横截面数据分类:机器学习方法
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计量知识:1、横截面数据、时间序列、面板数据: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。
,Pr i t emium ,1Pr i t emiun -H A Turnover Tutnover A H Size +/H A H SO SO +22/A H σσDummy时间序列数据: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。
面板数据: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。
*变量合并2、截面数据,多重共线性和异方差都需要考虑,截面数据不需要检测DW 值!你做出来R 方比较小,可能原因是你的回归方程中没有纳入关键变量,建议你采用逐步回归方法,以提高R 方!对于截面数据来说,R 方一般在0.7左右都能接受!相关分析不是必要做的,在模型中加入什么变量进行回归,主要是依据前期的理论分析和研究目的!仅就计量回归而言,这些步骤只是告诉你,自变量与因变量的相关性会影响变量在模型中的显著性,而自变量间的相关则会带来多重共线性!3、线性相关,也叫自相关:可以用来看x和y的相关性,常用来考察各个x 自变量之间是否存在相关关系。
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。
longitudinal和cross-sectional study-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:在科学研究领域,研究者为了探究研究对象的某些特定方面或现象,使用各种研究设计方法进行数据收集和分析。
而在这些研究设计中,长期纵向研究(Longitudinal study)和横断面研究(Cross-sectional study)是两种常用的方法。
长期纵向研究即长期追踪同一组人或事物的发展变化情况。
研究者通过多次收集数据,观察研究对象在一段时间内的变化过程和发展趋势。
相反,横断面研究是在同一时间点上对不同个体或不同群体进行数据采集,并进行相应的研究分析。
这两种研究方法都有各自的优势和应用场景。
本文将着重介绍长期纵向研究和横断面研究的定义、特点、设计方法、应用和优势,并进行比较和对比。
同时,我们也将探讨如何选择合适的研究设计,并提供具体的实际应用建议。
通过对长期纵向研究和横断面研究的深入了解,研究者将有助于更好地设计和实施具有科学性和可靠性的研究项目,并为未来的研究方法和技术提供一定的参考和启示。
然而,任何研究方法都存在一定的局限性,因此我们也需要在结论部分对这些局限性进行讨论,并提出未来发展的方向和建议。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以参考以下写法:1.2 文章结构本文将分为以下几个部分来探讨长期研究和横断面研究的特点、设计、方法、应用和优势,并进行比较和对比。
首先,在引言中概述了长期研究和横断面研究的背景和重要性,并明确了本文的目的。
接下来,正文部分将分为两个小节,分别介绍长期研究和横断面研究。
在长期研究部分,我们将定义和解释长期研究的特点,并详细介绍其设计和方法。
然后,我们将探讨长期研究在实际应用中的优势和应用领域。
在横断面研究部分,我们将同样定义和解释横断面研究的特点,并介绍其设计和方法。
随后,我们将讨论横断面研究在实际应用中的优势和应用领域。
最后,在比较和对比部分,我们将分析长期研究和横断面研究之间的相似之处和差异之处,并提供选择合适研究设计的建议。
计量经济学横截面数据模型: 理论基础与应用引言计量经济学是经济学领域中的重要分支,旨在通过利用数理统计方法来研究和解释经济现象。
计量经济学的数据来源多种多样,其中之一便是横截面数据。
横截面数据指的是在一定时间点上收集的多个经济单元的相关变量。
本文将重点讨论计量经济学中横截面数据模型的下标表示以及其应用。
横截面数据模型下标: 变量与经济单元在横截面数据模型中,我们通常用不同的下标来表示不同的变量和经济单元。
下面是一些常用的下标及其含义:•i: 表示第i个经济单元,通常是个体或者行为者。
•t: 表示在第t个时间点上采集的数据。
•y it: 表示第i个经济单元在t时间点上的被解释变量,也可以称为因变量或观测变量。
