研究假设是什么意思

比如要研究汽车的速度，从上海到北京是100公里，10个小时后到达，问题车速是多少？理论上车速当然是100/10=10公里/小时啦。但你再想想，你开车又不是飞机，还得转弯吧，还得有等红绿灯吧，说不定塞车呢。所以，研究假设就是，作为研究，那些问题都不存在，上海到北京就一条没有红绿灯没有塞车汽车不会死火等的直线。

假设_词语解释【拼音】：jiǎ shè【解释】：1.如果，假定。2.虚构。3.代为备办；借以设置。4.科学研究上对客观事物的假定的说明，假设要根据事实提出，经过实验证明、实践检验就成为理论。【例句】：他还假设说：“如果我有肠癌家庭史，肯定会按时服用规定量的阿司匹林。”。

　　理论假设是研究社会科学时提取问题变量的一种方法，用来帮助剔除理论模型中不必要的变量，保留问题的本质和研究重点，方便人们通过数学模型表达一个事物，进行研究。　　理论假设多用在经济学等社会科学领域中。此领域的问题多存在大量复杂的变量，彼此影响，相互作用。人们为了方便研究，一般认为一些次要的变量处于一个特殊状态，使其可以忽略或方便计算，这样就使复杂的问题简单化，同时又能抓住问题的本质，深入研究。　　一个理论在一系列的假设基础上形成之后，后来的研究者可在前人研究的基础上，通过对假设条件的一步步放宽，进一步对该事物进行更为完善的研究和解释，以求理论进步。

学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证本回答被网友采纳

假设：就是假如设定用假设关系造句中寿，尔墓木拱矣！(如果你活到七十岁就死了的话，现在你坟上的树都要几个人合抱了！)[用这个来骂人老不死，歹毒吧！]

课题研究基础指的是在某项课题上，前期做的工作或者具备的条件。包括但不限于研究结果、研究人员、课题经费预算、硬件条件等。①研究结果指的是在该课题上曾经做过的类似研究所得出的结论、发表的文章、专利等。②研究人员是指从事研究该课题的试验人员，试验人员从事该课题研究时间越长，说明研究越深入，人员稳定，研究延续性好。从人员年龄结构和学历结构上也能说明一定问题。③课题经费指的是能够在这项课题上的开销，包括开销的明细，能够说明对该课题有足够的经费支持。④硬件条件指的是研究该课题所需要用到的设备、设施等，能够说明具备课题研究的硬件能力。课题研究基础和条件保障包括以下内容：1.学术简历：课题负责人的主要学术简历、学术兼职，在相关研究领域的学术积累和贡献等。2.研究基础： 课题负责人前期相关研究成果、核心观点及社会评价等。3.承担项目：负责人承担的各级各类科研项目情况，包括项目名称、资助机构、资助金额、结项情况、研究起止时间等。4.与已承担项目或博士论文的关系：凡以各级各类项目或博士学位论文(博士后出站报告)为基础申报的课题，须阐明已承担项目或学位论文(报告)与本课题的联系和区别。5.条件保障： 完成本课题研究的时间保证、资料设备等科研条件。扩展资料：制订课题研究方案包括：准确表述研究问题和分解研究问题、将研究问题转换成假设、确定采用研究方法、安排研究计划及人员分工、课题研究的组织和协调等。（一）分解课题研究目标，抓准研究切入点。1．确定研究目标。确定研究方向或研究主题、总体目标。研究目标可分平行目标、层次目标和综合目标等。2．选定研究切入点：一是从基础性的、容易的、关键性的问题中选定；二是从已经成功的经验中去寻找；三是从学校教育面临的实际问题中去寻找；四是从教育发展的趋势中去寻找；五是从教育科学理论中去寻找。（二）明确研究思路，确定研究方法。1．理清研究思路。通过对研究问题进行正向分析、逆向分析和化归分析等方法，理清和形成研究思路。2．课题研究的基本方法。