时期指标 时期总量指标简称时期指标 例如，某种产品的产量、商品销售额、工资总额、国民生产总值等都是时期指标。 时期指标是反映时期现象的。时期指标的特点 1、不同时期的指标数值具有可加性，相加后表示较长时期现象总的发展水平。例如，将一年内12个月的刚产量相加就得到全年的钢产量。 2、时期指标数值大小与包含的时期长短有直接关系，一般情况下，包含时期越长，指标数值越大，时期越短，指标数值越小。 3、时期指标数值是连续等记、累计的结果。例如，月产量是对每天的生产量进行登记然后累计得到的，年产量是将12个月的产量累计得到的。
什么是日记账 日记账：亦称序时账，是按经济业务发生时间的先后顺序，逐日逐笔登记的账簿。日记账的登记方法 日记帐，应当根据办理完毕的收、付款凭证，随时按顺序逐笔登记，最少每天登记一次。 （一）现金日记帐的登记方法 现金日记帐通常由出纳人员根据审核后的现金收、付款凭证，逐日逐笔顺序登记。同时，由其他会计人员根据收、付款凭证，汇总登记总分类帐。对于从银行提取现金的业务，由于只填制银行存款付款凭证，不填制现金收款凭证，因而现金的收入数，应根据银行存款付款凭证登记。每日收付款项逐笔登记完毕后，应分别计算现金收入和支出的合计数及帐面的结余额，并将现金日记帐的帐面余额与库存现金实存数相核对，借以检查每日现金收、支和结存情况。 （二）银行存款日记帐的登记方法 银行存款日记帐，应按各种存款分别设置。银行存款日记帐通常也是由出纳员根据审核后的有关银行存款收、付款凭证，逐日逐笔顺序登记的。对于现金存入银行的业务，存款的收入数，应根据现金付款凭证登记。每日终了，应分别计算银行存款收入、付出的合计数和本日余额，以便于检查监督各项收支款项，并便于定期同银行对帐单逐笔核对。日记账的账务处理 在根据多栏式现金日记帐和银行存款日记帐登记总帐的情况下，帐务处理可有两种做法： 1.由出纳人员根据审核后的收、付款凭证逐日逐笔登记现金和银行存款的收入 日记帐和支出日记帐，每日应将支出日记帐中当日支出合计数，转记入收入日记帐中支出合计栏中，以结算当日帐面结余额。会计人员应对多栏式现金和银行存款日记帐的记录加强检查监督，并负责于月末根据多栏式现金和银行存款日记帐各专栏的合计数，分别登记总帐有关帐户。 2.另外设置现金和银行存款出纳登记簿，由出纳人员根据审核后的收、付款凭证逐日逐笔登记，以便逐笔掌握库存现金收付情况和同银行核对收付款项。然后将收、付款凭证交由会计人员据以逐日汇总登记多栏式现金和银行存款日记帐，并于月末根据多栏式日记帐登记总帐。出纳登记簿与多栏式现金和银行存款日记帐要相互核对。 上述第一种做法可以简化核算工作，第二种做法可以加强内部牵制。总之，采用多栏式现金和银行存款日记帐可以减少收、付款凭证的汇总编制手续，简化总帐登记工作，而且可以清晰地反映帐户的对应关系，了解现金和银行存款收付款项的来龙去脉。
在统计学总体的概念中，所包含的单位数是无限的，称为无限总体。
analysis of variance table 表示方差分析结果的一种表格。表格中通常列出方差来源、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量F临界值、显著性检验标记符等，有时还列出方差组成。以表格形式表示方差分析结果，简单明了。
斯皮尔曼等级相关概述 斯皮尔曼等级相关（Spearman’s correlation coefficient for ranked data）主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推到而来，一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。公式 n为等级个数 d为二列成对变量的等级差数应用例子 现在有5个人的视觉、听觉反应时（单位：毫秒），数据如下表。请问视觉、听觉反应时是否具有一致性？ 被试听觉反应时视觉反应时XYdd²XY117018034-11122150165110013210190550025418016842248516017223-116∑8708751515252 解：此题被试5人，不知是否为正态分布，所以用斯皮尔曼等级相关解题。 将n=5，∑d²=2，∑XY=52带入公式 得：ρ=0.9 答：这5人的视听反应时等级相关系数为0.9，属于高度相关。优点 适用范围广泛，斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。缺点 一组能用积差相关计算的数据，如果改用等级相关，精确度会低于积差相关。凡符合积差相关条件的，最好不要用等级相关计算。
