1、首先確定解釋變數和因變數；以index3為因變數，index1與index2為解釋變數：
2、單位根檢驗：資料平穩性
為避免偽回歸，確保結果的有效性，需對資料進行平穩性判斷。
何為平穩，一般認為時間序列提出時間趨勢和不變均值（截距）後，剩餘序列為白雜訊序列即零均值、同方差。
常用的單位根檢驗的辦法有llc檢驗和不同單位根的fisher-adf檢驗，若兩種檢驗均拒絕存在單位根的原假設則認為序列為平穩的，反之不平穩。
xts(xi,t);adf.test
3、協整檢驗/模型修正
單位根檢驗之後，變數間是同階單整，可進行協整檢驗，協整檢驗是用來考察變數間的長期均衡關係的方法。
若通過協整檢驗，則說明變數間存在長期穩定的均衡關係，方程回歸殘差是平穩的，可進行回歸。
格蘭傑因果檢驗：前提是變數間同階協整，通過條件概率用以判斷變數間因果關係。
granger.test
4、模型選擇 面板資料模型;在這裡選用豪斯曼（hausman）檢驗。
plm.data(data,index=c())
plm( form=,data=,model='pooling')#混合
pooltest(個體、時間差異)
plm( form=,data=,model='within')#固定
pooltest(固定與混合比較)
phtest(form,data)#判斷
#隨機效應：
pbgtest(form=,data=,model='within')#lm檢驗
pwartest(檢查序列相關 小則相關)
fixef(plm,effect='time')#時間對因變數影響
fixef(plm,effect='individual')#個體對因變數影響
面板資料模型的基本形式
模型選擇一般有三種形式
(1)無個體影響的不變係數模型（混合估計模型）
(2)變截距模型（固定效用模型）
(3)變係數模型（隨機效應模型）
選擇合適的面板模型
f檢驗
隨機效應模型
(1)lm檢驗
(2)豪斯曼（hausman）檢驗。
form<- index3~index1+ index2
rankdata<-plm.data(data,index=c("ipname","updatetime"))#轉化為面板資料
pool <- plm(form,data=rankdata,model="pooling")#混合模型
pooltest(form,data=rankdata,effect="individual",model="within")#檢驗個體間是否有差異
pooltest(form,data=rankdata,effect="time",model="within")#檢驗不同時間是否有差異
wi<-plm(form,data=rankdata,effect="twoways",model="within")#存在兩種效應的固定效應模型
pooltest(pool,wi)#f檢驗判斷混合模型與固定效應模型比較
phtest(form,data=rankdata)##hausman檢驗判斷應該採用何種模型,隨機效應模型檢驗
pbgtest(form,data=rankdata,model="within")#lm檢驗,隨機效應模型檢驗
#檢驗是否存在序列相關
pwartest(form,data=rankdata)#wooldridge檢驗(自相關)小於0.05存在序列相關
summary(wi)##檢視擬合模型資訊
fixef(wi,effect="time")#不同時間對因變數的影響程度的係數估計值
inter<-fixef(wi,effect="individual")#不同個體對因變數的影響程度的截距估計值
##根據模型引數，進行**；
R語言 面板資料分析步驟及流程
飯飯認認公尺 面板資料 panel data 也成平行資料，具有時間序列和截面兩個維度，整個 排列起來像是乙個面板。面板資料舉例 1 首先確定解釋變數和因變數 2 r語言運算元據格式，部分截圖如下，這裡以index3為因變數，index1與index2為解釋變數 載入相關包 install.pack...
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R語言 資料分析
二 大資料分析 三 資料分析常用工具 資料分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發資料資料的功能，發揮資料的作用。資料分析是為了驗證假設的問題，需要提供必要的資料驗證。分析模型構建完成後，需要利用測試資料驗證模型的正確性。資料分析是為了挖掘更多的問題，並...