Eviews6.0面板数据操作

一、数据输入

1、创建工作文档。如下图操作，在”workfile create”文本框的“workfile structure type”选择“balanced panel”,”panel specification”的”start date”和”end date”输入数据的起止期间，”wf”输入工作文档的名称，点击”OK”即跳出新建的工作文档a界面。

2、创建新对象。操作如下图。在”new object”文本框的”type of object”选择”pool”，”name for object ”输入新对象的名称。创建成功后的界面如下面第3张图所示。

-

3、输入数据。双击”workfile”界面的，跳出”pool”界面，输入个体。一般输入方式为如下：若上海输入_sh，北京输入_bj,…。个体输入完成后，点击该界面的键，在跳出的”series list”输入变量名称，注意变量后要加问号。格式如下：y? x?。点击”OK”后，跳出数据输入界面，如下面第4张图所示。在这个界面上点击键，即可以输入或者从EXCEL 处复制数据。

在输入数据后，记得保存数据。保存操作如下：

在跳出的“workfile save”文本框选择“ok”即可，则自动保存到我的文档。

然后在“workfile”界面如下会显示保存路径：d:\my documents\。

若要保存到自己选择的路径下面，则在保存时选择“save as”,

在跳出的文本框里选择自己要保存的路径以及命名文件名称。

4、单位根检验。一般回归前要检验面板数据是否存在单位根，以检验数据的平稳性，避免伪回归，或虚假回归，确保估计的有效性。单位根检验时要分变量检验。（补充：网上对面板数据的单位根检验和协整检验存在不同意见，一般认为时间区间较小的面板数据无需进行这两个检验。）

（1）生成数据组。如下图操作。点击”make group”后在跳出的”series list”里输入要单位根检验的变量，完成后就会跳出如下图3所示的组数据。

（2）生成时序图。如下图操作。在”gragh options”界面的”specifi”下选择生成的时序图的形状，一般都默认设置，生成的时序图如下图3所示。观察时序图的趋势，以确定单位根检验的检验模式。

（3）单位根检验。单位根检验时，在”group unit root test”里的”test for root in”按检验结果一步步检验，如果原值”level”的检验结果符合要求，即不存在单位根，则单位根检验就不需要检验下去了，如果不符合要求，则需继续检验一阶差分”1st difference”、二阶差分”2nd difference”。”include in test equation”是检验模式的选择，根据上面时序图的形状来选择。从上面的时序图可以看出，原值的检验模式应该选择含有截距项和趋势的检验模式，即”include in test equation”选择”individual intercept and trend”。检验结果如下图3所示。从检验结果可以看出，检验结果除了levin 检验方法外其他方法的结果都不符合要求（小于置信度(如,则认为拒绝单位根的原假设，通过检验）。所以继续检验一阶差分和二阶差分，直到检验结果达到要求。如果变量原值序列通过单位根检验，则称变量为0阶单整；如果变量一阶差分后的序列通过单位根检验，则称

变量为一阶单整，以此推之。

注意：单位根检验的方法（test type ）较多，可以使用LLC 、IPS 、Breintung 、ADF-Fisher 和PP-Fisher 这5种方法进行面板单位根检验。一般，为了方便起见，只采用相同根单位根检验LLC 和不同根单位根检验Fisher-ADF 这两种检验方法，如果它们都拒绝存在单位根的原假设，则可以认为此序列是平稳的，反之就是非平稳的。

5、协整检验。协整检验检验的是模型的变量之间是否存在长期稳定的关系，其前提是解释变量和被解释变量在单位根检验时为同阶单整。操作如下图所示。

6、回归估计

面板数据模型根据常数项和系数向量是否为常数，分为3种类型：混合回归模型（都为常数）、变截距模型（系数项为常数）和变系数模型（皆非常数）。

混合模型： it

it it y x αβμ=++ 1,2,,;1,2,,i N t T ==L L 变截距模型：it

i it it y x αβμ=++ 1,2,,;1,2,,i N t T ==L L 变系数模型：it i it i it y x αβμ=++ 1,2,,;1,2,,i N t T ==L L

判断一个面板数据究竟属于哪种模型，用F 统计统计量：

()[]

()2111()/11,(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --????=---????-+: ()[]

()3121()/1(1)1(1),(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --+????

