英漢對照計量經(jīng)濟學(xué)術(shù)語

計量經(jīng)濟學(xué)術(shù)語A校正R2（AdjustedR-Squared）：多元回歸分析中擬合優(yōu)度的量度，在估計誤差的方差時對添加的解釋變量用一個自由度來調(diào)整。對立假設(shè)（AlternativeHypothesis）：檢驗虛擬假設(shè)時的相對假設(shè)。AR（1）序列相關(guān)（AR(1)SerialCorrelation）：時間序列回歸模型中的誤差遵循AR（1）模型。漸近置信區(qū)間（AsymptoticConfidenceInterval）：大樣本容量下近似成立的置信區(qū)間。漸近正態(tài)性（AsymptoticNormality）：適當正態(tài)化后樣本分布收斂到標準正態(tài)分布的估計量。漸近性質(zhì)（AsymptoticProperties）：當樣本容量無限增長時適用的估計量和檢驗統(tǒng)計量性質(zhì)。漸近標準誤（AsymptoticStandardError）：大樣本下生效的標準誤。漸近t統(tǒng)計量（AsymptotictStatistic）：大樣本下近似服從標準正態(tài)分布的t統(tǒng)計量。漸近方差（AsymptoticVariance）：為了獲得漸近標準正態(tài)分布，我們必須用以除估計量的平方值。漸近有效（AsymptoticallyEfficient）：對于服從漸近正態(tài)分布的一致性估計量，有最小漸近方差的估計量。漸近不相關(guān)（AsymptoticallyUncorrelated）：時間序列過程中，隨著兩個時點上的隨機變量的時間間隔增加，它們之間的相關(guān)趨于零。衰減偏誤（AttenuationBias）：總是朝向零的估計量偏誤，因而有衰減偏誤的估計量的期望值小于參數(shù)的絕對值。死自回歸條件直異方差性（財Autor勁egres砍sive壁Condi括tiona嶼lHet留erosk晴edast盯icity熔,ARC冠H勻）：動態(tài)異狼方差性模型儉，坡即給定過去熄信息，誤差墳項的方差線屑性依賴于過華去的誤差的聾平方。股一階自回歸假過程燙[AR預(yù)（姐1賢）早]臘（耗Autor以egres揪sive法Proce龍ssof孔Orde捉rOne孟[AR(貴1)]矩）：一個時南間序列模型令，其禾當前值線性教依賴于最近愈的值加上一宇個無法預(yù)測衛(wèi)的擾動。火輔助回歸（桌Auxil濃iary危Regre保ssion楚）：用于計始算檢驗統(tǒng)計踩量——例如購異方差性和探序列相關(guān)的退檢驗統(tǒng)計量墻—滅—或其他任捐何不估計主坑要感興趣的集模型的回歸欄。骨平均值（龜Avera棚ge興）：練n漸個數(shù)之和除炕以擾n牛。B專基組、基準將組（脅Base鋤Group素）：在包含障虛擬解釋變駁量的多元回墾歸模型中，俗由截距代表弓的組。富基期（赤Base偵Perio彈d鐵）：對于指浙數(shù)數(shù)字，例巧如價格或生奸產(chǎn)指數(shù)，其棗他所有時期薦均用來作為唱衡量標準的版時期。省基期值（令Base灘value鳴）：指定的思基期的值，奮用以構(gòu)造指辛數(shù)數(shù)字；通絹?；局禐閯?熊或筋100俘。鑒最優(yōu)線性無栗偏估計量（釣Best好Linea收rUnb改iased術(shù)Esti吵mator巨,BLU貍E榆）：在所有橫線性、無偏巖估計量中，性有最小謎方差的估計牧量。廊露在高斯—馬色爾科夫假定岔下，煌OLS區(qū)是以解釋變晉量樣本值為葵條件的驗BLUE級。筆貝塔系數(shù)（削Beta朗Coef?水cient斤s叛）：見標準遙化系數(shù)。衡偏誤（確Bias矛）：估計量愧的期望參數(shù)膊值與總體參辯數(shù)值之差。聾偏誤估計量誰（北Biase鍋dEst耕imato熱r透）：期望或忌抽樣平均與恢假設(shè)要估計曲的總體值有場差異的估計領(lǐng)量。不向零的偏誤斜（貞B(tài)iase跟dTow竿ards貢Zero帖）：描述的勵是估計量的她期望絕對值陽小于總體參暗數(shù)的絕對值朝。罷二值響應(yīng)模鷹型（絡(luò)Binar垂yRes熊ponse氧Mode慣l猛）：二值因派變量的模型徹。動二值變量（票Binar病yVar圾iable援）：見虛擬際變量。菜兩變量回歸蔥模型（衫Bivar慮iate愁Regre杰ssion的Mode某l由）：見簡單論線性回歸模輝型。炊BLUE桃（饑BLUE災(zāi)）：見最優(yōu)滾線性無偏估昨計量。巴Breus掏ch-Go睜dfrey句扇檢驗（晃Breus業(yè)ch-Go陜dfrey埋Test色）：漸近正晚確的討AR唯（酬p暴）序列相關(guān)然檢驗，以籌AR堤（刪1式）最為流莖行；該檢驗有考慮到滯后浙因變量和其魄他不是嚴格浙外生的回歸迎元。均Breus否ch-Pa糊gan束檢驗（鮮Breus販ch-Pa丈ganT刮est偶）：將律OLS輔殘差的平方宵對模型中的解解釋變量做吧回歸的異方曾差性檢驗。C翅因果效應(yīng)（鏈Causa稀lEff儀ect虛）：一個變翻量在其余條木件不變情況累下的變化對留另一個變量肚產(chǎn)生的影響著。圾其余條件不適變（寇Ceter幼isPa歐ribus點）：其他所朽有相關(guān)因素送均保持固定定不變。富經(jīng)典含誤差挖變量（族Class禁ical盜Error豆s-in-右Varia認bles,塌CEV屑）：觀測的上量度等于實拼際變量加上儲一個獨立的秩或翠至少不相關(guān)初的測量誤差所的測量誤差渾模型。習(xí)經(jīng)典線性模渾型（旱Class設(shè)ical禾Linea民rMod塘el申）：全套經(jīng)件典線性模型權(quán)假定下的復(fù)刺線性回歸模訓(xùn)型。縮經(jīng)典線性模軋型（搞CLM脂）假定（熄Class危ical見Linea爹rMod猾el(C顆LM)A賄ssump邊tions昨）：對多元炭回歸分析的稅理想假定宵集，對橫截株面分析為假糧定夏MLR.1族榮至蹲MLR.6回，對時間序畜列分析為假壯定丹TS.1禾至套TS.6控。假定包括劈對參數(shù)為線填性、你無完全共線質(zhì)性、零條件舞均值、同方折差、無序列濃相關(guān)和誤差牌正態(tài)性。挪科克倫—奧煙克特（盆CO式）估計（何Cochr摘ane-O上rcutt附(CO)泉Esti泄matio熄n殿）：估計含談AR盈（筍1李）誤差和嚴范格外生解釋故變量的多元減線性回歸模李型的一種方關(guān)法；與普萊年斯—溫斯登寺估計不同，垃科克倫—奧窗克特估計不席使用第一期懂的方程。略置信區(qū)間（免CI斧）（洞Con?d邀ence茫Inter癥val,夏CI頑）：用于構(gòu)剛造隨機區(qū)間疲的規(guī)則，以白使所有數(shù)據(jù)動集中的某一貿(mào)百分繼比（由置信館水平?jīng)Q定）吸給出包含總種體值的區(qū)間淘。駛置信水平（申Con?d擾ence漫Level濃）：我們想沉要可能的樣串本置信區(qū)間丘包含總體值全的百分比，朱95%耐是最常見的準置信沙水平，屈90%茶和漫99%擁也用。莫不變彈性模有型（凱Const索antE榜lasti陶city斗Model響）：因變量諒關(guān)于解釋變壟量的彈性為搖常數(shù)的模型被；在多元回瀉歸中，榮兩者均以對丈數(shù)形式出現(xiàn)頌。襖同期外生回侍歸元（孟Conte海mpora匹neous槐lyEx魚ogeno才us霉）：在時間固序列或綜列糠數(shù)據(jù)應(yīng)用中印，與同期誤賀差項不相關(guān)御但對其他時挑期則不一定扶的回歸元。避控制組（潛Contr范olGr路oup響）：在項目只評估中，不欄參與該項目灶的組。昂控制變量（炎Contr穩(wěn)olVa容riabl旬e重）：見解釋冬變量。已協(xié)方差平穩(wěn)規(guī)（翻Covar言iance沾Stat茄ionar未y厘）：時間序裕列過程，其趨均值、方差凝為常數(shù)，且北序列中任意校兩個隨機變晚量之間的協(xié)芝方差僅與它掀們的間隔有尺關(guān)。冠協(xié)變量（寺Covar編iate扁）：見解釋塵變量。拿臨界值（漫Criti夠calv道alue柱）：在假設(shè)作檢驗中，用小于與檢驗統(tǒng)樸計量比較來扭決定是否拒挨絕虛擬假設(shè)閥的值。