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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。
论文模型构建方法如下：
首先要明确撰写论文的目的。
建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。
当然，一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。
（一）问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。
列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。
由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
（1）论文中的假设要以严格、确切的语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
（2）所提出的假设确实是建立模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（3）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。
（二）模型的建立
在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨。
引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
（四）模型的讨论
对所作的模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。
论文思路一样并不一定算作抄袭，因为在某些情况下，相似的思路可能是合理的。然而，如果两篇论文的思路、结论和观点非常相似，甚至存在几乎相同的段落或句子，就有可能构成抄袭。在判断是否存在抄袭时，需要综合考虑多个方面的因素，包括文字相似度、内容相似度、引用规范等。如果两篇论文在表达方式、用词习惯、句式结构、思路和逻辑等方面都非常相似，那么就有可能存在抄袭行为。因此，在写论文时，应该尽量避免直接复制其他论文中的思路和结论，而是要通过自己的思考和创造，形成独立的观点和结论。在引用其他论文中的观点时，要注明出处，并遵循学术规范的引用格式。这样可以保证论文的原创性和可信度，避免被认定存在抄袭行为。
建议你还是自己提前检测一下吧，别人说都没用，自己检测了就知根知底了
如果整个文字超过30%就算。
算，若是论文注重观点原创性的话，抄袭别人的观点可以说是一件很严重的事情。不过，现在最注重的就是文字抄袭。据悉，有90％的学校在论文查重检测时只检测文字的重复率，很少去检测观点的重复率，所以毕业论文只要不抄袭别人的文字，那么这样重复率也能降低很多了。
如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。
扩展资料
有效降重
1、外文文献翻译法
每个人语言习惯不同，采用的措辞、语序都会略有不同。因此，即使是同一段文字，不同人翻译了之后，译文必然会不尽相同。可以适当翻译与你选题相关的外文文献，并进行润色，避免口语化的叙述，使之有条理、有逻辑，再嵌套入论文中。
2、变化措辞法
只要不出现连续多字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。如果你的论文与其他论文有措辞方面的重合，完全不用推翻原有思路，可采用以下方法：或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或做部分增减。
1、“{x=f(u,v);y=g(u,v);z=h(u,v)}确立了函数z=z(x,y).” 是指给定一对（x,y）可由x=f(u,v);y=g(u,v); 确定（u,v）.从而确定z,这不就是由（x,y）至 z的映射了吗.所以此时x,y 为自变量,u,v为中间变量 z为因变量。 2、x=f(u,v);y=g(u,v); 可转化为u=m(x,y),v=w(x,y) .从而z=h(m(x,y),w(x,y)),即z=z(x,y).这样你看“u=m(x,y),v=w(x,y),z=z(x,y)” 不就有了 u,v为自变量,x,y中间变量,z因变量。 3、其实x,y,z,u,v谁为自变量,谁为因变量,谁为中间变量都无定论。
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量。
模型中的变量有两类，一类为预测量，另一类为自变量。
（一）预测变量
