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大学生必备的app有哪些？课表类app大学生所要具备的app也有很多种，比如课程表类的app无疑是大学生的上课必备，既可以一目了然地帮你记录上课科目、上课时间，又可以蹭课、制定复习计划，还可以帮你寻找同上一节课的好友，这对初入大学的你绝对是尽快熟悉校园生活的最好选择，
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大学必备的app主要有以下：
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2.日常生活类：①菜鸟裹裹：学校有专门的菜鸟驿站有了它可以查看自己包裹的实时进度便于及时取件。
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④高德地图：地图可以精确定位到教学楼和宿舍小萌新再也不怕找不到路啦。它也能成为你出去游玩的小助手。
以上就是我的建议，希望对大家有用。
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外刊精读app推荐如下：
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毕业论文选题是实现毕业论文教学目的、确保毕业论文质量的关键环节。下面是我带来的关于统计学本科论文选题参考的内容，欢迎阅读参考!
1. 小企业/工业企业等审计重点关注问题解析
2. 浅论我国社会责任会计信息披露
3. 浅析我国现代企业 成本管理
4. 财务报表列报问题与分析。
5. 人民币汇率变动对FDI的影响分析
6. 人民币汇率变动对大宗商品进出口的影响分析
7. 人民币汇率变动对经济增长的影响分析
8. 人民币汇率变动对贸易差额的影响分析
9. 人民币汇率变动对外汇储备的影响分析
10. 外商直接投资变动对福建省经济发展的影响分析
11. 消费、投资与出口对中国经济增长作用的分析
12. 投资与经济增长关系量化研究
13. CPI波动与传导研究
14. 我国股票价格波动与通货膨胀关系研究
15. 我国股票价格波动与消费关系分析
16. 我国股票价格波动与投资的实证分析
17. 我国房价波动财富效应的实证分析
18. 货币供给与资产价格波动实证分析
19. 中国农村剩余劳动力转移动因研究
20. 影响农民工务工收入的因素分析
21. 农村劳动力流动对农业劳动力老龄化形成的影响
1. 统计体制视角下的统计数据质量理论研究
2. 统计软件在统计专业课教学中的应用
3. 加强统计基层基础建设，推动统计工作再上新台阶
4. 论统计台帐对于房地产企业统计工作的重要性
5. 浅谈财务统计信息在医院财务与统计中的作用
6. 独立学院面向非统计学专业统计学教学改革研究
7. 提高统计队伍素质服务水利统计工作
8. 基于统计学发展趋势的高校统计学教学改革研究
9. 基层政府统计部门统计环境现状分析
10. 统计理论对财税统计工作的指导作用分析
11. 坚持依法统计，确保统计事业健康发展
12. 统计管理体制与企业统计创新保证研究
13. 做好统计信息化工作提高统计服务水平
14. 加强基层统计教育提升统计服务效能
15. 试谈高职经管类非统计专业统计学教学方法
16. 统计学中的统计思想刍议
17. 经历统计过程，发展统计观念
18. 浅析统计安全与统计法治
19. 统计信息化建设对统计管理模式的影响与促进研究
20. 案例教学法在非统计专业统计学教学中的应用
1. 论基层统计人员对企业统计数据质量的影响
2. 探索高职院校非统计专业统计学教学新思路
3. 统计软件在体育统计教学中的应用与实践
4. 加强统计工作 促进医院统计管理
5. 加快统计管理体制改革，完善统计规章制度建设
6. 加强县域统计提高统计数据质量
7. 关于统计信用与统计数据质量研究
8. 统计数据质量是统计工作的生命
9. 统计工作中统计思想的重要作用分析
10. 提高统计人员素质做好企业统计工作
11. 统计思想在统计工作中的应用
12. 统计意识在概率统计课程教学中的作用
13. 经济类非统计专业统计学教学探索
14. 加强基层统计管理 提高统计数据质量
15. 注重统计方法，认真搞好统计
16. 基层水利统计单位如何做好水利统计工作
要码出一篇优秀的毕业论文并顺利通过论文答辩，还真不是件容易的事儿。首先你需要切入一个好的角度选择一个好的主题；然后与导师沟通，做好开题报告； 紧接着最重要的是搜集资料、阅读文献、写作初稿；再然后你就陷入了无限修改的单曲循环模式；最后，最关键的一步是用论文查重工具进行查重检测。那么，问题 来了，在如此纷繁复杂的过程之下，都有哪些工具可以为我们所用呢？
工具一、思路整理类--有道云笔记、印象笔记
熟悉逻辑思维的同学应该对有道云笔记不陌生，这是一款可以分类整理笔记，高效管理个人知识，安全备份云端笔记的一款软件。在阅读文章时，你赞同的观点，你突然的灵感都可以随手写进有道云笔记，可以及时地整理自己的idea。
印象笔记功能类似，略有不同，大家可以选择自己用着最顺手的。
工具二、思维导图类--MindManager