=-+--????-+: 来检验以下两个假设：

121:N H βββ===L ，12122:,N N H αααβββ======L L 。 其中，1S 、2S 、3S 分别为变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和，K 为

解释变量的个数，N 为截面个体数量，α为常数项，β为系数向量。

若计算得到的统计量2F 的值小于给定显著性水平下的相应临界值，则接受假设2H ，用混合模型拟合样本。反之，则需用1F 检验假设1H ，如果计算得到的1F 值小于给定显著性水平下的相应临界值，则认为接受假设1H ，用变截距模型拟合，否则用变系数模型拟合。具体操作：

1）、分别对面板数据进行3种类型模型的回归，得到1S 、2S 、3S 。此外，一般来说，用样本数据推断总体效应，应用随机效应回归模型；直接对样本数据进行分析，采用固定效应回归模型。

首先回到面板数据表，如果是在如下这个界面时，

点击按钮，在跳出的“series list ”文本框里输入模型变量，如下图。

也可以通过重新打开工作文件，如下图操作。

选择自己当初保存的路径和文件名，点击打开。

打开后，跳出工作文件

双击，

然后分别进行变系数、变截距和混合模型的回归估计：

点击，进行变系数回归

（变系数）

变截距回归

混合模型估计

前面同2）操作，在“pool estimation ”输入如下

2）、确定模型形式

把模型估计取得的s1、s2、s3数值代入前述公式（第13页），如下

()[]

()2111()/11,(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --????=---????-+: ()[]

()3121()/1(1)1(1),(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --+????=-+--????

-+: 计算得到F1、F2值，检验假设H1、H2，从而确定采用何种模型形式（变系数、变截距、混合效应）。

3）、回归分析

若检验结果表明应采用变系数模型，回到以下界面进行估计

点击，进行变系数回归

上图列示了回归结果，其中：

①Coefficient 为系数，比如AH 的系数为，截距项为为t 值，检验每一个自变量的合理性。|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。Prob 为系数的概率，若其小于置信度(如则表明|t|大于临界值，即认为系数合理。从结果可以看出，本例中系数合理。

③R-squared 为样本决定系数，表示总离差平方和中由回归方程可以解释部分的比例，

比例越大说明回归方程可以解释的部分越多。值为0-1，越接近1表示拟合越好，>认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，所以可以通过增加自变量的个数来提高模型的R-squared。本例中，接近1，拟合度相当好。

Adjust R-seqaured为修正的R-squared，与R-squared有相似意义。

④F-statistic表示模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度。F

大于临界值则说明拒绝0假设。若Prob(F-statistic)小于置信度(如则说明F大于临界值，方程显著性明显。本例中Prob(F-statistic)为，模型方程显著。

⑤Durbin-Watson stat：检验残差序列的自相关性。其值在0-4之间。

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w? trade? ex? im? pr? mo? rc? tech? dex? dim?

log(ex?) log(im?) log(pr?) log(mo?) rc? log(tech?)

MATLAB空间面板数据模型操作介绍

MATLAB空间面板数据模型操作简介 MATLAB安装：在民主湖资源站上下载MA TLAB 2009a，或者2010a，按照其中的安装说明安装MATLAB。（MATLAB较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间） 一、数据布局： 首先我们说一下MA TLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中“1-94”“1-95”“1-96”“1-97”中，1是省份的代号，94,95,96,97表示年份，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。 与eviews不同，MATLAB处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在excel中说明）：先排放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据），再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。如图：

这里需要说明的是，MA TLAB中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。 二、数据的输入： MATLAB与excel链接：在excel中点击“工具→加载宏→浏览”，找到MA TLAB的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为：C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink，点击excllink.xla即可完成excel与MATLAB的链接。这样的话excel中的数据就可以直接导入MATLAB中形成MATLAB的数据文件。操作完成后excel 的加载宏界面如图： 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB”即表示我们希望excel 与MATLAB实现链

3.21 控制面板设计

控制面板设计 控制面板介绍 控制面板是人与机器的沟通通道，也称为人机界面。人与机之间的信息交流和控制活动都发生在人机界面上。机器的各种显示都“作用”于人，实现机-人信息传递；人通过视觉和听觉等感官接受来自机器的信息，经过脑的加工、决策，然后作出反应，实现人-机的信息传递。人机界面的设计直接关系到人机系统的合理性。人机工程学的最高目标是使人机系统相协调，以获得系统的最高效能。而控制面板的设计目标是设计出一个友好、人性化的人机沟通界面，保证操作者与机器之间信息传递的准确顺畅，提高机器的工作效率。 控制面板的作用是操作者与机器沟通的媒介，它通过显示器向操作者传递机器的信息，再通过控制器向机器发布信息指令。因此控制面板的设计主要包括了显示装置和操纵装置的选择、布局及其整体配合设计，还有控制面板的整体布局设计。其设计过程必然涉及到人体测量尺寸，应符合人的心理、生理特点，了解感觉器官功能的限度和能力以及使用时可能出现的积劳成疾，以保证人、机器之间的最佳协调。而这些正是人机工程学的研究内容，所以人机工程学是控制面板设计的设计准则和依据。充分考虑有利于人们很好的完成任务，既能减轻人的负担又能改善人的工作条件。 控制面板的设计 视觉工效和操作要求在设计中的应用 控制面板的设计既要使操作者能方便、迅速、准确地观察到各种信息，又要符合人的人体测量尺寸及生理、心理特性，使操作者在工作时处于舒适的操作状态。 一、视区的划分：在头部保持静止，眼睛正常活动的状态下，根据人眼对视觉信号的辨认清晰程度和辨认速度可分为以下四个视区：中心视区、最佳视区、有效视区、最大视区。在控制面板的尺寸、结构设计和布局要充分应用最佳视区和有效视区。 二、操作要求 在控制面板的操作中，多数情况是采用坐姿操作。 三、操纵装置的设计 操纵装置把操作者的输出信号转换成机器的输入信号，其动作必须由人施加适当的力和运动才能实现。因此，操纵装置的设计要符合人机工程学，要适合人体力学和人体生理结构特征，使人操作最方便、反应最灵活的空间范围之内，否

