stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
فهرست وابسته‌های دیپلماتیک فرانسه
آفریقا

الجزایر
الجزیره (سفارت)
جمهوری دموکراتیک کنگو
کینشاسا (سفارت)
ساحل عاج
آبیجان (سفارت)
اتیوپی
آدیس آبابا (سفارت)
غنا
آکرا (سفارت)
گینه
کوناکری (سفارت)
کنیا
نایروبی (سفارت)
لیبی
طرابلس (لیبی) (سفارت)
ماداگاسکار
آنتاناناریوو (سفارت)
مالی
باماکو (سفارت)
نیجر
نیامی (سفارت)
نیجریه
آبوجا (سفارت)
سنگال
داکار (سفارت)
آفریقای جنوبی
پرتوریا (سفارت)
سودان
خارطوم (سفارت)
تانزانیا
دارالسلام (تانزانیا) (سفارت)
تونس
تونس (سفارت)
اوگاندا
کامپالا (سفارت)
زیمبابوه
هراره (سفارت)
آسیا

کابل (سفارت)
بامیان (کنسولگری)
هرات (کنسولگری)
جلال‌آباد (افغانستان) (کنسولگری)
مزار شریف (کنسولگری)
بنگلادش
داکا (سفارت)
برونئی
بندر سری بگاوان (سفارت)
میانمار
یانگون (سفارت)
کامبوج
پنوم پن (سفارت)
چین
پکن (سفارت)
شانگهای (کنسولگری)
هند
دهلی نو (سفارت)
حیدرآباد (هند) (کنسولگری)
بمبئی (کنسولگری)
اندونزی
جاکارتا (سفارت)
ژاپن
توکیو (سفارت)
قزاقستان
آلماآتی (سفارت)
کره شمالی
پیونگ‌یانگ (سفارت)
کره جنوبی
سئول (سفارت)
قرقیزستان
بیشکک (سفارت)
مالزی
کوالالامپور (سفارت)
پاکستان
اسلام‌آباد (سفارت)
کراچی (کنسولگری)
لاهور (کنسولگری)
پیشاور (کنسولگری)
کویته (کنسولگری)
فیلیپین
مانیل (سفارت)
سری‌لانکا
کلمبو (سفارت)
تاجیکستان
دوشنبه (تاجیکستان) (سفارت)
تایلند
بانکوک (سفارت)
ترکمنستان
عشق‌آباد (سفارت)
Mary (کنسولگری)
ازبکستان
تاشکند (سفارت)
ویتنام
هانوی (سفارت)
آسیا > خاورمیانه

ارمنستان
ایروان (سفارت)
جمهوری آذربایجان
باکو (سفارت)
Nakhchivan (کنسولگری)
بحرین
منامه (سفارت)
قبرس
نیکوزیا (سفارت)
گرجستان
تفلیس (سفارت)
باتومی (کنسولگری)
عراق
بغداد (سفارت)
بصره (کنسولگری)
اربیل (کنسولگری)
کربلا (کنسولگری)
اردن
امان (سفارت)
کویت
کویت (سفارت)
لبنان
بیروت (سفارت)
عمان
مسقط (سفارت)
قطر
دوحه (سفارت)
عربستان سعودی
ریاض (سفارت)
جده (کنسولگری)
سوریه
دمشق (سفارت)
ترکیه
آنکارا (سفارت)
ارزروم (کنسولگری)
استانبول (کنسولگری)
ترابزون (کنسولگری)
امارات متحده عربی
ابوظبی (سفارت)
دبی (کنسولگری)
یمن
صنعا (سفارت)
اقیانوسیه

استرالیا
کانبرا (سفارت)
نیوزیلند
ولینگتون (سفارت)
نمایندگی در سازمان‌ها

بروکسل (permanent representation to the اتحادیه اروپا)
ژنو (Permanent Mission to the سازمان ملل متحد Office)
نیویورک سیتی (Permanent Mission to the سازمان ملل متحد Office)
وین (Permanent Mission to the سازمان ملل متحد Office)
کاخ فارنیسه، محل سفارت فرانسه در رم
دان ایتسه

| دان ایتسه | دان ایتسه |
| --- | --- |
New Hampshire State Representative از شهرستان راکینگهام: New Hampshire State Representative از شهرستان راکینگهام
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ژانویه ۲۰۰۱: آغاز به کار  ژانویه ۲۰۰۱
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۱ مهٔ ۱۹۵۸ ‏(۶۶ سال) سان فرانسیسکو
حزب سیاسی: جمهوری‌خواه
همسر(ان): Lisa Mullins Itse
فرزندان: دیوید، جسیکا، اریک، آریل، و Jarrod ایتسه
اقامتگاه: Fremont, New Hampshire
محل تحصیل: مؤسسه پلی‌تکنیک ورسستر
(1) In addition to his service in the 400-member New Hampshire House of Representatives, Itse is a registered مهندس شیمی و holds four industrial ثبت اختراع. (2) Itse is a national leader در state sovereignty movement which calls for restoration of the متمم دهم قانون اساسی ایالات متحده آمریکا , the empowerment of the states under the Kentucky and Virginia Resolutions.: (1) In addition to his service in the 400-member New Hampshire House of Representatives, Itse is a registered مهندس شیمی و holds four industrial ثبت اختراع. (2) Itse is a national leader در state sovereignty movement which calls for restoration of the متمم دهم قانون اساسی ایالات متحده آمریکا , the empowerment of the states under the Kentucky and Virginia Resolutions.
دان ایتسه (انگلیسی: Dan Itse؛ زاده ۲۱ مهٔ ۱۹۵۸) یک مهندس و مخترع اهل ایالات متحده آمریکا است. وی عضو مجلس نمایندگان ایالت نیوهمپشایر است
خرش حلوا