教育研究方法有主法和辅法。主法有观察法、调查法、文献资料法、教育实验法、经验总结法、比较研究法、个案研究法、行动研究法、反思研究法和质的研究法等等；辅法有统计法、测量法、和问卷法等等。3．课题研究方法的使用与选择。不同类型（内容、条件）的研究课题有不同的研究方法，可以从不同角度、按照不同的标准选择研究方法。一是以研究过程的阶段为标准，按阶段研究任务确定方法。二是以研究对象的性质为标准，按研究对象确定方法三是以课题研究的延续性为标准，按延续方向确定方法。四是以研究所采取的技术手段划分，选择不同的研究方法（三）开展理论思维，提出研究假设。研究假设是研究者将研究问题中的概念转变为能通过观察来计量的变数思考时预测的研究结果（也称“半成品”）。1．积极开展理性思维。2．掌握研究假设的基本标准。研究假设应有4条标准：一是能说明两个或两个以上变量间的期望关系；二是研究者应有该假设是否值得检验的明确理由；三是假设应是可检验的；四是假设应尽可能简洁明了。3．明确研究假设形成的基本步骤。研究假设形成的基本步骤是：⑴提炼问题；⑵寻求理论支持、形成初步假设；⑶推演出理论性陈述，使假设结构化；⑷形成基本观点；⑸对基本观点再提炼，形成假设的核心。4．明确研究假设形成的基本条件。研究假设形成的基本条件：⑴要以科学观察和经验归纳为基础；⑵要以科学的思想方法为指导，通过类比、归纳、演绎等方法，做出合乎逻辑的某种命题；⑶研究者要有丰富的知识、经验。5．明确研究假设表述的方式。研究假设的表述应该是有倾向性的，可以是肯定式或否定式，而且所举的变量与变量之间的关系应该是能够操作，能够观察和验证。研究假设可分为描述性假设和解释性假设。（四）根据课题类型，搞好研究设计。1．应用性研究课题的设计。这类课题，重点是研究如何把教育科学的基础理论知识转化为教育技能、教育方法和手段，使教育科学知识同实际教育教学衔接起来，达到某种预定的实际目标。2．经验研究性课题的设计。经验研究性总结分为一般性经验总结和科学性经验总结两个层次。3．实验性课题设计。实验性课题是在一定教育理论或假设指导下，通过实验探究变量关系揭示教育规律的活动。

假设检验假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。中文名假设检验外文名hypothesis test提出者K.Pearson提出时间20世纪初应用领域数理统计，通信简介假设检验假设检验又称统计假设检验（注：显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法），是一种基本的统计推断形式，也是数理统计学的一个重要的分支，用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。基本思想假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。假设检验假设是否正确，要用从总体中抽出的样本进行检验，与此有关的理论和方法，构成假设检验的内容。设A是关于总体分布的一项命题，所有使命题A成立的总体分布构成一个集合h0，称为原假设(常简称假设)。使命题A不成立的所有总体分布构成另一个集合h1，称为备择假设。如果h0可以通过有限个实参数来描述，则称为参数假设，否则称为非参数假设(见非参数统计)。如果h0(或h1)只包含一个分布，则称原假设(或备择假设)为简单假设，否则为复合假设。对一个假设h0进行检验，就是要制定一个规则，使得有了样本以后，根据这规则可以决定是接受它（承认命题A正确），还是拒绝它（否认命题A正确）。