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1、Titlepage--标题页这是一篇英国Dissertation的第一部分，其实标题本身就是能告诉读者你的研究到底是什么的一个最好的说明，读者通过标题知道你研究的主题是什么。2、Abstract--摘要在整篇Dissertation中摘要是论文字数最少的一部分了，但是也要认真对待；从根本上来说，摘要是对毕业论文的一个简单的总结，其中包括为什么你要做这个研究，是怎么样做的以及做完这个研究的成果与它可能产生的影响等。3、Contentpages--内容页在该部分中，一般会说明和介绍本论文的主要结构，在这一部分，留学生会发现Dissertation内容中的不同部分不平衡的现象变得越来越明显，因此要对内容进行检查以及合并。如果太多就分成几个小部分，太少的话就自己进行创作补充，这都是很有必要的。4、Introduction--前言这一部分作为毕业论文正文的第一部分，前言一般有两个作用，扩大Abstract中材料的总结和为剩下的Dissertation中的内容提供一个很好地指示标。通常情况下都是最好放在最后完成，否则你会完全不知道你在介绍什么，当然，放在前面还是后面写要因人而异，也可以跟导师商量哦。5、Theliteraturereview,orcontextofthestudy---文献回顾，背景研究文章的主要目的是让你介绍一下你的研究领域的总体背景，从而让读者明白文章的研究主题是适用于该研究领域的。
英国毕业论文的写作时每位英国留学生都要经历，留学生们想要自己的毕业论文不挂科拿到基本的分数对于英国毕业论文写作的格式就要十分的注意了。下面为大家简要分析一下英国毕业论文写作的格式大家一定要看仔细了。 一、开头部分。主要包括封面、英文题名页、摘要、关键词、目录、插图、和附表目录、必要时还有略缩词。题名要以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合，避免不常用的略缩词、首字母缩写字等。摘要是论文内容不加注释和评论的简单陈述，关键词每篇论文选取3-8个次，以显著的字符另起一行。论文中的图表如果较多，可以分别列出并置于目次页之后。 二、正文主题部分。主要包括正文、结论、参考文献。关于字体与间距的设置，论文的正文部分的字体Times New Roman小四号，单倍行距。参考文献即Reference用Times New Roman3号，居中加粗；参考书目的序号如[1]形式等。 三、附录。主要包括必要的各种附录，如发表文章、参与项目、实验数据等。各种附表（包括导师的评语表、答辩委员会评语表）要收录其中。 四、结尾部分。主要包括索引和封底。 留学生们想要自己的英国毕业论文能及格，就要把写作格式这个最基础的要求最好，否则你连写作格式都出错又怎么可能拿到高分呢？ 留学生们如果在论文写作上遇到了什么困难可以来找英国智酷论文辅导公司。
英国毕业论文主要包括Title （标题）、Abstract and keywords (摘要、关键字)、Introduction (引言)、文献综述 (literature review)、Methods/Model (研究方法/模型)、Results (结果)、Discussion and conclusion (讨论与总结)、Reference (参考文献)这几部分。
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
自变量就是自己改变的量
因变量就是因为自变量的改变而改变的量
1、自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。
相对于常量而言的。常量是值恒定不变的量。变量就是值不是恒定不变，而是变化的量。不同的变量之间往往有一定的制约关系。函数表示了两个变量之间的映射关系。比如函数y=f（x），这个函数表示y随着x的变化而变化，或者说y因为x的变化而变化。这时候把x叫做自变量。
2、会随一个变量变化而变化的量，就叫因变量。
如一个方程y=f（x）。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。因变量的取值范围取决于自变量。
