截面与时间序列数据的合并  

Pooling Cross Section and time Series Data

作　　者：尼古拉斯N.N.N约曼 宋海岩 赵松山 

出　　处：《统计与决策》1987年第Z1期87-91,共5页Statistics & Decision

摘　　要：截面与时间序列数据的合并问题近来已日趋重要,并被许多统计学家所重视。不同的方法,如误差分量模型法、最小平方法和协方差分析法等已被人们用于观察数据的合并与估计。克拉斯丁(Krastin)1981年运用一种普通最小平方法(OLS)分析了根据两年的截面数据建立的简单方程回归估计值的特征,得出了一个非常重要的结论:即估计值是有偏的,但这并不是由于自相关或偏相关造成的,而是由于各个均值协方差影响的结果。 本文只讨沦普通最小平方法(OLS)中的一种方法和协方差分析。我们分析的是由OLS方法得到回归系数的情况下,由于均值方差的作用而出现的偏差情况。

关 键 词：时间序列数据 最小平方法 截面数据 模型法 回归估计 统计学家 自相关 观察数据 回归系数 协方差分析 

分 类 号：C8[社会学—统计学] C934