0.4或者更小，也關(guān)系不是很大。

R平方與所選取變量多少以及回歸有很大關(guān)系，經(jīng)常在會計領(lǐng)域多變量進(jìn)行回歸，此值會很小，所以不必太在乎這個統(tǒng)計量。另外調(diào)整R2可以為負(fù)數(shù)，當(dāng)調(diào)整R2可以為負(fù)數(shù)時，說明此時R2會很小，幾乎為0，此時模型幾乎沒有意義。就Panel Data的處理而言，建議行平穩(wěn)性校驗。一般完整的實證經(jīng)濟(jì)學(xué)論文，針對面板數(shù)據(jù)，會前期進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，包括描述性分析和平穩(wěn)性檢驗的，這個根據(jù)期刊的要求或版面要求而定，另外，根據(jù)相關(guān)要求，一般情況下，由于面板數(shù)據(jù)主要核心在于回歸，包括固定或者隨機(jī)效應(yīng)的回歸結(jié)果，所以有些文章，并沒有進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，而為了將面板數(shù)據(jù)做的高大上，分析更具有針對性，可以進(jìn)行分類分行業(yè)分階段進(jìn)行回歸，更能說明問題。



而在公司財務(wù)領(lǐng)域，研究都是資產(chǎn)負(fù)債率等，它們不可能包含單位根，所以我們基本上都不做這個檢驗。然而，在宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，單位根過程很普遍，如果前期學(xué)者也證實了單位根過程的存在，一般也都做。所以具體情況，根據(jù)相關(guān)要求來定。

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論與數(shù)理統(tǒng)計，并以實際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作定量分析的一門學(xué)科。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)以古典回歸分析方法為出發(fā)點。依據(jù)數(shù)據(jù)形態(tài)分為：橫截面數(shù)據(jù)回歸分析、時間序列分析、面板數(shù)據(jù)分析等。依據(jù)模型假設(shè)的強(qiáng)弱分為：參量計量經(jīng)濟(jì)學(xué)、非參量計量經(jīng)濟(jì)學(xué)、半?yún)⒘坑嬃拷?jīng)濟(jì)學(xué)等。常運(yùn)用的軟件：EViews、Gretl、MATLAB 、Stata、R、SAS、SPSS等……