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语言学论文有很多，这里学术堂整理了十五个好写的语言学论文题目：1. On English Euphemism谈谈英语委婉语2. Metaphor in English Euphemism 隐喻在英语委婉语中的应用3. The Relationship between Taboo and Euphemism and Their Respective Uses浅谈禁忌语和委婉语之关系及各自用途4. A Survey of Euphemism in English and Chinese对英语和汉语中的委婉表达法之研究5. A Comparative Study of English and Chinese Euphemistic Terms of Death英汉有关“死亡”的委婉语的对比研究6. A Contrast Study of Courtesy Language in English and Chinese英汉委婉语的语用对比研究7. The Phenomena of Ambiguity in English英语中的模糊语现象8. Noun-verb Conversion in Contemporary English现代英语中名词转化为动词的现象9. Onomatopoeia in English and Chinese Nursery Rhymes英汉语儿歌中的拟声词10. Syntactic Functions of Prepositional Phrases前置短语的句法功能11. Various Circumstances under Which Inversion is Used and its Comparison with Chinese 运用倒装的多种情形及其与汉语的比较12. The Analysis of “Up” and “Down” in English and Chinese分析Up和Down在英语和汉语中的用法13. The Comparison between English and Chinese Conjunctions 英汉连词对比14. Difference between Attributive in Chinese and English and How to Translate English Attributive Clauses英汉定语比较与定语从句翻译15. A Tentative Study of Post-posed Adjectives后置形容词初探
关于语言学 论文最主要的研究方式为：现在语言学的发展，传统语言文学新政策影响等等，有关语言学类的论文选题有很多中形式，更多的可以来，58期刊网看看。
关于论文的选题我最常做的就是看这类的论文书（现代语言学），之后总结分析别人的题目，结合自己的论文来构思
汉语言文学的改革是与中国社会特定的变革联系在一起的，随着中国社会的不断发展变化，必然会发生相应的变化。下面学术堂整理了十五个汉语言文学本科论文题目，供大家参考。1、20世纪中国儿童文学的“自然”书写与局限2、丁玲小说的女性书写与性别政治3、论台湾图像诗的艺术特点4、论金子美铃童诗的抒情性特征5、论圣野童诗的诗教内涵6、论童诗的精炼美--以林良童诗为例7、儿童精神家园的回归与守望--试论《小王子》中的“儿童本位观”8、关于小学语文教材中的童话删改研究--以人教版小学语文教材为例9、论林焕彰童诗的情趣美10、《论童诗的逻辑趣味》11、学科教学论题目：12、于漪写作思想初探13、文本细读方法在语文阅读教学中的应用性研究14、中国古代史方向题目：15、明初少数民族家族汉化探析
