计量期末复习笔记
(完整word版)计量经济学复习笔记
计量经济学复习笔记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、模型变量: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。
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。
内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
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。
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。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？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CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Y i=β1+β2lnX i+u i线性影响随机影响Y i=E（Y i|X i）+u i E（Y i|X i）=f(X i)=β1+β2lnX i引入随机扰动项，（3）古典假设A零均值假定 E（u i|X i）=0B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min ∑e i 2＾β1ols = (Y 均值)-＾β2(X 均值)＾β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质（数值性质）（1）回归线通过样本均值 （X 均值,Y 均值）（2）估计值＾Y i 的均值等于实际值Y i 的均值（3）剩余项e i 的均值为0（4）被解释变量估计值＾Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(＾Y i ,e i )=0（5）解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下，OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化： Z=（＾β2-β2）/SE （＾β2）~N （0,1） 在方差已知，样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 ＾σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =（＾β2-β2）/＾SE （＾β2）~t （n-2）拒绝域：|t|>=t 2/a (n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
计量经济学复习笔记要点
计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。
方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。
标准差：对方差开根号就是标准差。
数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。
假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。
原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。
第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。
第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。
第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。
如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。
第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。
通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。
伍德里奇《计量经济学导论》复习笔记和课后习题详解-含有定性信息的多元回归分析：二值变量
第7章含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量7.1复习笔记考点一：带有虚拟自变量的回归★★★★★1．对定性信息的描述定性信息是指通常以二值信息（0-1）的形式出现的信息，如性别、是否结婚等。
在计量经济学中，二值变量又称为虚拟变量。
2．只有一个虚拟自变量（1）只有一个虚拟自变量的简单模型考虑决定小时工资的简单模型：wage＝β0＋δ0female＋β1educ＋u。
根据多元回归的解释方式，δ0表示控制educ不变时，female变化1单位给wage带来的变化。
假定零条件均值假定E（u｜female，educ）＝0成立，那么：δ0＝E（wage｜female＝1，educ）－E（wage｜female＝0，educ），其中female＝1表示女性，female＝0表示男性。
可以发现，在任意教育水平下，男性与女性的工资差异是固定的，女性工资比男性工资多δ0。
除了β0之外，模型中只需要引入一个虚拟变量。
因为female＋male＝1，所以引入两个虚拟变量会导致完全多重共线性，即虚拟变量陷阱。
（2）当因变量为log（y）时，对虚拟解释变量系数的解释当变量中有一个或多个虚拟变量，且因变量以对数的形式存在时，虚拟变量的系数可以理解为百分比的变化。
将虚拟变量的系数乘以100，表示的是在保持所有其他因素不变时y 的百分数差异，精确的百分数差异为：100·[exp（∧β1）－1]。
