发布时间：
硕士毕业论文工作量如何判定？14 人关注0 条评论写回答查看全部 4 个回答写回答艾思云课堂专注于论文辅导、学术精品课、科研服务，让科研变得更简单！了解工作量主要是看什么、工作量不足的原因，最后针对性的提高论文工作量，顺利毕业！一、工作量主要看什么1. 字数/页数/图表数论文的字数、页数以及图表的数量是体现工作量的最直观的指标。一般来说硕士论文的字数要求在30000以上，如若能写到50000当然会更好。字数和页数的构成也是有讲究的，最好不要用太大的篇幅来写前言或是概念介绍，应当在实验设计、讨论等分区多一些篇幅，让资料尽可能详尽一些。2. 研究点通俗一点讲就是有多少个变量、问卷或是实验，如果是实质性研究的话则着重关注所研究的核心问题有多少个。以理工科硕论为例，一般是以能发表文章的数据量为参考，即所得数据够发表一篇或者两篇以上SCI文章/专利。目前这个评定标准是各高校老师比较认可的。一般来说本科论文一个实验就够了，而硕士论文需要至少两个实验，并且研究的深度也要甚于本科论文。3. 目录盲审专家往往不会非常仔细地查看正文，但是摘要和目录部分一定会仔细研读，会从摘要来看做了多少实验，收了多少被试，采取的是否是前沿的研究方法；从目录部分来看是否有堆砌概念的嫌疑。目录可以非常清晰地展示论文的行文逻辑和谋篇布局，研究一与研究二之间的衔接是否符合逻辑一目了然。4. 格式多数情况下，盲审专家对你的研究领域可能并不熟悉，这时候你的论文格式是否规范、用词是否严谨、是否有错别字就成了非常重要的指标。许多作者都只注重论文内容，而不注重格式。其实当盲审专家不够了解你的研究领域的时候，往往容易对格式的要求更为严格，每一次格式出错、每一个错别字都容易给专家留下不好的印象。二、工作量不足的原因1. 做了的工作没能表现出来原因一是语言表达不到位，原因二是缺乏更加深入的思考。比如说结论的撰写不应是简单地罗列研究结果，而是在批判性地分析。通过具体实验，进行分析、推理、判断、归纳，进而形成论文中的观点。2. 研究工作确实做得不足前期文献调研、中期实验实施、后期结果分析与撰文，这些都需要付出真实努力，而不是灵机一动妙笔生花就能编出来的。并且，工作量评定要以“功劳”论成败，而不是“苦劳”。撰文时须配合独立的思考，否则会被看做是没有感情的资料堆砌机器。3. 如何提升工作量？字数：论证的过程以及结果的讨论是最能体现学术水平的地方，这些模块我们尽可以先写出一个逻辑性较强的框架，然后根据框架去查找外文文献，整理这些外文文献的内容再填充到自己的文章中，既能让篇幅更长，也能让论证更为合理，并且国外的研究会是更加前沿的。增加研究点：除了基本的研究，人口学变量往往是可以用于提（guan）升（shui）工作量的（然而治标不治本）。这里还是建议同学们在自变量和因变量上下功夫，比如能否再增设一个研究探讨自变量的不同维度，能否换个角度来论证自变量和因变量的关系。此外，创新度也是可以做文章的地方，这里需要研究者在前言部分说清楚前人研究的不足，然后尽可能用新的理论框架和模型去论证，这样就不至于被评判为“创新不足”。研究方法的对比与叠加：同一个研究，总是可以采取不同的研究范式，也可以采用不同的数据分析方式。比如：论文选取了模糊评价方法来进行影响因素分析，那么是否可以考虑用主成分分析降维再使用多元回归，然后再与单纯多元回归进行对比；如果选取了多元回归来进行影响因素分析，那么是否可以考虑用多元回归（很容易实现）来对比。这样一来，对数据的分析更加详实，工作量也十分可观。我是@艾思云课堂，分享有用的科研干货~你的关注、点赞和收藏是对我最大的支持！
硕士研究生毕业论文格式规范
硕士论文是攻读硕士学位 研究生所撰写的论文。它应能反映出作者广泛而深入地掌握 专业基础知识，具有独立进行科研的能力，对所研究的题目有新的独立见解，论文具有一定的深度和较好的科学价值，对本专业学术水平的提高有积极作用。下面是硕士研究生毕业论文格式规范，供大家参考。
