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变量的描述统计有什么用？
美丽罗
23598 10
2015-02-07
在做统计建模的时候
我们选取了各种变量指标后 首先会给各变量做一个描述统计
看看均值啊，最大值最小值呀什么的
大家究竟能从这些结果里看出什么呢？
也就是做描述统计的意义何在呢？

在很多文献里，我看到这么一句话“从上述描述性统计中可以看出,各变量的观察值之间都具有较大的变差,这为下文的计量估计提供了可能”。
请大家点拨下，为什么变差大，就有了计量估计的必要性呢？这其中的逻辑是怎样的 。
计量小白一只，求助各位~ 谢谢~
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美丽罗
2015-2-7 13:53:34
是因为每个变量的方差或者说标准差越大，即是观察值越分散，那么包含的信息也就是越多，那么估计也会更加可靠？
不知道我这样理解对不对
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maxthing
2015-2-7 14:19:25
学习中{:2_34:}
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minisheep
2015-2-7 14:39:20
掌握关于变量大小的大致信息
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美丽罗
2015-2-7 15:40:13
minisheep 发表于 2015-2-7 14:39
掌握关于变量大小的大致信息
嗯嗯 这是一方面
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blue_wind777
2015-2-7 19:31:21
我不是计量专业。所以理解的深度上可能不如专业人士。我是这么理解的。
除去描述性的作用不谈，standard deviation (标准差)  与 standard error (标准误)的值正相关；样本容量 与 standard error (标准误)的值负相关。 我们经常用的t检验里(比如OLS用的t检验)，standard error (标准误) 的值与最终得到的t值负相关，而t值会对最终P值产生影响（当然也得看自由度等)，从而影响参数beta的95%confidence interval 和显著性。
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