第十三章 面板数据原理
面板数据模型
1．面板数据定义。
时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。
面板数据用双下标变量表示。例如
y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。
图1 N=7，T=50的面板数据示意图
例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。
对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。
注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。横截面数据散
点图的表现与观测值顺序有关。图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语拼音字母顺序排序的。
表1 1999-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）地区人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CP-AH（安徽）3282.466 3646.150 3777.410 3989.581 4203.555 4495.174 4784.364 CP-BJ（北京）5133.978 6203.048 6807.451 7453.757 8206.271 8654.433 10473.12 CP-FJ（福建）4011.775 4853.441 5197.041 5314.521 5522.762 6094.336 6665.005 CP-HB（河北）3197.339 3868.319 3896.778 4104.281 4361.555 4457.463 5120.485 CP-HLJ（黑龙江）2904.687 3077.989 3289.990 3596.839 3890.580 4159.087 4493.535 CP-JL（吉林）2833.321 3286.432 3477.560 3736.408 4077.961 4281.560 4998.874 CP-JS（江苏）3712.260 4457.788 4918.944 5076.910 5317.862 5488.829 6091.331 CP-JX（江西）2714.124 3136.873 3234.465 3531.775 3612.722 3914.080 4544.775 CP-LN（辽宁）3237.275 3608.060 3918.167 4046.582 4360.420 4654.420 5402.063 CP-NMG（内蒙古）2572.342 2901.722 3127.633 3475.942 3877.345 4170.596 4850.180 CP-SD（山东）3440.684 3930.574 4168.974 4546.878 5011.976 5159.538 5635.770 CP-SH（上海）6193.333 6634.183 6866.410 8125.803 8651.893 9336.100 10411.94 CP-SX（山西）2813.336 3131.629 3314.097 3507.008 3793.908 4131.273 4787.561 CP-TJ（天津）4293.220 5047.672 5498.503 5916.613 6145.622 6904.368 7220.843 CP-ZJ（浙江）5342.234 6002.082 6236.640 6600.749 6950.713 7968.327 8792.210 资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。
表2 1999-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入数据（不变价格）地区人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
IP-AH（安徽）4106.251 4540.247 4770.470 5178.528 5256.753 5640.597 6093.333 IP-BJ（北京）6569.901 7419.905 8273.418 9127.992 9999.700 11229.66 12692.38 IP-FJ（福建）4884.731 6040.944 6505.145 6922.109 7279.393 8422.573 9235.538 IP-HB（河北）4148.282 4790.986 5167.317 5468.940 5678.195 5955.045 6747.152 IP-HLJ（黑龙江）3518.497 3918.314 4251.494 4747.045 4997.843 5382.808 6143.565 IP-JL（吉林）3549.935 4041.061 4240.565 4571.439 4878.296 5271.925 6291.618 IP-JS（江苏）4744.547 5668.830 6054.175 6624.316 6793.437 7316.567 8243.589 IP-JX（江西）3487.269 3991.490 4209.327 4787.606 5088.315 5533.688 6329.311 IP-LN（辽宁）3899.194 4382.250 4649.789 4968.164 5363.153 5797.010 6597.088 IP-NMG（内蒙古）3189.414 3774.804 4383.706 4780.090 5063.228 5502.873 6038.922 IP-SD（山东）4461.934 5049.407 5412.555 5849.909 6477.016 6975.521 7668.036 IP-SH（上海）7489.451 8209.037 8773.100 10770.09 11432.20 12883.46 13183.88 IP-SX（山西）3431.594 3869.952 4156.927 4360.050 4546.785 5401.854 6335.732 IP-TJ（天津）5474.963 6409.690 7146.271 7734.914 8173.193 8852.470 9375.060 IP-ZJ（浙江）6446.515 7158.288 7860.341 8530.314 9187.287 10485.64 11822.00 资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。
图2 15个省级地区的人均消费序列（纵剖面） 图3 15个省级地区的人均收入序列（file:4panel02）
2000
4000600080001000012000140002
46
8
10
12
14
2000
4000600080001000012000140002
46
8
10
12
14
图4 15个省级地区的人均消费散点图 图5 15个省级地区的人均收入散点图（7个横截面叠加）
(每条连线表示同一年度15个地区的消费值) (每条连线表示同一年度15个地区的收入值)
用CP 表示消费，IP 表示收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ 分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。
15个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图7。图6中每一种符号代表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。相当于观察15个时间序列。图7中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共7个截面）。相当于观察7个截面散点图的叠加。
图6 用15个时间序列表示的人均消费对收入的面板数据
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2000
4000
6000
80001000012000
14000
IP(1996-2002)
CP1996CP1997CP1998CP1999CP2000CP2001CP2002
图7 用7个截面表示的人均消费对收入的面板数据（7个截面叠加）
为了观察得更清楚一些，图8给出北京和内蒙古1996-2002年消费对收入散点图。从图中可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古2002年的收入与消费规模还不如北京市1996年的大。图9给出该15个省级地区1996和2002年的消费对收入散点图。可见6年之后15个地区的消费和收入都有了相应的提高。
图8 北京和内蒙古1996-2002年消费对收入时序图 图9 1996和2002年15个地区的消费对收入散点图
2．面板数据的估计。
用面板数据建立的模型通常有3种。即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。 2.1 混合估计模型。
如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS ）估计参数。
如果从时间和截面看模型截距都不为零，且是一个相同的常数，以二变量模型为例，则建立如下模型，
y it = α +β1 x it +εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T (1) α 和β1不随i ，t 变化。称模型(1)为混合估计模型。
以例1中15个地区1996和2002年数据建立关于消费的混合估计模型，得结果如下：
图10
EViwes估计方法：在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool （混合数据库），点击OK键，从而打开Pool（混合数据）窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙江）。工具栏中点击Sheet键，从而打开Series List （列写序列名）窗口，定义变量CP?和IP?，点击OK键，Pool（混合或合并数据库）窗口显示面板数据。在Pool窗口的工具栏中点击Estimate键，打开Pooled Estimation（混合估计）窗口如下图。
图11
在Dependent Variable（相依变量）选择窗填入CP?；在Common coefficients（系数相同）选择窗填入IP?；Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗保持空白；在Intercept（截距项）选择窗点击Common；在Weighting（权数）选择窗点击No weighting。
点击Pooled Estimation （混合估计）窗口中的OK 键。得输出结果如图10。相应表达式是
it CP ∧
= 129.6313 +0.7587 IP it
(2.0) (79.7) R 2 = 0.98, SSE r = 4824588, t 0.05 (103) = 1.99
15个省级地区的人均支出平均占收入的76%。
如果从时间和截面上看模型截距都为零，就可以建立不含截距项的（α = 0）的混合估计模型。以二变量模型为例，建立混合估计模型如下，
y it = β1 x it +εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T (2) 对于本例，因为上式中的截距项有显著性（t = 2.0 > t 0.05 (103) = 1.99），所以建立截距项为零的混合估计模型是不合适的。
EViwes 估计方法：在Pooled Estimation （混合估计）对话框中Intercept （截距项）选择窗中选None ，其余选项同上。
2.2 固定效应模型。
在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed effects regression model ）。
固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model ）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model ）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model ）。下面分别介绍。
（1）个体固定效应模型。
个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型，表示如下，
y it = β1 x it +γ1 W 1 + γ2 W 2 + … +γN W N +εit , t = 1, 2, …, T (3) 其中
W i =?
