面板數據的統計性描述用哪個數據

Ⅰ stata面板數據描述性統計xtdes怎麼用

方法/步驟 短面板處理 面板數據是指既伍前亮有截面數據又有時間序列的數據，因此其存在截面數據沒有的優勢悔襪，在用stata進行面板數據的估計時，一般選擇xtreg命令進行擬合。本節主要論述短面板的stata實現，即時間維度T相對於截面數n較小的腔寬數據。

Ⅱ 如何在Excel中對數據進行描述性統計分析

操作方知沒法
01
首先我們打開Excel，准備要操作的數據，如下圖所示
02
接下來進入文件界面，點擊左側的選項菜單，如下圖所示
03
然後在彈出的Excel選項界面中我們點擊載入項選項，選擇Excel載入項，點擊轉到按鈕，如下圖所示
04
接著在搭鄭納彈出的載入宏界面中勾選分析工具庫，如下圖所示
05
叢瞎接下來回到Excel界面，點擊數據菜單，然後點擊下面的數據分析按鈕，如下圖所示
06
在彈出的數據分析界面中選擇描述統計選項，如下圖所示
07
然後會彈出描述統計的設置界面，我們設置要統計的數據區域和結果輸出區域，如下圖所示
08
最後我們就可以看到Excel會自動生成描述性統計分析結果了，如下圖所示

Ⅲ 求助：sas中怎樣對面板數據進行描述性統計

這些都是最基本的功能呢，工具欄里就有

Ⅳ 數據的描述性統計

在實際工作中，對於剛接手的數據集，在正式處理需求前，除了需要梳理清楚數據上報及轉發環節，還需要對數據集進行質量評估和了解數據集的描述性統計特徵。在很多公司里，數據分析師「觸手可及」的便是數據開發工程師處理過後的數據，在上述環節中，分析師尤其需要重點關注數據集的描述性統計特徵，了解不同類型的數據的集中、離核脊局散和分布程度，以便在業務提數時，補充合理的篩選條件，避免計算出來的指標有誤導性。

所有的結構化數據都可以從三個維度進行描述，這三個維度就是：

尋找反映數據集某一特徵的代表值或中心野州值，表明所研究的對象在一定的條件下的共同性質和一般水平。

概念：對於數據集合，將所有的數值按照它們的大小，從高到低進行排序，如果數據集合包含的數值個數是奇數，那麼排在最中間的數值就是該數據集合的中位數，如果數據集合的數值為偶數，那麼取最中間兩個數值的算術平均值作為中位數。
應用：中位數能夠避免數據的平均水平受到異常值的影響，因此在做數據分析時，不僅要計算算數平均數，也計算中位數，若兩個數字差距很大，就用中位數作為平均數。

概念：數據集合中出現次數最多的數值。
應用：眾數真正的價值在於類別型數據，用於統計各類別的數量。

概念：數據集合中最大值與最小值的差值，表示整個數據集合能夠覆蓋的數值距離。
應用：極差雖能表示數據集合的波動大小，但沒有提供兩個極值以外的數值的信息，且對極值非常敏感，不太可靠，需要結合其他離散程度描述指標來描述數據集合的離散程度。

概念：數據集合的所有數值與平均值的偏差（取絕對值）之和，除以數值個數。

概念：描述數值與均值的偏離程度的指標。方差是各個數據分別與其平均數之差的平方的和的平均數。而標准差則是方差的算術平方根。
應用：方差/標准差值越大，代表大部分數值和其平均值之間的差異較大，數據離散程度也就越大。在處理風險評估模型時，一個數據的波動性，說明它涵蓋的信息量越大，信息量越大，不可知的因素越多，因此風險會更大。

概念：從數據總體中隨機抽取一定數量的樣本數值，然後用樣本數值的方差和標准差來估計總體的方差和標准差。

總體方差公式的分母就是數據集合的總數量 N，而樣本方差公式的分母卻是 n-1，即抽取樣本量 n 減去 1。主要是因為用樣本方差估計總體方差總有一定的偏差所在。

概念：數據集合的標准差與算術平均值的比值。
應用：無單位指標，不僅可以說明同類事物的相對離散程度，也可以說明不同類型事物的相對離散程度。

概念：對於改讓數據集合，將所有的數值按照它們的大小，從高到低進行排序，排在四分之一位置的數值即為第一四分位數 Q1，以此類推，分別有有第二、三、四四分位數，Q2，Q3，Q4。四分位極差等於第一四分位數與第三四分位數的差值（Q3-Q1），這個差值區間包含了整個數據集合 50% 的數據值。

