MATLAB空间面板数据模型操作介绍
利用MATLAB对状态空间模型进行分析
实验2 利用MATLAB 对状态空间模型进行分析2.1 实验设备 同实验1。
2.2 实验目的1、根据状态空间模型分析系统由初始状态和外部激励所引起的响应；2、通过编程、上机调试，掌握系统运动的分析方法。
2.3 实验原理说明给定系统的状态空间模型：)()()()()()(t t t t t t Du Cx y Bu Ax x+=+=& (2.1)设系统的初始时刻，初始状态为，则系统状态方程的解为)0(x 00=t ∫∫−−+=+=tt t tt t e e eee t 0)(0d )()0(d )()0()(ττττττBu x Bu x x A A A A A (2.2)输出为)(d )()0()(0)(t e e t tt t Du Bu C x C y A A ++=∫−τττ (2.3))(t x 包括两部分，第一部分是由系统自由运动引起的，是初始状态对系统运动的影响；第二部分是由控制输入引起的，反映了输入对系统状态的影响。
输出由三部分组成。
第一部分是当外部输入等于零时，由初始状态引起的，故为系统的零输入响应；第二部分是当初始状态为零时，由外部输入引起的，故为系统的外部输入响应；第三部分是系统输入的直接传输部分。
)(t y )(0t x )(0t x MATLAB 函数：函数initial(A,B,C,D,x0)可以得到系统输出对初始状态x0的时间响应； 函数step(A,B,C,D)给出了系统的单位阶跃响应曲线； 函数impulse(A,B,C,D) 给出了系统的单位脉冲响应曲线；函数 [y,T,x]=lsim(sys,u,t,x0) 给出了一个状态空间模型对任意输入的响应，其中的sys 表示贮存在计算机内的状态空间模型，它可以由函数sys=ss(A,B,C,D)得到，x0是初始状态。
u 2.4 实验步骤1、构建系统的状态空间模型，采用MATLA 的m-文件编程；2、求取系统的状态和输出响应；3、在MATLA 界面下调试程序，并检查是否运行正确。
Matlab技术快速上手教程
Mat1ab技术快速上手教程引言：MatIab是一种广泛应用于科学和工程领域的计算软件。
它的强大功能和简单易用的界面使得许多研究人员和工程师选择使用它来解决各种数学和计算问题。
本文将向大家介绍一些基本的MaUab技术，帮助读者快速上手。
一、MatIab的基础知识1 .安装与界面介绍：安装MatEb软件后，启动界面类似于其他常见的计算软件。
主界面包括菜单栏、工具栏、当前文件夹窗口、命令窗口和工作区等。
了解这些基本组成部分对于快速上手是非常重要的。
2 .变量和操作符：在Mat1ab中，我们可以使用变量来存储数据。
变量可以是数字、字符串或数组等。
使用等号（=）将数值赋给变量。
操作符可以用于进行各种数学计算，如加减乘除等。
Mauab提供了丰富的操作符和函数来满足各种计算需求。
3 .数组和矩阵：MatIab是一个强大的矩阵处理工具。
它可以轻松处理一维和二维数组，进行矩阵的数学运算，如转置、相乘和求逆等。
数组或矩阵可以用于存储和处理大量数据,非常适合科学和工程计算。
4 .函数和脚本：Mauab提供了许多内置函数来执行各种任务。
你可以直接调用这些函数来完成你的计算需要。
此外，你还可以编写自己的函数和脚本，以便重复使用相同的计算步骤。
二、Mat1ab的数据分析能力1 .数据导入和导出：MaUab可以导入各种格式的数据，如文本文件、EXCe1文件和图像文件等。
它还可以将处理后的数据导出到各种格式中。
这使得数据的读取和保存变得非常方便。
2 .数据可视化：Mauab是一种出色的数据可视化工具。
它可以创建各种图表和图形，如线图、散点图和柱状图等。
使用MaUab的绘图函数，你可以轻松地将数据可视化，以便更好地理解和展示你的研究结果。
3 .统计分析：Mat1ab提供了强大的统计分析功能。
你可以使用内置的统计函数来计算均值、方差和协方差等。
此外，MaUab还提供了假设检验、回归分析和时间序列分析等高级统计功能，以满足不同的数据分析需求。
（一）空间面板数据模型
中国经济增长与能源消费空间面板分析*王火根1沈利生 2（1. 华侨大学商学院；2. 华侨大学数量经济与技术经济研究所、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所）【摘要】近年来面板数据广泛应用于各类统计分析，但变量的空间相关并没有引起足够的重视。
本文引入空间面板回归模型研究中国各省市经济增长和能源消费的关系。
利用matlab软件及其spatial econometric模块建立和比较传统面板回归模型与空间面板回归模型，研究结果表明空间面板回归模型较传统面板回归模型优越，我们的工作为空间面板数据分析提供了一个应用实例。
