统计学领域涉及到数据的收集、分析、解释和展示。
计量经济学 只是将统计方法应用于经济学的主题。
例如，一个学习统计学入门课程的学生可能会学到以下内容。
然后参加计量经济学课程的学生将学习如何应用这些统计方法来回答与经济有关的研究问题。
如果一个学生想成为一名计量经济学家，他们必须首先了解统计学入门课程中教授的概念。
然后，他们可以参加计量经济学课程，学习如何将统计方法应用于经济学领域的具体研究问题。
计量经济学中使用的常见统计方法
计量经济学领域使用许多统计方法。
下面的例子说明了一些常用的方法。
例1:描述性统计
计量经济学家经常使用描述性统计来总结某一特定领域的经济现状。
例如，一个计量经济学家可能会收集某个城市的个人的以下数据。
- 人口规模：85,000
- 平均家庭收入：71,200美元
- 家庭收入中位数：56,400美元
- 家庭收入的标准偏差：12,200美元
利用这些描述性的统计数据，计量经济学家可以对这个城市的收入分布有一个扎实的了解。
计量经济学家还可以将这些数值与其他城市进行比较，甚至将这些数值与不同时期的同一城市进行比较。
在实践中，计量经济学家一直在使用描述性统计，以更好地了解不同城镇、城市、州和国家的经济状况。
例2:回归模型
计量经济学家经常使用多元回归模型来了解各种因素如何影响某些响应变量。
例如，一个研究房屋的计量经济学家可能适合以下回归模型。
响应变量。
- 房价
预测变量。
- 平方英尺
- 卧室数量
- 卫生间的数量
- 院子大小
然后，他们可以使用这个回归模型来了解各种预测变量是如何影响响应变量的。
例如，他们可能会发现，房屋面积每增加一平方英尺（保持所有其他变量不变），房价就平均增加150美元。
或者他们可能发现，每增加一个卫生间（保持所有其他变量不变），房价就会平均增加8500美元。
他们还可以使用这个回归模型，根据模型中的预测变量的值来预测价格的销售房屋。
例3：时间序列预测
计量经济学家经常使用时间序列分析来预测某个县、市、州或国家在未来某个时间点的经济状况。
例如，计量经济学家可以使用历史数据来预测某个国家在未来某个时间点的国内生产总值、失业率、利率或其他一些指标。
相关的。 如何在R语言中绘制时间序列图（附实例）
结论
总而言之。
统计学领域包含了各种各样的方法，可用于许多不同类型的数据。
计量经济学 领域只是将这些统计方法应用于经济学的各种主题。
其他资源
以下文章解释了统计学在各个领域的重要性。
为什么统计学很重要？（统计学重要的10个原因！）
统计学在商业中的重要性
统计学在教育中的重要性
统计学在医疗保健中的重要性
The postStatistics vs. Econometrics:有什么区别？出现在Statology上。
