函数性数据的统计分析：思想、方法和应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第24卷第2期统计研究Vo1．3．4。No．22o年2月StatisticalResemr~Feb．舢函数性数据的统计分析：思想、方法和应用严明义内容提要：实际中。越来越多的研究领域所收集到的样本观测数据具有函数性特征，这种函数性数据是融合时问序列和横截面两者的数据，有些甚是曲线或其他函数图像。虽然计量经济学近二十多年来发展的面板数据分析方法，具有很好的应用价值，但是面板数据只是函数性数据的一种特殊类型，且其分析方法太过于依赖模型的线性结构和假设条件等。本文基

2、于函数性数据的普遍特征，介绍一种对其进行分析的全新方法，并率先使用该方法对经济函数性数据进行分析，拓展了函数性数据分析的应用范围。分析结果表明，函数性数据分析方法，较之计量经济学和其他统计方法具有更多的优越性，尤其能够揭示其他方法所不能揭示的数据特征。关键词：函数性数据，修匀；基函数；函数性主成分分析；函数性方差分析中图分类号：C812文献标识码：A文章编号：1002—4565(2007)o2—0087—08TheStatisticalAnalysisofFunctionalData：Thoughts，Me

3、thodsandtheAppficationsYahMingyiA~ract：Inpractice，theobserveddatasetthatmoreandmoltresearchfieldsacquiredhasfunctionMcharacteristics．Thetypicaldatasetofthissortconsistsoftimeseriesandcross-sectionaldata，andsomedatasetsmaytakeoncurvesorimages．Althoughtheana

4、lysismethodsofeconometricsforpaneldatasethasdevelopedrecentlyareofgreatvaluetOpractice．thepaneldatasetisaspecialtypeoffunctionaldataandtherelevantmethodsrelytoomuchOilthelinearstructureandsomeassumptions．Thispaperpresentsacompletelynewdataanalyzingmethodba

5、sedOilthefunctionalfeaturesofdata，andisfirsttOusethemethodtOanalyzethepracticaleconomicdatabyexploitingthecomputerprogrambasedOilMATLAB．ThispaperhasexpandedthescopeoftheappficationsoffunctionaldataanalysisandfillsinthegapsinthisaspectinChina．Theresultsindi

6、catethatthefunctionaldataanalysishasadvantagesoverthemethodsofeconometricsandotherstatisticalmethods．andthatfunctionaldataanalysisCanrevealthedatafeaturesthattheothermethodscannotdo．Keywords：functionaldata；smothing；functionalprincipalcomponentanalysis；func

7、tionalvarianceanalysis保持不变”，所以更有利于找出变量之间的因果关实验设计，特别是控制方法。系。当然，这仅是“有利于”，要找出真正的因果关系综上所述，计量经济设计的主要问题包括有：1．仍非易事。可以说，实验经济学为计量经济学出了除一个因素外，其余因素如何最好地保持其不变。一臂之力，仍期待着它们两者在探索事物因果的道2．对有高度交互作用的多个因素，如何最好地确定路上有进一步的配合。其组合中的比例关系。3．对已成为历史的时间序列数据(应该说综列数据)如何最好地现成地加以利五、期待“计量经济

8、(学)设计与分用；为了寻找因果关系，首先要明确是否有有关变量析”的出现之间的稳定的长期关系。A．S．Goldberger和J．N．Wooidridge等人说的很作者简介干脆：通过经济理论分析而得到的所谓结构模型或林少宫，华中科技大学经济学院。结构关系式就是考虑因果关系的。可见因果关系(责任编辑：李峻浩)在计量经济学中的重要性，为了找出因果关系，需要维普资讯http://www.cqvip.com·88·统计研究2