??=其他个个体如果属于第。，,0,...,2,1,1N i i
εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T ，表示随机误差项。y it , x it , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T 分别表
示被解释变量和解释变量。
模型（3）或者表示为
y 1t = γ1 +β1 x 1t +ε1t , i = 1（对于第1个个体，或时间序列），t = 1, 2, …, T y 2t = γ2 +β1 x 2t +ε2 t , i = 2（对于第2个个体，或时间序列），t = 1, 2, …, T
…
y N t = γN +β1 x N t +ε N t , i = N （对于第N 个个体，或时间序列），t = 1, 2, …, T 写成矩阵形式，
y 1 = (1 x 1)??
?
???βγ1+ε1 = γ1 + x 1 β +ε1
…
y N = (1 x N )??
?
???βγN +εN = γN + x N β +εN
上式中y i ，γi ，εi ，x i 都是N ?1阶列向量。β为标量。当模型中含有k 个解释变量时，β为k ?1阶列向量。进一步写成矩阵形式，
121?????
????????N N y y y = N N ?????????????100010001 121?????????????N N γγγ +????????????N x x x 21β + 1
21?????????????N N εεε 上式中的元素1，0都是T ?1阶列向量。
面板数据模型用OLS 方法估计时应满足如下5个假定条件：
（1）E(εit |x i 1, x i 2, …, x iT , αi ) = 0。以x i 1, x i 2, …, x iT , αi 为条件的εit 的期望等于零。
（2）(x i 1, x i 2, …, x iT ), ( y i 1, y i 2, …, y iT ), i = 1, 2, …, N 分别来自于同一个联合分布总体，并相互独立。
（3）(x it , εit )具有非零的有限值4阶矩。 （4）解释变量之间不存在完全共线性。
（5）Cov(εit εis |x it ,x is , αi ) = 0, t ≠ s 。在固定效应模型中随机误差项εit 在时间上是非自相关的。其中x it 代表一个或多个解释变量。
对模型（1）进行OLS 估计，全部参数估计量都是无偏的和一致的。模型的自由度是N T –1–N 。
当模型含有k 个解释变量，且N 很大，相对较小时，因为模型中含有k + N 个被估参数，一般软件执行OLS 运算很困难。在计量经济学软件中是采用一种特殊处理方式进行OLS 估计。
估计原理是，先用每个变量减其组内均值，把数据中心化（entity-demeaned ），然后用变换的数据先估计个体固定效应模型的回归系数（不包括截距项），然后利用组内均值等式计算截距项。这种方法计算起来速度快。具体分3步如下。 （1）首先把变量中心化（entity-demeaned ）。 仍以单解释变量模型（3）为例，则有
i y = γi + β1i x +i ε, i = 1, 2, …, N (4)
其中i y =
∑
=T
t it y T
1
1
，i x =
∑
=T
t it x T
1
1
，i ε=
∑=T
t it
T
1
1
ε
, i = 1, 2, …, N 。公式(1)、(4)相减得，
(y it -i y ) = β1(x it -i x ) + (εit -i ε) (5)
令(y it -i y ) =it y ~，(x it -i x ) =it x ~，(εit -i ε) =it
ε~，上式写为 it y ~ = β1it x ~+it ε~
(6) 用OLS 法估计（1）、（6）式中的β1，结果是一样的，但是用（6）式估计，可以减少被估参
数个数。
（2）用OLS 法估计回归参数（不包括截距项，即固定效应）。
在k 个解释变量条件下，把it x ~用向量形式X ~表示，则利用中心化数据，按OLS 法估计
公式计算个体固定效应模型中回归参数估计量的方差协方差矩阵估计式如下，
∧Var (β
?) = 2?σ(X ~'X ~)-1 (7)
其中2
?σ
=k
ΝΝΤ--'εε?~?~，ε
?~是相对于ε~的残差向量。 （3）计算回归模型截距项，即固定效应参数γi 。
i γ?=i Y -i X 'β
? (8) 以例1（file:panel02）为例得到的个体固定效应模型估计结果如下：
注意：个体固定效应模型的EViwes 输出结果中没有公共截距项。
图12
EViwes 估计方法：在EViwes 的Pooled Estimation 对话框中Intercept 选项中选Fixed effects 。其余选项同上。
注意：
（1）EViwes 输出结果中没有给出描述个体效应的截距项相应的标准差和t 值。不认为截距项是模型中的重要参数。
（2）当对个体固定效应模型选择加权估计时，输出结果将给出加权估计和非加权估计两种统计量评价结果。
（3）点击View 选Residuals/Table, Graphs, Covariance Matrix, Correlation Matrix 功能可以分别得到按个体计算的残差序列表，残差序列图，残差序列的方差协方差矩阵，残差序列
的相关系数矩阵。
从结果看，北京、上海、浙江是消费函数截距（自发消费）最大的3个地区。
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F 检验来完成。
原假设H 0：不同个体的模型截距项相同（建立混合估计模型）。
备择假设H 1：不同个体的模型截距项不同（建立个体固定效应模型）。 F 统计量定义为：
F =
)1/()]1()2/[()(-------N NT SSE N NT NT SSE SSE u u r =)
1/()
1/()(----N NT SSE N SSE SSE u u r (9)
其中SSE r ，SSE u 分别表示约束模型（混合估计模型）和非约束模型（个体固定效应模型）
的残差平方和。非约束模型比约束模型多了N -1个被估参数。（混合估计模型给出公共截距项。）
注意：当模型中含有k 个解释变量时，F 统计量的分母自由度是NT -N -k 。 用上例计算，已知SSE r = 4824588，SSE u = 2270386，
F =
)1/()1/()(----N NT SSE N SSE SSE u u r =)115105/(2270386)115/()22703864824588(----=25510
182443
= 7.15
F 0.05(14, 89) = 1.81
因为F = 7.15> F 0.05(14, 89) = 1.81，所以，拒绝原假设。结论是应该建立个体固定效应模型。
（2）随机效应模型
在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。
y it = α + β1 x it + εit (14) 其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下。
εit = u i + v t + w it (15)
其中u i ~N(0, σu 2)表示截面随机误差分量；v t ~N(0, σv 2)表示时间随机误差分量；w it ~N(0, σw 2)表示混和随机误差分量。同时还假定u i ，v t ，w it 之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。
随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项（u i ），一个是时间随机误差项（v t ）。如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。
假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是u i 和v t ，固定效应模型就变成了随机效应模型。
为了容易理解，先假定模型中只存在截面随机误差项u i ，不存在时间随机误差分量（v t ）， y it = α + β1 x it + (w it + u i ) = α + β1 x it +εit (16) 截面随机误差项u i 是属于第个个体的随机波动分量，并在整个时间范围(t = 1,2, …, T )保持不变。随机误差项u i , w it 应满足如下条件：
E(u i ) =0, E(w it ) = 0
E(w it 2) = σw 2, E(u i 2)= σu 2,
E(w it u j ) =0, 包括所有的i , t , j 。 E(w it w js ) =0, i ≠ j , t ≠ s E(u i u j ) =0, i ≠ j 因为根据上式有
εit = w it + u i
所以这种随机效应模型又称为误差分量模型（error component model ）。有结论，
E(εit ) = E(w it +u j ) = 0,
(16)式，y it = α + β1 x it + (w it + u i )，也可以写成y it = (α + u i ) + β1 x it + w it 。服从正态分布的截距项的均值效应αu 被包含在回归函数的常数项中。
E(εit 2) = E(w it +u j )2 = σw 2 +σu 2,
E(εit εis ) = E[(w it + u i )(w is + u i )] = E[(w it w is + u i w is + w it u i + u i 2)] =σu 2, t ≠ s 令
εi = (εi 1, εi 2, …εiT )'
则
Ω = E(εi εi ') = ?????