思维导图又叫心智图，是表达发射性思维、革命性的思维工具。它是运用图文并重的技巧，把各级主题关系用相互隶属于相关的层级图表达出来的一种形式，类似于你的思维宫殿。对于你创建论文的整体框架很有帮助，逻辑性更强，有更大的编辑能力，可以帮助你理清思路。
工具三、文献搜集类--中国知网
CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。你想搜集哪一方面的论文，就可以上知网下载，这个大家都知道，就不赘述了。其他的搜集途径有图书馆、百度文库、互联网其他资源等。
工具四、词典翻译类--Google翻译、有道翻译
Google翻译可提供80种语言之间的即时翻译，支持任意两种语言之间的字词、句子和网页翻译。在参考外文文献资料、或者降低论文重复率上，翻译工具起到了很大的作用。
工具五、论文查重类--Gocheck论文检测专家
很多学生论文写完后就不管了，以为万事大吉，结果学校用论文查重工具一查，发现重复率远远超过规定的30%，于是打回重写、延期答辩，重复率高得离谱的甚至延期毕业、取消学位。所以，论文写完后切记要论文查重。
Gocheck是一款专业论文查重系统，数据库文献资源海量，还会实时抓取互联网资源、以先进的语义指纹+VSM+算法为核心技术，检测较为严密，1元/1000字符，检测一篇一万字的论文也只要10元。现关注同名公众号回复“论文”，即可获得4000字符的免费检测！通常还会有其他活动，是非常适合学生自查的一款论文查重软件。
零零散散地就先给大家介绍以上这些工具吧，类似的工具还有很多，大家可以多搜索，多尝试，选择最适合自己的、自己最喜欢的工具，帮助自己顺利完成论文，通过论文答辩。
任务书是论文补充材料，不查重的。
知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库（涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis期刊数据库等）港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源关于学校查重率、相似率、抄袭率：各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。
每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样相关查重系统名词的具体作用：查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。
基本就这意思。一个是自写率就是自己写的一个是复写率就是你抄袭的还有一个引用率就是那些被画上引用符号的是合理的引用别人的资料关于知网相关抽查规定： 有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。
这个是在抄袭30%的基础上的。如果抄袭50%以上的话，直接结业在之后4个月内还要交论文或者设计的。
1.被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。
再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。
2.被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。
修改重复率或抄袭率论文的经验：CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。
我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。
这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。
这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。
“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。
……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。
当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。”
那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”
（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。
但这里要避免胡乱拼凑和揉合。总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。
当然现在做到这些还很难，但我想我们至少要有这个意识，因为在剽窃的概念里，除过强调未注明这点外，还强调不是成心的。我们许多人写东西，正是因为不知道什么是抄袭，如何避免抄袭才犯了错误，所以明确什么是抄袭非常重要。
从现实来看，我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的，但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为，逐步形成好的习惯。 在国内就是知网/paperpass/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密。
