计量经济学术语
A 校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变 量用一个自由度来调整。
对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。
AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR（1）模型。 渐近置信区间（Asymptotic Confidence Interval）：大样本容量下近似成立的置信区间。 渐近正态性（Asymptotic Normality）：适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估计量。 渐近性质（Asymptotic Properties）：当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量性质。 渐近标准误（Asymptotic Standard Error）：大样本下生效的标准误。
渐近t 统计量（Asymptotic t Statistic）：大样本下近似服从标准正态分布的t 统计量。
渐近方差（Asymptotic Variance）：为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量的平方值。 渐近有效（Asymptotically Efficient）：对于服从渐近正态分布的一致性估计量，有最小渐近方差的估 计量。
渐近不相关（Asymptotically Uncorrelated）：时间序列过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔 增加，它们之间的相关趋于零。
衰减偏误（Attenuation Bias）：总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的期望值小于参数 的绝对值。
自回归条件异方差性（Autoregreive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）：动态异方差性模型， 即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。
一阶自回归过程[AR（1）]（Autoregreive Proce of Order One [AR(1)]）：一个时间序列模型，其 当前值线性依赖于最近的值加上一个无法预测的扰动。
辅助回归（Auxiliary Regreion）：用于计算检验统计量——例如异方差性和序列相关的检验统计量— —或其他任何不估计主要感兴趣的模型的回归。平均值（Average）：n 个数之和除以n。
B 基组、基准组（Base Group）：在包含虚拟解释变量的多元回归模型中，由截距代表的组。
基期（Base Period）：对于指数数字，例如价格或生产指数，其他所有时期均用来作为衡量标准的时期。 基期值（Base value）：指定的基期的值，用以构造指数数字；通常基本值为1 或100。
最优线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE）：在所有线性、无偏估计量中，有最小 方差的估计量。 在高斯—马尔科夫假定下，OLS 是以解释变量样本值为条件的BLUE 。 贝塔系数（Beta Coef?cients）：见标准化系数。 偏误（Bias）：估计量的期望参数值与总体参数值之差。
偏误估计量（Biased Estimator）：期望或抽样平均与假设要估计的总体值有差异的估计量。 向零的偏误（Biased Towards Zero）：描述的是估计量的期望绝对值小于总体参数的绝对值。 二值响应模型（Binary Response Model）：二值因变量的模型。 二值变量（Binary Variable）：见虚拟变量。
两变量回归模型（Bivariate Regreion Model）：见简单线性回归模型。 BLUE（BLUE）：见最优线性无偏估计量。
Breusch-Godfrey 检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流
1 行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
Breusch-Pagan 检验（Breusch-Pagan Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性 检验。
C 因果效应（Causal Effect）：一个变量在其余条件不变情况下的变化对另一个变量产生的影响。 其余条件不变（Ceteris Paribus）：其他所有相关因素均保持固定不变。
经典含误差变量（Claical Errors-in-Variables, CEV）：观测的量度等于实际变量加上一个独立的或 至少不相关的测量误差的测量误差模型。
经典线性模型（Claical Linear Model）：全套经典线性模型假定下的复线性回归模型。
经典线性模型（CLM）假定（Claical Linear Model (CLM) Aumptions）：对多元回归分析的理想假定 集，对横截面分析为假定MLR.1 至MLR.6，对时间序列分析为假定TS.1 至TS.6。假定包括对参数为线性、
无完全共线性、零条件均值、同方差、无序列相关和误差正态性。
科克伦—奥克特（CO）估计（Cochrane-Orcutt (CO) Estimation）：估计含AR（1）误差和严格外生解释 变量的多元线性回归模型的一种方法；与普莱斯—温斯登估计不同，科克伦—奥克特估计不使用第一期的 方程。
置信区间（CI）（Con?dence Interval, CI）：用于构造随机区间的规则，以使所有数据集中的某一百分 比（由置信水平决定）给出包含总体值的区间。
置信水平（Con?dence Level）：我们想要可能的样本置信区间包含总体值的百分比，95%是最常见的置信
水平，90%和99%也用。
不变弹性模型（Constant Elasticity Model）：因变量关于解释变量的弹性为常数的模型；在多元回归中， 两者均以对数形式出现。
同期外生回归元（Contemporaneously Exogenous）：在时间序列或综列数据应用中，与同期误差项不相关
但对其他时期则不一定的回归元。
控制组（Control Group）：在项目评估中，不参与该项目的组。 控制变量（Control Variable）：见解释变量。
协方差平稳（Covariance Stationary）：时间序列过程，其均值、方差为常数，且序列中任意两个随机变 量之间的协方差仅与它们的间隔有关。 协变量（Covariate）：见解释变量。
临界值（Critical value）：在假设检验中，用于与检验统计量比较来决定是否拒绝虚拟假设的值。 横截面数据集（Cro-Sectional Data Set）：在给定时点上从总体中收集的数据集
D 数据频率（Data Frequency）：收集时间序列数据的区间。年度、季度和月度是最常见的数据频率。 戴维森—麦金农检验（Davidson-MacKinnon Test）：用于检验相对于非嵌套对立假设的模型的检验：它可
用相争持模型中得出的拟合值的t 检验来实现。
自由度（df）（Degrees of Freedom, df）：在多元回归模型分析中，观测值的个数减去待估参数的个数。 分母自由度（Denominator Degrees of Freedom）：F 检验中无约束模型的自由度。 因变量（Dependent Variable）：在多元回归模型（和其他各种模型）中被解释的变量。 除趋势（Detrending）：从时间序列中除去趋势的做法。
