横截面数据的回归分析-Weebly
横截面数据
横截面数据横截面数据是经济学和统计学中常用的一种数据类型，它是在某一特定时间点或时间段内针对不同个体（被调查对象）或实体（被研究单位）收集的数据。
横截面数据的特点是数据的采集是一次性完成的，可以用来描述同一时间点下不同个体或实体之间的差异和联系。
横截面数据的特点1.瞬时性：横截面数据是在特定时间点或时间段内收集的，数据的采集是一次性完成的，反映了瞬时的状态或特征。
2.多样性：横截面数据采集的对象可以是不同的个体或实体，可以包括个人、家庭、企业、行业等不同的单位，具有多样性。
3.比较性：横截面数据可以用来比较不同个体或实体之间的异同，揭示它们之间的差异、联系和规律。
4.横向分析：横截面数据主要用于横向分析，即在同一时间点对不同个体或实体进行比较，研究它们的现状和特征。
横截面数据的应用1.经济学研究：横截面数据在经济学研究中被广泛应用，可以用来研究不同群体的收入水平、消费行为、就业状况等经济现象。
2.社会学调查：横截面数据也常用于社会学调查中，可以用来分析不同群体的社会地位、教育水平、价值观念等社会现象。
3.市场营销研究：横截面数据可以帮助企业了解不同市场细分的消费者特征和行为习惯，指导市场营销策略的制定。
4.政策评估：政府部门和研究机构可以利用横截面数据进行政策效果评估，了解政策对不同群体或区域的影响。
横截面数据的局限性1.反映静态状态：横截面数据只能反映瞬时的状态，无法描述个体或实体的变化过程，缺乏动态性。
2.无法揭示因果关系：横截面数据只能表现不同个体或实体之间的相关性，不能说明因果关系，需要结合其他数据类型进行分析。
3.样本选择偏差：在采集横截面数据时，样本选择可能存在偏差，导致结果不够客观和全面。
总的来说，横截面数据是一种重要的数据类型，可以帮助我们了解不同个体或实体之间的差异和联系，但在使用时需要注意其局限性，结合其他数据类型进行综合分析，以更好地揭示数据背后的规律和现象。
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截⾯数据、时间序列数据、⾯板数据⾯板数据(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。
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。
stata截面数据回归的实际操作
stata截面数据回归的实际操作标题：Stata截面数据回归的实际操作摘要：本文将详细介绍Stata软件在截面数据回归分析中的实际操作方法。
通过深入探讨数据准备、模型设置、结果解读等方面，旨在帮助读者更深入地理解并运用Stata进行截面数据回归分析。
1. 引言截面数据回归分析是一种常见的统计方法，用于探索变量之间的相关性和影响关系。
Stata作为一款功能强大的统计软件，为进行截面数据回归提供了丰富的功能和工具。
下面将从准备数据开始，逐步介绍Stata在截面数据回归中的实际操作。
2. 数据准备在进行截面数据回归之前，需要对数据进行准备和处理。
导入数据到Stata中，可以使用"import"命令或直接从Excel、CSV等文件格式中读取数据。
接下来，对数据进行清洗和转换，包括处理缺失值、异常值以及进行变量类型转换等。
Stata提供了一系列命令和函数来完成这些操作，如"drop"、"replace"、"egen"等。
3. 模型设置在进行回归分析之前，需要明确研究的目的和研究问题，并选择适当的回归模型。
Stata支持多种回归模型，包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
根据实际情况和研究问题的要求，选择合适的回归模型并设定变量之间的关系。
在Stata中，可以使用"regress"、"logit"等命令来指定回归模型。
4. 结果解读得到回归结果后，需要对结果进行解读和分析。
Stata提供了丰富的统计量和检验方法，如回归系数、标准误、置信区间、t值、P值等。
通过对这些统计量的分析和解释，可以评估变量之间的相关性和影响关系。
Stata还提供了数据可视化工具，如散点图、拟合曲线等，帮助更直观地理解回归结果。
5. 观点和理解在进行截面数据回归分析时，需要注意以下几点：- 数据质量和准确性对分析结果的影响至关重要，应仔细进行数据清洗和处理。
第四章 横截面数据分类
或者
注意：伯努利分布均值 p ，这里的连接函数为 ( ) ( p) ln[ p /(1 p)] X T 在简单回归的期望表达式 E(Y ) X T 中，左边不是观测变量，而是 均值参数 ,方程（4.1）左边也不是可观测变量，而是假定背景分布（伯 努利分布）一个参数的函数，因为函数 ln[ p /(1 p)] 被称为Logit函数，所以 这个模型叫做logistic回归模型，为广义模型的一个特例. 显然，logistic回归试图把取值范围为整个实数轴 X T 和取值区间[0,1]的P 联系起来：logistic模型（4.1）左边的 ln[ p /(1 p)] 和右边的 X T 取值范围一 样，都是整个实数轴。
1）逐步回归结果：
step的缺省是backward，所以最开始是那个最大的model.可以看出，变量V4 在逐步回归中被淘汰，此时AIC=190.98 通过逐步回归筛选变量之后，得到的logistic回归输出结果如下表：
表4.2
逐步回归筛选变量之后的logistic回归输出结果输出