我觉得中国现当代文学比较好写吧。这个年代的作品有很多都和我们的社会现象有关，很多作品都反映了中国的现状。如果要写的话，不仅就可以突破内容、作家，还可以结合当时的社会背景来考察。然后也可以结合现在社会的现状来来追寻文学将要发展的历程，写的内容就会更加开阔了。。。。。仅代表给人观点。
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以现在的通讯方便程度看，任意方面的参考文献都是相当丰富的。但现在的论文指向，多数是中国现代文学和现代汉语。文艺和究古仿佛倍受欢迎，又让好多写论文的人无法轻易入手，建议选择。
都是成熟学科，资料都很丰富，看你兴趣。个人觉得写资料丰富的不如写资料不丰富的，毕竟写论文还是要看资料的，资料少了你可以少看……资料最少的自然是新世纪文学，比如现在的青春小说，网络文学什么的都是可以做的。不推荐古代汉语，训诂神马的太难了。现代汉语的话，也可以研究一下当前的语言现象，如火星文之类。文艺理论主要是就是找一种理论进行分析，比如福柯，布尔迪厄，巴赫金的文论中的某一点的研究。中国古代文学资料也仿佛，比如研究某个词牌，某位诗人，某个文学流派。现代文学也不好做，大部分都被研究过了，不过只是本科毕业论文的话，做做作家作品分析也是可以的，还有学术流派和学术思潮研究。当代文学的话也分好几段，十七年，敏感词年代，80年代，90年代，新世纪，主要也是作家作品流派思潮研究，比如朦胧诗，先锋派。外国文学的话还包括比较文学，方法差不多，理论+文本分析。你可以分析莱辛的作品之类的。关键看你自己的兴趣在哪。懒得看书最好还是选个资料少的~
汉语言文学的毕业论文有创意的选题具体如下：
古代文学：1、从意象构成比较建安与盛唐风骨的异同。2、汉魏六朝诗歌中对女性美描写的变化发展。3、从《文选》看萧纲的文学思想。4、陶渊明田园诗中情景理结合的艺术特征。5、论李白饮酒诗的思想价值和艺术特色。6、唐玄宗与杨贵妃题材在文学作品中嬗变。7、陆游歌行体风格论略——兼论其“小李白”的得名缘由。8、大团圆结局与元代社会的伦理观。9、试论明代拟话本小说中反映的市民情绪。10、王实甫《西厢记》与汤显祖《牡丹亭》比较研究。11、论李贺诗歌的色彩表现艺术。12、试论南北朝文学在文学发展史上的独特地位。13《左传》与《史记》的战争描写艺术之比较。14、论《古诗十九首》中的生命意识。15、从蔡琰的《悲愤诗》看其忧患意识与生命意识。16、从陶渊明、孟浩然看隐逸文人的济世情怀。17、浅析《世说新语》对中古文人心态的描写。18、《离骚》的历史意识与现实忧患。19、从庾信前后期文风的转变看生活经历对创作的影响 。20、从《鸿门宴》看西楚霸王项羽的悲剧性。
当代，现代文学：1、王曾祺小说对中国当代小说文体创作的意义。2、论文学研究会对中国现代文学的贡献。3、论绘画对艾青诗歌创作的影响。4、论张贤亮小说中的女性形象。5、论王蒙对新时期小说创作的贡献。6、论拉美魔幻现实主义对中国新时期小说创作的影响。7、论三秦文化对陕西作家群的影响。8、鲁迅《狂人日记》的外来影响及创新。9、试论郁达夫小说的自叙传特色。10、现代大学教育制度与中国新文学的发生研究。11、近现代报刊与中国新文学的发生。12、论郭沫若诗歌创作对中国现代诗歌的贡献。13、论文学研究会对中国现代现实文学主义的贡献。14、论戴望舒诗作《雨巷》的艺术特征。15、论萧红小说《呼兰河传》的艺术特征。16、比较老舍与鲁迅国民性批判思想的差异。17、论李季和延安时期的叙事体民歌创作。18、的梁生宝或梁三老汉形象。19、试论新世纪文学中的苦难描写。20、网络文学现代发展初探。
汉语言的表形和表意
以下题目作为参考：
1、中国古代神话传说中的女性形象 （或其他形象）。
2、 试析《诗经》中的婚恋诗（或选“战争诗”、“农事诗”）。
3、 建安文学研究（需选定一个角度）。
4、 论宫体诗的审美情趣与文化心理。
5、 唐代宫廷诗研究（需选定一个角度）。
6、 浅谈唐代边塞诗的演变.
