什么叫混合硬盘横截面数据

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-01-04 08:35 标签： 什么叫混合痔
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截面数据：研究某个时期不同个体的差异来了解变量之间的关系
时间序列数据：研究变量随时间推移的发展变化，并预测这些变量的未来值
面板数据：从不同个体的经历和每个个体随时间变化的发展来了解经济关系
问题来了，请问面板数据和混合截面数据什么区别啊？我看举例貌似差不多啊
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最主要的区别在于 面板数据是一直跟踪着相同的截面 而混合横截面没有
刚好有，尊重知识，哈哈
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论坛法律顾问：王进律师混合横截面数据
the key feature of panel data that distinguishes them from a
pooled cross section is the fact that the same cross-sectional
units(individuals,firms or counties in the preceding examples) are
followed over a given time period.
混合横截面指的是跨期各个个体当做观测个案，因此有个假设各个时期观测对象的分布一样，本质上讲还是截面数据方法，跟面板数据不同。
举例来说，人口调查，每年对家庭是随机抽取，每年的样本就会不同，因此就是混合横截面数据。如果是每年对特定的家庭进行的调查，比如1985年是这些家庭，到1990年还是，那么就是面板数据。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。出自 MBA智库百科()
横截面数据(Cross-sectional data)
　　横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合，研究的是某一时点上的某种现象，突出空间 (对象)的差异。横截面数据的突出特点就是离散性高。横截面数据体现的是的个性，突出个体的差异，通常横截面数据表现的是无规律的而非真正的随机变化。即中所谓的“无法观测的异质性”。
　　在分析横截面数据时，应主要注意两个问题：
　　一是问题，由于数据是在某一时期对个体或地域的的采集，不同个体或地域本身就存在差异；
　　二是数据的一致性，主要包括变量的是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的标准是否一致。
　　异方差性的检验
　　对异方差的检验大多集中于情形，检验方法很多。主要的检验异方差性的方法有：、、(Glejser Test)、、(The Breusch-Pagan Test)、(The Goldfeld-Quandt Test)、(Wald Test)、、、等。这些检验方法在性能上各有优劣，互为补充，在具体操作时宜结合使用，相互验证，不应单凭个别检验结论做出歧视性或排他性的断言。
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如题，求问Chip是跟踪调查么？chip1988年，1995年和2002年这三期的数据是面板数据还是混合截面数据？
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jamie_girl 发表于
如题，求问Chip是跟踪调查么？chip1988年，1995年和2002年这三期的数据是面板数据还是混合截面数据？不是跟踪调查，截面数据
能分享一份给我吗？ 你申请的数据他提供你的什么格式的啊？谢谢！
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论坛法律顾问：王进律师Ch13跨时横截面的混合，简单综列数据方法
独立混合横截面（independently pooled cross
section）：是在不同时点（经常但并不一定是不同的年份）从一个大总体里进行随机抽样的结果。它与单一随机样本的差异在于，在不同时点上对总体进行抽样很可能导致观测点（观测结果）不是同分布的。
使用独立混合横截面的一个理由是要加大样本容量，把在不同时点从同一总体中抽取的多个随机样本混合起来使用，可以获取更精密的估计量和更具功效的检验统计量。注意，尽当因变量和某些自变量保持着不随时间而变的关系时，混合才是有用的。
对跨越时间的结构性变化做邹氏检验：（1）把混合估计的SSR看做受约束的SSR，不受约束的SSR则是对两个时期分别估计而得的两个SSR之和；（2）先将每一个变量对两个年虚拟变量之一形成交互作用，再检验这个年虚拟变量和全部交互作用项是否联合的显著。
Difference in differences：差异中的差分估计方法
综列数据（panel data）：不同时点跟踪相同的一些个人、家庭、城市等。
ai：非观测效应（unobserved effect）=固定效应（fixed
effect）=非观测差异性（unobserved&&&
heterogeneity）（考虑此效应的合理性）
特异性误差（idiosyncratic error）=时变误差（time varying）
复合误差（composite error）差异性偏误（heterogeneity bias）
一阶差分方法
综列数据的优势在于可以对于同样的横截面单元取y（因变量）在不同时期的差分，由此得以控制个人、厂商或城市特有的效应。
如果对N个横截面单元的每一个都有同样的T期数据，该数据集称为平衡综列数据（balanced panel）。
差分方程=&准差分方程
当使用多于两期的数据时，必须假定∆uit是时序不相关的，才能使通常的标准误和检验统计量生效。
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