摘要:因变量与自变量均为标准（或原始）形式的回归模型。[阅读全文:]

摘要:仅在大样本下为正确的检验统计量，它可用于在不同的模型设定问题中检验遗漏变量、异方差性和序列相关。[阅读全文:]

摘要:等于以前时期的因变量的解释变量。[阅读全文:]

摘要:在无限或有限分布滞后模型中，把滞后系数表示为滞后长度的函数。[阅读全文:]

摘要:两个或多个解释变量具有零总体系数的虚拟假设以一个选定的显著性水平被拒绝。[阅读全文:]

摘要:一个模型中包含不止一个对参数的约束的检验。[阅读全文:]

摘要:回归模型中的截距，因组或时期的不同而不同。[阅读全文:]

摘要:复线性回归模型中，给出当所有自变量都为零时因变量的期望值的参数。[阅读全文:]

摘要:回归模型中为两个解释变量的乘积的自变量。[阅读全文:]

摘要:平稳、弱独立时间序列过程，当用于回归分析时，它满足大数定律和中心极限定理。[阅读全文:]

摘要:需要做一阶差分来得到I（0）过程的时间序列过程。[阅读全文:]

摘要:关于经济行为（例如生产或价格）总量信息的统计量。[阅读全文:]

摘要:用OLS估计方程时，回归模型中包含了总体参数为零的解释变量。[阅读全文:]

摘要:在分布滞后模型中，自变量增加一个单位因变量的即时的变化。[阅读全文:]

摘要:在分布滞后模型中，给定自变量增加1%因变量的即时的百分比变化。[阅读全文:]

摘要:回归模型中的误差在解释变量条件下具有不变的方差。[阅读全文:]

摘要:时间序列过程，其中遥远的将来的结果与当前的结果高度相关。[阅读全文:]

摘要:对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的t 统计量。[阅读全文:]

摘要:对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的标准误。[阅读全文:]

摘要:对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的LM 统计量。[阅读全文:]

摘要:对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的F 统计量。[阅读全文:]

摘要:以一未知的任意形式依赖于解释变量的异方差性。[阅读全文:]

摘要:给定解释变量，误差项的方差不为常数。[阅读全文:]

摘要:时间序列中相对于前一时期的比例变化。可将它近似为对数差分或以百分比形式报导。[阅读全文:]

摘要:概括一组解释变量有多好地解释了因变量或响应变量的统计量。[阅读全文:]

摘要:通过对原始模型的变换，说明了已知结构的误差的方差（异方差性）和误差中的序列相关形式或两者兼有的估计量。[阅读全文:]

摘要:该定理表明，在五个高斯—马尔科夫假定下（对于横截面或时间序列模型），OLS估计量是BLUE （在解释变量样本值的条件下）。[阅读全文:]

摘要:一组假定（假定MLR.1至MLR.5或假定TS.1至TS.5），在这之下OLS是BLUE 。[阅读全文:]

摘要:当模型中有被遗漏的解释变量的函数（例如二次项），或者对一个因变量或某些自变量用了错误的函数时产生的问题。[阅读全文:]

摘要:在各观测中将自变量的值插入OLS回归线时，所得到的因变量的估计值。[阅读全文:]