掬黛小公主
我的臭熊熊
很多论文的核心部分都包括数据分析,而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程,但是恰恰相反,很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待,这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下,很多学生因为对数据分析的一窍不通,导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题,最终导致分析出问题。因此,在对数据分析一窍不通的情况下,应该如何从头构建论文及写作呢?很多论文虽然数据分析部分是核心,但是不管哪种论文的写作,都脱离不了论文的框架。因此,具体的过程应该如下:首先是选题,当然很多时候是导师直接给选题,这个没有太多讨论。其次是选题确定后,马上要做的不是想我应该怎么去写作,或者在哪抱怨“哎~~郁闷,完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找,看前人在这个选题方面已经做了哪些研究,都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料,然后对这些资料进行整理,整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等,而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂,但是没关系,你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来,如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等,把这些文献中常用的统计方法罗列出来,你需要弄清楚对应关系,即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的,以及能够得出什么样的结论,认真阅读文献就能实现这一步。第三.通过上一步,你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称,以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的,或者得出什么结论,同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了,因为可能你的选题已经有前人做过了,你的论文只是“复制”一遍而已了,我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下,可以构思下自己的选题,这一步属于纯理论层面的,你需要将自己的思路具体化,比如要实现什么目的,很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设,也是在这一步完成,因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论,可能会存在一些你认为的研究缺陷(文献看多了,自然自己就会有想法出来了),提出自己的一系列假设,能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四.选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了,接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的,通过哪种方法来获取。其实也容易了,因为前面你已经确定了统计分析方法,而每种方法有它特定的数据类型要求,比如是分类数据(如性别、民族、年级等)、比如连续性数据(如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等)。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的,是人为赋予它一定的含义,这些数据之间不存在连续性,且加减乘除没有意义,而连续性数据是数据本身有意义,且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型,就大致能够知道在数据收集时,应该注意的问题。
evilevilevil
发表论文的话,如果是纯理论的统计学,我想还是很难的,除非你有着很好的数学功底。建议题主考虑统计学和其他学科的交叉方向,例如生物统计、系统可靠性、经济统计等。当然,这需要和题主周围的资源进行结合,例如自己的导师,虽然他是做运筹优化的,但你完全可以考虑用统计学的知识解决该领域的问题。据我所知,运筹优化需要数据建模,需要对系统进行假设、估计数据的分布等等,题主可以在这一方面做一些“参数估计”的工作,然后和具体的研究领域相结合,然后把论文发表到该领域的期刊,而不是纯统计的期刊。接下来我想说的是,如何找一个好的想法,如何写论文,不仅对统计学有用,也适合于其他专业。首先,多了解一些该领域的期刊,好和坏都要了解,看看这些期刊都倾向于接收什么类型的文章;然后,多读论文,把握研究热点,多总结,找到自己的想法;最后,确定一个可行度和创新性较高、并且难度适中的想法进行论文的撰写。看题主的要求并不算太高,只要是SCI就可以,那就可以多了解了解SCI四区的期刊,发表论文相对容易。在进行学术论文创作的整个过程中,千万不要忘记了和你的导师交流,虽然他是运筹领域的,但你完全可以借鉴他在写、发论文时的宝贵经验,少走弯路!
***统计方法的应用
拟几个给你选哈子,没事的不要急
统计学作为一门综合性很强的学科,其运用范围非常广泛,不少学生在写作统计学论文时,都困在了选题这一步,其实就统计学而言,可供作为论文题目的热词有很多,如:企业管理
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论
现在是互联网时代了,随着电脑的普及,上网浏览网页的人越来越多了,而网页的建设是需要UI设计专业的人进行处理的,现在市场对于这个专业的人才需求越来越大,就业岗位逐