1.标题
(1)论文的标题一般分为三级，具体的格式要求为：
1级标题：中文黑体，三号(21px)，段前、段后间距均为1行;英文为times new 级标题：中文黑体，四号(19px)，段前、段后间距为1行;英文为times new 级标题：中文黑体，小四号或(16px)，段前、段后间距为1行;英文为times new roman。
段前、段后的间距可根据文章的实际情况做适当的调节，以便于控制正文合适的换页位置。
(2)标题的表述可以用“章、节”、“
一、(一)”、“
1、”等形式。其格式如下：“第一章 □□□□□(一级标题，居中，单列一行)”“第一节 □□□□□(二级标题，空两格左对齐，单列一行)”“
一、 □□□□□(三级标题，同二级标题)”对于其他样式的格式，要求不变。
对于其他级次的标题或者需要突出的'重点部分，可用五号黑体字体进行标示，也可单列一行，或者放在段首。
2.正文字体
(1)硕士论文的正文中，如无特殊要求中文一律采用简体，特殊情况可用繁体，字号为五号宋体，行间距为18磅;
(2)图、表标题采用小五号黑体;表格中文字、图例说明采用小五号宋体;表注采用六号宋体;
(3)英文、罗马字符一般采用Times New Roman字体，按规定应采用斜体的采用斜体;
(4)阿拉伯文、日文等其他文字使用该文字的惯用字体。
3.图表、公式
(1)硕士论文中的表格均采用标准表格形式。表中的参数应标明量和单位。表序、标题居中置于表的上方。表的备注置于表的下方。表格一般放在同一页内显示，一般不要分页显示。
(2)图中的术语、符号、单位等应与正文中的表述一致。图序、标题、图例说明居中置于图的下方。图形不能跨页显示。照片不得直接粘贴，须扫描后以图片形式插入。
(3)论文中的公式为居中对齐，编号用小括号括起，右对齐，其间不需要加线条。
(4)文中的图、表、公式、附注等一律用阿拉伯数字按章节连续编号，例如：图1-1，表2-2，公式(3-1)等。
4.注释
注释一律采用页下注(脚注)的形式。注释的序号形式为①，②，③类型的标识，每页需要重新排序，不得与上页累计。
5.参考文献
参考文献页一律放在正文后面，可不编序号，但不得放在各章之后。参考文献编号项目及次序与引文注释的格式基本相同，但不不要标注页码。
中文参考文献的排列顺序按照引用著作、论文、电子文献的作者姓氏的汉语拼音升序排列，外文按作者姓氏的英文字母升序排列。外文著作、论文用原文罗列，无需翻译。
6.页眉、页脚文字
页眉、页脚均采用小五号宋体，页眉左侧为论文题名，右侧为一级标题名称;页眉下横线为上粗下细文武线(3磅);如果论文采用单面印刷，则页码排在页脚居中位置。
7.页码
页码的起始编码页为第一章，按按阿拉伯数字连续编排。第一章之前的页码用罗马数字单独编排。所有的页码均置于右下脚。
论文结构要求学位论文应采用汉语撰写;一般由十一部分组成,依次为:(1)封面,(2)扉页,(3)独创性声明,学位论文使用授权说明,(4)中文摘要,(5)英文摘要,(6)目录,(7)正文,(8)参考文献,(9)发表论文和参加科研情况说明,(10)附录,(11)致谢.各部分具体要求如下:封面(采用天津大学统一印制的封面)论文题目:应是整个论文总体内容的体现,要引人注目,力求简短,严格控制在25字以内.学科专业:以国务院学位委员会发布的学科专业目录中的二级学科为准.指导教师:除工程硕士写两名指导教师外(含一名企业导师),其他一般只能写一名指导教师.(2)扉页(见样例)(3)独创性声明和论文使用授权说明:《独创性声明》和《学位论文版权使用授权书》里的"学位论文作者签名"和"导师签名"均不能为空,否则不提交校学位评定委员会讨论学位.(见样例)(4)中文摘要中文摘要应将学位论文的内容要点简短明了地表达出来,约500~800字左右(限一页),字体为宋体小四号.