关键词经济增长；能源消费；空间面板自相关；空间面板回归中图分类号F224 文献标识码AA Spatial Panel Statistical Analysis on Chinese Economic Growthand Energy ConsumptionAbstract This article studies the spatial panel autocorrelation of the Chinese provincialeconomic growth and the energy consumption. We found there was statistically significant spatial panel autocorrelation for these three variables. Further, we established and compared the simple linear panel regression model and the spatial linear panel regression. Our results indicated that the spatial linear panel regression model was better than the simple linear panel regression.Key words Economic growth, Energy consumption, Spatial panel autocorrelation, Spatiallinear panel model一、前言经济增长与能源消费之间关系一直是经济领域学者热门研究的主题。
MATLAB模型构建与优化方法介绍
MATLAB模型构建与优化方法介绍一、引言MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大而灵活的数值计算与数据可视化软件，广泛应用于科学、工程、金融等各个领域。
在模型构建与优化方面，MATLAB提供了丰富的工具和函数，使得用户可以方便地进行模型构建和参数优化。
二、MATLAB模型构建在MATLAB中，模型构建是指通过定义变量、方程和约束条件，将实际问题转化为数学模型。
MATLAB提供了多种方式来构建模型，其中最常用的是使用符号运算工具箱。
符号运算工具箱提供了符号计算的功能，可以在MATLAB中创建符号变量、符号函数和符号表达式。
用户可以使用符号计算工具箱对数学公式进行展开、求导、积分等操作，从而方便地构建数学模型。
例如，我们可以使用符号计算工具箱来构建一个简单的线性回归模型。
首先，创建符号变量x和y，表示输入和输出变量。
然后，定义线性模型的表达式为y =a*x + b，其中a和b为待求参数。
最后，通过最小二乘法等方法，可以求解出最优的参数值。
除了符号运算工具箱外，MATLAB还提供了其他模型构建工具，如优化工具箱、神经网络工具箱等。
用户可以根据具体需求选择合适的工具进行模型构建。
三、MATLAB模型优化模型优化是指通过调整模型参数，使得模型能够更好地拟合实际数据或达到最优性能。
MATLAB提供了多种优化方法，包括数值优化、遗传算法、模拟退火等。
1. 数值优化数值优化是一类通过迭代求解数值问题的方法。
MATLAB中的数值优化工具箱提供了多种数值优化算法，包括最小二乘法、非线性规划、最大似然估计等。
用户可以根据具体情况选择合适的算法进行优化。
例如，我们可以使用最小二乘法来优化线性回归模型中的参数。
最小二乘法通过最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和，来得到最优的参数估计。
MATLAB中的lsqcurvefit函数可以方便地进行最小二乘法优化，用户只需提供模型函数和初始参数值即可。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法。
如何使用MATLAB进行数据处理和模拟实验
如何使用MATLAB进行数据处理和模拟实验第一章：MATLAB简介MATLAB是一种强大的数值计算软件，广泛应用于科学与工程领域。
它具备丰富的数学和统计函数库，可以进行各种数据处理和模拟实验。
在本章中，我们将简要介绍MATLAB的基本特点和使用方法。
1.1 MATLAB的特点MATLAB具备以下特点：（1）矩阵计算：MATLAB内置了矩阵运算功能，使得数据处理更加简便和高效。
（2）图形显示：MATLAB可以生成高质量的二维和三维图形，方便数据可视化。
（3）函数丰富：MATLAB内置了大量的数学和统计函数，能够满足各种数值计算需求。
（4）易于学习：MATLAB的语法简单易懂，上手较容易，适合初学者。
1.2 MATLAB的安装和启动要使用MATLAB进行数据处理和模拟实验，首先需要安装MATLAB软件。