馳橫截面數(shù)據(jù)繡集（耳Cross拋-Sect明ional恩Data括Set頑）：在給定補時點上從總竄體中收集的補數(shù)據(jù)集D勵數(shù)據(jù)頻率（怒Data舍Frequ疫ency輕）：收集時知間序列數(shù)據(jù)宗的區(qū)間。年算度、季度和醋月度是最常已見的數(shù)據(jù)頻稠率。蘿戴維森—麥訂金農(nóng)檢驗（退David熱son-M跨acKin銷nonT棟est梨）：用于檢客驗相對于非券嵌套對立假姻設(shè)的模型的化檢驗：它可舉用相爭持模位型中得出的駱擬合值的服t抓檢驗來實現(xiàn)假。勇自由度（戒df嶺）（仔Degre屢esof申Free冰dom,形df夢）：在多元抹回歸模型分碰析中，觀測顫值的個數(shù)減臟去待估參數(shù)湯的個數(shù)。闊分母自由度悟（市Denom吧inato怪rDeg滾rees腰ofFr溪eedom似）：剪F跑檢驗中無約尺束模型的自可由度。爭因變量（縣Depen籮dent設(shè)Varia糖ble纖）：在多元銷回歸模型（不和其他各種略模型）中被蘇解釋的變量拌。椒除趨勢（稼Detre佩nding渾）：從時間析序列中除去躍趨勢的做法辰。沃斜率級差（浙Diffe幟rence府inS烘lopes詢）：所描述諸的是模型中倡某些斜率參侮數(shù)，因組或畫時期的不同拒而不同。偵向下偏誤（撞Downw鍵ardB碎ias寬）：估計量搭的期望值低渠于參數(shù)的總壩體值。待虛擬變量（徒Dummy答Vari蟲able嶺）：取值為嚴0延或沃1傍的變量。徑虛擬變量陷沈阱（盞Dummy啄Vari取able拔Regre愈ssion戰(zhàn)）：自變量胡中包含了過類多的虛擬變賢量造成的錯泰誤；當模型柳中既俘有整體截距嶄又對每一組嫁都設(shè)有一個取虛擬變量時窗，該陷阱就瀉產(chǎn)生了。遇德賓—沃森緣（冒DW匠）統(tǒng)計量（民Durbi文n-Wat倆son(尖DW)S士tatis唇tic胡）：在經(jīng)典遍線性回歸假耽設(shè)下，用于泥檢驗時間序騎列回歸模型詞的誤差項中蛙的一階序列演相關(guān)的統(tǒng)計早量。春動態(tài)完整模查型（滔Dynam坦icall蜂yCom封plete叼Mode徑l爭）：設(shè)更多濃的滯后因變棗量，或設(shè)更跟多的滯后解飯釋變量都無繩助值于解釋因變籮量的均值的找時間序列模武型。E嘗計量經(jīng)濟模束型（秒Econo做metri杏cMod那el弄）：將因變憤量與一組解醒釋變量和未紙觀測到的擾美動聯(lián)系起來琴的方程，方司程派中未知的總報體參數(shù)決定蔬了各解釋變曲量在其余條比件不變下的仇效應(yīng)。技經(jīng)濟模型（廊Econo俱micM懸odel歌）：從經(jīng)濟扶理論或不那庫么正規(guī)的經(jīng)附濟原因中得麗出的關(guān)系。洽經(jīng)濟顯著性著（頂Econo孝micS株igni?洋cance氣）：見實際繼顯著性。淚彈性（歡Elast烈icity請）：給定一凳個變量在其礦余條件不變匠下增加仁1%陸，另一個變巷量的百分比醫(yī)變化。鉗經(jīng)驗分析（鐵Empir娃ical港Analy驢sis勒）：用正規(guī)理計量分析中仗的數(shù)據(jù)檢驗骨理論、估計紙關(guān)系式或確雷定政策效應(yīng)狀的研究。蠟內(nèi)生解釋變俗量（璃Endog保enous尚Expl帆anato衛(wèi)ryVa璃riabl妄e那）：在多元哀回歸模型中爆，由于遺漏蘭變量、測量旺誤差或聯(lián)板立性的原因篇而與誤差項立相關(guān)的解釋科變量。激內(nèi)生樣本選勤擇（億Endog剃enous群Samp拼leSe院lecti知on奔）：非隨機相樣本選擇，擾其選擇直接追地或通過方抱程中的誤差說項謙與因變量相胳聯(lián)系。和誤差項（鍬Error每Term污）：在簡單授或多元回歸咱方程中，包惜含了未觀測就到的影響因劃變量的因素滴的變量。誤蔬差項哥也可能包含州被觀測的因會變量或自變螺量中的測量單誤差。涉誤差方差（粉Error師Vari頭ance間）：多元回上歸模型中誤段差項的方差肯。餐事件研究（浸Event冷Stud亮y貸）：事件（畢例如政府規(guī)鐘制或經(jīng)濟政大策的變化）章對結(jié)果變量剖的效應(yīng)的計嶼量分析。庫排除一個有蠶關(guān)變量（熟Exclu贈ding活aRel影evant規(guī)Vari資able巧）：在多元逗回歸分析中匠，遺漏了一躺個對因變量賀有非零凳偏效應(yīng)的變您量。襲排斥性約束捧（深Exclu寫sion驗Restr鑰ictio窮ns銳）：說明某粘些變量被排妻斥在模型之贊外（或具有巖零總體參數(shù)悅）的約束。賽外生解釋變縫量（貢Exoge般nous胳Expla迅nator蘋yVar老iable塌）：與誤差姑項不相關(guān)的糾解釋變量。辣外生樣本選憲擇（匠Exoge咱nous扁Sampl弟eSel相ectio軋n米）：或者依驗賴外生解釋遼變量，或者湯與所感興趣雁的模型中的旁誤身差項不相關(guān)似的樣本選擇歌?？蹖嶒灁?shù)據(jù)（寫Exper愧iment倚alDa箱ta拐）：通過進嘩行受控制的柏實驗獲得的星數(shù)據(jù)。南試驗組（括Exper拔iment仙alGr央oup束）：見處理裙組。紋解釋平方和窮（席SSE竹）（享Expla懷ined牙Sumo種fSqu程ares,產(chǎn)SSE倍）：多元回醋歸模型中擬睜合值的總樣貝本變異。俯被解釋變量降（隱Expla回ined圖Varia尤ble學(xué)）：見因變守量?；ń忉屪兞浚ūMExpla例nator窩yVar賣iable盈）：在回歸萬分析中，用非于解釋因變肌量中的變異掉的變量。讀指數(shù)趨勢（史Expon襖entia熟lTre克nd逃）：有固定域增長率的趨氣勢。F憶F舒統(tǒng)計量（涂FSta稍tisti筋c觀）：在多元厘回歸模型中盞，用于檢驗巨關(guān)于參數(shù)的帶多重假設(shè)的熟統(tǒng)計量。膜可行的如GLS歌（軍FGLS豈）估計量（告Feasi多bleG龜LS(F棒GLS)開Estim宗ator區(qū)）：方差或掠相關(guān)參數(shù)未會知，因而必欲須先進行忘估計的峽GLS薦程序。稻鎖（又見廣義租最小二乘估慮計量。）旺有限分布滯隊后（省FDL拔）模型（叉Finit勒eDis婆tribu許tedL吊ag(F累DL)M孕odel辱）：允許一籃個或多個解晴釋變量對因鈔變量戒有滯后效應(yīng)們的動態(tài)模型浩。大一階差分（歡First賊Diff洽erenc牧e皮）：對相鄰但時期做差分筋所構(gòu)成的對泳時間序列的碧轉(zhuǎn)換，即用島后一時期減米去前一時期。擦一階條件（圾First左Orde嫁r(nóng)Con蠻ditio勾ns解）：用于求掩解挺OLS捎估計值的一供組線性方程梢。扶擬合值（近Fitte慘dval籠ues稻）：在各觀縣測中將自變雹量的值插入獵OLS曉回歸線時，雜所得到的因研變量的估計胞值。犬函數(shù)形式的梁錯誤設(shè)定（烘Funct瓣ional添Form糠Miss突peci?名catio滲n畏）：當模型做中有被遺漏辯的解釋變量北的函數(shù)（例偵如豈二次項），奴或者對一個忌因變量或某佛些自變量用晌了錯誤的函研數(shù)時產(chǎn)生的往問題。G肯高斯—馬爾杯科夫假定（聚Gauss峰-Mark甘ovAs詠sumpt讓ions慧）：一組假懷定（假定縣MLR.1帖袖至疲MLR.5彎四或假定腎TS.1灘至穩(wěn)TS.美5鴉），在這之塔下瓣OLS框是滿BLUE優(yōu)。爹高斯—馬爾多科夫定理（革Gauss隊-Mark肉ovTh甚eorem帶）：該定理忠表明，在五植個高斯—馬矩爾科夫假定雀下（對于橫搏截烏面或時間序榮列模型），液OLS次估計量是脈BLUE訊（在解釋變箱量樣本值的膠條件下）?；I廣義最小二惡乘（爭GLS漂）宰耕估計量（舅Gener灰alize饅dLea振stSq抄uares劣(GLS慕)Est徹imato既r斯）：稻腫通過對原始室模型的變魚換，說明了野已知結(jié)構(gòu)的汽誤差的方差艱（異方差性俯）和誤差中改的序列相關(guān)影形式或兩者竿兼有的估計割量。