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计量经济的回归分析是什么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叫弗朗西斯 高尔顿的英国学者提出来的，他用收集的样本数据来说明孩子的身高与父母
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叫弗朗西斯 高尔顿的英国学者提出来的，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。
为什么说计量经济学参数估计以大数定理为基础具体是什么地方需要用大数定理
参数的估计量要满足的最基本要求就是 一致性,即估计量要依概率收敛于真值,这恰好就是大数定理.在计量经济学中,要说明任何一个估计方法的可行性,首先就要说明该估计量有一致性,就需要大数定理.
计量经济学课件中,4.4 OLS估计量的方差与标准误,E(e'e)=E(ε′Mε)=E[tr(ε′Mε)]=E[tr(Mεε′)]=tr[ME(εε′)]=tr(M)看不懂,tr是什么,整个是求证什么的
tr求的是矩阵的迹,也就是矩阵对角线元素之和
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可以用于计量分析，比简单的统计分析而言，能告诉我们更多数据中隐藏的信息，看起来更科学工作。至于是否能在工作中遇到，看你是做什么工作的。如果你的工作带有研究性质，需要分析数据，或者写作论文，应该会经常使用计量软件。
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OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。 用这种方法可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。计算很复杂，你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件，由程序来计算的。 如果我没有记错的话，这是数学家高斯发明的方法，距今将近两百年历史，这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性，当代的数学家又发明了一些新方法，比OLS要复杂很多。
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1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])；相关系数公式：协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]。2、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义，较为常用的是皮尔逊相关系数。3、相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。4、需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。5、依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
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难，因为与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。研究方法发生根本变化。