（1）从MathWorks官方网站下载MATLAB安装程序。
（2）运行安装程序，并按照提示进行安装。
（3）安装完成后，通过启动菜单或桌面图标启动MATLAB。
1.3 MATLAB的基本语法MATLAB的语法类似于其他编程语言，主要包括变量定义、函数调用、循环和条件判断等基本操作。
（1）变量定义：使用等号将数值或表达式赋给变量，例如：x = 2.5。
（2）函数调用：通过函数名和参数调用函数，例如：y =sin(x)。
（3）循环：使用for或while循环重复执行一段代码，例如：for i = 1:10。
（4）条件判断：使用if语句根据条件执行不同的代码块，例如：if x > 0。
第二章：数据处理数据处理是指从原始数据中提取、转换和整理信息的过程。
在MATLAB中，通过使用各种数据处理函数和工具箱可以实现对数据的各种操作。
2.1 数据导入和导出MATLAB支持多种数据格式的导入和导出，包括文本文件、Excel文件、图像文件等。
通过导入数据，可以将数据加载到MATLAB工作空间中进行处理。
（1）导入文本文件：使用readtable函数可以将文本文件中的数据读取为一个表格变量。
实验1 用MATLAB 分析状态空间模型
结构图。前三种数学模型是用数学表达式表示的，且均有连续和离散两种类型，通常把它们统称为LTI模型。
2、传递函数模型（TF模型）
系统的传递函数模型用MATLAB提供的函数tf( )建立。函数tf ( )不仅能用于建立系统
传递函数模型，也能用于将系统的零极点增益模型和状态空间模型转换为传递函数模型。
G=tf(num,den)返回连续系统的传递函数模型G
Gtf=tf(G)可将任意的LTI模型G转换为传递函数模型Gtf
三、仪器设备
Matlab软件
四、内容步骤与分析讨论
例1-1已知一个系统的传递函数为
模型之间的相互转换。
3、熟悉系统的连接。学会用MATLAB确定整个系统的状态空间表达式和传递函数。
4、掌握状态空间表达式的相似变换。掌握将状态空间表达式转换为对角标准型、约当
标准型、能控标准型和能观测标准型的方法。学会用MATLAB进行线性变换。
二、原理简述
1、线性定常系统的数学模型
在MATLAB中，线性定常（linear time invariant,简称为LTI）系统可以用4种数学模
实验报告
实验名称实验1用MATLAB分析状态空间模型
系
自动化
专业
班
1204
姓名
学号
授课老师
预定时间
2014、05、21
实验要求
1、掌握线性定常系统的状态空间表达式。学会在MATLAB中建立状态空间模型的方
法。
2、掌握传递函数与状态空间表达式之间相互转换的方法。学会用MATLAB实现不同
MATLAB空间面板数据模型操作简介
MATLAB空间面板数据模型操作简介MATLAB安装：在民主湖资源站上下载MA TLAB 2009a，或者2010a，按照其中的安装说明安装MATLAB。
（MATLAB较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间）一、数据布局：首先我们说一下MA TLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中“1-94”“1-95”“1-96”“1-97”中，1是省份的代号，94,95,96,97表示年份，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。
与eviews不同，MATLAB处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在excel中说明）：先排放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据），再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。
如图：这里需要说明的是，MA TLAB中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。
（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。
二、数据的输入：MATLAB与excel链接：在excel中点击“工具→加载宏→浏览”，找到MA TLAB的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为：C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink，点击excllink.xla即可完成excel与MATLAB的链接。
这样的话excel中的数据就可以直接导入MATLAB中形成MATLAB的数据文件。
