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    1、绘制正弦曲线:由于要生成曲线,e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333337396230因此原始数据会比较多,建议利用公式来实现数据的快速输入 。在输入原始数据时,最好以二维表格的样式来表示。利于二维表格能够很好的表达数据之间的关系。现在目标是首先建立正弦曲线的原始数据,在此不可能输入每一个值对应的正弦值,而是只取一些离散的数据点来作为原始数据生成曲线。具体做法:在A1单元格中输入“弧度”,在B1单元格中输入“SIN值”,从A2列起依次输入数字“1,2,3,4,...,360”,在B2列中公式“=sin(A2*pi()/180)”回车,然后将鼠标放在单元格的右下角,当鼠标变为小黑十字样时,双击填充B1列至B360列。

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    2、选中除第一行以外的所有数据列,依次点击“插入”-“散点图”-“带平滑线的散点图”,则生成所需要的正弦曲线。

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    3、绘制正切曲线:在A1单元格中输入“弧度”,在B1单元格中输入“Tan值”,从A2列起依次输入数字“1,2,3,4,...,360”,在B2列中公式“=tan(A2*pi()/180)”回车,然后将鼠标放在单元格的右下角,当鼠标变为小黑十字样时,双击填充B1列至B360列。

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    4、选中除第一行以外的所有数据列,依次点击“插入”-“折线图”-“带数据标记的百分比堆积折线图”,则生成所需要的正切曲线。

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    5、相信通过这两个实例的演示,应该基本上掌握了绘制曲线的方法了吧。现在总结一下:首先输入一系列的原始数据,这个原始数据点要足够多,以致于能大致反应曲线的整个形状,然后从Excel选择合适的命令进行绘制工作。

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  • 你复习地怎么样了?很多人都说自考很难,网上也传说自考的通过率很低这个是真实情况吗?今天就通过简单的数据分析来验证自考的真正难度以此来解除自考人心中的迷惑!!01全国自考报名人数自学考试于1981年开始试点,...

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    8 月自考考试倒计时 18 天!

    你复习地怎么样了?

    很多人都说自考很难,

    网上也传说自考的通过率很低

    这个是真实情况吗?

    今天就通过简单的数据分析

    来验证自考的真正难度

    以此来解除自考人心中的迷惑!!

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    01全国自考报名人数

    自学考试于 1981 年开始试点,三十几年来累积有 9048 万人参加考试,本专科毕业人数达 244.2 万人,被称为中国的“第一考”。

    这是自考的历史背景,9048 万人?听起来很吓人,但其实每年大约也就 200-300 万人参加了考试,再平均到全国各个省,基本上每个省能有十几二十万就不错了(这里指的是全国平均数,北上广深人数明显领跑其它省)

    再加上自考是过关性考试而不是如高考那样的竞争性考试,并且这些考试的大军还要分散至各个专业,所以参加考试的人数并不会对试卷难度造成影响。

    02人数变化趋势a0eb16dc88fad685a1c60f5347e56bf7.png■ 自考报考人数情况变化曲线图

    这是近几十年来关于自考报名人数的数据统计,可以看到自考目前维持着全国 200~300 万的规模。

    aebfb9d21c71581f47a9736cf4a36872.png 自考毕业人数情况变化曲线图

    这是自考的毕业人数变化趋势,大家可以关注一下纵坐标,可以看到自考的报考人数和毕业人数形成了鲜明的对比。

    自考的平均毕业率不到 20%!哇!自考真的是太难了,这么低的毕业率还让人怎么考?估计有些朋友看到这些数据要抓狂了!

    03自考通过率为何这么低?

    这么低的通过率,又是因为哪些原因呢?

     1、考试周期长 

    自考的科目比较多,有部分同学选择自学,但遇上比较难的科目考不过需要重考,战线拉得会比较长,动辄就会考上三四年甚至八九年,在这个过程中大多数人的耐心早已被耗光,失去了继续学习的动力,弃考也就不难理解了。

    2、报名人数虚高,导致出现抢不到考场的情况 

    有部分同学报考了当月考试后,因为各种原因没有去参加考试,有的同学报名参加自考时可能是跟风,可能只考了 1、2 门公共课就放弃了。

    这种心态的人可不在少数,而且每年反复出现。真正参加考试并坚持下来的人的比例也就被大大拉低了。

     3、中途卡壳 

    一般的自考专业科目在 13-20 门不等,有很多人会遇到有 1、2 门科目难度比较高,考了几次都没有通过,甚至已经考完了全部科目但因为不会写论文而停滞了下来,这类人同样也不在少数。