其中∧β1是一个虚拟变量的系数。
3．使用多类别虚拟变量（1）在方程中包括虚拟变量的一般原则如果回归模型具有g 组或g 类不同截距，一种方法是在模型中包含g－1个虚拟变量和一个截距。
基组的截距是模型的总截距，某一组的虚拟变量系数表示该组与基组在截距上的估计差异。
如果在模型中引入g 个虚拟变量和一个截距，将会导致虚拟变量陷阱。
另一种方法是只包括g 个虚拟变量，而没有总截距。
这种方法存在两个实际的缺陷：①对于相对基组差别的检验变得更繁琐；②在模型不包含总截距时，回归软件通常都会改变R 2的计算方法。
计量经济学重点笔记第四讲
第四讲 异方差一、 同方差与异方差：图形展示对于模型12i i i y x ββε=++，在高斯-马尔科夫假定下有：12222()iii iy E y x εββδδδ=+==其中22iεδδ=意味着同方差假定成立。
为了理解同方差假定，我们先考察图一。
在图一中，空心圆点代表(,())i ix E y ，实心圆点代表观测值(,)i i x y 观测，i y 观测是随机变量i y 的一个实现（注意，按照假定，i x 是非随机的，即在重复抽样的情况下，给定i 的取值，ix 不随样本的变化而变化），倾斜的直线代表总体回归函数：12()i iE y x ββ=+。
图一显示了一个重要特征，即，尽管12,,...y y的期望值随着12,,...x x 的不同而随之变化，但由于假定222iiyεδδδ==，它们的离散程度（方差）是不变的。
然而，假定误差项同方差从而被解释变量同方差可能并不符合经济现实。
例如，如果被解释变量y 代表居民储蓄，x 代表收入，那么经常出现的情况是，低收入居民间的储蓄不会有太大的差异，这是因为在满足基本消费后剩余收入已不多。
但在高收入居民间，储蓄可能受消费习惯、家庭成员构成等因素的影响而千差万别。
图二能够展示这种现象。
图一同方差情况图二异方差情况在图二中，依据x1所对应的分布曲线形状，x5所对应的实心圆点看起来是一个异常点（但依据x5所对应的分布曲线形状，它或许称不上是异常点）。
异常点的出现是同方差假定被违背情况下的一个典型症状，事实上通过散点图来发现异常点从而初步识别异方差现象在实践中经常被采用，见图三。
浙江工商大学金融学院姚耀军讲义系列图三异方差情况下的散点图笔记：应该注意的是，如果第一个高斯-马尔科夫假定被违背，即模型设定有误，那么也可能出现异方差症状。
例如，正确模型是非线性的，但我们错误地设定为线性，以这个线性模型为参照，散点图也许显示出明显的异方差症状。
事实上，在很多情况下，异方差症状被认为是模型错误设定的一个表现。
计量基础知识与专业实务笔记知识点总结考点归纳打印版
计量基础知识与专业实务笔记知识点总结考点归纳打印版中国古代计量中国古代的计量，是指包括度量衡之外的其他测量，如时间、湿度、温度、风向、风速等等。
中国古代计量史的特点，在于它的独立性和连续性，很少受到外来的影响。
中国古代度量衡最早的文字记载见于《尚书·舜典》：“协时月正日，同律度量衡。
”度是关于长短的量——长度；量是关于多少的量——容量；衡是关于轻重的量——重量(质量)。
古代度量衡，其单位制基本上沿袭了秦代（公元前221-前207年）所确定下来的制度，又经过汉代完备地记于史籍。
度量衡是社会经济发展到一定阶段后，逐步建立、健全的一种有统一单位、统一标准的测量。
各个历史时期，由官方制定、颁发的度量衡制度、标准器具等，往往代表了当时的政治、经济状况和科学技术水平。
计量技术法规的范围计量技术法规包括国家计量检定系统表、计量检定规程和计量技术规范。
计量违法行为实施行政处罚的种类我国《计量法》规定了八种行政处罚的形式：(1)责令停止生产(对批量产品)；(2)停止制造(对计量器具新产品)；(3)停止销售； (4)停止营业；(5)停止使用； (6)没收计量器具；(7)没收违法所得；(8)罚款。
《计量法实施细则》又补充规定了四种行政处罚形式：(1)停止检验；(2)停止出厂；(3)停止进口；(4)吊销营业执照；以及责令改正和封存两种行政强制措施。
计量器具的含义、其依法管理的范围及其主要环节进口计量器具是指从境外进口在境内销售的计量器具。
管理的范围是列入中华人民共和国进口计量加强进口计量器具型式审查目录》的计量器具。
主要管理环节：①调整对象；②适用范围；③管理体制；④型式批准；⑤进口计量器具的检定；⑥法律责任。
制造计量器具许可的性质及许可的范围和条件《计量法》第十二条规定：制造、修理计量器具的企业、事业单位，必须具备与所制造、修理的计量器具相适应的设施、人员和检定仪器设备，经县级以上人民政府计量行政部门考核合格，取得《制造计量器具许可证》或《修理计量设备许可证》。
计量学期末复习资料
8 11.3 14.4 16.5 16.2 13.8 10.8
77.7 51.2 60.1 54.1 55.4 56.8
45 55.3 67.5 73.3 76.6 79.6
相关系数的检验 相关系数是根据要素之间的样本值计算出来 的，它随着样本数的多少或取样方式的不同而不 同，因此它只是要素之间的样本相关系数，只有 通过检验，才能知道它的可信度。 检验是通过在给定的置信水平下，查相关系 相关系 数检验的临界值表来实现的。 数检验的临界值表
∑ (y
i =1
n
i
− y)2
（3.1.1）
x
和 y 为两要素的平均值。
2.说明 ： - 1 <= <= 1， 大于0时正相关，小于 0时负相关。 的绝对值越接近于1，两要 素的关系越密切；越接近于0，两要素的关 系越不密切。
3.实例:
伦敦的月平均气温与降水量
月份 月平均气温 o t/ C 降雨量 p / mm 1 3.8 2 4 3 5.8 4 5 6 7 8 9 10 11 6.7 12 4.7
计量地理学期末复习资料
地理数据 • 地理数据是用一定的测度方式 描述和衡量地理对象的有关量 化标志，是对地理问题进行定 量化描述和研究的基础，是一 切数学方法在地理学中应用的 先决条件。
观测数据 观测数据是指通过观测仪器获 取的数据，包括台站观测数据、 定点观测数据、遥感观测数据 等。
