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请问相关研究论文变量怎么选择

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请问相关研究论文变量怎么选择

1、第一步,数据录入spss并且处理好,请参考下图操作:

2、下一步,依次点击【分析—>回归—>线性】,请参考下图操作:

3、接下来,选择变量和因变量到对应的框,请参考下图操作:

4、下一步,点击下一页,请参考下图操作:

5、接下来,控制变量选择,然后将控制变量放进来,请参考下图操作:

6、最后一步,控制变量选择完后,得出两个模型,可以对比控制变量放进来之后的各指标变化,请参考下图操作:

进行偏相关分析的变量必须是正态分布,各因素之间应该有关联。如果不满足上述条件应该进行转换。在spss的analyze-correlate-partial correlations打开,将两个或两个以上的变量移入varables,至少一个控制变量移入controlling for栏,ok按钮即可。

控制变量你自己选择啊。多看文献

论文怎么选择相关文献

以下四种方式查找参考文献:

1.检索头牌:Pubmed

Pubmed作为美国国家医学图书馆所属的国家生物技术信息中心开发的一款论文搜索引擎,凭借其海量的文献数据和简便快捷的搜索方式,成为了网上使用最广泛的生物医学方面的文献搜索工具。我们可以通过最简单的在标题和摘要中搜寻相关的关键词或相关公式,来寻找相关的文章。

2.用之不易的Google学术

这个其实并不能算是文献检索工具,但其有个很大的特点就是能够对全文进行搜索,而不是像上面说的那两个只是搜索标题和摘要。因此当要搜索事实型依据的时候,比如,要搜索“某病的发病率为36%”这样的出处,在摘要中可能没有具体的数据,所以需要google来进行全文搜索。

Google学术的功能还是挺强大的,不过在天朝却被封了,要是想用还得翻墙。不过不知道是应广大学者的呼唤,据说,最近Google又可以用了,这机会可是来自不易,小伙伴们还是抓紧时机享受这一福利吧。

3.关联检索:Web of Science

这个方法比较适合研究机构,因为Web of Science的数据库是要收费的,但其搜索引擎比Pubmed更高级,不但能够限定文章的学科,还能限定作者的国籍单位等等,非常好用。值得一提的是它里面的逻辑连接词比Pubmed多了一个很实用词——Near,这个能在相邻的两个句子中寻找关键词。比方说要搜索高血压和糖尿病的关系,如果使用一般”AND“来连接,可能会出现头一句是说的糖尿病,然后结尾出来个高血压,其实并无联系。但用”Near”的话,由于两个词之间的距离被限定了,因此相关的概率也会高的多。

4.中文检索:万方,知网,维普等。

在论文中引用参考文献的方法如下:

首先,打开中国知网,找到你需要参考的文献,然后点击文献条的引用符号(图一中的红色圈圈),接着在弹出的引用格式中选择你所需要的参考格式,复制。

复制后打开论文文本,在参考文献处粘贴刚才复制的参考格式,然后按下回车键(Enter),自动形成编号。

在需要引用参考文献的正文处输入相应的编躲伐号,如“[1]”,选中“[1]”,然后点击“引用”下面的“交叉引用”,在弹出的框页中选择引用类型为“编号项”,引用内容为“段落编号”,接着在沟叮联下面的“引用哪一个编号项”中选择相应的文献编号丽够,按下确定即可引用成功。注意在正文中把引用的数字“[1]”设置成上标。

引用上述步骤操作成功后,把鼠标的光标放在正文中的引用符号[1]处,可以按照操作验证是否引用成功:当前文档,按住CTRL并单击鼠标以跟踪链接。

参考文献是论文的一个构成部分,其引用原则是,用你自己的语言来总结其他作者的研究 发现, 然后注明引用的出处。在一篇论文中,引用参考文献论证自己的观点或者理念是十分必要的。对于别 人已经研究过的内容,我们便不需要重复的实验研究,通 过参考文献的引用,便能简要的体现我们想 要表述的内容。