取值范围
1、有分数时需要使得分母不等于0，比如1/（x-1），需要x-1≠0。
2、偶次根式时，需要根号里面大于等于0，比如根号x，需要满足x≥0。
3、0次方时，需要底数不等于0，比如x的0次方，需要x≠0。
4、一些函数的特殊要求，比如对数函数要求真数大于0，正切函数等等。
5、与实际结合的式子，需要让式子中的相关变量满足实际条件，比如非负、自然数、正整数等等。
自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。简单的讲，自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。也就是说自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。简单的例子，如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。在这个函数中，Y是因变量，X是自变量。
英国院校的毕业论文中都被要求写Methodology，很多同学都对Methodology表示一脸懵，这究竟是个什么东西？ Methodology就是你写这篇毕业论文所运用的方法是什么，以及为什么用这样的方法，以及采用这种方法的步骤。 Methodology通常分两步走。 第一步解释你的研究途径，就是你需要解释做什么研究，在哪里做研究，为什么这样做以及你需要确定用何种研究方法，是定量分析还是定性分析等。 第二步阐述你的研究设计，在这里你需要详细解释到你的数据来源，以及会得出一个大概什么样的数据分析预测等等。听起来是不是还有些懵，具体该怎么做呢，好，话不多说，直接上结构。 引言 在methodology的引言部分，需要提纲携领的概括一下在这一部分要涉及到什么内容，比如研究设计，数据收集方法，样本选择以及道德考虑和研究局限性等。 介绍研究设计 在这一部分同学们要解释是采取了定性研究还是定量研究，为什么要用这种方法（定性or定量），这种方法的优点，对你论文的适用性是什么以及它的局限性。 介绍研究途径 研究途径通常分为三种：positivism，interpretivism，post positivism。 一般情况下， Positivism 一般用于自然科学例如商科等毕业论文写作。需要用到定量分析。 Interpretivism 一般用于人文社科等文科类科学，需要用到定性析。 而 post positivism 适用于objective world by subjective experience。这种情况下会同时运用到定量与定性分析。这里同样要介绍采用了何种研究途径，为什么要用它，以及优缺点。 介绍数据收集方法和工具 在这一部分你要详细解释你的数据来源。 具体来说，定量分析需要进行数据收集，收集过程分为一手数据（问卷调查）和二手数据（如公司年报，股票证券的历史数据等等）。 而定性分析则通过interview来实现。这一部分同样要解释选择这种数据收集方法的原因，优点以及局限性。 介绍研究实验或访谈的样本和参与者 无论是定性研究还是定量研究由于无法将某一群体的全部纳入为研究对象，因此便需要抽样。 在这一部分，需要介绍采取了何种样本抽样的策略是随机抽样还是非随机抽样。 此外，还要介绍访谈或实验研究中的参与人或研究对象。要详细说明为什么要选择它作为研究对象，包括时间、地点、名称。 研究的时间和流程 研究的时间和流程也是Methodology中非常重要的部分。 需要说明你进行研究的开始和结束时间，以及你进行研究的流程步骤。 . The researcher contacted the respondents by email and asked them to participate in the research after explaining the nature and the scope of the study. 数据分析 在完成前面的步骤之后，紧接着就是详细分析你搜集来的数据资料。 如果在数据分析的过程中有用到一些辅助软件的话也可以适当说明。 伦理考量 在这一部分，同学们需要提及 伦理问题（Ethical issues） ，说明你是如何获得对受访者的访问权限， 受访者是否签署知情同意书。 