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实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3289.18 3139 2225.701979 2 3581.26 3208 2376.341980 3 3782.17 3334 2522.811981 4 3877.86 3488 2700.901982 5 4151.25 3582 2902.191983 6 4541.05 3632 3141.761984 7 4946.11 3669 3350.951985 8 5586.14 3815 3835.791986 9 5931.36 3955 4302.251987 10 6601.60 4086 4786.051988 11 7434.06 4229 5251.901989 12 7721.01 4273 5808.711990 13 7949.55 4364 6365.791991 14 8634.80 4472 7071.351992 15 9705.52 4521 7757.251993 16 10261.65 4498 8628.771994 17 10928.66 4545 9374.34资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为7.433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-2.922) (4.427) (14.533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为1.2085，资金的边际产出为0.8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于0.05，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ (-1.172) (2.217) (9.310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝(0.313)(－2.023)(8.647) 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝-1.01161，资金的产出弹性 ＝1.0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(0.581)(2.267)(10.486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
线性回归方程的公式如下图所示：
先求x,y的平均值X,Y
再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)
后把x,y的平均数X，Y代入a=Y-bX
求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程。
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来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之一。
线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚。相反，最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此，尽管最小二乘法和线性模型是紧密相连的，但他们是不能划等号的。
参考资料：百度百科-线性回归方程
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于0.05，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
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论文提纲格式与范文（精选6篇）
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。下面是我整理的论文提纲格式与范文，欢迎大家分享。
标题：论中学教师对新课程改革的不适应性及应对策略
ХХХ(井冈山大学化学化工学院，江西吉安343009)
指导老师：ХХХХХ
[摘要]基础教育新课程改革缘起于社会发展与课程功能滞后、素质教育与课程运作流弊、价值转型与课程旨趣单向等方面的矛盾动因。在这种背景下的新课程改革，给中小学教师带来了很大的不适，主要有教师的角色转换、教师的视角转换、教师的教学方式、学生的学习方式等方面所引起的心里不适，针对新课程改革中教师这些心理不适,给出教师的自身努力、学校的策略和社会支持等三种应对策略。
[关键词]基础教育;新课程改革;教师;心里不适;应对策略