写论文的时候,通常要求大家以后写十篇左右的参考文献。参考文献的要求应该和你写的题目有关。你写的是会计论文,后面的参考文献是体育论文,是完全不行的。下面和小编一起来了解论文怎么查参考文献? 论文参考文献通常需要10~15个左右,有些学校需要两个英文参考文献。参考文献通常有自己独特的格式,参考文献主要分为期刊和论文。许多学生不知道如何查看这些参考文献,其实并不难。最简单的方法就是直接从查重报告上抄下来。小编推荐的查重系统是Paperfree,将论文上传到该系统进行查重,通常等待15-30分钟左右,会有详细的查重报告。本查重报告将列出本文引用的一些参考文献,因此您只需将本查重报告上的一些参考文献原封不动地复制到您的论文中。这种查找参考文献的方法是最简单方便的,可以原封不动的复制,也可以保证参考文献的格式不会出错。 另一种方法是在早期写论文时阅读大量的参考文献,许多学生会记录这些参考文献的名称。您还可以阅读以前做的阅读笔记,并将这些参考文献摘录到论文中。

论文中正确引用参考文献的方法如下:

1、参考文献的借鉴,有引用方式,参考文献是必然要借鉴的,引用参考文献也是做学术的第一步骤。参考文献引用要注意格式。

2、引用参考文献,不是要你抄袭,引用的意思是你的思想或者你的论文启发,出处在哪里。引用他人的观点,尽量用自己的语言表达出来,进行提炼总结,注明原出处就好。

3、引用参考文献,可以在作者的立意上继续深挖,但是不要偏离作者的中心意思。参考文献自己要熟读,要把能用到的文献和自己的上下文联系起来,真实为自己所用,才是引用的目的。

4、参考文献引用源一般是百度学术查和知网查,可以直接找到相关文献,选择引用就可以。重点是找到最初的文献来源,引用专业来源,尽量不要找教材,教材的来源基本不是第一手资料了。

5、引用参考文献,不是为了文章格式必须有这个而去完成任务,去找文献凑上,而是根据自己的论点找文献辅助。确定一个方向,有目的地去读文献,然后在里面寻找自己需要的论点和数据方法,论证方法,最后学习引到自己的论文里,最终为自己的论文补充营养,论文不是凭空创造,引用的文献可以是你的论据。

