横截面数据_莫兰指数只能算横截面数据吗 - CSDN
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  • 横截面数据、时间序列数据、面板数据

    万次阅读 多人点赞 2019-05-02 13:56:29
    面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度,当这类数据按两个维度进行排列时,数据都排在一个平面上,与排在一条线上的一维数据有着...

            面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度,当这类数据按两个维度进行排列时,数据都排在一个平面上,与排在一条线上的一维数据有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以称为面板数据(Panel Data)。

            实际上如果从数据结构内在含义上,应该把Panel Data称为“时间序列-截面数据”,更能体现数据结构本质上的特点。该数据为也被称为“纵向数据(Longitudinal Data)”,“平行数据”,“TS-CS数据(Time Series-Cross Section)”。它是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。面板数据从横截面(cross section)看,是由若干个体(entity,unit,individual)在某一时点构成的截面观测值,从纵剖面(longitudinal section)看每个个体都是一个时间序列。

         从时空维度来看,可将计量经济学中应用的数据分三类:

    1、横截面数据(Cross-sectional data)

      横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合,研究的是某一时点上的某种经济现象,突出空间(对象)的差异。横截面数据的突出特点就是离散性高。横截面数据体现的是个体的个性,突出个体的差异,通常横截面数据表现的是无规律的而非真正的随机变化。即计量经济学中所谓的“无法观测的异质性”。在分析横截面数据时,应主要注意两个问题:一是异方差问题,由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集,不同个体或地域本身就存在差异;二是数据的一致性,主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。

    图片来源于网络

    2、时间序列数据(Time-series data)

      时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据。它着眼于研究对象在时间顺序上的变化,寻找空间(对象)历时发展的规律。利用时间序列作样本时,要注意几个问题:一是所选择的样本区间内经济行为的一致性问题;二是样本数据在不同样本点之间不可比,需要对原始数据进行调整,消除其不可比因素;三是样本观测值过于集中,因而时间序列数据不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计;四是模型随机误差的序列相关问题。

    图片来源于网络

    3、纵向数据(Longitudinal data)或面板数据(Panel data)

      面板数据,即Panel Data,是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源。 在分析时,多用PanelData模型,故也被称为面板数据模型. 它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征,它能够综合利用样本信息,通过模型中的参数,既可以分析个体之间的差异情况,又可以描述个体的动态变化特征。

    图片来源于网络

     

    举栗一个,栗子来源于网络! 

    时间序列数据:北京一年来每天的平均温度。 

    截面数据:北京,上海,深圳,广州某一天的平均温度。 

    面板数据:北京,上海,深圳,广州这一年来每天的平均温度。  

    适用范围:

            时间序列数据:某一个个体随时间变化产生的数据。 

            截面数据:许多个个体在同一个时间下由于个体不同而产生的数据。 

            面板数据:前两个的综合——许多个个体由于个体不同以及时间变化产生的数据。  

    分析方法:

            时间序列数据:主要围绕时间变化,可看总体趋势,季节性,周期性,ARIMA(自回归,滑动平均,差分)等。 

            截面数据:主要围绕统计个体区别,可用线性回归,主元分析等。 面板数据:前两个的综合。

     

     

    举栗二个,栗子来源于网络! 

    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,看各个样本时间点的不同就是时间序列。

    如:2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为:

    北京市分别为8、9、10、11、12;

    上海市分别为9、10、11、12、13;

    天津市分别为5、6、7、8、9;

    重庆市分别为7、8、9、10、11(单位亿元)。

    这就是面板数据。

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  • R语言(一)——横截面数据回归

    千次阅读 2020-01-16 15:58:28
    一、数据 二、简单拟合 1.回归 2.残差分析 三、模型修正 1.数据分析 2.回归 一、数据 首先到网址http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.html获取cofreewy.txt数据 二、简单拟合 1.回归 rm...