内容应包括工作目的,研究方法,成果和结论.要突出本论文的创新点,语言力求精炼.为了便于文献检索,应在本页下方另起一行注明论文的关键词(3-7个).(见样例)(5)英文摘要内容应与中文摘要相同.字体为Times New Roman小四号.(见样例)(6)目录标题应简明扼要并标明页号.(7)正文硕士学位论文一般要求不少于3万字;博士学位论文一般不少于5万字.内容一般包括:国内外研究现状,理论分析,计算方法,实验装置和测试方法,实验结果分析与讨论,研究成果,结论及意义.(8)参考文献只列出作者直接阅读过,在正文中被引用过的文献资料.参考文献一律放在论文结束后,不得放在各章之后.(9)发表论文和参加科研情况说明指在学期间发表论文和参加科研情况.(10)附录内容一般包括正文内不便列出的冗长公式推导,辅助性数学工具,符号说明(含缩写),计算程序及说明等.致谢限一页.2,论文书写要求(1) 语言表述a.论文应层次分明,数据可靠,推理严谨,立论正确.论述必须简明扼要,重点突出,对同行专业人员已熟知的常识内容,尽量减少叙述.b.论文中如出现一些非通用性的新名词,新术语或新概念,需立即做出解释.
可以的。一篇论文是可以主成分与因子分析都写的，只有语句通顺即可。论文（graduationstudy），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
你是文科理科的？理科我知道研究方向研究思路研究设备，试验设计结果分析与模型比较不足与改进、展望
论文框架由以下几部分组成：
1、介绍
简要地总结论文主题，说明为什么这个主题有价值，也许还可以概述一下你的主要结果。
2、背景信息(可选)
简短地介绍背景信息是必要的，特别是当你的论文涉及两个或多个传统领域时。
3、新技术回顾
这部分回顾了与论文相关的研究现状。
4、研究问题或问题陈述
工程论文倾向于提到一个需要解决的“问题”，而其他学科则是用一个需要回答的“问题”来表述。在这两种情况下，有三个主要部分：
5、描述你如何解决问题或回答问题
论文的这一部分形式更加自由，可以有一个或几个部分和子部分。
6、结论
结论部分通常涵盖三件事，并且每一件事都应该有一个单独的小节：
7、参考文献
参考文献的列表与第3部分中给出的技术现状综述紧密相关。所有的参考文献都必须在论文正文中提及。参考书目可能包括论文中没有直接引用的作品。
8、附录
一般来说，太过具体的材料不适合在论文主体中出现，但可供考官仔细阅读，以充分说服他们。
这个应该问你的导师。不同学科、专业的写法不一样的。
硕士毕业论文格式要求及字数规定
时间稍纵即逝，充满意义的大学生活即将结束，大家都知道毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有准备、有计划的检验学生学习成果的形式，我们该怎么去写毕业论文呢？下面是我收集整理的硕士毕业论文格式要求及字数规定，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
一篇硕士学位论文的引言，大致包含如下几个部分：
1、问题的提出；
2、选题背景及意义；
3、文献综述；
4、研究方法；
5、论文结构安排。
一般而言，非211、985学校的硕士毕业论文字数在6000—8000左右（工程类需要制图的专业则会超过这个数字），而一些要求较高或者重点学校则要求论文字数在1万左右或以上，总之各个学校在论文字数上的规定都有细微的差异。
一、硕士生毕业论文主要内容
1、题目（宋体，小二，居中）
2、中文摘要（200字以上），关键词；字体：宋体、小四号，字符间距：标准；行距：20磅
3、英文摘要，关键词；
4、目录
5、正文；字体：宋体、小四号，字符间距：标准；行距：20磅
6、参考文献。期刊内容包括：作者、题名，刊名，年，卷（期）：起始页码—结束页码。著作内容包括：作者、编者，文献题名，出版社，出版年份，起止页码。