本模型的预测量为土壤的入渗能力。土壤的累积入渗量是衡量其入渗能力大小的指标之一，它具有随入渗时间的变化而变化的特点。大量的田间土壤入渗试验表明：无论何种土壤质地、结构及含水率条件，入渗开始后50～60 min的入渗都已进入相对稳定入渗阶段。此时，不同土壤的入渗能力差异已经非常明显。为安全起见，选择90 min的累积入渗量作为衡量土壤入渗能力的指标。因此，以90 min的累积入渗量作为本预报模型的预测变量。
（二）自变量
影响土壤入渗能力的因素很多，在非冻结土壤条件下以土壤质地、结构，和含水率为主要因素。冻结土壤条件下除了以上影响因素外还有土壤温度、灌溉水水温、地下水埋深、冻层厚度、冻层层数和冻层层位等。若把诸多影响因素都作为预测模型的变量，势必给模型参数的确定和模型的应用带来不便。为此，在模型自变量的选择中，考虑若干主要影响变量，其他非主要因素的影响都包含在β0中。由试验结果的分析认为，冻结土壤条件下，影响土壤入渗能力的主要因素有土壤质地、结构、含水率和土壤温度。各主要影响因素的物理量指标选择如下。
1.土壤质地
土壤质地通过对土壤水势和水力传导度两方面对土壤入渗能力产生影响。用来表征土壤质地的数量指标为土壤颗粒分布，本模型选择小于某粒径土粒含量占总土重的比值作为反映土壤质地的指标。经对三种试验土壤入渗能力与其粘粒含量之间关系的分析，认为土壤入渗能力与其粘粒含量间关系不甚密切，如平遥北长寿土壤的粘粒含量与平遥宁固土壤相近（均为13%左右），但两者的入渗能力相差较大。因此不能选择土壤粘粒含量作为反映质地差异的指标。同时分析认为，土壤入渗能力与物理性粘粒含量的关系较密切，因此选择土壤的物理性粘粒含量作为反映土壤质地的物理量。三种试验土壤的物理性粘粒含量见表5-1。
表5-1 试验土壤物理性粘粒含量表
2.土壤结构
土壤结构反映了土壤疏散和板结程度。土壤结构越疏散，其孔隙率越大，土壤入渗能力越强。实际工作中，多数人一般用土壤干密度作为反映土壤结构的物理量。本模型中土壤结构对土壤入渗能力的影响用土壤干密度来反映。由于水分入渗是水分通过地表进入土壤的过程，地表作为土壤入渗的上界面，大多数情况下对土壤入渗能力起控制作用。因此，选择地表面以下10 cm范围内的平均土壤容重作为模型中的土壤结构变量。
3.土壤含水率
土壤含水率是影响土壤入渗能力的主要因素之一。非冻结土壤条件下，含水率主要通过对土水势梯度的影响对土壤入渗能力产生影响；在冻结土壤条件下，由于含水率作为负温作用下土壤相变的物质基础，对土壤入渗能力的影响更大。由于地表为土壤水分入渗的控制界面，且冻结土壤条件下水分入渗深度小，选择地表以下10 cm范围内的土壤含水率作为反映土壤含水率的指标。
4.土壤温度
如前所述，在非冻结土壤条件下，土壤温度对土壤入渗能力的影响并不明显，但是在冻结土壤条件下，土壤温度是土壤发生相变的两大条件之一。土壤含水率作为土壤相变的物质基础，而土壤温度则是土壤水分发生相变的起因。在一定的土壤含水率条件下。土壤温度的高低决定着土壤相变的多寡。而土壤相变量的多少又决定着同条件下土壤入渗能力的大小。因此，土壤温度是影响冻结土壤入渗能力大小的一个主要因素。第四章的分析表明：土壤入渗能力及其入渗模型参数与地中5 cm深度处的温度具有较好的相关性。此模型中以地表或地下5 cm处的温度作为反映地温对土壤入渗能力影响的变量。为满足模型参数估计、假设检验等计算中的变量非零和非负要求，地温变量以负温的绝对值表示之。
5.其他因素
土壤冻结层的厚度从表面上看是影响土壤入渗能力的因素之一，但由于它与土壤负温绝对值之间有较好的相关性，土壤负温对入渗能力的影响已包含了冻层厚度的影响。因此，冻层厚度不作为一个独立变量来考虑。
试验结果表明地下水埋深对冻融土壤的入渗能力也有较大的影响，但分析认为，地下水埋深对土壤入渗能力的影响是通过其对地表土层的含水率实现的，地下水埋深不作为一个独立的变量对土壤入渗能力产生影响。因此，模型不把地下水埋深作为一个独立变量考虑。
第四章的分析认为，入渗水的温度对土壤入渗能力也有一定影响。模型设计中把试验时的水温也作为独立变量之一。但经过模型参数的显著性检验，水温变量的影响与其他变量相比不显著，因而在后续的模型计算中不把水温作为独立变量考虑。
土壤入渗能力的日变化特性是由土壤温度的日变化引起的，模型中土壤温度的影响已包括了温度日变化的影响。因此，模型中不单独考虑温度日变化的影响。
其他诸如冻层层位、层数的影响，由于问题的复杂性，全部在模型常数项中综合考虑。
综上所述，预报模型中，对于同质地的土壤，其自变量按土壤结构、含水率和地温（模型设计中还考虑了水温）考虑；对于不同质地的土壤按土壤质地、结构、含水率和地温四个自变量考虑。
好像不可以，只写两个，字数也太少了，
不可以的。本科毕业论文是有质量要求的，内容要充实有深度，仅仅写两个变量是远远不够的，建议你要多写点内容内涵，把毕业论文写好。
可以用在论文上。《调节效应与中介效应的比较和应用》论文中，文章作者温忠麟、侯杰泰、张雷主要对调节效应和中介效应的相关概念、作用以及模型等方面做了介绍、分析和对比。文章指出，中介变量是指“在考虑自变量对因变量的影响时，如果自变量X通过第三者变量M来影响因变量Y，则这里的第三者变量M就称为中介变量”。
可以的，但是要写的很详细