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    一、数据

    二、简单拟合

    1.回归

    2.残差分析

    三、模型修正

    1.数据分析

    2.回归


    一、数据

    首先到网址http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.html获取cofreewy.txt数据

    二、简单拟合

    1.回归

    rm(list=ls())
    #setwd("")  #设置路径
    w=read.table("cofreewy.txt",header=T)
    a=lm(CO~.,w)  #利用全部自变量
    summary(a) 
    

    将CO作为因变量,其余作为自变量,得到回归方程,Estimate为各项系数,其中R²约为0.95左右,但是发现因子的P值过大了,进一步进行逐步回归。

    这里运用倒向逐步回归(backward),就是不断剔除一个变量,利用其余变量进行回归;接着剔除两个变量....每次计算AIC值,看剔除哪些变量的情况下能达到更好的效果。

    b=step(a,direction = "backward") #逐步回归,与lm配合
    summary(b)

    此时P值都小于0.05,且R²和调整后R²也稍稍提高了一些,看起来具有更好的效果,此时拟合的回归直线是:

    2.残差分析

    shapiro.test(b$res)  #残差的正态性检验
    qqnorm(b$res);qqline(b$res)

    残差分析用文字和图像两种方式呈现,可以看到文字中P值>0.05,因此不够合格。而从图像上,合格的残差结果应该具备两点:(1)直线经过原点(2)直线在第一象限呈45°角,显然也不符合。因此需要对数据进一步修正。

    三、模型修正

    1.数据分析

    可以通过plot(w)或pairs(w)将变量间的关系用散点图显示,可以发现Hour和Wind之间似乎呈现正弦曲线关系,可以将其加入考虑。CO和Wind、Traffic的关系比较复杂,很难用线性关系表示,利用变量的二次项和三次项考察对CO的影响

    2.回归

    attach(w)#变量存入内存
    cor(cbind(CO,Traffic,Tsq=Traffic^2,Tcub=Traffic^3,  #相关系数矩阵
              Hour,Hsq=Hour^2,Hcub=Hour^3,
              Wind,Wsq=Wind^2,Wcub=Wind^3))
    a=lm(CO~Traffic+Wind+I(Wind^2)+I(Wind^3)+sin((2*pi/25)*Hour)
         +cos((2*pi/24)*Hour)+sin((4*pi/24)*Hour)+cos((4*pi/24)*Hour))
    b=step(a) #逐步回归,按照AIC选择变量
    summary(b);  #anova(b)
    #shapiro.test(b$res)

    改变自变量内容后,进行回归分析。观察各项的P值,其中Wind的三次项和Hour的sin项的P值都过大,去掉之后重新拟合,代码为:

    b1=lm(CO~Traffic+Wind+I(Wind^2)+
          +cos((2*pi/24)*Hour)+cos((4*pi/24)*Hour))
    summary(b1)
    anova(b1)  #方差分析表
    shapiro.test(b1$res)  #对残差正态性检验
    qqnorm(b$res);qqline(b$res)

    最终回归结果: 

    方差分析表:

    最终选择出的模型:

    其中在对残差的正态性检验中,P值为0.6396,不能拒绝其来自正太总体。

    系数R²和调整的R²分别为0.9913和0.9889,比之前具有更好的结果。

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  • 横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。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。例如,为了研究某一行业各个企业的产出与投入...

    横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。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。例如,为了研究某一行业各个企业的产出与投入的关系,我们需要关于同一时间截面上各个企业的产出Q和劳动L、资本投入K的横截面数据。这些数据的统计对象显然是不同的,因为是不同企业的数据。但是关于产出Q和投入L、K的解释、统计口径和计算方法仍然要求相同,即本企业的Q、L、K在统计上要求可比。

    截面数据(cross-section data)是指在同一时间(时期或时点)截面上反映一个总体的一批(或全部)个体的同一特征变量的观测值 [1]  ,是样本数据中的常见类型之一。例如,工业普查数据,人口普查数据,家庭收入调查数据。

    时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度,如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分,其中很有代表性的季度时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律,虽然变化周期不尽相同,但是整体的变化趋势都是按照周期变化的。

    面板数据,即Panel Data,也叫“平行数据”,是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵,记载的是n个时间节点上,m个对象的某一数据指标,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,看各个样本时间点的不同就是时间序列。

    又如,2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为:
    北京市分别为8、9、10、11、12;
    上海市分别为9、10、11、12、13;
    天津市分别为5、6、7、8、9;
    重庆市分别为7、8、9、10、11(单位亿元)。
    这就是面板数据。

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  • 第 7 章:具有横截面数据视图示例的混合建模 第 8 章:采用纵向数据视图示例的混合建模 第 9 章:具有复杂调查数据视图示例的多层建模 第10章:多层次混合建模视图示例 第11章:缺少数据建模和贝叶斯估计视图...
  • 一图看懂横截面数据、时间序列数据以及面板数据区别:

