楼主: yusb
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[经管数据集] 各省城镇农村居民平均每百户汽车家用电器拥有量冰箱彩电洗衣机助力车汽车计算机热水器 [推广有奖]

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yusb 在职认证  发表于 2022-11-28 08:56:59 |AI写论文

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各省城镇农村居民平均每百户汽车家用电器拥有量冰箱彩电洗衣机助力车汽车计算机热水器摩托车照相机微波炉抽油烟机移动电话2000-2021无缺失值填补含经纬度

数据指标:行政区划代码        地区        长江经济带        经度        纬度        年份        居民平均每百户年末家用汽车拥有量(辆)        居民平均每百户年末摩托车拥有量(辆)        居民平均每百户年末电动助力车拥有量(辆)        居民平均每百户年末洗衣机拥有量(台)        居民平均每百户年末电冰箱(柜)拥有量(台)        居民平均每百户年末微波炉拥有量(台)        居民平均每百户年末彩色电视机拥有量(台)        居民平均每百户年末空调拥有量(台)        居民平均每百户年末热水器拥有量(台)        居民平均每百户年末排油烟机拥有量(台)        居民平均每百户年末移动电话拥有量(部)        居民平均每百户年末计算机拥有量(台)        居民平均每百户年末照相机拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末家用汽车拥有量(辆)        城镇居民平均每百户年末摩托车拥有量(辆)        城镇居民平均每百户年末电动助力车拥有量(辆)        城镇居民平均每百户年末洗衣机拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末电冰箱(柜)拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末微波炉拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末彩色电视机拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末空调拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末热水器拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末排油烟机拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末移动电话拥有量(部)        城镇居民平均每百户年末计算机拥有量(台)        城镇居民平均每百户年末照相机拥有量(台)        农村居民平均每百户年末家用汽车拥有量(辆)        农村居民平均每百户年末摩托车拥有量(辆)        农村居民平均每百户年末电动助力车拥有量(辆)        农村居民平均每百户年末洗衣机拥有量(台)        农村居民平均每百户年末电冰箱(柜)拥有量(台)        农村居民平均每百户年末微波炉拥有量(台)        农村居民平均每百户年末彩色电视机拥有量(台)        农村居民平均每百户年末空调拥有量(台)        农村居民平均每百户年末热水器拥有量(台)        农村居民平均每百户年末排油烟机拥有量(台)        农村居民平均每百户年末移动电话拥有量(部)        农村居民平均每百户年末计算机拥有量(台)        农村居民平均每百户年末照相机拥有量(台)
全国31个省份全体城镇农村居民平均每百户汽车家用电器拥有量2000-2021含无缺失值填补.xlsx (536.83 KB, 需要: RMB 69 元) 全国31个省份全体城镇农村居民平均每百户汽车家用电器拥有量2000-2021含无缺失值填补.png


数据年度:2000-2021,时间跨度22年。来源于中国统计年鉴、各省统计年鉴2001-2022数据

excel数据文件包原始数据-宽面板(由于多年度指标不同存在缺失值)、线性插值、ARIMA填补三个版本,提供您参考使用。
其中,ARIMA填补无缺失值。
各个版本的全国31个省份(自治区、直辖市)、22个年度各指标的数据在一张excel表上!

本数据为中国统计年鉴、各省统计年鉴2001-2022面板数据,因为数据年度=统计年鉴年度-1,所以为数据年度是2000-2021年各个省级的统计数据
数据主要来源于中国统计年鉴、各省统计年鉴多年度数据整理,经数据处理软件与相关代码分析得来。

填补说明:
    线性插值。利用数据的线性趋势,对各年份中间的缺失部分进行填充,得到线性插值版数据,这也是学者最常用的插值方式。
    ARIMA填补。基于ARIMA模型,利用同一地区的时间序列数据,对缺失值进行预测填补。
    注:由于该方法填补数据较多,不能完全反应地区真实情况,谨慎使用。


各个版本的数据格式大致如下(以下图片内容只是示例,不是本贴子指标数据内容,它可以说明本贴子所包含的指标在不同版本的数据情况):

1、原始数据-寛面板:指标在每一列上(2000-2021年度在行上),由于多年度指标不同、各个指标会存在缺失值:


2、线性插值:指标在每一列上(2000-2021年度在行上),各个指标存在缺失值:


3、ARIMA填补无缺失值:指标在每一列上(2000-2021年度在行上),各个指标的数据完整,不存在缺失值

也就是,该版本所有指标数据都是完整无缺失的



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