实验数据 实验数据是指利用实验仪器设 备分析样品或模拟环境动力得 到的数据，主要包括样品分析 数据和模拟实验数据。
2
=
∑
n
2
i =1
( xi − x )
方差（ 方差（Variance） ） 方差是从平均概况衡量一组地理 数据与平均值的离散程度。方差 计算公式为：
计量基础知识笔记
计量基础知识笔记1.计量的内容：a:计量单位与单位制；b:计量器具，包括复现单位量值得计量基准器具及计量标准器具和工作计量器具；c:量值传递、量值溯源与检定测试及校准；d:物理常数、材料与物质特性的测定；e:测量误差、测量不确定度、数据处理与测量理论及测量方法；f:计量人员的专业技能及素质；g:计量管理，包括计量监督管理和计量法制管理。
2.测试定义：是指具有一定试验性或探索性的测量。
3.测量方法：精心测量时所用的按类别叙述的一组操作逻辑次序。
4.量制：彼此间存在确定关系的一组量。
5.无量纲量：量纲为“1”的量为无量纲的量。
6.量纲相同的量不一定是同种量；同种量它的量纲相同。
7.量具分为独立量具荷从属量具。
8.计量装置：为确定被测量的必须的计量器具和辅助设备的总体。
9.计量基准器具可分为：主基准、副基准（作证基准）和工作基准。
10.测量系统：组装起来以进行特定量的全套测量仪器和其它设备。
11.测量设备：测量仪器、测量标准、参考物质、辅助设备以进行测量时必须的资料的总称。
12.检定的特点：a:检定对象指计量器具；b:检定目的要确保全国量值统一溯源；c:检定结果被检的器具是合格还是不合格；d:检定性质具有监督管理特性，具有法制行和强迫性。
13.强制检定的特点：有计量部门统一监督管理；有计量部门指定法定机构检定；固定检定关系定点送检；检定周期由检定机构按照检定规程结合实际使用；强制检定市政府的法制行为。
14.非强制检定与强制检定的区别：a使用单位依法自主管理计量部门监督；b自由送检，自求溯源；c在检定规程允许范围内，检定周期自己决定；d选定计量检定单位，一定有法律依据的法定计量单位；f非强制检定不是不要检定，它是依法管理的一种方式。
15.计量检定系统表的作用：把工作计量器具的量值和国家基准所复现的量值联系起来，构成一个完整的、科学的从基准到标准一直到工作计量器具的检定程序，是建立基表准进行量值传递技术，依据它属于国家计量技术规范是法定性技术文件。
计量经济学复习笔记（二）：一元线性回归（下）
计量经济学复习笔记（⼆）：⼀元线性回归（下）回顾上⽂，我们通过OLS推导出了⼀元线性回归的两个参数估计，得到了以下重要结论：ˆβ1=∑x i y i∑x2i,ˆβ0=¯Y−ˆβ1¯X.注意总体回归模型是Y=β0+β1X+µ，同时我们还假定了µ∼N(0,σ2)，这使得整个模型都具有正态性。
这种正态性意味着许多，我们能⽤数理统计的知识得到点估计的优良性质，完成区间估计、假设检验等，本⽂就来详细讨论上述内容。
1、BLUE我们选择OLS估计量作为⼀元线性回归的参数估计量，最主要的原因就是它是最⼩⽅差线性⽆偏估计(Best Linear Unbiased Estimator)，这意味着它们是：线性的。
⽆偏的。
最⼩⽅差的。
不过，光给你这三个词，你可能会对定义有所困扰——⽐如，关于什么线性？⼜关于什么是⽆偏的？我们接下来就对OLS估计量的BLUE性详细讨论，包括简单证明。
原本我认为，证明在后⾯再给出会更合适，引⼊也更顺畅，但是我们接下来要讨论的许多，都有赖于OLS估计量的BLUE性，因此我还是决定将这部分内容放在这⾥。
⾸先是线性性，它指的是关于观测值Y i线性，这有什么意义呢？注意到，在之前的讨论中，我们总讨论在给定X的取值状况下的其他信息，如µ的条件期望、⽅差协⽅差等，因此我们往往会在这部分的讨论中将X视为常数（⽽不是随机变量）看待，这会带来⼀些好处。
⽽因为µ∼N(0,σ2)且µi是从µ中抽取的简单随机样本，且µi与X i⽆关，所以由正态分布的性质，有Y i|X i∼N(β0+β1X i,σ2).实际上，由于参数真值β1,β1是常数，所以每⼀个Y i在给定了X i的⽔平下，都独⽴地由µi完全决定，⽽µi序列不相关（在正态分布的情况下独⽴），所以Y i之间也相互独⽴。
这样，如果有⼀个统计量是Y i的线性组合，那么由正态分布的可加性，这个统计量就⾃然服从正态分布，从⽽我们可以很⽅便地对其进⾏参数估计、假设检验等。
计量经济学复习笔记(注释)
计量经济学复习笔记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、模型变量: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。
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。
内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
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。
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。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？