    一图看懂横截面数据、时间序列数据以及面板数据区别:
    在这里插入图片描述

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  • 模型编辑之截面与投影

    万次阅读 2019-06-14 13:55:35
    那么截面与投影的功能可以告诉我们答案,这个功能主要是对模型数据集提取截面、投影面等。主要包括了获取截面、提取投影面、投影拉伸体和提取边界四个功能。 下面我将从截面与投影的四个方面进行一一讲...
  • 现在想要查看管道某横截面的云图。步骤1右键coordinate systems 创建一个坐标系步骤2更改新建坐标轴属性 步骤3新建一个surface 定义中选择刚才创建的坐标系步骤4右键solution 选择刚才创建的面 创建后处理云图ok了 ...
  • 数据分析中的数据大致分为三类:时间序列数据、横截面数据、面板数据。下面分别介绍这三类数据。 时间序列数据:在不同时间点搜集到的数据,这些数据通常会随时间的变化而变化。比如股票价格、每日温度等 横截面...
  • 计量经济学中的统计数据分类

    千次阅读 2015-07-19 00:26:11
    (2) 横截面数据 (3) 合并数据(时间序列数据与横截面数据的联合 其中合并数据(pooled data)中既有时间序列数据又有横截面数据。例如,如果我们收集20年间10个国家有关失业率方面的数据,那么,这个数据集合就是...
  • @废话在前 Curvy是一个非常强大的第三方插件,用于在unity中快速生成游戏轨道,关于此插件的教程网上几乎找不到,官方的视频教程是一个讲法式英语的人讲的,不但视频模糊让人听的简直爆炸,我反正听了一半差点砸...
  • 【python】获取三维图形的某个截面

    千次阅读 2020-01-15 19:27:05
    数据可视化实践过程中经常需要对三维甚至更...有时候需要获取三维图形的某个截面来单独分析数据。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib...
  • 面板数据分析步骤及流程-R语言

    万次阅读 多人点赞 2016-08-25 00:03:50
    面板数据模型选择及分析步骤;附R语言代码
  • 截面数据是同一时间点上各个主体的数据,与之相对应的是时间序列数据(不同时间上收集到的数据) 准备数据 地 区 城市居民家庭平均每人每年消费支出(元) Y 城市居民人均年可支配收入(元) X 北京 10284.6 ...
  • 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节、中介效应)、一个是随机性方向(固定效应、随机效应)。 R语言︱线性混合模型理论与案例探究(固定效应&随机效应) ...
  • 其中横截面数据研究在一个给定的时间点上,不同观测样本的状态,例如:2016年12月16日全国各个城市天气质量AQI指数。面板数据指的是某些给定的样本在给定的时间跨度内的观测值。例如:2016年全国各个城市每日的天气
  • python中的回归模型

    千次阅读 2018-12-08 21:53:00
    常用统计学回归模型应用场景与python实现方法 https://blog.csdn.net/woshikuangdage/article/details/81181073#表格 编辑帮助文档链接 https://blog.csdn.net/Miss_yan/article/details/81865634 表格编辑方法链接 ...
  • 时间序列 SPSS

    千次阅读 2015-07-30 16:05:46
    一、横截面数据与时间序列数据 所谓横截面(cross section)数据,也就是对大体上同时,或者和时间无关的不同对象的观测值组成的数据。 另一个称为时间序列(time series)数据,也就是由同一对象在不同时间的观测值...
  • CFD-POST 【02】批量获取截面数据

    千次阅读 2020-04-09 22:07:53
    继上文建立多个平行截面后,我想要获取比如所有截面的平均流速,温度,热流等信息时,该如何进一步操作? 事实上,非常简便。这次要用的是 Table: 1、新建一个Table 1; 2、在A1框内直接复制如下即可: =...
  • VTK-Python 4. 从文件读取STL数据

    千次阅读 2018-03-17 17:24:38
    #!/usr/bin/env python import vtk def main(): # create data mannualy # cylinder = vtk.vtkCylinderSource() # cylinder.SetHeight(3.0) # 设置... # cylinder.SetRadius(1.0) # 设置柱体横截面的半径 ...
  • 随机效应与固定效应&面板数据回归

    万次阅读 多人点赞 2020-06-19 19:28:15
    转载自: 随机效应与固定效应 方差分析主要有三种模型:即固定效应模型(fixed effects model),随机效应模型(random effects model),混合效应模型(mixed effects model)。...所谓的固定、随机、混合,...
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