خرش حلوا یکی از خوراک‌های محلی در استان گیلان است. مواد این حلوا را آرد برنج خیلی نرم، آرد گندم، شکر، کره و خرش ریز شده تشکیل می‌دهد. خرش یکنوع سبزی مخصوص در گیلان است. این حلوا معمولاً در فصل بهار و هنگام عید که سبزی در شمال‌تر و معطر است تهیه می‌شود و رنگ سبز جالبی دارد.
مواد لازم

آرد برنج خیلی نرم
آرد گندم
کره
شکر
خرش ریز شده (یک نوع سبزی مخصوص گیلان است)
خویشاوندسالاری

خویشاوندسالاری، (به انگلیسی: Nepotism)، همچنین خویشاوندگماری، پارتی‌بازی،[نیازمند منبع] یا فامیل‌پروری،[نیازمند منبع] یکی از مصادیق شایع فساد اداری است که به تبعیض و جایگزینی رابطه به‌جای ضابطه دلالت دارد. در فرایند پارتی‌بازی، فرد یا افرادی با دسترسی‌ها و قدرت اعمال نظر در یک اداره، نهاد یا سازمان دولتی یا خصوصی، به نفع یکی از اقوام نسبی یا سببی، یا دوستان و نزدیکان خود یا فردی که به دلیل ارتباط با او به صورت شخصی از طرق مادّی یا معنوی منتفع می‌شوند (در افواه عمومی: کسی که «آشنا» است) اعمال نفوذ می‌کنند. این اعمال نفوذ می‌تواند به برتری‌دادن منافع شخصی به منفعت سازمان منجر شود و به‌عنوان مثال در اعمال نفوذ برای تصدی یک سمت، دریافت تسهیلات، ارتقا یا برنده‌شدن در یک مناقصه یا مزایده برای کسی که «آشنا» است نمود پیدا کنند.
پیرامون واژه

واژهٔ «پارتی‌بازی» برگرفته از لغت فرانسه «پارتی»(به فرانسوی: Parti) به معنای حزب، گروه، طرفداری و جانبداری می‌باشد و در سده اخیر وارد زبان فارسی شده‌است، گرچه در زبان انگلیسی برای این مفهوم از «نپوتیزم»∗ استفاده می‌گردد.
باشگاه فوتبال ایپسوییچ واندررز

Football club
| 0 | 1 |
| --- | --- |
نام کامل: باشگاه فوتبال ایپسوییچ واندررز
تاریخ بنیان‌گذاری: ۱۹۸۰
نام ورزشگاه: ورزشگاه هامبر داکی لین
باشگاه فوتبال ایپسوییچ واندررز (به انگلیسی: Ipswich Wanderers Football Club) یک باشگاه فوتبال در شهر ایپسوییچ، کشور انگلستان است که در سال ۱۹۸۰ میلادی تأسیس شده‌است.
خانواده زبان اشاره سوئدی

| زبان اشاره سوئدی | زبان اشاره سوئدی |
| --- | --- |
پراکنش:: اروپا
تبار:: ؟ اشاره بریتانیاییزبان اشاره سوئدی
زیرگروه‌ها::  اشاره سوئدی اشاره پرتغالی اشاره فنلاندی                 
گلاتولوگ: swed1257
خانواده زبان اشاره سوئدی یک خانواده زبانی اشاره شامل زبان اشاره سوئدی، زبان اشاره پرتغالی و زبان اشاره فنلاندی است.
دانیلا دسی

| دانیلا دسی | دانیلا دسی |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
زاده: ۱۴ مهٔ ۱۹۵۷ جنوا، ایتالیا
خاستگاه:  ایتالیایی
درگذشته: ۲۰ اوت ۲۰۱۶ (۵۹ سال) برشا، ایتالیا
ژانر: موسیقی کلاسیک، اپرا
پیشه(ها): خواننده اپرا (سوپرانو)
ساز(ها): صدا
دانیلا دسی (ایتالیایی: Daniela Dessì؛ ۱۴ مهٔ ۱۹۵۷ – ۲۰ اوت ۲۰۱۶) خواننده اپرا اهل ایتالیا بود.
او دانش‌آموختهٔ «کنسرتوار پارما» و «آکادمی کیجانا در سیه‌نا» بود و با رهبران ارکستر بزرگی چون کلودیو آبادو و همچنین جیمز لواین (در تالار اپرای متروپولیتن نیویورک) همکاری داشت.
وی در سن ۵۹ سالگی بر اثر سرطان روده بزرگ در بیمارستان پلی‌آمبولانزا در شهر برشا درگذشت.
خانه‌ام ابری است...