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CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性 模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Y i =β1+β2lnX i +u i线性影响 随机影响Y i =E （Y i |X i ）+u i E （Y i |X i ）=f(X i )=β1+β2lnX i引入随机扰动项，（3）古典假设A 零均值假定 E （u i |X i ）=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min ∑e i2 ＾β1ols = (Y 均值)-＾β2(X 均值)＾β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质（数值性质）（1）回归线通过样本均值 （X 均值,Y 均值）（2）估计值＾Y i 的均值等于实际值Y i 的均值（3）剩余项e i 的均值为0（4）被解释变量估计值＾Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(＾Y i ,e i )=0（5）解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下，OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化： Z=（＾β2-β2）/SE （＾β2）~N （0,1） 在方差已知，样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 ＾σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =（＾β2-β2）/＾SE （＾β2）~t （n-2）拒绝域：|t|>=t 2/a (n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
计量总复习10.06
计量管理总复习一、计量名词术语：1、计量学：关于测量的科学；2、计量：实现单位统一、量值准确可靠的活动；3、测量：以确定量值为目的的一组操作；4、测量原理：测量的科学基础；5、测量方法：进行测量时按类别叙述的一组操作逻辑次序；6、被测量：作为测量对象的特定量；7、测量信号：表示被测量并与该量有函数关系的量；8、测量(计量)单位：为定量表示同种量的大小而约定地定义和采用的特定量；9、国际单位制(SI)：由国际计量大会(CGPM)1960年采纳和推荐的一种一贯单位制；10、基本单位：给定量制中基本量的测量单位；11、导出单位：给定量制中导出量的测量单位；12、量值：一般由一个数乘以测量单位所表示的特定量的大小；13、测量结果：由测量所得到的赋予被测量的值；14、(测量仪器的)示值：测量仪器所给出的量的值：15、测量(计量)仪器：单独地或连同辅助设备一起用以进行测量的器具；16、实物量具：使用时以固定形态复现或提供给定量的一个或多个已知值的器具；如：砝码、标准电阻等。
17、测量系统：组装起采以进行特定测量的全套测量仪器和其它设备；18、国际单位制(SI)：由国际计量大会(CGPM)60年采纳和推荐的一种一贯单位制。
19、计量基准：经国家承认的测量标准，在一个国家内作为对有关量的其它测量标准定值的依据；20、计量标准：为了定义、实现、保存或复现量的单位或一个或多个量值，用作参考的实物量具、测量仪器、参考物质或测量系统；国家计量检定系统表规定的准确度等级，来检定较低等级计量标准或工作计量器具的计量器具。
21工作标准：用于日常校准或核查实物量具、测量仪器或参考物质的测量标准；22、溯源性：通过一条具有规定不确定度的不间断的比较链，使测量结果或测量标准的值能够与规定的参考标准，通常是与国家或国际测量标准联系起来的特性；23、量值传递：通过对计量器具的检定或校准，将国家基准所复现的计量单位量值通过各等级计量标准传递到工作计量器具，以保证对被测对象所测得的量值的准确和一致。
计量经济学复习笔记
第一章统计概念1.什么是计量经济学计量经济学是对经济的测度，利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。
2.计量经济学的方法论（计量经济分析步骤）（1）建立理论假说。
（2）收集数据。
（3）假定数学模型。
（4）设立统计或计量模型。
（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验。
（7）检验源自模型的假定（8）利用模型进行预测4.数据类型（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。
特征是一般变量如 Y t、X t下标为t。
（2）截面数据：同一时点上的一个或多个变量的数据集合。
如：各地区2002年人口普查数据。
（3）合并数据：既包括时间序列数据有包括截面数据。
例：20年间10个国家的失业数据。
20年失业数据是时间序列，10个国家又是截面数据。
（4）面板数据：同一个横截面的单位的跨期调查数据。
例：对相同的家庭数量在几个时间间隔内进行的财务状况调查。
5.理解回归关系回归关系是一种统计上的相关关系，并不意味着自变量和因变量之间存在着因果关系。
第二章线性回归的基本思想1.回归分析的含义: 回归分析是反映的自变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在自变量给定条件下的因变量的变化，是一种条件回归分析E（Y i|X i）=B1+B2X i2.随机误差项的性质（为什么要引入随机误差项）（1）随机误差项代表着未纳入模型变量对因变量的影响（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。
（3）μ还代表着度量误差（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项 μ 。
（奥卡姆剃刀原则）3.参数估计方法———普通最小二乘法的基本思想 选择参数使得残差平方和最小——Min ∑e i 2=Min ∑（Y i −Yi ̌）2=Min ∑（Y i −b 1−b 2X i ）^24.根据Ols 法得出参数 b 1 b 2 称为最小二乘估计量，最小二乘估计量的性质： （1）Ols 方法获得样本回归直线过样本均值点（X ，Y ） （2）残差的均值总为0，（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。
六年级数学计量必背知识点
