Eviews检验小结

第一篇：Eviews检验小结

各种检验总结

1、偏度：①序列的分布是对称的，S值为0；

②正的S值意味着序列分布有长的右拖尾；

③负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。

2、峰度：①如果 K 值大于3，分布的凸起程度大于 正态分布；

②如果K值小于3，序列分布相对于正态分布是平坦的。

3、正态性检验：

Q-Q图：看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近, 是的话近似于正态分布。Jarque-Bera 检验：①如果P值很小，则拒绝原假设，X不服从正态分布；

②如果P值大于0.05（0.1）接受原假设, X 服从正态分布。

输入数据

用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Empty Group”，出现“Group”窗口。

在数据表的第一列中键入y的数据，并将该序列名取为y；在第二、第三列中分别键入x1 和x2的数据，并分别取名为x1和x2。

回归分析

用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出对话框中键入 y c x1 x2；在 “Estimation Settings” 栏中选 择“Least Squares”（最小二乘法)；点击“OK”，屏幕显示回归分析结果如表3-16所示。

回归检验

1、拟合优度检验：R2 =0.864267说明，回归方程即上述样本需求函数的解释能力为 86.4%，即所有解释变量能对该被解释变量变动的86.4%作出解释。回归方 程的拟合优度较好。

2、回归模型的总体显著性检验：从全部因素的总体影响看，α表示显著性水平(一般取5%，也可取10%根据题目而定)假设在5%显著性水平上，若F检验的P值

小于0.05，说明所有解释变量对被解释变量的共同影响显著。

3、单个回归系数的显著性检验：从单个因素的影响看，在 5%显著性水平上，查看各个解释变量的T检验值若大于2，一般表示该解释变量对被解释变量有显著影响。但是，最主要是看解释变量的P检验值于0.05则表示该解释变量对被解释变量有显著影响。，若P值小

异方差检验：（1）判断

1.图示法——残差的图示检验

通过resid 与 x的散布图判断，图形成喇叭状。或通过resid的平方 与 x的散布图判断。在“Quick”菜单中选“Graph”项，在图形对话框里键入 resid x，可得 resid 与 x的散布图（见图 4-9），resid 与 x 的散布图表明存在异方差。2.怀特检验。

在方程窗口中依次点击：ViewResidual Test Heteroskedasticity Test,多元回归时一般选择有交叉项，（2）异方差的修正（WLS 估计法）。加权重1/x^2。

在 OLS 对话框里键入：y c x，按回车键，然后在方程窗口中点击“EstimateOptions”按钮，并在权数对话框里输入权数 1 / x^2 或者1 / e^2(其中的e是用

中的genr按钮，在弹出的框中输入e=resid)

若obs*R-squared对应的P值小于0.05，拒绝原假设，存在异方差性。例中为0.1691。

自相关检验：

（一）判断 1.残差图

通过resid(-1)和resid（纵轴）的残差图，有明显带状规律。

2.D-W检验 3.偏自相关系数检验

在方程窗口中依次点击：ViewResidual Testcorrelogram-Q-statistic

超出虚线的条块

4.拉格朗日乘数检验（B-G,LM）

在方程窗口中依次点击：ViewResidual TestSerail Correlation LM Test

若obs*R-squared对应的P值小于0.05，拒绝原假设，存在自相关。

（二）修正（广义差分）

DW利用DW统计量求

，再用广义差分法估计模型 ˆ122.杜宾（durbin）两步法 1.Y(1)(XX)()Ytt101tt1tt1

鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出的 OLS 对话框里键入：Yt

Yt1 c XtXt1，按回车键，多重共线性检验

（一）判断

1.相关系数法。R的绝对值大于等于0.8，存在多重共线性。

2.回归后，R平方较大，F检验显著，但有些变量T检验不显著，系数的正负号与理论违背。

（二）修正

1.先用Ctrl键选中所有的解释变量和被解释变量，再右击鼠标，在open中选中as group，在新建的group窗口中点击view / Covarriance Analysis/ correlation

找到和被解释变量相关系数最大的解释变量，做二者的回归估计。

2.若该解释变量有显著影响，再加入和被解释变量相关系数第二大的解释变量做回归分析，若 R平方上升，P值显著则该变量应该加入模型，否则舍去。

第二篇：EVIEWS心得

计量经济学作业（3）eviews软件学习心得 姓名：林君泓

班级：1008106 学号：1100800130 学院：机电工程学院

（二学位）eviews软件学习心得

实验中，我完成模型的参数估计，模型的统计检验，建立了一元线性回归模型和多元线性回归模型的经济计量模型，并对模型进行了异方差和自相关性检验以及对模型的修正，使得模型更加的合理。实验过程使我对经济计量建模过程有一个直观感性的认识，并比较熟悉了现代计量经济分析软件的实际操作流程。在整个操作过程中，我们体会和获取到用eviews软件对经济原理进行验证的乐趣与经验，通过eviews软件的应用，免去了大量的运算过程，使得我们分析问题更加的方便快捷，而且比自己计算时更加准确。虽然在实验过程中，由于对软件不熟悉，上机操作时不可避免的遇到一些问题，但这些经验却锤炼了我发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。而且在老师和同学的帮助下，我能够顺利的运用eviews软件对一些经济数据进行分析。实验中，老师结合案例，现场的演示，细心的对我们进行指导，使我对eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟。

当然，在使用软件的同时虽然有时会遇到步骤和结果不同的情况，但我们可以对模型进行检验和修正，使之更能准确的分析经济问题。通过本次实验，我也深刻体会到，eviews是一门十分实用的软件，对以后的学习有着很大的作用。而如何正确和合理的使用便是当前最重要的任务。实习中，我们能够直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在，这提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。

本次实验的收获、体会、经验、问题和教训，使我初步投身于计量经济学，通过利用eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。这次操作后对eviews软件有了更深层的了解学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。篇二：计量经济学实验报告1 心得体会

