数据处理方式对回归模型影响的问题

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请教高手：假设数据是100（组）*200（观测值），两种处理方式：
1）100组数据分别算出均值，然后将这些均值放入regression中。
2）将20000条数据一起放入regression中。
请问结果相同吗？原理是什么？（自己没想清楚啊~）

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关键词：回归模型 数据处理 regression regressio regress 模型 影响

初学者的理解：第二种方法较第一种更好。第一种的方法的数据处理方法可能失去了数据原始特性，并且当各组都取平均值可能导致数据过于集中，影响回归模型的构建。但是如果每一组数据异常值较多的话，第一种方法可以使数据更平滑点。

shi465456609 发表于 2015-4-10 21:05
初学者的理解：第二种方法较第一种更好。第一种的方法的数据处理方法可能失去了数据原始特性，并且当各组都 ...

两种方法都是科学合理的吗？

我问这个问题的原因之一是，如果每个组内的200个样本之间有相关性，比如是时间序列数据，那么整个样本就是panel了，不适合做整体层面的regression。但是我还是想粗粗的看一下regression的结果。。。
这种情况下是不是第一种更可取些？至少不会犯原则性的错误，虽然会丢失一些信息？

谢谢！

第一种是分层的，第二种是混合的。差别在于第二种假装不存在组间差异。这样的问题用面板模型来估计。

nuomin 发表于 2015-4-10 21:44
第一种是分层的，第二种是混合的。差别在于第二种假装不存在组间差异。这样的问题用面板模型来估计。

好的，谢谢！

nuomin 发表于 2015-4-10 21:44
第一种是分层的，第二种是混合的。差别在于第二种假装不存在组间差异。这样的问题用面板模型来估计。

再请教一下有没有比较好的面板数据模型的参考资料呢？比较具体的那种~：）
谢谢~

nuomin 发表于 2015-4-10 21:44
第一种是分层的，第二种是混合的。差别在于第二种假装不存在组间差异。这样的问题用面板模型来估计。

再请教一下有没有比较好的面板数据模型的参考资料呢？比较具体的那种~：）
谢谢~

nuomin 发表于 2015-4-10 21:44
第一种是分层的，第二种是混合的。差别在于第二种假装不存在组间差异。这样的问题用面板模型来估计。

再请教一下有没有比较好的面板数据模型的参考资料呢？比较具体的那种~：）
谢谢~

伍德里奇的《横截面和面板数据的经济计量分析》，入门不错
巴尔塔基的《面板数据计量经济分析》，高阶

nuomin 发表于 2015-4-11 12:25
伍德里奇的《横截面和面板数据的经济计量分析》，入门不错
巴尔塔基的《面板数据计量经济分析》，高阶

谢谢啊~对我这个初学者帮助很大！