?
???
?????+++)()()(2
22222
222
222u w u u u u w u u u u w σσσσσσσσσσσσ
=σw 2 I (T ?T ) +σu 2 1(T ?1) 1(T ?1) '
其中I (T ?T )是(T ?T )阶单位阵，1(T ?1)是(T ?1)阶列向量。因为第i 期与j 期观测值是相互独立的，所以NT 个观测值所对应的随机误差项的方差与协方差矩阵V 是
V = ??
?????
??
???ΩΩΩ 000000= ?????
???????100010001 ?Ω = I N ?N ?Ω 其中I N ?N 表示由(T ?1)阶列向量为元素构成的单位阵，其中每一个元素1或0都是(T ?1)阶列
向量。?表示科罗内克积（Kronecker product ）。其运算规则是
A N ?K ?
B =?
?
???
??
??
???B B B B B B B B
B NK N N K K a a a a a a a a a 21222
2111211 检验个体随机效应的原假设与检验统计量是
H 0：σu 2 = 0。（混合估计模型） H 1：σu 2 ≠ 0。（个体随机效应模型）
LM =)1(2-T NT 2
11212
11????????
????????-?
?????∑∑
∑∑
====N i T
t it N i T t it u
u =)1(2-T NT []
2
1121
2
1????
????
????????-∑∑
∑===?N i T t it N i i u u T
=)1(2-T NT 2
21???????
???
??-''u u u u
T 其中u u
??'表示由个体随机效应模型计算的残差平方和。u u ??'表示由混合估计模型计算的残差平方和。统计量LM 服从1个自由度的χ2分布。
可以对随机效应模型进行广义最小二乘估计。以观测值方差的倒数为权。为了求权数，必须采用两阶段最小二乘法估计。因为各随机误差分量的方差一般是未知的，第一阶段用普通最小二乘估计法对混合数据进行估计（采用固定效应模型）。用估计的残差计算随机误差分量的方差。第二步用这些估计的方差计算参数的广义最小二乘估计值。如果随机误差分量服从的是正态分布，模型的参数还可以用极大似然法估计。
仍以例1为例给出随机效应模型估计结果如下：
图15
注意：随机效应模型EViwes 输出结果中含有公共截距项。
图16
以例1为例，用个体随机效应模型和混合模型计算的统计量的值是
LM =)1(2-T NT 2
21???????
?????-''u u u u T =62715??2
21482458825016537??
?
?
??-?=8.75?(24.4)2 = 5209 F 0.05 (1) = 3.84
因为F = 5209 > F 0.05 (1) = 3.84，所以拒绝原假设，结论是应该建立个体随机效应模型。
假定截面截距和时间截距都是随机的。分别服从均值为αu 和αv ，方差为σu 2和σv 2的正态分布。随机误差项将由3部分组成，并有方差。
Var(εit) = V ar(u i) + Var(v t) + Var(w it) =σu2 +σv2+σw2
当σu2和σv 2都等于零，随机效应模型退化为固定效应模型。
随机效应模型和固定效应模型哪一个更好些？实际是各有优缺点。随机效应模型的好处是节省自由度。对于从时间序列和截面两方面上看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述出误差来源的特征。固定效应模型的好处是很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。此外，固定效应模型不要求误差项中的个体效应分量与模型中的解释变量不相关。当然，这一假定不成立时，可能会引起模型参数估计的不一致性。
面板数据模型
第十讲经典面板数据模型 一、面板数据（panel data） 一维数据: 时间序列数据(cross section data)：变量在时间维度上的数据截面数据(time series data)：变量在截面空间维度上的数据)。 二维数据: 面板数据(同时在时间和截面空间上取得的，也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。 面板数据=截面数据+时间序列数据。
面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是随机变量在横截面上的N个数据；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 平衡面板数据（balanced panel data）。 非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 例1998-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1。人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。
表1.中国部分省级地区的居民数据（不变价格，元）
二、面板数据模型及其作用 1.经典面板数据模型 建立在古典假定基础上的线性面板数据模型. 2.非经典面板数据模型 (1)非平稳时间序列问题的面板数据模型(面板数据协整模型) (2)非线性面板数据模型(如面板数据logit模型, 面板数据计数模型模型) (3)其他模型(如面板数据分位数回归模型) 3.面板数据模型作用 （1）描述个体行为差异。
计量经济学面板数据模型讲义(4-7)
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i= 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的
数据库系统原理教程习题答案(第1章)
第1章绪论 1 ．试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 答： ( l ）数据（Data ) ：描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有数字、文字、图形、图像、声音、正文等。数据与其语义是不可分的。解析在现代计算机系统中数据的概念是广义的。早期的计算机系统主要用于科学计算，处理的数据是整数、实数、浮点数等传统数学中的数据。现代计算机能存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也越来越复杂。数据与其语义是不可分的。500 这个数字可以表示一件物品的价格是500 元，也可以表示一个学术会议参加的人数有500 人，还可以表示一袋奶粉重500 克。 ( 2 ）数据库（DataBase ，简称DB ) ：数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 ( 3 ）数据库系统（DataBas 。Sytem ，简称DBS ) ：数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成。解析数据库系统和数据库是两个概念。数据库系统是一个人一机系统，数据库是数据库系统的一个组成部分。但是在日常工作中人们常常把数据库系统简称为数据库。希望读者能够从人们讲话或文章的上下文中区分“数据库系统”和“数据库”，不要引起混淆。 ( 4 ）数据库管理系统（DataBase Management sytem ，简称DBMs ) ：数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。DBMS 的主要功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理功能、数据库的建立和维护功能。解析DBMS 是一个大型的复杂的软件系统，是计算机中的基础软件。目前，专门研制DBMS 的厂商及其研制的DBMS 产品很多。著名的有美国IBM 公司的DBZ 关系数据库管理系统和IMS 层次数据库管理系统、美国Oracle 公司的orade 关系数据库管理系统、s 油ase 公司的s 油ase 关系数据库管理系统、美国微软公司的SQL Serve ，关系数据库管理系统等。 