简介 斯特鲁米林·斯·古（彼特卢米格——彼特拉施凯维奇） 斯特鲁米林·斯·古（彼特卢米格——彼特拉施凯维 奇）（Станинслав Густанович Струмилло）〔Струмилло Петращкевич〕，履历 （1877—1974） 苏联社会学家、经济学家 和统计学家。1897年入彼得堡电机学院，开始参加革命运 动。1929—1930年任教于普列汉诺夫国民经济学院。1931 年当选为苏联科学院院士。1931—1950年任教于莫斯科 经济学院。晚年任苏联科学院经济学部委员和历史学部 委员。早在十月社会主义革命前，斯特鲁米林就从事有关 大学生、工人、农民和革命知识分子的生活方式、劳动条 件、土地和日常生活方面的调查研究。1922—1933年他领 导了有关工人、农民和职员的时间预算和劳动问题的大 规模调查研究。30年代以后，他考察了科技革命和科技进 步，物质刺激和精神刺激、劳动社会学以及方法论问题。 50年代以后，他探讨了苏联的社会结构、社会主义农村和 农业问题。他以自己的学识渊博和工作能力为列宁所熟 知和器重。主要著作 有：《革命后青年工人状况及其因新 经济政策的变化》（1921）、《俄国工人和农民的时间预算》 （1922—1923）等。 经济学院。晚年任苏联科学院经济学部委员和历史学部 委员。早在十月社会主义革命前，斯特鲁米林就从事有关 大学生、工人、农民和革命知识分子的生活方式、劳动条 件、土地和日常生活方面的调查研究。1922—1933年他领 导了有关工人、农民和职员的时间预算和劳动问题的大 规模调查研究。30年代以后，他考察了科技革命和科技进 步，物质刺激和精神刺激、劳动社会学以及方法论问题。 50年代以后，他探讨了苏联的社会结构、社会主义农村和 农业问题。他以自己的学识渊博和工作能力为列宁所熟 知和器重。主要著作有：《革命后青年工人状况及其因新 经济政策的变化》（1921）、《俄国工人和农民的时间预算》 （1922—1923）等。
旅游统计学 丛书名： 高等院校旅游专业系列教材 作 者： 郭为 编著 出 版 社： 南开大学出版社 出版时间： 2009-3-1 版 次： 1 页 数： 430 开 本： 大32开 I S B N ： 9787310030682 包 装： 平装 所属分类： 图书 >> 经济 >> 各部门经济 >> 旅游经济 酒店管理内容简介 执教旅游统计学，断断续续，也有五年。其间更换教材两次，所阅统计学书籍，不论中外，不“记”其数。就旅游统计学而言，皆不如意。 现今教材，缺点有二：一是旅游内容与统计理论各行其是，不甚融合，旅游只是统计学嫁接而已：二是理论内容与运用脱节，学生虽明理论，但不会运用相关软件。 痛定思痛，乃编著此书。本书特点1.尽力将旅游内容与统计理论融合 所选案例皆以旅游说明之，所选数据皆出自《中国旅游统计年鉴》，所做旅游调查皆用官方文本和表格阐述之。2.增加旅游卫星账户 旅游之成产业，非赖以卫星账户不可。本书从需求角度出发，于卫星账户之国际标准和分类，详尽阐述，为读者一解迷雾。3.增加软件的运用说明 此为本书最大亮点之一。本书每章最后一节皆关于软件之运用说明，以弥补实际教学之缺憾。软件说明以Excel为主，Eviews为辅；图例配合，随文解说。4.软件运用说明之内容皆为每章理论之核心 每章撷取该篇统计理论之精华，软件以解说之。技巧、过程、函数、结果说明，一应具有，前后贯通。学而知用之，不亦乐乎？