操作完成后excel 的加载宏界面如图：选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB”即表示我们希望excel 与MATLAB实现链接。
MATLAB数据处理与分析方法详解
MATLAB数据处理与分析方法详解一、引言在当今科技发展的快速时代，数据处理和分析成为了各行各业中不可或缺的重要环节。
作为一种广泛使用的计算机语言和工具，MATLAB为科学家、工程师和研究人员提供了一个强大的平台，用于处理、分析和可视化数据。
本文将详细介绍MATLAB中常用的数据处理和分析方法。
二、数据导入和预处理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入到MATLAB中，并进行必要的预处理。
MATLAB提供了丰富的函数和工具，可以轻松地导入和处理各种数据格式，如文本文件、Excel文件、数据库等。
通过使用MATLAB的数据导入工具，可以方便地将数据加载到工作空间中，并进行数据类型的转换和缺失值的处理。
三、数据清洗和筛选数据清洗和筛选是数据分析的关键步骤之一。
在大规模数据集中，往往会存在一些无效、不完整或错误的数据。
MATLAB提供了各种强大的函数和工具，可以帮助用户清理和筛选数据，去除重复值、填补缺失值、处理异常值等。
通过运用各种数据清洗和筛选技术，可以确保数据的质量和可靠性，为后续分析奠定基础。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据的方法。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以实现各种数据可视化效果。
用户可以轻松地绘制线图、柱状图、散点图、饼图等各种常见的图表，还可以自定义颜色、样式和标签，使得数据可视化更加美观和直观。
五、统计分析统计分析是通过对数据进行计算和模型建立来揭示数据内在规律的一种方法。
MATLAB提供了强大的统计分析工具，包括描述统计、假设检验、回归分析、方差分析等。
用户可以利用这些工具在MATLAB中实现数据的统计分析，并得出相应的结论。
通过统计分析，可以更好地理解和解释数据，为进一步的决策和预测提供依据。
六、数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习是利用统计学、人工智能等技术从大规模数据中提取有用信息和模式的过程。
MATLAB提供了多种数据挖掘和机器学习工具箱，包括聚类分析、分类与回归、支持向量机等。
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MATLAB 空间面板数据模型操作简介MATLAB 安装： 在民主湖资源站上下载 MA TLAB 2009a ，或者 2010a ，按照其中的安装说明 安装 MATLAB 。
（ MATLAB 较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间）一、数据布局首先我们说一下 MA TLAB 处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉 eviews 的同学 可能知道， eviews 中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间 序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中 “1-94”“1-95” “1-96” “ 1-97”中， 1是省份的代号， 94,95,96,97 表示年份， eviews 是将每个省 份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。
与 eviews 不同， MATLAB 处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在 excel 中说明）：先排放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据） ，再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。
如图：这里需要说明的是， MA TLAB 中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。
（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。
二、数据的输入：MATLAB 与 excel链接：在 excel中点击“工具→加载宏→浏览” ，找到 MA TLAB 的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为：C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink ，点击 excllink.xla 即可完成 excel 与 MATLAB 的链接。