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    虽然自考的通过率很低,但这是一个人为数字,可改变的空间还是很大,接下来我们就来谈一谈该怎么提高通过率。

    03f5c246e30cdb64f1bdafd942172823.png方法一:增强自信心

    要获取好成绩,一定要有自信心这如同体育运动员一样,要在比赛中获取好的名次,应该具有良好的竞技状态,以保证自己能够发挥出最好的水平。

    考生在进入考场之前,多想一些有把握获取好成绩的条件,如“自己已经全面和系统地复习了”,“考试就像平时测验,无非在这里多做几道题而已”,尽量回忆和憧憬一些美好的事情,设法使大脑皮层产生兴奋中心,产生一种积极的情绪。

    03f5c246e30cdb64f1bdafd942172823.png方法二:专注

    这一点很多已经工作的人很难做到,但需要自己锻炼。

    很多朋友说工作之后就再也静不下心来看书了,但是习惯可以养成,同学们可以先找些自己喜爱的书来阅读,锻炼自己的“坐功”,渐渐地夹杂些学习的书,逐日加多。

    03f5c246e30cdb64f1bdafd942172823.png方法三:借助外力

    在准备考试这一环节中,我们可以适当地借助外力来辅助学习。比如说选择辅导班,购买教学课程提升自己,这样我们能积极反馈出在学习中遇到的问题,同时也能帮助我们充分了解书本知识,活学活用在自考中顺利过关。

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    总之,自考的难度因人而异,而自考的通过率也可供考生参考。自考是一个需要坚持的过程,希望各位考生都能坚持到底,如愿毕业拿证。

    更多自考报考资讯点击文章末尾“阅读原文”直接咨询~

    本文部分内容整理自网络,若有侵权请后台联系删除

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  • 点击上方“涛哥聊Python”,选择“星标”公众号重磅干货,第一时间送达来源:凹凸数据大家好,我是朱小五昨天的次条给大家发了一个新华社的视频45秒看清多国疫情变化!(点击下即可观看)之...

    点击上方“涛哥聊Python”,选择“星标”公众号

    重磅干货,第一时间送达

    来源:凹凸数据

    大家好,我是朱小五

    昨天的次条给大家发了一个新华社的视频

    45秒看清多国疫情变化!(点击下图即可观看)

    之前大家遇到的最多的就是动态条形图,看来大家都对这种比较少见的动态曲线图非常感兴趣。

    而且这种动态图在抖音、B站等视频网站都可以轻松获得不错的播放量。

    所以今天给大家简单讲讲这种图怎么做的?

    分割线

    火爆全网的动态曲线图是怎么做的?

    其实非常简单哈

    介绍一下:Flourish是一款动态图表的制作工具,轻松制作各种酷炫的动态图表。

    不过由于是国外的网站,所以打开速度较慢。

    制作动态曲线图(Line chart race),首先我们要打开这个网址

    https://app.flourish.studio/@flourish/horserace

    点击创建

    应该会提示需要创建账户,按照指引创建即可,我是直接选择了用谷歌账户登录

    回到上一步,点击创建,会发现已经有了示例

    我们点击data,上传我们自己的数据

    我们可以看到主要有name,pic以及各个时间点。

    我们是打算仿照新华社的全球疫情视频,所以name列是国家,那么pic列可以填上各个国家的国旗图片地址,按天的疫情数据我已经利用数据接口获取,公众号“凹凸数据”后台回复疫情数据即可获得。

    所以我们按照这格式整理好数据,并上传到Flourish去

    展示一下

    点击preview,再点击replay开始运行

    会发现已经开始运行了,但是页面比例是电脑的,下图中位置可以选择固定尺寸或自定义尺寸。

    这样就比较适合手机观看或者上传到抖音上啦。

    如果上传到B站等视频网站,可以自定义宽尺寸。

    然后右边呢,是各种设置,我们可以自定义很多地方,我就只说几个重要的点吧,其他地方可以自己摸索,像我这种英语渣打开网页翻译即可。

    主要是在Y轴这里,一开始我发现自己的Y轴不会动,打开设置才知道Dynamic Y axis没有打开。

    还要就是Suffix这里默认是%,所以你的Y轴都是百分比,我们这里是人数,所以可以不填或者填写“人”。

    至于如何导出视频呢?