7、附件：开题报告和检查情况记录表
二、格式要求
1、书写格式要求：填写项目必须用碳素或蓝黑墨水钢笔书写；
2、文稿要求：文字通顺，语言流畅，版面整洁，便于装订。Word文稿A4纸打印。
3、图纸要求：图面整洁，布局合理，线条粗细均匀，圆弧连接光滑，尺寸标准规范，文字注释必须使用工程字书写；
4、曲线图表要求：所有曲线、图表、线路图、流程图、程序框图、示意图等不得简单徒手画，须按国家规范标准或工程要求绘制；
5、公式要求：所有公式不得徒手书写，利用Microsoft公式编辑器或Mathtype编辑。
三、毕业论文份量要求
毕业论文字数一般不少于万字或相当信息量。外文文献阅读量的具体要求，由指导教师量化。
四、毕业论文规范
审查工作由指导教师具体负责，从毕业论文质、量、形式等规范方面对论文答辩资格进行审查。审查合格者方能参加答辩。凡质、量、形式等方面审查不合格者，应责令其返工，直到达到要求为止，否则不准参加毕业答辩。对于在校外进行毕业论文的学生，其论文答辩资格审查回校进行。
五、毕业论文档案应包括以下内容：
1、大学毕业论文（设计）封面（教务处统一印制）；
2、毕业论文，包括题目及目录、开题报告、内容提要、正文及相关图表、参考文献及其他附件等；
3、指导教师、答辩委员会评阅意见、成绩评定表；
4、其他附件。
写作建议
（一）要有信心，树立积极的科研态度
做研究，要有积极和严谨的科研态度，要有耐心、恒心、信心和决心，同时也要保持一颗平常心。2005年全国百篇优秀博士毕业论文获得者、武汉大学年轻的博士生导师王树良教授认为，论文的.写作、发表过程是科学研究深化、完善的过程。对写论文要抱着一种百折不挠的快乐的心情，没有一个真正的学者仅为发表论文才去研究，也没有一个真正的学者会认为发表论文的多少与学术贡献可以等同。但是，每一个真正的学者都会爱惜自己的论文，关心他人对自己论文的评论和引用。发展经济学的奠基人之一、武汉大学张培刚教授总结自己的学术人生，说了一句哲理感言：“认真，但不能太认真，应适时而止；看透，岂能全部看透，须有所作为。”
（二）经常交流，依靠团队的思想
智慧碰撞才能产生火花，交流才能丰富想象。合作是一个科研工作者要学会的最重要的事情之一。硕士同学要多交流，多听专门讲座，多参加学术会议，要依靠学术团队的思想和智慧来激发创新思维。华中农业大学校长邓秀新院士在指导硕士学习时，非常强调“要更多地通过交谈与讨论来激发学生的科学兴趣”。
（三）善于思考，敢于提出自己的观点
毕业论文的关键是要有新的发现，有自己的创新点。创新需要以积极的精神、平和的心态，去寻找与常规不相符合的偏差以及有矛盾和异常的结果。往往正是这些非正常现象后面隐藏着发现的线索，这些线索有可能向流行的思想和传统的解释提出挑战。中国工程院院士傅廷栋教授告诫硕士同学：“学习是创新的基础，思考是创新的灵魂。”武汉大学博士生导师谭x文教授在总结硕士学习的特点时指出：“学习需要艰苦的探索，但更需要聪明的探索。”善于思考，善于总结和归纳，敢于提出新观点，注重细节的分析和发现，对于写出高水平的毕业论文非常重要。
论文答辩是学生们最头疼的事，想要一篇好的论文还是唐人代写有水平。
根据学术堂的了解，硕士毕业论文由五大部分构成1、序言硕士毕业论文的序言主要是表明进行该项研究的原因，目前国内外对于该项研究的研究状况，论文的创新之处，论文框架结构。在语言上表达上应该简明清晰，加深印象与结论相呼应。一般而言，序言部分就可以反映出作者的基础知识、专业知识以及对研究专业的了解程度。2、相关知识背景的阐述当硕士毕业论文涉及其他学科或者专业的知识，需要在论文开始之前预先做介绍。介绍背景知识时，需要通过数据、性能做重点介绍。同时要介绍自己的研究工作，两者尽量结合在一起，做到合理自然。