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参考文献的著作中R代表科技报告，J代表期刊，D代表学位论文，M代表专著。
参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识，主要有：
专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；
学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；
图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；
乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。
扩展资料
主要类型的参考文献的格式为：
1、专著、论文集、学位论文、报告
[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码（任选）.
2、报纸文章
[序号]主要责任者.文献题名[J].刊名，年，卷（期）：起止页码.
3、专利文献
[序号]专利所有者.专利题名[P].专利国别：专利号，出版日期.
参考资料来源：百度百科-参考文献
1、M——专著（含古籍中的史、志论著）；
2、C——论文集；
3、N——报纸文章 ；
4、J——期刊文章；
5、D——学位论文 ；
6、R——研究报告 ；
7、S——标准 ；
8、P——专利 。
学术论文期刊具有很强的时效性，所以许多学者往往由于各方面的因素没有很好把握这一特性，就导致了使其失去价值。
在国际科学界，如何正确评价学术论文期刊越来越引起广泛的关注。大多数把SCI、SSCI收录的科技论文的多寡则被看作衡量学术论文期刊论文水平高低的重要评价指标。
参考文献著录格式 ：
1 、期刊作者．题名〔J〕 ．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 。
2、 专著作者．书名〔M〕 ．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 。
3、 论文集作者．题名〔C〕 ．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 。
4 、学位论文作者．题名〔D〕 ．保存地点．保存单位．年份 。
5 、专利文献题名〔P〕 ．国别．专利文献种类．专利号．出版日期。
6、 标准编号．标准名称〔S〕 。
7、 报纸作者．题名〔N〕 ．报纸名．出版日期(版次) 。
8 、报告作者．题名〔R〕 ．保存地点．年份 。
问题一：文献有哪些类型 参考文献应是公开发表的文献。参考文献表应按文中出现的先后顺序编号。文献作者在3名以内的全部列出，超出3名的列出前三名后加“等”，英文加“et al”。外文作者书写时，姓前名后。参考文献具体请按下列格式给出： （1）期刊文章（文献类型标识：J） [序号] 主要责任者。题名[J]。刊名，年，卷(期)：起止页码（任选）。 （2）专著（文献类型标识：M） [序号] 主要责任者。题名[M]。出版地：出版者，出版年，起止页码。 （3）论文集（文献类型标识：C）中析出的文献（文献类型标识：A） [序号] 析出文献主要责任者。析出文献题名[A]。论文集主要责任者（任选）。论文集题名[C]。出版地：出版者，出版年，析出文献起止页码。 （4）学位论文（文献类型标识：D） [序号] 主要责任者。题名[D]。出版地：出版者，出版年。 （5）国际、国家标准（文献类型标识：S） [序号] 标准编号，标准名称[S]。发布年。 （6）专利（文献类型标识：P） [序号] 专利所有者。专利名称[P]。专利国别：专利号，出版日期。 （7）电子文献 [序号] 主要责任者。电子文献题名。电子文献出处（或可获得地址），发表（或更新）日期/引用日期。 （8）未定义类型的文献（文献类型标识：Z） [序号] 主要责任者。文献题名[Z]。出版地：出版者，出版年。 问题二：文献的种类有哪些？其中最常用的有哪几种？ 根据文献的媒体形式的不同,文献可分为: (1)图书。图书具有品种最多，数量最大，范围最广的特点，一般给人们以系统性，完整性，连续性的知识和信息。 （2）期刊。具有出版周期短，报道穿度快，数量大，信息内容新等特点，是很重要的信息源， （3）报纸。其特点是报道及时，受众面广，具有群众性和通俗性。 （4）会议文献。其特点是反映新技术新成果快，专业性强，能较全面的反映某一技术领域或学科发展水平，动态和趋势。 （5）科技报告。它具有单独成册，出版日期不定，内容专深，报道迅速，多为保密，控制发行等特点。 （6）标准文献。它是一种具有约束力的规定性和法律性的文献。 （7）专利文献。它具有详尽，新颖，实用，报道及时等特点。 （8）学位论文。其内容较为系统，具有一定的深度和创造性。 （9）技术档案。它是具有一定工程对象的技术文件。 （10）电子文献。它具有存储量大，体积小，便于检索，保管和共享。 按出版形式划分：科技图书、科技期刊、专利文献、会议文献、科技报告、 *** 出版物、学位论文、标准文献、产品资料和其它文献的十大类型。 问题三：文献的分类有哪些 （1）期刊文章（文献类型标识：J） [序号] 主要责任者。题名[J]。刊名，年，卷(期)：起止页码（任选）。 （2）专著（文献类型标识：M） [序号] 主要责任者。