知情同意书通常放在附录中，这一部分内容大概算是英国论文特色吧。 . all participants reported their written acceptance regarding their participation in the research, through a signed Consent and Briefing Letter. 研究局限性 局限性是在国外写论文的永恒内容，所谓critical thinking的集中体现。 这一部分也是methodology的最后内容也是精华所在。 在这里同学们要详细的介绍一下在进行本研究时遇到的若干问题和挑战。 例如，样本的规模相对较小对研究的可靠性产生了挑战；再比如，仅使用定性（定量）研究所产生的问题等等。 以上便是写methodology的全部逻辑结构，希望这样总结下来，对同学们在写方法论的时候能够有所帮助。
一，论点明确一篇好的论文最重要的是要点明确，这样可以使整个论文的重点和论点突出，给人耳目一新的感觉，论文的印象分也就高了，再者就是论文的陈述要交代好整篇论文的结构和目的。二，理论支持和批判缺一不可论文要有严格的论点和观点，要有明确的理论支持分析和观点陈述，并且最好是参考文献和个人观点分析相互结合，可以更加明确你的论点和观点。三，举例论证作为英语非第一语言的学生，英语写作上的语法和句式在表达的时候会有很多困难，那么举例可以更好的佐证你的观点，有可以弱化你英文不好的劣势。四，合理安排时间想要在短时间内写出一篇好的论文，前提是你熟练掌握语法句式并且对论文的主题和观点陈述把握十分到位，如果做不到，就要合理安排论文写作时间。当然，万能班长也有专门的论文指导，针对有多篇Essay，Report等论文作业的学生，全面且高校的论文指导。
在英国如果论文没有通过的话是很有可能拿到diploma或者是certificate的，这个时候你要小心了，千万不要拿去认证，因为可以有渠道的路径认出degree哦。哎，这种事情说起来都是泪啊
毕业论文的Methodology部分是论文中非常重要的一部分，它涉及到研究的设计、数据收集与分析方法，以及研究过程中的实际步骤等内容。下面是Methodology部分应该包括的内容和写作要点：
1、论文中可以没有控制变量。2、研究性文章主要有三个变量，自变量、因变量、控制变量，硕士毕业论文不加控制变量，只研究前两项（自变量和因变量）理论上是没有问题的。
双变量回归是一种比较基础的统计分析方法，其基本原理是通过建立两个变量之间的线性关系来进行预测和分析。在毕业论文中使用双变量回归进行研究是比较常见的，但是否简单还需要考虑具体情况。如果只是进行简单的双变量回归分析，建立起线性方程并进行参数估计、显著性检验和模型诊断等步骤，可能相对比较简单。但是，如果需要进行更深入的统计分析和探索，还需要考虑诸如异方差性、多重共线性、非线性关系等问题，并对模型进行相应的修正和拓展，这就需要更深入的专业知识和技能。因此，毕业论文中双变量回归的难易程度还需要结合具体情况来评估。如果研究问题比较简单，数据质量较好，且只需要进行基本的线性模型分析，则可能相对简单。但是，如果研究问题比较复杂，数据存在较多噪声或缺失值，需要进行更深入的统计分析和探索，则可能需要更多的专业知识和技能。
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编者按
本期推介成果为上财商学院谢天副教授及其合作者Steven F. Lehrer完成，2021年3月12日发表在《Management Science》的论文“The Bigger Picture: Combining Econometrics with Analytics Improves Forecasts of Movie Success”。
· 论文摘要 ·