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SPSS统计软件在我国经济社会统计中应用的现状和问题2009-2-2 来源: 原创 作者:站长 录入：admin 访问：765 次 被顶：95 次 字号：【大 中 小】核心提示：运用逐步回归法 分析影响上海银行存款的因素在现代商品经济社会中，人们的工作与生活已经离不开货币。在生活中人们所需的各种商品，都需要用货币去购买；人们所需的各种服务，也需要支付货币来获得；人们劳动工作的所获得的报酬——工资，也是用货币...本文来自大学生毕业论文网，原文地址：
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。
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每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样相关查重系统名词的具体作用：查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。
基本就这意思。一个是自写率就是自己写的一个是复写率就是你抄袭的还有一个引用率就是那些被画上引用符号的是合理的引用别人的资料关于知网相关抽查规定： 有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。
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这种模式提高电子数据库的利用率，避免恶意下载，又节约了读者的时间。 NoteExpress具有查重以及去重功能，避免重复下载和重复阅读。
强大的检索功能和多分类、虚拟文件夹、标签云、科学链分析等管理功能可以迅速定位已下载的某篇文献，并分析出研究趋势等。 文献的格式有PDF,CAJView，超星等等，NoteExpress 具有方便且强大的笔记功能，每篇笔记和原始文献之间可以相互链接，方便读者随时记录和查阅，大幅度提高研究效率。
论文以及学术著作对于参考文献引用要求严格，如果手工加入引用的文献，仅仅字体，缩写，顺序的调整就要耗费很多时间，而且这个过程非常枯燥。 通过NoteExpress 的辅助，可以随时引用保存的文献信息，并自动生成标准格式的参考文献索引，如字体，缩写，顺序等全部自动按照要求完成。
既提高了写作效率，又符合相关规范。软件内置了3000种国内外学术期刊，学位论文，国标的格式规范，参考文献索引可以在各种格式要求之间一键切换。
从输出速度到内存占用，NoteExpress与国外产品相比都处于明显优势。首创的多国语言模板功能，自动根据所引用的参考文献语言不同，差异化输出。
市面上记学习笔记的软件有很多，如有道云笔记、备忘录、即刻记忆等等；这几款也是人们大多常用到的；我本身也是记录学习笔记较多，尤其是可以做题的笔记软件，我可以把错题直接录入到APP，形成我自己的错题集。
你可以试用【即刻记忆】，这是一款学习+辅助记忆的笔记应用，在各大安卓应用商店搜索即刻记忆就可以安装。
这是官网图片
建立知识体系
随时随地听笔记
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笔记印再脑子里
再来说说它的用处：
1.记录：
即刻记忆以普通笔记、试题笔记、超级笔记等方式，记录你重点知识。文本编辑，可以自由设置字号、颜色、加粗、下划线等功能；
2.学习计划：
我们只需创建学习计划，设置周期，就可以对记录的知识点进行智学，即刻记忆是按照遗忘曲线原理合理安排学习时间和内容，智学还支持按照顺序学习、强化学习等模式。
复习时，即刻记忆有六种记忆模式，分别是作答模式、背诵模式、提示模式、纠错模式、限时模式、听读模式；以记忆相关的大数据为支撑点，别具特别色，各有所长；
3.学情分析：
即刻记忆学情分析页面，可以看到每天的学习情况，简单明了的统计每个知识点的掌握情况、学习时长、记忆指数等；
4.分享：
即刻记忆提供了分享功能，你可以将自己的笔记分享到全网，来帮助更多人记录学习笔记和积累知识。分享还会有惊喜，这个需要自己来体验了！
都说“学好数理化，走遍天下都不怕”，我觉得极端一点理化也可以不要，但数学那是必须会的，并不用多高深，加减乘除也就够了。如果非要再加一点，那我推荐统计学——从微观量子到宏观世界，都在偶然中蕴藏着的必然——也就是概率，这种美妙的联系似乎反映了世界的一些本质。
几年前初看“大数据”相关书籍的时候，惊叹于“数据挖掘”的魔力——依靠海量数据和计算机强大的算力，人们甚至可以在不理解“因果关系”的情况下，凭借数据的“相关性”进行各种决策。
然而进一步的思考带来了新的问题：“相关性”能代替“因果性”么？数据本身不会说谎，但是对数据的加工呢？有一些看似无懈可击的分析结论，为什么自己运用的时候又不灵了？
最近读完《简单统计学》，书里通过生动有趣的例子，让这些问题或多或少得到了解答。这里把一些印象比较深刻的概念简要地总结摘录一下，为了避免太冗长（其实是懒得打字排版），许多举例部分使用了从网上找到的外链。