题名[M]。出版地：出版者，出版年，起止页码。 （3）论文集（文献类型标识：C）中析出的文献（文献类型标识：A） [序号] 析出文献主要责任者。析出文献题名[A]。论文集主要责任者（任选）。论文集题名[C]。出版地：出版者，出版年，析出文献起止页码。 （4）学位论文（文献类型标识：D） [序号] 主要责任者。题名[D]。出版地：出版者，出版年。 （5）国际、国家标准（文献类型标识：S） [序号] 标准编号，标准名称[S]。发布年。 （6）专利（文献类型标识：P） [序号] 专利所有者。专利名称[P]。专利国别：专利号，出版日期。 （7）电子文献 [序号] 主要责任者。电子文献题名。电子文献出处（或可获得地址），发表（或更新）日期/引用日期。 （8）未定义类型的文献（文献类型标识：Z） [序号] 主要责任者。文献题名[Z]。出版地：出版者，出版年。 问题四：文献检索工具的类型有哪些 目前，世界上的信息检索语言有几千种，依其划分方法的不同，其类型也不一样。下面叙述两种常用的检索语言划分方法及其类型。 一、检索工具的涵义 检索工具是指用以报导、存贮和查找文献线索的工具。它是附有检索标识的某一范围文献条目的 *** ，是二次文献。 一般说来，检索工具应具备以下五个条件： ① 明确的收录范围； ② 有完整明了的文献特征标识； ③ 每条文献条目中必须包含有多个有检索意义的文献特征标识，并标明供检索用的标识； ④全部条目科学地、按照一定规则组织成为一个有机整体； ⑤ 有索引部分，提供多种必要的检索途径。 二、检索工具的类型 目前可供人们使用的检索工具有很多，不同的检索工具各有特点，可以满足不同的信息检索的需求。 检索工具有不同的分类方法，按加工文献和处理信息的手段不同可分为：手工检索工具和机械检索工具。按照载体形式不同可分为：书本式检索工具，磁带式检索工具，卡片式、缩微式、胶卷式检索工具。按照著录格式的不同可将检索工具分为以下四种类型。 1. 目录型检索工具 目录型检索工具是记录具体出版单位、收藏单位及其他外表特征的工具。它以一个完整的出版或收藏单位为著录单元，一般著录文献的名称、著者、文献出处等。目录的种类很多，对于文献检索来说，国家书目、联合目录、馆藏目录等尤为重要。 2. 题录型检索工具 题录型检索工具是以单篇文献为基本著录单位来描述文献外表特征（如文献题名、著者姓名、文献出处等），无内容摘要，是快速报道文献信息的一类检索工具。它与目录的主要区别是著录的对象不同。目录著录的对象是单位出版物，题录的著录对象是单篇文献。 3. 文摘型检索工具 文摘型检索工具是将大量分散的文献，选择重要的部分，以简炼的形式做成摘要，并按一定的方法组织排列起来的检索工具。按照文摘的编写人，可分为著者文摘和非著者文摘。著者文摘是指按原文著者编写的文摘；而非著者文摘是指由专门的熟悉本专业的文摘人员编写而成。就其摘要的详简程度，可分为指示性文摘和报导性文摘两种。指示性文摘以最简短的语言写明文献题目、内容范围、研究目的和出处，实际上是题目的补充说明，一般在100字左右；报导性文摘以揭示原文论述的主题实质为宗旨，基本上反映了原文内容，讨论的范围和目的，采取的研究手段和方法，所得的结果或结论，同时也包括有关数据、公式，一般五百字左右，重要文章可多达千字。 4. 索引型检索工具 索引型检索工具是根据一定的需要，把特定范围内的某些重要文献中的有关款目或知识单元，如书名、刊名、人名、地名、语词等，按照一定的方法编排，并指明出处，为用户提供文献线索的一种检索工具。 索引的类型是多种多样的，在检索工具中，常用的索引类型有：分类索引；主题索引；关键词索引；著者索引等。 问题五：文献的种类有哪些？其中最常用的有哪几种？ 文献的种类：期刊，书籍，学位论文，会议论文，科技报告，专利，标准， *** 出版物，产品样本等。 常用的有：期刊，书籍，学位论文，专利，标准。 问题六：特种文献类型有哪些 会议文献、科技报告、专利文献、学位论文、标准文献、科技档案、 *** 出版物 问题七：什么是文献?科技文献包括有哪些类型的出版物? 文献指用文字、图形、符号、声频、视频等技术手段记录人类知识的一种载体，或理解为固化在一定物质载体上的知识。现在通常理解为图书、期刊等各种出版物的总和。科技文献包括科技图书、科技期刊、专利文献、会议文献、科技报告、 *** 出版物、学位论文、标准文献、产品资料和其它文献这十大类型文献。 问题八：文献信息源主要有哪几种类型 主要有以下几种类型： 1.印刷型文献 2.微缩型文献 3.机读型文献 4.视听型文献 问题九：哪些类型的文献有文献类型标识代码 1.期刊：著者．题名[J]．刊名．出版年，卷（期）∶起止页码2.专著：著者．书名[M]．版本（第一版不录）．出版地∶出版者，出版年∶起止页码3.论文集：著者．题名．编者．论文集名[C]．出版地∶出版者，出版年∶起止页码4.学位论文：著者．题名[D]．保存地点．保存单位．年份5.专利：题名[P]．国别．专利文献种类．专利号．出版日期6.技术标准：编号．标准名称[S]7.报纸：著者．题名[N]．报纸名．出版日期（版次）8.科技报告：著者．题名[R]．保存地点．年份9.电子文献：著者．题名[电子文献类型标识/载体类型标识]．文献出处（出版者或可获得网址），发表或更新日期/引用日期（任选）10.专著、论文集中的析出文献：论文著者．论文题名[A]．论文集编者（任选）. 论文集题名[C]．出版地：出版者，出版年∶起止页码11.