برای کتابی با همین نام، خانه‌ام ابری است: شعر نیما از سنت تا تجدد را ببینید.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
اثر نیما یوشیج: اثر نیما یوشیج
تاریخ نگارش: نامعلوم
کشور: ایران
زبان: فارسی
قالب: شعر نیمایی
بحر: فاعلاتن
شمار ابیات یا خط‌ها: ۱۵
«خانه‌ام ابری است...» از مشهورترین اشعار نیما یوشیج است.
«خانه‌ام ابری است...»
خانه‌ام ابری است

یکسره روی زمین ابری‌ست با آن
از فراز گردنه خرد و خراب و مست

باد می‌پیچد

یکسره دنیا خراب از اوست

و حواس من!

آی نی‌زن که ترا آوای نی برده‌ست دور از ره کجایی؟
خانه‌ام ابری‌ست اما

ابر بارانش گرفته است

در خیال روزهای روشنم کز دست رفتندم

من به روی آفتابم

می‌برم در ساحت دریا نظاره

و همه دنیا خراب  و خرد از باد است

و به ره نی‌زن که دایم می‌نوازد نی، در این دنیای ابراندود

راه خود را دارد اندر پیش.
زمینه

نیما یوشیج (۱۲۷۶–۱۳۳۸) شاعر معاصر ایرانی و بنیان‌گذار شعر نوی فارسی است. او با شعر «افسانه» (۱۳۰۱) نوعی جهان‌بینی نو را به ادبیات فارسی و حتی فرهنگ ایرانی وارد ساخت که تا پیش از آن سابقه نداشت. با این حال، عملاً با شعر «ققنوس» (۱۳۱۶)، شعر نوی فارسی متولد شد، زیرا اولین بار در این شعر، مدلولی جدید با دالی جدید پیوند خورد و پدیده‌ای نو شکل گرفت. نیما نخستین آثار خود را در اواخر دوران مشروطه و سال‌های آغازین حکومت رضاشاه سرود یا منتشر کرد. از سال ۱۳۰۶ تا ۱۳۱۵ هیچ شعری از او منتشر نشد تا اینکه در سال ۱۳۱۶ سرایش و چاپ آثارش را از سر گرفت و شعر مهم «ققنوس» را خلق کرد. از ۱۳۱۶ تا ۱۳۲۷، نیما انواع قالب‌های شعری را آزمود. او در دورهٔ پایانی عمرش، یعنی از ۱۳۲۸ تا ۱۳۳۷، عمدتاً به سرایش و چاپ اشعار آزاد یا نیمایی پرداخت.
محتوا

به نظر می‌آید شاعر جایی در میان کوهستان نشسته و آنچه می‌بیند به تصویر می‌کشد و سپس تفسیر خود را از مشاهداتش بیان می‌کند. در بند اول (سطر ۱ و ۲) خانه‌اش را که در درون ابرها فرورفته، به تصویر می‌کشد و سپس از آنجا که غمگین و مضطرب است، تمام عالم را هم ابرآلود و گرفته می‌پندارد. در بند دوم (سطر ۳ تا ۷) شاعر باد سرکش و ویرانگری را وصف می‌کند که از فراز گردنه می‌وزد و به دنبال آن تمام عالم را طوفانی و آشفته می‌یابد. در انتهای این بند، نی‌زن را می‌یابیم که با وجود تمام این آشفتگی‌ها، غرق صدای نی خویش است. تمام این فضا نشان‌دهندهٔ افکار و وضعیت روحی شاعر است. او در عالمی دهشتناک زندگی می‌کند و همیشه نی‌زنی را جلوی چشم دارد که جز به هنرش به چیز دیگری نمی‌اندیشد. در انتهای بند سوم می‌بینیم که این نی‌زن، نمود دیگری از همان افسانه یا جهان آرمانی شاعر است که او با آن به زیستن خود معنا می‌بخشد و از وحشت و آشفتگی این جهان ابرآلود و طوفانی به آن پناه می‌برد.
بازآفرینی