辽宁工程技术大学上机实验报告 篇三：余伟-eviews理论及应用总结 1理论总结：

第一部分：数据分析基础

第1章：概率与统计基础

第2章：经济时间序列的季节调整、分解与平滑 时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解，指数平滑是目前比较常用的时间序列处理方法。经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素t、循环要素c、季节变动要素s和不规则要素t.在经济分析之前，需要对时间序列进行季度调整，剔除其中的季节变动要素和不规则要素。而利用趋势分解方法可以把趋势和循环要素分离开来，从而研究经济的长期趋势和景气循环变动。对于某些经济时间序列（如股票序列），不存在明显的趋势变动和季节变动。一般，我们使用指数平滑方法对这样的时间序列进行拟合和预测 2.1理论基础：移动平均方法

简单移动平均

中心化移动平均

加权移动平均 2.2季节调整

只有季度和月度数据才能做季节调整，目前比较常用的方法是：censusx12方法、x11方法、移动平均方法和tramo/seats方法 2.3趋势分解

本节专门讨论如何将趋势和循环要素进行分解的方法。测定长期趋势有多种方法，如回归分析法、移动平均法、阶段平均法、hp滤波方法和bp滤波方法 2.4指数平滑方法

第二部分：基本的单方程分析

第3章：基本回归模型 3.1古典线性回归模型

回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，是可以用来分析两个及以上的变量相互之间因果关系的统计方法。当回归模型中仅包含一个解释变量时，该模型就是一元回归模型。当解释变量超过一个时，该模型就是多元回归模型。根据模型对于参数是否为线性可以将模型分为线性模型和非线性模型。

3.1.1一元线性回归模型

形式：yt??0??1xt?ut(t?1,2,...t)u是误差项或扰动项，它体现了y的变化中没有被x所解释的部

分，即除x以外其他所有对y产生影响的因素的综合体现。

古典线性回归模型的基本假设：

（1）e(ut)?0→？异方差→加权最小二乘法 2var(ut)??（2）cov(ui,uj)?0,i?j→？自相关→时间序列模型

（3）cov(xt,ut)?0→？随机解释变量→两阶段最小二乘法（4）ut?n(0，?2)→？ 3.1.2最小二乘法

3.1.3多元线性回归模型 3.1.4系数估计量的性质 3.1.5线性回归模型的检验 a:变量的显著性检验（t检验）h0:?i?0，h1:?i?0 b:拟合优度检验和r2统计量 tss ess rss r2=ess/tss c:方程显著性检验 h0:?1??2。。??k?0，h1:至少一个不为0 3.2回归方程的函数形式 3.2.1双对数线性模型

解释变量的系数就是弹性

*3.2.2半对数模型[用来做增长率] 3.2.3双曲线模型

3.3包含虚拟变量的回归模型 3.4模型的设定与假设检验

一旦完成估计，就需要进行各种检验、修正，然后再进行估计。。

一直到满意为止。3.4.1系数检验

a：wald检验——有约束条件的检验 b:遗漏变量、多余变量检验 c:因子分割点检验 3.4.2残差检验 a:正态性检验 b:序列相关检验 c:arch检验

d:white异方差检验 3.4.3模型稳定性检验 a：chow分割点检验 b: chow预测检验

c: quandt-andrews分割点检验 3.5方程的模拟与预测

第4章：其他回归方法

4.1异方差【每个数据点对应的方差不等】 4.1.1异方差检验 a：图示法

b：bpg异方差检验 c：harvey异方差检验 d：glejser异方差检验 e：white检验

4.1.2加权最小二乘法【wls】 4.2二阶段最小二乘法 4.3非线性最小二乘法 4.4广义矩方法

4.5多项式分布滞后模型 4.6逐步最小二乘回归 4.7分位数回归

4.8非参数回归模型

第5章时间序列模型

运用时间序列的过去值、当期值及滞后扰动项的加权和，建立模

型来解释时间序列的变化规律。5.1序列相关及其检验 5.1.1序列相关 5.1.2序列相关的检验方法 a:d.w统计量检验

如果存在正的序列相关，其（0,2）；相反则在（2,4）d.w统计量检验序列相关有4个前提

（1）d.w统计量的扰动项在原假设下依赖于系数矩阵

（2）回归方程右边如果存在滞后因变量，其不再有效

（3）仅仅检验残差序列是否存在一阶序列相关

（4）回归模型含有截距项

下面的方法克服了上述不足 b: 相关图 c：q统计量检验

d：序列相关的lm检验

5.1.3存在序列相关的线性回归方程的估计与修正

利用ar(p)模型修正序列相关。5.2平稳时间序列建模

本节将不再仅仅以一个回归方程的扰动项序列为研究对象，而是

直接讨论一个平稳时间序列的建模问题。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化及汇率变动等通常是一个平稳序列，或者通过差分等变换可以化为一个平稳序列。5.2.1平稳时间序列的概念

如果随机过程ut?{?,u?1,u0,u1,u2,??,ut,ut?1,??} 的均值和方差、自协方差都不取决于t，既满足： e(ut??),var(ut)??2,cov(ut,ut?s)??s 则称{ut}是协方差平稳的或弱平稳的： 5.2.2 arma模型 1.自回归模型ar(p)p 阶自回归模型记作ar(p)，满足下面的方程： ut?c??1ut?1??2ut?2put?p??t 其中：参数 c 为常数；?1 , ?2 ,…, ?p 是自回归模型系

数；p为自回归模型阶数；?t 是均值为0，方差为? 2 的白

噪声序列。

2.移动平均模型ma(q)q 阶移动平均模型记作ma(q)，满足下面的方程： utt??1?t?1q?t?q 其中：参数 ? 为常数；参数?1 , ?2 ,…, ?q 是 q 阶移