人类自古以来演化出模式识别技，让我们对观察到的现象进行直观解释，然而在面对现代社会的复杂数据常常是失效的，但我们对确定性的渴望导致我们：
针对第1点的一个有趣的例子： 塔纳岛的土著
针对第2点，体现在我们对 统计显著性 的迷信。
在我们掌握了“大数据挖掘”的能力之后，统计显著性不再仅仅是为了验证理论对两组对照数据进行比较的指标，研究人员开始用两种方式来“发现”统计显著性。
还有不少研究人员为了结果故意篡改、加工原始数据，这样产生的理论就更不可信了。要揭穿这些伪理论并不难，我们只需要两个武器：
然而并不总是有人这么做，因为：
总的来说， 我们有意或无意地使用不适合进行比较的数据作为对照或进行分析，以发现或验证某种（可能并不存在的）模式，从而导致了一系列的认知偏差 。
举例：
如何避免 通过使用对照组随机分配的方式，可以避免这种自选择偏差，然而实际研究中，往往并不能强迫人们去做自己不愿意的事情，所以我们在检查统计结果的时候要格外小心。（幸好如此）
举例： 飞机弹孔问题 、“成功学”
如何避免 考虑问题时要考虑到我们没有看到的那部分。同时对于成功原因分析，应当从过去开始并向未来展望，看看未来发生了什么。
如何避免 控制其他变量仅仅比较“用药”和“不用药”的差别，对于一些医疗场景下很难有效控制的情况，人们设计了大样本随机 双盲实验 ，尽可能消除其他因素的影响。 也可以看看关于 循证金字塔 的相关解释，了解各种研究设计和证据质量。
第1点很容易理解，特别是统计中总会有一些异常数据，对于小基数影响特别大。
第2点有时候就不是那么直观，当我们在统计时对数据进行聚合和分解，可能产生一意想不到的差异。可以看下下面的例子。
那究竟谁是更好的击球手呢？应该还是科里，因为分解数据使用的“单双日”只是数据拆分的一种巧合而已，整体安打率才是一个选手优秀程度的表现。
所以当我们使用比率进行统计分析和比较的时候，一定不能忽视比率背后数据，以及刚才例子中“单双日”所代表的的 混杂因素 。
前面提到的击球手的例子正是如此，如果我们反过来看，先看整体安打率，再分解为单日、双日，就会发现模式确实发生了逆转。上例中的问题在于，用于分解数据的“单双日”并不是一个有效的“混杂因素”，这种区分本身没有任何意义。但是有时候，能够准确识别“混杂因素”，对数据分析有巨大的意义。
举例：
如何避免 在我们利用数据来得出理论和结论的时候，要特别小心，注意数据背后是否有自选择偏差或是未被发现但有实际意义的混杂因素，只有将他们分解出来再进行对比才能真正确认理论的因果是否合理。
在这里我们还要警惕 证实偏差 ：指当人确立了某一个信念或观念时，在收集信息和分析信息的过程中，产生的一种寻找支持这个信念的证据的倾向。要做到不先入为主的客观思考，才能更好地发现数据的本质。
书里还有一些有意思的内容，限(yin)于(wei)篇(wo)幅(lan)没法一一摘录出来，即使摘录出来的部分，书中的一些数据图表和小故事也值得一看。
总之，我给4.5星，推荐阅读（最后几章的内容和理论似乎有些重复）。
前情回顾： Gephi网络图极简教程 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 Gephi网络图极简教程 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 网络数据统计分析笔记|| 为什么研究网络 网络数据统计分析笔记|| 操作网络数据 网络数据统计分析笔记|| 网络数据可视化 网络数据统计分析笔记|| 网络数据的描述性分析 网络数据统计分析笔记||网络图的数学模型 单细胞数据以高纬度著称，一则来自测得细胞多，一则来自测得基因也很多。在我们的文章 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 中提到用网络分析工具来解释细胞和基因异质性。网络既是一种数据结构，也是一个模型。Network在高维数据中的应用是多方面的：从可视化到网络拓扑推断。 今天我们就用刚学的热乎的Network知识探索一下我们的单细胞转录组数据吧。核心在找到细胞类型特异（cell-type specific）的某某，对它展开描述。 计算每个亚群的差异基因。 计算top 20 差异基因的平均表达量，构建们细胞类型特异基因相关性网络。当然你要是能找到每个细胞亚群的有意思的基因集，那故事性要比差异基因强的多了。 计算相关性 设置分组信息。 绿色表示正相关，红色表示负相关。这时候可以讲一下几个一亚群内部的相关性规律，再提一下亚群间的几个关键的基因，如和别的细胞类型关联较多的基因，为什么？ 社团大于模拟的随机图数量（上异常），说明我们细胞类型特异基因相关性网络是不同寻常的。 0.9058516 > 0.7055 小世界性也是有的。 接下来，我们可以把某个子图挖出来仔细看引起这种特异的内在因素，也就是找到了某个基因集，然后又是一波建模和验证。把这篇文章整整就是一篇SCI啊。 如何以细胞而不是以基因来构建网络呢？ 可以基于网络推测细胞类型之间的关系，随着单细胞组学的完善，每个细胞都可以测到多个属性，这样就可以类比人类社会的研究方法了。有一门学科，叫做： 到那时，我们可以描述细胞之间的聚集，分离，迁移，交流。细胞之间的调节网络将会在我们面前铺展开来。