简介：随着电脑、网络技术的发展，要获取某一问题的有关资料已经不是非常困难的事情了。但是对于数量大、涉及面宽的数据，靠以往人工汇总报表是无法完成的，而那种由简单汇总、按指定模式去分析的统计方法也无法适应这类数据的分析。因此，一种智能化的、能综合应用各种统计方法来分析庞大数据资料的软件就应运而生，这就是目前国际上统计最热门的话题DataMining技术的市场需求和它的技术支持背景。那么，如何理解DataMining这一名词？其作用是什么？DataMining技术涉及到哪些领域？它和统计分析有什么不同？DataMining有哪些功能？有何具体应用？针对这些问题，为了让越来越多的读者了解并掌握DataMining技术，本文作者日前采访了国家统计局统计教育中心主任、中国统计教育学会副会长王吉利先生和统计界知名人士、上海财经大学张尧庭教授。

简介：Panel—Data下Granger因果检验的相关理论是最近几年才发展起来的，现有的研究提出了关于Panel—Data下Granger因果检验的四个基本假设：同质无因果关系假设（HNCH）、同质因果关系假设（HCH）、异质因果关系假设（HECH）以及异质无因果关系假设（HENCH），根据检验参数的特点给出三种类型的检验模型：固定系数模型、随机系数模型和混合固定随机系数模型。目前，还只有固定系数模型的相关理论较为完善，另外两种模型的检验还都存在一定的难度。因此，只有从理论研究和实际应用两个方面对该理论进行阐述，并对现有的理论进行简要的评述，才可指出其存在的不足及可能的改进方向。