使用机器学习结合社交媒体大数据来提高预测精度，在学术界和业界都有较高的关注度。为了评估该项技术的实用性，本文使用电影行业数据，将常规计量经济学方法与预测分析文献中的常见机器学习工具进行了详细的对比。在此基础上，我们还提出了一种全新的混合学习算法。该方法将常规计量经济学算法与机器学习算法相结合，进而可以更加精确地捕捉数据异质性，以达到提高预测精度的目的。我们的实证结果验证了社交媒体数据的重要性以及混合学习算法的价值。具体来说，虽然机器学习算法中的最小二乘支持向量回归和树类算法明显优于传统计量经济学方法，但我们提出的混合学习算法能够在其基础上进一步提高预测精度。此外，蒙特卡洛实验表明，我们提出的混合学习算法的相对优势主要建立在数据的异质性上。而无论社交媒体数据测度方法的迥异区别还是各种电影特征对票房的不同影响都会产生显著的异质性。
作者介绍 INTRODUCTION
谢天，曾获加拿大皇后大学博士学位。上海财经大学商学院世经国贸系副教授。主要研究方向为组合预测和模型平均，大数据分析等。主持和参与多项国家自然科学基金项目。研究成果在Management Science, Review of Economics and Statistics, Journal of Financial Econometrics等一流期刊发表。
BONUS SCENE
一个小彩蛋
Management Science编辑部以及我的合作者Steven F. Lehrer在推特上都有对本文做宣传。我私下里把他们发的Tweets以及所有回复的内容一起做了一个简单的字符分析，并把结果通过如下字图展示。字体越大说明提及频率越高。貌似在介绍本文的时候，人们较为看重数据处理，而且关心(机器)学习方法与计量经济学的全新结合。这较为直观地反映了目前我所在的研究(小)领域内，人们看重的关键点和可能的未来发展方向。一些表达情绪的关键词汇也被筛选出来。当然也没忘提及了下我的名字(右下角…好小…)。
我还用本文使用的情绪分析工具，研究了一下合作者所有相关Tweets的综合情绪。结果显示，和中性的0相比，Tweets情绪高达。说明Steve发推时的情绪高涨自豪。
01
引言
很多人推测，电影制片厂在不久的将来会认识到，决定一部电影成功与否的因素中，预测分析与制片人、导演和（或）电影明星一样重要。目前文献中，预测分析结合社交媒体大数据的做法比较流行，且主要用在电影行业的需求预测上。提高预测精度的意义重大，因为它们能够降低投资者对票房不确定性的顾虑从而增加资本投资；还可以帮助市场营销团队量身打造最有效的营销活动。
前人的研究中，如 Bollen, Mao 和 Zheng (2011), Goh, Heng 和 Lin (2013) 及 Lehrer 和 Xie (2017) 等，展示了社交媒体在不同预测情境下的重要性。然而，这些文献中都没有考虑目前流行的机器学习算法，如回归树，随机森林，提升方法和支持向量回归等。这些机器算法一般不会限制统计模型的具体结构，并且通过加入传统计量方法忽略的非线性预测量的交互项来提升预测精度。尽管这些算法在建模时有一定优势，通过递归分区构建超平面或者树形结构时，它们一般都要求在整个解释变量空间内，齐方差假设成立。
数据的异方差性可能来自于被忽略的参数异质性，会影响许多预测方法的预测能力。比如，异方差会改变支持向量的位置，还会改变数据分区的方式，从而影响回归树的结构等。本文提出了一种新的预测分析理念，与以往文献中的计量方法和机器学习算法都不同，为提升电影业预测精度提供了指导性帮助。因此，本文对以改善预测精度等实证表现为主的数据科学领域的发展也做出了一定贡献。改领域目前在经济学科和管理学科都受到了重视，著名文献包括但不限于：Vasilios, Thephilos 和 Periklis (2015) 检验了预测每日和每月汇率时，机器学习方法的精度；Wager 和 Athey (2018) 提出了随机森林的变形方法，估计随机效应；Ban, Karoui 和 Lim (2018) 用机器学习算法做投资组合优化，等等。
本文提出的混合策略，考虑了最小二乘支持向量回归和递归分区方法中数据的异方差性导致的异质性问题。为了说明这一点，用回归树预测时， 我们通常用一个局部常量模型，假设单个终端叶片间结果同质。本文的混合方法允许模型有不确定性，并且在每个终端叶子分组中进行模型平均。因此，我们的混合方法考虑了每个叶子分组内，解释变量和被解释变量之间存在异质性的概率。最近的一篇文献，Pratola, Chipman, Geroge 和 Mc- Culloch (2020) 考虑在贝叶斯模型的框架之下，在现有机器学习文献中加入异方差。在支持向量回归方法中，我们也允许模型不确定性，对准则函数做出调整，使之建立在异方差误差项之上。本文通过模拟实验以及电影票房相关的实证例子阐述了，混合策略及递归分区方法或者最小二乘支持向量回归的具体应用环境，和相比较于Pratola, Chipman, Geroge 和 Mc- Culloch (2020)等方法的比较优势，进而感兴趣的使用者提供了指导。
