面板数据

library(plm) library(psych) library(xts) library(tseries) library(lmtest) ## import dataset datas<-read.table("data.txt",header =TRUE) ## adf test pcgdp<-xts(datas$PCGDP,as.Date(datas$year)) adf.test(pcgdp) # result： stationary ltax<-xts(datas$Ltax,as.Date(datas$year)) adf.test(ltax) # result： stationary hp<-xts(datas$hp,as.Date(datas$year)) adf.test(hp) # result： stationary lp<-xts(datas$lp,as.Date(datas$year)) adf.test(lp) # result： stationary ## 协整检验 # Engle-Granger reg<-lm(datas$hp~datas$lp+datas$Ltax+datas$PCGDP) summary(reg) error<-residuals(reg) adf.test(error) # result: residuals

论文原文 论文下载 论文被引：20211 论文年份：2009 WEKA：Weka是经过实践检验的开源机器学习软件，可以通过图形用户界面，标准终端应用程序或Java API进行访问。它被广泛用于教学，研究和工业应用，包含用于标准机器学习任务的大量内置工具，并且可以透明地访问scikit-learn，R和Deeplearning4j等知名工具箱。 WEKA官网 WEKA下载 The WEKA data mining software: an update ABSTRACT More than twelve years have elapsed since the first public release of WEKA. In that time, the software has been rewritten entirely from scratch, evolved substantially and now accompanies a text on data mining [35]. These days, WEKA enjoys widespread acceptance in both academia and business, has an active community, and has been downloaded more than 1.4 million

前言 　　 Profiles 面板功能的作用主要是监控网页中各种方法执行时间和内存的变化，简单来说它就是 Timeline 的数字化版本。它的功能选项卡不是很多（只有三个），操作起来比较前面的几块功能版本来说简单，但是里面的数据确很多，很杂，要弄懂它们需要花费一些时间。尤其是在内存快照中的各种庞杂的数据。在这篇博客中卤煮将继续给大家分享Chrome开发者工具的使用经验。如果你遇到不懂的地方或者有不对的地方，可以在评论中回复卤煮，文章最后卤煮会最后把秘籍交出来。下面要介绍的是 Profiles 。首先打开 Profiles 面板。 　　 Profiles 界面分为左右两个区域，左边区域是放文件的区域，右边是展示数据的区域。在开始检测之前可以看到右边区域有三个选项，它们分别代表者不同的功能: 　　　　 1.(Collect JavaScript CPU Profile)监控函数执行期花费的时间 　　　　 2.(Take Heap Snapshot)为当前界面拍一个内存快照 　　　　 3.(Record Heap Allocations)实时监控记录内存变化(对象分配跟踪) 一、Collect JavaScript CPU Profile（函数收集器） 　　首先来关注第一个功能，(Collect JavaScript CPU Profile ) 监控函数执行期花费的时间。讲道理不如举例子

转载： https://blog.csdn.net/SecondLieutenant/article/details/79625694 面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以称为面板数据(Panel Data)。 实际上如果从数据结构内在含义上，应该把Panel Data称为“时间序列-截面数据”，更能体现数据结构本质上的特点。该数据为也被称为“纵向数据(Longitudinal Data)”，“平行数据”，“TS-CS数据(Time Series-Cross Section)”。它是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。面板数据从横截面(cross section)看，是由若干个体(entity,unit,individual)在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面(longitudinal section)看每个个体都是一个时间序列。 从时空维度来看，可将计量经济学中应用的数据分三类： 1、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数据。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合

面板数据的定义 在学习面板数据之前，我先介绍时间序列数据和截面数据的概念 时间序列数据：时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据。它着眼于研究对象在时间顺序上的变化，寻找空间(对象)历时发展的规律。利用时间序列作样本时，要注意几个问题：一是所选择的样本区间内经济行为的一致性问题；二是样本数据在不同样本点之间不可比，需要对原始数据进行调整，消除其不可比因素；三是样本观测值过于集中，因而时间序列数据不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计；四是模型随机误差的序列相关问题。 **notes：两个关键词：同一个对象，不同时间，例如：2016-2018年上海市月度cpi同比数据。。 截面数据：　横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。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经济现象，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个体的个性，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。即计量经济学中所谓的“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：一是异方差问题，由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集，不同个体或地域本身就存在差异；二是数据的一致性，主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。 **notes

测试申请测试已完成，现需要在JIRA中统计数据如下： 1、测试总耗时、各测试耗时 2、问题总数、各测试报的问题 注：所有报的问题、耗时任务都需要添加对应送测申请的标签 1）先将对应送测申请对应的问题、耗时任务，分别保存成过滤器 2）面板→管理面板→创建新面板→添加小工具 1、Workload Pie Chart 测试总耗时、各测试耗时 Project or Saved Filter：耗时过滤器 统计类型：经办人 Time field to report on：Time Spent 即可统计到指定送测申请测试所耗的总时间、参与测试耗时（子任务也必须加上标签） 测试总数、各测试报的问题 项目或保存的筛选器：问题过滤器 统计类型：报告人 是否包含已解决问题： 是 即可统计到指定送测申请测试所报的缺陷总数、参与测试人员各报的问题数 文章来源: JIRA图表统计数据

名字 GoAccess - 可视化 Web 日志分析工具。 语法 goaccess [filename] [ options ... ] [-c][-M][-H][-q][-d][...] 描述 GoAccess 是一款开源(MIT许可证)的且具有交互视图界面的实时 Web 日志分析工具，通过你的 Web 浏览器或者 *nix 系统下的终端程序即可访问。 能为系统管理员提供快速且有价值的 HTTP 统计，并以在线可视化服务器的方式呈现。 GoAccess 解析指定的 Web 日志文件并将统计结果输出到 X 终端。功能如下： **通用统计:** 此面板展示了几个主要指标，比如：有效和无效请求的数量，分析这些数据所花费的时间，独立访客的情况，请求的文件，静态文件(CSS, ICO, JPG 等)的完整URL，404错误，被解析的日志文件的大小以及消耗的带宽。 **独立访客:** 此面板按照日期展示了访问次数，独立访客数，以及累计消耗的带宽等指标。具有相同IP，相同访问时间，相同的 UserAgent 的 HTTP 请求将会被识别为独立访客。默认情况下包含了网络爬虫。 您也可以选择使用 --date-spec=hr 参数将按照日期分析修改为按照小时，例如：05/Jun/2016:16 。这对于希望在小时级别去跟踪每日流量非常有帮助。 **请求的文件:**