目录 第一章 绪论 第一节 旅游统计学的研究对象、性质和特点 第二节 统计学的产生和发展 第三节 旅游统计的任务、过程和研究方法 第四节 旅游统计学中的几个基本概念 第二章 旅游统计调查与整理 第一节 旅游统计调查方案 第二节 旅游统计调查的种类 第三节 旅游统计资料的分组 第四节 旅游统计资料的汇总 第五节 旅游统计表 第六节 直方图的绘制与描述性统计分析 第三章 旅游统计的综合指标 第一节 旅游总量指标 第二节 旅游相对指标 第三节 旅游平均指标 第四节 旅游指标标志变动度 第五节 综合指标计算的软件运用 第四章 旅游动态数列 第一节 旅游动态数列的编制 第二节 旅游动态数列水平分析指标 第三节 旅游动态数列速度分析指标 第四节 旅游长期趋势的测定与预测 第五节 旅游季节变动的测定与预测 第六节 动态数列的软件处理和运用 第五章 旅游统计指数 第一节 统计指数的概念 第二节 旅游综合指数 第三节 旅游平均指标指数 第四节 旅游平均指标对比指数 第五节 旅游指数体系与因素分解 第六节 定基指数、环比指数和综合指数的软件处理 第六章 旅游抽样调查 第一节 旅游抽样调查的基本概念和理论依据 第二节 旅游抽样平均误差 第三节 旅游全及指标的推断 第四节 假设检验 第五节 抽样，统计推断和假设检验的软件处理 第七章 相关分析在旅游中的运用 第一节 相关分析的意义和任务 第二节 简单线性相关分析 第三节 回归分析 第四节 估计标准误差 第五节 相关关系和回归分析的软件处理 第八章 统计与旅游卫星账户 附录 我国旅游统计调查 附表 标准正态分布函数数值表
基本定义 最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物最优化方法书籍力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解（线性规划问题的单纯形解法）及其应用――运输问题；以及动态规划的模型、求解、应用――资源分配问题。最优化方法 1.微分学中求极值 2.无约束最优化问题 3.常用微分公式 4.凸集与凸函数 5.等式约束最优化问题 6.不等式约束最优化问题 7.变分学中求极值详细资料数学意义 为了达到最优化目的所提出的各种求解方法。从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，使经济效果达到最大（如产值、利润），或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。发展简史 公元前 500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现了长方形长与宽的最佳比例为1.黄金分割比618,称为黄金分割比。其倒数至今在优选法中仍得到广泛应用。在微积分出现以前，已有许多学者开始研究用数学方法解决最优化问题。例如阿基米德证明：给定周长，圆所包围的面积为最大。这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因。但是最优化方法真正形成为科学方法则在17世纪以后。17世纪，I.牛顿和G.W.莱布尼茨在他们所创建的微积分中，提出求解具有多个自变量的实值函数的最大值和最小值的方法。以后又进一步讨论具有未知函数的函数极值，从而形成变分法。这一时期的最优化方法可以称为古典最优化方法。第二次世界大战前后，由于军事上的需要和科学技术和生产的迅速发展，许多实际的最优化问题已经无法用古典方法来解决，这就促进了近代最优化方法的产生。近代最优化方法的形成和发展过程中最重要的事件有： 以苏联 Л.В.康托罗维奇和美国G.B.丹齐克为代表的线性规划；以美国库恩和塔克尔为代表的非线性规划；以美国R.贝尔曼为代表的动态规划；以苏联Л.С.庞特里亚金为代表的极大值原理等。这些方法后来都形成体系，成为近代很活跃的学科，对促进运筹学、管理科学、控制论和系统工程等学科的发展起了重要作用。工作步骤 用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤：①提出最优化问题，收集有关数据和资料；②建立最优化问题的数学模型,确定变量,列出目标函数和约束条件；③分析模型，选择合适的最优化方法；④求解，一般通过编制程序，用计算机求最优解；⑤最优解的检验和实施。上述 5个步骤中的工作相互支持和相互制约，在实践中常常是反复交叉进行。模型的基本要素 最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素:①变量:指最优化问题中待确定的某些量。变量可用x＝(x1，x2,…,xn)T表示。②约束条件:指在求最优解时对变量的某些限制,包括技术上的约束、资源上的约束和时间上的约束等。列出的约束条件越接近实际系统，则所求得的系统最优解也就越接近实际最优解。