    点击右上角的“Export&publish”即可

    打扰了

    搬出我的录屏软件吧

    我这里用的是oCam,大家任选一款即可。

    成功得到动态曲线视频√

    我们再简单加上BGM即可获得一个酷炫狂吸赞的视频

    如果大家对文中的文中的海外疫情数据感兴趣,可以后台回复“疫情数据”获得。

    PS:情数据利用数据接口AkShare获得,特此感谢

    
    
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  • 金融经济的实证类毕业论文主要分为时间序列(time series)和面板数据(panel data)两种类型,进入七月,不少小伙伴们已经动手开始进行毕业论文的数据分析部分啦,可是怎么操作Eviews来对时间序列模型进行分析?...

    金融经济的实证类毕业论文主要分为时间序列(time series)和面板数据(panel data)两种类型,进入七月,不少小伙伴们已经动手开始进行毕业论文的数据分析部分啦,可是怎么操作Eviews来对时间序列模型进行分析?文文有幸邀请到纽卡斯尔大学经济学博士Yichen,为大家双手奉上这一份Eviews操作指南,给炎热夏日正在冥思苦想奋战Eviews数据分析的小伙伴降温一下。

    利益相关:我们是英国文文,一群热心的学姐学长帮你解答有关英国留学学习生活的疑难杂症!!

    时间序列和面板顺序

    在开始Eviews操作分享之前,我们先来区别一下时间序列和面板数据,帮助撰写毕业论文的小伙伴分清自己到底是在做时间序列还是面板数据的分析。

    Time series:在不同时间点上收集到的数据,主要反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

    举例:2015、2016、2017、2018、2019各年的A国GDP分别为8、9、10、11、12

    Panel data :包含时间序列和截面两个维度,按照两个维度排列在一个平面上,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。

    举例:2015、2016、2017、2018、2019各年各个国家的GDP分别为:

    A国分别为8、9、10、11、12;

    B国分别为9、10、11、12、13;

    C国分别为5、6、7、8、9;

    D国分别为7、8、9、10、11

    简单来说就是:时间序列主要考虑时间的维度,而面板数据需要考虑时间和空间两个维度。

    Eviews软件简介

    Eviews的全称是Econometrics Views,通常被称为计量经济学软件包。金融经济的实证类毕业论文中,计量经济学是不可避免要用到的,我们通过应用计量经济学的方法去设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型(结构分析、经济预测、政策意义评价),从而更好地观察社会经济关系和经济活动的数量规律。时间序列的分析上,Eviews凭借它简单并且可视化的操作风格成为初学者的首选,甚至在复杂的模型中,Eviews也经常会结合Matlab和Gauss一起使用来分析数据的基本特性。

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    ▲ 图 1. Eviews主界面

    单位根检验

    时间序列数据因为跨越的时间长度较长,所以用单位根检验判断数据是否平稳是不论做任何模型(VAR,Granger Causality,Cointegration或者VECM)都必须要做的第一个操作

    Step1:数据输入之后,我们现在想检验自变量x的平稳性,双击x打开图一对话框,选择View---Unit Root Test弹出的对话框中选择Augmented Dickey-Fuller---Level---选择Intercept orTrend or Both (根据数据的线形图来判断是否有截距项和趋势项),在Automatic Selection选择Akaike Info Criterion (AIC) 或者Schwarz Info Criterion (SIC),确定之后得到结果,利用P值判断是否拒绝存在单位根的原假设(图2)。

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    ▲ 图 2. 单位根检验Step1

    Step2:得到结果后,再次双击x打开图一对话框,这一次选择View---Unit Root Test弹出的对话框中选择Augmented Dickey-Fuller---1st difference---none在Automatic Selection选择AIC或者SIC,确定之后得到结果,利用P值判断是否拒绝存在单位根的原假设(图3)。

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    ▲ 图 3. 单位根检验Step2

    Step3:在操作Step1之后不能拒绝原假设而操作Step2之后可以拒绝原假设,我们就说数据存在一个单位根,为I(1),若操作Step1之后可以拒绝原假设,数据是平稳的,I(0)。

    VAR模型

    VAR模型的建立分为五个过程:

    (1)建立VAR和确定滞后阶数

    Step1:输入数据后同时选中x和y点击鼠标右键Open---as VAR,弹出的对话框中选择Standard VAR,Endogenous Variables中输入y,x,Lag Intervals for Endogenous中随意选择(这里我们按照默认的1 2),Exogenous Variables中输入c之后点击确定即可(图4)。