濃擬合優(yōu)度度叢量（村Goodn第ess-o淋f-Fit輕Meas戴ure宗）：概括一紐組解釋變量聽有多好地解單釋了因變量周或響應(yīng)變量欠的統(tǒng)計量。禁增長率（眠Growt莖hRat危e靈）：時間序撲列中相對于斷前一時期的毛比例變化。瘋可將它近似怎為對數(shù)差分漂或以百分比妖形式報導(dǎo)。H美異方差性（驕Heter位osked奇astic喪ity兄）：給定解根釋變量，誤盈差項的方差透不為常數(shù)。忌未知形式的輩異方差性（輪Heter欄osked迅astic異ityo荷fUnk省nown腔Form掩）：以一未全知的任意形蠻式依賴于解瓜釋變量的異方差性。斧異方差—穩(wěn)郊健蓄F聾統(tǒng)計量（服Heter黑osked訂astic蜂ity-R儀obust疼FSt神atist忽ic主）：對未知稅形式的異方女差性而言（宅漸燕近）穩(wěn)健的供F炕統(tǒng)計量。捕異方差—穩(wěn)知健紡LM術(shù)統(tǒng)計量（嗚Heter照osked雕astic半ity-R鋼obust肚LMS抄tatis慨tic勢）：尼拒對未知形式么的異方差性派而言（漸瞞近）穩(wěn)健的否LM卵統(tǒng)計量。私異方差—穩(wěn)爬健標準誤（生Heter輝osked筋astic闖ity-R敵obust地Stan窮dard凱Error煮）：壩駐對未知形式蜻的異方差性做而言（漸膨近）穩(wěn)健的憂標準誤。向異方差—穩(wěn)訓(xùn)健羨t種統(tǒng)計量（脹Heter拔osked院astic決ity-R溜obust糟tSt剛atist系ic沖）：對未知位形式的異方鋼差性而言（疊漸積近）穩(wěn)健的帳t話統(tǒng)計量。筋高持續(xù)性過鄙程（硬Highl汗yPer沈siste阻ntPr寬ocess仙）：時間序神列過程，其稿中遙遠的將畫來的結(jié)果與嚼當前的結(jié)果荷高度相關(guān)。夏同方差性（責(zé)Homos挑kedas搜ticit赴y葛）：回歸模贊型中的誤差廚在解釋變量容條件下具有昏不變的方差夫。I匪即期彈性（糕Impac崖tEla羞stici耳ty談）：在分布愛滯后模型中啄，給定自變果量增加幼1%率因變量的即鏡時的百分比稅變化。笨即期乘數(shù)（輔Impac絮tMul借tipli另er做）：見即期逆傾向。褲即期傾向（筐Impac剖tPro宅pensi頂ty全）：在分布汁滯后模型中販，自變量增待加一個單位掩因變量的即京時的變化。驢包含一個無爺關(guān)變量（淡Inclu絲sion結(jié)ofan桂Irre槽levan宮tVar虜iable捎）：用嗎OLS懼估計方程時掉，回歸模型奪中包含了總但體參數(shù)為零令的解釋變量泳。偵指數(shù)（是Index臣Numb孫er晌）：關(guān)于經(jīng)混濟行為（例鍬如生產(chǎn)或價饞格）總量信菜息的統(tǒng)計量體。譯影響重大的哲觀測值（帽In?ue青ntial太Obse型rvati膚ons湯）：見奇異尸值。滅INTRO康DUCTO曲RYEC往ONOME傍TRICS務(wù)一階自積［習(xí)I娃（電1備）］（磁Integ蹈rated櫻ofO敲rder書One[厲I(1)]夢）：需要做文一階差分來莖得到歉I系（遷0幼）過程的時煤間序列過程。墊零階自積［拿I廳（驚0蝴）］（奴Integ鑼rated凍ofO遼rder率Zero物[I(0)細]們）：托收平穩(wěn)、弱獨綠立時間序列前過程，當用辨于回歸拍分析時，它夾滿足大數(shù)定盡律和中心極顆限定理。近交互作用（攻Inter問actio愁nEff抬ect業(yè)）：回歸模食型中為兩個擁解釋變量的發(fā)乘積的自變者量?？蚪鼐鄥?shù)（武Inter顏cept很Param燈eter止）：復(fù)線性裳回歸模型中而，給出當所退有自變量都逮為零時因變兇量的期望值呼的參數(shù)。魯截距的變動皺（脊Inter塔cept解Shift兩）：回歸模鷹型中的截距奧，因組或時閉期的不同而遇不同。J丸聯(lián)合假設(shè)檢塑驗（架Joint炭Hypo蘭thesi門sTes債t跳）：一個模煩型中包含不馳止一個對參悄數(shù)的約束的箭檢驗。畢聯(lián)合統(tǒng)計顯坦著性（粗Joint小lySt危atist菜icall章ySig澤ni?ca晚nt痰）：兩個或羽多個解釋變羽量具有零總巧體系數(shù)的虛親擬假鐮設(shè)以一個選他定的顯著性央水平被拒絕職。L卷滯后分布（朵LagD襯istri父butio鈔n礦）：在無限犯或有限分布叼滯后模型中洲，把滯后系留數(shù)表示為滯莫后長度的函房數(shù)。把滯后因變量辦（蠢Lagge日dDep紫enden窯tVar窄iable棚）：等于以接前時期的因頸變量的解釋響變量。抹拉格朗日乘邪數(shù)統(tǒng)計量（秒Lagra勺ngeM疑ultip膜lier鹿Stati其stic殃）：僅在大酒樣本下為正雄確的檢驗統(tǒng)有計量，它可煤用于沾在不同的模蓬型設(shè)定問題漢中檢驗遺漏澡變量、異方藏差性和序列徑相關(guān)。思大樣本性質(zhì)染（火Large男Samp菌lePr憂opert泰ies蹲）：見漸近宴性質(zhì)。乓水平值—水遣平值模型（拼Level識-Leve炕lMod章el果）：因變量明與自變量均鷹為標準（或丑原始）形式災(zāi)的回歸模型歉。探水平值—對擱數(shù)模型（絹Level沫-Log刮Model俯）：因變量臂為標準形式狗、自變量（呈至少是其中看一部分）為縱對數(shù)形式的回歸模型。醉線性概率模脊型（鷹LPM禿）（量Linea治rPro爐babil冬ityM謙odel,范LPM桿）：響應(yīng)概刻率對參數(shù)為烈線性的二值爭響應(yīng)模型。員線性時間趨避勢（悔Linea掠rTim真eTre羞nd躺）：為時間森的線性函數(shù)儉的趨勢。鬧線性無偏估稠計量（錢Linea伙rUnb帽iased再Esti培mator頌）：在多元輛回歸分析中漠，是因變量擁值的一個線須性函數(shù)的那肯些擴無偏估計量墨。牲對數(shù)—水平挎值模型（賊Log-L順evel為Model幟）：因變量耐以對數(shù)形式幣出現(xiàn)，而自收變量是水平驕（或原始）炕形式的一種回歸模型。趟對數(shù)—對數(shù)勺模型（腳Log-L月ogMo廁del設(shè)）：因變量歷和（至少一生部分）解釋印變量都是以續(xù)對數(shù)形式出沾現(xiàn)的回歸?？?。井長期彈性（旱Long-慨RunE猾lasti冬city去）：車尊因變量和自胡變量都是對諸數(shù)形式出現(xiàn)脫的分布滯后葬模型中的長凈期傾向。扶即，長期彈柳性是在給定袋解釋變量增千長了訴1%鼠時，被解釋跡變量最終變債化的百分比鋼。蘿長期乘數(shù)（恥Long-卡RunM啄ultip委lier庫）：參見長雄期傾向。撿長期傾向（課Long-晃RunP襲ropen望sity返）：在一個蛛分布滯后模筆型中，給定變自變量的一凈個永久性的墻、一個單位認的增義長，因變量備最終的變化侍量。M興配對樣本（鋼Match災(zāi)edPa悠irsS宿ample柏）：每個觀能測值都與另性一個觀測值晃相匹配的一平種樣本，如疫由丈夫和妻栽子證或一對兄妹某組成的樣本繁?；鶞y量誤差（淚Measu登remen撓tErr模or幣）：觀測到征的變量與多蕩元回歸方程謀中的變量之情間的差。向微數(shù)缺測性趴（留Micro肆numer崇osity欺）：由奧Arthu四rGol塵dberg事er桶首先提出的池一個概念，葵用以描述容非量樣本較小乒時計量經(jīng)濟眠學(xué)估計量的弓性質(zhì)。鳥最小方差無到偏估計量（鷹Minim老umVa慕rianc搏eUnb法iased懷Esti庫mator秤）：在所有亞的無偏估計饑量中方差最描小的那個估計量。鬧數(shù)據(jù)缺失（豈Missi質(zhì)ngDa計ta龜）：當我們糧沒有觀測到玉樣本中某些境觀測（個人調(diào)、城市、時屑期等）所對芝應(yīng)的一些變望量值時，發(fā)擾生的一類數(shù)和據(jù)問題。預(yù)一階移動平臨均過程叢[MA馬（姑1屬）植]牲（術(shù)Movin占gAve應(yīng)rage滲Proce續(xù)ssof隱Orde拾rOne幟[MA(溝1)]畝）：是由某圣個隨機過程括的脫當期值與一槽期滯后的線陸性函數(shù)所產(chǎn)市生的一種時撥間序列過程寺。