2 ．使用数据库系统有什么好处？ 答： 使用数据库系统的好处是由数据库管理系统的特点或优点决定的。使用数据库系统的好处很多，例如，可以大大提高应用开发的效率，方便用户的使用，减轻数据库系统管理人员维护的负担，等等。使用数据库系统可以大大提高应用开发的效率。因为在数据库系统中应用程序不必考虑数据的定义、存储和数据存取的具体路径，这些工作都由DBMS 来完成。用一个通俗的比喻，使用了DBMS 就如有了一个好参谋、好助手，许多具体的技术工作都由这个助手来完成。开发人员就可以专注于应用逻辑的设计，而不必为数据管理的许许多多复杂的细节操心。还有，当应用逻辑改变，数据的逻辑结构也需要改变时，由于数据库系统提供了数据与程序之间的独立性，数据逻辑结构的改变是DBA 的责任，开发人员不必修改应用程序，或者只需要修改很少的应用程序，从而既简化了应用程序的编制，又大大减少了应用程序的维护和修改。使用数据库系统可以减轻数据库系统管理人员维护系统的负担。因为DBMS 在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一的管理和控制，包括数据的完整性、安全性、多用户并发控制、故障恢复等，都由DBMS 执行。总之，使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。读者可以在自己今后的工作中结合具体应用，认真加以体会和总结。 3 ．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。 答： 文件系统与数据库系统的区别是：文件系统面向某一应用程序，共享性差，冗余度大，数据独立性差，记录内有结构，整体无结构，由应用程序自己控制。数据库系统面向现实世界，共享性高，冗余度小，具有较高的物理独立性和一定的逻辑独立性，整体结构化，用数据模型描述，由数据库管理系统提供数据的安全性、
第9章-面板数据模型理论
5.2 面板数据模型理论 5.2.1 面板数据模型及类型。 面板数据（panel data ）也称时间序列截面数据（time series and cross section data ）或混合数据（pool data ）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据从横截面（cross section ）上看，是由若干个体（entity, unit, individual ）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section ）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如： it y , N i ,,2,1 ;T t ,,2,1 其中，N 表示面板数据中含有的个体数。T 表示时间序列的时期数。若固定t 不变，?i y ),,2,1(N i 是横截面上的N 个随机变量；若固定i 不变，t y ?,),,2,1(T t 是纵剖面 上的一个时间序列。对于面板数据来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data ）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data ）。 面板数据模型是建立在面板数据之上、用于分析变量之间相互关系的计量经济模型。面板数据模型的解析表达式为： it it it it it x y T j N i ,2,1;,2,1 其中，it y 为被解释变量；it 表示截距项，),,,(21k it it it it x x x x 为k 1维解释变量向量；' 21),,,(k it it it it 为1 k 维参数向量；i 表示不同的个体；t 表示不同的时间；it 为 随机扰动项，满足经典计量经济模型的基本假设),0(~2 IIDN it 。 面板数据模型通常分为三类。即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 ⑴ 混合模型。 如果一个面板数据模型定义为： it it it x y T j N i ,2,1;,2,1 则称此模型为混合模型。混合模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数 和 都是相同的 ⑵ 固定效应模型。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model ）、时间固定效应模型（time fixed effects regression model ）和时间个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model ）。 ① 个体固定效应模型。 个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序
数据库系统原理及应用教程第四版课后答案
第一章 1、（1）数据：数据用于载荷信息的物理符号。 （2）数据的特征；○1数据有“型”和“值”之分；○2数据受数据类型和取值范围的约束；○3数据有定性表示和定量之分；○4数据应具有载体和多种表现形式。 3、（1）数据管理的功能：○1组织和保存数据功能，即将收集到的数据合理地分类组织，将其存储在物理载体上，使数据能够长期的被保存；○2数据维护功能，即根据需要随时进行插入新数据，修改原数据和删除失效数据的操作；○3数据查询和数据统计功能，即快速的得到需要的正确数据，满足各种使用要求；○4数据的安全和完整性控制功能，即能保护数据的安全和完整性。 （2）数据管理的目标：收集完整的信息，将信息用数据表示，按数据结构合理科学的组织并保存数据；为各种使用快速地提供需要的数据，并保护数据的安全和完整性。 4、（1）数据库：是数据管理的新方法和技术，他是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。 （2）数据库中的数据具有的特点：○1数据库中的数据具有整体性，即数据库中的数据要保持自身完整的数据结构；○2数据库中的数据具有数据共享性，不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据，多个用户可以同时共享数据库中的数据资源。 5、（1）数据库管理系统：它是专门用于管理数据库的计算机管理软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行操作的功能。 （2）数据库管理系统主要功能：是数据存储、数据操作和数据控制功能。其数据存储和数据操作是：数据库的定义功能，指未说明库中的数据情况而进行的建立数据库结构的操作；数据库建立功能，指大批数据录入到数据库的操作，它使得库中含有需要保护的数据记录；数据库维护功能，指对数据的插入、删除和修改操纵，其操作做能满足库中信息变化或更新的需求；数据库查询和统计功能，指通过对数据库的访问，为实际应用提供需要的数据。数据库管理系统的数据控制功能为：数据安全性控制功能，即为了保证数据库的数据安全可靠，防止不合法的使用造成数据库泄露和破坏，也就是避免数据被人偷看、篡改或破坏;数据库完整性控制功能，指为了保证数据库中的数据的正确、有效和相容，防止不合语意的错误数据被输入或输出。 14、（1）数据库系统的软件由几部分组成？数据库系统的软件中包括操作系统（OS）、数据库管理系统（DBMS）、主语言系统、应用程序软件和用户数据库。 （2）作用：①操作系统或汉字操作系统：操作系统是所有计算机软件的基础，在数据库系统中它起着支持DBMS及主语言系统工作的作用。如果管理的信息中有汉字，则需要中文操作系统的支持，以提供汉字的输入、输出方法和汉字信息的处理方法。②数据库管理系统和主语言系统：数据库管理系统是为定义、建立、维护、使用及控制数据库而提供的有关数据管理的系统软件。主语言系统是为应用程序提供的诸如程序控制、数据输入输出、功能函数、图形处理、计算方法等数据处理功能的系统软件。③应用开发工具软件：应用开发工具是DBMS系统为应用开发人员和最终用户提供的高效率、多功能的应用生成器、第四代计算机语言等各种软件工具．如报表生成器、表单生成器、查询和视图设计器等，它们为数据库系统的开发和使用提供了良好的环境和帮助。④应用系统及数据库：数据库应用系统包括为特定的应用环境建立的数据库、开发的各类应用程序及编写的文档资料，它们是一个有机整体。通过运行数据库应用系统，可以实现对数据库中数据的维护、查询、管理和处理操作。（3）关系：
