举几个虚拟变量数据的例子,三个分类变换为虚拟变量

举几个虚拟变量数据的例子,三个分类变换为虚拟变量

【案例1】中国季节GDP 数据的拟合(虚拟变量应用，file:case1 及case1-solve) 2.8 3.0 GDP 2.4 2.5 2.0 2.0 1.6 GDP 1.2 96:1 96:3 97:1 97:3 98:1 98:3 99:1 99:3 00:1 001.10你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子，并分别说明这些数据的来源吗？答：时间序列数据：中国1981年至2010年国内生产

为了更好的理解回归方程的含义，我们举个例子来说：比如有方程表达式为：y=0.849x-85.7(y其实应该用y的估计，计算所得的参数值也是b和a的估计，但那个符号，打不上去对于金融数据做一阶差分后，即由总量数据变为增长率，一般会平稳。但这样会让我们丢失总量数据的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的。三、协整的概念和检验​ 有时虽然

＞ω＜ ( 2 )截面数据如：西南财大2002 年各位教师年收入、2002 年各省总产值、2002 年5 月成都市各区罪案发生率等等；( 3 )混合数据如：1990 年~2000 年各省的人均收入、消费支截面数据：中国2010年各省、区、直辖市的国内生产总值，中国统计年鉴查得数据。面板数据：中国1981年至2010年各省、区、直辖市的国内生产总值，中国统计年鉴查得数据。虚拟变量

异常值(极端值)一般指的是变量的取值范围超过了正常的情况，可以从单个变量的角度来进行分析或者从多变量的角度来进行分析。如果从单个变量的角度进行分析，有以下几种方法：(1)在一对于每种数据挖掘方法，我都举了一个生活中的小场景作为例子，说明怎么用这个方法来解决这个场景中的问题。例如使用线性回归指导我们买房选房，使用关联分析来辅

可以反映数据的固有属性(例如，属于某个行业或地区)。例如，一家公司属于医疗保健行业(虚拟变量= 1)，pandas提供了一系列分类变量的控制。我们可以用get_dummies来将"prestige"一列虚拟化。get_dummies为每个指定的列创建了新的带二分类预测变量的DataFrame,在本例中，prestige有四个