动平均模型的系数；?t 是均值为0，方差为? 2的白噪声序列。3.arma(p，q)模型

ut?c??1ut?1put?p??t??1?t?1q?t?q 显然此模型是模型(5.2.4)与(5.2.5)的组合形式，称为混合模型，常记作arma(p,q)。

当 p=0 时，arma(0, q)= ma(q)当q = 0时，arma(p, 0)= ar(p)5.2.3 arma模型的平稳性 1.ar(p)模型的平稳性条件

ar(p)模型平稳的充要条件是?(z)的根全部落在单位圆之外 2.ma(q)模型的可逆性 根全部落在单位圆之外，则式(5.2.16)的ma算子称为可逆的 5.2.4 arma模型的识别 ar(p)模型的偏自相关系数是 p 阶截尾的。ma(q)模型的自相关函数在 q 步以后是截尾的。ma(q)模型的偏自相关系数一定呈现出某种衰减的形式是拖尾的 5.3 非平稳时间序列建模

前述的ar(p)、ma(q)和arma(p,q)三个模型只适用于刻画一个平稳序列的自相关性。一个平稳序列的数字特征，如均值、方差和协方差等是不随时间的变化而变化的，时间序列在各个时间点上的随机性服从一定的概率分布。也就是说，对于一个平稳的时间序列可以通过过去时间点上的信息，建立模型拟合过去信息，进而预测未来的信息。然而，对于一个非平稳时间序列而言，时间序列的某些数字特征是随着时间的变化而变化的。非平稳时间序列在各个时间点上的随机规律是不同的，难以通过序列已知的信息去掌握时间序列整体上的随机性。但在实践中遇到的经济和金融数据大多是非平稳的时间序列。图5.9 中国1978年～2006年的生产法gdp序列 1.确定性时间趋势

描述类似图5.9形式的非平稳经济时间序列有两种方法，一种方法是包含一个确定性时间趋势: yt?a??t?ut 其中ut是平稳序列；a + ? t 是线性趋势函数。这种过程也称为

趋势平稳的，因为如果从式(5.3.1)中减去 a +? t，结果是一个平稳过程。注意到像图5.9一类的经济时间序列常呈指数趋势增长，但是指数趋势取对数就可以转换为线性趋势。

一般时间序列可能存在一个非线性函数形式的确定性时间趋势，例如可能存在多项式趋势：

yt?a??1t??2t2ntn?ut 同样可以除去这种确定性趋势，然后分析和预测去势后的时间序列。篇四：掌握用eviews回归模型的比较筛选 篇五：计量经济学学习心得

计量经济学小结

经过一个学期对计量经济学的学习，我收获了很多，也懂得了很多。通过以计量经济学为核心，以统计学，数学，经济学等学科为指导，辅助以一些软件的应用，从这些之中我都学到了很多知识。同时对这门课程有了新的认识，计量经济学对我们的生活很重要，它对我国经济的发展有重要的影响。

计量经济学对我们研究经济问题是很好的方法和理论。学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要对evies软件的熟练操作与应用，记得以前学运筹学的时候，我学会了lindo软件，而现在我又学会了eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;初步投身于计量经济学，通过利用eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。

计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，其中需要很好的数学基础、统计基础和自己的分析思考能力，以及良好的计量软件应用能力，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找到其中的脉络，进而分析得更加清晰。对于计量经济学这一学科，虽然只是一门选修课，但是对我们很有用，特别是对evies软件的运用。我自认为自己对这一软件还没有完全掌握，在后期的学习中，希望能继续学习，熟练掌握这一软件的运用。

第三篇：eviews中英文翻译

Eviews中英文翻译

1.Descriptive Statistics 描述性统计

2.Test For Descriptive Stats 描述性统计量的检验

3.Distribution Graphs 分布图

4.One-way Tabulation 单维统计表

5.Correlogram 相关图

6.Unit Root Test单位根检验

7.Histogram and Statistics 直方图和统计量

8.Stats by Classification 分类统计量

9.Stats Table 统计量表格

10.Mean 均值

11.Median 中位数

12.Std.Dev.(Standard Deviation)标准差

13.standard error of mean均值标准误差

14.Skewness 偏度

15.Kurtosis 峰度

16.Jarque-BeraJB统计量(贝拉统计量)