其他未说明的文献类型：著者．题名[Z]．出版地∶出版者，出版年∶起止页码【外文文献】引文及参考文献中的论文排序方式和中文文献基本相同；书名及刊名用斜体字，期刊文章题名用双引号；是否列出文献类型标识号及著作页码（论文必须列出首尾页码）可任选；出版年份一律列于句尾或页码之前（不用年份排序法）。外文文献一定要用外文原文表述（也可在原文题名之后的括号内附上中文译文），切忌仅用中文表达外文原义。 问题十：文献的分类有哪些？ 从文献的载体类型区分 为了有效地存贮、传播知识，人类先后发明了各种各样的物质材料来记录信息。古代人类的知识主要是记录在甲骨、泥板、兽皮、竹简等上面。从纸张和印刷术发明以来，人类的知识主要以纸张为载体，加以保存和传递。随着信息记录与存取技术的发展，文献载体形式呈现多样化，如音像磁带、缩微胶卷、光盘等，这些非纸型文献的出现使文献的范围进一步扩大；使文献的生产和传递更加迅速；使知识、信息的存储和利用更加便捷。目前文献主要有纸张型、缩微型、电子型、音像型等四种。 1.纸张文献(Paper Document)是以手写、打印、印刷等为记录手段，将信息记载在纸张上形成的文献。它是传统的文献形式，便于阅读和流传，但存贮密度小、体积大，不便于管理和长期保存。 2.缩微文献(Microform)是利用光学技术以缩微照相为记录手段，将信息记载在感光材料上形成的文献，如缩微胶卷、缩微平片。特点是存贮密度大、体积小，便于保存和传递，但必须借助专门的设备才能阅读。世界上许多文献信息服务机构都将欲长期收藏的文献制成缩微品加以保存。 3.电子文献(Electronic Document)是指以数字代码方式将图、文、声、像等信息存储到磁、光、电介质上，通过丹算机或类似设备阅读使用的文献，也称机读型文献。目前电子型文献种类多、数量大、内容丰富，如各种电子图书、电子期刊、联机数据库、网络数据库、网络新闻(如Usenet,Mailing list,BBS)、光盘数据库等。特点是信息存储量大，出版周期短、易更新，传递信息迅速，存取速度快，可以融文本、图像、声音等多媒体信息于一体，信息共享性好、易复制，但必须利用计算机才能阅读。 4.音像文献(Audio-Visual Document)是采用录音、录像、摄影、摄像等手段，将声音、图像等多媒体信息记录在光学材料、磁性材料上形成的文献，也称视听型文献，如音像磁带、唱片、幻灯片、激光视盘等。特点是形象、直观，尤其适于记录用文字、符号难以描述的复杂信息和自然现象，但其制作、阅读需要利用专门设备。
[R]表示科技报告文献。参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识，R为科技报告的标识代码。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
柳色新。劝君更尽一杯酒，
因子分析fa=factanal（x,n,score=''Barllet''），然后对应用法fa$score查看每个样本的得分，应用kmeans(fa$score,n)进行聚类
主成分分析 主成分分析（(Principal Component Analysis，PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分（原来变量的线性组合）。整体思想就是化繁为简，抓住问题关键，也就是降维思想。 主成分分析法是通过恰当的数学变换，使新变量——主成分成为原变量的线性组合，并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法。主成分在变差信息量中的比例越大，它在综合评价中的作用就越大。
因子分析 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。
PCA与EFA模型间的区别 参见图14-1。主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）的线性组合。形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得，同时还要保证个主成分间不相关。相反，因子（F1和F2）被当做是观测变量的结构基础或“原因”，而不是它们的线性组合。
R的基础安装包提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp()和factanal()。 最常见的分析步骤 (1)数据预处理。PCA和EFA都根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中。若输入初始数据，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。 (2)选择因子模型。判断是PCA（数据降维）还是EFA（发现潜在结构）更符合你的研究目标。如果选择EFA方法，你还需要选择一种估计因子模型的方法（如最大似然估计）。 (3)判断要选择的主成分/因子数目。 (4)选择主成分/因子。 (5)旋转主成分/因子。 (6)解释结果。 (7)计算主成分或因子得分。
PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的变量称为主成分，它们是观测变量的线性组合。如第一主成分为： 它是k个观测变量的加权组合，对初始变量集的方差解释性最大。第二主成分也是初始变量的线性组合，对方差的解释性排第二，同时与第一主成分正交（不相关）。后面每一个主成分都最大化它对方差的解释程度，同时与之前所有的主成分都正交。理论上来说，你可以选取与变量数相同的主成分，但从实用的角度来看，我们都希望能用较少的主成分来近似全变量集。
主成分与原始变量之间的关系 （1）主成分保留了原始变量绝大多数信息。 （2）主成分的个数大大少于原始变量的数目。 （3）各个主成分之间互不相关。 （4）每个主成分都是原始变量的线性组合。
数据集USJudgeRatings包含了律师对美国高等法院法官的评分。数据框包含43个观测，12个变量。
用来判断PCA中需要多少个主成分的准则： 根据先验经验和理论知识判断主成分数； 根据要解释变量方差的积累值的阈值来判断需要的主成分数； 通过检查变量间k × k的相关系数矩阵来判断保留的主成分数。 最常见的是基于特征值的方法。每个主成分都与相关系数矩阵的特征值相关联，第一主成分与最大的特征值相关联，第二主成分与第二大的特征值相关联，依此类推。 Kaiser-Harris准则建议保留特征值大于1的主成分，特征值小于1的成分所解释的方差比包含在单个变量中的方差更少。Cattell碎石检验则绘制了特征值与主成分数的图形。这类图形可以清晰地展示图形弯曲状况，在图形变化最大处之上的主成分都可保留。最后，你还可以进行模拟，依据与初始矩阵相同大小的随机数据矩阵来判断要提取的特征值。若基于真实数据的某个特征值大于一组随机数据矩阵相应的平均特征值，那么该主成分可以保留。该方法称作平行分析。
图形解读：线段和x符号组成的图（蓝色线）：特征值曲线； 红色虚线：根据100个随机数据矩阵推导出来的平均特征值曲线； 绿色实线：特征值准则线（即：y=1的水平线） 判别标准：特征值大于平均特征值，且大于y=1的特征值准则线，被认为是可保留的主成分。根据判别标准，保留1个主成分即可。
函数学习 (data,”pc”/”both”,) data：原始数据数据框； ：当data是相关系数矩阵时，给出原始数据（非原始变量）个数，data是原始数据矩阵时忽略此参数； fa：“pc”为仅计算主成分，“fa”为因子分析，“both”为计算主成分及因子； ：模拟平行分析次数； ：显示图例。
principal(r, nfactors = , rotate = , scores = )
r：相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors：设定主成分数（默认为1）； rotate：指定旋转的方法，默认最大方差旋转（varimax）。 scores：设定是否需要计算主成分得分（默认不需要）。
PC1栏包含了成分载荷，指观测变量与主成分的相关系数。如果提取不止一个主成分，那么还将会有PC2、PC3等栏。成分载荷（component loadings）可用来解释主成分的含义，解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性，即方差无法被主成分解释的部分（1-h2）。 SS loadings包含了与主成分相关联的特征值，其含义是与特定主成分相关联的标准化后的方差值，即可以通过它来看90%的方差可以被多少个成分解释，从而选出主成分（即可使用nfactors=原始变量个数来把所有特征值查出，当然也可以直接通过eigen函数对它的相关矩阵进行查特征值）。 Proportion Var表示每个主成分对整个数据集的解释程度。 Cumulative Var表示各主成分解释程度之和。 Proportion Explained及Cumulative Proportion分别为按现有总解释方差百分比划分主成分及其累积百分比。
结果解读：第一主成分（PC1）与每个变量都高度相关，也就是说，它是一个可用来进行一般性评价的维度。ORAL变量的方差都可以被PC1来解释，仅仅有的方差不能被PC1解释。第一主成分解释了11个变量92%的方差。
结果解读：通过碎石图可以判定选择的主成分个数为2个。
结果解读：从结果Proportion Var： 和可以判定，第一主成分解释了身体测量指标58%的方差，而第二主成分解释了22%，两者总共解释了81%的方差。对于高度变量，两者则共解释了其88%的方差。
旋转是一系列将成分载荷阵变得更容易解释的数学方法，它们尽可能地对成分去噪。旋转方法有两种：使选择的成分保持不相关（正交旋转），和让它们变得相关（斜交旋转）。旋转方法也会依据去噪定义的不同而不同。最流行的正交旋转是方差极大旋转，它试图对载荷阵的列进行去噪，使得每个成分只是由一组有限的变量来解释（即载荷阵每列只有少数几个很大的载荷，其他都是很小的载荷）。 结果列表中列的名字都从PC变成了RC，以表示成分被旋转。
当scores = TRUE时，主成分得分存储在principal()函数返回对象的scores元素中。
如果你的目标是寻求可解释观测变量的潜在隐含变量，可使用因子分析。 EFA的目标是通过发掘隐藏在数据下的一组较少的、更为基本的无法观测的变量，来解释一 组可观测变量的相关性。这些虚拟的、无法观测的变量称作因子。（每个因子被认为可解释多个 观测变量间共有的方差，因此准确来说，它们应该称作公共因子。）
