计量经济学读书笔记
2024年计量经济学心得样本(2篇)
2024年计量经济学心得样本在我学习计量经济学的过程中，我意识到这门学科不仅仅是理论与方法的学习，更是一门能够帮助我们理解经济现象、预测经济变化和做出决策的实践性学科。
通过学习计量经济学，我不仅提高了自己的数据分析和统计建模的能力，还了解了经济学在实证研究、政策分析和商业决策中的应用。
在这篇文章中，我想总结一下我在学习计量经济学过程中的心得体会。
首先，计量经济学的核心思想是数据驱动的。
数据是计量经济学研究的基础，因此我们需要学习如何获取、处理和分析数据。
通过学习计量经济学，我对数据的重要性有了更加深刻的认识。
在实际研究中，我们需要搜集各种可靠的数据，然后通过合适的统计方法分析这些数据，得出可靠的结论。
这就要求我们掌握一些基本的数据处理和统计分析的方法，如数据的描述性统计、假设检验、回归分析等。
这些方法在计量经济学中被广泛使用，帮助我们理解经济现象和预测经济变化。
其次，计量经济学的模型是对现实世界的简化和抽象。
在计量经济学的学习过程中，我们学习了许多经济理论模型，如需求-供给模型、消费函数、投资函数等。
通过这些模型，我们可以理解经济决策者的行为规律和经济变量之间的关系。
然而，我们必须要注意到，这些模型只是对现实世界的一种简化和抽象，不能完全描述现实。
因此，在实际研究中，我们必须合适地选择模型，并根据实际情况对模型进行修正和拓展。
通过调整模型的参数，我们可以增加模型的准确性和解释力，提高我们对经济现象的理解和预测能力。
另外，计量经济学的核心问题是因果关系。
在计量经济学中，我们经常要回答一个非常重要的问题：某个变量的变动是由于什么原因而引起的？例如，我们经常要研究一个政策的效果，我们需要知道该政策对经济变量的影响。
而要回答这个问题，我们需要运用计量经济学的方法，如工具变量法、自然实验等，来解决内生性问题。
内生性问题是计量经济学中一个非常困难的问题，因为经济变量之间往往存在多种因果关系。
通过学习计量经济学，我对于如何解决内生性问题有了更深刻的理解，并学会了如何利用现有的数据和模型来分析因果关系。
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题详解第1章绪论一、计量经济学1计量经济学计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型（1）模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。
表1-1 模型分类（2）数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
3计量经济学的内容体系（1）根据所应用的数理统计方法划分广义计量经济学根据所应用的数理统计方法包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等；狭义计量经济学所应用的数理统计方法主要是回归分析方法。
需要注意的是，通常所述的计量经济学指的是狭义计量经济学。
（2）根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法；中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。
（3）根据研究目标和研究重点划分理论计量经济学的主要研究目标是计量经济学的理论与方法的介绍与研究；应用计量经济学的主要研究目标是计量经济学模型的建立与应用。
理论计量经济学的研究重点是理论与方法的数学证明与推导；应用计量经济学的研究重点是建立和应用计量模型处理实际问题。
计量经济学读书笔记,李子奈
计量经济学读书笔记通过学习李子奈的“计量经济学应用研究的总体回归模型设定”这篇文章，我对计量经济学有了更深刻的认识，结合已学习的计量经济学知识，对真实总体回归模型的唯一性有了自己独到的见解。
一、真实总体回归模型的唯一性是否存在？对于这个问题，我认为这主要由人们所遵循的哲学观念来决定的。
如果人们遵循唯物主义哲学观，相信事物是客观存在的，那么就会认同我们目前所处的经济系统是客观存在的，则反映该经济系统变化的真实总体回归模型也是唯一的。
我同意李子奈所提出的真实总体回归模型应该具有唯一性的观点，因为这符合我们认识和研究世界的基本哲学观念。
当然，对于唯心主义者而言，由于每个人心目中的真实经济系统是不一样的，所以真实总体回归模型相应的也就不具有唯一性了。
现实中，人们在用计量经济学来研究客观现实世界时，一直在探求能够真实反映客观世界的真实总体回归模型。
目前主要从两方面进行探求:一是对于真实总体回归模型的形式的不断逼近，其中包括对影响因素的探求；二是对于其扰动项的真实分布形态的探求。
当然，人们对于真实总体回归模型的不断逼近，会受当时计量经济学研究的技术条件和人们对现实经济系统认识能力的限制，并随着它们的发展而不断发展。
由于我们对于客观存在的真实经济系统的认识总是有限的，而且该经济系统本身也受人类自身行为以及自然环境因素（如地震、海啸、疾病等）的影响，因此会表现出动态变化的一面。
所以，我认为，真实经济系统是不可知的（至少目前来说是不可知的），因为它本身的变化在很大程度上是人的行为活动作用的结果，因而我们前面所提出的唯一的真实总体回归模型事实上也是不可知的。
假定真实经济系统不受任何其他外在因素影响，仅受人自身行为因素的影响，也就是说该经济系统的变化是由处在系统中所有人的行为相互影响和相互作用结果的表现。
假定我们已经观测到唯一的真实总体回归模型，依此建立相应的回归模型用来刻画真实经济系统的变化，那么就会得出一个奇怪的结果！我们知道人是具有自我学习能力的，当我们发现能用一种真实总体回归模型来刻画现实经济时，所有人都会运用该计量模型来为自己谋利，那么这种行为往往会使经济系统表现得比以前更为复杂，从而使原有的真实总体回归模型变得不真实了。
计量经济学复习笔记
2023计量经济学笔记PERSONAL NOTES计量经济学笔记目录CH1导论 (3)CH2简单线性回归模型 (5)CH3多元线性回归模型 (11)CH4多重共线性 (14)CH5异方差 (16)CH6自相关 (19)CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：●模型设定——确定变量和数学关系式●估计参数——分析变量间具体的数量关系●模型检验——检验所得结论的可靠性●模型应用——做经济分析和经济预测3、模型（1）变量A.解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元，X。
B.被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量，Y。
C.内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
D.外生变量:其数值由模型意外决定的变量。
（外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
）E.前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
F.前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
（2）数据●时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据（t）。
●截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据（i）。
●面板数据：时间序列数据和截面数据结合的数据（t,i）。
●虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1（d）.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比6、计量经济学的研究过程CH2简单线性回归模型一、相关知识点：1、变量间的关系分为函数关系与相关关系（相关系数是对变量间线性相关程度的度量。
计量经济学笔记(总)
计量经济学三、课程大致安排 1、内容框架2、参考书目：初、中级教程：计量经济学 王维国 东北财经大学出版社计量经济学/Basic Econometrics （印度）古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程：计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis )3、安装eview ，数据（演算一下）OLS 法（缺少数据）4、安装pdf第二部分 数学预备知识概率论第一章随机变量及其分布一、随机变量的定义设随机试验Ed样本空间为{}π=，如果对两个？？？，都有唯一w的实数()x w与之对应，并且对任意实数X，？？是随机事件，则称事件，则称定义在π上的实单值函数()x w为随机变量。
通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。
二、分类（连续型和离散型）例子：在一个箱子里放着t个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。
又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。
再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。
引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。
例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。
=0（0-50），1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100）问题：用什么衡量可能性呢？（概率）我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。
频率的定义：一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生，并且事件A会有m个基本结果，则事件A发生的概率即是()p A，就是() p A= mn=事件发生的总数/结果总数两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记在接触计量经济学这门学科之前，我一直觉得它是那种高深莫测、充满了复杂公式和抽象概念的学问。
但当我真正翻开教材，开始认真研读的时候，才发现它其实就像一个神秘的宝盒，里面装满了有趣又实用的宝贝。
我读的这本计量经济学教材，开篇并没有直接扔给我一堆让人眼花缭乱的公式，而是用了一个很通俗易懂的例子来引入主题。
说的是一家面包店，老板想要知道每天做多少面包才能既满足顾客需求，又不会有太多剩余造成浪费。
这看似简单的问题，背后却隐藏着计量经济学的原理。
随着阅读的深入，我了解到计量经济学其实就是通过建立数学模型，来分析各种经济现象之间的关系。
比如说，我们都知道房价和地段、面积、房屋年龄等因素有关，那到底这些因素是怎么具体影响房价的呢？计量经济学就能通过收集大量的数据，然后运用各种统计方法和工具，给我们一个相对准确的答案。
在学习回归分析这一部分的时候，我可真是费了不少劲。
书上的那些公式和图表，一开始让我感觉像是走进了一个迷宫。
但我静下心来，仔细琢磨每一个概念和步骤。
我就拿自己的零花钱做例子，想分析一下每个月零花钱的花费和我购买零食、文具、书籍等各类物品之间的关系。
我把每个月的支出都详细记录下来，然后试着建立一个简单的回归模型。
这过程中，我发现有时候数据并不像我想象的那么听话，总会有些偏差和异常值。
但也正是在处理这些问题的过程中，我对回归分析有了更深刻的理解。
还有一个让我印象特别深刻的是关于假设检验的内容。
书上说假设检验就像是法官判案，要根据证据来判断一个假设是否成立。
我就想到了之前在网上看到的一个关于某种减肥产品是否有效的争论。
有人说用了这个产品一个月瘦了好几斤，效果特别好；但也有人说根本没效果，纯粹是浪费钱。
这时候如果用计量经济学的假设检验方法，就可以通过收集使用该产品的人的体重数据，设定一个原假设（比如“该减肥产品无效”），然后根据数据计算出相关的统计量，来判断这个原假设是否应该被拒绝。
在学习多重共线性这个概念的时候，我发现它就像是一群人七嘴八舌地说话，让人分不清到底该听谁的。
计量经济学重点笔记第二讲
第二讲 普通最小二乘估计量一、 基本概念：估计量与估计值所谓估计量就是指估计总体参数的一种方法。
在该方法下，给定一个样本，我们可以获得一个具体的估计结果，该结果就是所谓的估计值。
例如，基于一个样本容量为N 的样本，其中i y 为第i 次观测值，我们用样本均值1ˆi uy y N==∑来作为对总体均值u 的估计。
在这里，ˆu 就属于估计量，由于其取值随着样本的变化而变化，因此它是随机的。
现在假设我们持有A 、B 两个样本：12(,,...,)AA A N y y y 与12(,,...,)B B B N y y y ，则基于这两个样本，可以计算出：1ˆAA i uy N =∑ 1ˆB B i u y N=∑ ˆˆA B uu 、分别是估计量ˆu 可能的取值，它们就是估计值。
既然估计量是随机变量，那么它一定服从某种分布，由于估计量与抽样相联系，因此我们把估计量所服从的分布称为抽样分布。
有关统计学的一些基本知识请参见本讲附录一。
笔记：观测值i y 是随机变量y 的一个可能的取值。
我们用样本均值y 来估计总体均值，实际上就是用y 来估计()E y 。
在数理统计中，这被称为矩估计，因为y被称为样本（一阶）矩，而()E y 被称为总体（一阶）矩。
矩估计其要点可以归结为，符号1N∑与符号E 相对应。
我们再来看看矩估计思想的一个应用。
为了估计随机变量y 的方差E[y - E(y )]2（也即总体方差），在矩估计法下，则方差估计量将是：22111)()(i i i y y y NNNy --=∑∑∑。
应该注意到，这个方差估计量是有偏估计，而21)1(i y y N --∑才是方差的无偏估计。
如果样本容量很大，这两个估计量相差无几，事实上两者都是方差的一致估计量。
这个例子暗示，矩估计并不一定会获得一个无偏的估计量，但将获得一个一致的估计量。
关于估计量无偏性与一致性的基本含义见附录1二、 高斯-马尔科夫假定对于模型：01yx ββε=++，则1β、0β相应的OLS 估计量就是：1012()ˆˆˆ()i i ix x y y x x x βββ-==--∑∑ 在一些重要的假定下，OLS 估计量表现出良好的性质。
2024年计量经济学学习心得范文(2篇)
2024年计量经济学学习心得范文计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法和经济理论，对经济现象进行量化分析和研究。
在学习计量经济学的过程中，我不仅获得了专业知识，还培养了许多实际应用问题的解决能力。
以下是我在学习计量经济学过程中的一些心得体会。
首先，在学习计量经济学之前，我需要具备一定的数学和统计基础。
因为计量经济学中经常用到高等数学和统计学中的一些概念和方法，如概率、矩阵运算、假设检验等。
如果没有这些基础，将很难理解计量经济学中的理论和方法。
其次，在学习计量经济学中，理论和实践的结合是非常重要的。
理论部分是学习计量经济学的基础，它主要包括回归分析、时间序列分析、模型诊断等。
这些理论可以帮助我们了解计量经济学的基本原理和方法。
但仅仅掌握理论是不够的，还需要通过实践应用来加深对理论的理解和掌握。