[引言]：随着新课程改革的进行，也有很多的专家、教师意识到了这个问题，并对它展开了研究。但由于传统教育它的真的是根深蒂固，要想一下子改变是非常难，研究也没有太深入的进行。因为课程的改革是势在必行的，教师只有去适应它的变化，适应社会的发展，才能让自己更好的发展。那么，跟着这个趋势，我们的研究将会越来越来剥出真相，更能掌握住新课程改革的真是目的，提高我国的教育质量和水平。本文主要就对教师的这些心理不适应进行分析，并提出一些相应的应对策略，总结其经验教训，以此给一些处在这种状况下的教师做些参考。
[正文]
一引言
1.1基础教育新课程改革时代背景
1.1.1社会发展与课程功能滞后
1.1.2素质教育与课程运作流弊
1.1.3价值转型与课程旨趣单向
二教师对新课程改革的不适应性
2.1教师对由居高临下向平等融洽的角色转变的心里不适
2.2教师对视角的转换的不适应
2.3教师对新的教学方式的心里不适
2.4教师对学生的新学习方式的心里不适应
2.5教师对自我的心里不适
三应对新课程改革中教师心理不适的策略
3.1教师的自身努力层面
3.1.1教师要关注自身在新课改中的教师转换
3.1.2提高教学监控能力
3.1.3正视自己，提高自信，完善自我
3.2学校策略层面
3.2.1学校管理策略
3.2.2学校的培训策略
3.2.3学校的交流策略
3.3社会支持层面
3.1.1加快教师专业化进程
3.3.2建立科学的教师评价体系
3.3.3要理解和尊重教师
四结束语
致谢
参考文献[1][2][3]
1绪论
1.1选题背景
1.2研究意义
1.3论文研究内容和研宄范围
1.4可能的创新与不足
2国内外相关文献综述
2.1公司财务特征与财务重述的关系
2.2公司治理与财务重述的关系
2.3财务重述动因
2.4财务重述经济后果
2.5文献评述与启示
3概念界定、理论基础与研宄假设
3.1概念界定
3.1.1财务重述概念的界定
3.1.2债务融资概念的界定
3.2理论基础
3.2.1委托代理理论
3.2.2信息不对称理论
3.2.3行为学理论
3.3研宄假设
3.3.1融资需求和财务报告重述的关系
3.3.2财务报告重述对债务融资的影响
4实证研究设计
4.1融资需求与财务重述相关关系研宄
4.1.1样本选取
4.1.2数据搜集
4.1.3变量定义
4.1.4模型设定
4.1.5描述性统计与差异分析
4.1.6自变量相关性检验
4.1.7Logistic回归分析
4.2财务重述与债务融资相关关系研究
4.2.1样本选取
4.2.2变量定义
4.2.3模型设定
4.2.4描述性统计与差异分析
4.2.5自变量相关性检验
4.2.6线性回归分析
5研究结论、政策建议和研究展望
5.1研宄结论
5.2政策建议
5.2.1健全监管制度，加大处罚力度，落实赔偿责任制度
5.2.2完善公司内部治理结构
5.3研宄展望
本文结论
本文以2008-2013年制造行业上市公司的财务重述现象为研究对象，首先对重述企业按照一定规则设置配比样本，然后采用独立样本T检验和线性回归的方法检验了融资需求与财务报告重述之间的关系以及重述公告的发布对债务融资规模的影响。通过本文的分析，可以得出以下结论：
首先，我国制造业上市公司财务重述具有一定的普遍性和频发性。在2008-2013年间，共有541家上市公司进行财务重述，在六年间有90家上市公司发布过3次以上更正或差错调整公告，其中深中华A、廊坊发展和亚星化学在六年间发布了5次财务重述公告，这充分说明有相当一部分上市公司频繁发生财务重述，可以看出其重述的动机很可能是进行盈余操纵、粉饰财务报表。
其次，通过对重述企业和配比企业进行独立样本T检验可以发现，重述企业的融资需求显着大于配比企业，以财务重述作为被解释变量、以融资需求作为解释变量进行logistic回归，融资需求与财务重述显着正相关。该实证检验结果证实了本文的假设，即当企业流动资金不足时，企业就有了以低成本进行融资的需求，此时管理层倾向于修改财务数据以粉饰财务报表，当被注册会计师或监管机构发现时再以临时公告的形式进行差错更正或追溯调整，因而融资需求显着增加了财务重述的可能性。
再次，己有研究表明财务重述会损害股东价值，造成负的市场反应，因此在控制了公司财务特征和公司治理特征之后，预计债权人会对发生财务重述的企业的会计信息质量产生怀疑，为了规避风险会减少对重述企业的贷款。实证结果支持了上述假设，上市公司的财务重述损害了会计信息质量，增加了与债权人与重述公司之间的信息不对称，加大了债权人的风险，为了保护自身利益不受损害，债权人会减少对重述企业的贷款。
最后，从融资需求一财务重述一债务融资规模二者的联动关系上看，融资需求驱动了企业的财务重述行为，但是财务重述后债权人（例如银行）会根据该行为识别出其潜在的风险，从而减少对企业的投资，使得重述企业的后续融资更加困难。可见，投资者通过财务重述行为可以识别出潜在的风险，上市公司应慎重考虑财务重述的得与失。
第一章引言
第一节研究背景及意义
一、研究背景
二、研究意义
第二节国内外研究现状
一、国外研究现状
二、国内研究现状
三、国内外研究评述
第三节研究思路与方法
一、研究思路
二、研究方法
第四节可能的创新
一、可能的创新
二、存在的不足
第二章中国住房供求现状分析
第一节中国住房需求总量分析
一、住房需求的界定
二、住房需求总量测算方法
