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这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例
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论文的摘要是对整篇论文的归纳和总结，摘要里要表现出你的首要观念，简略归纳你的证明进程，写出你的首要定论，最佳列出你的论文的立异点，让读者对整篇论文有大致了解。我给你一篇自个写的。助人为乐。
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丝丝心动 健康睡衣 穿真丝睡衣 做美丽女人目前上市的睡衣面料多样化。各种质地柔软、透气、挺括滑爽、 易于吸汗、色彩高雅华丽的面料，如织锦缎、印花富春纺、丝盖棉 等织物制成的睡衣备受青年人青睐。 款式时装化。目前市场上新推出的倒梯形、长方型、漏斗型等各 式长袖短袖睡袍、睡裙，时装味浓，十分美观舒适。有些睡衣还在衣领、袖口、袋边等部位配有装饰花边或绣上印上精美的图案，造型别 具一格。 需求多层次。不同地区、不同年龄、不同收入的消费者对睡衣的 需求差异较大。中老年人喜欢毛巾布、纯棉面料制成的宽松舒适的睡 衣，一般消费者则喜欢价廉物美的纯棉布、泡泡纱等吸湿、透气性好 的面料制作的睡衣。美标深圳专卖店 健康时尚 真丝睡衣1、舒适感：真丝绸是由蛋白纤维组成的，与人体有极好的生物相容性，加之表面光滑，其对人体的摩擦刺激系数在各类纤维中是最低的，仅为。因此，当我们的娇嫩肌肤与滑爽细腻的丝绸邂逅时，它以其特有的柔顺质感，依着人体的曲线，体贴而又安全地呵护着我们的每一寸肌肤。美标家居服纯真丝高贵紫公主无袖睡裙230045纯棉面料柔软舒适，透气清爽，加上时尚的设计，摆脱纯睡衣的概念，实现户外户内一体化产品。 真丝产品彩用100桑蚕丝，具有18种人类所需氨基酸，非常舒适，采用了欧美、日韩风格，显示档次与品味。2、吸、放湿性好：蚕丝蛋白纤维富集了许多胺基（-CHNH）、氨基（-NH2）等亲水性基团，又由于其多孔性，易于水分子扩散，所以它能在空气中吸收水分或散发水分，并保持一定的水分。在正常气温下，它可以帮助皮肤保有一定的水分，不使皮肤过于干燥；在夏季穿着，又可将人体排出的汗水及热量迅速散发，使人感到凉爽无比。正是由于这种性能，使真丝织品更适合于与人体皮肤直接接触，因此，人们都把丝绸服装作为必备的夏装之一。 丝绸不仅具有较好的散热性能，还有很好的保暖性。它的保温性得意于它的多孔隙纤维结构。在一根蚕丝纤维里有许多极细小的纤维，而这些细小的纤维又是由更为细小的纤维组成。因此，看似实心的蚕丝实际上有38%以上是空心的，在这些空隙中存在着大量的空气，这些空气阻止了热量的散发，使丝绸具有很好的保暖性。美标 睡衣纯真丝 睡衣欧式风情连衣睡裙 3、吸音、吸尘、耐热性：真丝织物有较高的空隙率，因而具有很好的吸音性与吸气性，所以除制作服装外，还可用于室内装饰，如真丝地毯、挂毯、窗帘、墙布等。用真丝装饰品布置房间，不仅可以使屋子纤尘不染，而且能保持室内安静。由于蚕丝具有吸湿、放湿性能以及保湿性、吸气性和多孔性，还可调节室内温湿度，并能将有害气体、灰尘、微生物吸掉。另外，真丝纤维的热变性小，比较耐热。它在加热到100℃时，只有5~8%左右脆化，而大多数合成纤维的热变度要比真丝大4~5倍。蚕丝的燃烧温度在300~400℃，属难燃纤维，而合成纤维的燃烧温度在200~2600C，即易燃、易熔。因此，采用蚕丝纤维作为室内装饰的原料，不但可以起到吸音、吸尘、保温作用，还有起到阻燃功能。4、抗紫外线：丝蛋白中的色氨酸、酪氨酸能吸收紫外线，因此丝绸具有较好的抗紫外线功能。而紫外线对人体皮肤是十分有害的。当然，丝绸在吸收紫外线后，自身会发生化学变化，从而使丝织品在日光的照射下，容易泛黄。美标家居服 高档真丝睡衣 蕾丝花边吊带睡裙穿真丝睡衣 健康多多 一般来说，褥疮是压出来的。老人可以在家人的帮助下，采取勤翻身、勤按摩、勤擦洗、勤整理、勤更换等措施，避免局部组织长期受压。另外，老人常穿真丝家居服／睡衣，也可以在一定程度上防治褥疮。 中医观点认为：蚕丝性平，味辛，无毒。用真丝制成的家居服／睡衣不仅质感顺滑，柔软舒适，而且还具有易干、吸湿、散热性能好的特点，可增进身体表皮细胞的活力，促进细胞新陈代谢，对皮肤产生一种微妙的按摩作用，从而减少微生物在皮肤上滋生的机会，对人体有特殊的保健作用。卧床老人长期穿真丝家居服／睡衣，对减轻因生褥疹而出现的皮肤瘙痒有明显的抑制作用，是其他任何一种衣料都不能比的。值得注意的是，当前市场上的家居服／睡衣大多由化学纤维材料制成，老年人穿了，本来就干燥的皮肤更容易感到瘙痒，反而会加重褥疹、褥疮的瘙痒状况。所以，在购买真丝家居服／睡衣时，一定要选货真价实的。