斜率级差（Difference in Slopes）：所描述的是模型中某些斜率参数，因组或时期的不同而不同。
2 向下偏误（Downward Bias）：估计量的期望值低于参数的总体值。 虚拟变量（Dummy Variable）：取值为0 或1 的变量。
虚拟变量陷阱（Dummy Variable Regreion）：自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既
有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。
德宾—沃森（DW）统计量（Durbin-Watson (DW) Statistic）：在经典线性回归假设下，用于检验时间序 列回归模型的误差项中的一阶序列相关的统计量。
动态完整模型（Dynamically Complete Model）：设更多的滞后因变量，或设更多的滞后解释变量都无助 于解释因变量的均值的时间序列模型。
E 计量经济模型（Econometric Model）：将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程 中未知的总体参数决定了各解释变量在其余条件不变下的效应。
经济模型（Economic Model）：从经济理论或不那么正规的经济原因中得出的关系。 经济显著性（Economic Signi?cance）：见实际显著性。
弹性（Elasticity）：给定一个变量在其余条件不变下增加1%，另一个变量的百分比变化。
经验分析（Empirical Analysis）：用正规计量分析中的数据检验理论、估计关系式或确定政策效应的研 究。
内生解释变量（Endogenous Explanatory Variable）：在多元回归模型中，由于遗漏变量、测量误差或联 立性的原因而与误差项相关的解释变量。
内生样本选择（Endogenous Sample Selection）：非随机样本选择，其选择直接地或通过方程中的误差项
与因变量相联系。
误差项（Error Term）：在简单或多元回归方程中，包含了未观测到的影响因变量的因素的变量。误差项 也可能包含被观测的因变量或自变量中的测量误差。
误差方差（Error Variance）：多元回归模型中误差项的方差。
事件研究（Event Study）：事件（例如政府规制或经济政策的变化）对结果变量的效应的计量分析。 排除一个有关变量（Excluding a Relevant Variable）：在多元回归分析中，遗漏了一个对因变量有非零 偏效应的变量。
排斥性约束（Exclusion Restrictions）：说明某些变量被排斥在模型之外（或具有零总体参数）的约束。 外生解释变量（Exogenous Explanatory Variable）：与误差项不相关的解释变量。
外生样本选择（Exogenous Sample Selection）：或者依赖外生解释变量，或者与所感兴趣的模型中的误 差项不相关的样本选择。
实验数据（Experimental Data）：通过进行受控制的实验获得的数据。 试验组（Experimental Group）：见处理组。
解释平方和（SSE）（Explained Sum of Squares, SSE）：多元回归模型中拟合值的总样本变异。 被解释变量（Explained Variable）：见因变量。
解释变量（Explanatory Variable）：在回归分析中，用于解释因变量中的变异的变量。 指数趋势（Exponential Trend）：有固定增长率的趋势。
F F 统计量（F Statistic）：在多元回归模型中，用于检验关于参数的多重假设的统计量。
可行的GLS（FGLS）估计量（Feasible GLS (FGLS) Estimator）：方差或相关参数未知，因而必须先进行
估计的GLS 程序。 （又见广义最小二乘估计量。）
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量
3 有滞后效应的动态模型。
一阶差分（First Difference）：对相邻时期做差分所构成的对时间序列的转换，即用后一时期减去前一 时期。
一阶条件（First Order Conditions）：用于求解OLS 估计值的一组线性方程。
拟合值（Fitted values）：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。 函数形式的错误设定（Functional Form Mipeci?cation）：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。
G 高斯—马尔科夫假定（Gau-Markov Aumptions）：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 。
高斯—马尔科夫定理（Gau-Markov Theorem）：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）。
广义最小二乘（GLS） 估计量（Generalized Least Squares (GLS) Estimator）： 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。
拟合优度度量（Goodne-of-Fit Measure）：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。
增长率（Growth Rate）：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。
H 异方差性（Heteroskedasticity）：给定解释变量，误差项的方差不为常数。
未知形式的异方差性（Heteroskedasticity of Unknown Form）：以一未知的任意形式依赖于解释变量的 异方差性。
异方差—稳健F 统计量（Heteroskedasticity-Robust F Statistic）：对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的F 统计量。
异方差—稳健LM 统计量（Heteroskedasticity-Robust LM Statistic）： 对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的LM 统计量。
异方差—稳健标准误（Heteroskedasticity-Robust Standard Error）： 对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的标准误。
异方差—稳健t 统计量（Heteroskedasticity-Robust t Statistic）：对未知形式的异方差性而言（渐近）稳健的t 统计量。
高持续性过程（Highly Persistent Proce）：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。
同方差性（Homoskedasticity）：回归模型中的误差在解释变量条件下具有不变的方差。
I 即期弹性（Impact Elasticity）：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。 即期乘数（Impact Multiplier）：见即期倾向。