这样的话 excel 中的数据就可以直接导入 MATLAB 中形成 MATLAB 的数据文件。
操作完成后 excel 的加载宏界面如图：选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB ”即表示我们希望 excel 与MATLAB 实现链接。
点击确定后， excel 窗口如图：红色框内选项为：startMATLAB: 表示打开 MATLAB, 一般来说，如果 excel 实现了与 MA TLAB 的链接，当我们打开 excel 时， excel 会自动启动 MATLAB ，所以 excel 的打开速度很慢。
Putmatrix ：表示将 excel 中的数据输入 MATLAB 中，我们经常用的就是此项，选中需要导入到 MA TLAB 中的数据（就是一个矩阵），点击 putmatrix 即可。
如：下表是一个数据表格，那么红色框内的数据就是我们需要导入 MATLAB 中的数据。
选中数据矩阵，点击 putmatrix ，出现如下窗口：我们需要在弹出的窗口中输入变量名称，即我们选中并输入到 MA TLAB 中的数据矩阵在 MA TLAB 中是以一个变量的形式存在，我们之后在使用时，需要调用该矩阵的某一列（后面详解）。
如我们在此输入变量名为“ pc”，点击确定。
三、MATLAB 窗口此时原来已经打开的 MATLAB 窗口如图：标题栏这里我们简单介绍一下 MATLAB 的窗口，与很多我们见过的很多软件，如excel，word ，spss一样， MA TLAB 一样有标题栏、菜单栏、工具栏。
我们主要讲 MATLAB 的工作窗口，如图，左侧是“控制窗口” ，在此可输入很多命令，如打开某一个文件，查找函数，建立模型等等。
右侧上面是“工作空间” ，一般是存储我们需要的数据文件（包括导入的原始数据，模型模拟过程中产生的数据文件等），如我们之前导入了变量名为“ pc”的一个数据矩阵，就存放在这里，双击“pc”，就能查看该数据文件。
右侧下方是“历史记录” ，你在控制窗口进行的任何一项操作都会在这里有显示，所以当你在此需要进行原来某项操作时，其实可以点击历史窗口中相应的记录就可。
控制窗口左侧隐藏了“ current directory ”，这个是“当前目录” ，即我们现在所在的位置。
点击“当前目录”就会以浮动的形式出现当前目录，或方便我们查找我们需要的目录。
这是我习惯的一种桌面布局，你也可以根据需要调整，在菜单栏有一项“ Desktop ”（桌面），点击 desktop→ desktop layout （桌面布局），会有几种布局形式，大家自己去看吧。
四、与MATLAB 相关的重要操作1、数据文件存储之前我们已经将模型需要的数据作为一个变量导入并存储在 MATLAB 的“工作空间”中，由于我们是处理空间面板数据，所以我们还需要导入空间权重矩阵（如命名为“w1 ”），方法一样。
这时我们需要将包含空间权重矩阵“ w1 ”和所有数据的“ pc”的数据文件进行存储，方便以后调用。
数据存储方法：“File→Save Workspace As”，找到存储的地址，输入文件名，就形成了后缀名为.mat 的MATLAB 能识别的数据文件。
2、设置路径MATLAB 并没有自带空间计量软件包，这个需要在网上下载（我打包给你们），当然我们也需要将操作 MATLAB 过程中需要的数据文件、程序等保存在某个文件夹中。
MA TLAB通过调用软件包中已有的程序命令，以及自己保存的数据文件，来实现模型的模拟。
此时我们需要告诉 MATLAB 它的权限在哪里，即它可以在哪里去查找这些程序、数据等（默认状况下，MA TLAB 只承认安装目录下文件夹中已有的程序）。
所以我们需要为 MATLAB 设置一条路径，让它能够使用这条路径下包含的程序，数据。
设置路径的方法：点击“ File → Set Path”,出现“ set path”窗口，如图：空间计量工具箱红框下按钮“Add with Subfolders ”表示在添加路径时，在文件夹下的子目录也被MA TLAB 承认，否则该文件夹下的子文件夹中的程序、数据将不能被 MATLAB 识别，而不能使用。
点击此按钮，选择文件夹位置，然后点击该窗口的“Save”即可实现路径的设置。
如图：我将 D 盘下的 MATLAB文件夹及其子文件夹添加到了 MATLAB 能识别的路径中，那么此文件夹中的所有与 MA TLAB 相关的程序、数据等都能被 MATLAB 识别并使用。
五、MATLAB 程序——空间计量工具箱一般来说，我们不会在 MATLAB 的控制窗口一个一个的输入命令，而是在 MATLAB 的“ Editor ”（编辑器）中将一个完整的程序编辑完毕然后进行存储，方便以后使用。