法国是一个浪漫的国度，是许多人向往的地方，法语在我国小语种中属于热门语种，同其他语言专业一样，法语毕业论文选题十分重要。下面学术堂整理了20个法语毕业论文题目供大家参考。1、浅谈法语学习的方法与策略2、法语学习过程中的难点以及对策研究3、法语二外课堂中的文化教学4、法语经济新闻标题中的概念隐喻现象分析5、语言迁移在法语语音和词汇教学中的应用研究6、基于微博公众平台的法语教学模式7、法语复合过去时与未完成过去时的区分8、二外法语教学中的文化导入9、关于法语毕业生就业技能培训的思考10、论法语教学中实用性与地域优势的结合--以汉口学院为例11、论情景交际法应用于法语视听说课的可行性12、法语品质形容词的绝对最高级构成法13、跨文化认知与大学法语专业教学探析14、《二外法语》混合式教学模式研究15、福建省法语人才需求调研及启示16、情景交际教学法在法语教学中的核心构建17、多媒体环境下大学法语课堂教学模式探析18、浅谈跨文化视角下法语电影名的汉译19、现代法语新词特点探析20、小型法语口语语料库的创建与应用研究
根据相关记载，可以得出时间序列预测确实可以支撑一篇硕士论文。可以通过相关文献、调查研究等来证明你的观点，并且结合实际的例子来做验证。
传统时间序列聚类的缺点： 1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。 2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。 如下埃博拉出血热、卫生部在数值上很相似，但教育部和卫生部在形状更相似。若是以形状作为度量传统的欧氏距离可能就不太合适了。 不等长时间序列滑窗STS聚类算法： 1）通过标准分数z_score预处理，消除时间序列观测值数量级差异的影响。 2）更改了相似度计算的方式，采用基于滑窗的方法计算不等长序列的距离。 3）采用类k-means的聚类算法的中心曲线计算方法。 时间序列数据因其趋势信息的直观展现形式，广泛应用于社交网络、互联网搜索和新闻媒体数据分析中。例如：Google应用搜索流感的相关信息的时间序列预测流感爆发趋势。根据某话题热度时间序列数据趋势的规律性，通过聚类区分不同类型的时间序列数据。同一类簇的Twitter话题具有相同或相似的发展趋势，进而应用于话题的发展趋势的预测。 时间序列聚类算法可以分为两类。 1）基于原始数据的时间序列聚类算法。 2）基于特征的时间序列聚类算法。 基于特征的时间序列聚类算法指根据原始数据从时间序列中提取形态特征（极值点位置、分段斜率）、结构特征（平均值、方差等统计值特征）、模型特征（模型的预测值），从而根据这些特征值进行聚类。这类方法的优点解决了不等长时间序列聚类问题，缺点是减弱了原始数据值得影响，聚类的形状趋势信息往往比较粗糙。 3. HOW 一、距离度量公式 STS距离计算的是累加时间序列间每个时间间隔斜率差的平方，公式 如上图所示，g1、g2和g2、g3的欧式距离的数值更相近。g1、g2的STS距离大于g2、g3的数值。在形状距离上，STS距离计算方式表现更好，一定程度上可以解决欧式距离度量时间序列局部特征信息确实和受观测数值数量级差异影响大的问题，但是依旧无法度量不等长时间序列的距离。 基于滑窗的STS距离公式。 如上图所示，当计算不同长度的时间序列的s和r的距离时，先不断平移时间序列s，然后找到s和r距离最近的字段，就如同上图虚线之间的位置，此时s和r距离最近，这个最近距离作为s和r之间的距离。 二、预处理过程 z-score标准分数用数据观测值和观测值平均值的距离代替原观测值。z-score处理后的数据平均值为0，标准差为1。标准差的作用是统一量纲，去除数值的数量级差异影响。 总结 本论文提出了形状距离的不等长时间序列的聚类方法。我们可以学到的有 1）z-score统一量纲，消除数值数量级差异，聚类效果更好。 2）计算x和y时间序列的STS距离，可以平移其中一个时间序列，求最小值作为STS距离值，这就消除了同一时间序列不同起始点的影响。
