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正确引用参考文献的标注格式
1.学术期刊文献
［序号］作者．文献题名[J]．刊名,出版年份,卷号(期号)：起-止页码
2.学术著作
［序号］作者．书名[M]．版次(首次免注).翻译者.出版地:出版社, 出版年: 起-止页码
3.有ISBN号的论文集
［序号］作者．题名[A].主编．论文集名[C]．出版地：出版社,出版年：起-止页码
4.学位论文
［序号］作者．题名[D]．保存地：保存单位,年份
5.专利文献
［序号］专利所有者．专利题名[P]．专利国别：专利号,发布日期
6.技术标准
[序号］标准代号,标准名称[S]．出版地：出版者,出版年
7.报纸文章
[序号］作者．题名[N]．报纸名,出版日期(版次)
8.报告
［序号］作者．文献题名[R]．报告地：报告会主办单位,年份
9.电子文献
［序号］作者．电子文献题名[文献类型/载体类型]．文献网址或出处,发表或更新日期/引用日期(任选)
引用的参考文献应具备哪些条件
被引用的参考文献主要有以下几种：
1、是关于具体的实验的方法；
2、是支持性或者有冲突的证据；
3、是比较有用的类似的文献；
4、是有历史背景的和有意义的文献；
5、引用文献要新：在某种程度上体现了文章的先进性；
6、引用高质量文献：在一定程度上反映了该文章学术水平的高低，从总体上体现了该文章的科掌性、实用性和先进性。
7、提高自引文献量：作者自引是指作者引用了自己以前发表的文章作参考文献，期刊自引是指该期刊引用了该刊以前发表的文献。
8、引用文献要全：参考文献一定要全面，尽可能全面地引用态伏毁国内外相关研究成果。
9、多引期刊文献，少引书籍文献。
关于内容：1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。2、课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣；4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。5、每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review关于模板：1、可以去像素网选择一套合适的论文答辩PPT模板，不要用太华丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些；2、推荐底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方式可保证幻灯质量。我个人觉得学术ppt还是白底好；3、动手能力强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。关于文字：1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了；2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来；3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离（段间距）要大于行间距；关于图片：1、图片在ppt里的位置最好统一，整个ppt里的版式安排不要超过3种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果；2、关于格式，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推荐bmp格式，直接在windows画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较pro，相关的箭头元素可以直接从word里copy过来；3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道；4、ppt里出现图片的动画方式最好简洁到2种以下，还是那句话，低调朴素为主；5、动手能力允许的话，学习一下photoshop里的基本操作，一些照片类的图片，在ps里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。windos画笔+ps，基本可以搞定一切学术图片。关于提问环节：评委老师一般提问主要从以下几个方面：1.他本人的研究方向及其擅长的领域；2.可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题（包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）；3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等；4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释；5.不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。提问环节很容易因为紧张被老师误导，如果老师指出你xx地方做错了，先冷静想一下，别立马就附和说啊我错了啊我没有考虑到。一般来说答辩老师提的问题，很少有你做课题这几年之中都没考虑到的。想好了再回答，不要顶撞老师，实在不会的问题，千万不要“蒙”，态度一定要谦虚，哪怕直接说“自己没有考虑到这点，请老师指正”。
PPT如何做惊艳 北大毕业论文答辩5min完美陈述的秘密 老师必问6大可怕问题超详细答辩流程
论文中的参考文献标注方法如下：
工具／原料：Dell游匣G15、win10、Word2016工具／原料：Dell游匣G15、win10、Word2016随后点击菜单栏里的引用选项。紧接着再点击插入尾注。插入尾注后，可以看到注释用的是“i”，我们可以对它进行更改。
1.单击要插入对注释的引用的位置。单击“插入”菜单中的“交叉引用”命令。在“引用类型”框中，单击“脚注”或“尾注”。
2.在“引用哪一个脚注”或“引用哪一个尾注”框中，单击要引用的注释。单击“引用内容”框中的“脚注编号”或“尾注编号”选项。单击“插入”按钮，然后单击“关闭”按钮。
3.按正文中引用的文献出现的先后顺序用阿拉伯字连续编码，并将序号置于方括号中；同一处引用多篇文献时，将各篇文献的序号在方括号中全部列出。
4.各序号间用“，”；如遇连续序号，可标注起讫号“_”。同一文献在论著中被引用多次，只编1个号，引文页码放在“[]”外，文献表中不再重复著录页码。
相信很多同学在做论文封面的时候，都是各种空格，来让文字对齐，但是结果却往往不尽人意，对有强迫症的人来说，更是难受!今天PaperPP小编就来教下大家怎么用表格快速做好论文封面，只需三步，轻松搞定!学会了这个，大家以后的个人简历封面制作起来就简单很多了。1、新建word文档，绘制相应的表格并输入以下内容，如下图2、为了让文字的宽度一样，选择“姓名”点击“开始”选项卡中的段落功能组的中文版式按钮 ，点右边的小三角，选择“调整宽度”，设置“新文字宽度”为4字符，如下图：设置完成后选择“班级”，按F4，重复前面的过程，继续选择“学号”和“日期”设置好之后的效果图如下：3、选择整个表格，点击“表格工具”选项卡下的设计，再点击“边框”，去掉不需要的框线，设置好后的效果图如下