约束条件可用 gi(x)≤0表示i＝1,2，…，m，m 表示约束条件数；或x∈R(R表示可行集合)。③目标函数：最优化有一定的评价标准。目标函数就是这种标准的数学描述，一般可用f(x)来表示，即f(x)=f(x1，x2,…,xn)。要求目标函数为最大时可写成；要求最小时则可写成。目标函数可以是系统功能的函数或费用的函数。它必须在满足规定的约束条件下达到最大或最小。 问题的分类 最优化问题根据其中的变量、约束、目标、问题性质、时间因素和函数关系等不同情况，可分成多种类型（见表）。 最优化方法最优化方法 不同类型的最优化问题可以有不同的最优化方法，即使同一类型的问题最优化方法也可有多种最优化方法。反之,某些最优化方法可适用于不同类型的模型。最优化问题的求解方法一般可以分成解析法、直接法、数值计算法和其他方法。①解析法：这种方法只适用于目标函数和约束条件有明显的解析表达式的情况。求解方法是：先求出最优的必要条件，得到一组方程或不等式，再求解这组方程或不等式，一般是用求导数的方法或变分法求出必要条件，通过必要条件将问题简化，因此也称间接法。②直接法：当目标函数较为复杂或者不能用变量显函数描述时，无法用解析法求必要条件。此时可采用直接搜索的方法经过若干次迭代搜索到最优点。这种方法常常根据经验或通过试验得到所需结果。对于一维搜索(单变量极值问题)，主要用消去法或多项式插值法；对于多维搜索问题(多变量极值问题)主要应用爬山法。③数值计算法：这种方法也是一种直接法。它以梯度法为基础，所以是一种解析与数值计算相结合的方法。④其他方法：如网络最优化方法等(见网络理论)。解析性质 根据函数的解析性质，还可以对各种方法作进一步分类。例如，如果目标函数和约束条件都是线性的，就形成线性规划。线性规划有专门的解法，诸如单纯形法、解乘数法、椭球法和卡马卡法等。当目标或约束中有一非线性函数时,就形成非线性规划。当目标是二次的,而约束是线性时，则称为二次规划。二次规划的理论和方法都较成熟。如果目标函数具有一些函数的平方和的形式，则有专门求解平方和问题的优化方法。目标函数具有多项式形式时，可形成一类几何规划。最优解的概念 最优化问题的解一般称为最优解。如果只考察约束集合中某一局部范围内的优劣情况，则解称为局部最优解。如果是考察整个约束集合中的情况，则解称为总体最优解。对于不同优化问题，最优解有不同的含意，因而还有专用的名称。例如，在对策论和数理经济模型中称为平衡解；在控制问题中称为最优控制或极值控制；在多目标决策问题中称为非劣解（又称帕雷托最优解或有效解）。在解决实际问题时情况错综复杂，有时这种理想的最优解不易求得，或者需要付出较大的代价，因而对解只要求能满足一定限度范围内的条件,不一定过分强调最优。50年代初,在运筹学发展的早期就有人提出次优化的概念及其相应的次优解。提出这些概念的背景是：最优化模型的建立本身就只是一种近似，因为实际问题中存在的某些因素，尤其是一些非定量因素很难在一个模型中全部加以考虑。另一方面，还缺乏一些求解较为复杂模型的有效方法。1961年H.A.西蒙进一步提出满意解的概念，即只要决策者对解满意即可。最优化方法的应用 最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制等四个方面。①最优设计:世界各国工程技术界,尤其是飞机、造船、机械、建筑等部门都已广泛应用最优化方法于设计中，从各种设计参数的优选到最佳结构形状的选取等，结合有限元方法已使许多设计优化问题得到解决。一个新的发展动向是最优设计和计算机辅助设计相结合。电子线路的最优设计是另一个应用最优化方法的重要领域。配方配比的优选方面在化工、橡胶、塑料等工业部门都得到成功的应用,并向计算机辅助搜索最佳配方、配比方向发展(见优选法)。②最优计划:现代国民经济或部门经济的计划，直至企业的发展规划和年度生产计划，尤其是农业规划、种植计划、能源规划和其他资源、环境和生态规划的制订,都已开始应用最优化方法。一个重要的发展趋势是帮助领导部门进行各种优化决策。③最优管理：一般在日常生产计划的制订、调度和运行中都可应用最优化方法。随着管理信息系统和决策支持系统的建立和使用，使最优管理得到迅速的发展。④最优控制：主要用于对各种控制系统的优化。