为什么计量经济学没有z检验

A. 计量经济学没有抽样为什么要做假设检验

随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。将影响被解释变量的因素集进行有效分解，无数非显着因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项（stochasticdisturbanceterm）表示，并引入模型。显然，随机扰动项具有源生性。在基于随机抽样的截面数据的经典计量经济学模型中，这个源生的随机扰动项满足Gauss假设和服从正态分布。在确定性模型中引入随机扰动，并不是为了掩盖确定性模悔衡型的不足之处。因此，如果所谓的未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，模型就是不适当的。牢记这一点对计量经济学是非常重要的。统计推断的理论不像确定性理论那样，会被仅仅一个不符实际的观察否定。引入随机要素后，对预期结果的描述从确切的表述转化为可能性的描述，除非有占优证据（占优本身则是很难清楚界定的），很难否定随机模型。当然，如果未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，即使这样的模型难以被否定，也是建模者自欺欺人。不幸的是，Greene的担忧在很多情况下成了现实：在很多计量分析中，随机误差项成了确定性模型不足之处的遮羞薯凯布。在大部分计量经济学教科书中，在第一次引入随机扰动项的概念时，都将它定义为“被解释变量观测值与它的期望值之间的离差”，并且将它与随机误差项(stochasticerrorterm)等同。一个“源生”的随机扰动项变成了一个“衍生”的误差。而且在解释它的具体内容时，一般都在“无数非显着因素对被解释变量的影响”之外，加上诸如“变量观测值的观测误差的影响”、“模型关系的设定误差的影响”等。将“源生”的随机扰动变成“衍生”的误差，有许多理由可以为此辩解。如果不对数据生成过程的理论结构作出假定，即进行模型总体设定，就无从开始模型研究。但不幸的是，相对于物理学，经济学家对经济现实所知较少，模型总体被研究者有限的知识所确定，因此误差在所难免，只能将总体原型方程的误差项设定为衍生性的。问题在于，关于随机扰动项的Gauss假设，以及一般未包括于Gauss假设之中的正态性假设，都是基于“源生”的随机扰动而成立的。如果存在模型设定误差、变量观测误差等确定性误差，并将它们归入“随机误差项”，那么它很难满足这些基本假设，进而进行的统计推断就缺少了基础。补救的方法是检验，对于实际应用模型的随机误差项进行是否满足基本假设的检验，其中最重要的是正态数前唤性检验。但是，在实际上，人们最容易忽视的正是最重要的是正态性检验。为什么？一方面是主观上的，认为正态性是由中心极限定理所保证的，无须检验。另一方面是客观上的，如果进行了正态性检验，而检验表明确实不满足正态性假设，又能怎么样？要么放弃研究，要么视而不见。

B. 计量经济学rss. tss. ess. 是什么 他们的关系是什么

RSS: Resial Sum of Squares 残差平方和：用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和：反映全部数据误差大小的平方和。

ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解释平方和：反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。

RSS，TSS，ESS的关系是：TSS=RSS+ESS。

(2)为什么计量经济学没有z检验扩展阅读：

残差平方和的性质：

性质1 只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。

性质2 增加解释变量必然导致RSS减小。因此，如果想降低RSS，只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。

性质3 包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。

F检验和t检验之间的关系：

在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验，也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

C. 计量经济学的Z检验，如何使用啊。

别急，银碰友z-test 的分布表网上随便下载的。z-test 适用于大型数据，多余30个个体以上，如果知道标准差，那最好用z!
z 的毛病很多，对数据要求太多锋槐，所以一般能用t就用t。你既然z的值都出来了，那就更好，说明你数据挺完吵拍美。
z和t的实际区别还真的不大，用途也差不多。不然EV也不会随便给你换结果了。

D. 为什么SPSS里只有t检验没有Z检验

总体服从正态分布的数据在小样本时呈现为t分布形态梁灶，而服从t分布的数据在样本较大时会汪渣闹渐近于正态分布，也就是无论样本大小，均可以使用T检验。但对于Z检验来说，它一定需要数据是正态分布的，小样本时服从t分布而不是正态，所以z检验通常用在大样本时而不是小样本时，显然t检验的使用条件比z检验宽松，可以完困罩全替代z检验。因此spss只有t检验，如果你想做z检验，用t检验替代即可

E. 计量经济学有什么分析方法

1、最小二乘法

这是最简单的线性回归模型，只要有一个参数、一个误差项就好了。但是它存在很多弊病，比如无法消除内生性（endogeneity）问题，因而经济学界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要满足几大假设，条件非常苛刻。

2、工具变量法

工具变量法是现今经济学界很流行的一种计量方法，它采用一种和自变量蔽颂X无关的外生变量Z来作为一种“工具”，从而解决了内生性的问题。

3、双重差分法

双重差分法用时间和实验、对照组两个维度的变量，进行双重差分，这种方法分析非常有效，不过数据收集量大，对数据质量要求高。

(5)为什么计量经济学没有z检验扩展阅读：

计量经济学的学习方法：

1、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。

2、研究方法发生根本变化

计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。

3、研究的结果发生了变化简手

理论计量经济学和应用‎计量经济学理论计量经济学（拦并嫌TheoreticalEconometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。

理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。

参考资料来源：网络—计量经济学

F. 为什么伍德里奇计量经济学简单线性回归模型中没有ui和uj不相关的假定

ui和uj是否相关并不影响参数估计的无偏性。即使存在序列相关，参数估计仍是无偏的，迅缺只不过显着性会有所下降。
在实际应用中，如果结果是显着的，完全可以不考虑序列是亩隐辩否相关。当然如果结果是不显着的，就要看原因了。如果携敏你认为结果应该显着，可是由于数据上的自相关导致显着性下降，就要对序列相关进行处理了。

G. 如何用R做计量经济学

CRAN任务视空宏图：计量经济学
线形回归模型（Linear regression models）
ž 线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。
ž lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。
ž car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。
ž HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。
ž car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的销桐方法。
ž 工具变斗斗册量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。
微观计量经济学（Microeconometrics）
ž 许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。
ž 负二项广义线形模型可由MASS包的glm.nb()实现。aod包提供了负二项模型的另一个实现，并包含过度分散数据的其它模型。

H. 要检验两正态总体的方差是否相等需要用什么检验

要检验两正态总体的方差是否相等需要用Z检验。

方差简介：

方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。

标准差又称均方差，一般用σ表示。方差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法，另外启毕，对于总体数据和样本数据，公式略有不同。

I. 计量经济学中的模型已经采用了最小二乘法估计，为什么还要进行拟合优度检验

计量经济学其实是这样的：
比如说，有很多个变量，a b c一直到z。我们想找a受到什么变量的影响，真正的关系是，
a=常数＋2b+3c＋残差 ，只有b和c会影隐亏响到a，其他都不影响。
但是，这个具体的模型我们并不知道，计量经济学的任务就是去猜这个关系。我们在猜这个关系的时候，a到z所有的数据都有，但是到底哪些会影响a呢？那么就靠我们猜咯，用计量的各种工具猜。
那么我们猜出来的模型，比如说是这样的，a=常数＋2b+3e。我们猜出来的这个模型和真正的模型a=常数＋2b+3c不一样。但是也不是说都是没用的，因为里面有b，b可以解释一部分a。这时候给我们自己这个模型打分，就是拟合优度，具体说，就是看看到底解释了多少a。

另外，用不用最小二乘和拟合优度检验没关系。最小二乘是我们猜模型的方法，拟合优度就是检验毁敬你猜的好不好纤携慎