17.obs（observations）观测值个数

18.Simple Hypothesis test 简单假设检验

19.Equality test of Classification组间相等检验

20.Variance 方差

21.anova 方差分析

22.source of Variation 变异来源

23.CDF(Cumulative Distribution Function)累积分布函数

24.Survivor残存

25.Quantile分位数

26.Kernel Density核心密度

27.Normal Distribution正态分布

28.Uniform Distribution 均匀分布

29.Exponential Distribution指数分布

30.Logistic Distribution 逻辑分布

31.Extreme value 极值

32.# of values 表示分组序列内的观测值的个数大于指定数目时，进行分组统计

33.Avg.count 表示各分组序列内的观测值的个数小于指定数目时，原分组合并

34.Max # of bins 表示序列的最大分组数

35.AC(autocorrection)自相关

36.PAC（partial correction）偏相关

37.intercept截距项

38.trend and intercept趋势项和截距项

39.N-way TabulationN维统计表

40.Equation specification 方程说明

41.estimation setting估计方法选择

42.LS（least squares）最小二乘法

43.TSLS（two-stage least squares）两阶段最小二乘法

44.ARCH（autoregressive conditional heteroskedasticity）自回归条件异方差

45.GMM（generalized method of moments）广义矩阵法

46.BINARY（binary choice）二项选择模型

47.ORDERED（ordered choice）有序选择模型

48.CENSORED（censored data）删截模型

49.COUNT(integer count data)计数模型

50.Representation 方程显示的三种形式（1 Estimation Command估计命令 2 Estimation

Equation估计方程3 Substituted Coefficients带有系数估计值的方程式）

51.Estimation Output 估计显示

52.Actual, Fitted, Residual 真实的，拟合的，剩余的（残差的）

53.Standardized Residual Graph 标准的残差折线图

54.Covariance Matrix 回归系数估计值的方差-协方差折线图

55.Coefficient Text 模型参数的7种检验

56.Residual Test 模型残差的5种检验

57.Stability test 模型稳定性检验

58.Gradient and Derivatives 梯度与导数

59.ARMA Structure

60.Make Residual Series 生成估计方程的残差序列

61.Make Regressor Group 显示方程中所有解释变量和被解释变量的序列组

62.Make Model 生成方程的估计式

63.Update Coefs from Equation 更新方程的系数向量

标准回归输出结果

64.coefficient 回归系数

65.std.error标准误差（衡量回归系数的统计可靠性）

66.t-stastistic(检验某个系数是否为0)

67.prob伴随概率（p值越大，越接受原假设）

68.R-squared可决系数（被解释变量由解释变量解释的部分）

69.Adjusted R-squared调整可决系数

70.S.E.of regression 回归的标准误差（即σ）

71.Sum squared resid残差平方和

72.Log likelihood 对数似然估计值（用于进行似然比检验等）

73.Durbin-Watson stat(序列相关性进行检验的统计量)

74.Mean Dependent Var(variable)被解释变量的均值

75.S.D.Dependent Var被解释变量的标准差

76.Akaike info criterion（AIC）赤池信息准则

77.Schwarz criterion(SC)施瓦茨准则（两个准则均要求增加的解释变量能够减少AIC和SC

才在原模型中增加该解释变量）

78.F-Statistic(检验回归方程的显著性，其原假设是所有系数都为0)

79.Prob(F-Statistic)F统计量的伴随概率

80.81.

第四篇：纺织品检验小结

纺织品检验学

纺织品检验学是关于确定或证明纺织品质量是否符合标准和交易条件的专门学科。作为检验对象的纺织品，其质量的优劣与纺织品的使用价值又是密切相关的。它的研究对象主要分为5类，即棉、麻、丝、毛、化学纤维。

首先应该明确的是检验的内容，一般是分析和研究纺织品的成分、结构、外形、物理性质、化学性质以及机械性质等质量属性。

（一）棉纺织品品质检验 1.原棉的检验

原棉的检验是纺织工业生产的基础，进出口棉花的技术依据，并且对合 利用原棉，优化资源配置祈祷主导作用。原棉的检验指标包括：品级检验、长度检验、马克隆值检验、断裂比强度检验、异性纤维检验、公量检验。在原棉的检验中主体品级是指含有相邻品级的一批棉花中，所占比例为0.8以上的品级。

2.棉本色纱线的品质评定

棉纱纱线的线密度以1000米纱线在公定回潮率时的重量表示，成为特克斯。这是定长制，还有以定重制表示的旦尼尔。纱线的特数越高，纱线越细。单纱和股线的最后成品设计特数必须与其公称特数相等。纺股线用的单纱设计tex数值应保证股线的设计特数与其公称tex数相等。

棉本色纱线的捻度测量是重要的一个方面。分为直接测量法和退捻加捻法。直接计数法即在一定的张力作用下，夹住已知纱线的两端，通过试样的一端对另一端向像退捻方向回转，直至纱线中的纤维或单纱完全平行为止，退去的捻数即为该试样长度的捻数：退捻加捻法的实验环境和条件相同，只是过程不同。他是经退捻和反向加捻后恢复到起始长度所需的捻回数的一半即为改长度下的纱线捻数。

棉本色纱线的线密度的测定方法---绞纱法。它的原理是，纱线的线密度是由，纱线的长度和重量计算出的，长度合适的式样在规定条件线从已经调湿的样品中抽出实验。

棉本色纱线断裂强力和伸长率检验采用单根纱线法，用强力试验机拉伸单根纱线式样直至断脱，并指示出断裂强力和伸长。

棉本色纱线的疵点分级检验用纱疵仪，而棉结杂志条干均匀度则用目测法。将纱线式样均匀地摇在黑板上目测检验。

（二）羊毛的品质检验

羊毛相对于原棉种类分得更多更细，所以检验的过程也是相对复杂的。首先是羊毛细密度检验。羊毛细密度是衡量羊毛质量优劣的一项重要质量指标，是决定羊毛品质机器使用价值的重要依据。在检验过程中，我过通常采用的是气流仪法，但多数则采用“显微镜投影仪法”。羊毛的粗腔毛率实验仍然采用显微镜投影仪法，粗毛规定为凡是细度等于或是超过52.5纳米的纤维；腔毛则是规定为凡是连续腔长度在50纳米以上和宽的一处等于或是超过1/3纤维直径时作为腔毛。还有毛丛长度实验、毛条加权平均长度实验、洗净毛的含油率实验、回潮率实验等等。

羊毛是耐碱不耐酸的纤维，但是在实验的过程中可能会有酸的存在，所以要除酸，与此同时还要测量碱的残留量。羊毛有软黄金的美称，所以各国都在试着在羊毛身上做文章，我国也在不断地追求创新。

（三）化学短纤维的品质检验

化学短纤维的品种很多，有涤纶、锦纶、晴纶（人造羊毛）、维纶、氨纶丙纶等。根据化学短纤的长度、细密度、截面形态、光泽卷曲以及产品的用途也可将其分成不同的类型。

可以说化学短纤维是人类按照自己的意愿一句天然纤维制造出来的纤维。他弥补了天然纤维的不足之处，但同时也有自身的缺陷。化学短纤的检验过程相对来说是最简单的。首先从原料上来讲，化学纤维几乎不含杂质，而且是高温处理经过喷丝口喷出来的纤维。同时还可以根据人们的穿着需要，喷出具有不同形态功能各异的异形纤维。当然质量检测是必须的步骤，因为我们要了解它的性质以及性能。像纤维的线密度偏差、干强变异系数、干断裂强度等。