其中 是第i个可观测变量（i = 1…k）， 是公共因子（j = 1…p），并且p 碎石检验的前两个特征值（三角形）都在拐角处之上，并且大于基于100次模拟数据矩阵的特征值均值。对于EFA，Kaiser-Harris准则的特征值数大于0，而不是1。 结果解读：PCA结果建议提取一个或者两个成分，EFA建议提取两个因子。 fa(r, nfactors=, , rotate=, scores=, fm=) r是相关系数矩阵或者原始数据矩阵； nfactors设定提取的因子数（默认为1）； 是观测数（输入相关系数矩阵时需要填写）； rotate设定旋转的方法（默认互变异数最小法）； scores设定是否计算因子得分（默认不计算）； fm设定因子化方法（默认极小残差法）。 与PCA不同，提取公共因子的方法很多，包括最大似然法（ml）、主轴迭代法（pa）、加权最小二乘法（wls）、广义加权最小二乘法（gls）和最小残差法（minres）。统计学家青睐使用最大似然法，因为它有良好的统计性质。 结果解读：两个因子的Proportion Var分别为和，两个因子解释了六个心理学测试60%的方差。 结果解读：阅读和词汇在第一因子上载荷较大，画图、积木图案和迷宫在第二因子上载荷较大，非语言的普通智力测量在两个因子上载荷较为平均，这表明存在一个语言智力因子和一个非语言智力因子。 正交旋转和斜交旋转的不同之处。 对于正交旋转，因子分析的重点在于因子结构矩阵（变量与因子的相关系数），而对于斜交旋转，因子分析会考虑三个矩阵：因子结构矩阵、因子模式矩阵和因子关联矩阵。 因子模式矩阵即标准化的回归系数矩阵。它列出了因子预测变量的权重。因子关联矩阵即因子相关系数矩阵。 图形解读：词汇和阅读在第一个因子（PA1）上载荷较大，而积木图案、画图和迷宫在第二个因子（PA2）上载荷较大。普通智力测验在两个因子上较为平均。 与可精确计算的主成分得分不同，因子得分只是估计得到的。它的估计方法有多种，fa()函数使用的是回归方法。 R包含了其他许多对因子分析非常有用的软件包。FactoMineR包不仅提供了PCA和EFA方法，还包含潜变量模型。它有许多此处我们并没考虑的参数选项，比如数值型变量和类别型变量的使用方法。FAiR包使用遗传算法来估计因子分析模型，它增强了模型参数估计能力，能够处理不等式的约束条件，GPArotation包则提供了许多因子旋转方法。最后，还有nFactors包，它提供了用来判断因子数目的许多复杂方法。 主成分分析 1.数据导入 数据结构：对10株玉米进行了生物学性状考察，考察指标有株高，穗位，茎粗，穗长，秃顶，穗粗，穗行数，行粒数。 结果解读：选择2个主成分即可保留样本大量信息。 3.提取主成分 结果解读：主成分1可解释44%的方差，主成分2解释了26%的方差，合计解释了70%的方差。 4.获取主成分得分 5.主成分方程 PC1 = 株高 - 穗位 + 茎粗 - 穗长 - 秃顶 - 穗粗 + 穗行数 + 行粒数 PC2 = 株高 + 穗位 - 茎粗 + 穗长 - 秃顶 + 穗粗 - 穗行数 + 行粒数 图形解读：此图反映了变量与主成分的关系，三个蓝点对应的RC2值较高，点上的标号2，4，6对应变量名穗位，穗长，穗粗，说明第2主成分主要解释了这些变量，与这些变量相关性强；黑点分别对应株高，茎粗，穗行数，行粒数，说明第一主成分与这些变量相关性强，第一主成分主要解释的也是这些变量，而5号点秃顶对于两个主成分均没有显示好的相关性。 因子分析 图解：可以看到需要提取4个因子。 2.提取因子 结果解读：因子1到4解释了80%的方差。 3.获取因子得分 图解：可以看出，因子1和因子2的相关系数为，行粒数，株高，茎粗，秃顶在因子1的载荷较大，穗长，穗位在因子2上的载荷较大；因子3只有穗行数相关，因子4只有穗粗相关。 参考资料： 期刊号就使一个标志，能分出种类的代码！搜罗了一些常见代码，希望能帮助你！J——期刊文章M——专著（含古籍中的史、志论著）参考文献的类型根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母标识：M——专著（含古籍中的史、志论著）C——论文集N——报纸文章J——期刊文章D——学位论文 指的是期刊类别。“期刊类别”是国内统一连续出版物号的分类号。其他期刊分类号如下：A：马列主义、毛泽东思想、邓小平理论B：哲学、宗教C：社会科学总论D：政治、法律E：军事F：经济G：文化、科学、教育、体育G0：综合性文化G1：世界各国文化与文化事业G2：信息与知识传播G3：科学、科学研究G4：教育G8：体育H：语言、文字I：文学J：艺术K：历史、地理N：自然科学总论O：数理科学和化学O1：数学O3：力学O4：物理学O6：化学O7：晶体学P：天文学、地球科学Q：生物科学R：医药、卫生S：农业科学T：工业技术TB：一般工业技术TD：矿业工程TE：石油、天然气工业TF：冶金工业TG：金属学与金属工业TH：机械、仪表工业TJ：武器工业TK：能源与动力工程TL：原子能技术TM：电工技术TN：无线电电子学、电信技术TP：自动化技术、计算机技术TQ：化学工程TS：轻工业、手工业TU：建筑科学TV：水利工程U：交通运输V：航空、航天X：环境科学、安全科学Z：综合类如：《城市建设》国内统一连续出版物号为CN：11-1618/D，“期刊类别”代码是：“D”。 是期刊类别的区分，CN是国内刊号，R代表医药、卫生期刊；TQ代表化学工业期刊。 国际标准刊号ISSN ，国内统一刊号CN。ISSN(国际标准连续出版物编号,International Standard Serial Number）是根据国际标准ISO3297制定的连续出版物国际标准编码，其目的是使世界上每一种不同题名、不同版本的连续出版物都有一个国际性的唯一代码标识。