计量论文题目及变量选择

下面,给到一些题目,你觉得对你简单的就可以写。

1.杨海文:空间计量模型的选择、估计及其应用江西财经大学,2015。

2.何煜辉:我国企业合并商誉会计计量研究北京交通大学,2015。

3.陈天约:投资性房地产公允价值计量对企业财务绩效的影响华东理工大学,2015。

4.张春燕:公允价值计量模式在投资性房地产中应用的实证研究武汉科技大学,2014。

5.陈晨:投资性房地产公允价值计量动因与经济后果研究中国矿业大学,2014。

6.张甜:公允价值计量模式在投资性房地产中的应用研究厦门大学,2014。

7.赵轶:金融集聚、空间溢出与区域经济增长西南财经大学,2014。

8.李蓉:自创商誉的计量及其应用研究北京交通大学,2014。

9.杨友焱:投资性房地产公允价值计量的应用及财务影响研究重庆大学,2013。

10.胡庭清:非活跃市场环境下公允价值会计计量问题研究湖南大学,2012。

当然,最好是结合题目的同时,结合自己的现实情况,加入自己的想法,进行创新。

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随机行走的世界与计量经济学在这篇文章里,我试图论说以下几个问题:第一个是科学史上关于宇宙本质的争论。这个问题十分重要,因为对宇宙是有序运转的,还是无序地紊乱地运转的认识支撑了我们对于科学的信仰、我们的情感和某种程度上我们的人生哲学。也是对这个问题的认识,计量经济学得以建立。第二个问题是关于学习计量经济学的几个基本问题。第三个问题,我将之称为“计量之美”。我一直相信任何一个学科都是极其美丽的,因为,它们不仅告诉我们很多关于世界是如何运行的真知灼见,更重要的是教会我们许多世俗智慧甚至一种人生哲学。因为我一直坚信,即使是读同一本书,不同的人也会得到不同的读书体会。因此,在这个问题之下,我仅就自己的体会谈谈计量经济学的世俗智慧和对我们人生态度的启迪。 一、随机行走的世界 对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考,一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙本质上是什么样的呢?是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转?这种运转能否为我们的智慧所认识?人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重要动力之一。 在我们今天的视野所及的范围,我们知道对这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲学体系,他们设计了一个“有序的”世界。在某种程度上,他们的世界观是一种“决定论”的世界观,坚信这个世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持有这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的自然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然,自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们,其中也包括经济学家。经济学的创始人,亚当•斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里,形成了一种从看似“无序”到“有序”的观念,提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。 我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上,我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们自身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念直接导致了大家对政府干预经济的效果的质疑,并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很大程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。 但是这一体系在历经几个世纪之后,遭到了怀疑。对于这种“决定论”的世界观的挑战来自于统计观点,尤其是概率论的成功。我们可以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说,消费函数是 ,其中, 是自发消费, 是可支配收入,c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数: 。这个消费函数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明,居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是,我们知道,这种关于居民消费的断言在现实中毫无疑问是会受到质疑的,居民的消费量并不是精确地取决于这几个因素。在很大的程度上,这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的,或者说是随机的,有着概率分布的。