（四）苎麻纱品质检验

苎麻纱的品等检验指标包括单纱断裂强力变异系数、数量变异系数，单杀断裂强度和质量偏差，品级指标包括条干均匀度变异系数、细节、促接和结杂。苎麻细纱粗结、细节和结杂的规定，纱细节叫原纱截面细0.5，粗节叫原纱粗0.5，结杂叫原纱截面粗0.2。

苎麻是一种品质优良的天然植物纤维，透气性是天然纤维中最好的。比棉纤维高三倍左右，吸湿放湿性好，而且具有防腐、防菌、防霉等功能，适宜纺织各类卫生保健用品，被公认为“天然纤维之王。苎麻织物具有粗犷、挺括 ,典雅、轻盈、凉爽、透气、抗菌、保健等优点，具有良好的穿着服用性能，但是苎麻的处理过程却很复杂。苎麻在纺纱前，要先脱去原麻中的胶质获得单纤维，但是经过脱胶处理会降低麻纤维强度，更严重的是脱胶废液多且污染严重。

（五）丝的品质检验 随着科技的发展，丝质产品的开发越来越广泛。人造丝在服装生产中用途广泛。除了天然纤维蚕丝以外，化纤长丝也种类繁多，检验过程大同小异。1.桑蚕丝织物品质检验

蚕丝织物的的质量检验项目包括幅宽偏差、密度偏差、质量偏差、尺寸变化率、染色牢度和外观疵点七项指标。它的检验过程相对来说很简单。因为蚕丝纤维天然光滑，是从蚕茧上剥离下来的，长度与它的线密度相对均匀。值得注意的是纱娟类织物、桑蚕丝与醋酸 丝的交织物、经过特殊后整理工艺的桑蚕丝织物或纤度与密度只乘积小于20000时，其断裂强力的考核标准特殊。2.粘胶长丝品质检验

其产品分有光丝和无光丝和漂白丝三种，粘胶长丝的检验包括物理机械性能检验、染化性能检验和外观疵点检验。物理机械性能包括干湿断裂强度，干断裂强度与变异系数、线密度偏差、变异系数、染色均匀度等：外观疵点包括色泽、毛丝、结头、污染、成型、跳丝。3.涤纶牵伸丝质量检验

他与粘胶长丝的不同之处在于他要检验其废水收缩率、含油率以及条干均匀度。

4.涤纶低弹丝质量检验

对照涤纶牵伸丝质量检验的考核项目，其物理指标增加了卷曲收缩率和卷曲收缩变异系数以及卷曲稳定度三项，含油率的检测去掉。外观质量检测加入了断头和绊丝。

（六）针织产品检验

针织产品的检验应该是所有产品中最复杂的。因为不同类型的针织品在原料组成、加工工艺、用途和使用性能要求等方面翠在较大的差异，各种针织产品的物理指标考核项目和相应的试验方法不尽相同，这在检验时都应加以区别。1.精梳毛针织物物理指标和试验方法 首先测量其纤维含量。纯毛产品考核冒险为含量指标，混纺产品考核毛纤维含量的减少指标参考国标。然后是单件质量偏差，由于针织物的纱线粗细均匀，以及织制的时候都会有很大的差异。顶破强度，针织物是有纱线经成圈、集圈、浮线织出来的，本身就是带很多孔眼，所以受力具有各向异性。腋下接缝强力也需要测量。起球起毛性的测量对于针织物来说是很有必要的，针织物的纱线捻度本来就很小，断裂强力和伸长性都不如其他的纱线，所以更容易起毛起球。松弛收缩性和沾化收缩性的检验，包括宽度伸长、长度收缩和宽度收缩三项指标，其中宽度收缩只考虑单面针织物，集圈、波纹、有虚线提花及松结构产品不考核松弛收缩。

2.粗梳毛针织物物理指标考核项目和试验方法与精梳毛针织品基本相同。但是对于粗疏单面平针毛针织物，增加了“编织密度”指标。

3.精梳轻薄型毛针织品产品将纤维含量、单件重量偏差率、顶破强度、腋下接缝强力和松弛收缩五项规定为强制性物理指标，而把耐磨、起球、含油脂率和沾化收缩思想规定为参考性物理指标。

4.羊绒针织品物理指标与毛针织品标准相比：物理指标中增加了对羊绒纤维含量的考核。顶破强力不再分等考核，采用最低控制指标；起球为强制性指标；二氯甲烷可溶性物质，一等品为强制性指标。

5.棉针织内衣物理指标包括每平方米干燥重量公差，强力公差和缩水率三项。6.桑蚕丝经编针织绸物理指标包括匹长，设定匹长下线，各品等均为30米；幅宽公差，设定平等的上限和下限，方法与棉针织内衣相同；质量公差、弹子顶破强力、密度公差；纹路歪斜，按纵向和横向分别测定，横向有分为“弓纬”和“纬斜”两种情况。

针织产品的外观检测当然是必不可少的，也需要减检测表面疵点、尺寸规格差异等。针织产品规格尺寸公差和本身尺寸差异等指标已涉及到服装规格尺寸检验的内容。越是高档的产品产品检验的过程越是复杂，针织产品的开发空间很大，且收益也相对的可观。

（七）产业用纺织品与非织造布

产业用纺织品是指为国民经济个部门服务的具有一定功能的纺织品，是纺织工业的三大支柱之一。尤其是近几年越来越重视，竞相开发高功能、高科技的尖端产品，以及各产业部分的需求，占领国际市场。它的适用范围广阔，从工业到农业，从陆地到海洋，从交通运输到医疗卫生等等。