六年级数学计量必背知识点计量是数学中一个重要的分支，用来度量物体的长度、面积、体积、重量等。
在六年级数学学习过程中，有一些计量的知识点是必须要掌握和背诵的。
本文将介绍六年级数学计量必背知识点，帮助同学们有效地学习和记忆。
一、长度计量1. 常用长度单位：厘米、米、千米。
其中，1千米=1000米，1米=100厘米，1厘米=10毫米。
2. 长度换算：- 毫米与厘米的换算：1毫米=0.1厘米；- 厘米与米的换算：1厘米=0.01米；- 米与千米的换算：1千米=1000米。
3. 精确测量长度时，应使用尺、卷尺等工具，并注意读数的准确性和合理估算。
1. 面积的概念：面积是一个平面内部的表面大小。
2. 常用面积单位：平方厘米、平方米、平方千米。
其中，1平方米=10000平方厘米，1平方千米=1000000平方米。
3. 面积的换算：- 平方厘米与平方米的换算：1平方厘米=0.0001平方米；- 平方米与平方千米的换算：1平方千米=1000000平方米。
4. 计算面积的基本方法：- 长方形面积的计算公式：面积 = 长 ×宽；- 正方形面积的计算公式：面积 = 边长 ×边长；- 三角形面积的计算公式：面积 = 底 ×高 ÷ 2；- 圆形面积的计算公式：面积= π × 半径 ×半径（其中π取3.14）。
1. 体积的概念：体积是一个立体空间的大小。
2. 常用体积单位：立方厘米、立方米、立方千米。
其中，1立方米=1000000立方厘米，1立方千米=1000000000立方米。
3. 体积的换算：- 立方厘米与立方米的换算：1立方厘米=0.000001立方米；- 立方米与立方千米的换算：1立方千米=1000000000立方米。
4. 计算体积的基本方法：- 长方体体积的计算公式：体积 = 长 ×宽 ×高；- 正方体体积的计算公式：体积 = 边长 ×边长 ×边长；- 圆柱体体积的计算公式：体积= π × 半径 ×半径 ×高（其中π取3.14）。
古扎拉蒂《计量经济学基础》复习笔记和课后习题详解(双变量回归分析：一些基本思想)【圣才出品】
第2章双变量回归分析：一些基本思想2.1 复习笔记考点一：总体回归函数相关概念★★★★1．条件期望函数（CEF）条件期望值E（Y|X i）是关于X i的一个函数，其中X i是X的某个给定值，用符号表示：E（Y|X i）＝f（X i）。
该式也被称为条件期望函数（CEF）或总体回归函数（PRF），或简称为总体回归（PR），表明在给定X i下Y的分布的（总体）均值与X i有函数关系。
2．线性总体回归函数假定总体回归函数E（Y|X i）是系数的线性函数，表达为：E（Y|X i）＝β1＋β2X i。
其中β1和β2为未知但却固定的参数，称为回归系数；β1和β2也分别称为截距和斜率系数。
方程本身则称为线性总体回归函数，或简称线性总体回归。
3．“线性”的含义（1）对变量为线性Y的条件期望值是X i的线性函数。
从几何意义上说，这时回归曲线是一条直线。
（2）对参数为线性Y的条件期望E（Y|X i）是参数β的一个线性函数，X和Y都可以以任何形式存在（二次项、对数等）。
本书中所有的“线性回归”总是指对参数β为线性的一种回归（即参数只以它的一次方出现）。
4．PRF的随机设定（1）随机误差项个别的Y i围绕它的期望值的离差为：u i＝Y i－E（Y|X i），其中离差u i是一个不可观测的可正可负的随机变量，称为随机干扰项或随机误差项。
解释方程Y i＝E（Y|X i）＋u i，给定X i水平，Y i可表示为两个成分之和：E（Y|X i）被称为系统性或确定性成分；u i为随机或非系统性成分。
（2）随机误差项的条件均值方程Y i＝E（Y|X i）＋u i的两边取期望，得到：E（Y i|X i）＝E[E（Y|X i）|X i]＋E（u i|X i）＝E（Y|X i）＋E（u i|X i）因为E（Y i|X i）＝E（Y|X i），则E（u i|X i）＝0。
5．随机干扰项的意义不将随机误差项清晰地引进模型中的原因：（1）理论的含糊性；（2）数据的欠缺；（3）核心变量与周边变量；（4）人类行为的内在随机性；（5）糟糕的替代变量；（6）节省原则；（7）错误的函数形式。
古扎拉蒂《计量经济学基础》复习笔记和课后习题详解(双变量回归模型：估计问题)【圣才出品】
6．假定 6：观测次数 n 必须大亍待估计的参数个数。
7．假定 7：X 发量的性质。 （1）在一个给定的样本中，X 的叏值必须要有发异，即 var（X）是有限的正数。 （2）为了避免回归结果叐到异常观测值的支配，X 发量的叏值没有异常，即没有一个 X 值相对余观测而言过大戒过小。
3．假定 3：干扰项 ui 的均值为零，即 E（ui|Xi）＝0。 此假定是所选回归模型中丌存在设定偏误的另一种表述，该假定意味着模型设定中丌存 在遗漏重要发量、包含丌必要发量和错误函数形式的情况。E（ui|Xi）＝0 同时也意味着这 两个发量乊间无关，ui 是一个外生的发量。若 X 是非随机的，E（ui）＝0。
Yi＝β1＋β2Xi＋ui
由亍 PRF 无法直接观测，可通过样本回归斱程 SRF 去估计：
∧
∧
∧
∧
∧
Yi＝β1＋β2Xi＋ui＝Yi＋ui
∧
∧
∧
∧
所以：ui＝Yi－Yi＝Yi－β1－β2Xi。
选择残差平斱和尽可能小的 SRF，即最小化下式：
∧
∧
∧
∧
∑ui2＝∑（Yi－Yi）2＝∑（Yi－β1－β2Xi）2
ˆ2 n
n
Yi X i
X
2 i
Xi
Yi
n
Xi X
Yi Y
2
2
Xi
n Xi X
xi yi xi2
＿＿
＿
＿
其中X和Y是 X 和 Y 的样本均值，幵且定义 xi＝Xi－X和 yi＝Yi－Y，可得：
ˆ1 n
X
2 i
Yi
n
X
2 i
Xi
X iYi
2
Y ˆ2 X
量与计量整理复习(重要知识)
答：隧道长0.3重3点辅千导米。
28
讨论与交流
●你还知道哪些计量单位？与同伴交流一下。
质量的计量单位：1 微克 = 1000 纳克 1 毫克 = 1000微克 1 克 = 1000毫克
长度的计量单位：1光年=9.46×1015 米
