最新小学生日常行为规范教育主题班会PPTPPT课件.ppt

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1、小学生日常行为规范教育主题班会PPT活动目标：1.学习《小学生日常行为规范》帮助学生养成良好行为，促进他们身心健康发展。2.提高学生的道德修养、纪律意识，增强自觉性。3.让同学们通过此次主题班会，培养学生从现做起，从一点一滴做起，在行为方面做讲文明收规范严于律己的好生。活动形式：班会形式活动时间：班会课活动地点：五年级一班17、乘公共车、船时主动购票，主动给老幼病残让座。遵守公共秩序，出入时不拥挤，观看演出时不随便走动，保持安静，演出结束时鼓掌致谢。18、爱护公共财物，爱护花草木和庄稼，保护有益动物。不在课桌椅、建筑物和文物古迹上涂抹刻画。19、注意安全，不玩火，不做有危险的游戏

2、。20、要看有益的图书、报刊、录像。不吸烟、不喝酒、不赌博、不参加封建迷信活动。遇到坏人坏事主动报告，敢于斗争。4.引导学生思考：作为一名小学生，发现自身或他人存在着上面说的问题，应该做些什么？要怎么改？学生发言，全班交流。5.师总结：我们每个同学都应该以文明言行严格要求自己，养成道德好习惯。现在，老师给大家提出道德好习惯的要求：文明用语，微笑待人。不懂就问，勤于思考。勤俭节约，计划用钱。自己的事情自己做。说了就要努力去做。及时感谢别人的帮助。用过的东西放回原处。集体的事情一起干。干干净净迎接每一天。相信同学们已经立志要做一个有道德、讲文明的好学生，那么，让我们拿出勇气，庄重地许下

3、诺言：“千里之行，恪守规范。学行为规范，做文明学生。”身为一名小学生，相信我们今天的诺言，会成为我们终生的追求！做一个有理想、有道德、守纪律的好学生，为五年级一班争光！§2.6异方差性Heteroskedasticity一、异方差性的概念二、实际经济问题中的异方差性三、异方差性的后果四、异方差性的检验五、异方差性的估计回归分析，是在对线性回归模型提出若干基本假设的条件下，应用普通最小二乘法得到了无偏的、有效的参数估计量。但是，在实际的计量经济学问题中，完全满足这些基本假设的情况并不多见。如果违背了某一项基本假设，那么应用普通最小二乘法估计模型就不能得到无偏的、有效的参数估计量，OLS

4、法失效，这就需要发展新的方法估计模型。如果随机误差项序列不具有同方差性，即出现异方差性。说明一、异方差的概念1、异方差的概念即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差性。2、异方差的类型同方差性假定的意义是指每个i围绕其零平均值的变差，并不随解释变量X的变化而变化，不论解释变量观测值是大还是小，每个i的方差保持相同，即i2=常数在异方差的情况下，i2已不是常数，它随X的变化而变化，即i2=f(Xi)异方差一般可归结为三种类型：（1）单调递增型：i2随X的增大而增大；（2）单调递减型：i2随X的增大而减小;（3）复杂型：i2与X的变化呈复杂形式。

5、Back二、实际经济问题中的异方差性例1：在截面资料下研究居民家庭的储蓄形为Yi=0+1Xi+iYi和Xi分别为第i个家庭的储蓄额和可支配收入。在该模型中，i的同方差假定往往不符合实际情况。对高收入家庭来说，储蓄的差异较大；低收入家庭的储蓄则更有规律性（如为某一特定目的而储蓄），差异较小。因此，i的方差往往随Xi的增加而增加，呈单调递增型变化。一般情况下：居民收入服从正态分布，处于中等收入组中的人数最多，处于两端收入组中的人数最少。而人数多的组平均数的误差小，人数少的组平均数的误差大。所以样本观测值的观测误差随着解释变量观测值的增大而先减后增。如果样本观测值的观测误差构成随

6、机误差项的主要部分，那么对于不同的样本点，随机误差项的方差随着解释变量观测值的增大而先减后增，出现了异方差性。例2，以绝对收入假设为理论假设、以截面数据作样本建立居民消费函数：Ci=0+1Yi+i将居民按照收入等距离分成n组，取组平均数为样本观测值。例3，以某一行业的企业为样本建立企业生产函数模型Yi=Ai1Ki2Li3eI产出量为被解释变量，选择资本、劳动、技术等投入要素为解释变量，那么每个企业所处的外部环境对产出量的影响被包含在随机误差项中。由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同，造成了随机误差项的异方差性。这时，随机误差项的方差并不随某一个解释变量观测值

7、的变化而呈规律性变化，为复杂型的一种。Back三、异方差性的后果1、参数估计量非有效普通最小二乘法参数估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性。因为在有效性证明中利用了E(NN’)=2I而且，在大样本情况下，参数估计量仍然不具有渐近有效性，这就是说参数估计量不具有一致性。2、变量的显著性检验失去意义在该统计量中包含有随机误差项共同的方差，并且有t统计量服从自由度为(n-k-1)的t分布。如果出现了异方差性，t检验就失去意义。其它检验也类似。3、模型的预测失效