面板数据的统计性描述用哪个数据

Ⅰ stata面板数据描述性统计xtdes怎么用

方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既伍前亮有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势悔袜，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的腔宽数据。

Ⅱ 如何在Excel中对数据进行描述性统计分析

操作方知没法
01
首先我们打开Excel，准备要操作的数据，如下图所示
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接下来进入文件界面，点击左侧的选项菜单，如下图所示
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然后在弹出的Excel选项界面中我们点击加载项选项，选择Excel加载项，点击转到按钮，如下图所示
04
接着在搭郑纳弹出的加载宏界面中勾选分析工具库，如下图所示
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丛瞎接下来回到Excel界面，点击数据菜单，然后点击下面的数据分析按钮，如下图所示
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在弹出的数据分析界面中选择描述统计选项，如下图所示
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然后会弹出描述统计的设置界面，我们设置要统计的数据区域和结果输出区域，如下图所示
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最后我们就可以看到Excel会自动生成描述性统计分析结果了，如下图所示

Ⅲ 求助：sas中怎样对面板数据进行描述性统计

这些都是最基本的功能呢，工具栏里就有

Ⅳ 数据的描述性统计

在实际工作中，对于刚接手的数据集，在正式处理需求前，除了需要梳理清楚数据上报及转发环节，还需要对数据集进行质量评估和了解数据集的描述性统计特征。在很多公司里，数据分析师「触手可及」的便是数据开发工程师处理过后的数据，在上述环节中，分析师尤其需要重点关注数据集的描述性统计特征，了解不同类型的数据的集中、离核脊局散和分布程度，以便在业务提数时，补充合理的筛选条件，避免计算出来的指标有误导性。

所有的结构化数据都可以从三个维度进行描述，这三个维度就是：

寻找反映数据集某一特征的代表值或中心野州值，表明所研究的对象在一定的条件下的共同性质和一般水平。

概念：对于数据集合，将所有的数值按照它们的大小，从高到低进行排序，如果数据集合包含的数值个数是奇数，那么排在最中间的数值就是该数据集合的中位数，如果数据集合的数值为偶数，那么取最中间两个数值的算术平均值作为中位数。
应用：中位数能够避免数据的平均水平受到异常值的影响，因此在做数据分析时，不仅要计算算数平均数，也计算中位数，若两个数字差距很大，就用中位数作为平均数。

概念：数据集合中出现次数最多的数值。
应用：众数真正的价值在于类别型数据，用于统计各类别的数量。

概念：数据集合中最大值与最小值的差值，表示整个数据集合能够覆盖的数值距离。
应用：极差虽能表示数据集合的波动大小，但没有提供两个极值以外的数值的信息，且对极值非常敏感，不太可靠，需要结合其他离散程度描述指标来描述数据集合的离散程度。

概念：数据集合的所有数值与平均值的偏差（取绝对值）之和，除以数值个数。

概念：描述数值与均值的偏离程度的指标。方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。而标准差则是方差的算术平方根。
应用：方差/标准差值越大，代表大部分数值和其平均值之间的差异较大，数据离散程度也就越大。在处理风险评估模型时，一个数据的波动性，说明它涵盖的信息量越大，信息量越大，不可知的因素越多，因此风险会更大。

概念：从数据总体中随机抽取一定数量的样本数值，然后用样本数值的方差和标准差来估计总体的方差和标准差。

总体方差公式的分母就是数据集合的总数量 N，而样本方差公式的分母却是 n-1，即抽取样本量 n 减去 1。主要是因为用样本方差估计总体方差总有一定的偏差所在。

概念：数据集合的标准差与算术平均值的比值。
应用：无单位指标，不仅可以说明同类事物的相对离散程度，也可以说明不同类型事物的相对离散程度。

概念：对于改让数据集合，将所有的数值按照它们的大小，从高到低进行排序，排在四分之一位置的数值即为第一四分位数 Q1，以此类推，分别有有第二、三、四四分位数，Q2，Q3，Q4。四分位极差等于第一四分位数与第三四分位数的差值（Q3-Q1），这个差值区间包含了整个数据集合 50% 的数据值。