這個隨機立過程是泰0膛均值、固定次方差和不相株關(guān)的。服多重共線性舞（垂Multi棗colli障neari膠ty渡）：指多元座回歸模型中族自變量之間躺的相關(guān)性。除當某些相關(guān)正性“很大”呈時，槽就會發(fā)生多壞重共線性，拜但對實際的爐大小尺度并鐮沒有明確的游規(guī)定。對多重假設(shè)檢吳驗（污Multi梨colli剛neari伴ty舌）：涉及到渾參數(shù)的多個滾約束條件的忍虛擬假設(shè)檢協(xié)驗。攻多元線性回林歸（耗MLR面）模型（州Multi紫pleL禮inear懲Regr寨essio大n(ML游R)Mo院del踐）：對參數(shù)查是線性的一燙類模型，其記中的因變量獵是自變量的熱函數(shù)加上一亂個誤差項。燭多元回歸分蜘析（核Multi襲pleR廢egres剃sion刺Analy建sis懲）：在多元賢線性回歸模腰型中進行估割計和推斷的敏一類分析。漢多重約束（懇Multi耐pleR辮estri露ction溉s亞）：計量經(jīng)撇濟學(xué)模型中掠對參數(shù)的多暫于一個的約股束條件。漢乘數(shù)測量誤趨差（畝Multi迷plica北tive藏Measu撿remen乞tErr漏or觀）：觀測到構(gòu)的變量等于謝實際的觀測撐不到的變量優(yōu)與一個映正的測量誤重差的乘積時壓出現(xiàn)的一種磨測量誤差。N斷n-R-朽平方統(tǒng)計量努（煙n-R-S揉quare北dSta渾tisti雹c施）：參見拉扛格朗日乘數(shù)突統(tǒng)計量。下名義變量（耽Nomin歇alVa那riabl惠e合）：用名義別或當前美元考數(shù)表示的變獵量。鎖非實驗數(shù)據(jù)酸（怨Nonex禁perim捆ental漏Data久）：不是通菜過人為控制柿下的實驗得撥到的數(shù)據(jù)。皺非嵌套模型娃（耗Nonne越sted瀉Model完s桐）：沒有一陡個模型可以蠅通過對參數(shù)饒施加限制條逃件而被表示瞇成另一個模嶼型的亂特例的兩個渡（或更多）錫模型。饅非平穩(wěn)過程獄（駕Nonst由ation同aryP怎roces姨s漢）：聯(lián)合分摧布在不同的壁時期不是恒訊定不變的一島種時間序列影過程。觀正態(tài)性假定倒（苦Norma缺lity扭Assum水ption辯）：經(jīng)典線皇性模型假定湊之一。它是低指以解釋變壩量為條件的膝誤差（或因面變量）有正福態(tài)分布。熔虛擬假設(shè)（炕Null哥Hypot傾hesis掀）：在經(jīng)典壯假設(shè)檢驗中稅，我們把這就個假設(shè)當作期真的，要求城數(shù)據(jù)能夠提等供足夠的反證據(jù)才能否數(shù)定它。遺分子自由度滾（壓Numer釋ator忌Degre陡esof掙Free鳴dom丙）：在考F富檢驗中，所知檢驗的約束己條件的個數(shù)歲。O添可觀測數(shù)據(jù)資（小Obser辜vatio選nalD撒ata妻）：參見非比實驗數(shù)據(jù)。足OLS柜（倒OLS秀）：參見普使通最小二乘風(fēng)法。再OLS貸截距估計值矩（呈OLSI形nterc催eptE精stima賊te晶）：墓OLS脂回歸線的截妻距。傳OLS摘回歸線（部OLSR免egres涉sion質(zhì)Line嘉）：表示了檢因變量的預(yù)霉報值與自變夾量的值之間低關(guān)系的方程習(xí)，它的參數(shù)冠是摩用沿OLS爐估計出來的愈。毅OLS迷斜率估計值廳（挑OLSS蠅lope冬Estim召ate商）：律OLS桐回歸線的斜瓣率。墨遺漏變量偏略誤（駱Omitt誕edVa摘riabl罵eBia臭s厘）：回歸中遞遺漏了有關(guān)瓣變量而產(chǎn)生南的漢OLS猾估計量的偏摘誤。享單側(cè)對立假鷹設(shè)（縫One-S郵ided吳Alter蟻nativ洪e做）：被表述效為參數(shù)大于播（或小于）蹈虛擬條件下軋的假設(shè)值的斃一種對立假設(shè)。牽單尾檢驗（撕One-T兆ailed僚Test夢）：與單側(cè)喪對立假設(shè)相裳對的假設(shè)檢練驗。遇序數(shù)變量（井Ordin挽alVa方riabl貌e椒）：通過排降列順序傳達盆信息的一種遭數(shù)據(jù)，它們興的大小本身舟并不說明任闊何問題?；テ胀ㄗ钚《朔ǎüLS說）（藍Ordin真aryL紹east春Squar剩es,O肥LS促）：用來估熔計多元線性元回歸模型中瘡的參數(shù)的一敬種飼方法。最小種二乘估計值搶通過最小化貞殘差的平方雀和得到。跑INTRO璃DUCTO超RYEC香ONOME斑TRICS摘異常數(shù)據(jù)（債Outli陣ers鼠）：在數(shù)據(jù)劇集中，與大宅量其他數(shù)據(jù)陡有明顯區(qū)別惜的觀測值。宋這種現(xiàn)象可厭能是由于誤尤差造屯成的，也可脈能是因為它忠們是由與多恰數(shù)其他數(shù)據(jù)異不同的模型炊產(chǎn)生而造成煤的。慣整體顯著性汪（互Overa脆l(xiāng)lSi由gni?c游ance廚ofa申Regre京ssion吼）：對多元?；貧w方程中涼所有的解釋紗變量所做的噸一種聯(lián)夾合顯著性檢發(fā)驗。離模型的過度鎖識別（窄Overs池pecif飾ying辭aMod掘el瘋）：參見含禿有一個無關(guān)覽變量。P皮p乓值（晃p-val音ue威）：指能夠亂拒絕虛擬假日設(shè)的最低顯影著性水平。夫等價的，它著也指虛擬假鏈設(shè)不被拒絕扛的最大顯著性水平。森綜列數(shù)據(jù)（傷Panel若Data血）：在不同估時期，橫截逗面的不斷反具復(fù)得到的數(shù)款據(jù)集。在平課衡的綜列中煤，同樣的單鑼位糖在每個時期托都出現(xiàn)。在擺不平衡的綜嗎列中，有些釋單位往往由窩于衰減現(xiàn)象忘而不會在每臉個時期都出近現(xiàn)。蘇偏效應(yīng)（猴Parti董alEf轎fect樸）：回歸模策型中的其他公因素保持不凍變時，某個卵解釋變量對租因變量的影永響?？客耆簿€性綱（站Perfe炕ctCo眠lline手arity絲）：在多元鄉(xiāng)回歸中，一射個自變量是佩一個或多個昆其他自變量澡的線性函數(shù)餅。樹變量缺失問憲題的插入解做（狐Plug-徒InSo含lutio大nto慶theO蟻mitte課dVar驢iable紹sPro尋blem陵）：在社OLS冒回歸中，用天一敲個代理變量劍代替觀測不朋到的缺失變讀量?？终叻治觯ú頟olic傅yAna車lysis幅）：用計量搶經(jīng)濟學(xué)模型疊來評估某項供政策的效果判的一種實證坐分析。水混合橫截面耕（怨Poole奔dCro閘ssSe棟ction度）：通常在都不同時點收釘集到的相互青獨立的橫截際面組合而成點的一個單獨的數(shù)據(jù)集。鑄總體（釘Popul粘ation邪）：作為統(tǒng)貸計或計量經(jīng)卷濟分析對象胳的一個明確蠢定義的組群讓（人、公司些、城市等）賠。蚊總體模型（踢Popul攝ation忘Mode逢l贊）：一種描搭述了總體特鍛征的模型，安特別是多元逮線性回歸模區(qū)型。杠總體物R警平方（僅Popul皂ation寸R-Sq扎uared劣）：總體中列，由解釋變純量解釋了的毅那部分因變洋量的變異。抄總體回歸函惰數(shù)（念Popul押ation胸Regr危essio拋nFun喝ction鄉(xiāng)）：參見條罵件期望。菜實際顯著性至（傅Pract羽ical叮Signi銅?canc克e鏟）：承菜相對于統(tǒng)計殊顯著性而言貪的、某個估侮計值的實際沃的或經(jīng)濟的侮重要眨性，用它的體符號和大小秒來衡量。皆普萊斯—溫拍斯登（款PW捏）估計（洞Prais浴-Wins樹ten(彈PW)E摩stima福tion患）：一種用美來估計有宵AR?。〒?昨）誤差和嚴奪格外療生解釋變量帆的多元線性燙回歸模型的琴方法；不同苗于科克倫竄-驢奧克特方法細，它在估計績中要用到第疲一個時期的井方程。贈前定變量（愛Prede基termi大nedV帖ariab吵le絮）：在聯(lián)立委方程模型中描的滯后的內(nèi)炸生變量或滯寬后的外生變級量。獨被預(yù)測變量交（恐Predi崗cted冤Varia腳ble黃）：參見因娘變量。乏預(yù)報（罩Predi席ction腔）：把特定片的解釋變量侮的值代入所擺估計的模型誼，通常是多陷元回歸模型竿中，以得到型結(jié)果的憑一個估計值下。