数据采集操作方法和步骤

企业数据质量整理和采集工作操作方法 声明：1、企业要如实根据职工养老手册采集职工养老历史和养老账户信息，如采集不全或不准确的，2014年1月以后，社保所有数据公开到网上的就会是不完整的数据或错误数据。为了避免信息公开后产生的麻烦，企业要争取在13年9月底前录入职工基本信息理顺清楚职工的养老保险缴费信息，为以后网上申报和个人网上查询打好基础。 2、以下操作步骤必须严格按照说明一步步操作，不能省掉任何一步。 操作步骤：一、打开网页：https://www.sodocs.net/doc/c23488007.html,，或直接百度搜索“威海市人力资源和社会保障局”-->网上查询——>单位网上申报，账号为：缴费发票中间的号码；密码为：123456 二、浏览器设置： 1.打开网上申报页面，https://www.sodocs.net/doc/c23488007.html,,点击网上查询- ->单位网上申报。 2.点击【工具】---【Internet选项】 3.打开界面后，点击【安全】---选中【可信站点】---然后点击【站点】 4.点击【站点】打开界面后，点击【添加】按钮（之前已经添加过的显示在‘网站’下）， 添加后点击【关闭】。 5.点击【工具】---【Internet选项】---点击【安全】---【自定义级别】，找到ActiveX 控件和插件，将于ActiveX有关的选项都选择‘启用’，然后点击【确定】。 6.登录界面，点击【驱动下载】，默认安装下载的文件。（不安装将不能正常打印）。 三、使用数据质量整理功能之前，确保网上申报其他申报业务都处理完毕，不存在状态为草稿、已提交、正在处理的申报，也就是首页的前三项用户信息都是“0”笔。操作流程如下： 1.采集单位信息。先点击【系统管理】->数据同步，之后：【首页】->【数据质量整理】->【单位信息 采集】。然后提交单位采集的申报。提交后持营业执照和税务登记证复印件到社保审核。 2.打印缴费人员基本信息核对表。功能位置：【首页】->【数据质量整理】->【打印核对表】。 进入页面后，选择需要打印核对表的人员（可多选），点击【打印缴费人员基本信息核对表】按钮即可完成打印。 3.下发缴费人员基本信息核对表。 将打印的核对表下发给单位职工。职工可以对照打印的表格中的各项信息与自己手中的材料或手册上的是否一致，如果存在不一致的情况，可以直接在核对表上修改，同时准备相应的养老本和身份证，修改完成后，上交给单位的劳资人员。注意：如果身份证号和姓名不对的，请持养老本和身份证原件（不要拿核对表）到社保窗口处修改，之后单位做下一批采集时，先做一次数据同步，再打印新的核对表。核对表只打印到2011年，2012年后的不需要核对。2010年1月以后办理跨市养老保险转移的，不用采集威海市以外转入的信息，社保系统自动处理。

面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)

面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析） 面板数据分析方法： 面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析 —若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。不是时间序列那种接近0.8为优秀。另外，建议回归前先做stationary。很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。该如何选择呢？ 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993)很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al.(2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al.(2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250之间,截面数介于10～250之间)的面板单位根检验。Im et al.(1997)还提出了检验面板单位根的IPS法,但Breitung(2000)发现IPS法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z分别指Levin,Lin&Chu t*