三、城镇人口测算
四、城镇住房需求
第二节中国住房供给总量及供求均衡分析
一、中国住房供给总量
二、中国住房供求均衡分析
第三章中国保障房供给数量优化
第一节当前我国保障房合理供给量的测算
一、当前我国保障房对象的界定
二、当前我国保障房合理供给量的测算
第二节中国保障房供给数量优化
一、商品房与保障房的需求特征
二、基于住房可支付性视角的商品房与保障房需求群体划分
第四章中国保障房来源结构与配置模式优化
第一节中国保障房来源结构优化
一、部分商品房转化为保障房的必要性
二、商品房转化为保障房的可行途径
第二节中国保障房配置模式优化
一、当前保障房配置模式及存在的问题
二、保障房配置模式优化
第五章中国保障房体系优化中的融资风险控制
第一节中国保障房融资风险与传导机制
一、中国保障房融资模式
二、中国保障房融资风险
三、保障房融资风险传导机制
第二节不同保障模式下中国保障房融资风险比较
一、租售并举模式下保障房资金需求
二、纯租金补贴模式下住房保障资金需求
三、基于财政负担与可清偿能力的保障房融资风险
第三节中国保障房融资风险控制
二、保障房资金使用：高效率
第六章结论与展望
第一节研究结论
第二节研究展望
本文结论
本文从保障房体系优化的一般分析入手，在对我国保障房合理供给量、来源结构与配置模式进行系统分析的基础上，动态研究我国保障房体系优化与风险控制问题，得出三点结论，同时提出未来中国保障房的发展以及理论研究方向。
题目 《辩护律师执业权利保障机制研究》
一、辩护律师执业权利保障机制的理论途释
（一）辩护律师执业权利之界定
1.辩护律师执业权利的内涵
2.辩护律师执业权利的种类及特征
（二）辩护律师执业权利保障机制的概念与构成
1.辩护律师执业权利保障机制的概念
2.辩护律师执业权利保障机制的构成
（三）构建辩护律师执业权利保障机制的重要性
二、辩护律师执业权利保障机制的域外考察与启示
（―）域外辩护律师执业权利及其保障
1.域外辩护律师基本执业权利及其保障
2.域外辩护律师执业的保障性权利
（二）域外辩护律师执业权利保障的配套制度
1.司法审查制度
2.程序性裁判机制
（三）域外辩护律师执业权利保障机制的启示
1.对辩护律师执业权利的保障比较充分
2.赋予辩护律师执业豁免权
3.建立了较为完善的配套制度
三、我国辩护律师执业权利保障机制的实证分析
（―）我国辩护律师执业权利保障机制的现状
1.立法现状
2.司法实践现状
（二）辩护律师执业权利保障机制存在的问题
1.《宪法》对辩护律师执业权利保障缺失
2.立法规定过于笼统
3.《刑法》第306条的羁绊
4.辩护律师执业权利缺乏制度保障和法律救济
5.法律职业共同体缺失
四、完善我国辩护律师执业权利保障机制的若干构想
（―）建议废除《刑法》306条
（二）完善辩护律师执业豁免制度
（三）建立法律职业资格转换制度
（四）建立刑事司法审查制度
（五）探索建立以人大内务司法委员会为主的争议解决机制
（六）强化律师行业自身维权机制
（七）完骞侵犯辩护律师权利的程序性制裁机制
结语
如果把刑事辩护律师跟司法办案机关的博弈比作一场拳击竞技，那么辩护一方就是一个发育尚不健全的小个子，其对手控诉一方则是腰圆体宽的大力士，而且这个大力士还同时充当着裁判者的身份，随时可以叫停甚至把小个子对手判罚出局。这是一个多么“有意思”的场景啊！但这就是当前中国刑事辩护律师的现实困境。当然，从历史的角度看，这种现象已经是中国历史上难得一见的了，在清末以前，这是不可想象的。凭心而论，应该说现在己经是中国辩护律师处于历史上从未有过的“美好时刻”了。在科学、经济、法律如此高速发展的时代，我们有什么理由来悲观地看待“大状”们的未来发展前景呢！可以预料在不久的将来，随着中国特色社会主义建设历程的不断推进，刑事辩护律师的地位会日益重要，刑事辩护的各种体制机制会日益完善，辩护律师的专业素养也会日益提高。如果把刑事辩护律师跟司法办案机关的博弈比作一场拳击竞技，那么辩护一方就是一个发育尚不健全的小个子，其对手控诉一方则是腰圆体宽的大力士，而且这个大力士还同时充当着裁判者的身份，随时可以叫停甚至把小个子对手判罚出局。这是一个多么“有意思”的场景啊！但这就是当前中国刑事辩护律师的现实困境。当然，从历史的角度看，这种现象已经是中国历史上难得一见的了，在清末以前，这是不可想象的。凭心而论，应该说现在己经是中国辩护律师处于历史上从未有过的“美好时刻”了。在科学、经济、法律如此高速发展的时代，我们有什么理由来悲观地看待“大状”们的未来发展前景呢！可以预料在不久的将来，随着中国特色社会主义建设历程的不断推进，刑事辩护律师的地位会日益重要，刑事辩护的各种体制机制会日益完善，辩护律师的专业素养也会日益提高。
论文提纲格式
1.标题式写法
用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写。
2.句子式写法
以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要
论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。
(二)原稿纸页数的分配