3、论文的主要研究内容这部分是重点，论文需要将研究内容阐述清楚，可能会分为2~3个章节，划分章节时，根据研究工作性质来定，最好根据模块来划分，模块的划分可以按任务划分，可以按性质划分，也可以按结构划分。在介绍自己研究工作过程中，有的部分是利用现成技术和结果的，有的是自己设计、推导或创造的，一定要描述清楚。不少论文对这一部分介绍的很详细，分不清那些工作是作者做的，那些工作是引用他人的。也看不出来特色是什么，能解决什么问题，该细的部分粗略带过，该简要的地方太过冗长。同样，章节不能多于4个，否则造成硕士毕业论文论点太分散，并且自身的工作量也太大，不太可能在一年内完成。4、验证结果硕士毕业论文在做课题时要结合实际(纯理论研究除外)，最好能完整的参与课题的全过程，所以最后的结果应和实际对比，接受实际检验，要通过对比数据说明研究成果的实际效用。充实的实验验证数据无疑增加了论文的价值，也可给读者提供应用的范例。在这一部分应该有分析和结论，因为科学研究本身就是探讨的过程。目前，许多研究工作离不开计算机，用来模拟、仿真、或数据处理等。所以，验证系统是论文的重要组成部分。5、结论部分对硕士毕业论文起总结作用，通过阅读全文，论文的答题就内容就呈现出来了，最后进行收尾，所以，要将主要内容再提纲携领的复述一下，特别要注明论文的创新点。同时，要自己指出研究工作还需要改进的地方，或者今后继续努力的方向。实际上，专家在阅读完论文后，可能已经在脑子里对论文的内容、意义、价值、不足有了基本的印象，通过作者自己的叙述，说明作者对本研究工作还是比较透彻的，成绩和不足是心中有数的。另外，结尾部分和序言部分应该有一定的对应性，作者对结尾部分也应充分重视。
这个应该问你的导师。不同学科、专业的写法不一样的。
硕士学术论文由于学校不同，具体的内容会有所不同。但基本上都包括以下几个部分。1.封皮（每个学校都不一样）2.中英文摘要（主要写研究背景，研究内容，研究结果）3.目录（写完主要内容后自动生成）4.主要内容（第一章一般写绪论就是研究背景，一般第二三四章写论文的主要内容，第五章写结论，第六章写展望）4.参考文献5.致谢6.附录（主要写没有写到主要内容里的图或者表，如果没有也可以不写）。具体要求应该参考每个学校教务处的论文格式要求。
1.选择具有现实意义的题目。我们选的题目，应是与社会生活密切相关、为众人所关心的问题，是亟待解决的问题。这类问题反映着一定历史时期和阶段社会生活的重点和热点。我们运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，才有意义。2.小的理论问题。学术论文要具有一定的理论性。其形式还是内容都和工作总结、调查报告有着重要区别。非学术论文是对学术论文的一种传播和宣传、介绍，而不是原始性的创造。比如报纸杂志上刊登的评论、政论等是典型的非学术性论文。非学术论文的主要功能是对学术性论文的稀释和宣解，但有时也可能会成为学术性论文的先导。注意三点：第一，非理论问题不应该选。第二，重大理论问题不好选。第三，特别敏感政治问题建议不要选。3.自己能做下来的题目。知己知彼，量力而行。所谓“知己”，首先，要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力。如果理论基础比较好，又有较强的分析概括能力，那就可以选择难度大一些、内容复杂一些的题目；如果自己觉得综合分析一个大问题比较吃力，那么题目就应定得小一些，便于集中力量抓住重点，把某一问题说深说透。所谓“知彼”，一是要考虑到是否能找到资料。资料又可分为第一手资料和第二手资料。第一手资料是指作者亲自考查获得的。第二手资料的主要来源是图书馆和资料室，或者是上网。二是要了解所选课题的研究动态和研究成果。考虑：兴趣、知识、资料、时间（1）选喜欢的题目。有兴趣才有研究的欲望，内在的动力和写作情绪就高，成功的可能性也就越大。（2）知识储备够不够。如果不够，用半年时间能否补上。