即期倾向（Impact Propensity）：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。 包含一个无关变量（Inclusion of an Irrelevant Variable）：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。
指数（Index Number）：关于经济行为（例如生产或价格）总量信息的统计量。 影响重大的观测值（In?uential Observations）：见奇异值。 INTRODUCTORY ECONOMETRICS
4 一阶自积［I（1）］（Integrated of Order One [I(1)]）：需要做一阶差分来得到I（0）过程的时间序 列过程。
零阶自积［I（0）］（Integrated of Order Zero [I(0)]）：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。
交互作用（Interaction Effect）：回归模型中为两个解释变量的乘积的自变量。
截距参数（Intercept Parameter）：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。
截距的变动（Intercept Shift）：回归模型中的截距，因组或时期的不同而不同。
J 联合假设检验（Joint Hypothesis Test）：一个模型中包含不止一个对参数的约束的检验。 联合统计显著性（Jointly Statistically Signi?cant）：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。
L 滞后分布（Lag Distribution）：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。 滞后因变量（Lagged Dependent Variable）：等于以前时期的因变量的解释变量。
拉格朗日乘数统计量（Lagrange Multiplier Statistic）：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。 大样本性质（Large Sample Properties）：见渐近性质。
水平值—水平值模型（Level-Level Model）：因变量与自变量均为标准（或原始）形式的回归模型。 水平值—对数模型（Level-Log Model）：因变量为标准形式、自变量（至少是其中一部分）为对数形式的 回归模型。
线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。 线性时间趋势（Linear Time Trend）：为时间的线性函数的趋势。
线性无偏估计量（Linear Unbiased Estimator）：在多元回归分析中，是因变量值的一个线性函数的那些 无偏估计量。
对数—水平值模型（Log-Level Model）：因变量以对数形式出现，而自变量是水平（或原始）形式的一种 回归模型。
对数—对数模型（Log-Log Model）：因变量和（至少一部分）解释变量都是以对数形式出现的回归模型。 长期弹性（Long-Run Elasticity）： 因变量和自变量都是对数形式出现的分布滞后模型中的长期倾向。 即，长期弹性是在给定解释变量增长了1%时，被解释变量最终变化的百分比。 长期乘数（Long-Run Multiplier）：参见长期倾向。
长期倾向（Long-Run Propensity）：在一个分布滞后模型中，给定自变量的一个永久性的、一个单位的增 长，因变量最终的变化量。
M 配对样本（Matched Pairs Sample）：每个观测值都与另一个观测值相匹配的一种样本，如由丈夫和妻子 或一对兄妹组成的样本。
测量误差（Measurement Error）：观测到的变量与多元回归方程中的变量之间的差。
微数缺测性（Micronumerosity）：由Arthur Goldberger 首先提出的一个概念，用以描述容量样本较小 时计量经济学估计量的性质。
最小方差无偏估计量（Minimum Variance Unbiased Estimator）：在所有的无偏估计量中方差最小的那个 估计量。
数据缺失（Miing Data）：当我们没有观测到样本中某些观测（个人、城市、时期等）所对应的一些变 量值时，发生的一类数据问题。
一阶移动平均过程[MA（1）]（Moving Average Proce of Order One [MA(1)]）：是由某个随机过程的
5 当期值与一期滞后的线性函数所产生的一种时间序列过程。这个随机过程是0 均值、固定方差和不相关的。 多重共线性（Multicollinearity）：指多元回归模型中自变量之间的相关性。当某些相关性“很大”时， 就会发生多重共线性，但对实际的大小尺度并没有明确的规定。
多重假设检验（Multicollinearity）：涉及到参数的多个约束条件的虚拟假设检验。
多元线性回归（MLR）模型（Multiple Linear Regreion (MLR) Model）：对参数是线性的一类模型，其 中的因变量是自变量的函数加上一个误差项。
多元回归分析（Multiple Regreion Analysis）：在多元线性回归模型中进行估计和推断的一类分析。 多重约束（Multiple Restrictions）：计量经济学模型中对参数的多于一个的约束条件。
乘数测量误差（Multiplicative Measurement Error）：观测到的变量等于实际的观测不到的变量与一个 正的测量误差的乘积时出现的一种测量误差。
N n-R-平方统计量（n-R-Squared Statistic）：参见拉格朗日乘数统计量。 名义变量（Nominal Variable）：用名义或当前美元数表示的变量。
非实验数据（Nonexperimental Data）：不是通过人为控制下的实验得到的数据。
非嵌套模型（Nonnested Models）：没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的 特例的两个（或更多）模型。
非平稳过程（Nonstationary Proce）：联合分布在不同的时期不是恒定不变的一种时间序列过程。 正态性假定（Normality Aumption）：经典线性模型假定之一。它是指以解释变量为条件的误差（或因 变量）有正态分布。
虚拟假设（Null Hypothesis）：在经典假设检验中，我们把这个假设当作真的，要求数据能够提供足够的 证据才能否定它。
分子自由度（Numerator Degrees of Freedom）：在F 检验中，所检验的约束条件的个数。
O 可观测数据（Observational Data）：参见非实验数据。 OLS（OLS）：参见普通最小二乘法。
OLS 截距估计值（OLS Intercept Estimate）：OLS 回归线的截距。
OLS 回归线（OLS Regreion Line）：表示了因变量的预报值与自变量的值之间关系的方程，它的参数是
用OLS 估计出来的。
OLS 斜率估计值（OLS Slope Estimate）：OLS 回归线的斜率。
遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）：回归中遗漏了有关变量而产生的OLS 估计量的偏误。 单侧对立假设（One-Sided Alternative）：被表述为参数大于（或小于）虚拟条件下的假设值的一种对立 假设。
单尾检验（One-Tailed Test）：与单侧对立假设相对的假设检验。
序数变量（Ordinal Variable）：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。 普通最小二乘法（OLS）（Ordinary Least Squares, OLS）：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。 INTRODUCTORY ECONOMETRICS 异常数据（Outliers）：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。
整体显著性（Overall Signi?cance of a Regreion）：对多元回归方程中所有的解释变量所做的一种联 合显著性检验。
模型的过度识别（Overspecifying a Model）：参见含有一个无关变量。
P
6 p 值（p-value）：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。
综列数据（Panel Data）：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。 偏效应（Partial Effect）：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。 完全共线性（Perfect Collinearity）：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。 变量缺失问题的插入解（Plug-In Solution to the Omitted Variables Problem）：在OLS 回归中，用一 个代理变量代替观测不到的缺失变量。
政策分析（Policy Analysis）：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。
混合横截面（Pooled Cro Section）：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。
总体（Population）：作为统计或计量经济分析对象的一个明确定义的组群（人、公司、城市等）。 总体模型（Population Model）：一种描述了总体特征的模型，特别是多元线性回归模型。 总体R平方（Population R-Squared）：总体中，由解释变量解释了的那部分因变量的变异。 总体回归函数（Population Regreion Function）：参见条件期望。
实际显著性（Practical Signi?cance）： 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。
普莱斯—温斯登（PW）估计（Prais-Winsten (PW) Estimation）：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。 前定变量（Predetermined Variable）：在联立方程模型中的滞后的内生变量或滞后的外生变量。 被预测变量（Predicted Variable）：参见因变量。
预报（Prediction）：把特定的解释变量的值代入所估计的模型，通常是多元回归模型中，以得到结果的 一个估计值。
预测误差（Prediction Error）：实际结果与所预报的结果之间的差。
预测区间（Prediction Interval）：多元回归模型中，某个因变量的未知结果的一个置信区间。 预测变量（Predictor Variable）：参见解释变量。
项目评估（Program Evaluation）：用计量经济学方法求出某个私人或公共项目的不确定影响的一种评估 方法。
代理变量（Proxy Variable）：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。
Q 二次函数（Quadratic Functions）：包含一个或多个解释变量的平方的函数，它反映了解释变量 对因变量的逐渐变弱或增强的影响。
定性变量（Qualitative Variable）：描述一个人、企业及城市等的非定量特征的变量。
拟—差分数据（Quasi-Differenced Data）：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。
R平方（R-Bar Squared）：参见校正的R2。
R2（R-Squared）：在多元回归模型中，由自变量解释了的那部分因变量的样本方差之和。
R2 形式的F 统计量（R-Squared Form of the F Statistic）：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。
随机抽样（Random Sampling）：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。
7 随机游走（Random Walk）：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。
有漂移的随机游走（Random Walk with Drift）：每个时期都加进一个常数（或漂移）的随机游走。 实际变量（Real Variable）：用基期货币价值表示的变量。 回归子（Regreand）：参见因变量。
回归误差设定检验（RESET）（Regreion Speci?cation Error Test, RESET）：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。
过原点回归（Regreion Through the Origin）：截距被设为0 的回归分析，它的斜率通过最小化残差的平方和求出。
回归元（Regreor）：参见解释变量。
拒绝区域（Rejection Region）：使得虚拟假设被拒绝的一组检验统计量的值。
拒绝法则（Rejection Rule）：在假设检验中，决定在什么情况下拒绝虚拟假设并支持对立假设的法则。 残差（Residual）：实际值与拟合（或预报）值之间的差。样本中的每次观测都有一个相应的残差，它们 被用来计算OLS 回归线。
残差分析（Residual Analysis）：在估计多元回归模型后，对某次特定观测的残差的符号和大小所作的研 究。
残差平方和（Residual Sum of Squares）：参见残差的平方和。
响应概率（Response Probability）：在二值响应模型中，以解释变量为条件的因变量取值为1 的概率。 响应变量（Response Variable）：参见因变量。
受约束的模型（Restricted Model）：在假设检验中，施加所有虚拟假设所要求的约束条件后得到的模型。 均方根误（RMSE）（Root Mean Squared Error, RMSE）：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）。
S 样本回归函数（Sample Regreion Function）：参见OLS 回归线。 得分统计量（Score Statistic）：参见拉格朗日乘数统计量。
季节性虚拟变量（Seasonal Dummy Variables）：一组用来表示季节或月份的虚拟变量。