基于单片机的洗衣机控制面板设计毕业设计

基于单片机的洗衣机控制面板设计毕业设计 目录 1 绪论 ............................................................................................ 错误！未定义书签。 1.1课题开发的背景 ................................................................. 错误！未定义书签。1.2目的意义. (3) 1.3国内外发展状况 .......................................................... 错误！未定义书签。 1.4洗衣机控制面板设计任务及技术要求 ............................. 错误！未定义书签。 2 系统概述 (4) 2.1系统设计要求 (4) 2.2系统构成部件 (4) 3 方案设计与比较...................................................................... 错误！未定义书签。 3.1显示模块的选择................................................................. 错误！未定义书签。3.2单片机的选择 . (6) 4系统硬件电路的设计 (8) 4.1单片机控制部分——单片机AT89S52 (8) 4.2单片机时钟信号 (11) 4.3显示模块 (12) 4.4键盘部分 (17) 5系统程序的设计 (21) 5.1 主程序 (21) 5.2延时子程序 (22) 5.3查键子程序 (22) 6 系统调试与性能分析 6.1 硬件调试 (23) 6.2 软件调试 (23) 6.3 性能分析 (23) 结论 (24) 参考文献 (25) 附录1：源程序 ............................................................................. 错误！未定义书签。

千户集团数据采集工作操作指南企业使用

千户集团数据采集工作操作指南企业使用 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

2016年总局千户集团数据采集工作操作指南 2016年3月 本方案适用于“总局千户集团成员企业财务数据采集”（以下简称“千户数据采集”）工作，对“千户数据采集”工作的主要环节和流程进行说明，请按此文档内容组织开展“千户数据采集”工作。

目录

一、千户集团数据采集范围 本次“千户数据采集”工作开展采集的企业数据为2011至2015年度的以下各类型数据，包括： （一）企业电子账套数据。包括账套信息、科目信息、余额信息和凭证信息等。 （二）企业填报数据。包括企业科目与财政部标准科目对应关系，财务报表及编制规则，以及其他财务资料（如财务审计报告，财务报表附注）等。 部分集团已在2014和2015年度开展过数据采集，本次采集工作只对缺失的部分进行补充即可。 二、千户集团数据采集方式 本次“千户数据采集”工作，采取“成员单位对总部、总部对省局、省局对总局”的方式开展。由企业集团总部统一部署其全部成员单位开展电子财务数据采集工作；企业集团总部集中收集和校验各成员单位电子财务数据后，汇总报送至企业集团总部所在省税务机关；企业集团总部所在省局税务机关对集团电子财务数据进行收集并最终传递给税务总局大企业司；税务总局集中各省税务机关采集的企业电子财务数据，实现数据在全国的共享。

三、数据采集工作时间安排 企业集团总部所在省税务机关应于3月31日前完成采集对应企业集团电子财务数据的工作。 企业集团总部所在省税务机关应于4月5日前对电子财务数据采集工作开展情况、数据情况、存在问题、工作建议等进行全面总结，并报送至税务总局可控FTP（报送地址请参考总局相关文件内容）。 四、数据采集工作流程说明 本次数据采集工作使用税友软件集团开发的“数据采集工具”进行企业财务数据的提取。数据采集功能能够支持的财务数据版本及类型请参考“附件1.采集工具支持范围”。 对于不能直接使用数据采集工具开展数据采集工作的企业，可以按照“附件2.数据接口规范”文件中的要求，由企业自行导出企业的财务数据。对于银行业企业，由于银行业的业务数据量较大，银行业的凭证数据可以按照“附件3.银行业企业补充数据接口规范”文件中内容进行处理。 为了能够清晰准确的开展企业财务数据的分析工作，银行业企业除对业务数据进行处理外，还需要对其财务数据单独进行导出，即银行业最终应生成完整的业务数据和财务数据两部分数据内容。

面板数据分析简要步骤与注意事项 面板单位根—面板协整—回归分析

面板数据分析简要步骤与注意事项 （面板单位根—面板协整—回归分析）步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。 单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z 统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。 但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均

