1、用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据，命令是xtreg x1 x2 变量x1就是观测值的单位，就是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就应该：xtreg province year 记住把i放在t前面就是了。
2、打开Stata15分析软件，点击左上角的“file”选项，然后点击“import”。点击“import”后，选择“Excelspreadsheet”选项。在新弹出的界面中，点击右上角的“browser”选项，加载需要的数据。选中需要多元回归分析的数据，然后点击下方的“打开”按钮。
3、首先生成一个自变量和一个因变量。点击Statistics|linear model and related|linear菜单。在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。在弹出的avplot/avplots中，选择“all variables”，点确定即可。
4、面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。
1、这里有两种主要的方法，让您的数据旋律跃然面板之上：构建面板数据的旋律如果您的原始数据还是一曲未谱的乐章，Stata提供了强大的重塑工具。首先，使用reshape，您可以如同作曲家般，将数据从长格式（long form）的单线条叙事，优雅地转变成宽格式（wide form）的丰富色彩。
2、在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。
3、stata中处理面板数据如何选择模型 方法的选择一般基于因变量类型。对面板数据而言，当因变量为连续变量时，可在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型间选择，有相应的检验统计量；当因变量为类别变量时，有面板logit模型，又可分为二分类，无序多分类和有序多分类面板logit。
方法一 如果你的你的面板数据是10个地区10年的数据，地区的变量名是region，年份的变量名是year。直接在stata里面输入：tsset region year然后stata就会把你的数据识别为面板数据啦！方法二 先做一个Excel表格，然后将excel导入到stata中。
这里有两种主要的方法，让您的数据旋律跃然面板之上：构建面板数据的旋律如果您的原始数据还是一曲未谱的乐章，Stata提供了强大的重塑工具。首先，使用reshape，您可以如同作曲家般，将数据从长格式（long form）的单线条叙事，优雅地转变成宽格式（wide form）的丰富色彩。
面板数据维度的确定 在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。
看你原始的数据格式是什么啊 比如xls/txt/csv等等，可以用insheet/infile等命令导入数据。或者通过statransfer这个格式转换软件来把格式转成dta。如果你指的是手动录入 可以直接在数据编辑器界面直接输。现在还在用stata0么。stata13都出来了。
方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。
动态面板和面板门槛模型等利用方差和协方差矩阵对原有模型的等号两边同时进行线性转化，使得转化后满足OLS的。
1、eviews面板数据回归分析步骤如下： 打开EViews软件，创建或导入面板数据文件。 确定回归分析类型，如简单线性回归或面板数据固定效应模型等。 输入自变量和因变量，建立回归方程。 设置面板数据格式，选择适当的跨度和时序类型。
2、打开eviews软件，创建一个workfile。点击file--new--workfile，即可。数据结构是常规时间序列，无需改动。时间频率为年度，无需改动。start date输入数据起始年份（本例中为1980）.end date 输入数据结束年份（本例中为2010）.命名处可随意填写，自己可分辨就可以。点击确定（OK）。
3、以Eviews为例，其中的具体情况步骤如下：直接通过相关窗口输入面板数据，并选择下一步。下一步弹出新的对话框，需要在里面确定consumption c income。这个时候如果没问题，就按照图示进行点击。等完成上述操作以后，继续根据实际情况设置类型。这样一来会看到F检验的结果，即可达到目的了。
4、eviews程序本身才不管你输入的是面板数据还是时间序列，它只会按程序运行计算。提示Y不是一个序列可能的原因是你复制的原文本中Y序列的数据类型有问题，改成数值型的。
1、地理探测器是面板数据处理方法：通过丢弃一些观测值，将面板数据转换为平衡面板数据，利用平衡面板估计门槛回归模型。利用不平衡面板直接估计门槛回归模型。两种选择各有利弊。平衡面板对阈值的估计波动性较小，但由于观察量较少，对回归系数的估计效率较低。
2、可以。地理探测器更适用于地理空间数据的探索和分析，而对于面板数据的分析，可以采用面板数据分析的方法，如固定效应模型、随机效应模型等。