季节性（Seasonality）：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。 季节性调整（Seasonally Adjusted）：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。
半弹性（Semi-Elasticity）：自变量的一个单位的增长导致的因变量的变化的百分比。
序列相关（Serial Correlation）：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。 INTRODUCTORY ECONOMETRICS 序列相关—稳健标准误（Serial Correlation-Robust Standard Error）：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。
序列不相关（Serially Uncorrelated）：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。 短期弹性（Short-Run Elasticity）：因变量和自变量都以对数形式出现的分布滞后模型中的即期倾向。 显著性水平（Signi?cance Level）：假设检验中发生第I 类错误的概率。
简单线性回归模型（Simple Linear Regreion Model）：因变量只是一个自变量和一个误差项的线性函 数的模型。
斜率参数（Slope Parameter）：多元回归模型中的自变量的系数。
8 谬误相关（Spurious Correlation）：不是因为二者有因果关系，可能是因为它们都受另一个观测不到的 因素影响，所导致的两个变量之间的相关性。
谬误回归问题（Spurious Regreion Problem）：如果回归分析表明两个或多个无关时间序列具有一定关 系，而其原因仅仅因为它们每个都有趋势或都是自积时间序列（如随机游走），或上面两种情况同时出现， 这种问题就是谬误回归问题。
稳定的AR（1）过程（Stable AR(1) Proce）：滞后变量的系数绝对值小于1 时的AR（1）过程。序列中
的两个随机变量的相关性，随着它们之间的时间间隔不断增大，以几何级数趋近于0。 β1 的标准误（Standard Error of β1）：β1 抽样分布的标准差的估计值。
β1 的标准差（Standard Deviation of β1）：衡量β1 抽样分布的分散程度的常用指标。 估计值的标准误（Standard Error of the Estimate）：参见回归的标准误。
回归的标准误（SER）（Standard Error of the Regreion, SER）：多元回归分析中的总体误差的标准 差的估计值。等于残差平方和的平方根除以自由度。
标准化系数（Standardized Coef?cients）：一种回归系数，它度量了自变量增加一个标准差时，因变量 的改变是其标准差的倍数。
静态模型（Static Model）：只有当期的解释变量影响因变量的一种时间序列模型。
平稳过程（Stationary Proce）：边际和所有的联合分布都不随时间变化的一种时间序列过程。 统计上不显著（Statistically Insigni?cant）：在选定的显著性水平上，无法拒绝总体参数等于0 的虚 拟假设。
统计上显著（Statistically Significant）：在选定的显著性水平上，相对于特定的对立假设，拒绝总体 参数等于0 的虚拟假设。
随机过程（Stochastic Proce）：标注了时间的一系列随机变量。
严格外生的（Strict Exogeneity）：时间序列或综列数据模型中的解释变量的一个特点，以所有时期的解 释变量为条件的、任何时期的误差项都是有0 均值。更宽松的一种说法是用相关性为0 来表述的。 强相依（Strongly Dependent）：参见高度持续过程。
残差平方和（Sum of Squared Residuals）：多元回归模型中，所观测的OLS 残差的平方和。 求和运算符（Summation Operator）：用Σ表示的一个符号，用来表示对一组数据的求和运算。
T t 比率、t 统计量（t Ratio、t Statistic）：用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验的 一种统计量。
时间序列数据（Time Series Data）：搜集到的一个或多个变量在不同时间上的数据。 时间序列过程（Time Series Proce）：参见随机过程。
时间趋势（Time Trend）：时间的函数，它是趋势时间序列过程的期望值。
总平方和（SST）（Total Sum of Squares, SST）：因变量相对于它的样本均值的总样本变异。 处理组（Treatment Group）：在项目评估中，参与这一项目的群体。
（也见实验群组）趋势过程（Trending Proce）：期望值是时间的增函数或减函数的时间序列过程。 趋势—平稳过程（Trend-Stationary Proce）：在除掉了时间趋势后变得平稳的过程。毫无疑问，除掉 了趋势的序列是弱相依的。
真实模型（True Model）：表示因变量与有关自变量及一个干扰项之间关系的真实的总体模型。在这个模 型中，0 条件均值假定成立。
双侧对立假设（Two-Sided Alternative）：总体参数既可以大于又可以小于虚拟假设提出的值的一种检验 方法。
双尾检验（Two-Tailed Test）：相对于双侧对立检验的检验方法。
U
9 无偏估计量（Unbiased Estimator）：期望值（或抽样分布的均值）等于总体值（与总体值的大小无关） 的估计量。
不相关随机变量（Uncorrelated Random Variables）：相互之间没有线性关系的随机变量。 设定不足的模型（Underspecifying a Model）：参见忽略一个有关的变量。
单位根过程（Unit Root Proce）：当期值等于前一个时期的值加上一个弱相依的干扰项的一种高度持续 的时间序列过程。
无约束模型（Unrestricted Model）：在假设检验中，对参数没有任何限制条件的模型。 向上偏误（Upward Bias）：估计量的期望值大于总体参数的值。
V 方差（Variance）：表示随机变量分布的分散程度的一项指标。
预测误差的方差（Variance of the Prediction Error）：当以估计的多元回归方程为基础来预报因变量 的一个将来值时，产生的误差的方差。
W 弱相依（Weakly Dependent）：在时间序列过程中，表示随机变量在不同时期的两个值之间的相互依赖性 质的指标（比如相关性），如果这一依赖性随着时间间隔的增大而减小，这个时间序列就是弱相依的。 加权最小二乘（WLS）估计量（Weighted Least Squares (WLS) Estimator）：用来校正某种已知形式的异
方差的估计量。其中，每个残差的平方都得到一个等于误差的（估计的）方差的倒数的权重。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平
方的回归。这种检验方法的最一般的形式是，作OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和所有非多
余的解释变量间的交叉乘积的回归。