所以可知训练出来的模型为：
-1 ( ) 或者 （ ） m( )
而且Y服从（正态分布也在其中的）指数族分布，则我们就有 了广义线性模型（GLM），() 称为连接函数，其逆函数 m() 称 为均值函数.
如果因变量观测值Y来自指数族分布，那么它的密度函数的形式为
fY ( y; , ) a( y, ) exp
E(Y ) , ( );Var(Y ) ,, ( )
连接函数 称为典则连接函数，它使得数学推导简单很多，即便如此 但没有任何证据说明点则连接函数在你和实际数据时比其他连接函数好， 由于R中的glm()函数对某分布的默认连接函数是其点则连接函数，下面列 出某些属于指数族的分布典则连接函数
第四部分：横截面数据分析
第四部分：横截面数据分析(Cross Data)西安交大管理学院2011‐春2内容•判别分析(Discriminant analysis)•典型相关分析(Canonical correlation analysis ）•对应分析(Correspondence analysis)•联合分析（Conjoint analysis/measurement)•多维尺／标度分析(Multi-Dimentional Scaling)对应分析(Correspondence analysis)•也称关联分析、R ‐Q 型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。
可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。
主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。
原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。
•由法国人Benzenci 于1970年提出的，起初在法国和日本最为流行，然后引入到美国。
由法国人Benzenci 于1970年提出的，起初在法国和日本最为流行，然后引入到美国。
•对应分析法是在R 型和Q 型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。
在因子分析中，如果研究的对象是样品，则需采用Q 型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R 型因子分析。
但是，这两种分析方法往往是相互对立的，必须分别对样品和变量进行处理。
因此，因子分析对于分析样品的属性和样品之间的内在联系，就比较困难，因为样品的属性是变值，而样品却是固定的。
于是就产生了对应分析法。
它综合了R 型和Q 型因子分析的优点，并将它们统一起来使得由R 型的分析结果很容易得到Q 型的分析结果，这就克服了Q 型分析计算量大的困难；更重要的是可以把变量和样品的载荷反映在相同的公因子轴上，这样就把变量和样品联系起来便于解释和推断。
(完整版)横截面数据、时间序列数据、面板数据
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panel data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，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。
关于面板数据的统计分析在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据，比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素，而影响盈余管理的因素有6个，那么会形成如下图的数据如上图所示的数据即为面板数据。
显然面板数据是三维的，而时间序列数据和截面数据都是二维的，把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。
处理面板数据的软件较多，一般使用Eviews6.0、Stata等。
【STATA精品教程】第八章-经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现
本章结束，谢谢观看！
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本章介绍横截面数据、单方程、经典条件下 的线性回归分析的stata实现，对于其他回归
分析的实现方法在下面的章节中将会为大家 介绍
Stata的回归分析——regress、predict、test 命令
• Stata提供了范围异常广泛的回归程序。本章我们 介绍用于回归分析最基本的三个Stata命令—— regress、predict、test命令。regress、predict、 test是一组命令，它们完成各种简单和多元的普 通最小二乘法回归。regress命令用于完成因变量 对自变量的回归，其后续命令predict可以计算预 测值、残差，另一后续命令test检验用户指定的 假设。由于这组命令的连贯性，我们选用同一个 例子来说明它们的使用方法。
ห้องสมุดไป่ตู้现示例
• 问题：女性教育的回报 • 我们要研究的是对于女性而言，其受教育的年数 是否对其工资有影响。在考虑这个问题时，我们 控制了年龄、经验、女性小于6岁孩子的数量、6 到18岁的孩子这些变量对工资的影响 。
