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各省居民消费价格指数粮食品鲜菜烟酒衣着中西药医疗建房装修旅游水电燃料2000-2021
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yusb
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2022-11-27
全国各省居民消费价格指数粮食品鲜菜烟酒衣着中西药医疗建房装修旅游水电燃料2000-2021含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 居民消费价格指数(上年=100)() 食品类居民消费价格指数(上年=100)() 粮食类居民消费价格指数(上年=100)() 油脂类居民消费价格指数(上年=100)() 肉禽及其制品类居民消费价格指数(上年=100)() 蛋类居民消费价格指数(上年=100)() 水产品类居民消费价格指数(上年=100)() 菜类居民消费价格指数(上年=100)() 鲜菜类居民消费价格指数(上年=100)() 干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)() 鲜果类居民消费价格指数(上年=100)() 在外用膳食品类居民消费价格指数(上年=100)() 烟酒及用品类居民消费价格指数(上年=100)() 烟草类居民消费价格指数(上年=100)() 酒类居民消费价格指数(上年=100)() 衣着类居民消费价格指数(上年=100)() 服装类居民消费价格指数(上年=100)() 衣着材料类居民消费价格指数(上年=100)() 鞋袜帽类居民消费价格指数(上年=100)() 衣着加工服务费类居民消费价格指数(上年=100)() 家庭设备用品及服务类居民消费价格指数(上年=100)() 耐用消费品类居民消费价格指数(上年=100)() 室内装饰品类居民消费价格指数(上年=100)() 床上用品类居民消费价格指数(上年=100)() 家庭日用杂品类居民消费价格指数(上年=100)() 家庭服务及加工维修服务费类居民消费价格指数(上年=100)() 医疗保健和个人用品类居民消费价格指数(上年=100)() 医疗保健类居民消费价格指数(上年=100)() 医疗器具及用品类居民消费价格指数(上年=100)() 中药材及中成药类居民消费价格指数(上年=100)() 西药类居民消费价格指数(上年=100)() 保健器具及用品类居民消费价格指数(上年=100)() 医疗保健服务类居民消费价格指数(上年=100)() 个人用品及服务类居民消费价格指数(上年=100)() 化妆美容用品类居民消费价格指数(上年=100)() 卫生用品类居民消费价格指数(上年=100)() 个人饰品类居民消费价格指数(上年=100)() 个人服务类居民消费价格指数(上年=100)() 交通和通信类居民消费价格指数(上年=100)() 交通类居民消费价格指数(上年=100)() 交通工具类居民消费价格指数(上年=100)() 车用燃料及零配件类居民消费价格指数(上年=100)() 车辆使用及维修费类居民消费价格指数(上年=100)() 市内公共交通费类居民消费价格指数(上年=100)() 城市间交通费类居民消费价格指数(上年=100)() 通信类居民消费价格指数(上年=100)() 通信工具类居民消费价格指数(上年=100)() 通信服务类居民消费价格指数(上年=100)() 娱乐教育文化类居民消费价格指数(上年=100)() 文娱用耐用消费品及服务类居民消费价格指数(上年=100)() 教育类居民消费价格指数(上年=100)() 教材及参考书类居民消费价格指数(上年=100)() 学杂托幼费类居民消费价格指数(上年=100)() 文化娱乐类居民消费价格指数(上年=100)() 文化娱乐用品类居民消费价格指数(上年=100)() 书报杂志类居民消费价格指数(上年=100)() 文娱费类居民消费价格指数(上年=100)() 旅游类居民消费价格指数(上年=100)() 居住类居民消费价格指数(上年=100)() 建房及装修材料类居民消费价格指数(上年=100)() 租房类居民消费价格指数(上年=100)() 自有住房类居民消费价格指数(上年=100)() 水电燃料类居民消费价格指数(上年=100)()
全国31个省份居民消费价格指数2000-2021含无缺失值填补.xlsx
大小:(826.63 KB)
只需: RMB 79元
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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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