1拍米=1×1015米 能源的计量1单兆位米：=标1×准1煤06、米标准油和标准气。
28日（平 ） 年（2 ） 月
重点辅导
5
年分闰年和平年，通常公历年份是4的倍数的是 闰年。但公历年份是整百数的，必须是400的倍数才 是闰年。一年有12个月，又可分成大月和小月。一、 三、五、七、八、十、十二是大月，有31天；四、 六、九、十一是小月，有30天；二月很特殊，平年 28天，闰年29天。每月又分三旬：上旬、中旬和下 旬，上旬和中旬各是10天，下旬有8天、9天、10天 或11天。平年是365天，闰年是366天，一年分四季 度，一、二、三是第一季度，四、五、六是第二季 度，七、八、九是第三季度，十、十一、十二是第 四季度。
1元 = 100分
1世纪 = 100年
重点辅导
27
三、应用与反思
6.一列470米长的火车，用1分20秒通过1130米长的大桥，
又以同样的速度用40秒通过隧道，隧道长几千米？
先求火车的速度：
1分20秒 = 80秒
1分20秒 = 80秒
80 ÷ 40 = 2
（1130 + 470）÷ 80 火车通过大桥的时间是通过
1000
1000
质量单位：吨 - 千克 -克
10
10
人民币单位：元 - 角 - 分
重点辅导
4
常用的时间单位如下表。
名称 世纪 年
计量经济学复习笔记（四）：多元线性回归
计量经济学复习笔记（四）：多元线性回归⼀元线性回归的解释变量只有⼀个，但是实际的模型往往没有这么简单，影响⼀个变量的因素可能有成百上千个。
我们会希望线性回归模型中能够考虑到这些所有的因素，⾃然就不能再⽤⼀元线性回归，⽽应该将其升级为多元线性回归。
但是，有了⼀元线性回归的基础，讨论多元线性回归可以说是轻⽽易举。
另外我们没必要分别讨论⼆元、三元等具体个数变量的回归问题，因为在线性代数的帮助下，我们能够统⼀讨论对任何解释变量个数的回归问题。
1、多元线性回归模型的系数求解多元线性回归模型是⽤k 个解释变量X 1,⋯,X k 对被解释变量Y 进⾏线性拟合的模型，每⼀个解释变量X i 之前有⼀个回归系数βi ，同时还应具有常数项β0，可以视为与常数X 0=1相乘，所以多元线性回归模型为Y =β0X 0+β1X 1+β2X 2+⋯+βk X k +µ,这⾥的µ依然是随机误差项。
从线性回归模型中抽取n 个样本构成n 个观测，排列起来就是Y 1=β0X 10+β1X 11+β2X 12+⋯+βk X 1k +µ1,Y 2=β0X 20+β1X 21+β2X 22+⋯+βk X 2k +µ2,⋮Y n =β0X n 0+β1X n 1+β2X n 2+⋯+βk X nk +µn .其中X 10=X 20=⋯=X n 0=1。
⼤型⽅程组我们会使⽤矩阵表⽰，所以引⼊如下的矩阵记号。
Y =Y 1Y 2⋮Y n,β=β0β1β2⋮βk,µ=µ1µ2⋮µn.X =X 10X 11X 12⋯X 1k X 20X 21X 22⋯X 2k ⋮⋮⋮⋮X n 0X n 1X n 2⋯X nk.在这些矩阵表⽰中注意⼏点：⾸先，Y 和µ在矩阵表⽰式中都是n 维列向量，与样本容量等长，在线性回归模型中Y ,µ是随机变量，⽽在矩阵表⽰中它们是随机向量，尽管我们不在表⽰形式上加以区分，但我们应该根据上下⽂明确它们到底是什么意义；β是k +1维列向量，其长度与Y ,µ没有关系，这是因为β是依赖于变量个数的，并且加上了对应于常数项的系数（截距项）β0；最后，X 是数据矩阵，且第⼀列都是1。
(2021年整理)计量笔记
（完整）计量笔记编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（（完整）计量笔记）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为（完整）计量笔记的全部内容。
1.作者所要研究的问题是什么？在一项新的数据集(the National Longitudinal Survey of Young Men ，NLS 对于年轻男性的调查)的基础上,重做Griliches和梅森在1972年做的一项研究—-“教育，收入和能力”。
研究将着眼于在能力个体差异存在的情况下，估计学校教育的经济回报。
主要涉及以下几个问题：（1)对于KWW与IQ，这两个能力的代理变量中我们应该使用哪个？（2）如果这些能力的代理变量有测量误差的话会怎样，该怎么解决？（3）是否可以认为S是一个前定变量，并且不存在测量误差？2.文章用到什么计量方法？作者为什么要用这种方法来研究他的问题？最初使用的是普通最小二乘法进行估计，在回归过程中对能力的代理变量进行选择和调整，得出不同的后果.工具变量法，因为研究中发现能力变量的代理变量“IQ”和“kww”均存在测量误差和遗漏变量，导致方程会存在内生性的结果,使得部分系数得到不一致的估计，例如考虑学校教育本身是在预期收入的基础上确定的可能性，并且学校教育也可能存在测量误差，这将意味着e1与S之间存在相关性;引入KWW进入工资方程（1）虽然会消除一些在对学校教育参数的估计中存在的“能力引起的偏误”，但反过来又在其中引入了另一个向下的偏差，因此公式（1)可以使用工具变量的方法来估计。
两阶段最小二乘法进行了重新回归，主要针对kww和IQ对能力的测量误差,以及学校教育和经验和扰动项相关带来的内生性问题。
计量基础知识复习要点--000
《计量篇》复习要点（一）有关计量的一些基本概念1、何谓计量？【答】计量是实现单位统一、量值准确可靠的活动。
计量是技术和管理的结合体，凡是以实现计量单位统一和测量准确可靠为目的的科学、法制、管理等活动都属于计量的范畴。
注意：1）JJF1001-1991的定义是“测量”，现在改为“活动”；2）测量是以确定量值为目的的一组操作2、计量研究的对象是什么？【答】在相当长的历史时期内，计量研究的对象主要是物理量，如长度、容量、重量等。
随着科学、经济和社会的发展，计量研究的对象逐渐扩展到工程量、化学量、生理量，甚至心理量。
按照被测量参量的性质，逐步形成了几何量（亦称长度）、力学、温度、（亦称热工）电磁学、光学、声学、无线电（亦称电子）、时间频率、电离辐射（亦称放射性）和化学等十大计量领域。
