在计量经济学中，常见的符号有很多，例如：Y表示因变量(dependentvariable),X表示自变量(independentvariable),β表示回归系数(regressioncoefficient),ε表示误差项(errorterm),u表示随机扰动(stochasticdisturbance),α表示截距(intercept),n表示样本容量(samplesize),i表示样本数据的编号(index),t表示时间(time)等。这些符号在计量经济学中用于描述经济现象和建立经济模型，能够帮助研究者进行经济现象的量化分析和预测。
具体来说，Y表示因变量，X表示自变量，β表示回归系数，ε表示误差项，u表示随机扰动，α表示截距，n表示样本容量，i表示样本数据的编号(index),t表示时间等符号都有特定的含义。例如，Y表示某个经济变量的值，X表示自变量，β表示回归系数，ε表示误差项，u表示随机扰动，α表示截距，n表示样本容量，i表示样本数据的编号(index),t表示时间等符号都被用来描述一个经济现象或经济模型，并用于计算模型的预测结果或评估模型的拟合程度。
通过对这些符号的理解和运用，可以更好地理解计量经济学中的数学模型和相关分析方法，并能够进行更加准确的量化分析和预测。
摘自:http://tieba.baidu.com/p/8328552274

残差平方和(ErrorSumofSquares,ESSquared)是计量经济学中常用的衡量模型预测误差的指标。它表示模型预测结果与实际结果之间的平方误差的总和。科学计数法(ScientificNotation,S)用于表示数值的精度和大小，其中E代表残差，即预测结果与实际结果之差的平方。
在使用回归模型进行数据分析时，常常需要对模型的预测误差进行统计和分析。如果使用残差平方和来计算预测误差，可能会得到错误的结果。因此，在计算预测误差时，需要结合其他指标和方法来进行分析和比较。
此外，计量经济学中还有很多其他符号和术语需要理解和掌握，包括：
-变异系数(CoefficientofVariation,CV)表示样本数据的变异程度，用于衡量数据的稳定性和可靠性。
-标准误差(StandardError,SE)表示模型预测结果与实际结果之间的平均误差，用于衡量模型预测能力的精度。
-置信区间(ConfidenceInterval,CI)表示模型预测结果的可信区间，用于衡量模型预测的准确性和可靠性。
-显著性水平(P-value)表示是否显著偏离模型预测结果的标准差，用于判断回归模型预测结果的显著性。
计量经济学是一门需要深入学习和掌握的理论学科，需要花费时间和精力来理解和掌握各种符号和术语的含义。
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这篇文章讨论了在计量经济学中各种符号的意思。作者描述了他在思考如何最好地描述一个经济现象时遇到的问题，并介绍了一些常用的计量经济学符号的含义。他解释了如系数、回归线、置信区间、控制变量等符号的意思，并探讨了如何使用这些符号来构建和分析经济模型。最后，作者提出了一些思考建议，包括在分析时要保持理性、尊重事实、保持开放的思维等。
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