时间序列数据与横截面数据的区别

横截面数据与时间序列数据的首要区别在于，前者关注的是在某个时间点上的多个变量。相比之下，后者则关注的是在一段时间内的单个变量。

此外，时间序列数据由单个主体在不同时间点的观测组成，而横截面数据则由多个主体在同一时间点的观测组成。

数据收集和分析在统计学和计量经济学等领域进行。数据是研究、预测和理论验证等任务的关键组成部分。存在不同类型的数据。时间序列数据和横截面数据就是其中的两种。

时间序列数据

在预定时间内以规律、相等的时间间隔进行的观测集合称为时间序列数据。 时间间隔是离散的，因为观测是在离散的时间点进行的。

一只股票在13周内每日或每周的收盘价是时间序列数据的一个很好的例子。其他合适的例子可以是三星公司在2018年10月1日至12月1日期间收集的月度收入（包括正负）。

时间序列数据可用于预测金融工具的未来价值。 尽管这些历史数据可能有助于估算未来值，但始终重要的是要记住，过去和未来是独立的。因此，过去的表现并不一定预示着未来的结果。

时间序列数据通常显示出可识别的模式，其中趋势或季节性最为常见。鉴于大多数趋势遵循线性或二次模式，回归分析和移动平均技术被用来确定变量之间的线性相关性。

另一方面，季节性是指在整个时间段内持续重复出现的模式。时间序列数据分析使用的是各种现代计算机工具，例如Matlab、R、JMP、SAS和SPSS。

横截面数据

在同一时间点进行的观测集合称为横截面数据。 样本的创建过程涉及从各种观测单位（如个人、对象和企业）同时收集相关数据。

截至2018年12月31日结束的年度，IBM、微软和三星股东获得的股票回报是横截面统计数据的一个很好的例子。

横截面数据和时间序列数据可以结合起来。如果我们考察多个实体在一段时间内的特定属性或现象，我们将获得所谓的面板数据。

时间序列数据与横截面数据的区别

结论

时间序列数据与横截面数据之间的区别在于它们的焦点和观测方式。

时间序列数据关注的是一个单一变量在一段延长时间内的变化，其观测方式是单个主体在不同时间点的观测。

相反，横截面数据涉及在同一时间观察到的多个变量，包括来自不同主体的观测。

理解这些差异对于统计学和计量经济学等学科中有效的数据收集、分析和解释至关重要。

无论是研究股票随时间的价格变化，还是比较给定日期不同城市之间的气温，掌握时间序列和横截面数据的特征和应用都有助于决策过程，并促进准确的预测和研究成果。