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读了一篇关于统计学与计量的文章，觉得有利于释疑解惑大家在学习和应用过程中碰到的问题，因此直接复制在这里，为了表示对原作者的尊重，后附了原文链接，并对他们表示敬意！对于此文部分内容我甚为赞同，但部分技术性问题，我持保留意见或反对意见。当然，对于统计和计量，我知之甚少，甚或就是个门外汉，因此个人见解暂不敢拿出来放在这里，等我对这两门学科有深入认识后再来评判不迟，以防误导各位读者。统计学和计量经济学的神奇？（转载） 原文链接：http://blog.renren.com/share/233242012/8025827507 看到个有意思的文章，明白了之前不明白的东西：因果关系很重要，但是Granger因果关系检验并不是很重要，t检验前提假设是无解的…… 我又要从方法论上说事儿了。关于计量经济学的应用，着实有一种“泛滥”的感觉。尤其是在前段时间和一些同学争论“格林兰因果检验”的时候，对那种“把统计检验结果奉若至宝”的态度实在是感到心痛。这种检验也就是摊上了一个好名字，最多可以否定一下因果关系（这还有待商榷），哪能作为肯定的依据？  X这两天和Taiyun Wei、Yihui两位同学交流甚多，他们都是统计学专业科班出身的，可谓对于统计学的认识颇深。让我这么一个连本专业经济学都还没出师的对于统计、计量的看法和认识深入了很多。确实，计量只是一个工具，不能替代真实的世界中的因果关系（causal-relationship），虽然很多计量经济学家都在热衷于这件事儿。 到底，统计学和计量经济学应该在经济学分析中扮演什么角色？ 
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