这样，所有可能的样本所组成的空间（称样本空间）被划分为两部分HA和HR(HA的补集)，当样本x∈HA时，接受假设h0；当x∈HR时，拒绝h0。集合HR常称为检验的拒绝域，HA称为接受域。因此选定一个检验法，也就是选定一个拒绝域，故常把检验法本身与拒绝域HR等同起来。基本方法显著性检验 有时，根据一定的理论或经验，认为某一假设h0成立，例如，通常有理由认为特定的一群人的身高服从正态分布。当收集了一定数据后，可以评价实际数据与理论假设h0之间的偏离，如果偏离达到了“显著”的程度就拒绝h0，这样的检验方法称为显著性检验。偏离达到显著的程度通常是指定一个很小的正数α（如0.05，0.01），使当h0正确时，它被拒绝的概率不超过α，称α为显著性水平。这种假设检验问题的特点是不考虑备择假设，考虑实验数据与理论之间拟合的程度如何，故此时又称为拟合优度检验。拟合优度检验是一类重要的显著性检验。假设检验K.皮尔森在1900年提出的Ⅹ检验是一个重要的拟合优度检验。设原假设h0是：“总体分布等于某个已知的分布函数F(x)”。把(－∞，∞)分为若干个两两无公共点的区间I1，I2，…，Ik，对任一个区间，以vj记大小为n的样本X1，X2，…，Xn中落在Ij内的个数，称为区间Ij的观测频数，另外，求出Ij的理论频数(对j=1，2，…，k都这样做)，再算出由下式定义的Ⅹ统计量，皮尔森证明了：若对j=1，2，…，k，则当n→∞时，Ⅹ的极限分布是自由度为k-1的Ⅹ分布。于是在样本大小n相当大时，从Ⅹ分布表可查得Ⅹ分布的上α分位数（见概率分布）Ⅹ(k-1)。由此即得检验水平为α的拒绝域：{Ⅹ≥Ⅹα(k-1)}。如果原假设h 0为:总体服从分布族{Fθ，θ∈嘷}，式中θ为未知参数，嘷为θ的所有可能取值的集合（称参数空间），也可得到类似的拒绝域，只要在计算理论频数vj时，将所包含的未知参数θ用适当的点估计代替，即可计算 Ⅹ统计量。但此时极限分布的自由度为 k-Л-1，式中Л为θ中的独立参数的个数。柯尔莫哥洛夫检验（见非参数统计）也是一个重要的拟合优度检验方法。奈曼-皮尔森理论 　J.奈曼与 E.S.皮尔森合作，从1928年开始，对假设检验提出了一项系统的理论。他们认为，在检验一个假设h0时可能犯两类错误：第一类错误是假设检验真实情况为h0成立(即θ∈嘷0)，但判断h0不成立，犯了“以真为假”的错误。第二类错误是h0实际不成立(即θ∈嘷1)，但判断它成立，犯了“以假为真”的错误（见表）。这里嘷0，嘷1分别是使假设h0成立或不成立的θ的集合，显然嘷=嘷0+嘷1。当θ∈嘷0，样本X(即X1，X2，…，Xn组成的向量)∈HR，其概率Pθ(X∈HR)就是犯第一类错误的概率α；假设检验当θ∈嘷1，样本X∈HA，其概率就是犯第二类错误的概率β。通常人们不希望轻易拒绝h0，例如工厂的产品一般是合格的，出厂进行抽样检查时不希望轻易地被认为不合格，假设检验于是在限定犯第一类错误的概率不超过某个指定值α（称为检验水平）的条件下，寻求犯第二类错误的概率尽可能小的检验方法。为了描述检验的好坏，称θ的函数Pθ(X∈HR)为检验的功效函数。例如上述产品检验的例子中，所采用的检验可以是：当样品中的废品个数超过一定限度时，认为该批产品不合格，否则就认为合格。这个检验的功效函数有图示的形状，图中的 p0、p1、α、β根据需要选定。这种图形清楚地描述了犯两类错误的概率。优良性准则 　基于奈曼－皮尔森理论及统计决策理论，可以提出一些准则，来比较为检验同一假设而提出的各种检验。较重要的准则有：假设检验一致最大功效(UMP)准则 　欲检验h0:θ∈嘷0，h1:θ∈嘷1；当给定检验水平α后，在所有满足的可供选择的检验HR中，是否有一个最好的，亦即：是否存在拒绝域H，使得对于所有θ∈嘷1及一切检验水平为α的H皆有。