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统计学毕业论文不一定要建模的，当时我也是请教的莫‘文网，非常多的专业老师，后来没时间还是帮忙搞定的论文从统计学的角度看留学生对于动宾式离合词的习得空间统计学及其在空间模式分析中的应用高校教务管理系统中的数据分析和模型研究初中学生语文偏误的统计学调查与研究地统计学和神经网络在遥感影像分类中的应用研究我国股票价值投资的统计学实证脑动静脉畸形临床表现及血管构筑学指标的统计学分析研究基于古今医案数据分析的黄疸病证治规律研究契丹居民DNA多态性研究与生物统计学分析
这个要看不同学校的吧……反正我们学校经济本科毕业论文不需要数据模型，但是需要一些数据来支撑你的论点，作为论据还是需要的。。。
应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下：1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线
不是说要有模型而是说它的格式很重要 这是关键
写本科毕业论文不一定需要买模板，可以自行搜索相关资料，参考模板来规划、组织论文的结构和内容，以便于更好的撰写论文。在搜索模板时可先从学校官网查找，若没有可以到网上搜索，比如从百度文库、知网等等搜索相关资料，搜索时可以输入比如“本科毕业论文模板”、“本科毕业论文参考模板”等等关键词，一般都可以找到相关参考资料。此外，写论文时还可以从其他相关论文参考，比如从学术期刊上搜索发表过的论文，从中可以参考到论文的结构、写作技巧、文献资料及引用方式等等。
-------本科毕业论文不需要买模板。但是，论文写作需要遵循一定的结构，需要结合指导老师的要求，结合自身的研究内容，结合学校的毕业论文要求，认真完成论文写作。如果你没有时间或精力完成论文写作，可以考虑购买论文模板，根据自身的研究内容，自行修改，完成毕业论文写作。
可以。论文里面的模型用模型软件画来更准确更详细，可以带来更专业的数据，让论文可以得到更高的评分。模型软件是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程。
是的啊而且还要找数据呢我替别人做这类的数据分析蛮多的
不是说要有模型而是说它的格式很重要 这是关键
下面我要介绍的三篇论文，来自于同一个人，或者我只是想介绍一下这么一个人——弗兰克.普兰顿.兰姆塞（FrankPlumptonRamsey）。Ramsey一生有三篇经济学论文留世，分别是：《真理与概率》1926年。23岁《对赋税理论的一个贡献》1927年。24岁《储蓄的数学理论》1928年。25岁。再说一下这三篇论文的地位：第一篇论文：这要从Ramsey的老师凯恩斯（Keynes）说起，其实一个不为人熟知的事实是，凯恩斯还是一位有一定成就的数学家（概率论）。1921年时年37岁的凯恩斯凭一篇《论概率》的文章入选剑桥大学国王学院院士，正是这年Ramsey认识了凯恩斯，那年他17岁。当时的Ramsey对凯恩斯的理论不完全认同，于是思考了几年后，有了这篇《真理与概率》。这篇论文并没有发表，是Ramsey在剑桥大学道德科学俱乐部一次聚会上宣读的，凯恩斯接受了Ramsey的意见。这篇论文讨论了主观概率和效用，它为1944年冯.诺伊曼和摩根斯坦（VNM）的名著《博弈论与经济行为》提供了主观概率的哲学基础，这篇论文被附在附录中。后面的故事大家都知道了，博弈论诞生了。美国经济学家阿罗公正地指出，现代有关预期效用的理论都“只是兰姆塞观点的变形”。第二篇论文：发表在EconomicJournal（EJ，当时最顶级的期刊）上，是Ramsey给他另外一个老师庇古（Pigou，税收理论中有著名的“庇古”税的名词）的一个答卷。Ramsey的这篇《对税收理论的一个贡献》的论文实际上开创并奠定了现代税收理论的基础，但却在20世纪30年代至70年代前长期被西方学界与政府忽视。1970年，鲍莫尔（W·Baumol）对规模经济显著行业的定价问题的集中研究让这篇论文重回视野。