最新《蚕变了新模样》课件教学讲义PPT.ppt

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1、《蚕变了新模样》课件小资料蚕茧茧的形状和颜色茧的长度听听里面的动静摸摸茧，有什么感觉蛹的观察比较蚕和蛹的不同与相同？蚕是白色的虫状，蛹是黄色的椭圆形或纺锤形。还能看到眼睛和足吗？身上的环节还在吗？复眼触角胸足气门，但是数目减少了盾片：蛹会动吗？它的身上长出了什么东西呢？当用手轻轻的触摸它；用手电筒照；发出声音。从盾片生出两对翅在剪开的茧里还发现了什么，它可能是什么？蜕下的皮黄色的东西推测：蛹还会变化吗？它会变成什么模样呢？．蚕和蛹在外形上有什么不同？．蚕是白色的虫状，蛹是黄色的椭圆形或纺锤形。还能找到眼睛和足么？蛹有复眼，胸部长有胸足。身上的环节还在么？身上有环节。蛹会动么？蚕蛹会动，它还是

2、有生命的。它的身上长出了什么？胸部长出了翅膀。你还有别的发现么？蚕蛹有触角、气门。蛹还会发生变化么？它会变成什么模样呢？会发生变化，会变成蛾。你能把蚕茧上的丝拉出来吗？我来帮你解答吧！1、把它放在热水中泡一下2、用竹签把丝头挑出来，绕在纸板上，就可以知道丝有多长了。、养蚕、抽取蚕丝，是我国的伟大发明之一。远在4000多年以前，我国劳动人民就已经开始养蚕，利用蚕丝织成华丽的绸缎和各种丝织品，并远销国外.小知识同学们，再见！§2.5实例：时间序列问题一、中国居民人均消费模型二、时间序列问题一、中国居民人均消费模型例2.5.1考察中国居民收入与消费支出的关系。GDPP：人均国内生产总值（1990年

3、不变价）CONSP：人均居民消费（以居民消费价格指数（1990=100）缩减）。该两组数据是1978~2000年的时间序列数据（timeseriesdata）；1、建立模型拟建立如下一元回归模型采用Eviews软件进行回归分析的结果见下表前述收入-消费支出例中的数据是截面数据（cross-sectionaldata）。一般可写出如下回归分析结果：(13.51)(53.47)R2=0.9927F=2859.23DW=0.55032、模型检验R2=0.9927T值：C：13.51，GDPP：53.47临界值:t0.05/2(21)=2.08斜率项：0<0.3862<1，符合绝对收入假说3、预测2

4、001年：GDPP=4033.1（元）（90年不变价）点估计：CONSP2001=201.107+0.38624033.1=1758.7（元）2001年实测的CONSP（1990年价）:1782.2元，相对误差:-1.32%。2001年人均居民消费的预测区间人均GDP的样本均值与样本方差：E(GDPP)=1823.5Var(GDPP)=982.042=964410.4在95%的置信度下，E(CONSP2001)的预测区间为：=1758.740.13或：（1718.6,1798.8）同样地，在95%的置信度下，CONSP2001的预测区间为：=1758.786.57或（1672.1,18

5、45.3）二、时间序列问题上述实例表明，时间序列完全可以进行类似于截面数据的回归分析。然而，在时间序列回归分析中，有两个需注意的问题：第一，关于抽样分布的理解问题。能把表2.5.1中的数据理解为是从某个总体中抽出的一个样本吗？可决系数R2，考察被解释变量Y的变化中可由解释变量X的变化“解释”的部分。这里“解释”能否换为“引起”?第二，关于“伪回归问题”（spuriousregressionproblem）。在现实经济问题中，对时间序列数据作回归，即使两个变量间没有任何的实际联系，也往往会得到较高的可决系数，尤其对于具有相同变化趋势（同时上升或下降）的变量，更是如此。这种现象被称为“伪回归”或

6、“虚假回归”。