若这样的检验存在，则称HR为检验水平α的一致最大功效检验，简称UMP检验。奈曼与皮尔森在1933年提出了著名的奈曼-皮尔森引理。这是对简单假设寻求UMP检验的一个构造性的结果，即假设检验此时似然比检验就是UMP检验。对某些复合假设也找到了 UMP检验，但并不是所有情况都存在 UMP检验。因此有必要在对检验作某些限制下寻找最大功效检验或建立另外一些优良性准则。无偏性准则 　要求检验在备择假设h1成立时作出正确判断的概率不小于检验水平α，这就是说在h0不成立时拒绝h0的概率要不小于在h0成立时拒绝h0的概率，这种性质称为无偏性，具有这种性质的检验称为无偏检验。显然，如果在无偏检验中存在一致最大功效检验就称为一致最大功效无偏检验（简称UMPU检验）。UMP检验不存在时，仍可能有UMPU检验存在。例如正态总体中方差未知时，为检验均值μ=μ0的t检验就是UMPU检验，但不是UMP检验。假设检验因为假设检验在统计决策理论中是一种特殊的统计决策问题，两类错误影响可用特殊损失来表示。例如选取特殊的损失函数，使正确判断时损失为零，错判时损失为1。它就可归结为犯第一类错误的概率α和犯第二类错误的概率β。这同用功效函数Pθ(X∈HR)来叙述是一致的。假设检验因此把统计决策理论中容许性、同变性、贝叶斯决策、最小化最大等概念引进来，而得到容许检验、同变检验、贝叶斯检验和最小化最大检验。在同变检验限制下，又可以建立一致最大功效同变检验的概念。这些准则又可作为假设检验的优良性准则，从而扩大了假设检验的内容。假设检验寻求在一定准则下的最优检验是很困难的，何况这种最优检验有时并不存在。于是提出了若干依据直观的推理法，其中最重要的是似然比法。似然比检验假设检验运用与最大似然估计（见点估计）类似的原理，可得到似然比检验法。设样本X的分布密度即似然函数为l(尣，θ)，θ∈嘷，欲检验的假设为h0:θ∈嘷0，称为似然比。显然0≤(尣)≤1，当(尣)太小时就拒绝h0，否则接受h0，其临界值λ0由检验水平α 和(尣)在h0成立时的分布确定，即。然而，在一般情况下，寻求(尣的精确分布并不容易。1938年S.S.威尔克斯证明了：在相当广泛的条件下，-2ln(尣)是渐近Ⅹ分布的， 这就为大样本的似然比检验提供了实行的可能。用似然比法导出的重要检验有：假设检验U检验 　若总体遵从正态分布N(μ，σ)，其中σ已知，X=(X1，X2，…，Xn)是从总体中抽取的简单随机样本，记，则遵从标准正态分布N(0，1)，于是可考虑对μ的以下几种假设的检验，其中μ0是给定的常数，α为检验的水平，uα为标准正态分布的上α分位数。上述检验称为U 检验。t检验 　若总体服从正态分布N(μ，σ)，但σ未知，记，，则t=遵从自由度为n-1的t分布，可对μ有以下的水平为α的检验，其中tα为自由度为n-1的t分布的上α分位数。这些检验称为t检验。假设检验F检验 若X=（X1，X2，…，）及Y=（Y1，Y2，…，）分别为来自正态总体N（μ1，σ娝）及N（μ2，σ娤）的简单随机样本，记 ，，，，则遵从自由度为n1-1，n2-1的F分布，对比较σ娝与σ娤的假设有以下的水平为α的检验，其中Fα为自由度为(n1-1，n2-1)的F分布的上α分位数。假设检验这些检验称为F检验，在方差分析中有广泛的应用。[3] 参考书目 　E.L.Lehmann，Testing Statistical Hypothesis，John Wiley & Sons， New基本步骤1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。[1-2] 教学中的做法:1.