写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序 论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7 页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不 宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。
(三)编写提纲
论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的`，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成 的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
编写论文提纲的详细步骤
一、序论
1、提出中心论题;
2、说明写作意图。
二、本论
(一)培育建筑劳动力市场的前提条件
1.市场经济体制的确立，为建筑劳动力市场的产生创造了宏观环境;
2.建筑产品市场的形成，对建筑劳动力市场的培育提出了现实的要求;
3.城乡体制改革的深化，为建筑劳动力市场的形成提供了可靠的保证;
4.建筑劳动力市场的建立，是建筑行业用工特殊性的内在要求。
(二)目前建筑劳动力市场的基本现状
1、供大于求的买方市场;
2、有市无场的隐形市场;
3、易进难出的畸形市场;
4、交易无序的自发市场。
(三)培育和完善建筑劳动力市场的对策
1、统一思想认识，变自发交易为自觉调控;
2、加快建章立制，变无序交易为规范交易;
3、健全市场网络，变隐形交易为有形交易;
4、调整经营结构，变个别流动为队伍流动;
5、深化用工改革，变单向流动为双向流动。
三、结论
1、概述当前的建筑劳动力市场形势和我们的任务;
2、呼应开头的序言。
上面所说的简单提纲和详细提纲都是论文的骨架和要点，选择哪一种，要根据作者的需要。如果考虑周到，调查详细，用简单提纲问题不是很大;但如果考虑粗 疏，调查不周，则必须用详细提纲，否则，很难写出合格的毕业论文。总之，在动手撰写毕业’论文之前拟好提纲，写起来就会方便得多。
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2论文框架与创新之处
第2章文献综述
2.1企业社会责任的内涵及演进
2.2战略性企业社会责任概念及维度
2.3企业社会责任与财务绩效的衡量方法
2.4企业社会责任与财务绩效关系研究
第3章承担战略性企业社会责任的理论基础
3.1企业生态系统理论
3.2利益相关者理论
3.3竞争优势理论
第4章制度背景、理论分析与研究假设
4.1制度背景
4.2战略性企业社会责任对财务绩效影响分析
4.3所有权性质对战略性企业社会责任影响分析
第5章战略性企业社会责任与财务绩效关系实证设计
5.1样本选取及数据来源
5.2变量设计
5.3模型构建
第6章战略性企业社会责任与财务绩效关系实证分析
6.1描述性分析
6.2相关性分析
6.3回归结果分析
6.4稳定性检验
第7章研究结论、建议及局限性
7.1研究结论
7.2对策及建议
7.3研究的局限性
本文结论
随着企业社会责任的不断发展，愈多学者从不同的视角来阐述、分析企业社会责任的理论意义与现实意义。本文回顾国内外学者在企业社会责任和战略性企业社会责任的概念理论，以及企业社会责任与财务绩效关系的研究方法和研究成果，以企业生态系统理论、利益相关者理论和竞争优势理论作为理论支撑，结合我国经济制度背景，分析不同所有权性质对战略性企业社会责任的影响，构建战略性企业社会责任与财务绩效关系的理论模型，对战略性企业社会责任与财务绩效关系进行了分析，主要得到以下研究结论：
第一，本文根据企业生态系统理论以及利益相关者理论提出了履行战略性企业社会责任以及对其进行细分的基础层、市场层、环境层战略性企业责任对财务绩效有显著正影响的假设，并得到了实证结果的证实。实证结果表明，战略性企业社会责任的履行能够为企业带来及时的效益的同时，还能使效益具有一定的延续性。基础层与市场层战略性企业社会责任的履行对后期财务绩效的影响相对于同期有所减弱，但履行环境层战略性企业社会责任对后期财务绩效的影响要显著于同期。在企业生态系统中，企业和企业生态环境是相互影响的，企业对生态系统各成员履行战略性企业社会责任，创造社会价值的同时，企业生态环境反影响于企业，增加企业的经济价值，影响企业的财务绩效。
第二，本文结合经济制度背景，在第一个假设的基础上提出了国有产权性质会减弱战略性企业社会责任对同期财务绩效的正向积极影响。实证结果显示，国有产权性质会减弱战略性企业社会责任对同期会计业绩的促进作用，但对市场绩效存在不显著的正相关关系。随后的稳定性检验又证实了国有产权性质会减弱战略性企业社会责任对同期会计业绩以及市场绩效的促进作用。结果反映，国有企业在履行战略性企业社会责任的过程会偏向非经济目标的实现，而对成本效益、经济目标实现方面的问题考虑较少，在经济价值增值方面的动机弱。而非国有企业在履行战略性企业社会责任时比国有企业更偏向企业经济价值的增值。