احمد شاملو و احمدرضا احمدی این شعر را به‌ترتیب در آلبوم‌های شعرهای نیما و در شب سرد زمستانی دکلمه کرده‌اند.
دادلی مور

| دادلی مور | دادلی مور |
| --- | --- |
نام هنگام تولد: دادلی استوارت جان مور
زادهٔ: ۱۹ آوریل ۱۹۳۵ همراسمیت، لندن، انگلستان
درگذشت: ۲۷ مارس ۲۰۰۲ (۶۶ سال) پلینفیلد، نیوجرسی، ایالات متحدهسینه‌پهلو
ملیت:  بریتانیا
پیشه(ها): بازیگر، کمدین، نوازنده
سال‌های فعالیت: ۱۹۶۱–۲۰۰۲
جوایز: جایزه گلدن گلوب بهترین بازیگر مرد فیلم موزیکال یا کمدی جایزه گرمی
دادلی استوارت جان مور (انگلیسی: Dudley Stuart John Moore؛ زاده ۱۹ آوریل ۱۹۳۵ درگذشته ۲۷ مارس ۲۰۰۲) یک بازیگر، کمدین، نوازنده اهل انگلیس بود. وی بین سال‌های ۱۹۶۱ تا ۲۰۰۲ میلادی فعالیت می‌کرد.
گزیده فیلم‌شناسی

فهرست برخی از فیلم‌هایی که دادلی مور در آنها به ایفای نقش پرداخته‌است:
میکی و ماد
بازی بد
۱۰
حقه‌بازی
سگ باسکرویل
ماجراهای آلیس در سرزمین عجایب (صداپیشه)
آرتور
بهترین دفاع
مردم دیوانه
مثل پدر مثل پسر
مسحور
اقتصادسنجی

اقتصادسنجی با مطالعهٔ نظام‌مند پدیده‌های اقتصادی با استفاده از داده‌های مشاهده‌شده سر و کار دارد. به عبارتی، اقتصادسنجی علم تحلیل‌های آماری از مدل‌های اقتصادی است. همان‌طور که راینار فریش در اولین شماره مجله ایکانامتریکا توضیح می‌دهد یکی شدن آمار، تئوری اقتصادی و ریاضیات است که اقتصادسنجی را می‌سازد.
اگرچه بسیاری از روش‌های اقتصادسنجی کاربرد مدل‌های آماری را بیان می‌کنند، اما بعضی شاخصه‌هایِ خاصِ داده‌های اقتصادی سبب تمایز اقتصادسنجی از سایر شاخه‌های آمار می‌شود. داده‌های اقتصادی عمدتاً مبنی بر مشاهده هستند و نه به‌دست‌آمده از آزمایش‌های کنترل‌شده. از آنجا که واحدهای اقتصادی در تعامل با یکدیگر عمل می‌کنند، داده‌های مشاهده‌شده نشان از یک تعادل اقتصادی پیچیده هستند و نه ناشی از یک رفتارِ سادهٔ ارتباطی ناشی از تقدم یا تکنولوژی. از این رو اقتصادسنجی روش‌هایی برای شناسایی و تخمینِ مدل‌های با چند مجهول را ایجاد می‌کند. این متدها به محقق اجازه می‌دهند که استنتاجی علی‌معلولی در شرایطی غیر از شرایط آزمایشیِ  کنترل‌شده ارائه دهد.
اهداف

اهداف اقتصادسنجی را به‌طور کلی می‌توان دادن محتوای تجربی به روابط اقتصادی برای آزمودن نظریه‌های اقتصادی، پیش‌بینی، تصمیم‌گیری، و ارزیابی پیشینی یک سیاستگذاری یا تصمیم دانست.
به کمک تکنیک‌های اقتصادسنجی می‌توان ضرایب مجهول مدل ساخته‌شده را برآورد کرد و سپس (در صورت برقرار بودن تعدادی فرض) به استنتاج آماری دربارهٔ آن‌ها پرداخت؛ مثلاً اگر تئوری اقتصادی بیان می‌کند که رابطه متغیر وابسته و متغیر توضیح دهنده رابطه‌ای معکوس است، انتظار داریم که ضریب این متغیر از لحاظ آماری معنادار (متفاوت از صفر) و منفی باشد. همچنین بعد از برآورد ضرایب می‌توانیم با قرار دادن مقادیر دلخواه متغیرهای توضیح‌دهنده در رابطه، مقدار متغیر وابسته متناظر با آن‌ها را پیش‌بینی کنیم.
اقتصادسنجی در ارزیابی سیاستگذاری‌ها نیز مفید است؛ مثلاً اگر سیاستگذار تابع تقاضای یک کالا را با داده‌های قبلی برآورد کرده‌باشد و حال بخواهد قیمت آن کالا را به صورت دستوری طوری تعیین کند که تعداد مشخصی از مردم از آن کالا استفاده کنند، کافی است این مقدار را در تابع تقاضا قرار داده و قیمت متناظر با آن را محاسبه کند. در اقتصادسنجی حتی در چنین مثال ساده‌ای ظرافت‌هایی وجود دارد که باید به آن‌ها توجه شود؛ مثلاً برای تخمین تابع تقاضا، مشاهده‌ها در جدول داده‌ها می‌بایست زوج قیمت و مقدار تقاضا در شرایط تعادل پایدار باشند. در غیر این صورت مدلِ پیچیده‌تر یا روش اقتصادسنجیِ دیگری برای تخمین‌های معتبر و آزمون آن‌ها لازم است.
روش‌شناسی اقتصادسنجی