根据实际情况提出原假设和备择假设；2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。意义假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。进行假设检验，先要对假设进行陈述。通过下例加以说明。例如，设某工厂制造某种产品的某种精度服从平均数为方差的正态分布，据过去的数据，已知平均数为75，方差为100。若经过技术革新，改进了制造方法，出现了平均数大于75，方差没有变更，但仍存在平均数不超过75的可能性。试陈述为统计假设。根据上述情况，可有两种假设，(1) 平均数不超过75，(2)平均数大于75，即如果我们把(1)作为原假设，即被检验的假设，称作零假设，记作H0，如果其他假设相对于零假设来说，是约定的、补充的假设，则就是备择的，故称为备择假设或对立假设，记作H1。还须指出，哪个是零假设，哪个是备择假设，是无关紧要的。我们关心的问题，是要探索哪一个假设被接受的问题。被接受的假设是要作为推理的基础。在实际问题中，一般要考虑事情发生的逻辑顺序和关心的事件，来设立零假设和备择假设。在作出了统计假设之后，就要采用适当的方法来决定是否应该接受零假设。由于运用统计方法所遇到的问题不同，因而解决问题的方法也不尽相同。但其解决方法的基本思想却是一致的，即都是“概率反证法”思想，即：(1)为了检验一个零假设(即虚拟假设)是否成立， 先假定它是成立的，然后看接受这个假设之后，是否会导致不合理结果。如果结果是合理的，就接受它；如不合理，则否定原假设。(2)所谓导致不合理结果，就是看是否在一次观察中， 出现小概率事件。通常把出现小概率事件的概率记为0，即显著性水平。 它在次数函数图形中是曲线两端或一端的面积。因此，从统计检验来说，就涉及到双侧检验和单侧检验问题。在实践中采用何类检验是由实际问题的性质来决定的。一般可以这样考虑：①双侧检验。如果检验的目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差数是否过大(无论是正方向还是负方向)，就把风险平分在右侧和左侧。比如显著性水平为0.05，即概率曲线左右两侧各占，即0.025。②单侧检验。这种检验只注意估计值是否偏高或偏低。如只注意偏低，则临界值在左侧，称左侧检验；如只注意偏高，则临界值在右侧，称右侧检验。对总体的参数的检量，是通过由样本计算的统计量来实现的。所以检验统计量起着决策者的作用。参数估计与假设检验统计推断是由样本的信息来推测母体性能的一种方法，它又可以分为两类问题，即参数估计和假设检验。实际生产和科学实验中，大量的问题是在获得一批数据后，要对母体的某一参数进行估计和检验。例如，我们对45钢的断裂韧性作了测定，取得了一批数据，然后要求45钢断裂韧性的平均值，或要求45钢断裂韧性的单侧下限值，或要求45钢断裂韧性的分散度(即离散系数)，这就是参数估计的问题。又如，经过长期的积累，知道了某材料的断裂韧性的平均值和标准差，经改进热处理后，又测得一批数据，试问新工艺与老工艺相比是否有显著差异，这就是假设检验的问题。这样可以看出，参数估计是假设检验的第一步，没有参数估计，也就无法完成假设检验。