7、 唐诗中的女性形象。
8、 唐传奇中的侠客形象。
9、 唐五代曲子词研究（需选定一个角度）。
10、 宋词的跨文化传播（需选定一个角度）。
汉语言文学呢，我一向建议从三个方向去写，一个是文学，一个是语言学，一个是民俗学。
对于文学呢，在我的写作生涯中，明清小说居多。但是这里也有一个问题，明清小说其实研究得很多很多了，再难翻出新意了。真的。如果老师没有特别的要求，而你也没有什么好的方向呢，我建议几个题目，希望可以给你一些参考。
比如明代宦官专权对文人文风的影响，比如正德文坛的大佬，李梦阳啊，王阳明啊。
比如你可以写才子佳人小说，将其中的媒介，媒约的叙事功能做一个演变对比。
比如你可以写诗歌，如果选唐诗我建议你写李贺和白居易，一个诗歌辞赋化，一个诗歌通俗化。
如果你写人，那么有很多比如袁枚，他的翻案诗值得研究研究。
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动画版《三国演义》与来自美、英、法、意、俄等13个国家、30多个电视机构商议播放事项，已经在日本、欧美等西方主流动画频道开播。在日本该片的第一版漫画图书首次印刷出版预计100万册。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
学术语言是书面语言的一种升级，它更规范，更专业，更具有学术所要求的严谨性，并且也更为客观和全面。
1、学术型论文：是某一学术课题在实验性、理论性或预测性上具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录，或是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结，
学术论文应提供新的科技信息，其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进，而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。
2、应用型论文：是指以应用型为定位，具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学总结。
主要特点
科学性
学术论文的科学性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。
创造性
科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。
这是因为科学的本性就是“革命的和非正统的”，“科学方法主要是发现新现象、制定新理论的一种手段，旧的科学理论就必然会不断地为新理论推翻。”（斯蒂芬·梅森）因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。
理论性
学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的理论系统的，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。
一般来说，学术论文具有论证色彩，或具有论辩色彩。论文的内容必须符合历史唯物主义和唯物辩证法，符合“实事求是”、“有的放矢”、“既分析又综合” 的科学研究方法。
平易性
指的是要用通俗易懂的语言表述科学道理，不仅要做到文从字顺，而且要准确、鲜明、和谐、力求生动。
专业性
是区别不同类型论文的主要标志，也是论文分类的主要依据。
参考资料来源：百度百科-学术论文
参考资料来源：百度百科-论文
多元线性回归 是 简单线性回归 的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。
例如，对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示： y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3
回归贝塔系数测量每个预测变量与结果之间的关联。“ b_j”可以解释为“ x_j”每增加一个单位对y的平均影响，同时保持所有其他预测变量不变。
在本节中，依然使用 datarium 包中的 marketing 数据集，我们将建立一个多元回归模型，根据在三种广告媒体（youtube，facebook和报纸）上投入的预算来预测销售。计算公式如下： sales = b0 + b1*youtube + b2*facebook + b3*newspaper
您可以如下计算R中的多个回归模型系数：
请注意，如果您的数据中包含许多预测变量，则可以使用 ~. 以下命令将模型中的所有可用变量简单地包括在内：