本文还对其他实证方法对电影收入的预测精度做了检验。我们选择样本时并没有特定的标准依据，样本包括三年内北美所有在影院上映或售卖的电影。我们发现，该数据表现出很强的异方差性，追溯其原因很可能是来自不同分布的人群对不同类型电影的兴趣差异性。本文的实证结果首先为学者选择预测方法时的权衡提供了新的启示。样本容量较小时，我们发现最小二乘支持向量回归优于其他机器学习方法。总体来看，递归分区方法（包括回归树，引导聚合和随机森林）与计量方法相比，预测精度提升30%-40%，那些计量方法都采用了模型选择标准或模型平均方法。计量估计量和惩罚方法间接考虑了异方差数据，统计学习方法与这些方法相比，预测精度有很大的提升，进一步说明了线性参数计量模型的局限性。然而，这些线性模型目前仍然很受欢迎。如Manski (2004)所说：“统计学家取得进步的原因是把目标集中在易处理的估计量上，比如线性无偏或渐近正态的估计量。”
其次，本文的发现利用本文提出的混合策略，在允许模型不确定性存在时，预测精度约有10%的进一步提高。许多种类的机器学习算法的预测精度都有所提升：(i) 替代支持向量回归的核函数；(ii) 在树形结构（包括随机森林，引导聚合，M5’，最小二乘支持向量回归）下用超参数和局部目标函数来分割数据的算法等等。模拟实验能够帮助我们理解为什么实证分析中预测精度会出现大幅的提升。我们发现参数存在显著异质性导致数据异方差时， 本文的混合策略极为有效。参数异质性的原因可能是跳跃或门槛效应，或者是在潜在关系中忽视了参数的异质性。这种情况下，混合策略能在一定程度上解释叶片间结果的异质性。
最后，本文发现加入社交媒体数据，即使在异方差的数据环境下，仍然对提高预测精度有巨大的帮助。我们考虑了多种计量检验，都验证了社交媒体数据的重要性。我们提出的混合策略甚至可以对变量的重要性进行量化排序。计算结果说明，预测电影票房或单位销售收入时，最重要的10个变量中，有7个隶属于社交媒体数据。
接下来，我们将对本文采用的模拟实验结果以及实证分析进行具体的描述。
02
模拟实验结果对比
为了展示混合策略相较传统方法的优势，我们考虑以下非线性模型。其中，图1(a)(b) 两部分分别展示了训练数据的散点图和曲面图，数据生成过程如下：
yi = sin(X1i) + cos(X2i) + ei,
其中 X1i ∈ [1, 10], X2i ∈ [1, 10], ei是均值为0、方差为的高斯噪声。
图1 (c) -(f) 分别表示用 RT, MART, SVRLS,和 MASVRLS方法得到的训练数据的预测值 y.由于RT预测假设叶片间同质，图1(c) 中的曲面图与阶梯函数类似。相反，MART预测假设叶片间也是异质的，图1(d) 中的曲面图与基本数据中联合分布的变化更接近。图1(e) SVRLS 的预测图与 MART 类似，但褶皱更明显。而MASVRLS 方法预测的曲面图最为平缓，具体可参见图1(f).
图1(g)-(j) 分别展示了 RT, MART, SVRLS,和 MASVRLS算法的预测误差。通过比较这四个图形的高度，我们发现，MART 和 MASVRLS 方法得到的绝对误差值的分别小于RT和SVRLS 的一半。而且，整个 X1 和 X2 的区间内，(h) 和 (i) 高度都减半了。这验证了我们对于放松模型具体结构可以提高预测精度的假设，也说明了捕捉叶片或支持向量之间的参数异质性从而提高预测精度的重要性。
图1、混合策略与其他传统方法在模拟数据下的表现差异展示▼
03
实证研究
我们收集了2010年10月1日至2013年6月30日期间北美上映的所有电影的相关数据。在 IHS 电影咨询部门的帮助下，我们用一系列指标衡量每部电影的特征，包括电影类型，美国电影协会给出的电影内容评级(G, PG, PG13 和 R)，除广告费用以外的预算，以及电影上映六周前电影制片厂预测的上映周数和上映影院数。在本文的分析中，我们主要用首映周末票房(n = 178) 和首映时 DVD 和蓝光光碟的总销量(n = 173) 考量一部电影的初始需求量。