3、计量工作的基本内容是什么？【答】计量工作的基本内容，包括计量技术工作和计量监督管理工作。
其主要内容是：贯彻执行国家计量法律、法规和规章制度；制定和协调计量工作发展规划；统一国家计量制度，推行国家法定计量单位；研究建立计量基准和标准，组织量值传递或量值溯源；监督管理计量器具和商品量；组织计量仲裁检定，调解计量纠纷；研究计量学理论和测试技术手段和测量方法等。
计量的技术行为通过准确的测量来体现；计量的监督行为通过实施法制管理来实现。
4、计量一般如何分类？【答】计量涉及社会的各个领域。
根据其作用与地位，计量可分为科学计量、工程计量和法制计量。
科学计量是指基础性、探索性、先行性的计量科学研究；工程计量（又称为工业计量）是指各种工程、工业、企业中的实用计量；法制计量是指由政府或授权机构根据法制、技术和行政的需要进行强制管理的一种社会公用事业。
5、什么是国家法定计量单位？【答】国家法定计量单位，是指由国家法律承认、具有法定地位的计量单位。
国家法定计量单位是在国际单位制单位的基础上，根据我国的实际情况，适当地选用了一些可与国际单位制单位并用的非国际单位制单位构成的。
伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)复习笔记和课后习题详解-工具变量估计与两阶段最小二乘法
第15章工具变量估计与两阶段最小二乘法15.1复习笔记考点一：工具变量法★★★★★1．简单模型的工具变量法简单回归模型为y＝β0＋β1x＋u，其中x与u相关：Cov（x，u）≠0。
（1）为了在x和u相关时得到β0和β1的一致估计量，需要有一个可观测到的变量z，z满足两个假定：①工具外生性条件，z与u不相关，即Cov（z，u）＝0，意味着z应当对y无偏效应（一旦x和u中的遗漏变量被控制），也不应当与其他影响y的无法观测因素相关；②工具相关性条件，z与x相关，即Cov（z，x）≠0，意味着z必然与内生解释变量x 有着或正或负的关系。
满足这两个条件，则z称为x的工具变量，简称为x的工具。
（2）工具变量的两个要求之间的差别①Cov（z，u）是z与无法观测误差u的协方差，通常无法对它进行检验：在绝大多数情形中，必须借助于经济行为或反思来维持这一假定。
②给定一个来自总体的随机样本，z与x（在总体中）相关的条件则可加以检验。
最容易的方法是估计一个x与z之间的简单回归。
在总体中，有x＝π0＋π1z＋v，从而，由于π1＝Cov（z，x）/Var（z）所以式Cov（z，x）≠0中的假定当且仅当π1≠0时成立。
因而就能够在充分小的显著水平上，相对双侧对立假设H 1：π1≠0而拒绝虚拟假设H 0：π1＝0。
就能相当有把握地肯定工具z 与x 是相关的。
2．工具变量估计量（1）参数的工具变量（IV）估计量参数的识别意味着可以根据总体矩写出β1，而总体矩可用样本数据进行估计。
为了根据总体协方差写出β1，利用简单回归方程可得z 与y 之间的协方差为：Cov（z，y）＝β1Cov（z，x）＋Cov（z，u）在Cov（z，u）＝0与Cov（z，x）≠0的假定下，可以解出β1为：β1＝Cov（z，y）/Cov（z，x）β1是z 和y 之间的总体协方差除以z 和x 之间的总体协方差，说明β1被识别了。
给定一个随机样本，用对应样本量来估计总体量。
油气计量期末复习资料
计量：是实现单位统一、量值准确可靠的活动。
量：是现象，物体或物质可定性区别和定量确定的一种属性。
测量：是已确定量值为目的的一组操作。
计量的特点：准确性、一致性、溯源性与法制性一致性：是指在同一计量单位的基础上，只要符合有关的要求，其测量结果就应在给定的区间内一致准确性：是指测量的结果与被测量真值的一致程度溯源性：是指任何一个测量结果或计量标准的值，都能通过一条具有规定不确定度的连续比较链，与计量基准联系起来。
法制性：来自于计量的社会性。
计量学：是研究测量原理和方法、保证测量单位统一和量值准确的科学。
法制计量：是为了保证公众安全和测量的准确可靠，从技术要求和法律要求方面研究计量单位、测量设备和测量方法的国家监督管理。
工业计量: 是指各种工程及工业企业中的应用计量。
企业计量: 员要具备如下技能：1）掌握法制计量管理和科学计量管理的基本知识，具有一定的管理水平；2）掌握基本的误差理论和统计方法，熟知相关测量技术文件，掌握测量新技术，量值溯源新方法等知识；3）应考试合格后持证上岗，公平，公正工作展开计量工作。
量值传递是将国家计量基准所复现的计量单位值通过各单位计量标准传递到工作计量器具，以保证被计量的对象量值的准确一致的全部过程。
计量器具：是单独地或连辅助设备一起用以进行测量的器具强制检定：是指政府计量行政部门所属的法定计量检测机构或授权的计量检定机构，对列入国家强检目录的工作计量器具，实行定期定点的一种检定。
强制检定由政府计量行政部门实行管理，持有这些计量器具的个人或单位，不管其是否愿意，都必须按规定申请检定钢卷尺的检定周期一般为半年；玻璃液体温度计最长不超过一年；玻璃浮计（密度计）1年，可根据使用情况为2年；立式金属罐首次检定不超过2年后续检定4年；卧室金属罐，最长不超过4年；球形金属罐5年；汽车油罐车，初检1年，复检2年。
校准与检定的主要区别如下：1）校准不具备法制性，是企业自愿溯源的行为。
检定具有法制治性，是属法制计量管理范畴的执法行为。
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计量经济期末复习-李巧巧-2015.12
第二章 如何产生对数值的新序列？ Gen log*=log(*) EX:gen logoutput=log(output)
如何将线性约束纳入进来以对回归模型进行估计 Unrestricted regression (URS)
Restricted regression (RS)
F
ESS / df R 2 /(k 1) RSS / df (1 R 2 ) /(n kIf ) this value is greater than the critical F value, reject H0.