这就是二者之间的差别,持有决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为,这个世界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为,即使是知道了这种关系,消费与其他几个因素之间仍然是一种偶然的,不确定的,有着概率分布的关系。 我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点,正是这种统计观点,打破了原来思想家们头脑中的有序结构。但是,这二者之间的分歧似乎是让人迷惑的。因为,当我们在利用统计方法的时候,我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且,统计总体越是偶然、紊乱,就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如,我们投掷硬币,当我们投掷的次数足够多的时候,我们发现,出现正面和反面的概率竟然惊人地各是0.5。再比如,我们对于某种考试成绩的统计发现,如果样本足够的大的话,成绩分布将会呈现一种正态分布。并且,人数越多,成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是,看起来我们做事情可能犯错误的情况也是有规律可循的,人几乎不能随意地犯错误!总之,某些看起来是无迹可寻的东西,似乎又都可以找到规律。这样,决定论和统计观点二者之间又有什么差别呢?事实上,二者之间的差别仅在于,统计观点认为不存在绝对的定律,任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说,没有什么事情是确定无疑的。也就是说,这个世界是随机行走的,各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会中,如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的,那么人类社会也会表现出这种随机性看来并不是不可以接受的。 但是,这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识,即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是:我们相信,我们可以得到一些定律,这些定律是对某些事情本质的一种最好近似,即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说,这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现,在我们的专业范围内,就是计量经济学的任务了。 二、随机行走的世界与计量经济学的任务 事实上,统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪,有一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到:因事故、自杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇!而且也是统计学的成功使得人们日益认识到,一个国家的定量材料应该得到应有的重视,无论是经济学家还是政府决策者,都应该思考数据。 计量经济学就是为了在一个随机行走的世界中探讨统计性规律!因为只要知道了这个规律,我们就可以在某种程度上认识这个世界。但是要记住这种认识肯定是不完全的。而且根据需要,我们还可以根据这个规律来进行预测。进行预测是我们关心规律的一个十分重要的原因。更加值得称道的是,计量经济学在推断统计规律时所用的方法和理念。因为,我们对于这个世界的认识永远是不会完全的,我们只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。可以假设这样一种情况:如果我们能够对这个世界的方方面面进行完全的观察,我们就期望可以得出一个关于这个世界本质的定律。可是,我们不能把这个世界的方方面面都观察到,也可以说,我们认识的局限是不确定性的来源。能否由样本近似地认识整体是一个很重要的问题。如果,我们没有一种坚信可以由样本来推断整体规律的信念的话,我们就不能建立这门学科。 这种由样本来对整体进行推断的方法是计量经济学的主要方法。我们要通过一种叫做回归分析的技术来达到这个目的。“回归”这个词最先由F.加尔顿(Francis Galton)爵士引入。加尔顿研究发现,父母和孩子的身高有这样的一个趋势:父母高,儿女就高;父母矮,儿女也矮。但是高个父母的儿女们在同龄人中并不像父辈那样在同龄人中显得那样高,儿女辈的平均身高将“退化”到或者说“回归”到全体人口的平均身高。这也叫加尔顿的“普遍回归定律”。加尔顿在智力遗传的方面也得到了类似的结果:一般来说,天才是要遗传的。但是天才的后代却要比他们的父辈们平庸,也就是他们的智力水平将“回归”到中等水平。但是,对于这种回归背后的动力分析可能已经超出了计量经济学这个学科的研究范围,即使这种研究也许会导致一种有意思的哲学的建立:所有的有机组织都将趋于标准状态! 回归的现代意义则稍微有点不同。现代意义上的回归是指,一个叫做因变量的量和其解释变量之间的依赖关系。也可以说是一种相关的关系。实际上,回归和相关是两个极容易混淆的概念,容易混淆的原因既是因为这两个概念的相近性,更重要的是因为这个世界的复杂性。哲学上宣称,这个世界是普遍联系的。这个宣称的深刻性在于确认了世界上没有什么是完全独立的。比如,我们可以发现在现代社会死于癌症的人逐渐增多,这二者是相关的。但是我们并不能就此认为,是现代社会导致了更多的人染上癌症。