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    ▲ 图 4. VAR模型Step1

    Step2:在初步建立好的VAR菜单栏上选择View---Lag Structure---Lag Length Criteria,弹出的对话框中输入10或更大(图5)。得到的结果中选择*号最多的为最优之后阶数,举例:若为3,则为VAR(3)(图6)。

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    ▲ 图 5. VAR模型Step2

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    ▲ 图 6. VAR模型Step2

    Step3:重复Step1,其他输入不变,在Lag Intervals中输入*号最多的为最优之后阶数,同上例输入3即建立好VAR(3)模型并得到回归结果(图7)。

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    ▲图 7. VAR模型Step3

    (2)变量外生性检验

    在建立好的VAR菜单栏上选择View---Lag Structure---Granger causality/Block exogeneity tests

    (3)模型稳定性判断

    在建立好的VAR菜单栏上选择View---Lag Structure---AR Roots Table,得到的数的绝对值都小于1则说明VAR是稳定的

    (4)脉冲响应

    在建立好的VAR菜单栏上直接选择Impulse,弹出的对话框选择Multiple Graphs可以得到多个图(图8)。

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    ▲图 8. 脉冲响应

    (5)方差分析

    在建立好的VAR菜单栏上选择View---Variance Decomposition,在弹出的对话框中的Decompositions of里面输入要进行方差分解的变量们,可以是一个也可以是多个(图9)。

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    ▲ 图 9. 方差分析

    Granger 因果检验

    输入数据后同时选中x和y点击鼠标右键Open---as Group---View---Granger Causality

    Engle-Granger 协整检验

    在Eviews最新的版本中我们可以不采用比较复杂的两步式方法,这里介绍直接用数据检验单个协整或者多个协整关系的方法。

    输入数据后同时选中x和y点击鼠标右键Open---as Group---View---Cointegration Test---Single-Equation Cointegration Test,在弹出的对话框中的method下拉框选择Engle-Granger,在Trend Specification下拉框中根据数据表现选择是否有截距项和趋势项,在LagSpecification下拉框中选择AIC或者SIC(注意:在进行单位根时候若选择AIC则这里也必须选择AIC,即必须前后一致)。得到的结果可以直接用tau-statistic对应的P-value来判断是否拒绝没有协整关系的原假设(图10)。

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    ▲ 图 10. Engle-Granger协整检验

    Johansen 协整检验

    Johansen协整检验是在VAR模型建立基础之上来进行的,检验流程分为:

    (1)单位根检验

    (2)建立VAR和确定滞后阶数

    (3)Johansen协整检验

    流程(1)和(2)参见上面VAR模型操作步骤,这里主要介绍Johansen协整检验形式设定的操作。

    在建立好的VAR菜单栏选择View---Cointegration Test,弹出的对话框中有五种不同情形的协整检验,根据个人数据表现进行选择,也可以五种都选,比较结果。在Lag intervals中输入比VAR模型中的滞后区间少一阶的阶数,确定即可(图11)。

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    ▲ 图 11. Johansen协整检验

    VECM模型

    协整检验主要是用来研究变量之间的长期关系,VECM模型则是用来分析短期偏离均衡状态时,是如何调整恢复到均衡状态的过程。所以VECM操作是在Johansen检验之后来进行的。

    在建立好的VAR菜单栏上选择Estimate---Basics---VAR type---Vector Error Correction,这里需要注意,在Lag Intervals for D的框里填入比VAR设定的滞后项少一阶的阶数(图12)。点击Basics旁边Cointegration---Rank,这里根据Johansen协整检验提供的协整个数设定Numberof Cointegrating,根据数据表现选择之后的五个选项之一即可(图13)。

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    ▲ 图 12. VECM模型

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    ▲ 图 13. VECM模型

    几个很很很重要的时间序列模型操作流程已经诚意满满的双手奉上啦,给炎热夏日在抓耳挠腮大战Eviews数据分析的小伙伴解暑一下,祝愿大家都成功打败数据分析,进入writing-up的阶段咯。还想学习更多的小伙伴们快来联系小助手,我们和你一起战胜数据分析。

    你学会了吗?

    对数据分析还有问题?还是不懂用数据分析软件?更多学术问题快来私信文文姐或者评论文章喔!!!

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