没有难死人的，工作跟学不学的好没多大关系，跟做人关系大，工作根本用不到所学之万一

只懂一点，勉强回答下~
假设面板数据的年份数（T）包括2013-2015，变量个数（N）为5个，由于T＜N，所以该面板为短面板。
分组情况说明如下。可以假设，
（1）某变量譬如fatal（交通死亡率）在2013年度，样本中所有公司的观测值即为第1组；
（2）某变量譬如fatal（交通死亡率）在2014年度，样本中所有公司的观测值即为第2组；
（3）某变量譬如fatal（交通死亡率）在2015年度，样本中所有公司的观测值即为第3组；
即在短面板中，每个变量都有3组数据，每组数据即为该组内的所有样本公司的观测值。
因而，组内方差、组间方差和总方差均可以计算得到。

通过豪斯曼检验，该检验的原假设是面板数据服从随机效应，若检验结果不显著（即P值比较大，已经大于0.1），则不能拒绝原假设，即该面板数据服从随机效应检验；若检验结果显著（即P值比较小，小于0.1甚至小于0.01），则拒绝原假设，即该面板数据服从固定效应检验。

若短面板适用固定效应，则需要关注的是该变量的组内方差；若短面板数据适用随机效应，则需要关注的是该变量的总方差。

除了按时间分组，还可以按照state（州）分组，即每个州的死亡率是一组！这样有另外一种组内方差。。。如何确定是采用了哪一种方法分组呢？

我推测……
最后一列，即Observations那一列~
N=336（样本总数），n=48（变量的个数），T=7（年份数），即N=n*T；
而且within是和 T 对应的。
故，我认为，这个表格所述的，应是按照时间分组的~

组内（within）与组间（between）这些名词来自于方差分析，可以找本数理统计的教材翻到方差分析那一章复习一下。由于面板数据有截面和时间两个维度，所以数据的总方差也可以分解为截面组的方差与时间组的方差之和。固定效应估计就是将截面的每一个元素减去其时间的均值，经过这种变换后，后的估计叫做组内估计。之所以叫做组内估计，是因为经变换后OLS估计利用了变量（X和Y截面，组内）在时间维度上变动的信息。见伍德里奇的导论485页：.....fixed effects estimator or the within estimator.The latter name comes from the fact that OLS on (14.3) uses the time variation in y and x within each cross-sectional observation.

还有另一种方法是组间估计，就是把每个截面元素在时间上求均值，这样样本数只剩下截面个数，这种估计很不常用，因为样本数变小了，且估计容易有偏。

可能是我的问题没有描述清楚，请移步
https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... =4448928&extra=

十分感谢！！！