概率
概念：度量隨機事件中某一個結果發生的可能性大小的數值。

1）古典概率法：事件結果數目已知，且每種結果對應的發生概率相等。
2）統計概率法：需要統計過往事件發生的結果頻數來確定。
3）主觀概率法：分析者對預測事件發生的概率做出主觀估計。

概率分布
概率分布是指事件的不同結果對應的發生概率所構成的分布，可以利用二維坐標進行形象的解釋。

二項分布的試驗結果只有兩個（成功和失敗，0 和 1），而多項分布的試驗結果則多於兩個，多項分布試驗的特點如下：

假設某個多項分布試驗有 k 個結果，每種結果發生的概率分別為 p1，p2…，pk（概率之和為 1）現在進行 n 次多項分布試驗，假設觀測結果為 a1 的次數為 x1 次，結果為 a2 的次數為 x2 次，…，結果為 ak 的次數為 xk（n=x1+x2+…+xk），多麼多項分布的聯合概率函數為：

而二項分布中，只有 和 （記為 q）兩種概率，因此二項分布的概率函數為：

上述公式里，P(X=x) 表示特定事件的概率，在實際工作中，常結合數學期望一起使用。

數學期望

數學期望是對隨機變數中心位置的一種度量，是試驗中每次可能結果的乘以其結果的總和。

假設一等獎成本 1000 元，二等獎成本 500 元，三等獎成本 100 元，歡迎下次再來當然沒錢，而用戶參加一次抽獎需要 10 元。我們將概率問題轉換成運營方的收益和成本計算期望

下面從公司角度分析活動的盈虧成本：

A 方案的數學期望：

B 方案的數學期望：

A 方案能否期望沒抽獎運營方虧損 110 元，B 方案則是虧損 150 元。

而從用戶的角度分析活動的收益成本：

A 方案的數學期望：

B 方案的數學期望：

在二項/多項分布試驗中，每次試驗結果的發生概率是不變的，而超幾何分布試驗結果的概率會隨著每一次試驗的發生而改變（無放回抽樣）。

假設有限數據總體包含 N 個數值，其中符合要求的個案數量為 m 個，如果從該數據總體中抽取 n 個個案，其中有 k 個是符合要求個案的概率計算公式為：

基於過去某個隨機事件在單位時間內的平均發生次數，預測該隨機事件在未來同樣單位時間內發生不同次數的的概率。

根據隨機事件發生一次的平均等待時間來推斷某個時間段內，隨機事件發生的概率。

是古典概率分布的連續形式，是指隨機事件的可能結果是連續型數據變數，但所有的變數對應的概率都相等。

正態分布的數據特點：

偏態分布的數據有什麼特點？

Ⅳ 描述性統計一般是給ln值還是原值

你好戚彎卜！描述統計高穗分析的指標通常如下： 1.描述數據的集中趨勢：眾數，中位數 2.面熟數據的離鬧尺散趨勢：最大最小值，極差，四分位差，方差與標准差. 3.數據分布的偏度與峰度.

Ⅵ 什麼是面板數據

面板數據，即Panel Data，也叫「平行數據」，是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。或者說他是一個m*n的數據矩陣，記載的是n個時間節點上，m個對象的某一數據指標。

概念
其有時間序列和截面兩個維度，當這類數據按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作「面板數據」。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為「時間序列—截面數據」 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作「平行數據」或「TS-CS數據（Time Series - Cross Section）」。

實證分析
1.指標選取和數據來源

經濟增長：本文使用地區生產總值，以1999年為基期，根據各地區生產總值指數折算成實際 ，單位：億元。

能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系（林伯強，2003）。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量，單位：億千瓦小時。

環境污染：污染物以氣休、液體、固體形態存在，本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標，單位：萬噸。

本文採用1999-2006年全國30個省（直轄市，自治區）的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。30個省（直轄市，自治區）包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、陝西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆，由於西藏數據不全故不包括在內。數據來源於《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變數間可能存在的異方差，本文先對地區生產總值 、地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。

Ⅶ 求助：stata 面板數據 分年度描述性統計

面板數據回歸模型基昌迅本操作流程 1單譽迅賀位根檢驗，用unitroot命令 2豪斯曼檢驗慶派，用hausman命令 3回歸操作，用xtreg命令

Ⅷ 分析問卷調查數據應該用什麼描述性統計數據

數據可猛檔分為兩種類型，包括定性數據和定量數據。

· 定量：數字有滾配比較意義，比如數字越大代表滿意度越高，量表為典大知指型定量數據

· 定類：數字無比較意義，比如性別，1代表男，2代表女

（1）定量數據一般使用描述分析，比如樣本的平均身高是多少，在什麼區間波動、標准差是多少？

餅圖