计量经济学educ参数含义？
t值的来历是这样的： 模型y=ax+b+e中，a，b是估计的系数，因为某次抽样的不同（就是你使用的数据不同），估计得到的a，b的值就不同，a，b是随机变量服从某个抽样分布，这个抽样分布就为正太分布。当把这个分布标准化后（减去均值，除以方差）得到的量是一个标准正态分布，但是因为方差是不知道的，故用样本方差来替代，这一替代，造成分布从标准正态分布变为t分布，而当原***设为真时及a=0,(或b=0)时，算得的量即为对应的参数的t统计量。 它的含义其实就是“一个服从t分布且与待检验的参数相关联的统计量” p的来历是这样的：在***设检验中，需要算得统计量，比如t统计量，的具体值，然后和临界值比较，看它与临界值的大小关系。这个过程比较麻烦，因为不同的自由度等原因会造成临界值的不同。取而代之，从另一个角度来对待这个问题，计算p(|t|>t0)的值，这个t0即算得的t统计量，把这个概率式子展开是一个积分式子，计算出这个积分和置信水平比较，即可判断拒绝还是接受原***设。p值的含义是“能拒绝原***设的最小置信水平”
在计量经济学中，EDUC参数通常指的是教育水平（Education Level）的参数，用于解释或预测一个经济模型中的结果。
教育水平是一个常用的解释变量，它可以影响到很多经济变量和结果。例如，在教育经济学中，教育水平可以被用来解释个体的收入差异、就业率、劳动力参与率等。当我们使用经济模型进行实证分析时，教育水平的参数（EDUC）可以帮助我们了解教育对经济变量的影响程度。
具体而言，EDUC参数的含义可以是教育对某个经济变量的边际影响效果，它可以测量出单位教育水平的变化对该经济变量的改变程度。例如，一个教育水平参数（EDUC）为0.05的回归模型可以被解释为，当教育水平提高一个单位时，该经济变量大约会增加0.05个单位。
然而，需要注意的是，EDUC参数的解释与具体的经济模型和研究问题相关，可能会有不同的含义。因此，在具体的研究中，应该根据模型设定和研究问题的要求来理解和解释EDUC参数的含义。
在计量经济学中，EDUC（Education）参数通常表示教育对经济结果的影响。它可以用于解释教育对个体或群体的收入、就业机会、生产力和经济增长等方面的影响。
EDUC参数可以衡量教育的贡献，例如在提高劳动力技能、改善劳动力市场匹配程度、促进创新和技术进步方面的作用。
通常情况下，EDUC参数的高值意味着教育对经济结果的影响更大。在计量经济学中，EDUC参数通常用于回归模型中，以控制其他因素的影响并分析教育变量的独立贡献。
在计量经济学中，educ参数表示教育水平对工资的影响程度。它的正负号表示教育水平对工资的影响方向，如果educ的值为正，说明教育水平的增加与工资的增加正相关，即随着教育水平的提高，预期工资水平也会增加；如果educ的值为负，说明教育水平的增加与工资的减少负相关，即教育水平的提高可能导致工资水平降低。
而educ系数的大小表示教育水平对工资的影响程度，系数绝对值越大，表示教育水平对工资的影响越显著。