毕业论文封面设计是展示你研究成果的重要一环，下面是一些设计封面的建议：
毕业论文封面设计是展示你的研究成果和个人风格的一个很好的机会，下面是一些设计封面的建议：
用Photoshop软件可以做到
第一步：把你手写的签名拍成一张照片，通过微信或者qq发送原图到电脑上。（写字的纸最好是白色A4纸，拍照的时候最好只截取A4纸的画面，多余的不要）
第二步：打开Photoshop，可以直接把图片拖进去，也可以在“文件”-“打开”里导入
第三步：找到“选择”工具栏-色彩范围-吸取字体的颜色-点击确定，然后按快捷键ctrl+j就把签名扣出来啦
第四步：隐藏掉背景图层，找到“文件”工具栏-导出-快速导出为png（这样就是透明背景的），这样就可以随便放到任意一个文本了。
签名不仅仅是一种凭信手段，一种文化交往方式，又是一门独特的艺术。一帧成功的签名，在它完成实用功能的同时也给人以艺术的享受，我们甚至能从作者的签名产生一系列美妙的联想。特别是从融入浓郁个人风格的点画形态、字体结构和贯穿于整帧签名章法之间的线条，更是一个人心灵的表露和学养的浓缩
打开手机中的WPS Office软件，登录账号之后，以文档为例，打开或者新建一个文档；2、进入文档内之后，点击左上角的【编辑】进入编辑模式，当左上角显示“完成”时，表示我们已经在编辑模式内；3、点击左下角的【工具】，然后按住菜单栏往左滑动，选择【画笔】；4、选择画笔之后，设置画笔的类型、画笔颜色、画笔粗细等等，开启【时用手指】功能；5、然后在文档内，使用手指写出签名，如果写错了或者有失误的地方，点击上方的返回键、或者下方的橡皮擦工具消除，最后点击【停用画笔】或者关闭【使用手指】功能，退出画笔。以上就是手机版wps office怎么手写签名的全部内容了，希望以上内容对您有所帮助！
文件扫描完成，我们需要添加手写签名，今天就大家如何在PDF/JPG文件添加手写签名，首先你需要制作一个手写的电子签名，电子签名的制作方法详下方。有了手写的电子签名就成功了一大半。1、将扫描完成PDF/JPG文件用Adobe Acrobat XI Pro打开；如图位置红框我们需要添加我们的签名；2、点击工具→内容编辑→添加图像；添加我们之间做好的电子签名（最好是PNG可移植图形）。插入完成如下图：3、对我们电子签名的图片的大小进行调整；（1）选中插入的电子签名的图片；（2）选中之后有八个夹点进行编辑；（3）调整完成后，移到需签名的位置；4、这样签名就添加完成。点击保存完成。
需要制作一个手写的电子签名，电子签名的制作方法详下方。有了手写的电子签名就成功了一大半。1、将扫描完成PDF/JPG文件用Adobe Acrobat XI Pro打开；如图位置红框我们需要添加我们的签名；2、点击工具→内容编辑→添加图像；添加我们之间做好的电子签名（最好是PNG可移植图形）。插入完成如下图：3、对我们电子签名的图片的大小进行调整；（1）选中插入的电子签名的图片；（2）选中之后有八个夹点进行编辑；（3）调整完成后，移到需签名的位置；4、这样签名就添加完成。点击保存完成。
p就是显著性=sigF的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。
这个其实不难来拿即可。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。
实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。
参考资料来源：百度百科——假设检验中的P值
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为显著， P < 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 或。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 时样本间的差异比P < 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。 下面的内容列出了P值计算方法。 (1) P值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的) 显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) P 值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0 为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C ，根据检验统计量X 的具体分布，可求出P 值。具体地说: 左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即 = P{ X < C} 右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率 = P{ X > C} 双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。 计算出P 值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论: 如果α > P 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。 如果α ≤ P 值，则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中，当α = P 值时，也即统计量的值C 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。 整理自： 樊冬梅，假设检验中的P值. 郑州经济管理干部学院学报，2002，韩志霞, 张玲，P 值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药,1999 P值是怎么来的 从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。 如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是： ⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（或），决定接受还是拒绝H0。如果P＞，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜或P ＜，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。 统计学上规定的P值意义见下表 P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P＞ 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 P＜ 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P ＜ 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义 理解P值，下述几点必须注意： ⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜，D药取得P＜并不表示D的药效比C强。 ⑵ P＞时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜，无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因 [ts]kokofu 于 2010-3-25 22:12 补充以下内容[/ts] 实际上生物统计原理基于此……呵呵。 查看原帖>>