再比如,这也经常被用来反驳统计结论,一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系,但是这种相关关系却不能作为我们行动的任何指导。在这个问题的区分上,就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系,这种回归的特点在于,我们试图根据某些变量的数值来估计另一个量的数值,我们要依据这种关系进行预测。比如,我们试图通过研究父母的身高来估计其孩子的身高。这种估计就要依赖于我们所关心的两个量之间存在的一种理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面。并且因为世界的普遍联系性,相关关系是一种常态。 基于上面的差别,在回归中,我们要求解释变量是确定的,可以控制的,但是被解释变量(因变量)可以是随机的(被解释变量正是我们要估计的)。但是在相关关系中,这二者并不加以区分。之所以说这两个概念容易混淆是源于这个世界的复杂性,是因为,这个世界本质上就存在一种难以言明的精密联系。我们实在不能够足够自信地认为我们可以确定哪些变量可以控制,哪些变量之间可以精确地被认为是一种回归关系。比如,事实上,我们也可以找出一种机制使得癌症和现代社会之间存在一种回归关系,就像我们可以发展一种理论来说明,太阳黑子的活动和一个国家的经济繁荣存在着回归关系。这个世界的复杂性要求我们必须对我们认识世界和改造世界的能力保持谦虚。同时请记住:具有回归关系可能并不必然地意味着具有因果关系。在判断因果关系时,我们必须要很小心。因为,这个因果关系很不好说,也许看似因果的两个事件,实际上可能是互为因果的。就像佛经中认为的那样:因果是循环的。 我们讲了这么多关于计量经济学的性质,实际上是为了表达我们这样的信念:我们可以在一定的层次上认识世界,我们坚信这个世界存在着某些统计规律,应用这些规律我们可以在“一定程度的错误”的前提下认识和改造世界。计量经济学可以帮助我们达到这个目的。我们可以借助近似地描述了具有相关关系的变量间联系的函数,主要是回归函数,来描述这种关于世界运行的定律。 但是,计量经济学在得到这个回归函数时所使用的复杂的数学推导可能会让我们在特定的时段感到计量经济学的混乱和无序,即使在最后我们坚信可以实现一种理解上的有序。但是,过程中的痛苦可能会让很多人驻足。这里,我们想提前接触一下,那条驾驭计量经济学研究内容的灵魂。 因为,认识世界的理论的建立来自于对世界本质表现出来的现象的分析。有两种对现象进行分析的方式:一种是对现象直接进行操作。这种操作极其便捷,简单而且有洞察力,但是对天赋的要求非常高。其不利之处在于这种对现象的思考得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。第二种方法就是计量经济学的方法了,这种方法因为是用数据说话,可能争议较少。但是,不利之处却是,这种分析结论却要严格的依赖于数据的质量,也就是说,这种方法得出的结论的质量不会比数据的质量更好。 尽管有这样的困难,我们还是推荐计量的方法。因为,数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。并且,根据我们的概率知识,即使这种有误差的数据,其误差也是有规律的,误差情况总是会表现为正态曲线。那么如何来对数据进行操作呢?计量经济学的思路通常是这样:最简单的情况下(双变量回归),在一个坐标平面上画出散点图,发现其大致的规律,通常我们可能发现,我们关心的两个简单量之间呈现一种类似于线形的关系(当然,也可能不是线性的,这种情况下需要更高深的数学工具)。把这种线形的关系利用解析几何的知识转化为直线方程并不困难。获得了这样的一个直线方程是一个极大的成功。因为,这个方程,就是在“某种程度的错误”的前提下的一种描述世界如何运行的定律。事实上,计量经济学的任务在很大的程度上,就是发现这样的关于世界如何运行的定律。 但是,在从数据那里获得一些关于变量间“规律”的方式也可以通过另外的方式来进行。也就是在使用数据之前,通过对先验的知识进行演绎和推理从而得出一系列“定律”。这就是我们在数理经济学中所看到的那些数理方程式。这些数理方程就是我们对世事认识的理论,这种理论能够给我们认识世界和改造世界以指导。尤其是在确定我们所考虑的变量之间的可能具有的关系时很有作用。但是我们是否可以应用这些方程式来指导我们认识世界和改造世界的活动并没有得到证明。计量经济学提供了一种这样的证明。我们可以利用数据来检验这些先验的定律是否符合实际,或者得出一种明确的可以应用于实际的形式,从而对数理方程做出了适合实际的修正。尤其是在不同的国家中,因为不同的文化等隐性的制度因素,这些定律可实施的情况是完全不同的。事实上,始于一种对世界认识的先验的推理,建立一种解释世事的假说并用以改造世界,是每一个学者的虚荣心。 因此,计量经济学的研究的思路或者说计量经济学的灵魂是:通过先验的演绎和推理得出理论模型,最好是数理模型。数理模型中会有参数,那么利用数据对这个模型的参数进行估计得出一条回归方程,并通过假设检验来确认这个方程式。如果这个方程式满足了理论建立时的要求,那么就证明了那个先验的理论是正确的并且能够利用这种理论进行预测。接下来的计量分析就是在这些思路下进行的技术探讨了。 对计量经济学这套思想方法和其技巧的同时掌握,是掌握这门学科并加以实际运用的重要素质。尤其是计量经济学的技巧,是一个计量人的必备素质。因为我们一直坚信,伟大的思想来源于熟练的技巧。就像武侠中的“打狗棒法”虽然只有十八路,但是,一个使过无数次“打狗棒法”的丐帮帮主足可以因这十八招而笑傲江湖了。