炒預(yù)測誤差（抵Predi培ction間Erro朝r芬）：實際結(jié)妨果與所預(yù)報盛的結(jié)果之間練的差。界預(yù)測區(qū)間（池Predi且ction朵Inte索rval添）：多元回叼歸模型中，讀某個因變量享的未知結(jié)果朝的一個置信規(guī)區(qū)間。鄙預(yù)測變量（就Predi蓬ctor螺Varia患ble裕）：參見解離釋變量。顯項目評估（撓Progr詳amEv臂aluat呆ion鴨）：用計量徒經(jīng)濟學(xué)方法涼求出某個私揚人或公共項臉目的不確定孟影響的一種鍋評估方法。醫(yī)代理變量（即Proxy怕Vari字able飯）：多元回新歸分析中，齊一個與觀測岡不到的解釋忙變量有關(guān)系科但又不相同良的可觀測變量。Q潑二次函數(shù)（瞞Quadr乖atic押Funct翼ions翅）：包含一盜個或多個解前釋變量的平獻方的函數(shù)，喝它反映了解砍釋變量許對因變量的難逐漸變?nèi)趸蚰鰪姷挠绊懻?。戴定性變量（新Quali賄tativ館eVar行iable宿）：描述一遍個人、企業(yè)末及城市等的援非定量特征邪的變量。露擬—差分數(shù)浪據(jù)（感Quasi匆-Diff辜erenc拉edDa伴ta忙）：在估計勝有柱AR脊（桃1斥）的序列相洪關(guān)的回歸模鍋型時，當期荒數(shù)據(jù)與前謎一期數(shù)據(jù)乘辮以呼AR憂（筆1鋸）模型的參疤數(shù)后得到的厲數(shù)據(jù)之間的主差。R遵平方（那R-Bar癢Squa本red誤）：參見校捉正的揚R2律。怖R2嶄（使R-Squ瞞ared規(guī)）：在多元棚回歸模型中花，由自變量欄解釋了的那椒部分因變量悶的樣本方差客之和。葉R2杰形式的客F挖統(tǒng)計量（仰R-Squ刮ared夕Form另ofth悅eFS打tatis窯tic污）：用受約婦束和不受約通束的模型中忠得到的由碰R2再-潔表示的、用糾于檢驗排除箱約束條件的鼠F狠統(tǒng)計量。蓮隨機抽樣（助Rando鮮mSam紅pling沒）：在總體暗中隨機抽取宣觀測值的一愚種抽樣方法惡。各個單位姥被抽取的可篩能性是相普同的，而且廟每次抽樣都扣與其他次相增互獨立。愈隨機游走（榨Rando板mWal扣k名）：在這樣踏一種時間序議列中，下個平時期的值等與于本期值加暑上一個獨立腫的（或至少籮是銷不相關(guān)的）瞇誤差項。委有漂移的隨許機游走（擾Rando環(huán)mWal俱kwit扣hDri祝ft竟）：每個時鋸期都加進一殊個常數(shù)（或波漂移）的隨撲機游走。熊實際變量（居Real儉Varia株ble耳）：用基期田貨幣價值表矮示的變量。奶回歸子（會Regre信ssand根）：參見因吧變量。緣回歸誤差設(shè)膚定檢驗（擊RESET蹈）（渣Regre槐ssion盲Spec桃i?cat霞ionE艙rror渾Test,要RESE爬T鵲）：在多元夫回歸模型中柄，檢恒驗函數(shù)形式月的一般性方盟法。它是一劫種由最初的瞇OLS筒估計得出的框擬合值的平左方、三次方忍以及可能更蛇高次冪的撞聯(lián)合顯著性科F惰檢驗。炭過原點回歸廚（壽Regre逗ssion董Thro伏ught添heOr著igin移）：截距被限設(shè)為罵0里的回歸分析頑，它的斜率均通過最小化榮殘差的啟平方和求出墳。客回歸元（斥Regre午ssor經(jīng)）：參見解監(jiān)釋變量。襲拒絕區(qū)域（蜘Rejec茂tion藏Regio遇n寄）：使得虛靈擬假設(shè)被拒樣絕的一組檢姓驗統(tǒng)計量的應(yīng)值。顏拒絕法則（傷Rejec劇tion疲Rule敘）：在假設(shè)栗檢驗中，決社定在什么情次況下拒絕虛西擬假設(shè)并支氣持對立假設(shè)再的法則。相殘差（炊Resid蜜ual謎）：實際值海與擬合（或清預(yù)報）值之釀間的差。樣鐵本中的每次攀觀測都有一補個相應(yīng)的殘因差，它們寨被用來計算撇OLS擺回歸線。浪殘差分析（會Resid查ualA歸nalys兩is澤）：在估計眼多元回歸模釀型后，對某通次特定觀測閉的殘差的符悔號和大小所軌作的研究。百殘差平方和西（挨Resid膏ualS制umof喇Squa他res啦）：參見殘舞差的平方和阻。乓響應(yīng)概率（堅Respo坊nseP燈robab娛ility訴）：在二值壁響應(yīng)模型中挽，以解釋變苗量為條件的斗因變量取值灣為萄1套的概率。摘響應(yīng)變量（姻Respo相nseV密ariab膝le抵）：參見因裹變量。短受約束的模范型（蠅Restr仙icted鐵Mode緩l勿）：在假設(shè)豬檢驗中，施型加所有虛擬住假設(shè)所要求城的約束條件渾后得到的模攻型。趨均方根誤（示RMSE紹）（避Root棍Mean椅Squar釘edEr溉ror,侄RMSE概）：多元回窩歸分析中回牲歸標準誤的巧另一個名稱與（僅當港期望值等于喜實測值—譯欺者）。S前樣本回歸函恩數(shù)（倚Sampl埋eReg吼ressi訂onFu遭nctio拋n元）：參見昨OLS秩回歸線。感得分統(tǒng)計量肉（終Score腰Stat位istic株）：參見拉勒格朗日乘數(shù)存統(tǒng)計量。偵季節(jié)性虛擬普變量（柏Seaso窯nalD經(jīng)ummy悔Varia償bles只）：一組用腥來表示季節(jié)圾或月份的虛渣擬變量。鄰季節(jié)性（來Seaso久nalit禾y栗）：月度或紗季度時間序揮列具有的均界值隨著一年散中季節(jié)的不且同而系統(tǒng)性迎變化的特點篇。略季節(jié)性調(diào)整漂（嘉Seaso笑nally逢Adju扁sted您）：用某種婦統(tǒng)計程序，瓜可能是對季扛節(jié)性虛擬變綱量做回歸，搜來消除月度噸或妖季度時間序忽列中的季節(jié)盒性成分。聚半彈性（憶Semi-崗Elast站icity里）：自變量淹的一個單位暑的增長導(dǎo)致際的因變量的咬變化的百分駱比。注序列相關(guān)（玩Seria畜lCor搖relat烈ion攜）：在時間示序列或綜列屬數(shù)據(jù)模型中晉，不同時期傅的誤差之間寫的相關(guān)性。灶I(lǐng)NTRO率DUCTO娃RYEC刺ONOME恢TRICS土序列相關(guān)—類穩(wěn)健標準誤擠（略Seria賊lCor不relat寸ion-R戶obust謊Stan扔dard師Error?。翰还苣＾Z型中的誤差清是否與序列衣相關(guān)，都（擊漸近）生效心的估計量的權(quán)標準誤。惕序列不相關(guān)師（元Seria慈llyU舊ncorr目elate塌d奇）：在時間計序列或綜列孩數(shù)據(jù)模型中確，不同時間膝的誤差兩兩福之間不相關(guān)乎。柱短期彈性（焦Short壺-Run頸Elast腎icity強）：因變量聚和自變量都躲以對數(shù)形式評出現(xiàn)的分布侵滯后模型中柱的即期傾向訂。拖顯著性水平灣（樹Signi傷?canc顯eLev虎el關(guān)）：假設(shè)檢站驗中發(fā)生第其I吊類錯誤的概同率。扒簡單線性回兔歸模型（墨Simpl砌eLin寸earR禮egres辨sion娘Model壩）：因變量跌只是一個自純變量和一個晶誤差項的線瞎性函數(shù)的模型。朋斜率參數(shù)（吐Slope剪Para柜meter網(wǎng)）：多元回眾歸模型中的游自變量的系皇數(shù)。坊謬誤相關(guān)（完Spuri激ousC陡orrel襖ation新）：不是因持為二者有因養(yǎng)果關(guān)系，可陽能是因為它墻們都受另一斥個觀測不到薯的荷因素影響，儉所導(dǎo)致的兩說個變量之間夾的相關(guān)性。拖謬誤回歸問問題（到Spuri畢ousR低egres蛋sion守Probl瓣em筒）：如果回豎歸分析表明棒兩個或多個球無關(guān)時間序臟列具有一定孕關(guān)豆系，而其原菊因僅僅因為晌它們每個都放有趨勢或都匙是自積時間鞠序列（如隨辣機游走），黃或上面兩種偶情況同時出裝現(xiàn)，蕩這種問題就絞是謬誤回歸叼問題。扁穩(wěn)定的君AR你（城1偏）過程（犯Stabl乒eAR(酷1)Pr敗ocess幻）：滯后變啦量的系數(shù)絕午對值小于辱1板時的題AR鮮（兆1誰）過程。序哈列中餅的兩個隨機決變量的相關(guān)遇性，隨著它耕們之間的時紀間間隔不斷濁增大，以幾捉何級數(shù)趨近遷于克0帖?？甫聬?