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为显著， P < 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 或。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 时样本间的差异比P < 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。 下面的内容列出了P值计算方法。 (1) P值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的) 显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) P 值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0 为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C ，根据检验统计量X 的具体分布，可求出P 值。具体地说: 左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即 = P{ X < C} 右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率 = P{ X > C} 双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。 计算出P 值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论: 如果α > P 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。 如果α ≤ P 值，则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中，当α = P 值时，也即统计量的值C 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。 整理自： 樊冬梅，假设检验中的P值. 郑州经济管理干部学院学报，2002，韩志霞, 张玲，P 值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药,1999 P值是怎么来的 从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。 如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是： ⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（或），决定接受还是拒绝H0。如果P＞，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜或P ＜，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。 统计学上规定的P值意义见下表 P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P＞ 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 P＜ 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P ＜ 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义 理解P值，下述几点必须注意： ⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜，D药取得P＜并不表示D的药效比C强。 ⑵ P＞时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜，无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因 [ts]kokofu 于 2010-3-25 22:12 补充以下内容[/ts] 实际上生物统计原理基于此……呵呵。 查看原帖>>
花卉已售出的纸张，按照说明做的是非常简单的。
一、P值计算方法
左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
二、P值的意义
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为显著， P < 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 或。
扩展资料：
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
参考资料：假设检验中的P值_百度百科
P 值是反映某一事件发生的可能性大小，即概率。一般以P < 为显著， P < 为非常显著。P(A)= 。n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。
与“几率”不同，一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
拓展资料：
关于统计定义
在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附近，则数值p称为事件A在该条件下发生的概率，记做P(A)=p。这个定义成为概率的统计定义。
在历史上，第一个对“当试验次数n逐渐增大，频率nA稳定在其概率p上”这一论断给以严格的意义和数学证明的是雅各布·伯努利（Jacob Bernoulli）。
从概率的统计定义可以看到，数值p就是在该条件下刻画事件A发生可能性大小的一个数量指标。
由于频率 总是介于0和1之间，从概率的统计定义可知，对任意事件A，皆有0≤P(A)≤1，P(Ω)=1，P(Φ)=0。其中Ω、Φ分别表示必然事件（在一定条件下必然发生的事件）和不可能事件（在一定条件下必然不发生的事件）。
（参考资料：百度百科-概率）