知豆号面板数据是什么？
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。
这些数据是否是面板数据？
不属于，这个是多指标时间序列。面板数据是时间序列在空间上的扩展或者是截面数据在时间上的扩展。
如果是全国32个省（市）2002-2008年的旅游收入、旅店饭店数，旅行社数，从业人员。这样是面板数据。有32个截面有2002-2008年时间维度。这才是面板数据。
而你说的不是面板数据。只有广东省一个截面。怎么能是呢？
你要是想研究广东省，可以考虑把广东省21个地级市做为截面，时间为2002-2008这也可以是面板数据。21个地级市是21个截面。但是中国地级市的数据找到是需要花费些功夫的。
面板数据是什么
面板数据，即PanelData，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乘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。
面板数据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paneldata译作“面板数据”。但是，如果从其内在含义上讲，把paneldata译为“时间序列-截面数据”更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(TimeSeries-CrossSection)”。
面板数据回归的基本含义
面板数据也叫“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。在面板数据模型形式的选择方法上，人们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。
面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。
面板数据回归后怎么看显不显著的
1、计算t值和p值：t值和p值也是判断回归系数显著性的常见统计量。t值表示回归系数估计值与零之间的标准差，而p值表示该t值在自由度为该变量个数减一时的概率，通常将p值小于0.05或0.01的结果认为是有显著性的。
2、F检验：可以使用F检验来判断回归模型整体的显著性。F值表示回归系数的差异占总变异的比例，可以检验回归模型整体的显著性。在面板数据中，可以使用固定效应模型或随机效应模型的F检验来检验模型的显著性。
面板数据是什么意思
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。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”。但是从其内在含义上讲，把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series – Cross Section）”。
什么是动态面板数据
动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。
相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系；而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误；同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。
如何分析下面stata面板数据回归分析
- 如何分析下面stata面板数据回归分析
- 结果的前两行表示模型的类别，LZ采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目310.群组数目31，也就是每组10个观测值。3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和Pvalue，p=0.000表示参数整体上灰常显著。8-10行表示解释变量的估计权重，截距，标准差，Z统计量，P值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一样的，关于你的解释变量base的权重解释是，在其他多有条件都不变的情况下，base每增加一单位，city会增加0.0179单位，P值0.000，灰常显著。最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值，分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高，R方只有26%，当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果，如果大家都在20多，那就OK。
想寻找一份会计审计方面的实证论文，涉及面板数据的单位根检验和协整检验
- 写论文的时候涉及到面板数据的单位根检验和协整检验，想找一篇这样的论文，看看这部分的遣词造句
- 这个我会的，按照你的要求做，，，
菜鸟想问：用eviews做var回归模型是用面板数据吗？
- 用eviews做var回归模型用的是面板数据吗？比如下面这道题，必须要建立面板数据，是吗？
- 不必，建立时间序列即可
怎么把Access中的数据导入到LabWindowsCVI中自己设计好的面板上呢？
- 问题补充： 能在程序中发送命令来修改添加Access表中数据，但是不知道怎么再把这些数据显示在CVI的面板上。
- 这个问题你要去CVI版面去问
win8 怎样删除控制面板里面的odbc数据源管理程序
- 1.你可以在控制面板选中ODBC数据源管理器，卸载。2.如果控制面板没有ODBC,直接“开始”－－“所有程序”，选中odbc图标，右击，选择“属性”，查看文件或文件夹路径，找到删除文件或文件夹即可；完成，再点“开始”－－“所有程序”，选中odbc图标，右击，选择“删除”，即删除了“开始”中的odbc