第三，由于本文实证模型中检验了战略性企业社会责任对后一期的财务绩效的影响。根据实证结果显示，除环境层战略性企业社会责任外，对后一期财务绩效的影响的显著性明显弱于同期的财务绩效的影响。说明对于战略性企业社会责任的履行，企业并非一劳永逸，而需要不断做出努力，才能促使社会价值与企业经济价值同步增长。
spss输出的结果格式跟论文要求的是不一样的,而且也没法在spss中调整都是把它复制出来,然后在word中调整表格格式的...至于在word中怎么调整表格边框 就很简单了,直接双击表格在弹出来的表格属性里面进行选择的,总之该表格格式是一件非常麻烦的事情
回归结果在论文上展示如下：1、统计学分析中表述logistic回归时，要报告自变量，因变量，自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时，要报告自变量，因变量的赋值情况，我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时，要报告OR，95%可信区间，各变量参照组，这是logistic回归最核心的结果表述。
电脑：WIN10
软件：3.2免费
软件：Stata
1、首先，在Stata中输入代码（ssc install asdoc, replace）安装外部命令asdoc。
2、安装完成后，打开我们的数据，小编这里以Stata自带的数据auto为例。
3、下面，小编做一个mpg和weight变量对price变量的回归分析，并把结果直接导出到Word里。输入命令：asdoc reg price mpg weight 。如图所示，Stata会自动生成一个名为“Myfile.doc”的文件。
4、点击打开Myfile.doc文件，可以看到，我们想要的回归分析结果已经导出到该Word文档里了。
5、之后我们只需要调整下格式即可，是不是很方便呢？
spss输出的结果格式跟论文要求的是不一样的,而且也没法在spss中调整都是把它复制出来,然后在word中调整表格格式的...至于在word中怎么调整表格边框 就很简单了,直接双击表格在弹出来的表格属性里面进行选择的,总之该表格格式是一件非常麻烦的事情
先进性你和优度的检验在分析T检验和F检验。最后说明一下经济含义。OK！！！
哥哥，您这是逮着数据就往里面塞啊！而且你怎么没有给出因变量？我猜测是销售量？还是点击量？暂且不论你自变量的选择不正确，你的R Square值太小，最起码应该达到0.40以上。模型拟合度相当不好，请删减自变量，再行回归！
怎么在论文中解释stata的R方，关于这个问题有以下解释：正确解释在stata 面板回归结果中有三个R方 ，分别是within between overall。然后仔细看一下里面关于within estimator那一部分，基础知识还是要自己看看才能掌握的比较好。搞明白了within，剩下的就能理解了R方是看模型的拟合情况，越高表示模型拟合的越好。F检验是检验模型的系数是不是整体显著不为0，两个值都不可以判断模型是不是设定正确。你可以看一些模型设定的检验，但是有一种观点认为所有的模型本质上都是错误的，只是有一些模型预测效果更好而已。刚好最近开始复习到。R用于测试回归相关性，取值范围在【0，1】。越接近1，回归越完美。R^2可以算是goodness of fit（拟合优度test），同上，越接近于1，数据 fit 回归线越好。越接近于0时，相关性越差。F就是用于检验回归关系是否显著的。贡献一波我的课本和笔记，看着很乱hh，但内容就是这些内容。
调整r方。因为R方统计并不完美。事实上，它有一个主要缺陷。不管我们在回归模型中添加多少变量，它的值永远不会减少。R方和调整R方是两个评估指标，它们对评估回归问题都非常重要，添加随机独立变量无助于解释目标变量的变化。我们的R方值保持不变。因此，给我们一个错误的指示，这个变量可能有助于预测输出。然而，调整R方值下降，表明这个新变量实际上没有捕捉到目标变量的趋势。
R²是指拟合优度，是回归直线对观测值的拟合程度。
表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST
其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。
回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)
残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(residual sum of squares)
总离差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)
SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS
扩展资料
拟合优度检验：
主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。
假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。
参考资料来源：百度百科-拟合优度
参考资料来源：百度百科-线性回归