数据集
• mroz.dta是一个用来做劳动经济学研究的标准横截面数据集，它 收集了美国1975年有关女性工作的各种数据。mroz.dta这个数据 集中共有753条观测记录，代表753个女性，每条观测记录包括22 个变量。
• 目标 • 1.展示如何用regress命令估计
的w参ag数e 。其0 中1edu即c 为2女ag性e 的3教ex育p e回r 报4kidslt6 5kidsge6 u 2.展示如何用regr1 ess命令的后续命令predict来给出因变量
经验分享,使用eviews做回归分析
[经验分享] 使用eviews做线性回归分析Glossary:ls(least squares)最小二乘法R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整Adjust R-seqaured()S.E of regression回归标准误差Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间Mean dependent var因变量的均值S.D. dependent var因变量的标准差Akaike info criterion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确）Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确）Prob(F-statistic)相伴概率fitted(拟合值)线性回归的基本假设：1.自变量之间不相关2.随机误差相互独立，且服从期望为0，标准差为σ的正态分布3.样本个数多于参数个数建模方法:ls y c x1 x2 x3 ...x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算，选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。
模型的实际业务含义也有指导意义，比如m1同gdp肯定是相关的。
模型的建立是简单的，复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。
模型检验：1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。
Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p 值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。
2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。
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Earnings 0 1education u
计量经济学导论：刘愿
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例 1.4 (续)
1的估计值为教育的回报，但这可以被视为因
果关系吗？ 当误差项 u 包括其他影响收入的因素时，我们 希望控制尽可能多的因素，如经验与能力。 某些因素，如个人能力，是不可观测的，会对 因果关系推断构成问题。
构造规范的经济模型：各种变量之间的关系 将经济模型转变为计量模型：抓住问题的本质， 即最为重要的因素。
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例子1.1 贝克尔91968)的犯罪经济模型
y f ( x1, x2 , x3 , x4 , x5 , x6 , x7 )
y=花在犯罪活动上的小时数 x1=从事犯罪活动每小时的“工资” x2=合法就业的小时工资 x3=犯罪或就业之外的收入 x4=犯罪被抓住的概率 x5=犯罪被抓后，被证明有罪的概率 x6=被证明有罪后预期的宣判 x7=年龄
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课程大纲
第一章 计量经济学的性质与经济数据 横截面数据的回归分析 第二章 简单回归模型 第三章 多元回归分析：估计 第四章 多元回归分析：推断 第五章 多元回归分析：OLS的渐近性 第六章 多元回归分析：深入专题 第七章 含有定性信息的多元回归分析：二值变量 第八章 异方差性 第九章 模型设定和数据问题的深入探讨
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1.1什么是计量经济学
政策评估或经济理论检验:x→y 教育水平 →工资率 利率 →GDP 种植补贴 →农业产出 孕期妇女饥荒经历 →婴儿长期健康 货币发行量→物价水平
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为何需要计量经济学
经济学中鲜见实验数据
经济学需使用非实验或观测数据进行推断
重要的是将经济理论应用于真实世界数据
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为何需要计量经济学
实证分析使用数据检验一个理论或某种关系
关于政策变化的效果，理论上并不明确，可以应用计 量经济学的方法检验之。 我国FDI是否存在溢出效应？ 种植补贴是否增加农业产出? 调低利率是否增加总产出？ 征收燃油税能否减少污染物排放？