非织造布是产业用纺织品的主体支柱。非织造布简称非织布，又称无纺布、不织布、非织造物，是指一种新的纤维制品。我国国家标准（GB/T 5709—1997）对非织造布的定义是：定向或随机排列的纤维通过摩擦、抱合或粘合，或者这些方法的组合而相互结合而成的片状物、纤网或絮垫，不包括纸、机织物、针织物、簇绒织物、带有缝编线的缝编织物以及湿法缩绒的毡制品。

无纺布的特点有(1)使用纤维原料范围广，产品品种多（2）工艺过程短而简单，劳动生产率高（3）生产速度快，产量高。（4）工艺变化多，产品使用范围广。

因为其使用大多是用于产业用，所以检验内容一般包括强伸度、尺寸稳定性、厚度、透气性、燃烧性能、耐磨损性能、静电性能、耐热性、透湿性等在实际生活密切相关的方面。

纺织产品的检验是一项任重而道远的工作，随着纺织行业的发展还会推陈出新。

第五篇：理化检验学习小结

第一篇 仪器分析 紫外吸收光谱的产生 1.概述

紫外吸收光谱：分子价电子能级跃迁。吸收曲线的讨论：

①同一种物质对不同波长光的吸光度不同。吸光度最大处对应的波长称为最大吸收波长λmax ②对于不同物质，它们的吸收曲线形状和λmax则不同。电子跃迁与分子吸收光谱

分子具有三种不同能级：电子能级、振动能级和转动能级 有机物紫外吸收光谱 1．紫外—可见吸收光谱

有机化合物的紫外—可见吸收光谱是三种电子跃迁的结果：σ电子、π电子、n电子。当外层电子吸收紫外或可见辐射后，就从基态向激发态(反键轨道)跃迁。2 σ→σ＊跃迁 所需能量最大； 3 n→σ＊跃迁 所需能量较大。4 π→π＊跃迁

所需能量较小，吸收波长处于远紫外区的近紫外端或近紫外区。5.生色团与助色团 生色团：

含有π键的不饱和基团称为生色团。简单的生色团由双键或叁键体系组成。助色团：

有一些含有n电子的基团本身没有生色功能，但当它们与生色团相连时，就会增强生色团的生色能力，这样的基团称为助色团。红移与蓝移

λmax向长波方向移动称为红移，向短波方向移动称为蓝移(或紫移)。定性分析 定性分析

max：可作为定性依据； 红外吸收光谱分析法

红外吸收光谱产生的条件满足两个条件：

(1)辐射应具有能满足物质产生振动跃迁所需的能量；(2)辐射与物质间有相互偶合作用。

对称分子：没有偶极矩，辐射不能引起共振，无红外活性。非对称分子：有偶极矩，有红外活性。分子中基团的基本振动形式 两类基本振动形式

1、伸缩振动

2、变形振动 红外分光光度计 仪器类型

两种类型：色散型、干涉型（傅立叶变换红外光谱仪）核磁共振波谱分析法 核磁共振基本原理 原子核的自旋

若原子核存在自旋，产生核磁矩： 核磁共振现象

自旋量子数 I=1/2的原子核（氢核），可当作电荷均匀分布的球体，绕自旋轴转动时，产生磁场，类似一个小磁铁。核磁共振共振条件(1)核有自旋(磁性核)(2)外磁场,能级裂分;(3)照射频率与外磁场的比值0 / H0 =  /(2)

自旋偶合：自旋核与自旋核之间的相互作用称自旋-自旋偶合,简称自旋偶合。化学位移：在有机化合物中，各种氢核 周围的电子云密度不同（结构中不同位置）共振频率有差异，即引起共振吸收峰的位移，这种现象称为化学位移。高效液相色谱法的特点 特点：高压、高效、高速

化学键合固定相：（将各种不同基团通过化学反应键合到硅胶（担体）表面的游离羟基上。C-18柱（反相柱）。流动相类别

按流动相组成分：单组分和多组分

第二篇 药品理化检验

药品，指用于预防、治疗、诊断人的疾病，有目的地调节人的生理机能并规定有适应证、用法和用量的物质，包括药材、中药饮片、中成药、化学原料及其制剂，抗生素、生化药品、放射性药品、血清制品和诊断药品等。

药物分析是运用化学、物理化学或生物化学的方法和技术研究化学结构已经明确的合成药物或天然药物及其制剂的质量控制方法，也研究有代表性的中药制剂和生化药物及其制剂的质量控制方法。

药物分析的基本任务是药物成品的化学检验工作；药物生产过程的质量控制；药物贮存过程的质量考察；临床药物分析工作；药物分析学科还应为相关学科的研究开发提供必要的配合和服务。

药品检验工作的基本程序一般为取样、性状、鉴别、检查、含量测定、写出报告。鉴别：判断已知药物及其制剂的真伪；采用一组（二个或几个）试验项目全面评价一个药物。

检查：包括有效性、均一性、纯度要求及安全性四个方面。

纯度要求即药物的杂质检查，亦称限度检查、纯度检查 含量测定：准确测定有效成分的含量 药物紫外光谱参数的作用

药物的紫外光谱参数，可供指认分子中共轭骨架的有、无及主要属性。

一、药物的纯度

指药物纯净程度，反映了药物质量的优劣，含有杂质是影响药物纯度的主要因素。

杂质是指：1.有毒副作用的物质； 2.本身无毒副作用，但影响药物的稳定性和疗效的物质； 3.本身无毒副作用，也不影响药物的稳定性和疗效，但影响药物的科学管理的物质