•x it: 表示第i个经济单元在t时间点上的解释变量,也可以称为自变量或控制变量。
在横截面数据模型中,我们通常考虑的是多个经济单元在同一时间点上的数据。
因此,对于变量的下标,我们通常会同时考虑到经济单元和时间点的信息。
横截面数据模型下标的应用在应用计量经济学中的横截面数据模型时,我们需要结合具体问题来选择和使用适当的下标。
下面将介绍一些常见的应用场景。
线性回归模型线性回归模型是计量经济学中应用最广泛的横截面数据模型之一,可以用来研究因变量和解释变量之间的关系。
在线性回归模型中,通常使用下面的下标表示:y it=β0+β1x it1+β2x it2+⋯+βk x itk+u it其中,y it表示第i个经济单元在t时间点上的被解释变量,x it1,x it2,…,x itk表示第i个经济单元在t时间点上的k个解释变量,β0,β1,…,βk表示模型的参数,u it表示误差项。
检验经济假设横截面数据模型还常常被用来检验经济理论和假设。
例如,我们想要检验收入对教育水平的影响。
在这种情况下,我们可以建立下面的模型:y it=β0+β1x it1+u it其中,y it表示第i个经济单元在t时间点上的教育水平,x it1表示第i个经济单元在t时间点上的收入,β0表示模型的截距,β1表示收入对教育的影响,u it表示误差项。
横截面数据、时间序列数据、面板数据横裁面数据:(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:涨幅%-2.72 -1.00 -1.44 -0.98 -1.33 -2.92 -0.56 -1.18 -L94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。
行场粉车贸粉场粉际称银机股汽国股机股国名发云钢风国创海钢能浦6■武东中首上包华如如: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。
城2000200120022003北京1453上海2436重庆2135天津4531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公司1公司2公司100因素1因素6盈余管理程度因素1因素6盈余管理程度因素1因素6盈余管理程度1999 20002010如上图所示的数据即为面板数据。
基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析陈威;祁伟彦;袁福香;李哲敏【摘要】[目的]对比不同模型预测效果,分析各模型预测水稻产量的特点、不足及适用条件,为粮食产量预测问题模型选择提供依据.[方法]从时间序列预测和横截面数据预测两种角度,利用ARIMA、LSTM、SVR、MLP这4种模型,通过吉林省水稻产量、病虫害及其他特征历史数据对吉林省水稻产量进行预测,并对不同模型的预测结果进行了对比分析.[结果]基于ARIMA模型和LSTM模型的时间序列预测结果较好,横截面数据预测中,原始数据经主成分分析PCA降维处理后,可提高模型预测性能.[结论]对于水稻产量预测,应根据掌握的影响产量因素的数据以及趋势延续性情况合理选择预测模型,以达到较理想的预测效果.【期刊名称】《中国农业信息》【年(卷),期】2018(030)005【总页数】11页(P91-101)【关键词】水稻产量;ARIMA;LSTM;SVR;MLP;时间序列【作者】陈威;祁伟彦;袁福香;李哲敏【作者单位】中国农业科学院农业信息研究所,北京100081;中国农业科学院农业信息研究所,北京100081;吉林省气象科学研究所,长春130062;中国农业科学院农业信息研究所,北京100081【正文语种】中文0 引言水稻是世界三大粮食作物之一,是我国最主要的粮食作物,全国65%以上的人口以稻米为主食。
我国水稻播种面积占全国粮食播种面积的27%左右,产量占全国粮食总产量的37%左右[1]。
因此,水稻的稳产增产以及对水稻产量的准确预测对我国农业政策调整和保障我国粮食安全问题具有重要意义。
国内学者在粮食产量预测方面做了大量研究,有的利用粮食产量的时间序列数据进行预测,有的利用与粮食生产密切相关的多重参数的横截面数据进行预测。
时间序列数据预测常用的预测算法有自回归滑动平均、人工神经网络等。
由于时间序列预测只需变量本身的历史数据,不需要其他参数的数据,模型构建较为简单,因此在粮食产量预测中应用十分广泛。