学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例
我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
刘勰时序论文的题目包括：《基于非线性时序分类的全局特征选择方法》、《基于重叠时间序列模型的心电图分类》、《时序数据分类中的哈希映射》、《基于时序检测器的行为表征识别》、《基于最小距离聚类-支持向量机方法的时序数据分类》。
论文的摘要是对整篇论文的归纳和总结，摘要里要表现出你的首要观念，简略归纳你的证明进程，写出你的首要定论，最佳列出你的论文的立异点，让读者对整篇论文有大致了解。我给你一篇自个写的。助人为乐。
我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
***统计方法的应用
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
时间序列数据挖掘研究论文提纲 论文摘要: 随着计算机与信息技术的普及和大容量存储技术的发展,人们在日常事务处理和科学研究中逐渐积累了大量宝贵数据,这些数据背后蕴藏着对决策有重要参（略）.如何从这些历史数据中提取需要的信息正成为数据挖掘领域（略）在现实生活中,时间是数据本身固有的因素,在数据中常常会发现时序语义问题.时序数据的出现使得有必要在数据挖掘中考虑时间因素.时序数据在现实生活中广泛存在,如金融市场、工业过程、科学试验、医疗、气象、水文、生物信（略）储规模呈现爆炸式增长.因此对时间序列数据挖掘问题进行深入研究是非常必要和富有挑战性的. 从20世纪末开始,复杂网络的研究已经渗透到生命科学、数理学科和工程学科、社会科学等众多不同的领域.对复杂网络的研究,已成为科（略）个极其重要的富有挑战性的课题.其研究热点之一是寻找复杂网络中的社团结构,事实上这个过程就是一个聚类的过程,所以研究复杂网络社团划分新算法,对于时间（略）重要意义. 本文结合时间序列数据挖掘和复杂网络理论,开展了如下的研究工作: 综述了时间序列数据挖掘和时间序列模式挖掘的研究现状,指出了研究的现实意义.介绍并分析了最具代表性的... With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted） potentially useful knowledge is hided behind how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association serie... 目录:摘要 第4-5页 Abstract 第5页 1 绪论 第8-16页 ·选题背景 第8-9页 ·国内外研究现状 第9-14页 ·数据挖掘研究现状 第9-11页 ·时间序列数据挖掘的研究现状 第11-12页 ·序列模式挖掘研究现状 第12页 ·频繁趋势挖掘的研究与发展 第12-13页 ·聚类问题的研究现状 第13-14页 ·本文主要研究内容 第14-16页 2 研究背景 第16-24页 ·数据挖掘与知识发现 第16页 ·数据挖掘的起源 第16-17页 ·引发数据挖掘的挑战 第16-17页 ·相关领域对数据挖掘的`推动 第17页 ·数据挖掘的过程 第17-18页 ·数据挖掘的分类 第18-20页 ·数据挖掘的方法 第20-22页 ·数据挖掘系统 第22页 ·数据挖掘软件的评价 第22-24页 3 时间序列数据挖掘 第24-36页 ·时间序列 第24-25页 ·时间序列概念 第24页 ·时间序列分类 第24-25页 ·时间序列数据挖掘研究 第25-28页 ·序列模式挖掘 第28-34页 ·问题描述 第28页 ·序列模式挖掘 第28-29页 ·序列模式挖掘算法分析与比较 第29-34页 ·时间序列聚类分析 第34-36页 ·复杂网络社团划分方法 第34页 ·时间序列聚类与复杂网络社团结构划分 第34-36页 4 模糊频繁模式挖掘研究 第36-44页 ·趋势分析 第36页