数控铣床、加工中心操作面板按键介绍

数控铣床、加工中心操作面板按键介绍 项目一操作面板及其功能应用加工中心的操作面板由机床控制面板和数控系统操作面板两部分组成，下面分别作一介绍。一、机床操作面板主要由操作模式开关、主轴转速倍率调整开关、进给速度倍率调整开关、快速移动倍率开关以及主轴负载荷表、各种指示灯、各种辅助功能选项开关和手轮等组成。不同机床的操作面板，各开关的位置结构各不相同，但功能及操作方法大同小异，具体可参见数控铣床操作项目相关内容。二、数控系统操作面板由CRT显示器和操作键盘组成，面板功能键介绍可参见数控车床操作项目相关内容。项目二开机及回原点一、开机1、首先合上机床总电源开关；2、开稳压器、气源等辅助设备电源开关；3、开加工中心控制柜总电源；4、将紧急停止按钮右旋弹出，开操作面板电源，直到机床准备不足报警消失，则开机完成。二、机床回原点开机后首先应回机床原点，将模式选择开关选到回原点上，再选择快速移动倍率开关到合适倍率上，选择各轴依次回原点。三、注意事项1、在开机之前要先检查机床状况有无异常，润滑油是否足够等，如一切正常，方可开机；2、回原点前要确保各轴在运动时不与工作台上的夹具或工件发生干涉；3、回原点时一定要注意各轴运动的先后顺序。项目三工件安装根据不同的工件要选用不同的夹具，选用夹具的原则：1、定位可靠；2、夹紧力要足够。安装夹具前，一定要先将工作台和夹具清理干净。夹具装在工作台上，要先将夹具通过量表找正找平后，再用螺钉或压板将夹具压紧在工作台上。安装工件时，也要通过量表找正找平工件。项目四刀具装入刀库一、刀具选用加工中心的刀具选用与数控铣床基本类似，在此不再赘述。二、刀具装入刀库的方法及操作当加工所需要的刀具比较多时，要将全部刀具在加工之前根据工艺设计放置到刀库中，并给每一把刀具设定刀具号码，然后由程序调用。具体步骤如下：1、将需用的刀具在刀柄上装夹好，并调整到准确尺寸；2、根据工艺和程序的设计将刀具和刀具号一一对应；3、主轴回Z轴零点；4、手动输入并执行“T01M06”；5、手动将1号刀具装入主轴，此时主轴上刀具即为1号刀具；6、手动输入并执行“T02M06”；7、手动将2号刀具装入主轴，此时主轴上刀具即为2号刀具；8、其它刀具按照以上步骤依次放入刀库。三、注意事项将刀具装入刀库中应注意以下问题：1、装入刀库的刀具必须与程序中的刀具号一一对应，否则会损伤机床和加工零件；2、只有主轴回到机床零点，才能将主轴上的刀具装入刀库，或者将刀库中的刀具调在主轴上；3、交换刀具时，主轴上的刀具不能与刀库中的刀具号重号。比如主轴上已是“1”号刀具，则不能再从刀库中调“1”号刀具。项目五对刀及刀具补偿一、对刀对刀方法与具体操作同数控铣床。二、刀具长度补偿设置加工中心上使用的刀具很多，每把刀具的长度和到Z坐标零点的距离都不相同，这些距离的差值就是刀具的长度补偿值，在加工时要分别进行设置，并记录在刀具明细表中，以供机床操作人员使用。一般有两种方法：1、机内设置这种方法不用事先测量每把刀具的长度，而是将所有刀具放入刀库中后，采用Z向设定器依次确定每把刀具在机床坐标系中的位置，具体设定方法又分两种。（1）第一种方法将其中的一把刀具作为标准刀具，找出其它刀具与标准刀具的差值，作为长度补偿值。具体操作步骤如下：①将所有刀具放入刀库，利用Z向设定器确定每把刀具到工件坐标系Z向零点的距离，如图5-2所示的A、B、C，并记录下来；②选择其中

数据采集软件用户使用手册范本

省应急平台 数据采集软件用户使用手册 辰安科技股份 2020年6月

前言 省应急平台数据采集软件是省应急平台的配套软件，用于收集省应急平台的基础信息数据库、地理信息数据库、预案库、案例库、知识库和文档库等数据，地理信息数据库的地名库和专业地理专题图可通过本软件收集，其他地理信息数据和事件信息数据库、模型库的数据不通过本软件收集。

目录 1.第一章软件安装与启动 (1) 1.1光盘文件说明 (1) 1.2运行环境要求 (1) 1.3系统安装与卸载 (1) 1.3.1安装 (2) 1.3.2卸载 (8) 1.3.3可能问题 (9) 1.4软件启动 (10) 2.第二章数据录入 (11) 2.1选择数据类别 (11) 2.2录入界面简介 (12) 2.3添加记录 (13) 2.4保存记录 (15) 2.5删除记录 (17) 2.6关联数据录入 (17) 2.7扩展数据录入 (19) 3.第三章数据导航 (21) 3.1查找记录 (21) 3.2第一项记录 (22) 3.3前一项记录 (23) 3.4下一项记录 (24) 3.5最后一项记录 (24) 3.6数据列表区导航 (25) 4.第四章最佳实践 (27)

第一章软件安装与启动 1.1 光盘文件说明 光盘上的文件包括setup.bat、数据采集软件.msi文件、Access 2010 Runtime.exe文件，说明如下表： 1.2 运行环境要求 数据采集软件所需运行环境的最低要求如下表： 1.3 系统安装与卸载 如果机器已安装过本程序，请先卸载（参照 1.3.2 卸载），再安装（参照1.3.1）。