روش‌شناسی (متدولوژی) مدل‌سازی اقتصادسنجی همواره محل بحث بوده است. اولویت‌ها و رابطه بین تئوری اقتصادی، داده‌ها، مدل نظری و مدل اقتصادسنجی موضوع این مباحث بوده است. یک روش‌شناسی که عموماً مورد استفاده قرار می‌گیرد در نمودار زیر نمایش داده شده است:
فرض کنید قصد مدل کردن یک پدیده را داریم. ابتدا نظریه‌ای در توضیح عوامل مؤثر بر آن می‌یابیم. منظور از مدل نظری، فرموله کردن ریاضی یک نظریه است. قدم بعدی تبدیل مدل نظری به مدل اقتصادسنجی است. برای این کار، ابتدا سری داده‌های معینی که فرض می‌شود مقادیر متغیرهای موجود در مدل را نمایندگی می‌کنند، انتخاب می‌شوند. سپس فرض می‌شود که متغیرهای نظری بر متغیرهایی که داده‌های انتخاب شده را ایجاد کرده‌اند منطبق هستند. در نتیجه متغیرهای داده‌های انتخاب شده را در مدل ریاضی جایگزین متغیرهای نظری می‌کنیم. در گام آخر تبدیل مدل نظری به مدل اقتصادسنجی، یک جمله خطای تصادفی به معادله اضافه می‌کنیم.
سپس ضرایب مدل آماری را با توجه به فروضی که روی جمله خطا کرده‌ایم برآورد می‌کنیم. اگر هر یک از فروض نقض شدند فروض جمله خطا را تغییر می‌دهیم. سپس قیود پیشینی (a priori) که توسط تئوری اعمال شده‌اند (مثل علامت و مقدار ضرایب) را آزمون می‌کنیم. وقتی متقاعد شدیم که نظریه درست است، می‌توانیم از معادلهٔ برآوردشده برای پیش‌بینی یا ارزیابی سیاستگذاری استفاده کنیم. انتقاداتی به این روش‌شناسی وارد است. از جمله اینکه نقطه شروع مدلسازی اقتصادسنجی را یک تئوری می‌داند. در واقع چنین فرض می‌شود که تنها «اطلاعات مشروع» موجود در داده‌های انتخاب‌شده آن‌هایی هستند که تئوری ذکر می‌کند. در نتیجه اگر داده‌ها در لباسی که بدون در نظر گرفتن طبیعتشان برایشان انتخاب شده جا نشوند، مدلساز در مرحلهٔ تصریح مدل آماری با سختی‌های فراوان روبرو می‌شود. ساده‌لوحانه است که پیشنهاد کنیم داده‌های مشاهده شده هر چه باشند، مدل آماریشان نباید فرقی کند. به دلیل مشکلاتی از این دست، روش‌شناسی‌های دیگری نیز در اقتصادسنجی وجود دارند که طبیعت داده‌های مشاهده‌شده را مرکز توجه قرار می‌دهند و در آن‌ها مدل آماری مستقیماً مبتنی بر متغیرهای تصادفی که داده‌ها را ایجاد کرده‌اند تعریف می‌شود و نه جملهٔ خطا.
انواع داده‌ها

داده‌ها و مشاهدات متغیرهای موجود در یک مدل معمولاً در سه نوع مختلف می‌تواند وجود داشته باشد: داده‌های سری زمانی، داده‌های مقطع زمانی و داده‌های تلفیقی
داده‌های سری زمانی، مقادیر یک متغیر را در نقاط متوالی در زمان، اندازه‌گیری می‌کند. این توالی می‌تواند سالانه، فصلی، ماهانه، هفتگی یا حتی به صورت پیوسته باشد. داده‌های سری زمانی به‌طور کلی موضوع کار «اقتصادسنجی کلان» است که روش‌های اقتصادسنجی را در سطح کلان بررسی می‌کند. در اقتصاد کلان عموماً از سری زمانی‌های سالانه یا فصلی استفاده می‌شود چرا که جمع‌آوری اطلاعاتی مانند حسابهای ملی در فواصل کوتاه‌تر با دشواری‌های زیادی همراه است. اما در اقتصادسنجی مالی که داده‌ها در هر زمان به آسانی قابل گزارش هستند، استفاده از سری‌های زمانی ساعتی یا حتی دقیقه‌ای نیز امری غیرمعمول نیست. معمولاً از اندیس t برای داده‌های سری زمانی استفاده می‌کنند.
داده‌های مقطع زمانی، مقادیر یک متغیر را در زمان معین و روی واحدهای متعدد اندازه‌گیری می‌کند. این واحدها می‌توانند افراد، خانوارها، واحدهای تولیدی، صنایع، نواحی مختلف و حتی کشورهای مختلف باشند؛ مثلاً می‌توان داده‌های درآمد و مصرف خانوارهای مختلف را در سال معینی جمع‌آوری کرد. معمولاً از اندیس i برای داده‌های مقطعی استفاده می‌کنند.
داده‌های تلفیقی در واقع بیان‌کننده داده‌های مقطعی در طی زمان هستند؛ بنابراین حجم مشاهدات در داده‌های تلفیقی نسبتاً زیاد است. در سال‌های اخیر، کاربرد داده‌های تلفیقی در اقتصادسنجی افزایش بسیاری یافته است. معمولاً داده‌های تلفیقی و داده‌های مقطعی در اقتصادسنجی خرد به کار می‌روند که موضوع آن بررسی روش‌های اقتصادسنجی در اقتصاد خرد است.
تحلیل رگرسیون