我通过课堂实践和实际项目的研究，深入学习和应用计量经济学中的方法和技巧，不断提升自己的实践能力。
此外，数据质量对计量经济学研究的结果影响很大。
在进行计量经济学研究时，我们首先需要收集相关数据。
数据的收集要非常注意数据的可靠性和完整性，尽可能排除数据中的误差和缺失，以提高研究结果的可信度。
同时，在进行数据分析时，也要注意数据的处理方法和技巧，以保证研究的准确性和可靠性。
同时，在进行计量经济学研究时，模型的选择和假设的合理性也是非常重要的。
计量经济学中有许多不同的模型和方法，我们要根据实际问题的特点和数据的性质选择合适的模型和方法。
同时，我们还要对模型中的假设进行验证和检验，确保模型的假设在实际应用中是成立的。
只有模型选择得当，假设合理，才能得到准确和可靠的研究结果。
此外，在学习计量经济学中，多注意实际问题的解决方法和技巧也是非常重要的。
计量经济学的主要目的是对实际经济问题进行量化分析和研究，因此我们需要学会如何应用计量经济学的理论和方法解决实际问题。
在解决实际问题时，我们需要遵循一定的研究思路和步骤，如问题的界定、数据的收集、模型的建立、参数的估计和检验等。
计量经济学笔记(总)
数学预备知识第一篇 概率论 第一章 随机变量及其分布一、随机变量的定义设随机试验Ed 样本空间为{}w π=，如果对两个？？？，都有唯一的实数()x w 与之对应，并且对任意实数X ，？？是随机事件，则称事件，则称定义在π上的实单值函数()x w 为随机变量。
通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。
二、分类（连续型和离散型）第二章 事件例子：在一个箱子里放着t 个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。
又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。
再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。
引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。
例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。
ε=0（0-50） ，1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100）问题：用什么衡量可能性呢？（概率）我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。
频率的定义：一随机事件的n 个结果互斥且两个结果等可能发生，并且事件A 会有m 个基本结果，则事件A 发生的概率即是()p A ，就是()p A =mn=事件发生的总数/结果总数 两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。
第三章 概率假设1000人去参加6级考试，或1个人参加1000次难度相同的考试。
① 等可能②结果互斥01)2500.252)5000.53ε (0,60) 50 0.05⎧⎪ [60,70 ⎪=⎨[70,80 ⎪⎪ [80,100] 200 0.2⎩ 例题：5只球，编号1、2、3、4、5。
计量经济学学习心得（2篇）
计量经济学学习心得计量经济学是经济学中的一门重要学科，通过运用数理统计方法和计量方法，研究经济现象和经济政策对经济变量的影响和关系。
在学习过程中，我深深体会到计量经济学的理论和实践的重要性，并且收获了许多宝贵的经验和知识。
首先，在学习计量经济学理论知识的过程中，我认识到搞清楚经济现象和变量之间的因果关系是非常重要的。
在实际问题中，我们往往需要解释某个经济变量受到哪些因素的影响，以及这些影响的大小和方向。
计量经济学提供了一套完整的方法论来解答这些问题，如回归分析、工具变量法等。
通过系统地学习这些方法，我能够准确地分析和解释经济现象，为经济政策的制定提供科学依据。
其次，在实践中运用计量经济学方法进行数据分析是我在学习中的一大收获。
计量经济学强调运用统计方法和计量方法来分析经济数据，并得出可靠的结论。
为此，我需要掌握统计学的基本知识，如概率分布、假设检验等，以及计量方法的基本原理和应用，如最小二乘法、面板数据模型等。
同时，我也需要熟悉数据的处理和分析软件，如R、Stata等。
通过实际操作，我能够更好地理解和应用计量经济学的方法，提高自己的数据分析能力。
另外，在学习计量经济学过程中，我也深刻认识到数据的质量对计量分析的重要性。
无论是收集数据还是整理数据，都需要保证数据的准确性和可靠性。
同时，对于样本的选择也需要慎重考虑，以确保样本的代表性和可比性。
此外，还需要注意数据的缺失和异常值等问题，以免对计量结果产生干扰。
因此，在数据分析过程中，我认真地检查数据，对异常值和缺失值进行处理，以保证计量分析的准确性和可靠性。
最后，在学习计量经济学过程中，我对经济政策的评估和效果分析有了更深入的理解。
通过计量方法，我们可以评估经济政策的影响和效果，以便制定更科学、更有效的政策。
比如，通过实证研究，可以评估货币政策对通胀的影响，评估贸易政策对出口的影响等。
这样，我们可以更好地了解政策的效果，为政策的修正和改进提供决策支持。
计量经济学读书笔记一
计量经济学读书笔记一一、计量经济学的概念计量经济学是指统计技术在处理金融问题中的应用。
计量经济学可用于检验金融理论、决定资产价格或收益、检验关于变量互相关系的假设、考察经济状况变化对金融市场的影响、预测金融变量的未来价值以及制定金融决策等方面。
数据类型金融问题的数量分析中，大致有三类数据可供使用：时间序列数据、横截面数据及综列数据。
(一)时间序列数据时间序列数据是指在一段时间内所收集的一个或多个变量的数据，与数据的观测、收集频率相关。
序列频率工业产值月度或季度货币供给周股票价值交易发生时通常要求同一模型中的所有数据具有相同的观测值。
运用时间序列数据可以解决以下问题：1、一国股票指数价值如何随国家宏观经济基础变量的变化而变化。
2、当一家公司宣布股利支付额时，其股票价格如何变化。
3、一国贸易赤字上升对该国汇率的影响。
(二)横截面数据横截面数据是某一时点上可收集的一个或多个变量的数据，比如这些数据可以是：1、关于网络股票交易经纪服务使用情况的调查。
2、纽约证券交易所股票收益率的横截面数据。
3、英国银行债券信用评级样本。
运用横截面数据可以解决以下问题：1、公司规模与其进行股票投资的回报率之间的关系。
2、一国GDP水平与其主权债务违约率之间的关系。
(三)综列数据综列数据同时具有时间序列数据和横截面数据的维度，如两年内一些蓝筹股的每日股价。
本书主要集中于时间序列数据及其应用，因为它在金融领域的应用更为普遍。
对于实际序列数据，通常用t来表示单个样本观测值，用T表示所有可用于分析的观测值。
对于横截面数据，单个样本观测值用i来表示，所有可用于分析的观测值用N表示无论回归方程式使用横截面数据还是时间序列数据，都用T来表示所有的观测值。
(四)金融模型中的收益率由于统计上的多种原因，一般直接使用价格序列，通常是把原始价格序列转换成收益率序列。
因为收益率具有无计量单位的优点。
有两种方法可用于从价格序列中计算出收益率：1、简单收益率Rt=(Pt-Pt-1)/Pt-1*100%一个资产组合的简单收益率是单个资产简单收益率的加权平均数。