Z 0 条件均值假定（Zero Conditional Mean Aumption）：多元回归分析中很关键的一个假定。它的含义 是，给定解释变量的所有值时，误差的期望值都等于0。（参见假定MLR.3、TS.2 和TS.2'）
10
统计学术语
A
acceptance region
接受区域 adjusted
校正的
allocation
配置、布局
alternative hypothesis
备择假设 * analysis of variance
方差分析 * analysis of covariance
协方差分析 ANOCOVA
＝Analysis of covariance * ANOVA
＝Analysis of variance arithmetic mean
算术平均值 aociation
关联性
* aumed mean
假定平均值
* asymmetric distribution
非对称分布 autoregreive
自回归（的） averages
平均量 B bar chart
条线图
Bartlett\'s test
巴特利特检验 * Bayes, -ian
贝叶斯的、贝叶斯 beta function
贝塔函数 between
（间）内 bias
偏倚
biased question
有偏质问
* binomial distribution
二项分布 binomial theorem
二项定理 bioaay
生物鉴定法
bivariate normal distribution
二元正态分布 blind test
盲检法
Bonferroni\'s inequality
Bonferroni不等式 bootstrap
自助法
Box-Cox transformation
Box-Cox变换 C canonical correlation
典型相关 case control study
案例对照研究 categorization
分类 categorize
分类 category
类别
11 causality
因果关系
central limit theorem
中心极限定理
Chebyshev\'s inequality
切比雪夫不等式 χ2-statistic
χ2统计量 χ2-test
χ2检验 claification
分类
cluster analysis
聚类分析 coding
编码
coefficient of concordance
一致性系数 coefficient of determination
可决系数 cohort
同辈
common factors
公共因子，公因数
communality
公因子方差、公共因子方差 comparison
比较 component
成分
* conditional probability
条件概率 * confidence coefficient
置信系数 * confidence interval
置信区间 * confidence limits
置信界限 * confound, -ing
混杂、混杂法 * confounding design
混杂设计
* consumer\'s price index
消费物价指数 consumer\'s risk
用方风险 * contribution
基值 confirmatory
确定的
consistent, consistency
一致（的）、一致性 contingency table
列联表
continuous distribution
连续分布 control（group）
控制、控制（群） convergence in probability
概率收敛
convergence in law （distribution）
依法则收敛（依分布收敛） correction
校正、修正 correction factor
校正因子
correction for continuity
连续校正 correlation
相关
correlation coefficient
相关系数 correlation ratio
相关比 correlogram
相关图 covariate
共变向量 covariation
共变
criterion variable
基准变量 critical region
判别区域 * cro-section
横截面 * cro-tabulation
交叉表
12 * cumulative frequency
累积频率
cumulative distribution function
累积分布函数 * cumulative relative frequency
累积频率 curvilinear
曲线（的） D * data
数据
* data analysis
数据分析 * degree of freedom
自由度 density
密度
density function
密度函数 * dependent variable
应变数
* descriptive statistics
描述性统计 deviate
偏差
deviation
偏、偏差 （cf.standard -- , mean --） dichotomous question
二分搜索法 discriminant analysis
判别分析 discriminant function
判别函数 discrimination
判别
discrete distribution
离散分布 distribution
分布 D.K.（Don\'t Know）
dose-response curve（relationship）
用量反应曲线（关系） double blind test
二重盲检法 * downward trend
下降倾向 drop out
脱落例
Durbin-Watson statistic（ratio）
Durbin-Watson统计量（比） E efficient, efficiency
有效的、有效性 * Engel\'s coefficient
恩格尔系数 entropy
熵
epidemiology
流行病学 * error
误差
error margin
误差幅度
error of the first kind（type I error）
第1类误差 error of the second kind（type II error）
第2类误差 error term
误差项 estimable
可估的 estimate
估计量 * estimation
估计 estimator
估计量 event
事件
exact probability test
直接概率法
13 * expectation
期望
* expected frequency
期待度数 experimental design
试验设计 * explanatory variable
说明变量 exploratory
探索的
exponential distribution
指数分布 F face sheet
factor
因子
* factor analysis
因子分析
* factor loadings
因子输入量（系数） factorial effects
析因效应 factorial experiment
析因试验 fiducial probability
置信概率 filter, -ing
滤子
finite population
有限总体 Fisher information
费希尔信息 * fitting
拟合
fixed-effect model
固定效应模型 follow-up study
追迹研究 force of mortality
死力
fractional factorial design
分步实施计划设计 free-answer question