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1.2 经济计量分析的步骤
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例1.2 工作培训与工人的生产力
wage=f(educ, exper, training) wage为小时工资， educ为接受正规教育的年限， exper为工作年数， training为花在工作培训上的周数 (1.2)
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经济数据的结构
截面数据 时间序列数据 混合截面数据 面板或纵列数据
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混合截面数据
既具有横截面数据的特点，又有时间序列的特 点：对美国的家庭进行两次横截面数据的调查， 1993、1995年两次搜集住房价格数据。 混合截面数据的两个作用： 扩大样本容量 解释变量在不同时间的长期差异
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面板数据或纵列数据
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截面数据
给定时点对个体采集的样本所构成的数据集。 随机抽样 如果样本非随机抽取，即存在样本选择问题 饥荒健康效应研究：在饥荒时期出生的婴儿真 的比其他时期出生的婴儿拥有更好的身体素质 吗？ 在收入调查中，收入越高的人越倾向于拒绝报 告及收入状况，或者系统性的低报其收入。
由数据集中每个横截面单位的一个时间序列组 成，对同一单位的不同时期进行重复观测。 面板数据的优越性： 控制观测单位某些观测不到的特征 研究决策行为或结果中的滞后性
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计量经济分析中的因果关系及保持其他条 件不变的概念
建立变量之间的某种联系并不足够，我们需要考 虑的是变量间的因果效应/关系。 如果我们能控制足够多的其他因素，其他条件不 变下的关系可以视为因果关系。 但建立因果关系是相当困难的。
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例 1.3 化肥对作物产量的影响 对每个地块施用不同数量的化肥，然后测量各 自产出，我们获得一个截面数据集合。运用统 计方法去测量产出与化肥施用量之间的关系。 这是否是测量两者关系的一个好实验。
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例 1.4 教育回报的测量
人力资本投资模型表明，接受更多教育的人挣得越多。 最简单的例子，我们可以将方程写成如下：
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例1.5 执法队城市犯罪活动的影响
更多警察出现在街上会制止犯罪吗？ 两种表述： 随机选择一个城市并增加10名警察，犯罪率会 下降多少？ 如果两个城市各方面都相同，只是A市比B市 多10各警察，两个城市 犯罪率有多大差异？ 因果关系推断中潜在的问题：犯罪率高的城市 倾向于加大警力规模。
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时间序列数据的回归分析LS用于时间序列数据的其他问题 第十二章 时间序列回归中的序列相关和异方 差
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计量经济学的性质与经济数据
1.1 什么是计量经济学 1.2 经验分析的步骤 1.3 经济数据的结构 1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变 的概念
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时间序列数据
时间序列数据对一个体的一个或几个变量不同时间进 行观测：股票价格、货币供应、消费者价格指数、 GDP等. 时间序列数据并非随机抽样，存在时序相关或自相关 问题：时间趋势或季节性
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计量经济学导论
刘 愿
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计量经济学导论. 刘愿
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教材：伍德里奇，计量经济学导论：现代观点 （第四版），中国人民大学出版社，2010年。
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考核方式：平时成绩占30%，期末考试占70%。 平时成绩：作业须按规定时间提交，用A4纸 打印或手写。主要是教材的练习题，部分是统 计软件的实操。 期末考试：是否统考待定。 学习要求：初步了解计量经济学这门学科；培 养起自己对计量经济学的感觉、方法。基本思 想为重，数学推导次之。 教学方法：理论联系实际