解液晶电视的结构和原理
我将采用倒叙的方法给大家讲解液晶电视的结构和原理，先讲屏的结构时候我们知道屏里是 液晶分子，要扭动液晶分子出现图像必须要用TFT 薄膜晶体屏管，要驱动屏管，就要逻辑 板送来的行列信号，所以它类似于CRT 的视放板。分子扭曲成型后要发出图像就要用到高 压板。逻辑板需要的 LVDS 信号要来自于大板就是中放版，全部的能源我们当然知道要电源 板来提供。所以我这样讲述大家非常容易理解和容易接受，去繁留简，去的是繁琐的我们不 必要了解的，留下的是精华。好了请看; 第一讲液晶电视的概述 液晶最早由奥地利植物学家“赖尼茨尔”于 1888 年发现。液晶屏由两片偏光板、两片玻璃板中间加上液晶，另外再加上背光源组成，只要加电就可以让液晶改变光的方向。液晶显示器内包括一片制有很多薄膜晶体管（TFT ）的玻璃，一片有红、绿、蓝三种颜色的彩 色滤色片及背光源利用背光源，也就是荧光管投射出光线，这些光线先经过一个偏光板，然后再经过液晶，这时液晶分子的排列方式将会改变穿透液晶的光线角度；接下来这些光线还必须经过前方的彩色滤色片与另一块偏光板。由上可知液晶屏的图像是扭曲液晶分子配合背 光而显示图像。 目前的背光源有四种： CCFL 冷阴极荧光灯，无需加热即可发射电子，需要 1500V将内部气体电离发光，正常工作只需500V电压。非真正白光，发光频率低，动态画面不理想。一致 性不好故而单灯单供电。 EEFL 两端以金属粉作为外电极，发光效率高，一致性好可并联驱动只要用于LG,AUDENG 屏。 LFDLED(Light Emitting Diode)发光二极管，在20 世纪 60 年代诞生后就被认定是荧光灯管、灯泡等照明设备的终结者。LED 灯又称发光二极管，比起其它光源，单个LED 灯的功耗是最小的。其次，在发光寿命方面，LED 背光技术则超越了 CCFL ，是技术的提升。LED 背光就成功实现了光源的平面化。平面化的光源不仅有优异的亮度均匀性，还不需要复杂的光路设计，这样一来LCD 的厚度就能做到更薄，同时还拥有更高的可靠性和稳定性。 还有一种最高档的LED 产品目前不多见，它类似于等离子的原理采用RGB_LED, 就是每个像素点由三个 LED 管组成，有的采用一个 R 一个 B 两个 G 组成，色彩对比度真实性最好超 越了等离子，但结构复杂，要有单独的调光电路。价格高昂并未普及。今天第一讲就到这里，因为我要工作，不忙就写第二集。（欢迎各位老师斧正） 第二逻辑板 逻辑板又称： " 控制板”在液晶电视里的作用和CRT 中的视放板相当，但有本质的区别，逻辑板不是一个纯粹的信号放大器，它输入是LVDS格式信号，而不是RGB 。 逻辑板也称 TCON 板作用是把数字板送来的LVDS 或 TTL 图像数据信号，时钟信号进行处 理移位寄存器存储将图像数据信号，时钟信号转换成屏能够识别的控制信号行列信号RSDS 控制屏内的 MOSFET 管工作而控制液晶分子的扭曲度。 逻辑板是一个具有软件和固有程序的组件，内置有移位寄存器（水平和垂直移位)的专用模块 FLASH 即使厂家也无法改变,。逻辑板的供电不是来自于开关电源直接提供，一般由信号处理板上稳压电路提供。 逻辑板的典型故障是：无图像，屏幕垂直方向有断续的彩色线条，也无字符（这一点很重要）。可以测试上屏电压， 5V 或 12V 看屏型号而定。再测试 LVDS 输出接口上的电压看静态和动
自考数据库系统原理完整版
自考《数据库系统原理》串讲笔记 第一章数据库基础知识 学习目的与要求： 本章属于基础知识，主要是对一些概念的理解和记忆。没有难点，相对的重点是数据模型的四个层次，数据库管理系统的功能，数据库系统的全局结构。 考核知识点与考核要求 1.1数据管理技术的发展阶段（识记） 1.2数据描述的术语（领会） 1.3数据抽象的级别（领会） 1.4数据库管理系统(DBMS) (领会) 1.5数据库系统（DBS）（领会） 1.1 数据管理技术的发展 几个数据库的基本术语： 数据：描述事物的符号记录 数据处理:是指从某些已知的数据出发，推导加工出一些新的数据，这些新的数据又表示了新的信息。 数据管理:是指数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，这部分操作是数据处理业务的基本环节，而且是任何数据处理业务中必不可少的共有部分。 数据管理技术：对数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，基本目的就是从大量的，杂乱无章的，难以理解的数据中筛选出有意义的数据。 数据处理是与数据管理相联系的，数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。 1.人工管理阶段（20世纪50年代中期以前） １）数据不保存在机器中； ２）没有专用软件对数据进行管理； ３）只有程序的概念，没有文件的概念； ４）数据面向程序。 2. 文件系统阶段特点与缺陷（20世纪50年代后期至60年代中期） １）数据可长期保存在磁盘上； ２）数据的逻辑结构与物理结构有了区别； ３）文件组织呈现多样化； ４）数据不再属于某个特定程序，可以重复使用； ５）对数据的操作以记录为单位。 文件系统三个缺陷： １）数据冗余性 ２）数据不一致性
屏的基本组成以及工作原理
屏的基本组成以及工作原理 本篇将会讲屏的结构和基本工作原理，屏基本分为LCD屏和OLED 屏，二者的发光原理不同，但在结构上有一定的相似性。 而在讲屏的结构前，首先要了解光。光是一种电磁波，在沿直线的传播方向上，光波垂直振动着，并在振动平面上以随机均匀分布的方向振动。 如果光波的振动方向固定，那么这样的光称为线偏振光，振动方向称为偏振方向，偏正方向与光波的传播方向形成偏正面。液晶显示器，是通过控制光通过液晶盒后的偏振状态，从而控制透过的光以及状态来达到显示效果的。 因此，通常LCD的构造，可以简单分为前后偏振片、前后玻璃片、液晶层、背光源系统等，如下图。前后偏振片用来选择出入的光波，前后玻璃片用来承载各式材料，液晶层则是用来调色的，由于液晶本身不能发光，因此需要背光源来照射，最后五彩缤纷的光就显示出来了。 OLED则不同，它具有自发光的特性，因此不需要背光源。构造为在TFT基板上蒸镀在通电下可以自发光的RGB三色有机膜层。通过TFT基板控制电流大小，即可控制RGB有机膜层的发光亮暗，从而混合出显示所需的颜色。 液晶面板 一块LCD屏的组成，可分为两部分：液晶面板和背光板。液晶面板（液晶盒）包括偏振片、玻璃基板、彩色滤色膜、电极、液晶及定向层。背光模组由冷阴极荧光灯（CCFL）、导光板（光波导）、扩散板和棱镜片组成，其作用是件光源均匀地传送到液晶面板。 偏光片的全称是偏振光片，液晶显示器的成像必须依靠偏振光，所有的液晶都有前后两片偏振光片紧贴在液晶玻璃，组成总厚度1mm左右的液晶片。液晶屏中的偏光片分为上偏光片和下偏光片，上下两偏光片相互垂直。其作用就像是栅栏一般，会阻隔掉与栅栏垂直的光波分量，只准许与栅栏平行的光波分量通过。 液晶玻璃基板是液晶平板显示器的重要组成部分，其厚度主要为0.7 mm及0.5m m，且即
#质谱基础理论和仪器结构介绍-Q-Exactive
理论 基础理论 第一章基础 基本名词 Q-Exactive质谱仪的结构及介绍 Q-Exactive质谱仪的扫描模式 基本名词 质荷比（m/z）：以原子质量单位表示的离子质量与其电荷数的比值。 基峰（base peak）：在质谱图中，指定质荷比范围内强度最大的离子峰称作基峰。 原子质量单位（u）：用来衡量原子或分子质量的单位，它被定义为碳12原子质量的1/12。 同位素（Isotopes）：具有相同质子数，不同中子数的同一元素的不同核素。 总离子流谱图（TIC，Total Ion Chromatogram）：对一定质荷比范围内的离子流总和进行连续检测与记录的色谱图。 提取离子流谱图（EIC，Extracted Ion Chromatogram）：对某一质荷比的离子流进行连续检测与记录的色谱图。 分辨率：质谱图上两个相邻离子峰分离的程度（如下图） Q-Exactive质谱仪的结构及介绍