面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根面板协整回归分析

面板数据分析简要步骤与注意事项 面板单位根—面板协整—回归分析) 步骤一：分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实 际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归( spurious regression )。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中 ,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布 , 这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002) 的改进, 提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al. (2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势，异方差和高阶序列相关，适合于中等维度(时间序列介于25?250之间，截面数介于10?250之间)的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的 IPS 法, 但 Breitung(2000) 发现 IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感 , 并提出了面板单位根检验的 Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了 ADF-Fisher 和 PP-Fisher 面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用 LLC、IPS、Breintung 、ADF-Fisher 和 PP-Fisher5 种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z 分 别指 Levin, Lin & Chu t* 统计量、 Breitung t 统计量、 lm Pesaran & Shin W 统 量、计 ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z 统计 量，并且 Levin, Lin & Chu t* 统计量、 Breitung t 统计量的原假设为存在普通的单位根过程， lm Pesaran & Shin W 统计量、 ADF- Fisher Chi-square 统计量、 PP-Fisher Chi-square 统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z 统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验 LLC(Levin-Lin-Chu )检验和不同根单位根检验 Fisher-ADF 检验(注：对普通序列(非面板序列)的单位根检验方法则常用 ADF检验)，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我 们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 如果我们以 T(trend )代表序列含趋势项，以 I (intercept )代表序列含截距项， T&I 代表两项都含，N (none)代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。 但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认

EViews面板数据模型估计教程

EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用 来自免费的minixi 1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile （1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel （2）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 （1）新建对象 （2）选择新建对象类型并命名 （3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。，建议采用汉语拼音，例如29个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet （展开表） 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如，输入GDP?，在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符，生成了29个省市区的GDP的序列名，即GDP后接截面单元名，再在接时期，就表示出面板数据的3维数据结构（1变量2截面单元3时期）了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表（类似excel）中等待你输入、贴入数据。 （1）打开编辑（edit）窗口

（2）贴入数据 （3）关闭pool窗口，赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作 1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile （1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel （2）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 （1）新建对象 （2）选择新建对象类型并命名 （3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音，例如29个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet （展开表） 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如，输入GDP?，在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符，生成了29个省市区的GDP的序列名，即GDP后接截面单元名，再在接时期，就表示出面板数据的3维数据结构（1变量2截面单元3时期）了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表（类似excel）中等待你输入、贴入数据。 （1）打开编辑（edit）窗口

（2）贴入数据 （3）关闭pool窗口，赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

34970A数据采集器中文说明书

Agilent34970A 数据采集仪基本操作实验 一、实验目的 1．了解Agilent34970A数据采集仪的基本结构和功能。 2．了解Agilent34901A测量模块的基本功能和工作原理。 3．学习Agilent34970A数据采集仪使用面板进行数据采集的方法。 二、实验要求 1．根据Agilent34970A数据采集仪用户手册，掌握各开关、按钮的功能与作用。 2．通过Agilent34901A测量模块，分别对J型热电偶、Pt100、502AT热敏电组、直流电压、直流电流进行测量。 三、实验内容与步骤 1．实验准备 Agilent34970A数据采集仪的基本功能与性能。Agilent 34970A数据采集仪是一种精度为6位半的带通讯接口和程序控制的多功能数据采集装置，外形结构如图1、图2所示：

其性能指标和功能如下： 1．仪器支持热电偶、热电阻和热敏电阻的直接测量，具体包括如下类型： 热电偶：B、E、J、K、N、R|T型，并可进行外部或固定参考温度冷端补偿。 热电阻：R0=49?至?,α=(NID/IEC751)或α=的所有热电阻。 热敏电阻：k?、5 k?、10 k?型。

2．仪器支持直流电压、直流电流、交流电压、交流电流、二线电阻、四线电阻、频率、周期等11种信号的测量。 3．可对测量信号进行增益和偏移(Mx+B)的设置。 4．具有数字量输入/输出、定时和计数功能。 5．能进行度量单位、量程、分辨率和积分周期的自由设置。 6．具有报警设置和输出功能。 7．热电偶测量基本准确度：℃，温度系数：℃。 8．热电阻测量基本准确度：℃，温度系数：℃。 9．热敏电阻测量基本准确度：℃，温度系数：℃。 10．直流电压测量基本准确度：+(读数的℅+量程的℅)。 11．直流电流测量基本准确度：+(读数的℅+量程的℅)。 12．电阻测量基本准确度：+(读数的℅+量程的℅)。 13．交流电压测量基本准确度：+(读数的℅+量程的℅)（10Hz～20kHz 时）。 14．交流电流测量基本准确度：+(读数的℅+量程的℅)（10Hz～5kHz 时）。 15．频率、周期测量基本准确度：(读数的℅)（40Hz～300kHz时）。16．具有系统状态、校准设置和数据存储等功能。 Agilent34970A 数据采集仪的面板按钮功能与作用。 1． 在所显示的通道上配置测量参数：