戴尔蒙（）与米尔利斯（JamesMirrlees）合作在1971年的《美国经济评论》上连续发表了两篇论文，即《最优税收与公共生产I：生产的有效性》与《最优税收与公共生产II：税收规则》（这两篇论文同时入选AER百年top20论文），其讨论的内容把兰姆塞规则从“一个家庭”的情形推广到不同的家庭共存于一种经济中的情形。也因此，两者成为激励理论的奠基人，分别于2010年和1996年获得诺贝尔经济学奖。第三篇论文：也发表在EconomicJournal上。在这篇文章中，Ramsey奠定了研究最优积累率和最优增长的基础，并确立了储蓄和利率的建设性理论。在此基础上，Ramsey研究了一个部门经济的最优增长问题。这就是今天所说的兰姆塞模型(Ramseymodel)。（现在大部分高级宏观教材开篇就介绍的RCK最优模型就是在此假设基础之上改进形成的）这一模型是索洛(Robertsolow)的新古典增长模型之前最重要的古典静态增长模型，也是现代增长理论的出发点。这篇讨论储蓄的论文被凯恩斯在为兰姆塞撰写的逝世讣告中称为“对数理经济学所作过的最卓越的贡献之一”，对于一位经济学家来说，这篇文章是困难得可怕的读物，以致于过于几十年，其文章的价值才得以体现出来。可以说，Ramsey这三篇论文开创了经济学的三个独立的领域：博弈论、最优税收和激励理论、最优增长理论。要知道这三篇论文分别是他23-25岁时候写的，难怪萨缪尔森（PaulSamuelson）甚至将他与全知全能的上帝并列。但是他终究不是上帝，1930年1月19日，年仅27岁的Ramsey死于黄疸性并发症。他的老师也是朋友凯恩斯在EconomicJournal上发表的悼文中写到：“从兰姆塞读大学本科的时候起，生活在剑桥的经济学家们就习惯了用他那锋利的逻辑和批判性思考的刀刃来试他们的各种理论。假如他只是简单地发表赞同意见，我不敢说，他是否不会改变这种在思想的基础层面发动的风暴演习，在那里，心灵试图追赶自己的尾巴，沿着道德科学丛林里最高尚愉快的小径，在那里，理论与事实，直觉想象与实践判断，以一种让人类智力感到舒适的方式纠缠在一起。“
不只是经济学论文，大部分科目的论文，都离不开数学模型。数学模型，从根本上讲，就是一系列数据关系。论文分为定性论文和定量论文。在较为严谨的科目中，定性论文通常只作为开题论文有较高的价值，具体分析的论文，如果没有数学模型，缺少计算上的论据论证，那么论证内容会很苍白，缺乏说服力。定量论文就必然存在数据关系，这就是数学模型。只是有的时候，数据类型少，关系不复杂，在论证过程中很自然就带出了这些关系，没有可以强调数学模型。而关系复杂的论证，不将数学模型抽出来单独说明，读者很难理解。经济学论文，除非开创新的理论体系，否则必然是在现有的供求关系等模型基础上的扩展，复杂度绝对不低，数学模型必然会需要单独说明。
是的啊而且还要找数据呢我替别人做这类的数据分析蛮多的
是需要的作为一个每年指导学术论文有上千篇的学术老鸟，给您一点建议感谢您的信任与支持，一般建模都是在优化方案之前，先是写概念，然后建模再下来，根据建模分析，根据数据分析发现问题，最后在写优化方案。那么论文里面也不一定非要建模，重点看的是工作量够不够，同时有没有自己的创新点。只要有十件数据支撑那是最好的，但是也不一定要建模。
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
一篇论文使用1—3个模型就可以解决论文中的问题，并且需要对这三个模型进行比较。
上学期学过计量经济学，还使用TSM写过两篇报告。但是不是特别精通，你有问题的话，能回答的可以帮你。
除此之外，还需要列举实际案例，如果你实在不会的话，可以私信我
论文——讨论是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。结论论文——结语或结论论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。