رگرسیون در لغت به معنای «بازگشت به مراحل قبلی در یک مسیر تحول و توسعه» است. تحلیل رگرسیون در واقع بدنه اصلی مطالعات اقتصادسنجی را تشکیل می‌دهد و به‌طور کلی دربارهٔ مدل‌های رگرسیون و نحوه برآورد آن‌ها بحث می‌کند.
برای آشنایی با مفهوم رگرسیون، فرض کنید یک متغیر مثل Y را در طول زمان یا در بین واحدهای مختلف مشاهده کرده و داده‌های مربوط به آن را به دست آورده‌ایم. می‌خواهیم چگونگی تغییرات آن را تفسیر کنیم. برای این منظور باید متغیر یا متغیرهایی را در نظر بگیریم که بتوانند این تغییرات را توضیح دهند. فرض کنید:
Y_{t}=f(x_{1,t},...,x_{k,t})\,
این مدل، یک مدل ریاضی است چرا که فقط رابطه ریاضی بین متغیر وابسته (Y) و متغیرهای مستقل ( x_{i}ها) را منعکس کرده است.
اگر تابع f نسبت به متغیرهای  x_{1} تا  x_{k} خطی باشد یعنی به فرم:
Y_{t}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{1,t}+...+\beta _{k}x_{k,t}\,
این مدل، یک مدل ریاضی خطی نامیده می‌شود.
اینکه چه متغیرهایی باید به عنوان متغیرهای توضیح دهنده استفاده شوند می‌تواند به تئوری‌های اقتصادی یا برداشت شخصی مدل‌ساز بستگی داشته‌باشد. شکل تابع نیز تابع نظر مدلساز است و او می‌تواند شکلهای تابعی متفاوتی را امتحان کند که بیشترین سازگاری را با داده‌های موجود داشته باشد.
اما باید توجه داشت که حتی اگر متغیرهای توضیح دهنده به درستی انتخاب شده باشند و فرم تابعی نیز درست تصریح شده باشد، باز هم مدل ساخته‌شده یک رابطه همواره درست نخواهدبود. دلایل این امر را می‌توان چنین برشمرد:
علاوه بر متغیرهای توضیح دهنده وارد شده در مدل، عوامل دیگری نیز وجود دارند بیان کمی آن‌ها معمولاً بسیار دشوار است و در نتیجه وارد کردن آن‌ها در مدل مقدور نیست. به عنوان مثال اگر قصد مدل کردن مصرف یک کشور را داشته باشیم، چگونگی انتظارات مصرف‌کننده نسبت به تغییر در پارامترهای مختلف اقتصادی و درجه عدم اطمینان نسبت به تغییر در پارامترهای مختلف اقتصادی قابل مشاهده نیستند.
ثانیاً اقتصاد با رفتار انسان‌ها سر و کار دارد و می‌دانیم که در رفتار انسان همواره عناصر تصادفی غیرقابل پیش‌بینی وجود دارد که اساساً نمی‌توان آن‌ها را در مدل‌های ریاضی گنجاند.
همچنین دلایل دیگری مانند خطا در اندازه‌گیری متغیرهای وابسته و مستقل می‌توان ذکر کرد.
پس باید پذیرفت که مدل‌های ریاضی برای توضیح پدیده‌های اقتصادی دقیق نیستند و خطا دارند. به این خطا اصطلاحاً «جمله اخلال» می‌گویند زیرا تعادل ریاضی مدل را مختل می‌کند. به همین دلیل یک جمله خطا (یا ترم تصادفی) به مدل اضافه می‌کنیم که جانشینی برای اثر همه عوامل نادیده گرفته شده در مدل است؛ بنابراین تفاوت کلی مدل‌های ریاضی و مدل‌های رگرسیون در جمله اخلال است. هر گاه به مدل‌های ریاضی یک جمله اخلال – که یقیناً تصادفی است – اضافه کنیم به یک مدل رگرسیون تبدیل خواهد شد.
Y_{t}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{1,t}+...+\beta _{k}x_{k,t}+\varepsilon _{t}\,
به متغیر Y که در سمت چپ معادله قرار دارد، متغیر وابسته و به  x_{i}ها متغیرهای توضیح دهنده یا رگرسورها گفته می‌شود. اصطلاحات متغیر برونزا و متغیر درونزا نیز به ترتیب برای  x_{i}ها و Y به کار می‌رود زیرا فرض بر این است که مقادیر  x_{i}ها خارج از مدل مفروض تعیین شده و در نتیجه برونزا هستند در حالی که مقادیر Y در داخل مدل و بر اساس قانونمندی تعیین می‌شود و به همین دلیل درونزا خواهدبود.
تحلیل رگرسیون > فروض کلاسیک