拟合优度 R2 the coefficient of determination 判定系数, is an overall measure of goodness of fit of the estimated regression line. Gives the percentage of the total variation in the dependent variable that is explained by the regressors. y 的变 动中能被 x 解释的比例 It is a value between 0 (no fit) and 1 (perfect fit).经济学上，>0.85; 管理学，>0.6
画图命令 散点图： scatterrgdp time 加线散点图： twoway(scatterrgdp time)(lfitrgdp time) 不同模型系数表达的意义不同
MODEL FORM SLOPE
dY ( ) dX
ELASTICITY
dY X . dX Y B2 ( X ) Y
Linear Log-linear Log-lin Lin-log Reciprocal
计量经济期末复习-李巧巧-201） 单选&多选：Stata 哪个命令正确？ 填空：做某件事需要哪个命令？ 写小程序或者解释小程序：解释某个命令是干什么的 计量原理部分（10’+5’） 大题：证明 OLS 估计的某个性质，写出证明过程 其他课上重点讲解的部分 课本部分 Part1The linear regression model 第一章 An overview Three types of data: Time series data������������ A set of observations that a variable takes at different times, such as daily (e.g., stock prices), weekly (e.g., money supply), monthly (e.g., the unemployment rate), quarterly (e.g., GDP), annually (e.g., government budgets), quinquenially or every five years (e.g., the census of manufactures), or decennially or every ten years (e.g., the census of population). The problem of autocorrelation A time series data set is stationary if itsmean and variance do not vary systematically over time. Cross-sectional data������������ Cross-sectional data are data on one or more variables collected at the same point in time.Examples are the census of population conducted by the Census Bureau every 10 years, opinion polls conducted by various polling organizations, and temperature at a given time in several places. The problem of heterogeneity Panel, longitudinal or micro-panel data������������������ Panel data combines features of both cross-section and time series data. Eight assumptionsthe Classical Linear Regression Model (CLRM) A-1: Linear in the parameters; it may or may not be linear in the variables Y and the Xs.系数线性 A-2: The regressors are assumed to be fixed or nonstochastic in the sense that their values are fixed in repeated sampling. 回归元 X 假定为不变的或者非随机的,即其值在重复抽样中是固定的。 A-3: Given the values of the X variables, the expected, or the mean, value of the error term is zero. That is, E ������������ ������ = 0给定 X 变量的值, 其误差项的条件期望为零(知道 X 就一定知道 Y) A-4: Homoscedastic, or constant, variance of ������������ , orvar ������������ ������ = ������ 2 .给定 X 的值, 每一个������������ 的方差都是不变的,或 者说它们具有同方差性(变化有规律) A-5: No autocorrelation, There is no correlation between two error terms. 两个误差项之间不相关，不存在自相 关性cov ������������ , ������������ ������ = 0 ������ ≠ ������ A-6: No multicollinearity, or no perfect linear relationships among the X variables. A-7: No specification bias.模型设计正确，观察值的数目 n 要比待估参数的数目多 A-8: 尽管不是 CLRM 的一部分,我们还是假定误差项服从零均值和(不变)方差������ 2 的正态分布������������ ~������(0, ������ 2 ) 若再增加假设 8, 在正态性假设下 CLRM 称为正态经典线性回归模型 NCLRM 在 A1-7 这些假设条件下, OLS 估计量是最佳线性无偏估计量(BLUE: best linear unbiased estimators) (1) Estimators are linear functions of the dependent variable Y. (2) The estimators are unbiased; in repeated applications of the method, the estimators approach their true values. (3) In the class of linear estimators, OLS estimators have minimum variance; i.e., they are efficient estimator, or
ˆ Y )2 ExplainedSum of Squares (ESS) (Y Residual Sum of Squares (RSS) e2 T otalSum of Squares (T SS) (Y Y )2
R2
ESS RSS 1 TSS TSS
调整 R2 如果在模型中增加了一个变量，则 R2 的值就会增加，因此进行自由度的调整 由于调整后的 R2 通常比未调整的 R2 小，因而看起来像是对添加过多回归元进入模型而施加的惩罚 明白线性回归的系数的意义 The female coefficient of≈ −3.07 means, holding all other variables constant(ceteris paribus), that the average female hourly wage is lower than the average male hourly wage by about 3 dollars. The education coefficient suggests that the average hourly wages increases by about $1.37 for every additional year of education, holding all other variables constant(ceteris paribus).
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计量经济期末复习-李巧巧-2015.12
the “best” estimators. Thet-test of statistics
������ t = ������������ (������ where se(������������ ) is the standard error of coefficient������������ ) ������
Y =B1 + B2 X lnY =B1 + ln X lnY =B1 + B2 X