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记【篇一：很好的计量经济学读书笔记】很好的计量经济学读书笔记第一章：统计基础 ....................................................................................................... .. (2)第二章：计量经济学总论 ....................................................................................................... .. (7)第三章：双变量回归分析 ....................................................................................................... .. (9)第3.1回归方法 ....................................................................................................... .. (9)第3.2结果检验 ....................................................................................................... (10)第3.3回归参数的分布 ....................................................................................................... . (11)第四章：多变量回归分析 ....................................................................................................... (13)第五章：ols的基本假设 ....................................................................................................... .. (13)第六章：多重共线性 ....................................................................................................... .. (15)第七章：异方差性 ....................................................................................................... (16)第八章：自相关 ....................................................................................................... . (17)第九章：时间序列分析 ....................................................................................................... . (19)第十章：面板数据分析 ....................................................................................................... . (29)第十一章：其他重要的分析方法 ....................................................................................................... (47)******加权最小二乘法 ....................................................................................................... .. (48)******二阶段最小二乘法tsls ..................................................................................................... (48)******非线性最小二乘法 ....................................................................................................... . (49)******多项分布滞后（pdls） ............................................................................................ . (49)******广义矩估计 ....................................................................................................... . (50)******logit和probit模型 ....................................................................................................... (50)******因子分析 ....................................................................................................... .. (51)******granger因果分析 ....................................................................................................... .. (52)****** 广义线性回归（generalized leastsquares） (52)******格兰格因果检验 ....................................................................................................... .. (55)******误差修正模型（ecm） ............................................................................................ (55)第十二章：eviews ............................................................................................... .. (55)第12.1节eviews基本操作 ....................................................................................................... (55)第12.3节eviews时间序列分析 ....................................................................................................... . (57)第十三章：spss ................................................................................................... . (58)第13.1spss基本操作 ....................................................................................................... . (58)第十四章：数据分析实战经验 ....................................................................................................... . (67)第一章：统计基础0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。