理论研究，是指对社会现象、社会生活的内在联系及其规律的研究。一般包括三个方面：社会学研究的指导理论；社会学本身的理论研究；对种种社会现象研究的具体理论。在社会学研究中，理论研究与经验研究是相辅相成的，理论研究是经验研究的前提和向导，缺少理论研究，经验研究就很困难，就没有约定俗成的对象、术语、指标、概念和理论依据。经验研究又是对理论研究的补充和检验，丰富、生动的实践活动为理论研究提供新鲜、适时的研究课题，使业已形成的社会学理论得到检验和修正，乃至发展。扩展资料用理论研究法从事实材料中引出的研究结论是否符合调查对象的实际，是否揭示了事物发展的一般规律，或预测了事物的某种发展趋势。还必须对研究结论进行检验，看调查研究结论与事实材料是否符合，符合到什么程度;如果不符合，则找出在什么地方出了差错，并加以修正、补充。只有经过检验的结论才可作为根据加以运用。参考资料来源：百度百科-理论研究

所谓完全信息，就是市场参加者对于某种经济环境状态的全部知识。在现实经济中，没有人能够拥有各个方面经济环境状态的全都知识。某些新古典经济学家声称：我们并不需要完全信息，因为价格体系已经集中我们所需的全部信息。在市场机制运行良好的条件下，经济代理人只要能够获得有关他们自己偏好和价格方面的信息就已足够。事实上，市场机制并不能集中所有经济代理人所需市场信息，价格体系也不能长期保证社会稀缺资源的有效配置，更为重要的是，不同的信息结构将导致经济体系发挥不同的经济功能。假如所有代理人都拥有的有关经济变量知识，那么，在一个理想的经济模型中，人们使用价格信号和市场信息方式方法的不同，将可能出现极为不同的经济结果。由此可见，价格的信息内容并不象某些经济学家所言的那样富有价值，一个功能良好的经济体系需要比价格体系所能够包含的市场信息的信息。 我们知道，新古典经济理论的两个支柱是经济代理人行为的最优化理论和市场均衡理论。人们熟悉的瓦尔拉斯一般均衡体系认为，在一个包含许多经济代理人，且他们均从事各种商品贸易的经济中，代理人在既定约束条件下按照经济最大化原则进行最优选择。即使在不确定世界里，市场中的每个变量都具有一个概率分布，那么，对于代理人来说，这些经济变量的概率分布是已知的。很清楚，瓦尔拉斯一般均衡体系隐含着完全信息假定，即消费者在每个时点上都了解市场各种商品的全部可能价格，以及他自己的偏好、存货，并能够在每个个人的环境状态(偏好和资本)和市场价格基础上计算出超额需求。同样，厂商也知道生产要素、价格与投入产出之间各种形式的可能组合配置。这样，消费者与生产厂商之间在任何时点都能了解市场各种商品的供求状态，于是，出现市场均衡价格。 瓦尔拉斯描述的是一个静态的理想经济世界。在这个世界中，具有完备信息的信息体系被每个市场参加者无偿免费使用，而每个市场参加者也都具有有限信息需求，并且市场将出现一位拍卖人，他根据市场供求状况提出多组市场价格。由于拍卖人和市场参加者都具有完全信息，所以，市场价格将灵敏地反映市场供求变化，而供求也能服从价格指导进行合理调节，这样，经过拍卖人所谓“错了再试”的不断调试，价格将最终处于均衡位置。当然，这个均衡价格在某些时候有可能会发生轻微波动，但价格体系在总体上完全承担管理市场供求和指导市场出清(market clearing)的责任。 显然，瓦尔拉斯一般均衡模型是以环境状态中存在完全信息，以及经济代理人具有完全信息需求为条件建立起来的，在西方微观信息经济学中，信息需求概念具有特殊意义，完全信息需求是经济代理人在经济活动中所表现出来的一种心理和理想的信息需求，这种信息需求在本质上是难以实现的。所以，即便从信息需求角度来看，瓦尔拉斯一般均衡体系也是一个极为典型的理想化均衡模型。 与瓦尔拉斯均衡体系隐含的完全信息条件相对应的市场，必然是完全市场的有关概念。微观经济学“完全竞争”假设包含有“纯粹竞争”和“完全市场”两个具体假设命题。纯粹竞争意味着产品同质一致，厂商和消费者数量不受控制，且能够自由地进出市场。完全市场则指市场参加者对于环境(产品价格和质量)具有完全信息，市场参加者在任何时间和地点都能拥有任何希望获得的信息。