药物中有害杂质限量很低，有的不允许检出（如氰化物）。

二、药物中杂质的来源

1.生产过程中引入 2.贮藏过程中产生

三、杂质的分类

药物中的杂质分为

1、一般杂质

2、特殊杂质

1.一般杂质：如氯化物、硫酸盐、铁盐、重金属、砷盐、酸、碱、水分、易炭化物、炽灼残渣等。

2.特殊杂质：指某一个或某一类药物的生产或贮藏过程中引入的杂质。特殊杂质检查方法收载在中国药典正文各药品的质量标准中。

一、杂质限量：指药物中允许杂质存在的最大量，通常用百分之几或百万分之几来表示。

（药品合格）杂质量 ≤ 杂质限量 ＜ 杂质量（药品不合格）药物的杂质检查法

1、对照法

2、灵敏度法

3、比较法 一般杂质检查规则：遵循平行操作原则

砷盐检查法

（一）古蔡法

（二）Ag-DDC法

（三）白田道夫法

（四）次磷酸法 中药制剂是根据药典、制剂规范和其它规定的处方，将中药的原料药物加工制成具有一定规格，可以直接用于防病、治病的药品。中药制剂分析的特点

中药制剂分析的特点是化学成分的多样性和复杂性、中药市场混乱和中药材质量的不稳定性等。

中药制剂分析的一般程序 ：取样、鉴别、检查、含量测定 提取的重点

可从水提液中提取苷类成分的溶剂是 甲醇。

黄酮类成分分析时，常用聚酰胺作为纯化样品的担体。颗粒剂提取时，由于含有较多的糖、糊精或其他辅料，应注意提取溶剂的渗透性。连续回流提取法

通常不用混合溶剂提取的方法是连续回流提取法。中药制剂的显微鉴别最适用于含有原生药粉的制剂的鉴别。理化鉴别

在中药制剂的理化鉴别中，最常用的方法为TLC法。

阳性对照 将要鉴别的药材按制剂工艺处理，再按鉴别方法提取的溶液 阴性对照 把制剂中要鉴别的药材除去，用剩下的各味药按制剂工艺处理，再按鉴别方法提取的溶液

杂质检查主要项目:水分、总灰分和酸不溶性灰分、重金属、砷盐、残留农药 中药指纹图谱定义：中药材或中药制剂经适当处理后，采用一定的分析手段，得到的能够标定该中药材或中药制剂特性的共有峰的图谱 色谱指纹图谱的基本属性

色谱指纹图谱的基本属性为整体性、模糊性。含量测定方法的有关效能指标描述

中药制剂含量测定方法的准确度一般以回收率表示 而精密度一般以标准偏差或相对标准偏差表示 蒸发光散射检测器

对于黄芪甲苷、人参皂苷等呈紫外末端吸收的组分，当采用HPLC法测定其含量时，应采用蒸发光散射检测器

第三篇 食品理化检验 食品检验的重要性

1、通过对食品营养成分进行分析，可以指导人们合理营养；可以为开发食品新资源、新产品，探索新技术、新工艺提供科学依据。

2、通过对食品中有毒有害物质进行分析，了解食品是否受有毒有害物质及细菌等的污染及污染程度；为国家制订食品卫生标准、管理措施、技术政策提供科学依据

3、通过对食品的监督检验，防止生产与销售过程的掺杂掺、假、伪造 食品理化检验：广义的食品检验是指研究和评定食品质量及其变化的一门科学。它依据物理、化学、生物化学的一些基本理论和各种技术，按照制订的技术标准，对原料、辅助材料、成品的质量进行检验。

食品理化检验的内容有1.食品营养成分的检验；2.食品中有毒有害成分的检验等 食品理化检验的主要内容是什么？

食品的感观检查；食品营养成分的检验；保健食品的检验；食品添加剂的检验

（五）食品中有毒有害成分的检验；食品容器和包装材料的检验；化学性食物中毒的快速鉴定；化学性食物中毒中常见的毒物检验分类；转基因食品的检验。食品样品的分类

按照取样过程和检验要求，食品样品分为检样、原始样品、平均样品和产品。总体（population)：具有相同属性的被检验的食品的总和。

食品的样品（sample)：从总体中抽出的作为总体的代表参加检验的一部分食品。食品样品的保存原则：防止污染；防止腐败变质；稳定水分；固定待测成分。食品样品的保存方法：净、密、冷、快

食品分析常用的基本方法有：感官检验法、物理检验法、化学分析法和仪器分析法。食品检验的常用方法感官检验、比重测定、薄层色谱法、纸色谱、气相色谱法、高效液相色谱法。

感官检验方法： 视觉检查、嗅觉检查、味觉检查等方法 食品检验的主要指标：

主要包括食品的一般成分分析、微量元素分析、农药残留分析、兽药残留分析、霉菌毒素分析、食品添加剂分析和其他有害物质的分析等。测定水分的意义

水分是构成食品的主要成分之一，对食品的感官特性、组织结构具有重要的影响；水分对于控制食品中微生物的生长、繁殖、腐败变质具有重要的意义。凯氏定氮的依据

蛋白质中的氮含量较恒定，只要能准确测定食物中的含氮量，就可以推算出蛋白质的含量。

测定蛋白质最常用的方法是凯氏定氮法。一般食品中还原糖、蔗糖、总糖的测定多采用化学法。

食品添加剂指为改善食品品质和色、香、味以及为防腐、保鲜和加工工艺的需要而加入食品的人工合成或者天然物质。

食品添加剂检验的主要内容：防腐剂的测定，甜味剂的测定，着色剂的测定，抗氧化剂的测定 防腐剂的定义

防腐剂是在食品保藏中具有抑制或杀灭微生物作用的一类物质的总称。两种主要的防腐剂 ：苯甲酸、山梨酸。甜味剂的种类：

1、人工甜味剂，2、天然甜味剂 糖精的测定方法主要是：高效液相色谱法、薄层色谱法 着色剂可分为两种：天然着色剂和人工着色剂

食品有害物质测定的主要内容：有机氯农药测定，有机磷农药测定，黄曲霉毒素的测定，其他化学污染物的测定

水中有机氯农药测定方法有比色法、薄层法和气相色谱法等，其中灵敏度最高，且被广泛应用的方法是气相色谱法-电子捕获检测器。食品中有机氯农药的测定方法1.薄层色谱法，2.气相色谱法 食品中的酸度可分为总酸度、有效酸度和挥发酸度。测定食物中的铁时，保存样品的容器最好选用塑料瓶。