但是,如果过于沉迷于高级计量的数学推导,我们就很可能失去欣赏这门学科所固有的魅力的机会,并且因为数学知识的缺乏而造成的沮丧可能会阻碍对其进一步的学习,从而失去了领悟计量经济学所蕴含的大量关于生活的智慧的机会。因此,这篇文章里,我们不对计量经济学的技术过多的论及,而主要是看其蕴含的智慧之美。三、计量经济学:智慧之美 最能让我们感受到美感的就是计量经济学这种从样本推断整体的思想。如果能够认识到我们生活的这个世界的复杂性的话,我们对这种思想可能会更加珍视。比如,如果我们有一种信念,比如相信我们能够通过努力成为一个书法家。那么我们能够怎么做呢?计量经济学和书法家们都会这样建议你:先选取几十个字来,集中精力把这几十个字练好,最好是临摹以往大师们的作品。这样,你就几乎能够发现写好字的要领。因为,我们不能够把这个世界上的字都练习到,我们只能够由“样本”来推断所有字的写法。并且,我们坚信这些“样本”蕴含了足够多的关于写字的要领或者说是写字规律的信息。这就是计量经济学的智慧之一。从这个角度出发,我们几乎将这种计量经济学的思想推广到生活的各个方面,并且可以指导我们成就卓越。无论是学习、应试、还是搞艺术,甚至想要成为武林高手,都可以应用这种思想。“样本”往往是我们窥看世界本质的窗口!有心人自会从这里得到无尽的启发。 计量经济学就像从一个古老的神谕里蹦出来的智慧精灵,它几乎全面的改变了我们对于脚踏实地的看法!掌握一种过硬的分析数据的能力,无疑会全面的改变你的工作方式和效率。这在一个人的职业生涯中是极其重要的。经济理论经常地被认为是一门空洞无用的理论,这是在未有数据之前做出分析的常见批评,先验和演绎的方法,很多人认为,不能够对社会科学的研究有什么意义。但是,有了计量经济学就完全不一样了,我们就可以从数据出发来进行我们的分析和预测,这种工作方式无疑会培养我们踏实做人的人品。并且因为处理问题的独特技巧和思维,掌握计量工具的人会得到青睐——来自上司和运气。 在我看来,计量经济学还对我们的人生哲学有着指导意义。人的一生其实只是一个短暂的瞬间,就好像那滑过天际的流星,留下的只是瞬间的美丽。这瞬间如何解释?采用一种什么样的方式来度过这一个瞬间? 人不过是苍茫宇宙中的一粒尘埃,如果这个宇宙尚且遵循着从无序走向有序,那么我们是不是可以将这个信念加以演绎到我们每个人的人生中呢?!其实我们每个人的人生也只是在一个随机行走的世界中的随机行走过程。 我们永远不会知道,在下一个时段,我们会经历什么、会遇到什么,甚至我们对于我们未来的规划都是不确定的。这个过程是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但是,这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法,我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程。这个回归方程就是我们的人生轨迹! 当然我们对于这个轨迹的认识永远是后验的。我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测,这种东西没有预测意义。那么这种有序的观念究竟能给我们什么人生启发呢? 那就是:我们实在没有必要对于发生于我们周围的看起来是好事或者坏事的东西耿耿于怀,我们实在没有必要太过挑剔上天对我们的似乎是不公正的待遇,中国自古就有“福祸”的智慧之言。以一种应有的宽容心态来对待我们的人生无疑会让我们感到快乐。甚至我们的职业追求也是如此,没有什么绝对的好或者不好,我们的人生轨迹在我们某些年里需要紊乱和无序,根据计量经济学的思想,越是紊乱和无序的样本,我们就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹!假如大家去看看人物传记就可以发现,在那些人的人生里,他们可能做过记者,参过军,被抓到过牢里,看起来和其最终的路径有了很大的背离,可是这些背离最终回归到这条路径上。事实上,我们并不好确定,是不是这种每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹?! 人生需要这种随机性。并且如果我们要想有一条稳定的人生轨迹,依照计量经济学的理念,我们还要让我们的人生经历这一样本足够大。如何让自己的人生经历更多?如何让自己的人生有更多的随机性?那就是:我们要过主动追求的人生。当我们在生活中有意识地主动去追求时,我们就在客观上丰富了自己的经历,并且扩大了自己的人生经历样本。因为,在你主动追求的时候,才能够发现惊喜和奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本,样本不具有变异性,就难以得出好的回归方程。我们都应该学学“苍蝇的哲学”,苍蝇的四处乱撞让苍蝇即使在被困的时候也有机会逃脱。这也许是更有含义的古语的一句话的意思吧:树挪死,人挪活。但是,在我们的追求中,因为,我们应该珍视随机性,因此,对于得失就不必太让自己负累。得失是随机的。我们在生活中得到了什么、失去了什么,也许在这冥冥之中的东西面前,可能只是一个慈悲的玩笑。太过于在意也许是失去了更多。 参考文献: [1]古扎拉蒂.《计量经济学》(第三版)[M],林少宫译.北京:中国人民大学出版社.2000. [2]罗伯特S.平狄克,丹尼尔L.鲁宾费尔德.《计量经济模型与经济预测》[M].北京:机械工业出版社.1998. [3]M.克莱因.《西方文化中的数学》[M],张祖贵译.上海:复旦大学出版社.2004. [4]袁荫棠.《概率论与数理统计》[M].北京:中国人民大学出版社.1999.仅供参考,请自借鉴。希望对您有帮助。