为了从大量推特信息中 (平均每天亿条) 萃取出有用的关于“支付意愿”的信息，本文考虑两种衡量标准。第一，基于 Hannak 等人 (2012) 的算法，计算某一部电影的“情绪”。这种算法包括电影标题和关键词的文本分析：找出含有电影名称或关键词的推特，再计算作者发布的文字和图片中的情绪得分。与某一部电影有关的所有推特中，每个词语有不同的情绪得分，这部电影的情绪指数就是情绪得分的均值。第二，我们计算了每部电影有关的不加权的推特总数。在本文的分析中，我们分别考虑推特数量（volume）和推特情绪（sentiment），因为情绪能表现电影的质量，但数量可以展现人们对电影的兴趣（流量）。
为了检验在传统计量方法或机器学习方法中加入社交媒体数据的重要性，我们参照 Hansen 和 Racine (2012) 的做法，做了下述试验，以衡量包含不同协变量的模型中不同估计量的相对预测效率。我们比较的估计方法可以分为以下几类：(i) 传统计量方法；(ii) 模型筛选方法；(iii) 模型平均发 ；(iv) 机器学习方法；以及(v) 本文新提出的混合方法。该方法结合了计量工具和机器学习算法，能够更好地捕捉数据的异质性。
试验把原始数据 (样本量为 n ) 分成训练集 (nT ) 和评估集(nE = n −nT ).我们可以从训练集中得到每种方法的参数估计量，这些参数估计量接着被用来预测评价集的结果，从而可以计算均方误测方差 (MSFE) 和平均绝对预测误差 (MAFE)，对每类预测方法做出评价。以最小二成法（OLS）为例，MSFE和MAFE的具体算法如下：
其中 (yE, xE) 是评价集，nE 是训练集中观测值的数量， βˆT 是基于训练集的对应模型的估计系数，ιE 是一个 nE × 1、元素都为1的向量。总的来说， 我们用不同大小的评估集 (nE = 10, 20, 30, 40) 重复进行了10,001次试验。
图2和图3分别是公开票房和单位销售额的预测误差试验的结果。图2和图3最上面的一幅图表示的是 MSFE 的中位数，最下面的一幅图表示的是MAFE 的中位数。每个小图中都有四条曲线，分别对应不同大小的评估集， 每个点代表对应评估集下，x轴上标出的估计量的预测结果。估计量一般按照预测精度的改善程度排序，除了本文新提出的混合策略的估计量在传统的机器学习方法估计量的附近。重新排列帮助我们直观地看到每一个混合方法中加入模型不确定性带来的边际收益。需要注意的一点是，RF 和MARF 后的数值代表随机抽取的用来决定每个节点处是否分裂的解释变量的个数。
本文提出的 MASVRLS 方法在每幅图的最右边，因为不管用 MSFE 还是 MAFE 衡量，MASVRLS 的预测结果都是最优的。紧靠着 MASVRLS 左边的是 SVRLS 方法，得到了次优的结果。加入模型平均使得 SVRLS 和 MASVRLS 的预测表现提升10%。即便如此，nE 取值很小时，试验考察的机器学习方法都绝对优于 HRCp，计量估计量和惩罚方法。统计学习文献中常用的方法，如引导聚合、随机森林方法也优于基准模型。而且，我们发现把模型平均加入到引导聚合方法后，大约有10%的收益，与向 SVRLS 方法加入模型不确定性后的收益相同。
图2、公开票房预测结果对比
图3、单位销售额预测结果对比
比较图2和图3的结果，我们发现混合策略中加入支持向量回归比树形回归能获得更大的收益，且公开票房的预测结果优于零售单位销售额的预测结果。然而，电影零售单位销售额的预测精度提高的百分点更大，因为电影零售单位销售额的样本容量更小。我们还发现，当我们使用更大的样本来预测DVD和蓝光光碟销售额时，HBART相较于树形回归的优越性更为明显。常规的随机森林方法和加入模型平均后的随机森林估计，在所有方法中表现平平。需要注意的是，当测试集nE 变大，所有方法的预测表现都会变差，这一结果也符合预期。
04
结论
