sas面板数据（sas数据怎么打开）

本篇目录：

1、高频数据处理用stata还是eviews2、求助:sas中怎样对面板数据进行描述性统计?3、学习经济学需要熟悉哪些编程语言4、怎么用SAS做面板数据分析5、面板数据怎么做因子分析?和主成分分析的区别

高频数据处理用stata还是eviews

高频数据处理用eviews Stata 与 SPSS、SAS 并称为当今三大统计软件。与后者相比，Stata 体积小巧、简单易懂且功能强大。

EVIEWS就可以了，肯定够用，特别是分析时间序列数据。STATA是需要编程的，如果不是立志做研究，能把EVIEWS用熟练，你肯定已经很牛逼了。

数据分析能力强：Eviews可以处理更大的数据集和更复杂的统计分析，包括时间序列分析、回归分析、面板数据分析等。

如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。如果做理论计量，stata eviews是没有现成的包的，而且即便Stata可以编程，可编程能力也是很差的，而且不稳健。

求助:sas中怎样对面板数据进行描述性统计?

1、可以说是目前最标准的最权威的统计学软件。SAS是一个程序化的软件，这么说是因为在SAS中用程序写比用菜单要简便快捷。广泛应用于银行、金融行业、生物医药等行业。SAS既可以处理横截面数据、时间序列数据，也可以处理面板数据。

2、贝叶斯统计的知识我是没有深入接触过的，但是根据你对问题的描述，我觉得你应用面板数据分析是比较合适的（Panel Data），面板数据分析的原理及操作方法很多计量经济学的课本中也会有涉及，你不妨研究一下。

3、SAS 2的界面中间是三个并排(或层叠)的窗口，那个叫做Program Editor的窗口(窗口标签为Editor)就是用来输入SAS语句的，编程操作的所有内容都是在该窗口内完成的，各位还是要跟它先多熟悉一下。

4、处理和分析数据都用得到，最基本的是excel，如果你的VBA用得好的话会有很大的帮助，如果你要分析数据的话，比如你要建模那么SAS还是不错的，不过比较难掌握如果你没有语言方面的基础，其他还有很多软件也能做得到。

5、深刻领会我国统计调查方法体系总体目标，熟悉各种调查方法的有效性和相对局限性以及相互联系和结合运用。

学习经济学需要熟悉哪些编程语言

Stata：计量经济学。SPSS：专门开的一门课，这个巨汗，权当复习了一遍统计学。Excel：大一的统计入门课使用的，这个也巨坑，就是简单的函数使用，一点没有涉及VBA。

python并非是专用于统计或者计量的软件，而是一种非常流行的通用编程语言。经过多年发展，库也非常齐备。

首先就是基础的经济学理论知识。大一新生一般都需要学习《经济学原理》、《政治经济学》等等，这是对基本的经济分析框架、经济分析逻辑和经济理论进行学习，老师也会要求同学们用最简单的知识点分析问题，比如“供求关系”等。

都很有用，C/C++用于处理海量数据和高速运算。

学习经济学，要有数学知识的准备是：微积分（从极限的定义开始，一直到多重积分）。概率论（非连续的、连续的各种概率模型、各种密度函数、概率函数、贝叶斯先验后验等等）。

经济学专业要学习宏观、微观经济学，会计学，金融学，计量经济学等。精算类专业寿险精算、非寿险精算、再保险、金融数学、精算实务等。编程类专业excel、SAS、Oracle、Vba、Mysql等数据库工具及C语言等。

怎么用SAS做面板数据分析

1、第一步：将数据导入到SPSS软件（一般主成分分析可以通过SPSS或者SAS软件进行操作，但是SAS软件较大，而且界面没有SPSS来得直接，他的编程操作更简单，所以一般选择SPSS软件即可。

2、SAS中的proc rsreg，详细可以查看帮助文档。文档中有例子也有结果解释。

3、基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。

4、进行单位根检验和协整检验，以判断拟合模型的平稳性。

面板数据怎么做因子分析?和主成分分析的区别

性质不同 主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。

线性表示方向不同：主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。

因子分析和主成分分析的区别如下：因子分析可以用于降维。这个描述是正确的。因子分析可以将多个变量转化为少数几个因子，从而降低数据的维度，减少冗余信息，提高数据的解释性。因子分析可以用于确定变量之间的因果关系。

区别：在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。

主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。

到此，以上就是小编对于sas数据怎么打开的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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