怎么用截面数据统计

① 截面数据的介绍

截面数据（cross-section data）是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据，人口普查数据，家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。截面数据（cross-section data）是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值1，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据，人口普查数据，家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。经济计量学专用名词。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。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，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。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。

② 如何excel快速把面板数据整理成截面数据

excel快速把面板数据整理成截面数据的核心在于设置一个循环。
然后一行一行的生成我们所需要的最终的表格，然后基于append函数堆叠在一起，形成一个列表，然后需要将列表转化为数据框，并设置列名，最后导出即可。
如果是用matlab去解决可能更容易，matlab可以直接把excel数据导入，matlab就是专门用来处理矩阵的工具，然后在把它导出给excel。

③ 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，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较小的数据。

④ 采访得来的内容怎么用截面数据分析

应该是用 ARIMAX来做，先检验协整，如果协整继续做，看协相关图，写出模型表达式，再利用ARMA拟合。应该是这样

⑤ SPSS软件如何处理截面数据,能详细一点吗，推荐一种方法就可以，非常感谢啊！！！！1

采用非参数检验的方法吧，能看出这大批量数据的差异性，因为截面数据的本身样本的个体就有差异。
可以用SPSS里的K个独立样本的非参数检验。

⑥ 截面数据怎么补

l.varname表示滞后一阶，l2.varname表示滞后二阶，以此类推
下面是更多方法：
（一）个案剔除法
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
（二）均值替换法
将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。
（四）回归替换法
回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计软件（如Stata）也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。
（五）多重替代法
首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。

⑦ 什么是横截面数据分析举个例子啊~谢谢

一种观察性研究，其分析从特定群体或代表性子集收集的数据时间点，即横截面数据。横截面数据，计量经济学专用名词。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。

在经济学中，横断面研究通常涉及使用横截面回归，以便在给定时间点上对一个或多个独立变量对感兴趣的因变量的因果效应的存在和大小进行排序。它们不同于时间序列分析，其中一个或多个经济总量的行为通过时间跟踪。

(7)怎么用截面数据统计扩展阅读

横截面数据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。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。

例如，为了研究某一行业各个企业的产出与投入的关系，我们需要关于同一时间截面上各个企业的产出Q和劳动L、资本投入K的横截面数据。这些数据的统计对象显然是不同的，因为是不同企业的数据。

但是关于产出Q和投入L、K的解释、统计口径和计算方法仍然要求相同，即本企业的Q、L、K在统计上要求可比。

⑧ 如何用eviews做截面数据分析

建立文件时采用： undated 形式，导入数据后的回归分析方法，和时间序列数据一样。

⑨ 什么是面板数据什么是截面数据

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。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,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。

截面数据是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。

截面数据是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据、人口普查数据、家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。

经济计量学专用名词。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。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，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。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。

⑩ 适用于截面数据的统计分析方法有哪些

对比分析、水平分析、平衡分析、相关分析法4钟