国内正式期刊的刊号是由国际标准刊号（ISSN）和国内统一刊号（CN）两部分组成，“CN”是中国国别代码，只有ISSN国际刊号而无国内统一刊号的期刊在国内被视为非法出版物。其组织开展活动的行为属于行为，公民可向公安机关反映或举报。CN刊号标准格式是：CNXX-XXXX，其中前两位是各省（区、市）区号。而印有“CN（HK）”或“CNXXX（HK）/R”的依然不是合法的国内统一刊号。 主要还是你要有分析目的，然后用spss或者r软件来做统计分析，可以先找点参考文献看看专业数据分析可找我 啊是，的可以撒看 数据分析法论文研究方法怎么写 数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。 确定数据分析方法 首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。 另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。 搜集整理实验数据 接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。 那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。 在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。 给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。 在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。 使用软件进行分析 接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。 在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。 根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。 在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。 梳理归纳实验结果 最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。 有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。 这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。 1、调查法 它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。 2、观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。 3、实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。 4、文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。 5、实证研究法 在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。 明确概念：探索性数据分析（exploratory data analysis， EDA），一般过程为： (1) 对数据提出问题。 (2) 对数据进行可视化、转换和建模，进而找出问题的答案。 (3) 使用上一个步骤的结果来精炼问题，并提出新问题。 确定变量是分类变量还是连续变量，要想检查分类变量的分布，可以使用条形图： 条形的高度表示每个 x 值中观测的数量，可以使用 dplyr::count() 手动计算出这些值： 要想检查连续变量的分布，可以使用直方图： 可以通过 dplyr::count() 和 ggplot2::cut_width() 函数的组合来手动计算结果. binwidth 参数来设定直方图中的间隔的宽度，该参数是用 x 轴变量的单位来度量的。 在同一张图上叠加多个直方图, 用geom_freqploy()代替geom_histogram()，用折线表示。 相似值聚集形成的簇表示数据中存在子组。 coord_cartesian() 函数中有一个用于放大 x 轴的 xlim() 参数。 ggplot2 中也有功能稍有区 别的 xlim() 和 ylim() 函数：它们会忽略溢出坐标轴范围的那些数据。 如果带有异常值和不带异常值的数据分别进行分析，结果差别较大的话要找出异常值的原因，如果差别不大，可以用NA代替。 练习 (1)研究 x、 y 和 z 变量在 diamonds 数据集中的分布。你能发现什么？思考一下，对于一条 钻石数据，如何确定表示长、宽和高的变量？ (2)研究 price 的分布，你能发现不寻常或令人惊奇的事情吗？（提示：仔细考虑一下 binwidth 参数，并确定试验了足够多的取值。） (3) 克拉的钻石有多少？ 1 克拉的钻石有多少？造成这种区别的原因是什么？ (4)比较并对比 coord_cartesina() 和 xlim()/ylim() 在放大直方图时的功能。