提出了用于评价水资源承载能力及其演变趋势的指标体系,应用主成分分析原理建立了水资源承载能力的评价的综合指标-综合主成分,分别选取出了反映自然支持力指标、社会经济技术水平指标和社会生活水平指标的主成分,建立了相应的水资源承载能力变化驱动因子的多元线形回归模型,计算出山西各地市水资源承载力的综合得分。
以太原市为例,分析了2000~2007年的水资源承载能力演变趋势。对综合主成分进行正态性检验,其服从正态分布,提出了相应的评价标准。
结果表明,此方法及其评价标准能较全面地反映区域水资源承载能力状况。
可以的。 建立空间误差模型和空间滞后模型最好是用R语言做，当然用 Geoda 或 Eviews 等软件做也可以，
矿业权是指矿产资源使用权，包括探矿权和采矿权。
“探矿权”是指在依法取得的勘查许可证规定的范围内，勘查矿产资源的权利；“采矿权”是指在依法取得采矿许可证规定的范围内，开采矿产资源和获得所开采矿产品的权利；根据《矿产资源法》及其配套法规，矿业权经依法批准，可以转让他人。矿业权的价值是矿业权人在法定的范围内，经过资金和技术的投入而形成的，应当依法受到保护。
矿权获取的步骤相对复杂，但总体可以分为以下几个方面:1.要获取矿权并不容易。2.矿权的申请与获取需要遵循相关的法律法规，包括土地管理、矿产资源管理等方面的规定。此外，还需要满足一定的条件和流程，如资质考核、申请材料准备、审批程序等。3.具体的矿权获取流程会因国家、地区和矿种而有所不同。一般来说，首先需要根据矿产资源所在地的法律法规了解申请矿权的条件和程序；然后，按照相关流程提交申请材料，并经过审批机构的审核；最后，根据审批结果进行公告、登记等手续，正式获得矿权。总之，想要获取矿权需要了解相关的法规和程序，并遵循一定的流程和条件。
优点：它首先把经济理论表示为可计量的数学模型即经济计量模型，然后用统计推论方法加工实际资料，使这种数学模型数值化。
这种分析方法有两个特点：①理论与观察资料相结合，赋予理论以经验的内容；②将随机因素对经济关系的影响纳入分析之中，得出的结论具有概率性。
缺点：1、简单地用数学公式描述经济运行规律,对社会经济问题中难以量化的因素无法表现和处理2、忽视运用计量经济模型进行实证分析的理论基础,直接将模型应用于经济分析之中3、建立计量经济模型的数据有限或数据质量不高4、对当前与未来条件的一般假设不切实际
生物-心理-社会模型（Biopsychosocial Model,BPS模型）
Engel指出，大多数健康问题如果没有心理社会构架的话就无法解释。他在大量的研究中发现如下几个默认了心理、社会变量重要性的医学问题：
第一，许多医学实验只是显示了疾病的潜在可能性，而没有显示出疾病的存在。病人经常会提供一些有病原体的检验样本，而他们本身却毫无症状。个人的差异包括体质、心理状态对疾病的了解将共同决定谁生病，而谁又在检验出有病原体后仍保持健康。
第二，大量的疾病（如感冒）都对生活中压力的开始、紧张程度、持续时间和减轻有反应。
第三，只治疗身体症状并不一定能使人恢复健康。换言之，治疗还需要补充一些心理社会学的治疗方法。第四，治疗期间的心理社会环境，包括医患关系，能大大影响治疗效果。
rpv模型起源于传统的企业能力理论。
最早可以追溯到18世纪早亚当·斯密的企业分工理论，而20世纪20年代马歇尔的企业内部成长论可以说是该理论的雏形；
企业内部成长论指出企业内部各职能部门之间、企业之间、产业之间存在着“差异分工”，这种分工与其各自的知识与技能相关，这种知识与技能就可以看作是企业的能力。
rpv模型的提出为战略管理研究提供了一个新的视角，是对波特的产业竞争战略理论的超越。
在解释企业持续竞争优势源泉方面具有很强的说服力，而且也超脱了企业所在行业的局限。
rpv模型把注意力从关注企业外在的产业机会和市场吸引力，转向了企业内在的自身资源与能力；
该理论强调了企业内部因素的差异性，尤其是企业核心能力对企业获得超额利润的影响，明确了对企业能力的分析在企业战略制订过程中的重要性。
rpv模型为企业多元化提供了新解释。
企业核心竞争力可使得其各种表面上不相关的业务有机地统一在一起，从而为理解企业多元化的相关性提供了新视角。
rpv模型虽然是战略管理理论的重要进展．也存在着许多理论上的缺点，主要表现在以下方面：
1、rpv模型尚未形成完整严密的理论体系，对企业能力理论的研究观点众多，由于研究思路的不同至今尚无统一的理论分析范式；
2、rpv模型的应用性不强，对企业核心能力如何识别、评价、保持、积累和更新等方面都没有给出有效的可操作性的方法，该理论目前还过多停留于核心能力的性质和特征方面的研究；
3、rpv模型非常强调技术、资源、知识等客观显现因素的作用，对作为主观性的人的因素涉及较少；
4、能力理论强调企业立足内部能力积累和运用的同时。对企业在外部环境的适应上的分析有些单一。
margin模型是一种常用的分类算法，可以应用于二分类和多分类问题。该模型基于svm（支持向量机）算法的思想。margin指的是训练数据与超平面之间的距离。
运用margin模型进行分类时，目标是找到一个最优的超平面，以将正负样本分开。其中，最优的超平面是使得训练数据与超平面之间的距离尽可能大的那个超平面。
在margin模型中，我们通过最大化margin来达成上述目标。margin定义为超平面到训练数据集中最近样本点的距离。换句话说，margin是由最靠近超平面的那些样本决定的。
margin模型的训练过程可以使用梯度下降或其他优化算法进行求解。这个训练过程会不断地调整超平面的位置，直到找到最优的超平面。在测试时，我们可以将新的样本点代入超平面方程，根据计算结果将其分类为正类或负类。
总的来说，margin模型是一种高效、精确的分类算法，适合应用于二分类和多分类问题。但是，在处理大规模数据时，margin模型可能会变得很慢。此外，在训练过程中，需要对数据进行归一化处理，以确保最优的超平面能够正确地分类数据。
bhb模型目前应用最广，适用于股票型基金和混合型基金。
bhb模型通过严格的数学推导将基金超额收益的来源分为三个部分：
1.资产配置效应：
反映了投资组合和基准组合在各类别资产上配置不同的比例所带来的超额收益
2.证券选择效应：
反映了投资组合和基准组合由于选择不同的证券所带来的超额收益
3.交互效应：
资产配置效应和政权选择效应的相互影响
杜邦模型是一项运用传统绩效管理工具来衡量、分析企业当前收益的管理工具， 它所用到的传统财务工具有损益表和资产负债表。
如果把净资产收益率、销售利润率视为盈利指标，周转率视为流动性指标，杠杆比率视为安全性指标的话，那么，以上“三性”之间是存在一定的内在联系的。
杜邦公式把股本回报率拆分为三项要素：
股本回报率 ROE=净利润/净资产
=净利润/销售额×销售额/总资产×总资产/净资产
盈利性 资产效率 杠杆水平