（3）资料够不够。至少泛读五本书以上、精读二、三本书（近十年内）、三篇以上相关论文（期刊网上下载），研究外国问题，要参考外国的译著或原著。找资料的追踪溯源法。（4）时间够不够。尽快定题，慎重定题，然后转入资料阅读、构思。写初稿要留出至少半个月或一个月的时间。修改留出一至两个月。建议下学期开学交初稿，五一以前定稿。赶前不赶后的原则。4.中庸之道：不新不旧的题目（此处对本科生而言，博硕士最好要找别人没做过的题目）太新，没有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少相关资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。太旧，没有研究价值和必要，得分不会高。附：宋楚瑜提出选题的原则包括：（1）选题应依志趣；（2）对于所选题目应有相当准备；（3）题目宜切实，不宜空泛；（4）题目宜新颖致用；（5）避免争论性的题目；（6）避免高度技术性的题目；（7）避免直接概括的传记；（8）避免做摘要式的论文；（9）题目范围不宜太大；可以使用笔杆网的选题功能进行选题分析，这样写起论文来更容易。
分析课题包括下列情况: 1、寻找具体问题的确切答案或解决问题，或作为论据和引证。 2.查找特定文献，根据某文献的索引查找原文，或者认识某作者并了解——关于所有发表的文章。 3.大致了解一个问题，写一篇关于问题一个方面的小文章。 4.检查特定主题的边界和最新数据，了解研究趋势和发展趋势。 5.对某个主题进行全面调查研究，了解主题的整个发展过程。全面和详细了解国内外各种年龄的所有相关出版物，并编写综合报告或研究报告。 6.对某一主题进行深入的特别研究，提出具有一定学术水平的创新观点或结论，并根据全面掌握的材料和重要的研究成果编写研究报告或学术论文。 处理上述主题类型。前面两种只要正确选取了检索工具和参照资源，就可以找到所需的信息。实现快速恢复目标。第三种类型可能只需要浏览几个简短的摘要或参考几个一般性条款；四到六需要收集各种详细和全面的信息，强调及时性或全面性，有时还需要高质量的学术歌曲的背景材料，如专题、会议文件、研究报告、重要的论文甚至视听材料。论文查重可以参考下Papertime等工具。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.
发表吧小编为您解答：本科毕业论文选题分析，撰写本科毕业论文的开题报告首先要有选题。选题就是学生本科毕业论文的研究题目。选题有几种来源，要么来自于个人的生活经验或专业经验，要么来自文献阅读，要么来自于老师的建议。本科毕业论文选题分析,选题还会涉及选题的大小、选题的范围。它们都是相对而言的，这也视研究队伍的大小和研究能力强弱来确定。我们举个例子就可以说明，“课堂教学有效性研究”可以缩小为“小学课堂教学有效性研究”，还可以缩小为“小学数学课堂教学有效性研究”，甚至再缩小为“小学数学几何课堂教学有效性研究”，由此可以看到选题由大到小的变化。本科毕业论文选题分析,选题意义可以理解为研究目的，选择了一项研究到底要达到什么目的，这是研究者首先需要明确的目标，通常选题意义或研究目的可从以下几个方而来看，第一是学术意义，第二是理论价值，第三是实践价值，第四是个体目的，第五是知识发展。任何一项选题都可能从以上几个方而来设定其意义，但并不是每一个选题都要达到这些目的，这要视选题大小、范围和类型而定。在选题意义上，作为一种科学研究，论文的意义在于填补知识的空白或探索新知识、找到一些现象的起因、描述一些现象、解决一个实际问题或验证一个假设。发表吧论文发表发表论文网，是一个专门从事期刊推广、论文发表的网站。
主成分分析法对于写论文难。主成分分析法一般指主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.