如果不设置 binwidth 参数，会发生什么情况？如果将直方图放大到只显示一半的条形，那么又会发 生什么情况？ 数据中有异常值，可以将异常值去掉： 一般不建议去掉，建议使用缺失值来代替异常值。 ifelse函数参数1放入逻辑判断，如果为T，结果就是第二个参数的值，如果为F，就是第三个参数的值。 ggplot2会忽略缺失值： 练习 (1) 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ (2) = TRUE 在 mean() 和 sum() 函数中的作用是什么？ 移除缺失值再进行统计 按分类变量的分组显示连续变量分布的另一种方式是使用箱线图 练习 (1) 前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视 化结果进行改善。 (2) 在钻石数据集中，哪个变量对于预测钻石的价格最重要？这个变量与切割质量的关系是 怎样的？为什么这两个变量的关系组合会导致质量更差的钻石价格更高呢？ (3) 安装 ggstance 包，并创建一个横向箱线图。这种方法与使用 coord_flip() 函数有何区别？ (4) 箱线图存在的问题是，在小数据集时代开发而成，对于现在的大数据集会显示出数量极 其庞大的异常值。解决这个问题的一种方法是使用字母价值图。安装 lvplot 包，并尝试 使用 geom_lv() 函数来显示价格基于切割质量的分布。你能发现什么问题？如何解释这 种图形？ (5) 比较并对比 geom_violin()、分面的 geom_histogram() 和着色的 geom_freqploy()。每种方法的优缺点是什么？ (6) 对于小数据集，如果要观察连续变量和分类变量间的关系，有时使用 geom_jitter() 函数是特别有用的。 ggbeeswarm 包提供了和 geom_jitter()相似的一些方法。列出这些方法 并简单描述每种方法的作用。 两个分类变量的关系肯定要先计数，可以用geom_count()函数 d3heatmap 或 heatmaply 包可以生成交互式图 练习 (1) 如何调整 count 数据，使其能更清楚地表示出切割质量在颜色间的分布，或者颜色在切 割质量间的分布？ (2) 使用 geom_tile() 函数结合 dplyr来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的 变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？ (3) 为什么在以上示例中使用 aes(x = color, y = cut) 要比 aes(x = cut, y = color) 更好？ 连续变量之间的关系一般用散点图来表示。geom_point() 对于大数据集，为了避免重合，可以用geom_bin2d() 和 geom_hex()函数将坐标平面分为二维分箱，并使用一种填充颜色表示落入 每个分箱的数据点。 另一种方式是对一个连续变量进行分箱，因此这个连续变量的作用就相当于分类变量。 cut_width(x, width) 函数将 x 变量分成宽度为 width 的分箱。参数 varwidth = TRUE 让箱线图的宽度与观测数量成正比。 cut_number() 函数近似地显示每个分箱中的数据点的数量 练习 (1) 除了使用箱线图对条件分布进行摘要统计，你还可以使用频率多边形图。使用 cut_ width() 函数或 cut_number() 函数时需要考虑什么问题？这对 carat 和 price 的二维分 布的可视化表示有什么影响？ (2) 按照 price 分类对 carat 的分布进行可视化表示。 (3) 比较特别大的钻石和比较小的钻石的价格分布。结果符合预期吗？还是出乎意料？ (4) 组合使用你学习到的两种技术，对 cut、 carat 和 price 的组合分布进行可视化表示。 (5) 二维图形可以显示一维图形中看不到的离群点。例如，以下图形中的有些点具有异常的 x 值和 y 值组合，这使得这些点成为了离群点，即使这些点的 x 值和 y 值在单独检验时 似乎是正常的。 ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = x, y = y)) + coord_cartesian(xlim = c(4, 11), ylim = c(4, 11)) 数据中的模式提供了关系线索,用于探索两个变量的相关性。 模型是用于从数据中抽取模式的一种工具。 残差（预测值和实际值之间的差别） 阅读推荐： 生信技能树公益视频合辑：学习顺序是linux，r，软件安装，geo，小技巧，ngs组学！ B站链接： YouTube链接： 生信工程师入门最佳指南： 参考文献的著作中R代表科技报告，J代表期刊，D代表学位论文，M代表专著。 参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识，主要有： 专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ； 学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ； 图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T； 乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。 