对我国经济增长的因素分析

关于教育对中国经济增长作用的计量分析

关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析

改革开放以来商品零售价格指数(RPI)变化因素分析

固定资产投资对GDP的影响

关于GDP与其他经济因素关系的计量分析

吉尼系数影响因素的计量分析

我国旅游经济的因素分析

试探交通运输发展与国民经济的关系

我国1978-1997年的财政收入和国民生产总值的计量分析

我国经济增长对能源消耗的依赖

投资额与生产总值和物价指1

外商直接投资(FDI)对我国经济影响的实证分析

影响居民消费水平的因素分析

我国人均GDP与消费的计量分析

有关我国居民储蓄影响因素的计量分析

新中国出口的影响因素分析

影响股价指数的因素分析

影响居民消费水平的主要因素分析

我国消费的影响因素分析

中国能源需求影响因素实证分析

中国经济增长与周期波动

中国旅游业发展状况分析

中国城市居民消费计量分析

对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研

对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析

餐饮业区域市场潜力的影响因素分析

FDI对中国经济增长的影

城镇居民住房面积的多因素分析

关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析

关于国内旅游需求的计量经济学分析报告

如何提高农业产值和农民人均收入水平

宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析

三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出

上市公司财务预警模型设计与分析

货币政策有效性分析

外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析

我国采矿业龙头企业利润因素分析

我国农民收入影响因素的回归分析

论文变量关系研究怎么写

判断两个或多个变量之间的统计学关联;

如果存在关联,进一步分析关联强度和方向

定类变量:

无序的:性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);

有序的:肥胖等级(重度肥胖,中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)

1 相关分析

对定量变量两两之间的相关程度进行分析,例如人的身高和体重之间;空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系

类型:

Pearson相关系数(适用于定量数据,且数据满足正态分布)

Spearman相关系数(数据不满足正态分布时使用)

Kendall's tau -b相关系数(有序定类变量)

案例:研究人的身高和体重之间的关系

论文研究变量怎么写

一、变量的属性设计和尺度 概念名词界定清楚之后,接下来便是变量设计,变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。 变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础,总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量,可以直接测量。另一些变量,内涵虽很清晰,但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词,概念上是国内生产总值除以职工总数,但在收集数据计算时,还会有不同理解,需要作出具体说明,如职工总数,是指在册的职工人数,还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量,而操作变量可能是“企业在册职工数”,或“在册职工加合同工总数”。 将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定,“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高”,但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告,这些年教师与公务员比较起来,平均工资水平到底是高还是低,差别有多大,谁都说不清楚。究其原因,是按此规定表述的命题去测量和检验,操作有难度。“平均工资水平”是名义变量,要计算的话,还须转换成合理的操作变量,并要清晰界定每个变量的含义,如平均工资水平,是指所有教师和公务员而言,还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资,这些细节不交代清楚就无法统计。 变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异,如“职工人数”这个变量指职工群体的数量,它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性,只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种,也可以设定为18岁到60岁之间的数字。 变量是属性的集合,不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数,所用尺度是定比尺度。如“1000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种,属于定类尺度变量,将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年,也属于定类尺度,如设定为18到60岁,则属定比尺度。如设定“职工学历”变量,可以采用定类尺度,分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序,可采用定序尺度,例如招聘职工中按学历指标优先排序,设定为本科、高中、硕士、博士、初中, 则定序尺度相应标为第一至第五。 研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如3.2来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。 工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间,设计出一套有效的测度指标,就是一项研究工作结果。 二、变量操作化过程 从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。 民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻,于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮’的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。 如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。 这种情况下,有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。 逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行,就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”,多个或多层指标便形成“指标体系”。 设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标,使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况,需设计一套可供操作的指标体系。 直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。 从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来,可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以,管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。 从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程,有两个问题值得注意。 一是变量和属性不能混淆。 属性表示变量在类型或程度上的差异,总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如,性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。 二是从名义变量转换到可直接测度的指标,要论证各环节的有效性, 有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时,却简单地依靠问卷中的一个认识性问项:“你认为本企业的创新性(绩效)属于:很强(很好),强(好),一般,差,很差。”面对这样的问题和选项,企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据,其有效性就难以令人信服 文章来源 | MBA学位论文研究及写作指导 文章作者 | 李怀祖

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。

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