摘要:在时间序列或综列数据模型中，不同时间的误差两两之间不相关。[阅读全文:]

摘要:不管模型中的误差是否与序列相关，都（渐近）生效的估计量的标准误。[阅读全文:]

摘要:在时间序列或综列数据模型中，不同时期的误差之间的相关性。[阅读全文:]

摘要:自变量的一个单位的增长导致的因变量的变化的百分比。[阅读全文:]

摘要:月度或季度时间序列具有的均值随着一年中季节的不同而系统性变化的特点。[阅读全文:]

摘要:一组用来表示季节或月份的虚拟变量。[阅读全文:]

摘要:参见拉格朗日乘数统计量。[阅读全文:]

摘要:用某种统计程序，可能是对季节性虚拟变量做回归，来消除月度或季度时间序列中的季节性成分。[阅读全文:]

摘要:多元回归分析中回归标准误的另一个名称（仅当期望值等于实测值—译者）。[阅读全文:]

摘要:在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。它是一种由最初的OLS估计得出的拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性F检验。[阅读全文:]

摘要:在这样一种时间序列中，下个时期的值等于本期值加上一个独立的（或至少是不相关的）误差项。[阅读全文:]

摘要:在总体中随机抽取观测值的一种抽样方法。各个单位被抽取的可能性是相同的，而且每次抽样都与其他次相互独立。[阅读全文:]

摘要:用受约束和不受约束的模型中得到的由R2-表示的、用于检验排除约束条件的F统计量。[阅读全文:]

摘要:在估计有AR（1）的序列相关的回归模型时，当期数据与前一期数据乘以AR（1）模型的参数后得到的数据之间的差。[阅读全文:]

摘要:多元回归分析中，一个与观测不到的解释变量有关系但又不相同的可观测变量。[阅读全文:]

摘要:在联立方程模型中的滞后的内生变量或滞后的外生变量。[阅读全文:]

摘要:一种用来估计有AR（1）误差和严格外生解释变量的多元线性回归模型的方法；不同于科克伦-奥克特方法，它在估计中要用到第一个时期的方程。[阅读全文:]

摘要:相对于统计显著性而言的、某个估计值的实际的或经济的重要性，用它的符号和大小来衡量。[阅读全文:]

摘要:总体中，由解释变量解释了的那部分因变量的变异。[阅读全文:]

摘要:一种描述了总体特征的模型，特别是多元线性回归模型。[阅读全文:]

摘要:通常在不同时点收集到的相互独立的横截面组合而成的一个单独的数据集。[阅读全文:]

摘要:用计量经济学模型来评估某项政策的效果的一种实证分析。[阅读全文:]

摘要:在OLS回归中，用一个代理变量代替观测不到的缺失变量。[阅读全文:]

摘要:在多元回归中，一个自变量是一个或多个其他自变量的线性函数。[阅读全文:]

摘要:回归模型中的其他因素保持不变时，某个解释变量对因变量的影响。[阅读全文:]

摘要:在不同时期，横截面的不断反复得到的数据集。在平衡的综列中，同样的单位在每个时期都出现。在不平衡的综列中，有些单位往往由于衰减现象而不会在每个时期都出现。[阅读全文:]

摘要:指能够拒绝虚拟假设的最低显著性水平。等价的，它也指虚拟假设不被拒绝的最大显著性水平。[阅读全文:]

摘要:在数据集中，与大量其他数据有明显区别的观测值。这种现象可能是由于误差造成的，也可能是因为它们是由与多数其他数据不同的模型产生而造成的。[阅读全文:]

摘要:用来估计多元线性回归模型中的参数的一种方法。最小二乘估计值通过最小化残差的平方和得到。[阅读全文:]

摘要:通过排列顺序传达信息的一种数据，它们的大小本身并不说明任何问题。[阅读全文:]