烈的標準誤（亡Stand池ardE直rror栗of帝β急1詠）：β縫1梳抽樣分布的挺標準差的估滴計值。癥β印1坡的標準差（志Stand好ardD室eviat漫iono線f任β球1賊）：衡量β童1已抽樣分布的攔分散程度的漲常用指標。校估計值的標遇準誤（勺Stand諒ardE俯rror堤ofth閥eEst注imate覺）：參見回兔歸的標準誤悉。胞回歸的標準具誤（追SER軍）（章Stand守ardE壽rror榜ofth貝eReg撞ressi插on,S澆ER出）：多元回鮮歸分析中的填總體誤差的奸標準汗差的估計值成。等于殘差躍平方和的平竹方根除以自敘由度。豐標準化系數(shù)屯（上Stand涌ardiz內(nèi)edCo虎ef?ci騎ents關(guān)）：一種回顯歸系數(shù)，它喊度量了自變?nèi)绷吭黾右粋€飄標準差時，降因變量皇的改變是其紗標準差的倍雖數(shù)。到靜態(tài)模型（流Stati濟cMod練el次）：只有當牢期的解釋變言量影響因變組量的一種時億間序列模型蠻。拖平穩(wěn)過程（滾Stati握onary刻Proc悔ess陸）：邊際和蝕所有的聯(lián)合發(fā)分布都不隨伯時間變化的兆一種時間序嫁列過程。蟲統(tǒng)計上不顯捧著（巾Stati父stica無llyI創(chuàng)nsign眼i?can闖t晝）：在選定錫的顯著性水授平上，無法污拒絕總體參核數(shù)等于丑0青的虛擬假設(shè)。劣統(tǒng)計上顯著嗽（白Stati套stica畝llyS擴ignif塵icant布）：在選定音的顯著性水噸平上，相對韻于特定的對想立假設(shè)，拒凍絕總體晚參數(shù)等于健0偵的虛擬假設(shè)晨。鑼隨機過程（尿Stoch鉛astic仙Proc粥ess飄）：標注了獄時間的一系衣列隨機變量沿。所嚴格外生的首（劍Stric喊tExo支genei乖ty幫）：時間序財列或綜列數(shù)鞏據(jù)模型中的愁解釋變量的齊一個特點，櫻以所有時期虜?shù)慕馕葆屪兞繛闂l蘋件的、任何品時期的誤差淚項都是有靠0套均值。更寬轎松的一種說純法是用相關(guān)端性為旬0郵來表述的。沙強相依（援Stron駛glyD迅epend殺ent痛）：參見高病度持續(xù)過程抹。圣殘差平方和壺（繡Sumo期fSqu貼ared割Resid點uals京）：多元回趟歸模型中，論所觀測的銜OLS資殘差的平方撞和。候求和運算符愚（冒Summa刺tion已Opera倆tor濃）：用Σ表衛(wèi)示的一個符枕號，用來表辣示對一組數(shù)區(qū)據(jù)的求和運交算。T場t蔑比率、糟t澡統(tǒng)計量（送tRat粗io晉、投tSta藝tisti頓c負）：用來對谷計量經(jīng)濟學(xué)降模型中關(guān)于骨參數(shù)的單個盞假設(shè)進行檢胳驗的顯一種統(tǒng)計量謀。飲時間序列數(shù)糧據(jù)（慶Time糞Serie韻sDat特a成）：搜集到經(jīng)的一個或多謊個變量在不賭同時間上的留數(shù)據(jù)。繳時間序列過童程（規(guī)Time捆Serie騙sPro舟cess賊）：參見隨肝機過程。沈時間趨勢（曬Time塑Trend除）：時間的號函數(shù)，它是蚊趨勢時間序搶列過程的期怖望值。跟總平方和（駕SST導(dǎo)）（碑Total古Sum裕ofSq霧uares位,SST佳）：因變量躬相對于它的區(qū)樣本均值的典總樣本變異沿。損處理組（鏡Treat槽ment惕Group輔）：在項目耀評估中，參持與這一項目洞的群體。恨（也見實驗恢群組）趨勢羽過程（偏Trend牙ingP我roces事s尖）：期望值四是時間的增陵函數(shù)或減函沿數(shù)的時間序預(yù)列過程。盲趨勢—平穩(wěn)扣過程（距Trend辜-Stat拉ionar旋yPro口cess群）：在除掉猶了時間趨勢嶼后變得平穩(wěn)是的過程。毫骨無疑問，除者掉辜了趨勢的序鑼列是弱相依討的。蒼真實模型（濟True昌Model槽）：表示因毫變量與有關(guān)籠自變量及一徐個干擾項之撐間關(guān)系的真幅實的總體模爸型。在這個賊模軟型中，程0稱條件均值假蠅定成立。慈雙側(cè)對立假串設(shè)（勵Two-S縮ided疏Alter姓nativ絮e遵）：總體參今數(shù)既可以大架于又可以小腥于虛擬假設(shè)悟提出的值的朗一種檢驗方法。枕雙尾檢驗（降Two-T昨ailed要Test見）：相對于勒雙側(cè)對立檢眉驗的檢驗方雀法。U組無偏估計量餅（擴Unbia兄sedE桑stima旋tor晴）：期望值施（或抽樣分禍布的均值）錢等于總體值榜（與總體值逐的大小無關(guān)鬧）的估計量。輕不相關(guān)隨機肢變量（土Uncor蹤relat暴edRa婚ndom策Varia灣bles眉）：相互之脈間沒有線性面關(guān)系的隨機僅變量。伴設(shè)定不足的久模型（貧Under夾speci磚fying許aMo隙del銷）：參見忽吵略一個有關(guān)滋的變量?；趩挝桓^程牽（康Unit皮Root幕Proce企ss菌）：當期值火等于前一個掙時期的值加究上一個弱相蔬依的干擾項器的一種高度擊持續(xù)產(chǎn)的時間序列四過程。條無約束模型磁（邁Unres剃trict辱edMo拾del貧）：在假設(shè)誰檢驗中，對案參數(shù)沒有任途何限制條件貼的模型。辜向上偏誤（建Upwar臣dBia蹈s息）：估計量罰的期望值大腿于總體參數(shù)贏的值。V硬方差（身Varia懸nce垂）：表示隨穿機變量分布哨的分散程度染的一項指標刻。畏預(yù)測誤差的御方差（途Varia做nceo趴fthe憤Pred啦ictio袍nErr償or夏）：當以估季計的多元回麻歸方程為基猶礎(chǔ)來預(yù)報因當變量危的一個將來偵值時，產(chǎn)生剩的誤差的方拾差。W史弱相依（籌Weakl粉yDep基enden置t介）：在時間罷序列過程中朽，表示隨機兩變量在不同教時期的兩個蜓值之間的相打互依賴性掀質(zhì)的指標（退比如相關(guān)性泊），如果這估一依賴性隨擠著時間間隔燙的增大而減扣小，這個時僻間序列就是初弱相依的。砍加權(quán)最小二效乘（迅WLS企）估計量（敞Weigh們tedL鍬east稼Squar噴es(W性LS)E獅stima廈tor落）：用來校報正某種已知肚形式的異釋方差的估計豐量。其中，匹每個殘差的鏟平方都得到攔一個等于誤朽差的（估計當?shù)模┓讲畹撵o倒數(shù)的權(quán)重汁。殿懷特檢驗（撿White喇Test拜）：異方差然的一種檢驗單方法，涉及污到做友OLS仿殘差的平方須對禍OLS產(chǎn)擬合值和擬窯合值的平勢方的回歸。主這種檢驗方蔑法的最一般仔的形式是，怒作款OLS釀殘差的平方吩對解釋變量許、解釋變量倒的平方和所革有非多邊余的解釋變恒量間的交叉姥乘積的回歸悟。Z奔0兔條件均值假殿定（意Zero踐Condi完tiona害lMea苦nAss少umpti囑on級）：多元回步歸分析中很顛關(guān)鍵的一個扭假定。它的應(yīng)含義旦是，給定解慨釋變量的所貓有值時，誤殘差的期望值徹都等于最0軋。（參見假漂定迷MLR.3柿、陰TS.2遙和謙TS.2'啦）統(tǒng)計學(xué)術(shù)語A哨老accep左tance適regi犧on嫂接受區(qū)組域撤委adjus架ted庭校正的吉黎alloc洞ation沒配置、宗布局昆博alter品nativ廟ehyp鹽othes雀is濤備擇假鑒設(shè)芳蓋*ana鏡lysis莊ofv因arian賣ce逗方差分且析妥溫*ana炒lysis湯ofc括ovari芳ance吹協(xié)方差異分析圣沫ANOCO否VA斤＝吧Analy瘡siso沈fcov湯arian添ce歸橡*ANO教VA谷＝犬Analy傅siso夜fvar陷iance事胡arith葵metic炭mean性算術(shù)平我均值牛拋assoc偷iatio狼n晉關(guān)聯(lián)性紹焦*ass戰(zhàn)umed辣mean亭假定平阻均值滴叔*asy貝mmetr頭icdi吩strib論ution進非對稱羨分布膜她autor鍬egres荷sive很自回歸切（的）腐敗avera畝ges頑平均量B沈鉤barc軟hart燥條線圖包好Bartl猾ett\'濁stes像t蛇巴特利絮特檢驗垮轎*Bay魔es,-鼻ian粗貝葉斯眠的、貝葉斯裙而欣beta回funct普ion頸貝塔函胃數(shù)瘡蛇betwe于en慌（間）錄內(nèi)不是bias牢偏倚覺撐biase戰(zhàn)dque思stion干有偏質(zhì)肉問紹愧*bin帆omial技dist捉ribut羅ion哪二項分岸布瘡仙binom缸ialt鉗heore算m涂二項定款理粉抄bioas租say森生物鑒洋定法按石bivar豬iate測norma門ldis次tribu略tion勺二元正碌態(tài)分布燒潔blind某test蓋盲檢法厲辮Bonfe丈rroni藏\'si行nequa恭lity殃飲Bonfe發(fā)rroni濫不等式賭摘boots椒trap轉(zhuǎn)自助法惹些Box-C陷oxtr尾ansfo財rmati碗on均借Box-C脈ox命變換C約木canon螺ical款corre肅latio理n絨典型相羊關(guān)紅古case助contr贊olst唇udy墨案例對夜照研究滴罩categ涼oriza桿tion擠分類猛立categ劑orize呼分類姿曾categ珠ory轉(zhuǎn)類別斑芽causa斬lity狀因果關(guān)真系分虧centr堅alli耗mitt鋼heore馬m間中心極儉限定理弓誘Cheby役shev\河'sin找equal暴ity肥切比雪尖夫不等式廚χ宜2-sta憐tisti暑c家χ天2肅統(tǒng)計量敘χ偉2-tes如t石χ蕉2相檢驗擾嶺class造ifica幼tion徐分類嗓鬧clust誰eran鎮(zhèn)alysi并s廚聚類分漸析因億codin抓g騰編碼駐著coeff告icien件tof敘conco悶rdanc層e嫩一致性度系數(shù)突粥coeff仆icien矩tof惱deter耕minat順ion由可決系叔數(shù)騙廁cohor肝t瘋同輩昆厚commo港nfac騎tors施公共因那子，公因數(shù)駛納commu葛nalit奸y閣公因子榴方差、公共但因子方差三暖compa溜rison厭比較敲蜻compo概nent砌成分瓦咐*con莊ditio詢nalp倦robab憂ility賓條件概想率閥董*con滲fiden調(diào)ceco鋪effic粗ient爽置信系軟數(shù)售籌*con痛fiden度cein參terva濫l副置信區(qū)娛間計憲*con餐fiden至celi典mits讓置信界告限撫是*con禁found范,-in磁g隸混雜、河混雜法?；?con各found矮ingd溪esign亦混雜設(shè)僅計膛趁*con招sumer叔\'sp鞏rice貧index替消費物須價指數(shù)紐知consu起mer\'葛sris中k怕用方風(fēng)香險旁鋒*con以tribu孝tion懲基值榨寶confi悼rmato爸ry莖確定的懼掉乳consi海stent衰,con爛siste假ncy浴一致（砌的）、一致烏性憂壩conti躬ngenc女ytab蹄le碼列聯(lián)表館屬conti濱nuous央dist詞ribut敘ion疑連續(xù)分趙布尸老contr眼ol墓（垂group禽）控制捷、控制（群忠）爸落conve僻rgenc縣ein奴proba概bilit靈y弄概率收劈斂里茫conve解rgenc尚ein套law封（媽distr隔ibuti燕on倚）依法微則收斂（依變分布收斂）賺倡corre歲ction渣校正、幼修正頌雕corre送ction沙fact筑or緞校正因帖子糊陰corre莊ction虜for勢conti稀nuity下連續(xù)校擇正芹亡corre菌latio榴n脖相關(guān)剝策corre須latio欺ncoe念ffici咽ent饒相關(guān)系繩數(shù)宅呆corre吸latio僑nrat摸io煮相關(guān)比臂摧corre霧logra樂m糊孕錦相關(guān)圖連邊covar兔iate褲共變向剖量觀跡covar骨iatio夢n沖共變始牧crite編rion華varia備ble列基準變師量肉怠criti蝴calr向egion豐判別區(qū)狡域抹辮*cro訓(xùn)ss-se色ction珍橫截面辰半*cro禽ss-ta御bulat績ion摸交叉表關(guān)刑*cum抬ulati洋vefr肝equen代cy劇累積頻動率校恰cumul滲ative互dist太ribut搏ionf夕uncti杏on煙累積分針布函數(shù)迫宇*cum厭ulati慢vere瞎lativ萌efre央quenc切y淡累積頻登率舌少curvi抽linea受r婚曲線（漿的）D伏況*dat亦a幣數(shù)據(jù)盾陳*dat握aana今lysis菊數(shù)據(jù)分贊析頭灶*deg稿reeo利ffre偽edom買自由度易贈densi求ty坑密度邁炎densi蘋tyfu奪nctio懶n岡密度函約數(shù)雕蔽*dep余enden竿tvar晝iable添應(yīng)變數(shù)盛喬*des特cript所ives豎tatis搬t(yī)ics霜描述性戚統(tǒng)計寇池devia棒te但偏差山槽devia絹tion態(tài)偏、偏吸差（津cf.s潔tanda他rd--芳,me跟an--欺）扭陳dicho險tomou捉sque童stion師二分搜陣索法漿線discr贊imina壘ntan污alysi憂s麗判別分鵝析貧量discr我imina撐ntfu悄nctio奧n般判別函遍數(shù)馬濤discr誓imina首tion賀判別撥悔discr雕eted惜istri局butio栽n幼離散分墨布內(nèi)廟distr唉ibuti牛on院分布案財D.K.坦（翅Don\'研tKno櫻w融）涼介dose-免respo隆nsec單urve窯（大relat習(xí)ionsh前ip差）用量梯反應(yīng)曲線（塑關(guān)系）稍毀doubl得ebli式ndte肆st纖二重盲浮檢法住抄*dow速nward沉tren忍d擱下降傾魔向蜘屢drop間out撇脫落例棄起Durbi禿n-Wat把sons混tatis冶tic化（較ratio你）圾Durbi繁n-Wat悅son戒統(tǒng)計量（比遵）E睜粒effic港ient,吉effi湖cienc獸y德有效的翻、有效性隨紡*Eng熔el\'s油coef辱ficie腹nt亂恩格爾脈系數(shù)游壘entro豎py令熵配葉epide祥miolo避gy憤流行病阻學(xué)巧啊*err描or美誤差吼頓error巾marg商in哀誤差幅握度貓悅error搖oft洽hefi匆rstk炕ind盛（身type闖Ierr廣or華）第舊1音類誤差辦雞error濁oft寄hese滅cond激kind偉（膨type盜IIer爽ror謎）第遞2叛類誤差憑咱error括term包誤差項以刺estim閘able塌可估的祖雞estim子ate兩估計量趕蓮*est列imati片on消估計櫻碎estim康ator祝估計量習(xí)宜event帥事件膠幸exact拼prob腸abili持tyte車st干直接概傍率法蠟私*exp伙ectat執(zhí)ion野期望戀懷*exp誼ected攏freq藥uency捷期待度船數(shù)敘炒exper叉iment熔alde由sign朱試驗設(shè)按計怠厚*exp不lanat開oryv永ariab赴l(fā)e跑說明變巡量雅雅explo慎rator和y填探索的嫂涌expon錫entia蜂ldis爛tribu竄tion繡指數(shù)分蘿布F辛退face療sheet感扇埋facto椒r雄因子渣寺*fac嫩tora霧nalys詢is令因子分釀析叼糞*fac似torl柿oadin勞gs貞因子輸亡入量（系數(shù)皂）姨奉facto揪rial縮effec儉ts罩析因效寶應(yīng)廉瘋facto刺rial悄exper液iment邪析因試巴驗飲端fiduc醬ialp觸robab呆ility杏置信概羨率粥起filte編r,-i蜻ng咳濾子岡排finit階epop浙ulati商on哀有限總熱體凱些Fishe幅rinf富ormat快ion卷存尋費希爾信息悶執(zhí)*fit這ting貝擬合撈瞧fixed碧-effe米ctmo佳del奉固定效落應(yīng)模型浙墨follo膏w-up剩study煎追跡研條究卸擁force手ofm旋ortal穩(wěn)ity侄死力代沫fract凳ional姑fact頸orial拉desi妨gn籃分步實說施計劃設(shè)計悲班free-蛙answe買rque步stion起自由回宮答法襪闊*fre英quenc紀y濁頻率殃唐*fre拾quenc羽ydis貧tribu邁tion泡頻率分腦布毫蝦Fsta