时间序列分析论文答辩问题

1、自我介绍：自我介绍作为答辩的开场白，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己。克服紧张、不安、焦躁的情绪，自信自己一定可以顺利通过答辩。2、答辩人陈述自述的主要内容包括论文标题；课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况；有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果；答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。3、提问与答辩答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。4、总结答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会；参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。除去以上流程外，答辩还需要注意以下几点：一、提前准备讲稿；二、若学校要求准备演讲PPT，则需提前准备并演练，若学校不作要求，可不准备；三、最好穿正装，以示对老师的尊重。扩展资料毕业答辩中常见的问题：1、自己为什么选择这个课题？2、研究这个课题的意义和目的是什么？3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？4、全文的各部分之间逻辑关系如何？5、在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？8、写作论文时立论的主要依据是什么？参考资料：百度百科-毕业论文答辩

下面是我整理的关于论文答辩申请导师意见，欢迎阅读参考。

论文答辩申请导师意见【1】

该生认真系统的学习了时间序列的理论和方法，查阅大量文献，在论文写作过程中虚心听取指导教师的意见。

论文内容充实，层次结构合理科学，格式规范，语言表达清楚、流畅。

达到本科生毕业论文水平。

同意参加答辩。

论文答辩申请导师意见【2】

该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。

论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。

文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的.归纳作用。

数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。

论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义，是一篇有较高学术价值的硕士生论文。

该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。

达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。

论文答辩申请导师意见【3】

xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。

该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。

本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。

论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。

总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。

本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。

论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。

建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

预测宏观，你的变量永远是不够的。预测GDP其实啥意义都没有，但是，写文章的话，就说指导生产、分析经济发展中的不足等等等。总之怎么说都行的啊。时间序列的话，就更多的往经济周期、产业结构上说。虽然话是这么说，但是滞后期是你自己选的，这经济周期怎么都容易往上靠，方便解释，一般的文章建议你往这上面说。如果是毕业论文建议你方法要改良，否则答辩时候会被喷的