经济计量学学习笔记
经济计量学学习笔记最近看了一段时间经济计量学，主要是用起来发现自己根本就不会，本来想看一个星期的，后来看了三个星期，也不敢说看懂了，感觉经济计量真的比较难。
怕自己忘记了，就赶紧记下来。
我学习的书主要由易丹辉老师的《数据分析与Eviews应用》、沃尔特·恩斯特（Walter Enders）的《应用计量经济学—时间序列分析》、杰弗里·M·伍德里奇（Jeffrey M. Wooldridge）的《计量经济学导论》，还打算看格林的《计量经济分析》，发现太难了，不适合我这种初学者。
这些书里面易丹辉老师的书非常好，适合初学计量和使用Eviews的人，《应用计量学—时间序列分析》对时间序列讲的很详细，《计量经济学导论》是一本入门书，但非常容易懂，不包括比较高深的VAR模型之类的内容。
经济计量学是用计量方法来反映经济数据之间的关系，由于现实生活有很多无法测量的因素，所以概率论在计量经济学中有极其重要的作用。
数据主要分为下列几种：1）横截面数据：形象来说就是某一时间点上对个人、家庭、企业、城市、省份、国家或一系列单位采集的样本数据。
主要是用来分析某些变量在这些实体内部的关系，比如学校的规模、级别是否对学生的成绩有影响，企业的规模、行业是否对CEO的业绩有影响，这都可以通过收集多个学校或多个企业的数据来进行分析。
2）时间序列数据：对一个或几个变量在一个时间轴上收集的数据，比如每天的股票信息、每年的GDP、每月的CPI数据等。
3）面板数据：是在一个时间轴上收集的横截面的数据的集合，比如收集10年的企业规模、行业以及CEO薪酬的数据，可以不仅可以分析出规模和行业对薪酬的影响，还可以分析出时间的影响。
一、横截面数据（一）、前言学习经济计量学一定会学到几个经典假设，对于线性模型来说，基本来说是要求如下：1）假定1 (参数线性)总体模型可以写成其中是未知参数（常数），是无法观测的随机误差或者随机干扰。
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记计量经济学是经济学最具有科学性的领域之一。
在理解计量经济学的同时，我意识到它不仅仅是一个工具，而且是一种思维方式。
在这里，我将分享一些我在阅读计量经济学方面学到的重要概念和思考方式。
首先，我注意到计量经济学的核心是关于如何建立数学模型和研究统计数据的方法。
正如经济学领域的其他分支一样，建立模型是十分重要的，因为模型能够使我们推断出一些有用的结论。
为了建立一个有效的模型，我们必须确定我们要研究的变量，以及它们之间的关系。
我们也需要考虑到其他可能影响这些变量的因素，以便我们可以隔离出我们关注的因素。
建立模型和使用经济理论来指引我们的研究是计量经济学的核心。
其次要注意到的是，统计分析是计量经济学研究的基础。
当我们有了一个模型，我们需要从数据中收集信息来验证我们的模型是否准确。
然后，我们需要使用统计分析方法来计算出研究结果和模型是否存在显著的关系。
这个过程并不容易，因为我们必须考虑到潜在的偏差，把数据分开来观察，分析数据误差和其他问题。
然而，正确的统计分析结果是研究的关键，它可以提供我们的模型是否正确的真实反馈。
另一个有趣的角度是，计量经济学强调众多可能导致结论不准确的问题和难题。
例如，可能会出现一个误差项。
当我们的模型没有考虑到特定的变量，或者数据不够详细，误差项就会出现。
我们必须尝试最小化误差项的影响，并且考虑如何在未来的研究中避免其出现。
此外，其他问题，如共线性问题，也需要考虑和避免，以使我们的估计结果更为精确。
在计量经济学的研究中，应该注意到数据源的问题。
这些数据源可能不够及时，准确或者无偏。
因此，我们需要仔细考虑如何处理数据并尽量减少数据误差的影响。
我们可以使用各种方法，比如样本对齐，插值，外推等，来完善我们的数据。
最后总结下来，在学习计量经济学的过程中，我已经学到了许多重要的概念和思考方式。
例如，建立模型和使用统计分析可以帮助我们更好地理解我们关心的变量及其之间的关系。
此外，我们还需要关注误差项，共线性以及数据源本身的问题，以便我们的研究结果更为精确。
计量经济学笔记
1、费里希（R.Frish）是经济计量学的主要开拓者和奠基人。
2、经济计量学与数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。
3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。
它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。
4、时序数据即时间序列数据。
时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。
5、横截面数据是在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。
6、对于一个独立的经济模型来说，变量可以分为内生变量和外生变量。
内生变量被认为是具有一定概率分布的随机变量，它们的数值是由模型自身决定的；外生变量被认为是非随机变量，它们的数值是在模型之外决定的。
7、对于模型中的一个方程来说，等号左边的变量称为被解释变量，等号右边被称为解释变量。
在模型中一个方程的被解释变量可以是其它方程的解释变量。
被解释变量一定是模型的内生变量，而解释变量既包括外生变量，也包括一部分内生变量。
8、滞后变量与前定变量。
有时模型的设计者还使用内生变量的前期值作解释变量，在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。
滞后变量显然在求解模型之前是已知量，因此通常将外生变量与滞后变量合称为前定变量。
9、控制变量与政策变量。
由于控制论的思想不断渗入经济计量学，使某些经济计量模型具有政策控制的特点，因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。
政策变量或控制变量一般在模型中表现为外生变量，但有时也表现为内生变量。
10、经济参数分为：外生参数和内生参数。
外生参数一般是指依据经济法规人为确定的参数，如折旧率、税率、利息率等。
内生参数是依据样本观测值，运用统计方法估计得到的参数。
如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法，这是理论经济计量学的基本任务。
11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则：第一、以理论分析作先导；第二模型规模大小要适度。
计量经济学读书报告-对计量经济学的认识
对计量经济学的认识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的知识。
通过学习计量经济学,我发现:计量经济学便是用精简的文字概括内容要点,用朴实的语言联系现实生活,让我们体会到计量经济学就在我们的身边。
参观一个城市,先站在最高处俯瞰,然后走街串巷;了解一座建筑,先看模型,后走进每一个房间。
各起一半作用。
计量经济学也是如此。