扩展资料 主要类型的参考文献的格式为： 1、专著、论文集、学位论文、报告 [序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码（任选）. 2、报纸文章 [序号]主要责任者.文献题名[J].刊名，年，卷（期）：起止页码. 3、专利文献 [序号]专利所有者.专利题名[P].专利国别：专利号，出版日期. 参考资料来源：百度百科-参考文献 R表示该参考文献为报告，J表示该参考文献为期刊文章。其他的论文参考文献规范格式如下：希望对你的学习研究有所帮助，解决问题还望采纳答案哦。 一、参考文献的类型参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下：M——专著 C——论文集 N——报纸文章J——期刊文章 D——学位论文 R——报告对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。对于英文参考文献，还应注意以下两点：①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, .，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & .；②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。二、参考文献的格式及举例1.期刊类【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码.【举例】[1] 王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58.[2] 夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52.[3] Heider, . The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – .专著类【格式】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.【举例】[4] 葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42.[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985: .报纸类【格式】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期（版次）.【举例】[6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27(3).[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly, 1987-8-15(33).4.论文集【格式】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码.【举例】[8] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979：12-17.[9] Spivak,G. “Can the Subaltern Speak?”[A]. In & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press, 1988, .[10] Almarza, . Student foreign language teacher’s knowledge growth [A]. In and (eds.). Teacher Learning in Language Teaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. .学位论文【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.【举例】[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：.研究报告【格式】[序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起始页码.【举例】[12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：.条例【格式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—058.译著【格式】[序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.三、注释注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。四、参考文献参考文献与文中注（王小龙，2005）对应。标号在标点符号内。多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。期刊号r
数据分析与r软件论文主题
学位论文r