第四篇 水质理化检验

水体污染:污染物进入水体中，其含量超过了水体的自然净化能力，使水体的物理、化学性质或生物群落组成发生变化，从而降低了水体使用价值的现象。

水污染的危害（1）危害人体健康;（2）影响工农业和水产业的发展;（3）破坏生态平衡

水质理化检验的基本任务是：（1）水质本底值的监测。（2）水污染现状和趋势的监测，水污染源的监测。积累污染预报资料。从而为治理污染提供依据。（3）防止急慢性中毒和疾病蔓延。（4）为监督执法的顺利进行提供依据。水样的保存容器的要求：测有机物的水样，多选玻璃瓶作为盛水容器。水样的预处理程序为

一、水样的消解；

二、富集与分离。水中常见的有机氯农药：六六

六、DDT等

水中有机氯农药测定方法有比色法、薄层法和气相色谱法等，其中灵敏度最高，且被广泛应用的方法是气相色谱法-电子捕获检测器。

第五篇 空气理化检验

空气理化检验：主要以分析化学为理论基础，采用现代化学分析和仪器分析方法及分离手段，对空气的组分和污染物进行检测，包括对不同状态污染物的采集和定性、定量及形态分析等。

空气理化检验的意义

1、防止空气污染引起急性中毒和慢性危害；

2、评价环境空气质量状况、评价管理和控制体系的效果；

3、为保护人体健康，治理空气污染提供科学依据

空气理化检验的基本任务:从涉及的检测对象出发，空气理化检验的基本任务主要包括大气监测、作业场所空气中有毒物质的监测、室内空气和公共场所空气质量的检测。从监测的目的出发，空气理化检验的任务一般又可分为三类，即污染源的监测、环境污染监测和特定目的的监测。

空气理化检验的主要内容：颗粒物：生产性粉尘的浓度、分散度和游离二氧化硅、可吸入颗粒物、降尘浓度等。有害无机物：铅、汞、锰、二氧化硫、氧化氮、臭氧等；有害有机物：苯系物、苯并（a）芘、甲醛、农药、杀虫剂等；空气中有毒物质快速测定：一氧化碳、汞、二氧化硫等；气象参数的测定：气温、气湿、气压、气流。

空气中有毒物质快速测定：一氧化碳、汞、二氧化硫等； 气象参数的测定：气温、气湿、气压、气流。

空气污染：除空气的正常组分外，增加了新的组分并达到了一定的浓度和持续一定的时间，或是空气中原有组分骤然增加，改变了空气的物理化学正常组成，破坏了生态平衡，造成了对人体健康和动植物的不利影响和危害。

空气污染的危害：对人体健康的影响，对动物的危害，对植物的危害，对材料的腐蚀。一次污染物：由人为或自然污染直接排放到大气中，其物理性质和化学性质均未发生变化。

二次污染物：进入大气中的各种一次污染物，在物理、化学因素或生物作用下相互作用或与大气的正常组分反应形成物理或化学性质与一次污染物不同的新污染物。空气污染物的存在状态：气体、蒸气和气溶胶。

最小采气量：指保证能够测出被测有害物质最高容许浓度值所需采集的最小空气体积。

当空气中气体污染物浓度较高时，可选择的采样方法是注射器取样。

苯、甲苯、二甲苯的测定方法（气相色谱法）:直接进样法、溶剂洗脱法、热解吸。

其他内容

灰分测定中，盛装样品的器皿是坩埚。灰分测定的温度指标是550—600℃。测定酸度的指示剂是酚酞。天然食品中所含的酸主要是有机酸。

脂肪是有机物。脂肪测定所用的抽提剂是石油醚。通常不用混合溶剂提取的方法是连续回流提取法。

药物的紫外光谱参数，可供指认分子中共轭骨架的有、无及主要属性。在样品的保存过程中应注意样品容器、储样场所、储存时间 一般食品中还原糖、蔗糖、总糖的测定多采用化学法。

测定空气中氮氧化物，用盐酸萘乙二胺比色法，其中对氨基苯磺酸的作用是重氮化反应。

空气中的二氧化硫被四氯汞钾吸收后，再与甲醛及盐酸副玫瑰苯胺作用，生成的化合物为深紫色。

采用酸性高锰酸钾滴定法测定耗氧量时，酸度只能用哪种酸来维持硫酸。药品中重金属检查法包括硫代乙酰胺法、炽灼残渣法、硫化钠法、硫化钠法。食品中脂肪的测定正确的是索氏提取法、、酸水解法、碱水解法。一氧化碳的测定方法有汞置换法、气相色谱法、非分散红外吸收法。水质有机污染指标的测定内容有化学耗氧量、酚、氨氮。

颗粒剂提取时，由于含有较多的糖、糊精或其他辅料，应注意提取溶剂的渗透性。可从水提液中提取苷类成分的溶剂是甲醇。

对下列含量测定方法的有关效能指标描述正确的是中药制剂含量测定方法的准确度一般以回收率表示，而精密度一般以标准偏差或相对标准偏差表示。

对于黄芪甲苷、人参皂苷等呈紫外末端吸收的组分，当采用HPLC法测定其含量时，应采用蒸发光散射检测器。

用溶剂解吸和热解吸气相色谱法测定车间空气中苯时，用的空气采样器是活性碳管。水质感官性状指标测定内容有水温、臭和味、色度。

化学耗氧量的测定方法有酸性高锰酸钾法、重铬酸钾法、密封管法、比色法、氧化还原电位法、滴定法及恒电流库仑滴定法等。