例如，导弹系统的最优控制，能保证用最少燃料完成飞行任务,用最短时间达到目标;再如飞机、船舶、电力系统等的最优控制，化工、冶金等工厂的最佳工况的控制。计算机接口装置不断完善和优化方法的进一步发展，还为计算机在线生产控制创造了有利条件。最优控制的对象也将从对机械、电气、化工等硬系统的控制转向对生态、环境以至社会经济系统的控制。图书信息 书 名: 最优化方法 作 者：张立卫 出版社： 科学出版社 出版时间： 2010年6月1日 ISBN: 9787030276490 开本： 16开 定价: 27.00元内容简介 《最优化方法》介绍最优化模型的理论与计算方法，其中理论包括对偶理论、非线性规划的最优性理论、非线性半定规划的最优性理论、非线性二阶锥优化的最优性理论；计算方法包括无约束优化的线搜索方法、线性规划的单纯形方法和内点方法、非线性规划的序列二次规划方法、非线性规划的增广Lagrange方法、非线性半定规划的增广Lagrange方法、非线性二阶锥优化的增广Lagrange方法以及整数规划的Lagrange松弛方法。《最优化方法》注重知识的准确性、系统性和算法论述的完整性，是学习最优化方法的一本入门书。 《最优化方法》可用作高等院校数学系高年级本科生和管理专业研究生的教材，也可作为相关工程技术人员的参考用书。图书目录 前言 第1章 变分分析的相关素材 1.1 凸分析素材 1.1.1 凸集合 1.1.2 凸函数的闭包 1.1.3 共轭函数 1.1.4 次可微性 1.2 集值映射的极限 1.3 方向导数 1.4 集合的切锥与二阶切集 1.4.1 集合的切锥 1.4.2 二阶切集 1.4.3 函数水平集的切锥与二阶切集 1.4.4 负卦限锥的切锥与二阶切集 1.5 有限维系统的稳定性 1.5.1 线性系统 1.5.2 集合约束的线性系统 1.5.3 集合约束的非线性系统 第2章 无约束优化 2.1 引言 2.2 线搜索方法 2.2.1 线搜索原则 2.2.2 下降方法的收敛性 2.3 最速下降方法 2.3.1 最速下降方法的全局收敛性 2.3.2 最速下降方法的收敛速度 2.4 Newton法 2.4.1 经典Newton法 2.4.2 带线搜索的：Newton法 2.4.3 自协调函数的Newton法 2.5 拟Newton法 2.5.1 拟Newton方程和著名的拟Newton公式 2.5.2 拟Newton法求解凸二次规划 2.5.3 Dixon定理 2.5.4 DFP方法的收敛性 2.5.5 BFGS方法的收敛性 2.5.6 限制Broyden类方法的收敛性 2.6 共轭梯度方法 2.6.1 共轭方向 2.6.2 共轭梯度方法求解二次规划 2.6.3 求解无约束优化问题的FR方法 2.7 信赖域方法 2.7.1 信赖域基本算法 2.7.2 Cauchy点与模型下降 2.7.3 信赖域算法的收敛性 第3章 线性规划 3.1 线性规划问题及其性质 3.2 单纯形法 3.3 Bland原则 3.4 线性规划的对偶定理 3.5 对偶单纯形方法 3.6 线性规划的Karmakar内点法 3.6.1 解析中心与势函数 3.6.2 线性规划的势函数 3.6.3 线性规划的中心路径 3.6.4 线性规划的Karmarkar算法 第4章 对偶理论 4.1 共轭对偶性 4.2 Lagrange对偶性 4.3 对偶理论的应用 第5章 最优性条件 5.1 一阶最优性条件 5.2 广义Lagrange乘子 5.3 二阶最优性条件 第6章 增广Lagrange函数方法 6.1 惩罚与障碍函数方法 6.1.1 惩罚函数方法 6.1.2 经典障碍函数方法 6.2 增广Lagrange函数方法 6.2.1 增广Lagrange函数 6.2.2 Bertsekas的经典结果 6.2.3 对偶收敛率 第7章 序列二次规划（SQP）方法 7.1 等式约束优化问题的局部方法 7.1.1 Newton法 7.1.2 KKT系统 7.1.3 既约Hesse阵方法 7.2 一般约束优化问题的局部方法 7.2.1 序列二次规划方法 7.2.2 原始.对偶二次收敛性 7.2.3 原始超线性收敛性 7.3 线搜索全局方法 7.3.1 不可微惩罚函数 7.3.2 线搜索SQP方法 7.3.3 Maratos效应 参考文献
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