从上面的输出中，系数表显示β系数估计值及其显着性水平。列为：
如前所述，您可以使用R函数轻松进行预测 predict() ：
在使用模型进行预测之前，您需要评估模型的统计显着性。通过显示模型的统计摘要，可以轻松地进行检查。
显示模型的统计摘要，如下所示：
摘要输出显示6个组件，包括：
解释多元回归分析的第一步是在模型摘要的底部检查F统计量和关联的p值。
在我们的示例中，可以看出F统计量的p值<，这是非常重要的。这意味着 至少一个预测变量与结果变量显着相关 。
要查看哪些预测变量很重要，您可以检查系数表，该表显示了回归beta系数和相关的t统计p值的估计。
对于给定的预测变量，t统计量评估预测变量和结果变量之间是否存在显着关联，即，预测变量的beta系数是否显着不同于零。
可以看出，youtube和facebook广告预算的变化与销售的变化显着相关，而报纸预算的变化与销售却没有显着相关。
对于给定的预测变量，系数（b）可以解释为预测变量增加一个单位，同时保持所有其他预测变量固定的对y的平均影响。
例如，对于固定数量的youtube和报纸广告预算，在Facebook广告上花费额外的1000美元，平均可以使销售额增加大约 * 1000 = 189个销售单位。
youtube系数表明，在所有其他预测变量保持不变的情况下，youtube广告预算每增加1000美元，我们平均可以预期增加 * 1000 = 45个销售单位。
我们发现报纸在多元回归模型中并不重要。这意味着，对于固定数量的youtube和报纸广告预算，报纸广告预算的变化不会显着影响销售单位。
由于报纸变量不重要，因此可以 将其从模型中删除 ，以提高模型精度：
最后，我们的模型公式可以写成如下：。 sales = *youtube + *facebook
一旦确定至少一个预测变量与结果显着相关，就应该通过检查模型对数据的拟合程度来继续诊断。此过程也称为拟合优度
可以使用以下三个数量来评估线性回归拟合的整体质量，这些数量显示在模型摘要中：
与预测误差相对应的RSE（或模型 sigma ）大致代表模型观察到的结果值和预测值之间的平均差。RSE越低，模型就越适合我们的数据。
将RSE除以结果变量的平均值将为您提供预测误差率，该误差率应尽可能小。
在我们的示例中，仅使用youtube和facebook预测变量，RSE = ，这意味着观察到的销售值与预测值的平均偏差约为个单位。
这对应于 / mean（ $ sales）= / = 13％的错误率，这很低。
R平方（R2）的范围是0到1，代表结果变量中的变化比例，可以用模型预测变量来解释。
对于简单的线性回归，R2是结果与预测变量之间的皮尔森相关系数的平方。在多元线性回归中，R2表示观察到的结果值与预测值之间的相关系数。
R2衡量模型拟合数据的程度。R2越高，模型越好。然而，R2的一个问题是，即使将更多变量添加到模型中，R2总是会增加，即使这些变量与结果之间的关联性很小（James等，2014）。解决方案是通过考虑预测变量的数量来调整R2。
摘要输出中“已调整的R平方”值中的调整是对预测模型中包含的x变量数量的校正。
因此，您应该主要考虑调整后的R平方，对于更多数量的预测变量，它是受罚的R2。
在我们的示例中，调整后的R2为，这很好。
回想一下，F统计量给出了模型的整体重要性。它评估至少一个预测变量是否具有非零系数。
在简单的线性回归中，此检验并不是真正有趣的事情，因为它只是复制了系数表中可用的t检验给出的信息。
一旦我们开始在多元线性回归中使用多个预测变量，F统计量就变得更加重要。
大的F统计量将对应于统计上显着的p值（p <）。在我们的示例中，F统计量644产生的p值为，这是非常重要的。
我们将使用测试数据进行预测，以评估回归模型的性能。
步骤如下：
从上面的输出中，R2为 ，这意味着观察到的结果值与预测的结果值高度相关，这非常好。
预测误差RMSE为 ，表示误差率为 / mean(testData $ sales) = = ％ ，这很好。
本章介绍了线性回归的基础，并提供了R中用于计算简单和多个线性回归模型的实例。我们还描述了如何评估模型的性能以进行预测。
R语言泊松Poisson回归模型分析案例
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。
我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型
估计的模型是：$ log（ hat { mu_i}）$ = + ilog(μi^) = - +
估计的β= 的ASE为，这是小的，并且该斜率在z值为及其低p值的情况下在统计学上是显着的。
如果我们看一下W对Sa的散点图（见下文），我们可能会怀疑一些异常值