基本结构 结构 基本组成部分包括： （1） 离子源（Ion Source） （2） 离子透镜系统（Ion Optics）：离子传输毛细管（Capillary），S-Lens，注入四极杆，弯曲四极杆，透镜（S-Lens出口透镜、Inter-flatapole透镜、TK透镜， Splite Lens，传输八极杆 （3） 质量分析器：四极杆（Quadrupole），Orbitrap（静电场轨道离子阱） （4） HCD碰撞池 （5） 检测器（Detector）：Orbitrap 以下分别介绍各部分的作用及特点 离子源 作用：（1）将中性的待测物电离为带电荷的离子； （2）真空过渡； （3）去除多余的溶剂； （4）去除干扰。 与LC相连接的电离源主要为大气压电离源（API，Atmospheric Pressure Ionization），包括：电喷雾电离源、大气压化学电离源、大气压光学电离源 电喷雾电离源（ESI，Electrospray Ionization） 主要特点： 离子在液相状态形成 对热不稳定化合物首选
数据库系统原理第一章习题
第1章绪论 一、选择题 1、数据库系统的核心和基础是（）。 A. 物理模型 B. 概念模型 C. 数据模型 D. 逻辑模型 2、实现将现实世界抽象为信息世界的是（）。 A. 物理模型 B. 概念模型 C. 关系模型 D. 逻辑模型 3、数据管理技术经历了若干阶段，其中人工管理阶段和文件管理阶段相比文件系统的一个显著优势是（）。 A. 数据可以长期保存 B. 数据共享性很强 C. 数据独立性很好 D. 数据整体结构化 4、能够保证数据库系统中的数据具有较高的逻辑独立性的是（）。 A. 外模式/模式映像 B. 模式 C. 模式/内模式映像 D. 外模式 5、DBMS是一类系统软件，它是建立在下列哪种系统之上的？（） A. 应用系统 B. 编译系统 C. 操作系统 D. 硬件系统 6、下列说法中，正确的是（）。 A. 数据库的概念模型与具体的DBMS有关 B. 三级模式中描述全体数据的逻辑结构和特征的是外模式 C. 数据库管理员负责设计和编写应用系统的程序模块 D. 从逻辑模型到物理模型的转换一般是由DBMS完成的 7、长期存储在计算机内，有组织的、可共享的大量数据的集合是（）。 A. 数据 B. 数据库 C. 数据库管理系统 D. 数据库系统 8、在数据管理技术发展过程中，需要应用程序管理数据的是（）。 A. 人工管理阶段 B. 人工管理阶段和文件系统阶段 C. 文件系统阶段和数据库系统阶段 D. 数据库系统阶段 二、判断题 1、通常情况下，外模式是模式的子集。（） 2、数据库管理系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由DB、DBS、应用系统和DBA组成。（）
3、在数据模型的组成要素中，数据结构是刻画一个数据模型性质最重要的方面，人们通常按照数据结构的类型来命名数据模型。（） 4、数据库系统的三级模式是对数据进行抽象的3个级别，把数据的具体组织留给DBMS管理。（） 三、填空题 1、数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由____________、____________和_____________三级构成。 2、两个实体型之间的联系可以分为三种：一对一联系、______________和_____________。 3、数据库的三级模式结构中，描述局部数据的逻辑结构和特征的是______________。 4、数据模型的组成要素中描述系统的静态特性和动态特性的分别是________________和__________________。 5、最经常使用的概念模型是________________。
液晶显示器原理与构造
液晶显示器原理与构造概论 液晶显示器的构造 液晶显示器的构造，以TFT-LCD来讲，关键零组件包括玻璃基板、彩色滤光片、偏光片、驱动IC、液晶材料、配向膜、背光模块、ITO导电薄膜，还有其它Cell制程要用到的材料及化学用品等。而在主要构造的用途方面，接下来以主动矩阵驱动方式的液晶显示器来说明，首先由背光源的光线照在偏光板上，光线在穿过偏光板后，会被偏极化（也就是偏极化后每一个光线的分子，在能量、相位、频率和方向上的特性都会相同。），偏极化的光线会穿过液晶，因为液晶分子的排列方式被电极产生的电压影响，因此液晶可以改变偏极化光线的偏光角度，不同的偏光角度造成出来的光线强度会不同，不同强度的光线再经由彩色滤光片的红、蓝、绿三个画素，就会显示出各种不同的亮度和不同颜色的画素，最后再经由各个画素就可以组成肉眼看得到的各种影像和图形。 主动矩阵型液晶显示器构造图
TN型LCD显示模式 液晶显示器的优点和缺点 和传统的阴极射线管显示器相比，液晶显示器具有许多优点，首先在重量和体积方面，液晶显示器不管是在重量、体积和厚度上，都比阴极射线管显示器来得短小轻薄，因此在携带性和使用便利性上，液晶显示器都较传统阴极射线管显示器优良许多。接下来是在耗电方面，由于阴极射线管显示器是利用电子束打在涂满磷化物(phosphor) 的弧形玻璃上，后端使用阴极线圈放出负电压，驱动电子枪将电子放射在弧形玻璃上发出光亮形成影像，所以比较起来液晶显示器较为省电。 至于在屏幕本体的比较，液晶显示器和阴极射线管显示器的优劣参半，液晶显示器在屏幕弧度和屏幕闪烁度方面都比阴极射线管显示器来得好，但是在广视角技术和尺寸大小方面，反而是阴极射线管显示器比液晶显示器好，因为在制作液晶显示器时，超过30吋以上会因为玻璃基板材质的问题，造成玻璃重量使面板变形，因此目前无法做超过30吋以上的屏幕。除此之外，液晶显示器也有其它缺点，如价格比阴极射线管显示器高出许多，耐用度较阴极射线管显示器差，以及使用温度限于0至50度区间（超出此温度区间会使液晶结构受到破坏）等。
第9章-面板数据模型理论
5.2 面板数据模型理论 5.2.1 面板数据模型及类型。 面板数据（panel data ）也称时间序列截面数据（time series and cross section data ）或混合数据（pool data ）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据从横截面（cross section ）上看，是由若干个体（entity, unit, individual ）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section ）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如： it y , N i ,,2,1 =;T t ,,2,1 = 其中，N 表示面板数据中含有的个体数。T 表示时间序列的时期数。若固定t 不变，?i y ),,2,1(N i =是横截面上的N 个随机变量；若固定i 不变，t y ?,),,2,1(T t =是纵剖面 上的一个时间序列。对于面板数据来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data ）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data ）。 面板数据模型是建立在面板数据之上、用于分析变量之间相互关系的计量经济模 型。面板数据模型的解析表达式为： it it it it it x y μβα++= T j N i ,2,1;,2,1== 其中，it y 为被解释变量；it α表示截距项，),,,(21k it it it it x x x x =为k ?1维解释变量向量；'21),,,(k it it it it ββββ =为1?k 维参数向量；i 表示不同的个体；t 表示不同的时间；it μ为 随机扰动项，满足经典计量经济模型的基本假设),0(~2μσμIIDN it 。 面板数据模型通常分为三类。即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 ⑴ 混合模型。 如果一个面板数据模型定义为： it it it x y μβα++= T j N i ,2,1;,2,1== 则称此模型为混合模型。混合模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数α和β都是相同的 ⑵ 固定效应模型。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression
数据库系统原理与设计第版课后习题详细答案
数据库系统原理与设计习题集 第一章绪论 一、选择题 1. DBS是采用了数据库技术的计算机系统，DBS是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软件和（）。 A. 系统分析员 B. 程序员 C. 数据库管理员 D. 操作员 2. 数据库（DB），数据库系统（DBS）和数据库管理系统（DBMS）之间的关系是（）。 A. DBS包括DB和DBMS B. DBMS包括DB和DBS C. DB包括DBS和DBMS D. DBS就是DB，也就是DBMS 3. 下面列出的数据库管理技术发展的三个阶段中，没有专门的软件对数据进行管理的是（）。 I．人工管理阶段 II．文件系统阶段 III．数据库阶段 A. I 和II B. 只有II C. II 和III D. 只有I
4. 下列四项中，不属于数据库系统特点的是（）。 A. 数据共享 B. 数据完整性 C. 数据冗余度高 D. 数据独立性高 5. 数据库系统的数据独立性体现在（）。 A.不会因为数据的变化而影响到应用程序 B.不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序 C.不会因为存储策略的变化而影响存储结构 D.不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构 6. 描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是（）。 A. 模式 B. 内模式 C. 外模式 D. 用户模式 7. 要保证数据库的数据独立性，需要修改的是（）。 A. 模式与外模式 B. 模式与内模式 C. 三层之间的两种映射 D. 三层模式 8. 要保证数据库的逻辑数据独立性，需要修改的是（）。 A. 模式与外模式的映射 B. 模式与内模式之间的映射 C. 模式 D. 三层模式
面板数据模型理论知识(最新)
1.Panel Data 模型简介 Panel Data 即面板数据，是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型，是截面上个体在不同时点的重复观测数据。 相对于一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言，面板数据有很多优点。(1)由于观测值的增多，可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性，提高了估计量的抽样精度。(2)面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，可以构建并检验更复杂的行为模型。(3)面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响，可以从多方面对同一经济现象进行更加全面解释。 Panel Data 模型的一般形式为it K k kit kit it it x y μβα++=∑=1 其中it y 为被解释变量，it x 为解释变量， i ＝1，2，3……N ，表示N 个个体；t ＝1，2，3……T ，表示已知T 个时点。参数it α表示模型的截距项，k 是解释变量的个数，kit β是相对应解释变量的待估计系数。随机误差项it μ相互独立，且满足零均值，等方差为2δ的假设。 面板数据模型可以构建三种形式（以截面估计为例）： 形式一： 不变参数模型 i K k ki k i x y μβα++=∑=1 ，又叫混合回归模型，是指无论从时间上还是截面上观察数据均不存在显著差异，故可以将面板数据混合在一起，采用普通最小二乘估计法（OLS ）估计参数即可。 形式二：变截距模型i K k ki k i i x y μβαα+++=∑=1 *，*α为每个个体方程共同的截距项，i α是不同个体之间的异质性差异。对于不同个体或时期而 言，截距项不同而解释变量的斜率相同,说明存在不可观测个体异质影响但基本结构是相同的，可以通过截距项的不同而体现出来个体之间的差异。当i α与i x 相关时，那就说明模型为固定效应模型，当i α与i x 不相关时，说明模型为随机效应模型。 形式三：变参数模型 i K k ki ki i i x y μβαα+++=∑=1 * ，对于不同个体或时期而言，截距项（i αα+*）和每个解释变量的斜率ki β都是不相同的，表 明不同个体之间既存在个体异质影响也存在不同的结构影响，即每个个体或时期都对应一个互不相同的方程。同样分为固定效应模型和随机效应模型两种。 注意：这里没有截距项相同而解释变量的系数不相同的模型。 2.Panel Data 模型分析步骤
数据库系统原理04735-2018年版-第一章笔记
数据库系统原理 第一章数据库系统概述 1）数据（Data）:是描述事物的符号记录，是指用物理符号记录下来的、可以鉴别的信息。 2）数据库（DataBase，DB）：通俗的被称作存储数据的仓库。数据库是指长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合，且数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性，系统易于扩展，并可以被多个用户共享。 3）数据库中存储的数据具有永久存储、有组织和可共享三个基本特点。 4）数据库管理系统（DBMS）：是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。 5）数据库管理系统主要功能： （1）数据定义功能DDL：用户可通过数据库管理系统提供的数据定义语言，定义数据库中的数据对象。包括表、视图、存储过程、触发器等。 （2）数据操纵功能DML：用户可通过数据管理系统提供的数据操纵语言操纵数据库中的数据，实现对数据库的基本操作。包括数据的增删改查。 （3）数据的运行管理功能：可提供多个用户同时使用共享数据 （4）数据库的建立和维护功能 （5）数据组织、存储和管理功能：为提高数据的存取效率，数据库管理系统需要对数据进行分类存储和管理。例如：索引查找、顺序查找等。 （6）其他功能：主要包括与其他软件的网络通信功能、不同数据库管理系统之间的数据传输以及相互访问功能等。
6）数据库系统（DBS）：是指在计算机中引入数据库技术之后的系统。通常，一个完整的数据库系统包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户。其中数据库管理员（DBA）专门负责对数据库进行维护，并保证数据库正常、高效运行的人员。 7）数据管理的理解（从两个方面） （1）针对组织业务的管理，负责制定并执行整个组织中关于数据的定义、组织、保护与有效使用的策略、过程和计划。 （2）依靠技术，负责实现数据作为一种资源的集中控制管理。 8）数据管理技术发展阶段 （1）人工管理阶段：20世纪50年代中期以前。特点：1.数据不保存；2.应用程序管理数据；3.数据面向应用。 （2）文件系统阶段：20世纪50年代后期到60年代中期。文件系统是将数据的逻辑结构和物理结构分离，由“存放方法”实现逻辑结构与物理结构之间的映射。但是，在文件系统中，不能实现数据的普通共享，只能实现文件级的共享，而不能在记录或数据项级实现数据的共享。文件的逻辑结构是根据它的应用而设计的，不同应用程序必须构造各自文件，存在大量的数据冗余。 （3）数据库系统阶段：20世纪60年代后期。从文件系统到数据库系统标注着数据管理技术的飞跃。 9）数据库系统阶段，与人工管理、文件系统管理相比有如下特点 （1）数据集成（数据库管理系统的主要目的） （2）数据共享性高 （3）数据冗余度小 （4）数据一致性 （5）数据独立性高 （6）实施统一管理与控制
第三讲 面板数据线性回归模型_n
