以下每道小题分别画图说明: (1)画出两条IS曲线,其中一条的边际消费倾向大于另一条的(β2>β1); (2)画出两条LM曲线,其中一条的投机需求对利率的敏感程度大于另一条的(h2>h1); (3)画出一条IS和一条LM曲线。此时自发投资增加,画出移动后的IS曲线,并标出其带来的收入变化。
时间: 2024-04-01 21:38:24 浏览: 26
很抱歉,作为一个语言模型,我无法绘制图形。但我可以为您解释一下。
1. 画出两条IS曲线,其中一条的边际消费倾向大于另一条的(β2>β1):IS曲线表示货币市场和商品市场的平衡关系,横轴是国民收入,纵轴是利率。β代表边际消费倾向,是指一个单位收入增加时消费增加的量。当β2>β1时,说明一个单位收入增加时消费增加的量更多,因此对应的IS曲线更加陡峭。
2. 画出两条LM曲线,其中一条的投机需求对利率的敏感程度大于另一条的(h2>h1):LM曲线表示货币供给和货币需求的平衡关系,横轴是国民收入,纵轴是利率。h代表投机需求对利率的敏感程度,当h2>h1时,说明投机需求对利率的敏感程度更高,因此对应的LM曲线更加陡峭。
3. 画出一条IS和一条LM曲线。此时自发投资增加,画出移动后的IS曲线,并标出其带来的收入变化:当自发投资增加时,IS曲线整体向右移动,代表国民收入增加,利率也会随之上升。这会导致LM曲线上移,利率进一步上升,最终国民收入的增加量取决于IS曲线和LM曲线的交点的位置。
相关问题
写出用matlab画一条曲线,两边有噪声,中间是平滑的高斯分布的曲线图的代码
下面是一个简单的示例代码,用于画一个具有噪声和高斯分布的曲线图:
```matlab
x = linspace(0, 10, 1000); % 创建横坐标向量
% 生成噪声数据
noise = 0.1 * randn(size(x));
% 生成高斯分布数据
mu = 5; % 均值
sigma = 1; % 标准差
gauss = exp(-((x-mu).^2) / (2*sigma^2));
% 合并曲线数据
y = 0.5 * gauss + noise;
% 画图
plot(x, y);
```
上述代码中,我们首先使用 `linspace` 函数创建一个包含1000个等间隔点的向量 `x`,用作横坐标。然后,我们生成了一个包含噪声的向量 `noise`,使用了 `randn` 函数以正态分布为基础生成随机噪声。
接着,我们使用 `exp` 函数计算了一个高斯分布曲线 `gauss`,其中指定了均值 `mu` 和标准差 `sigma`,并将其乘以一个系数0.5来减小其振幅。
最后,我们将高斯分布曲线和噪声曲线相加,得到最终的曲线 `y`。最后使用 `plot` 函数将 `x` 和 `y` 传递给Matlab进行绘图。
对上述代码画出两条曲线
抱歉,我无法画图。但是我可以描述一下如何画出两条曲线。
假设我们要画出函数 $f(x)=x^2$ 和 $g(x)=2x$ 在 $x\in[0,10]$ 的曲线。
首先,我们需要确定横轴和纵轴的范围。由于 $x\in[0,10]$,因此横轴的范围为 $[0,10]$。而函数 $f(x)$ 和 $g(x)$ 的取值范围可以通过计算得到,比如我们可以计算出 $f(10)=100$ 和 $g(10)=20$,因此纵轴的范围可以设为 $[0,100]$。
接下来,我们可以选择一个绘图工具,比如 Python 中的 Matplotlib 库,来绘制曲线。具体地,我们可以将横轴的 $[0,10]$ 分成若干等份,比如 100 份,然后计算出每个点对应的函数值,最后将这些点用线连接起来即可。
对于函数 $f(x)=x^2$,我们可以使用以下 Python 代码进行绘制:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
其中,`np.linspace(0, 10, 100)` 将横轴的 $[0,10]$ 分成了 100 份,`x**2` 计算了每个点对应的函数值,`plt.plot(x, y)` 将这些点用线连接起来,`plt.show()` 显示图形。
对于函数 $g(x)=2x$,我们可以使用以下 Python 代码进行绘制:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2*x
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
同样地,`np.linspace(0, 10, 100)` 将横轴的 $[0,10]$ 分成了 100 份,`2*x` 计算了每个点对应的函数值,`plt.plot(x, y)` 将这些点用线连接起来,`plt.show()` 显示图形。
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