面板数据、截面数据、时间序列数据 试读结束，如需阅读或下载，请点击购买>；原发布者：机械人先生截面数据、时间序列数据、面板数据是最常见的三种样本数据形式，网上对于此类数据的介绍比较零散，我在此做一个汇总归纳，如有错误，欢迎指正，我在此只做简单介绍，并不涉及具体分析，特别是面板数据，分析比较复杂，有专门的书籍可以参阅。一、截面数据（CrossSectiondata）1.概念：截面数据是指由同一时期、不同个体的一个或多个统计指标所组成的数据集。该数据强调同一时期，因此也称为静态数据，我们平时获取的样本数据，大都具有同期性，因此截面数据也是最常见的样本数据。例如：2016年各省份人口同一时期：2016年不同个体：不同省份一个统计指标：人口数不同治疗方法的疼痛水平这是一组常见的方差分析数据，同一时期：此处虽然没有明确告知测量时间，一般是默认为同期测量或忽略时间效应，如果时间效应明确不能忽略，那么数据中要增加时间变量，此时就不再是截面数据了。不同个体：不同的受试者多个统计指标：此处有三个统计指标，其中包括两个分组测量，物理测试分为1组-拉伸锻炼，2组-力量锻炼，放松测试分为1组-肌肉放松，2组-意念引导，外加一个疼痛水平的测量数值。2.分析方法绝大多数统计分析方法都。
面板数据模型估计一般要做哪些步骤 步骤一：2113分析数据的平稳性（单5261位根检验）。按照正规程序，4102面板数据模型在回1653归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。步骤二：协整检验或模型修正。情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。步骤三：面板模型的选择与回归。面板数据模型的选择通常有三种形式：一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：你大概不是横截面数据、时间序列数据、面板数据横截面数据：（时间固定）横截面数据是在同一时e69da5e887aa62616964757a686964616f31333433623766间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。如：时间序列数据：(横坐标为t，纵坐标为y)在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。如：面板数据：(横坐标为t，斜坐标为y，纵坐标为z)是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以把paneldata译作“面板数据”。举例：如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市。