您可以考虑其他类型的残差，影响度量（如我们在线性回归中看到的）以及残差图。
以下是运行R代码其他部分的输出的一部分：
从上面的输出中，我们可以看到预测计数（“拟合”）和线性预测变量的值，即预期计数的对数值。
我们也可以看到，尽管预测是有意义的，但模型并不适合。考虑到剩余偏差统计值为和171 df，p值为零，值/ DF = / 171 = 远大于1，因此该模型不适合。缺乏适合可能是由于缺少数据，协变量或过度分散。
更改模型
在上述模型中，我们检测到一个潜在的过分散问题，因为比例因子，例如残差偏差的值/ DF远大于1。
回想一下，过度分散的原因之一是异质性，其中每个协变量组合中的主体仍然差异很大。如果是这样的话，是否违背了Poisson回归模型的泊松模型的假设？
上述R程序的输出：
在这个模型中，随机分量在响应具有相同均值和方差的情况下不再具有泊松分布。根据给定的估计值（例如Pearson X 2 = ），随机分量的变化（响应）大约是平均值的三倍。
除了过度分散之外，如何忽略其他解释变量？我们可以通过添加其他变量来提高拟合度吗？
我们来比较一下这个输出和只有“W”作为预测的模型。我们将“虚拟变量”引入到模型中，以表示具有4级的颜色变量，其中4级作为参考级别。
此外，如果您运行anova（），从下面的输出中我们可以看到，在考虑宽度后，颜色几乎没有统计上显着的预测因子。
此模型是否适合数据更好，是否适合过度分散？
R代码的这部分做以下更改：
将此输出的部分与上面的输出相比较，我们将颜色用作分类预测器。我们这样做只是为了记住同一个变量的不同编码会给你不同的拟合和估计值。
现在估计的模型是什么？$ log { hat { mu_i}} $ = + - 。logμi^ = + - 。
由于添加协变量没有帮助，过度分散似乎是由于异质性。我们可以用这些数据做些什么吗？
数据分组
我们考虑按宽度分组数据，然后拟合泊松回归模型。这里是按W排序的数据。
数据已分成8个区间，如下面的（分组）数据所示
请注意，“NumCases”是位于特定间隔内的雌性螃蟹的数量，这些雌性螃蟹的宽度由后面限定。“AverWt”是该分组内的平均背宽，“AverSa”是男性卫星总数除以组内的雌蟹总数，“SDSa”和“VarSa”是标准偏差，即“AverSa”的变化。
更改模型
我们还创建了一个变量lcases = log（个案），其中记录了个案数量的对数。这是输出。
模型现在比以前更好还是更差？它显然更适合。例如，剩余偏差统计值的值/ DF现在是。
残差分析也显示了良好的拟合度。
我们来比较下图中的观察值和拟合值（预测值）：
R中的最后两个陈述用于证明我们可以用速率数据的身份链接来拟合泊松回归模型。请注意，该模型不适合分组数据，因为与先前的模型相比，残差偏差统计的值/ DF约为。
原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素) ====================================== 在前一章（TCGA生存分析）中，我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法，包括：1.危险和生存功能的定义 2.为不同患者群构建Kaplan-Meier生存曲线用于比较两条或更多条生存曲线的logrank检验 但是上述方法--Kaplan-Meier曲线和logrank测试 - 是单变量分析的例子。他们根据调查中的一个因素来描述生存，但忽略了任何其他因素的影响。 此外，Kaplan-Meier曲线和logrank检验仅在预测变量是分类时才有用（例如：治疗A与治疗B;男性与女性）。它们不适用于基因表达，体重或年龄等定量预测因子。 另一种方法是Cox比例风险回归分析，它适用于定量预测变量和分类变量。此外，Cox回归模型扩展了生存分析方法，以同时评估几种风险因素对生存时间的影响。 在临床研究中，存在许多情况，其中几个已知量（称为协变量）可能影响患者预后。 例如，假设比较两组患者：那些患者和没有特定基因型的患者。如果其中一组也包含较老的个体，则存活率的任何差异可归因于基因型或年龄或两者。因此，在研究与任何一个因素相关的生存时，通常需要调整其他因素的影响。 cox比例风险模型是用于对生存分析数据建模的最重要方法之一。该模型的目的是同时评估几个因素对生存的影响。换句话说，它允许我们检查特定因素如何影响特定时间点发生的特定事件（例如，感染，死亡）的发生率。该比率通常称为危险率。预测变量（或因子）通常在生存分析文献中称为协变量。 要一次将单变量coxph函数应用于多个协变量，请键入： 上面的输出显示了回归β系数，效应大小（作为风险比给出）和每个变量相对于总体生存的统计显着性。每个因素都通过单独的单变量Cox回归来评估。