学习计量经济学给我印象和帮助:计量经济学的定义为:用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。
计量经济学与经济统计学绝非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。
经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说,都是必要的,但本身并非是充分条件。
三者结合起来,就是力量,这种结合便构成了计量经济学。
克莱因(R.Klein):“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”,“在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。
计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用,经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。
因为人类行为和决策是复杂的过程,所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。
当研究者无法进行实验室的实验时,一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。
在计量经济学一元线性回归模型中,我学习到了关于回归分析的基本概念,回归分析方法是计量经济学的主要方法。
“回归分析”这个词最初是由一位英国学者提出来的,他用收集的样本数据来说明孩子的身高与父母身高及人口平均高度的关系。
现代计量经济学所用的回归分析方法是用实际数据来解释变量之间的关系。
计量经济学笔记
所以，当模型出现序列相关性时，它的预测功能失效。
四、序列相关性的检验
序列相关性检验方法有多种，但基本思路相同：
首先，采用OLS法估计模型，以求的随机误差项的近似估计量，
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。
方程的显著性检验(F检验)
即检验模型Yi=0+1X1i+2X2i++kXki+ii=1,2,,n中的参数j是否显著不为0。
可提出如下原假设与备择假设： ：0=1=2==k=0 ：j不全为0
根据数理统计学中的知识，在原假设 成立的条件下，统计量
给定显著性水平，可得到临界值 ,由样本求出统计量F的数值，通过
而且，在大样本情况下，参数估计量虽然具有一致性，但仍然不具有渐近有效性。
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中，统计量是建立在参数方差正确估计基础之上的，这只有当随机误差项具有同方差性和互相独立性时才能成立。
如果存在序列相关，估计的参数方差 出现偏误（偏大或偏小），t检验就失去意义
3、模型的预测失效
如：帕克检验常用的函数形式：
若在统计上是显著的，表明存在异方差性。
3、戈德菲尔德-匡特检验
G-Q检验以F检验为基础，适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。
G-Q检验的思想：
先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，
然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验。
由于该统计量服从F分布，因此假如存在递增的异方差，则F远大于1；
而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性
（财务知识）计量经济学读书笔记最全版
（财务知识）计量经济学读书笔记最全版（财务知识）计量经济学读书笔记计量经济学读书笔记第壹部分基础内容一、计量经济学和相关学科的关系二、古典假设下计量经济学的建模过程1.依据经济理论建立模型2.抽样数据收集3.参数估计4.模型检验（1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等）（2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显著性检验）（3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性检验）（4）模型预测性检验（超样本特性检验）5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）三、几个重要的“变量”1.解释变量和被解释变量2.内生变量和外生变量3.滞后变量和前定变量4.控制变量四、回归中的四个重要概念1.总体回归模型（PopulationRegressionModel，PRM)--代表了总体变量间的真实关系。
2.总体回归函数（PopulationRegressionFunction，PRF）--代表了总体变量间的依存规律。
3.样本回归函数（SampleRegressionFunction，SRF）--代表了样本显示的变量关系。
4.样本回归模型（SampleRegressionModel，SRM）---代表了样本显示的变量依存规律。
总体回归模型和样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。
总体回归模型描述总体中变量y和x的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y和x的相互关系。
②建立模型的依据不同。
总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。
总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是壹个随机模型，它随样本的改变而改变。
总体回归模型和样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的壹个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
五、随机误差项的内容1.模型中被忽略的影响因素的影响2.模型关系设定不准确的影响3.变量的测量误差影响4.随机因素影响六、壹元线性回归模型的基本假定（古典假定）①零均值②同方差③无自相关性④解释变量和随机扰动项不相关⑤随机扰动项服从正态分布⑥解释变量之间不相关（多重共线性）（属于多元线性回归假定）七、OLS估计式特性（BestLinearUnbiasedEstimators）线性性(Linear,指参数估计量和分别为观测值和随机误差项的线性函数或线性组合)无偏性（Unbiased,指参数估计量和的均值分别等于总体参数值和）最小方差性（Best,有效性，指在所有的线性、无偏估计量中，最小二乘估计量和的方差最小）第二部分计量经济检验在古典线性回归模型中，应用最小二乘法估计的估计量具有BLUE 的特性，可是当模型不是线性模型和不满足古典假设的时候，最小二乘法估计的估计量不再有BLUE的特性。
古扎拉蒂《计量经济学》4人大版读书笔记
古扎拉蒂《计量经济学》4人大版读书笔记第一章回归分析的性质“回归”一词是费朗西斯·高尔顿在研究子女身高与父母身高的关系时提出来的，他发现，给定父母的身高，子女的身高会趋向于或“回归”到总人口的平均身高。
换言之，父母异常高或异常矮，其儿子的身高都会趋向于或回归到所有男子的平均身高。
统计关系与确定性关系的区别：先看了解什么叫确定性关系，某个应变量确定的依赖于自变量，数学中和经典物理学中的各种定律都是确定性的关系，比如宇宙间两个粒子的引力离，k是比例常数，给定两个粒子质量和他们间的距离，那么他们之间的引力随机可以确定，而且是唯一的。