با بررسی مدل‌های رگرسیون به سهولت مشاهده می‌شود که هر گونه پیشرفت در تحلیل‌های رگرسیونی متوقف به شناخت بیشتر از جمله اخلال مدل است. در واقع در یک مدل رگرسیون، جمله اخلال با اینکه نقش مهمی ایفا می‌کند اما بنا به تعریف ناشناخته است. هر گاه کوشش کنیم اجزایی از جمله اخلال را بشناسیم و آن‌ها را اندازه‌گیری کنیم این اجزای شناخته شده در قسمت معین مدل قرار می‌گیرد و مجموعه عوامل مجهولی که باقی می‌مانند جمله اخلال را تشکیل می‌دهند؛ بنابراین جمله اخلال هیچگاه قابل مشاهده و اندازه‌گیری نیست. در نتیجه تنها راه خروج از این تنگنای نظری این است که یک سری فرضهای منطقی در مورد جمله اخلال ( \varepsilon _{t}\,) مطرح کنیم تا بر آن اساس بتوان به تحلیل‌های رگرسیونی ادامه داد. این فرضها با یک فرض در مورد متغیرهای برونزا با عنوان فرضهای کلاسیک مدل‌های رگرسیون مطرح می‌شود.
مهم‌ترین نکته در مورد  \varepsilon _{t}\, تصادفی بودن آن است. با توجه به تعریفی که از  \varepsilon _{t}\, ارائه شد، بدیهی است که این فرض قابل قبول است و خلاف آن را نمی‌توان تصور نمود.  \varepsilon _{t}\, یک متغیر تصادفی است و مثل همه متغیرهای تصادفی دارای یک تابع توزیع احتمال و در نتیجه میانگین و واریانس (و بقیه گشتاورها) است. سؤال مهمی که می‌توان مطرح کرد این است که خصوصیات آماری و شکل تابع توزیع احتمال متغیر تصادفی  \varepsilon _{t}\, چیست؟ پاسخ به این سؤال فروض کلاسیک نامیده می‌شود. فروض کلاسیک عبارتند از:
اولین فرض این است که میانگین یا امید ریاضی جمله اخلال صفر است.
E(\varepsilon _{t})=0\quad t=1,...,T\,
این فرض در واقع به این معنی است که به ازای هر مقدار معین از متغیرهای توضیح دهنده، میانگین تمام مقادیر ممکن  \varepsilon _{t}\, برابر صفر است. ظهور مقادیر مختلف  \varepsilon _{t}\, به اعتبار فرض آزمایش‌های فرضی تکراری به ازای مقادیر معین و ثابت متغیرهای توضیح دهنده است. مفهوم کلی این فرض این است که مدل خطای سیستماتیک ندارد.
دومین فرض ثابت بودن واریانس جمله اخلال به ازای مقادیر مختلف متغیرهای مستقل است.
var(\varepsilon _{t})=E(\varepsilon _{t}^{2})=\sigma ^{2}\quad t=1,...,T\,
هرگاه واریانس جمله اخلال ثابت باشد، می‌گوییم مدل واریانس همسان و در غیر این صورت واریانس ناهمسان است.
سومین فرض این است که  \varepsilon _{i}\, و  \varepsilon _{j}\, به ازای تمامی مقادیر  i\neq j\, از یکدیگر مستقلند؛ یعنی کوواریانس آن‌ها صفر است.
cov(\varepsilon _{i},\varepsilon _{j})=E(\varepsilon _{i}\varepsilon _{j})=0\quad i,j=1,...,T\quad i\neq j\,
به عبارت دیگر هر گاه دو مقدار متفاوت برای متغیرهای مستقل را در نظر بگیریم، فرض بر این است که جمله‌های اخلال متناظر با آن‌ها از یکدیگر مستقلند. در چنین حالتی می‌گوییم که جمله‌های اخلال خود همبستگی ندارند.
چهارمین فرض این است که تابع توزیع جمله اخلال را نرمال بدانیم؛ بنابراین با توجه به فرضهای اول و دوم و سوم می‌توان گفت که  \varepsilon _{t}\, دارای توزیع مستقل نرمال با میانگین صفر و واریانس ثابت  \sigma ^{2}\, است.
\varepsilon _{t}\sim NID(0,\sigma ^{2})\,
پنجمین و آخرین فرض از فرضهای کلاسیک این است که متغیرهای توضیح دهنده غیرتصادفی هستند. این فرض بیشتر برای سهولت در استنتاج قضایا و نیز رسیدن به نتایج جالبتر در تخمین پارامترهاست. بدیهی است که می‌توان این فرض را نقض کرد و متغیر توضیح دهنده را به صورت یک متغیر تصادفی در نظر گرفت. به هر حال فرض غیرتصادفی بودن متغیرهای توضیح دهنده بدین معناست که  x_{i,t}\,ها از متغیر تصادفی  \varepsilon _{t}\, مستقل هستند.
برآورد ضرایب