显然，完全市场假设中的信息是这样一种信息：它象空气那样，人们不需要支付任何成本就能够免费获得的自由财货。所以，完全市场的信息不可能成为商品，也没有市场价格，同时，信息在市场参加者之中不受任何阻滞而及时广泛地传播，使每个市场参加者都能同时接收到同样信息。显然，在完全信息经济中，卖主不能以高于市场均衡价格出售商品，而买主也不能以低于市场均衡价格购得商品，因为完全市场中同质商品的单一价格(均衡价格)完全支配着市场的全部交易。 由此可知，完全市场假设是建立在完全信息假设基础上的理论假设。在西方微观信息经济学中，这种方法论观念在技术评价研究中表现为生产函数假设，即技术在传统经济学理论中并不被认为是生产要素之一，而只是作为表示生产函数时间移动参数。设厂商产量、资本、劳动力和时间，分别用 Y、K、L和t表示，Y表示技术进步率，那么，其生产函数为（ ） 其中，表示生产函数的时间移动。可见，完全信息经济在生产技术进步方面隐含着下述看法：每个生产企业的生产函数都是相同的，企业之间并不存在技术差别。在完全信息经济过程中，生产技术象一殷信息那样可以自由获得，且无需为此支付成本费用，任何新技术的发明都是社会的公共财货，社会企业可以无偿利用和传播。所以，在一般均衡理论中，企业之间在技术上有可能存在某些细微差别，但在总体发展上没有差别。 与一般均衡分析不同的是，局部均衡分析对于厂商之间的技术差别给予特别考虑。然而，虽然局部均衡分析考虑到厂商之间的信息(技术)差别，但是，这类分析仍然是在两项使其理论具有较大局限性的假设前提下进行的，这两项假设前提是：第一，新技术或新发明没有保密性，且不受社会专利制度保护，这意味着新技术仍然可以在厂商之间自由流动，厂商可以免费使用新技术；第二，新技术的传播需要有一定时间，也即新技术的推广和普及具有时滞特征，这种时滞是厂商从新技术发明中获得“准地租”或超额利润的直接原因之一。 总之，无论是一般均衡模型，还是局部均衡模型，它们都是以完全情息为假定先决条件。完全信息假定意味着经济环境中的信息成本如果不为零的话，至少也是微弱到足以可以忽略。经济人假设：以完全追求物质利益为目的而进行经济活动的主体。人都希望以尽可能少的付出，获得最大限度的收获，并为此可不择手段。 "经济人"意思为理性经济人，也可称"实利人"。这是古典管理理论对人的看法，即把人当作"经济动物"来看待，认为人的一切行为都是为了最大限度满足自己的私利，工作目的只是为了获得经济报酬。[编辑本段]“经济人假设”在学术文献中的解释1、经济人假设是指每个人都以自身利益最大化为目标.随着经济发展,农村能源需求量不断增加,森林资源的保护直接受到威胁2、经济人假设是指追求自身利益或效用的最大化,它是个体行为的基本动机.理性选择假设是指个人在选定目标后对达成目标的各种行动方案根据成本和收益作出选择4、经济人假设是指:当一个人在经济活动中面临若干不同的选择机会时,他总是倾向于选择能给自己带来更大经济利益的那种机会,即总是追求最大的利益5、X理论又称为“经济人假设”,Y理论又称为“社会人假设”.X理论认为人类本性懒惰,厌恶工作,尽可能逃避,唯一的激励办法就是以经济报酬来激励生产,只要增加金钱奖励,便能取得更高的产量1. 完全竞争市场的定义:交换和竞争没有任何阻力和干扰的理想化市场 。2. 完全竞争市场的假定条件:1) 每一个产品或服务市场都有众多的生产者和消费者2) 每一项产品或服务是同质的3) 所有产品的成本和效益都是内部化的4) 生产者和消费者都具有充分信息5) 不存在交易成本,任何市场的进入和退出都是无成本的6) 所有产品和服务都处在成本递增阶段在完全竞争市场结构下，每个供给者均只占市场很少部份。故此，单独一个卖家的决定，根本对整个市场毫无影响。