自由回答法 * frequency
频率
* frequency distribution
频率分布
F statistic（ratio, test）
F 统计量（F 比、F 检验） G Gau, Gauian
高斯（的） * genetic algorithm
遗传算法 geometric distribution
几何分布 geometric mean
几何平均值 goodne of fit
拟合优度
Greco-Latin square
正交拉丁方 H harmonic mean
调和平均 hazard function
故障率函数
heteroscedastic, -ity
异方差（性） * histogram
直方图
homoscedastic, -ity
同方差（性）
hypergeometric distribution
超几何分布 hypothesis
假说
14 I * independence
独立
* independent variable
独立变量 infinite population
无限总体 input
入力
inspection
检查
interaction
相互作用 intercept
切片
* interval estimation
区间推定 * interval scale
间隔尺度 interviewee
被调査者 interviewer
调査员
interviewing method
面试调查法 item
项 J Jacknife
刀切法 K Kaplan-Meier estimate
Kaplan-Meier估计
* Kendall\'s rank correlation coefficients
肯德尔等级相关系数 Kullback-Leibler information number
库尔贝克-莱布勒信息函数 * kurtosis
峰度 L lag
时间滞后
large sample
大样本 Latin square
拉丁方
law of large numbers
大数定律（strong -, weak- ： 强定律、弱定律） least significant difference, LSD.最低显著性差异 * least square
最小二乘法 * level of significance
显著水平life table
生命表 likelihood
似然
linear discriminant function
线形判别函数 local control
局部控制
logistic function
逻辑斯蒂函数
logit analysis（transformation）
分对数分析（变换） log-linear model
对数线性模型 log-log
对数
log-normal distribution
对数正态分布 longitudinal
经度的，纵的 lo function
损失函数
15 M Mahalanobis\' generalized distance
Mahalanobis广义距离 mail survey
邮送调査 main effect
主效应 marginal
边缘（的）
Markov, -ian
马尔科夫（的）
mathematical statistics
数理统计学 * maximum
最大（pl.maxima）
maximuim likelihood estimate（estimation）
最大似然估计（估计法） McNemar\'s test
McNemar测试 * mean
平均（值）
* mean deviation
平均偏差 mean effect
平均效应 * median
中位数
meta-analysis
元分析
* minimum
最小（pl.minima） miing value
缺区值 * mode
众数
model, -ing
模型（建模） moment
矩
moving average
移动平均
multicolinear, -ity
多重共线（性）
multidimensional scaling（MDS）
多维换算 multiple answer
重复回答 multiple choice
多重选择
multiple comparison
多重比较
* multiple correlation coefficient
多重相关系数 * multiple regreion
多重回归 multi-stage sampling
多阶段抽样 * multivariate analysis
多变量分析
Multivariate analysis of variance
多元方差分析 multivariate normal distribution
多变量正态分布* MANOVA ＝Multivariate analysis of variance * multiway table
多路表 N * n×m table
ｎ×ｍ 表 * nominal scale
额定尺度 non-central
无心
nonparametric
非参数的
normal approximation
正态近似 * normal distribution
正态分布 normal equation
正规方程
16 null hypothesis
原假设 O observational error
观测误差 * observed frequency
观测频率 observed value
观测值
OC（operating characteristic）curve
作用特性曲线 odds
奇
odds ratio
奇数比 one-sided
单侧
1-way layout
1 元布局法
open-ended question
可扩充解答法 optimum allocation
最佳分配法 ordered claification
顺序化 * ordinal scale
序数尺度
orthogonal polynomial
正交多项式 outlier
边际值
output
输出、结果 P paired comparison
成对比较法 panel survey
固定样本调查 parameter
系数
partial confounding
部分混杂（法）
* partial correlation coefficient
偏相关系数
Pearson\'s product moment correlation coefficient
皮尔逊矩相关系数 percentile
百分数 periodic
周期的 periodogram
周期图 phi coefficient
φ系数 pie chart
饼状图 plot
点图
* point estimation
点估计
* Poion distribution
泊松分布
pooled variance estimate
联合方差估计 * population
总体
population correlation coefficient
总体相关系数 * population mean
总体平均值 * population variance
总体方差
posterior probability（distribution）
后验概率（分布） power（function）
幂（函数） pre-coding
预编码 predicted value
预测值 * prediction
预测
17 predictive
预测（的）
presentation
表示、表现（法）
primary sampling unit
第 1 次抽样的单位
principal component, -- analysis
主成分（分析） prior probability（distribution）