یکی از مباحث اصلی تحلیل‌های رگرسیونی، تخمین پارامترهای مدل است. اگر تابع رگرسیون جامعه را با
Y_{t}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{1,t}+...+\beta _{k}x_{k,t}+\varepsilon _{t}\quad (*)\,
و برآوردهای  \beta _{i}\,ها و  y_{t}\, را به ترتیب با  {\hat {\beta }}_{i}\ \, و  {\hat {y}}_{t}\ \, نشان دهیم، مدل رگرسیون نمونه عبارت خواهد بود از:
Y_{t}={\hat {\beta }}_{0}\ +{\hat {\beta }}_{1}\ x_{1,t}+...+{\hat {\beta }}_{k}\ x_{k,t}+e_{t}\quad (**)\,
یا:
{\hat {Y}}_{t}\ ={\hat {\beta }}_{0}\ +{\hat {\beta }}_{1}\ x_{1,t}+...+{\hat {\beta }}_{k}\ x_{k,t}\,
اختلاف بین مشاهده ( Y_{t}\,) و تخمین ( {\hat {Y}}_{t}\ \,) را اصطلاحاً پسماند گفته و با  e_{t}\, نشان می‌دهیم.
{\hat {\beta }}_{i}\ \,ها قابل تخمین هستند و در نتیجه می‌توان مدل رگرسیون نمونه را برآورد کرد اما پارامترهای واقعی جامعه هیچگاه قابل مشاهده و اندازه‌گیری نیستند زیرا  \varepsilon _{t}\, اساساً قابل مشاهده نیست. برای برآورد مدل‌های رگرسیون، بسته به نوع مدل روش‌های متفاوتی وجود دارد.
برآورد ضرایب > روش حداقل مربعات معمولی

برای مدل‌های رگرسیون خطی، روش حداقل مربعات معمولی ساده‌ترین و مرسوم‌ترین روش است. طرح اولیه این روش را که معمولاً با OLS نشان داده می‌شود کارل فریدریش گوس ریاضی‌دان معروف آلمانی در قرن هجدهم مطرح کرده است. زیربنای فکری روش حداقل مربعات معمولی این است که ضرایب مدل مقادیری اختیار کنند که مدل رگرسیون نمونه بیشترین نزدیکی را به مشاهدات  Y_{1},...,Y_{T}\, داشته باشد. به عبارت دیگر کمترین انحراف را از مشاهدات فوق نشان دهد.
اگر مدل رگرسیون خطی  (*)\, را با خط  (**)\, تخمین بزنیم، این خط باید کمترین فاصله را با مشاهدات ما داشته باشد. معیار روش حداقل مربعات معمولی این است که ضرایب را باید چنان تخمین زد که مجموع مربعات پسماندها یعنی  \sum _{t=1}^{T}e_{t}^{2}\, به حداقل برسد.
روش OLS برای برآورد ضرایب نیاز به هیچ شرطی روی جمله اخلال ندارد اما برای آنکه ضرایب برآورد شده نااریب (بدون تورش) باشند و استنتاج آماری (مثلاً تستهای معناداری) روی آن‌ها امکان‌پذیر باشد، برقرار بودن فروض کلاسیک الزامی است.
برآورد ضرایب > روش حداقل مربعات معمولی > نقض فروض کلاسیک

اگر آزمونهای آماری بعد از انجام OLS، بر نقض یکی از فروض کلاسیک صحه بگذارند، دیگر مجاز به استفاده از روش OLS برای برآورد مقادیر آن مدل نیستیم. در این صورت یا باید مدل را تغییر دهیم یا روش برآورد را. به‌طور سنتی در داده‌های مقطعی انتظار واربانس ناهمسانی و در داده‌های زمانی انتظار خودهمبستگی را داریم.
برآورد ضرایب > روش حداقل مربعات معمولی > نقض فروض کلاسیک > روش حداقل مربعات تعمیم یافته

در صورت مشاهده خودهمبستگی یا واریانس ناهمسانی، می‌توان از روش حداقل مربعات تعمیم یافته (GLS) برای برآورد ضرایب استفاده کرد. البته استفاده از این روش نیازمند حدسهایی دربارهٔ ماتریس واریانس-کوواریانس جملات اخلال است که استفاده از ماتریس واریانس-کوواریانس پسماندهای مدل OLS برآورد شده به عنوان نقطه شروع و استفاده از روش‌های تکرارشونده (Iterative) می‌تواند در این زمینه راهگشا باشد.