第三讲 面板数据线性回归模型估计、检验和应用 单因素误差面板数据线性回归模型 对于面板数据y i 和X i ，称 it it it y u α′=++X βit i it u v μ=+ 1,,;1,,i N t T =="" 为单因素误差面板数据线性回归模型，其中，i μ表示不可观测的个体特殊效应，it v 表示剩余的随机扰动。 案例：Grunfeld(1958)建立了下面的投资方程： 12it it it it I F C u αββ=+++ 这里，I it 表示对第i 个企业在t 年的实际总投资，F it 表示企业的实际价值（即公开出售的股份），C it 表示资本存量的实际价值。案例中的数据是来源于10个大型的美国制造业公司1935-1954共20年的面板数据。 在Stata 中设定面板数据（GRUNFELD.dta ） . xtset FN YR panel variable: FN (strongly balanced) time variable: YR, 1935 to 1954 delta: 1 unit 混合回归模型 假设1 u ~ N (0, σ2I NT ) 对于面板数据y i 和X i ，无约束的线性回归模型是 y i = Z i δi + u i i =1, 2, … , N (4.1) 其中'i y = ( y i 1, … , y iT )，Z i = [ ιT , X i ]并且X i 是T×K 的，'i δ是1×(K +1)的，u i 是T×1的。 注意：各个体的回归系数δi 是不同的。 如果面板数据可混合，则得到有约束模型 y = Z δ + u (4.2) 其中Z ′ = ('1Z ,'2Z , … ,'N Z )，u ′ = ('1u ,'2u , … ,' N u )。 在假设1下，对于Grunfeld 数据，建立的混合回归模型 Stata 命令：. regress I F C
《数据库系统原理》04735课后习题答案(2018版)
答案仅供参考 第一章数据库系统概述 选择题 B、B、A 简答题 1.请简述数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统的概念。P27 数据是描述事物的记录符号，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息。 数据库即存储数据的仓库，严格意义上是指长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。 数据库管理系统是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。数据库系统是指在计算机中引入数据库技术之后的系统，包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户。 2.请简述早数据库管理技术中，与人工管理、文件系统相比，数据库系统的优点。 数据共享性高 数据冗余小 易于保证数据一致性 数据独立性高 可以实施统一管理与控制 减少了应用程序开发与维护的工作量 3.请简述数据库系统的三级模式和两层映像的含义。P31 答： 数据库的三级模式是指数据库系统是由模式、外模式和内模式三级工程的，对应了数据的三级抽象。 两层映像是指三级模式之间的映像关系，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。 4.请简述关系模型与网状模型、层次模型的区别。P35 使用二维表结构表示实体及实体间的联系 建立在严格的数学概念的基础上 概念单一，统一用关系表示实体和实体之间的联系，数据结构简单清晰，用户易懂易用 存取路径对用户透明，具有更高的数据独立性、更好的安全保密性。
第二章关系数据库 选择题 C、C、D 简答题 1.请简述关系数据库的基本特征。P48 答：关系数据库的基本特征是使用关系数据模型组织数据。 2.请简述什么是参照完整性约束。P55 答：参照完整性约束是指：若属性或属性组F是基本关系R的外码，与基本关系S的主码K相对应，则对于R中每个元组在F上的取值只允许有两种可能，要么是空值，要么与S 中某个元组的主码值对应。 3.请简述关系规范化过程。 答：对于存在数据冗余、插入异常、删除异常问题的关系模式，应采取将一个关系模式分解为多个关系模式的方法进行处理。一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式，这就是所谓的规范化过程。 第三章数据库设计 选择题 B、C、C 简答题 1. 请简述数据库设计的基本步骤。P66 需求分析设计；概念结构设计；逻辑结构设计；物理结构设计；数据库设计；数据库的运行和维护。 2. 请分别举例说明实体之间联系的三种表现情形。P74 一对一联系：对于实体集A中的每个实体，实体集B中最多只有一个实体与之联系，反之亦然。举例：班级与班长，每个班只有一个班长，每个班长也只在一个班内任职。 一对多联系：对于实体集A中的每个实体，实体集B中有N个实体与之联系，反之，对于实体集B中的每个实体，实体集A中最多只有一个实体与之联系。举例：班级与班级成员，每个班级对应多个班级成员，每个班级成员只对应一个班级。 多对多联系：对于实体集A中的每个实体，实体集B中有N个实体与之联系，反之，对于实体集B中的每个实体，实体集A中有M个实体与之联系。举例：授课班级与任课教师，
第十六章-面板数据模型一
第16章静态面板数据模型时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。 面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 对于面板数据y it（i=1,2,…，N，t=1,2,…，T）来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 本章主要讨论静态面板数据模型的相关理论及软件操作，首先从模型的检验开始到介绍变截距模型中的固定影响变截距模型和随机影响变截距模型，然后到变系数模型。本章的流程图如下：
16.1面板数据模型建模的基本原理 在应用多元回归分析建立的计量经济模型时，如果所建的模型中缺失了某些不可观测的重要解释变量，使得回归模型随机误差项常常存在自相关。于是回归参数的最小二乘法OLS 估计量不再是无偏估计或有效估计。但是，运用面板数据建立的计量经济模型时，对于一些忽略的解释变量可以不需要其实际观察值，而通过控制该变量对被解释变量的影响的方法获得模型参数的无偏估计。 由此可见，面板数据不仅可以同时利用截面数据和时间序列数据建立计量经济模型，而且能更好地识别和度量单纯的时间序列模型和单纯截面数据模型所不能发现的影响因素，它能够构造和检验更复杂的行为模型。例如：在宏观领域，它被广泛用于劳动经济学、国际金融、经济增长、产业结构、技术创新、税收政策等领域。 16.1.1面板数据模型基本框架 面板数据能更好地识别和度量时间序列或截面数据不可发觉的效应，有助于建立和检验更复杂的行为模型，其基本模型是如下形式的一般回归模型： 1,2,,,1,2,,it it it i t it y x i N t T αβδγε=++++==L L （16.1.1） 其中：it y 是个体i 在时间t 时期的观测值，α表示模型的常数项，i δ代表固定或者随机的截面效应，t γ代表固定或者随机的时期效应，it x 表示k 阶解释变量观测值向量。β表示解释变量的系数向量，并且在根据其条件的限制分为三种值，一是对所有截面和时期都是相同的常数，二是在不同的截面是不同的系数，三是在不同的时期是不同的。it ε是独立同分布的误差项，即()0it E ε=。 在公式（16.1.1）中，如果考虑k 个解释变量，自由度NT 远小于参数个数，对于截面成员方程，待估计参数的个数为((1))NT k N ++，对于时间截面方程，待估计参数的个数为((1))NT k T ++，这使得该模型无法估计。为了对模型进行估计，则可以建立以下的两类模型：从个体成员角度考虑，建立含有N 个个体成员方程的面板数据模型；在时间点上截面，建立含有T 个时间点截面方程的面板数据模型。 1）含有N 个个体成员方程的面板数据模型 模型形式如下： i T i it i T T i y l x l I αβδγε=++++ （16.1.2） 其中：i y 是个体i 的观观测值的时间序列。系数向量β取值受不同个体的影响，i x 表示个体i 解释变量观测值时间序列。T l 是T 阶的单位行向量，T I 是T 阶的单位列向量。 '12()T γγγγ=L ，，，，包括所有的时点效应。该式含有N 个截面方程。