而统计关系是不确定性的，应变量和自变量间是统计依赖关系，给定解释变量的某个取值，不能预测因变量的确定取值，因为这时因变量的取值有着概率分布范围，所以我们说它是一个随机变量，如农作物的收成对气温、降雨量、光照条件的依赖关系是统计性质的，这个性质的意义在于影响农作物的因素（变量）还有很多很多，无法一一辨认出来，无论考虑的多少个解释变量，都无法完全解释农作物收成这个因变量，所以它内在的或随机的变异是存在的。
回归和因果：统计关系式本身不能意味着任何因果关系，回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系但他们绝不是因果关系。
对于因果关系的理念，必须来自与统计学之外的经验或者理论，比如说用经济学的理论来说明价格对需求变动的影响。
回归与相关的区别：回归区分哪个是解释变量，哪个是被解释变量（因变量），相关不区分两者，也就是说前者变量间是不对称的，后者变量间是对称的。
另一方面，相关分析中的所有变量被看作都是随机的，而回归分析则基于以下假定：因变量是随机的，而解释变量是固定的或者非随机的。
给定每个x，都有很多相应的y值（即y有一个分布范围），但不可能知道每一个y的值，所以我们用回归线来预测y的均值第二章回归分析的一些基本概念1、条件均值（条件期望值）：为什么叫“条件”？因为他们取决于（条件）变量x的给定值，E(Y|X i)读成给定X下Y的期望值，与E(Y)的区别：E(Y)是总体的Y的均值2、随机或统计总体回归函数（statistical PRF）：E(Y|X i)=B1+B2X i；非随机的或确定的总体回归函数（non-stochastic PRF）：Y i=B1+B2X i+μi，μi的方差记为σ2。
计量经济学英文文献阅读笔记
计量经济学文献读书笔记标题:用实证分析法解释2007-2008年的非洲粮食暴动(Explaining the African food riots of 2007–2008: An empirical analysis)来源：Food Policy 39(2013)28-39作者：Julia Berazneva,David R. Lee摘要:2007至2008年，一次世界范围内的物价急剧上涨导致了全球粮食危机，影响了世界上大部分贫困人口，并在一些发展中国家引发了抗议。
这给各国领导人带来了挑战，他们需要同时解决饥饿，贫困和政治动荡的问题。
粮食价格的大幅上涨使一些国家的人民做出了暴力的反应，但是其他国家却没有出现这种现象，这成为了分析暴动的原因的一个难得的机会。
我们用实证分析法对非洲这一特定地区进行了分析，因为至少有14个非洲国家发生了粮食暴动。
通过考察非洲国家的社会经济和政治状况，我们试图解释为什么在07年末到08年初非洲的一些国家发生了粮食暴动，而其他的却没有。
我们所做的实证分析证明了严重的贫困（用人类贫困指数human poverty index 描述），粮食购买力和粮食供应的不足，城市化，位于沿海，强势的政权和强大的民间团体都和更高的暴动发生率有关。
另外，我们利用模型分析了三个具体的国家，分别是埃及，莫桑比克和尼日尔。
这三个国家代表了三种不同的国情和不同的应对方式。
除了共有的因素之外，我们还分析了这三个国家特殊的可能引发粮食暴动的因素。
我们的研究指出，要解决贫困问题和维持政局稳定，应实行亲贫政策，加大政府投资和提高行政效率。
气候变化将导致自然灾害更加频繁和多变，而这些政策则可以保护贫困人口，使他们不受随之而来的粮食价格波动的影响。
关键词: 粮食暴动，粮食危机，粮食价格，社会冲突，粮食政策，撒哈拉以南的非洲一、研究背景及意义2006至2008年间，国际粮食、石油以及其他基础商品的价格都出现了大幅上涨，有调查显示，74个低收入国家和71个中等收入国家受到了严重的影响。
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计量经济学读书笔记第一章：统计基础 (2)第二章：计量经济学总论 (7)第三章：双变量回归分析 (9)第3.1回归方法 (9)第3.2结果检验 (10)第3.3回归参数的分布 (11)第四章：多变量回归分析 (13)第五章：OLS的基本假设 (14)第六章：多重共线性 (16)第七章：异方差性 (17)第八章：自相关 (18)第九章：时间序列分析 (20)第十章：面板数据分析 (30)第十一章：其他重要的分析方法 (49)******加权最小二乘法 (50)******二阶段最小二乘法TSLS (51)******非线性最小二乘法 (51)******多项分布滞后（PDLS） (51)******广义矩估计 (52)******logit和probit模型 (52)******因子分析 (54)******Granger因果分析 (55)****** 广义线性回归（Generalized least squares） (55)******格兰格因果检验 (57)******误差修正模型（ECM） (57)第十二章：EVIEWS (58)第12.1节EVIEWS基本操作 (58)第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60)第十三章：SPSS (61)第13.1SPSS基本操作 (61)第十四章：数据分析实战经验 (70)第一章：统计基础0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。
回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标1 基本概念统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。
参数总体的数值特征描述，如均值、标准差等。
统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值，从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果（根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量，可以计算出由各个统计量构成的集体的方差，该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差），这符合随机变量的定义，因此该统计量也是随机变量，这个统计量的分布称之为抽样分布，它是从同一总体所抽出，同样大小的所有可能样本，其统计量的值的分布，一般情况下是一个正态分布，因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计，因而服从以真实值为中心的正态分布，如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量抽样分布的分布参数（均值为总体的均值，标准差为总体的标准差与N的比值）。
4在一个样本之中包含若干个样本点，各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量，不同个体的该变量的取值相互独立，并且服从某种分布，因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式，其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。
时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化，在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中，同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势（找一条长期的趋势线）、季节变动（确定季节比率）、循环变动和不规则变动。