面板数据分析步骤

转载：面板数据分析的思路和Eviews操作： 面板数据一般有三种：混合估计模型；随机效应模型和固定效应模型。首先，第一步是作固定效应和随机效应模型的选择，一般是用Hausman检验。 如果你选用的是所有的企业，反映的是总体的效应，则选择固定效应模型，如果你选用的是抽样估计，则要作Hausman检验。这个可以在Eviews 5.1里头做。 H0：应该建立随机效应模型。 H1：应该建立固定效应模型。 先使用随机效应回归，然后做Hausman检验，如果是小概率事件，拒绝原假设则应建立固定效应模型，反之，则应该采用随机效应模型进行估计。 第二步，固定效应模型分为三种：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型（这三个模型的含义我就不讲了，大家可以参考我列的参考书）。如果我们是对个体固定，则应选择个体固定效用模型。但是，我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。所以，就要作F值检验。相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。 H0：对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。SSEr H1：对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。SSEu

F统计量定义为：F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)] 其中，SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（个体固定效应模型的）的残差平方和（Sum squared resid）。非约束模型比约束模型多了T–1个被估参数。需要指出的是：当模型中含有k 个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。 在作回归是也是四步：第一步，先作混合效应模型：在cross-section 一栏选择None ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEr 第二步：作个体固定效用模型：在cross-section 一栏选择Fixed ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEu 第三步：根据公式F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]。计算出结果。其中，T为年数，不管我们的数据是unbalance还是balance 看observations就行了，也即Total pool (balanced) observations:的值，但是如果是balance我们也可以计算，也即是每一年的企业数的总和。比如说我们研究10年，每一年又500加企业，则NT＝10×500＝5000。K为解释变量，不含被解释变量。 第四步，根据计算出来的结果查F值分布表。看是否通过检验。检验准则：当F> Fα(T-1, NT-T-k) , α=0.01,0.05或0.1时，拒绝原假设，则结论是应该建立个体固定效应模型，反之，接受原假设，则不能建立个体固定效应模型。

最新 面板数据的自适应Lasso分位回归方法的统计分析-精品

面板数据的自适应Lasso分位回归方法 的统计分析 一、引言 面板数据模型是当前学术界讨论最多的模型之一。传统的面板数据模型实际上是一种条件均值模型，即讨论在给定解释变量的条件下响应变量均值变化规律。这种模型的一个固有缺陷是只描述了响应变量的均值信息，其他信息则都忽略了。然而，数据的信息应该是全方位的，这种只对均值建模的方法有待改进。Koenker等提出的分位回归模型是对均值回归模型的一种有效改进，该模型可以在给定解释变量后对响应变量的任意分位点处进行建模，从而可以从多个层次刻画数据的分布信息[1]。同时，分位回归的参数估计是通过极小化加权残差绝对值之和得到，比传统均值回归模型下二次损失函数获得的最小二乘估计更为稳健[2]。 对于简单的线性模型，与分位回归方法相对应的参数点估计、区间估计、模型检验及预测已经有很多成熟的研究结果，但有关面板数据模型的分位回归方法研究文献还不多见。Koenker对固定效应的面板数据模型采用带Lasso惩罚的分位回归方法，通过对个体固定效应实施L1范数惩罚，该方法能够在各种偏态及厚尾分布下得到明显优于均值回归的估计，然而惩罚参数如何确定是该方法的一个难点[3]；罗幼喜等也提出了3种新的固定效应面板数据分位回归方法，模拟显示，这些新方法在误差非正态分布情况下所得估计优于传统的最小二乘估计和极大似然估计，但新方法对解释变量在时间上进行了差分运算，当解释变量中包含有不随时间变化的协变量时，这些方法则无法使用[4]；Tian等对含随机效应的面板数据模型提出了一种分层分位回归法，并利用EQ算法给出模型未知参数的估计，但该算法只针对误差呈正态分布而设计，限制了其应用范围[5]。以上文献均是直接从损失函数的角度考虑分位回归模型的建立及求解；Liu等利用非对称拉普拉斯分布与分位回归检验损失函数之间的关系，从分布的角度建立了含随机效应面板数据的条件分位回归模型，通过蒙特卡罗EM算法解决似然函数高维积分问题[6]；Luo等则在似然函数的基础上考虑加入参数先验信息，从贝叶斯的角度解决面板数据的分位回归问题，模拟显示，贝叶斯分位回归法能有效地处理模型中随机效应参数[7]；朱慧明等也考虑过将贝叶斯分位回归法应用于自回归模型，模拟和实证显示该方法能有效地揭示滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响[8]。 然而，上述方法均不能对模型中自变量进行选择，但在实际的经济问题中，人们在建立模型之前经常会面临较多解释变量，且对哪个解释变量最终应该留在模型中没有太多信息。如果将一些不重要的噪声变量包含在模型之中，不仅会影响其他重要解释变量估计的准确性，也会使模型可解释性和预测准确性降低。Park等在研究完全贝叶斯分层模型时提出了一种新的贝叶斯Lasso方法，通过假定回归系数有条件Laplace先验信息给出了参数估计的Gibbs抽样算法，这一工作使得一些正则化的惩罚方法都能够纳入到贝叶斯的框架中来，通过特殊的先验信息对回归系数进行压缩，该方法能够在估计参数的同时对模型中自变量进行选择[9-10]。Alhamzawi等将贝叶斯Lasso方法引入到面板数据分位回归模型中来，使得在估计分位回归系数的同时能够对模型中重要解释变