惡tisti毅c隆（租ratio糟,tes顯t驅(qū)）挽F輝統(tǒng)計量（梨F幸比、透F遣檢驗）G檔叼Gauss伐,Gau豬ssian趕高斯（拌的）匪遭*gen魯etic竿algor晚ithm洞遺傳算飼法鼻找geome漏tric陸distr擦ibuti柔on蜜幾何分行布拔兵geome志tric潑mean前幾何平里均值網(wǎng)央goodn想esso逝ffit顧擬合優(yōu)冠度愁嬌Greco燦-Lati顯nsqu箏are筋正交拉桑丁方H悅懂harmo孝nicm俯ean電調(diào)和平炭均請揉hazar為dfun公ction勁故障率斷函數(shù)闊熔heter拔osced仍astic電,-it鎖y近異方差旁（性）戀壓*his慢togra緣m近直方圖聾央homos耳cedas虜tic,騰-ity堪同方差粗（性）亮珠hyper拴geome純tric徐distr粥ibuti獵on憶超幾何慚分布喂恨hypot便hesis凡假說I麻睡*ind像epend趙ence防獨立鉤劣*ind漿epend俱entv脫ariab軟le喬獨立變裁量薯蠟infin踢itep緣opula韻tion嚴無限總核體速蔑input滅入力鹿柳inspe稼ction洲檢查育旺inter釘actio紛n侍相互作照用蛾譯inter貫cept苗切片用珍*int開erval叔esti膊matio具n候區(qū)間推叉定計課*int劇erval走scal斜e夸間隔尺堂度虎攜inter判viewe領(lǐng)e載被調(diào)査哲者雕棄inter午viewe迎r截調(diào)査員敲豈inter乒viewi漸ngme序thod販面試調(diào)宜查法柜道item子項J廉彩Jackn化ife撈刀切法K曾朝Kapla陰n-Mei畜eres輔timat家e丸擁Kapla體n-Mei政er則估計墨筋*Ken可dall\賊'sra版nkco烤rrela攏tion態(tài)coeff議icien送ts拾肯德爾回等級相關(guān)系錢數(shù)浩截Kullb匙ack-L忽eible于rinf逆ormat口ionn停umber惰庫爾貝流克判-捉萊布勒信息辨函數(shù)畝臭*kur藝tosis醉峰度L聚泉lag舟時間滯攪后銜牲large鐘samp三le眉大樣本溝虜Latin店squa吹re驟拉丁方筆獸lawo頸flar賊genu陸mbers攪大數(shù)定蝦律（銹stron從g-,依weak-挎奔：尾爹強定律、弱葉定律）姓介least玩sign殿ifica濕ntdi印ffere木nce,究LSD.飼最低顯柄著性差異隨猛*lea孕stsq偽uare景最小二埋乘法核鉛*lev虜elof灶sign息ifica汁nce燒顯著水有平勒毅life杜table呀生命表旱趟likel造ihood夠似然爭標linea私rdis稈crimi墨nant緊funct返ion路線形判淡別函數(shù)鋸蓮local零cont榜rol亂局部控奉制式漲logis蝴ticf爺uncti子on情邏輯斯萄蒂函數(shù)哈奏l(xiāng)ogit核anal貢ysis碰（賴trans朝forma距tion惠）分對匯數(shù)分析（變茂換）替遺log-l厭inear騙mode溝l烏對數(shù)線茂性模型薄揮log-l燒og備對數(shù)銅譜log-n迎ormal非dist祥ribut袋ion萍對數(shù)正匆態(tài)分布華神longi頌tudin校al糟經(jīng)度的城，縱的黎配loss飽funct辱ion吼損失函策數(shù)M劇山Mahal班anobi河s\'g扮enera債lized裙dist頓ance總津Mahal駝anobi艇s夠廣義距離餅加mail燥surve斥y口郵送調(diào)咐査重顫main歇effec迎t套主效應(yīng)抽據(jù)margi清nal弦邊緣（液的）助鉤Marko隊v,-i霸an名馬爾科說夫（的）科攔mathe織matic謎alst邪atist產(chǎn)ics何數(shù)理統(tǒng)凍計學(xué)售喬*max江imum踩最大（恥pl.m刷axima日）識喬maxim塌uiml頭ikeli輝hood寨estim裝ate搬（掠estim嚼ation嗓）最大貴似然估計（你估計法）滑餡McNem臺ar\'s羊test聰蠶McNem杜ar展測試橫延*mea緒n器平均（鵝值）澆怒*mea背ndev殺iatio可n稼平均偏徑差賠幻mean考effec票t弟平均效鴨應(yīng)脅抽*med草ian脅中位數(shù)腔友meta-凍analy粱sis岡元分析鼠孤*min本imum攪最?。ㄅKpl.m鵲inima賭）盜愧missi絲ngva俊lue榮缺區(qū)值艦零*mod碑e星眾數(shù)派肺model桶,-in艦g君模型（座建模）象所momen毀t指矩辭墓movin慢gave建rage餃移動平應(yīng)均罰檢multi恰colin扯ear,休-ity勇多重共裳線（性）茶校multi暮dimen扔siona報lsca寸ling盡（渣MDS犁）多維討換算封茄multi海plea唉nswer放重復(fù)回款答曲礦multi飽plec漁hoice性多重選含擇酸傲multi影plec作ompar艷ison互多重比使較赴喪*mul娃tiple避corr庭elati篩onco譜effic叫ient浮多重相略關(guān)系數(shù)告宣*mul漲tiple幻regr梢essio筒n驢多重回宵歸忌最multi喘-stag腰esam絲pling哥多階段蘇抽樣帳腸*mul渠tivar狼iate蜓analy雨sis稼多變量塵分析鮮簡Multi肯varia匠tean悲alysi柏sof理varia跌nce蛾多元方壤差分析蒼欲multi上varia元teno的rmal綱distr茶ibuti炮on甲多變量央正態(tài)分布融*戚蛇MANOV謀A資＝柔Multi展varia疲tean牢alysi鼓sof奧varia蜓nce膨近*mul集tiway傍tabl隊e昏多路表N唯糞*n稿×極mtab醫(yī)le甩ｎ×ｍ砍田表鈴屈*nom切inal勉scale秩額定尺抖度孔異non-c藝entra祝l望無心崖挨nonpa扛ramet街ric股非參數(shù)撕的衰銅norma王lapp梅roxim卵ation坑正態(tài)近壓似墓頑*nor覆mald胳istri突butio譜n刻正態(tài)分反布鈴月norma引lequ誠ation框正規(guī)方專程中謙null稼hypot饑hesis苦原假設(shè)O庭廁obser身vatio唇nale拖rror隱觀測誤臭差粱她*obs弓erved賀freq蓋uency立觀測頻前率導(dǎo)祥obser云vedv糟alue跨觀測值吉幅OC蘭（炮opera書ting單chara鎖cteri顆stic她）臟curve少作用特遭性曲線螺攝odds奉奇鵝鴿odds跟ratio代奇數(shù)比耍出one-s防ided驗單側(cè)各偉1-way攻layo盞ut戰(zhàn)刑1耍元布局法鐮干open-鼻ended搭ques經(jīng)tion妖可擴充倡解答法弦糠optim辛umal楚locat棕ion閘最佳分怠配法魔等order走edcl自assif吳icati倘on尿順序化振鎖*ord躁inal燥scale壩序數(shù)尺近度哪昆ortho嫌gonal污poly還nomia蕩l電正交多血項式舞誦outli據(jù)er倆邊際值扎勢outpu抽t犯輸出、瞧結(jié)果P卻泉paire向dcom片paris老on酷成對比牌較法仙果panel色surv奇ey士固定樣炊本調(diào)查織扣param揭eter指系數(shù)槳僑parti難alco祝nfoun增ding畏部分混闊雜（法）講譜*par理tial移corre嚴latio連ncoe梅ffici膏ent黑偏相關(guān)蜜系數(shù)河機Pears次on\'s絕prod米uctm溉oment芹corr惡elati霸onco煉effic掀ient旦皮爾遜旨矩相關(guān)系數(shù)姨黑perce落ntile時百分數(shù)蟻的perio屢dic肚周期的洪載perio巖dogra包m缸穿至周期圖怕順phic膠oeffi攪cient仿φ系數(shù)封黃piec狂hart滔餅狀圖意善plot謹點圖筐胡*poi篩ntes選timat嶄ion停點估計珠灣*Poi挑sson能distr玻ibuti榴on萌泊松分廢布桶夕poole疾dvar