先验概率（分布） * probability
概率
* probability distribution
概率分布
probability proportionate sampling
概率比例抽样 probit analysis
概率单位分析 proce
过程
producer\'s risk
生产者风险 projection pursuit
投影寻踪 proportion
比例
proportional hazard model
比例风险模型 prospective study
远景调查 Q quartile
四分位（数）
quartile deviation
四分位偏差 * quality
质
qualitative
定性的
qualitative data
定性的数据 * quantity
量
quantitative
定量的、计量的 quota system
定额系统 R * radar chart
雷达图 * random
随机的
random-effect model
随机效应模型 randomization
概率化、随机化 * randomne
随机性 random number
随机数 random sampling
随机抽样 random walk
随机游动 * range
范围（区域） * rank
秩
* rank correlation coefficients
等级相关系数 ranking method
秩评定法 * rank-size rule
秩规模规则 rank test
秩检验
rating method
比率法 * ratio scale
比率尺度 * regreion
回归
18 * regreion coefficient
回归系数 regreion diagnosis
回归诊断
* regreion equation（line）
回归方程（直线） * rejection region
拒绝区域 * relative frequency
相对频率 relative risk
相对风险
reliability（coefficient）
信赖性（系数） * residual
残差
response curve（surface）
相应曲线（曲面） retrospective study
追溯调查 risk
风险
risk factor
风险因素
robust, -ne
稳健的（性） * run
取遍 S * sample
样本
* sample mean
样本均值
* sample size
样本量（大小） * sample variance
样本方差 * sampling
抽样
sampling error
抽样误差 sampling interval
抽样间隔 sampling unit
抽样单位 * scales
尺度
* scattergram, scatter plot（diagram）
点状图 Scheffe\'s test
Scheffe检验 score
得分
seasonality
季节性
secondary sampling unit
第 2 次单位抽样 serial correlation
序列相关 self-adminstration
自管理 semi-log
半对数
sigmoid
拟 S 型、S 状
signal to noise ratio
SN（信噪）比 signed rank test
带符号的秩检验 * significance, significant
显著（的） * significance probability
显著概率
simple random sampling
简单随机抽样 * simple regreion
简单回归 single replication
1 次重复
size proportionate allocation
比例布局法 skewed
斜的 * skewne
失真
19 slope
斜率
spectral window
谱窗 spectrogram
谱图 spectrum
谱
* Spearman\'s rank correlation coefficients
斯皮尔曼等级相关系数 * spurious correlation
伪相关 square
平方
* standard deviation, S.D.标准方差 * standard error
标准误差 * standard score
标准得分 start number
起始编号 * stationary
平稳的
* statistic（for inference）
统计量（统计推论的） statistical
统计的
statistically significant
统计显著的 stem-and-leaf presentation
茎叶表现 stereotype
陈腔滥调
stochastic proce
随机过程 * stratification
分层
stratified sampling
分层抽样 * stratum（[pl.] strata）
层 Student(\'s)
学生（的）
studentized range
学生化范围 study
研究
sub-sampling
二次抽样 sufficiency
充分性
sufficient statistic
充分统计量 supervisor
管理者
survival analysis
生存时间分析 survey
调查
systematic sampling
系统抽样 T taxonomy
分类（学） tail
尾 * test
检验
* test of goodne of fit
拟合良好性检定 * test of independence
无关性检验 3-way layout
3 元布局法 threshold
阈值 tie
结
tie correction
结修正 *time series
时间序列 total variation
全变差
20 treatment
处理 * trend
趋势
trend analysis
趋势分析 trial
尝试
* t-statistic, -test, -ratio
t 统计量（t 检验、t 比） two-sided
双边的
* 2-sample t-test
2 样本 t 检验 2-stage sampling
2 阶段抽样法
two-by-two contingency table
２×２列联表 2-way layout
2 元布局法 * 2-way table
2 重表
two-stage sampling
2 阶段抽样法 U unbiased estimator
无偏估计量 unbiased variance
无偏方差 uncorrelated
不相关（的） uniform distribution
均匀分布
uniform random numbers
均匀随机数 uniquene
唯一性 updating
更新
* upward trend
向上趋向 V validity
有效性 variate
变量 * variance
方差
variance ratio
方差比
varimax rotation
varimax旋度 varimax solution
varimax解 variation
变差 variability
变异性 W weighted sampling
加权抽样 Welch\'s test
Welch检验 within
（级）间
with probability 1（w.p.1）
以概率 1 wording
措辞 X Y Yates\' correction Yates修正
21 Z * Zipf\'s law
Zipf法则 * z transformation
z 变换
22