时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果，利用时间序列数据进行预测时，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。
统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。
点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则（如求平均数）+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。
区间估计就是点估计值 边际误差，边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差，如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。
95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中，根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同，根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计，是总体参数的若干置信区间中的一个，如果继续不断的抽样下去。
每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间，如果我们如此不停的抽样下去，所有区间中有95%会包含真正的参数值。
区间的概念提醒我们，因为我们只有样本数据，所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。
变量是说明个体的某种特征的概念，如“受教育程度”、“身高”等，说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable)，如性别就有两个分类变量男、女；说明事物有序类别的一个名称，称为顺序变量(rank variable)，如一等品、二等品、小学、初中、大学等；说明事物数字特征并且有米、或者公里、年、吨等度量衡单位的叫做数值型变量(metric variable 或者scale variable)是量数据如产品产量年龄等。
数值型数据围绕其平均值分布的集中程度称为数据的离差。
根据不同度量可以定义不同的离差，最常用的有全距、标准差等。
以变量X 的标准差S 为单位来度量X 与其平均值X 之间的偏差的变量Z 称为标准化变量，它是一个无量纲量，标准化变量的数值称为标准分数或Z 分数。
偏度是一个分布中不对称程度或偏离对称程度的反映，如果分布的频数曲线右边的尾部比左边的长，则称分布是向右偏反之则称分布是向左偏。
偏度=（均值-众数）/标准差。
峰度是分布陡峭程度的反映，通常是相对于正态分布言，其值叫做峰度系数，用四阶中心矩与标准差的四次方的比值表示。
变异系数是指变量的标准差与平均值之比。
相关系数反映两个变量之间线性关系的强弱。
假设检验分为参数检验和非参数检验，前者是指对总体分布函数中未知参数提出某种假设，然后利用样本信息对所提出的假设进行检验并做出判断，参数检验需要样本所依赖的总体的分布作出一系列假定如总体服从正态分布且标准差相等，但实际情况中，上述的假定不一定完全合理，或者在应用中对这些假定有怀疑，因此统计学家设计了许多与总体的分布及相关参数无关的检验方法，称之为非参数检验。
如一个人号称罚球命中率为80%，为了检验他是不是吹牛皮，于是让他现场投20个球，这就是显著性检验，结果他只投进了4个，计算得在命中率为80%情况下，投20个只进4个的概率为0.2%，则此0.2%就是通常所说的P 值。
如果P 值很低（通常小于5%）则可以拒绝原假设。
假设检验是为了比较两个值是否有显著的差别,在很多情况下我们给出一个原假设仅仅是为了拒绝它，因此原假设通常是与数据表面所显现出来的现象的相对立的现象。
在假设检验中研究者如要确定某参数是否等于某个值须用双尾检验，如检验零件直径是否等于10；如果要确定参数大于或小于某值则用单尾检验如检验奶粉中蛋白质的含量是否大于30%。
两者的区别仅仅在于拒绝域不同。
在做假设检验时犯第一类错误（原假设正确却遭到拒绝）的最大概率称为显著性水平，显著性水平越高则表明限制条件越严格，在正态分布图豉肚部分的面积越小同时两侧的阴影部分的面积就越大，原假设被拒绝的可能性就越大，回归结果中某系数的精确显著性水平越高则越有可能接受原假设，即系数越有可能为0，系数在越高的显著性水平下显著则越有可能接受原假设即系数越有可能为0，系数不为0的可能性越小，在越低的显著性水平下显著则表明系数不为0的可能性越大。
假设一个统计量（如灯泡寿命）A 服从均值为μ标准差为δ的正态分布，则（A-μ）/δ叫做Z 分数(也叫标准化变量),它服从均值为0标准差为1的标准正态分布。
t 统计量是模仿Z 分数而建立的，区别在于后者用于小样本标准差未知的情况下的均值检验而前者用于大样本标准差已知情况下的均值的检验（Z 或t 统计量计算公式中的μ都取原假设中的值），此时作为分母的是s/1 N 代替（s 为样本标准差），也就是用多个变量的均值的标准差代替，因为该统计量是根据样本的均值计算而得，也是用于均值的检验。
T 和Z 检验用于检验回归方程中某个自变量的系数是否为0，F 检验用于检验是不是所有的系数都为0。
方差分析用于从方差的角度比较两个或多个总体的均值是否相等,研究分类型自变量对数值型自变量是否有影响,包括它们之间有没有关系、关系的强度如何等，所采用的方法就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著的影响，如行业不同是否对受到投诉的数量有影响，行业是称为因素，旅游、零售、家电具体的行业叫做因素水平（在SPSS 中相当于一个VARIABLE 的不同的值）。
计算旅游、零售、家电各行业各自的标准差，然后平均得到组内方差，并认为组内方差是完全是由随机因素造成的，根据各行业的各自的平均值与总均值之差的平方和得到组间方差，并认为组间方差是由于不同的因素水平所造成的，如果各因素水平对因变量（投诉量）无影响，则组内方差与组间方差应该相等，或者说两者的差别在统计上是不显著的，组间与组内方差之比是一个F 统计量，通过检验这两个方差的差别是否显著来判断不同行业接受投诉量的均值是否有明显差别。
17 描述性统计量是对（相当于SPSS中的）某一变量特征进行描述的一些统计指标，均值是对一个变量的中心位置的度量，其计算方法是先加总所有CASE的值然后除以数据的个数，其应用如应收帐款的平均帐龄为45天。
中位数是对中心位置的度量，它是当CASE按照升序排列时，处于中间位置的CASE的变量值，它是对均值的补充，如在年度收入和资产价值数据的报告中，这是因为个别异常大的收入或资产价值能够使均值膨胀，此时中位数是对中心位置的更好的度量，如应收帐款的帐龄的中位数为35天表示超过一半的应收帐款帐龄的天数在35天以上。
众数也是对均值的补充，是在各CASE中出现频率最高的数据的值，如应收帐款帐龄的众数为31天，表示应收帐款最普通的帐龄为31天。
四分位数是先把数据进行升序排列，然后把数据依次分为四段，每段含有25%的观察值，中间的三个分段点从小到大分别称为第一二三四分数点，如帐龄的第一四分数点为12天表示有25%的CASE的帐龄小于12天有75%的CASE的帐龄大于12天。
极差是各CASE的某变量值的最大和最小值的差，该指标容易受异常值的影响，很少单独用来表示变异程度，如帐龄的极差为18表示最长的帐龄比最短的帐龄多18天。
方差是利用所有的CASES对某变量值的变异程度的度量，在单位相同时可以用于比较两个变量的变异程度，可以用来度量与股票投资相关的风险，它给出每月收益如何围绕和期平均收益波动。