数控机床操作面板设计实验指导书

数控机床操作面板设计实验指导书 前言 数控技术发展至今，虽仅50多年的历史，但已成为机械制造业的关键技术。数控机床作为机械制造系统的主要设备正在取代传统的加工设备，高精度、高效率的加工手段又促使其他行业及领域迅猛发展。航天技术、空间科学、微纳加工

都和数控技术的发展息息相关，数控技术已成为工业发达国家制造业竞争的技术制高点。 数控技术，是集信息科学，计算机科学，测试、机械自动化等于一身的综合应用技术，也是本世纪最热门的技术之一，FANUC数控系统是当今世界上数控水平最高，功能最先进，性能最稳定的系统之一，我校机械学院和北京发那科机电股份有限公司于2002年合作建立西安交通大学FANUC数控系统应用中心，该公司赠送我院两套新型数控系统散件，分别是：FANUC power mate0(2轴)经济性车床系统和FANUC 21i（4轴）高档加工中心系统。 根据我校实际情况，兼顾合作条件，为弥补我校数控教学实验设备的不足，院里挤出教学经费，组织实验人员自行设计开发制作实验设备。在研究生院博士培养基金的资助下，于2003年完成两台数控实验操作台的制作。2004年，又在重调处大设备维修基金的资助下，实验中心购置了一套通用普遍型FANUC0i-MB数控系统，对一台坏的万能工具铣床进行改造维修。这样，我校就拥了FANUC数控系统的经济型、通用型及高档化系列设备，使我校FANUC 数控实验设备的全面性在全国重点高校中具有优势。据此，我们用该成套设备开发设计了FANUC数控系列实验十多个。首先在硕士研究生的《数控技术及装备》学位课程中，对其两届200多人，进行了人均8学时的开放式数控系统实验。配合实验编写了《FANUC21i数控系统实验指导书》。根据2+4+X培养模式的要求，我们又将原系列实验进行综合、并以数控系统分类，开发出三个FANUC 数控系统综合型系列实验。分别为：（一）数控机床操作面板设计制作（Power Mate0系统）（二）数控系统操作及加工编程（21i系统）（三）万能工具铣床加工实践（0i-MB系统），向我院大三学生开设。

数据采集软件使用说明书

量表数据采集程序说明 （适用系统XP,2000,VISTA） 一．把量表用数据线连接到电脑，打开光盘数据包里面的“新版电脑采集程序”文件夹，再打开里面的“中文采集软件”文件夹，然后打开“FYData.exe”，出现如下窗口： 1→“打开”：打开原保存的测试数据记录；2→“保存”：保存当前的测试数据； 3→“预览”：打印预览；4→“打印”：打印； 5→“连接”：将量表的数据接口与计算机连接上； →“断开连接”：断开连接； 6→“提示”：数据超差时，出现“嘟”提示音； →“无提示”：数据超差时不提示； 7→“设置”：设置；详细说明见下文； 8→“退出”: 退出软件;

9→“清除”：删除所有已采集的数据； 10→“删除”：删除当前光标指定的数据； 11→“自动”：自动采样（采样时间在“setup”中设置）； 12→“手动”：手动采样，按下此按钮，采样一次； 13→“序号”：采样序列号；14→“数据值”：采样数据值； 15→“误差值”：误差值＝Value（数据值）－STD（标准值）； 16→“P”：超差提示，“＋NG”：超上公差；“－NG”：超下公差；“OK”： 在公差范围内，合格； 16→“4800”：显示的值是当前与计算机通信的连接速率； 17→“COM1”：显示与计算机连接的串口； 二．点击设置，出现如下界面： 操作者可以不填，自动采集间隔为2000毫秒每次，端口为连接电脑端口 三．点击公差进入公差设置，

单位：可选公制，英制 标准值：不能输入负数 上公差：输入上公差值 下公差：输入下公差值 注：拔出或者更换数据线时记得先点击“断开”，否则下次连接可能出现死机或者运行缓慢的情况。