概率
概念：度量随机事件中某一个结果发生的可能性大小的数值。

1）古典概率法：事件结果数目已知，且每种结果对应的发生概率相等。
2）统计概率法：需要统计过往事件发生的结果频数来确定。
3）主观概率法：分析者对预测事件发生的概率做出主观估计。

概率分布
概率分布是指事件的不同结果对应的发生概率所构成的分布，可以利用二维坐标进行形象的解释。

二项分布的试验结果只有两个（成功和失败，0 和 1），而多项分布的试验结果则多于两个，多项分布试验的特点如下：

假设某个多项分布试验有 k 个结果，每种结果发生的概率分别为 p1，p2…，pk（概率之和为 1）现在进行 n 次多项分布试验，假设观测结果为 a1 的次数为 x1 次，结果为 a2 的次数为 x2 次，…，结果为 ak 的次数为 xk（n=x1+x2+…+xk），多么多项分布的联合概率函数为：

而二项分布中，只有 和 （记为 q）两种概率，因此二项分布的概率函数为：

上述公式里，P(X=x) 表示特定事件的概率，在实际工作中，常结合数学期望一起使用。

数学期望

数学期望是对随机变量中心位置的一种度量，是试验中每次可能结果的乘以其结果的总和。

假设一等奖成本 1000 元，二等奖成本 500 元，三等奖成本 100 元，欢迎下次再来当然没钱，而用户参加一次抽奖需要 10 元。我们将概率问题转换成运营方的收益和成本计算期望

下面从公司角度分析活动的盈亏成本：

A 方案的数学期望：

B 方案的数学期望：

A 方案能否期望没抽奖运营方亏损 110 元，B 方案则是亏损 150 元。

而从用户的角度分析活动的收益成本：

A 方案的数学期望：

B 方案的数学期望：

在二项/多项分布试验中，每次试验结果的发生概率是不变的，而超几何分布试验结果的概率会随着每一次试验的发生而改变（无放回抽样）。

假设有限数据总体包含 N 个数值，其中符合要求的个案数量为 m 个，如果从该数据总体中抽取 n 个个案，其中有 k 个是符合要求个案的概率计算公式为：

基于过去某个随机事件在单位时间内的平均发生次数，预测该随机事件在未来同样单位时间内发生不同次数的的概率。

根据随机事件发生一次的平均等待时间来推断某个时间段内，随机事件发生的概率。

是古典概率分布的连续形式，是指随机事件的可能结果是连续型数据变量，但所有的变量对应的概率都相等。

正态分布的数据特点：

偏态分布的数据有什么特点？

Ⅳ 描述性统计一般是给ln值还是原值

你好戚弯卜！描述统计高穗分析的指标通常如下： 1.描述数据的集中趋势：众数，中位数 2.面熟数据的离闹尺散趋势：最大最小值，极差，四分位差，方差与标准差. 3.数据分布的偏度与峰度.

Ⅵ 什么是面板数据

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。

概念
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,如果从其内在含义上讲,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）”。

实证分析
1.指标选取和数据来源

经济增长：本文使用地区生产总值，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。

能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。

环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。

本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。

Ⅶ 求助：stata 面板数据 分年度描述性统计

面板数据回归模型基昌迅本操作流程 1单誉迅贺位根检验，用unitroot命令 2豪斯曼检验庆派，用hausman命令 3回归操作，用xtreg命令

Ⅷ 分析问卷调查数据应该用什么描述性统计数据

数据可猛档分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

· 定量：数字有滚配比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典大知指型定量数据

· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

（1）定量数据一般使用描述分析，比如样本的平均身高是多少，在什么区间波动、标准差是多少？

饼图