当然我们更一般的是使用别人已经编辑好的程序，进行一定的组合和修改来进行自己的研究。
这里先讲 MATLAB 的空间计量工具箱。
在 MATLAB 官方网上下载的最新版的空间计量工具箱的名称为：“jplv7 ”。
如上图，我在设置路径时，该工具箱已经包含在D 盘下的 MATLAB 文件夹下。
这时，我们可以从红框所标识的按钮找到该工具箱，如图，左侧“ currentdirectory ”（当前目录）即显示该目录下所有的文件夹，其中我们要使用的是“spatial”，该文件夹下包含我们需要的关于空间面数据模型相关的程序，而我们主要使用的完整程序是该文件夹下的“ panel”（空间面板）。
空间计量模型帮助我们可以先看一下以“ demo”开头的 M 文件（ MATLAB 程序）， demo 即演示，如双击打开“ demoLMsarsem_panel ”，就会弹出该程序文件的编辑器（ editor ），点击红圈下的运行按钮，整个程序的运行结果就会显示在 MATLAB 的“控制窗口”中。
六、空间面板数据模型解读（一）空间面板数据模型建立的一般步骤是：1、空间相关性检验： Moran 's I检验， LM 检验（这是我目前知道的两种检验方法，对于其他的一些检验如 LR ，Walds 等本来就是用于截面空间数据空间相关性的检验，如何推广到空间面板数据上来，我也不是很清楚，我也没找到相关的程序，只是看到有些人做空间面板数据模型时也给出了这几种检验的结果）。
打包文件中有一个“作业”文件夹，里面有单独的 LM 与 moran 检验的 M 文件，对自己的数据进行空间相关性检验可以直接使用这个程序，当然需要修改某些东西（后面有详解）。
2、空间模型的选择：即选择用 SAR 模型，还是 SEM 模型，同时还涉及到固定效应和随机效应选择，以及在固定或随机效应模型中选择（地区固定、时期固定、双固定、还是混合面板）。
LM 检验的结果可以为 SAR 与 SEM 的选择提供依据（查看相关文献）。
面板数据的固定效应 SAR 模型直接调用“ sar_panel_FE”程序，而固定效应 SEM 直接调用“ sem_panel_FE”程序（这些程序已经作为程序文件存在于某个子目录下）。
对于固定效应（地区固定，时间固定，双向固定，混合）的选择，其实只需要在引用上述程序时，对某些指标进行设置。
如下图，是截取的一段面板 SAR 模型的程序，其实我们可以从百分号“ %” 后的文字去理解这段程序在做什么。
红框中是设定模型是那种固定效应： info.model=0 ：表示此模型为混合模型，即没有固定效应； info.model=1 ：表示此模型为地区固定效应模型； info.model=2 ：表示时间固定效应模型； info.model=3 ：表示双向固定效应模型。
关于如何使用已有的完整程序来做自己的研究将在后面详解。
（二）学会使用“帮助”自学空间面板数据关于“ panel”文件夹下带有 demo 字样的 M 文件，一般都是一个完整的演示文件，可以运行，大家可以读一下。
一般等号后面的语句就是对等号左边的变量进行赋值之类的，对于任何命令，都可以在 MA TLAB 的控制窗口输入“which 命令名”进行查找，或者直接使用 MA TLAB 提供的帮助，看该命令是什么意思，该怎么使用（上上图给出了帮助的位置）。
下图是“帮助”窗口，在红框内输入如“wk1read”点回车即可获取“wk1read”的相关解释，用法，描述，实例等等。
目前关于 MA TLAB 用于空间面板计量方面的中文操作书我没有在网上找到，所以也只能通过这种方法来学习“panel”下的每一个 M 文件到底是干什么用的。
（三）常见的命令：1、关于 %： %后面可以输入中文，对已写程序进行描述和解释，%后的文字是不被运行的。
2、wk1read ：读取后缀名为 .wk1 的数据文件。
（wk1 数据文件是 MA TLAB 能识别的数据文件，但具体该文件怎么形成的，我也不清楚。
我一般使用的都是通过 EXCEL 链接导入到MATLAB 中的数据，该数据存储后后缀名为 .mat，该文件的读取，直接使用命令load，如读取名为“ pc”的mat文件，直接用load pc.mat）3、在任何一个空间面板数据模型的程序中，首先要做的，当然是读取数据，第二步就是对空间面板数据进行描述（也叫定义空间面板数据），同时指定被解释变量 y 和解释变量x ：如下图：每一行分别表示：这里说明一下矩阵的引用：a（：， [4： 6]）表示的是矩阵的第四到第六列；逗号前是行号，逗号后是列号；行号、列号必须加中括号 [] ；如果使用连续几行或几列，如第一行到第七行，表示成 [1:7] 即可；如果几行将是间断的，用逗号隔开；如果是全部的行或列，可省略数值和中括号，直接打冒号“：”即可。