电影行业充满不确定性。De Vany 和Walls (2004) 报告称，1984-1996年上映的2,000部电影中，只有22% 的电影盈利或不赚不赔。由于社交媒体能反映出一部电影上映前公众的兴趣，而且社交媒体还能够测度潜在观众对广告营销的反应，电影业对于用社交媒体数据做预测十分振奋。新的数据来源不仅能够提高潜在提升预测精度，还能运用递归分区方法或者为数据挖掘开发的SVR算法。运用电影业的数据，我们发现这些算法与维度缩减或传统计量方法相比，预测精度有了显著提高。
尽管机器学习方法提供了实际性的帮助，我们认为异方差数据可能会阻碍许多算法的预测表现。因此，我们提出了一种混合策略，即把模型平均应用到每个支持向量或叶片中。本文的实证研究说明，不管是哪种机器学习算法，运用混合策略后预测精度都有显著改善。而且，混合策略中加入支持向量回归比树形回归能获得更大的收益，且公开票房的预测结果优于零售单位销售额的预测结果。然而，电影零售单位销售额的预测精度提高的百分点更大，因为电影零售单位销售额的样本容量更小。另外，在传统计量方法、惩罚方法或模型筛选方法中加入异方差能够提高预测精度，本文的分析对这点提出了怀疑。
机器学习领域学者们面临的一大挑战是Wolpert 和Macready (1997) 提出的“无免费午餐”定理。这是一个不可能定理，即不可能存在一个全局最优策略。最优策略不但取决于样本容量和预测的目标变量，还取决于特定问题的结构，而分析者事前通常不知道问题的结构。然而，由于现实世界中数据的异方差性很普遍，在树类算法或最小二乘支持向量回归的基础之上，我们提出的混合学习算法具有重要意义，还能够与 Pratola, Chipman, Geroge 和 McCulloch (2020) 提出的 HBART 策略相互补充。
为了推动后续有关社交媒体对电影业盈利的影响的文献，我们可以考虑使用加总程度更低的推特数量和情绪得分作为解释变量。比如，我们可以测度推特不同子集的情绪，子集的分类标准可以是粉丝数量，人口特征， 或推特是否有正面(负面)导向，等等。通过把社交情绪分解成小部分，我们可以知道，推特中表达出的哪种类型的情绪与观看电影的决策相关。未来的研究方向是：理解混合学习算法的统计特征，开发出一个能够在一个有多个协变量的模型中捕捉到异方差来源的检验方法，以及为他人提供策略选择方面的建议。另外，我们还需要开发出一套评价预测模型的标准，评价标准不仅仅是估计量的偏差和效率，还应该考虑预测方法的计算复杂性，这些都将会对管理决策提供很大的帮助。
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责编 | 张宜杰 审编 | 谢天 沈梦雪
“毕单 毕业论文双变量回归会不会简单”是一个关于毕业论文的问题，需要从多个角度来解答。以下是四段回答：第一段，从理论角度解答。双变量回归是一种基本的统计分析方法，通常用来研究两个变量之间的关系。在毕业论文中，双变量回归是一种常用的方法，可以帮助研究者探究研究对象之间的相关性。从理论角度来看，双变量回归并不是一种特别复杂的方法，但是需要研究者对统计学基础知识有一定的掌握。第二段，从数据处理角度解答。双变量回归需要用到大量的数据，并且需要对数据进行处理和分析。如果数据量大且分析方法不当，就容易出现数据分析错误或者结果不准确的问题。因此，从数据处理角度来看，双变量回归并不是一种简单的方法，需要研究者具备一定的数据分析和处理能力。第三段，从实际操作角度解答。在毕业论文中，双变量回归需要进行实际操作，包括数据收集、数据预处理、模型构建等步骤。这些步骤需要研究者具备一定的操作技能和实践经验，否则就容易出现错误。因此，从实际操作角度来看，双变量回归并不是一种简单的方法，需要研究者具备一定的技能和经验。第四段，从实用性角度解答。双变量回归是一种实用性很高的方法，可以帮助研究者探究研究对象之间的关系。在毕业论文中，双变量回归可以用来探究各种研究对象之间的关系，如影响因素、变化趋势等。因此，从实用性角度来看，双变量回归是一种非常有价值的方法，可以帮助研究者获得有用的研究结论。
一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
不知道你说的是什么问题，什么叫有研究变量，你自己做的是什么研究，那你就按照自己所学的研究方法去进行，有可能是实验研究或者是实证分析，或者是案例分析，要看你做的是哪一个。