时间序列论文答辩

各位老师:早上好! 我的论文题目是:论《三国演义》的“三复情节”。选这么一个题目，最主要的还是对其新颖的艺术建构产生了共鸣。《三国演义》作为中国古代第一部长篇章回体小说，研究其“三复”模式对我们领略中国小说的艺术魅力有很大的启发。 “三复情节”理论最早由杜贵晨先生提出。他在其著作《传统文化与古典小说》重点阐述了“三复情节”的含义、剖析了中国古代数字“三”的观念、叙述了古代小说“三复情节”的流变及其美学意义、探讨了《水浒传》“三而一成”的叙事艺术及《儒林外史》的“三复情节”、归纳出了67部通俗小说中含有的97次“三复情节”。国内学者郑铁生在《三国演义的叙事艺术》提到了“以三为法”的叙事结构，美国著名汉学家浦安迪其所著的《中国叙事学》中提到《三国演义》有一个突出的次结构特点是经常运用定数序列事件，其数字序列的基础经常是“三”，实际上他的这种说法类似“三复情节”他的另一本著作《明代小说四大奇书》也提到一点:说是不少三国戏和说书段落都以某一件事三次发生为基本图式--如“三让徐州”、“三勘吉平”、“三顾茅庐”、“三气周瑜”等。在论文方面，张文在厦门教育学院院报上发表了《浅论聊斋志异的“三复情节”》;梁雁在泰安师专学报上发表了《论红楼梦的“三复情节”》，刘福泉，王新玲在河北大学学报上发表了《中国传统文化中的“尚三”理论对巴金家.春.秋创作的影响》等，都较详细的研究了我国一些名著的“三复情节”，而唯独《三国演义》是个例外，故尔学生不揣浅陋，便动笔写起了《三国演义》的“三复情节”来。 “三复情节”是中国古代小说一种耐人寻味的模式，一个突出的美学现象。《三国演义》“三复情节”的运用是十分成熟的。我主要是从以下几个方面来写《三国演义》“三复情节”的: 一、何为“三复情节” 首先介绍“三复”一词的出处,它最先见于《论语.先进》:“南容三复白圭。然后解释“三复”所表示的意义;再讲“情节”的定义:它是指事件的形成系列或语义系列;最后借鉴杜贵晨先生的定义，概括为:“三复情节”即指“叙事作品写人物做一件事经三次重复才能完成的情节设计。其特点为:同一施动人向同一对象作三次重复的动作，取得预期效果;每一重复都是情节的层进，从而整个过程表现为起--中--结的形态。” 二、《三国演义》中的“三复情节”分类研究 (一)“明写”型“三复情节” 即“三复情节”置于明处。“三复情节”置于明处的标志是数字“三”出现于回目，读者可以一目了然地看出来。明写又表现在两个方面:“连写”式和“断续”式。“连写”与“断续”取自毛宗岗点评《三国演义》结构时注意到的序列事件。如七擒孟获是连写，而三气周瑜乃断续。 1.“连写”式的典型例子是“刘玄德三顾茅庐”，刘备三人一连三次拜访孔明。在一回书里把这么一个事件连续不间断叙写完毕。 2.“断续”式的典型例子是“孔明三气周公瑾”，一气在第五十一回，二气在第五十五回，三气在第五十六回，三回叙一事，堪称断续之典范。 (二)“暗写”型“三复情节” 主要是指“三复情节”隐藏在文中而不是直接出现于回目处，一般不太明显，仔细读来方可发觉。 1.以淡化数字痕迹来叙写“三复情节” 作者不用一、二、三标明所重复的次数，第五十三回写“关云长义释黄汉升”，内中有“黄忠三射关云长”的情节片段，说的是攻打长沙的时候黄忠因被战马掀翻在地，云长义释之。黄忠为报不杀之恩，接连虚拽弓弦，只字未提“第一、二、三次如何”，却把“三复情节”写的惊心动魄。 2.以时间序列来表现“三复情节” 张飞在葭萌关大战马超，也是用了“午后”、“歇马片时”、“夜战”三个时间名词。便代替了一次、二次、三次刀光剑影的鏖战。 3.以数字“三”总括一件事完成的状态的“三复情节” 我自己认为，这是一种特殊的“三复情节”。它只用数字“三”来总括一件事完成的状态，这件事的过程被写作者省去了。如“操先令许禇、曹仁、典韦领三百骑，于傕阵中冲突三遭，方才布阵。”[4]P66这便是典型的省略了发展过程的“三复情节”，第一遭、第二遭、第三遭是如何冲突的，是一个悬念式的情节。毕竟它写的是文学艺术，我们完全可以大胆想象，这无碍大局。如果作者换一种说法叫“许典曹三突傕阵”，用回目标示出来，再大些特写这三次冲阵是怎么的激烈，如何的精彩，也未尝不可。这类例子在《三国演义》中有很多。三、《三国演义》“三复情节”的成因分表层原因和深层原因两个方面。 1.表层原因:主要是指《三国演义》“三复情节”源自三国史书、平话小说及“三国戏”，例如史书:《蜀书.诸葛亮传》载:“先主遂诣亮，凡三往，乃见。”就这么一句话，这便是“三顾茅庐”的最初源头。“三往”经过艺术加工，便成就了一个经典的“三复情节”--“三顾茅庐”。 2.深层原因:说起来只一句话。即“三复情节”的关键在于一个“三”字，这个中华民族自古崇尚的数字在中国传统文化心理中占据着十分重要的位置。古人认为“三”是“自然之始祖，万殊之大宗。《老子》曰:“道生一，一生二，二生三，三生万物。”在漫长的发展过程中，它渐次由一个哲学基数发展成为礼数，最终衍变成了中国人行动原则的一个定数。那便是讲究“礼以三为成”，古代臣礼呼万岁曰:“万岁万岁万万岁。”重复三遍。思考问题讲的是“爱扬而后行”。喝酒要“三巡”。等等。在文本中反映出来，便奠定了中国“礼以三为成”的文化传统，成为了中国作家们不可忽视或省略的一个文化现象。典型的有《弟子规》、《三字经》都尚三字一句。在文本中的情节构思上也讲究“三次成一事”。

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时间序列分析毕业论文题目

我了解更多，选择明白这个道理

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。

力求题目的字数要少，用词需要精选。至于多少字算是合乎要求，并无统一的'硬性'规定，一般希望一篇论文题目不要超出20个字，不过，不能由于一味追求字数少而影响题目对内容的恰当反映，在遇到两者确有矛时，宁可多用几个字也要力求表达明确。常见了繁琐题名如：'关于钢水中所含化学成分的快速分析方法的研究'。在这类题目中，像'关于'、'研究'等词汇如若舍之，并不影响表达。既是论文，总包含有研究及关于什么方面的研究，所以，上述题目便可精炼为：'钢水化学成分的快速分析法'。这样一改，字数便从原21个安减少为12个字，读起来觉得干净利落、简短明了。若简短题名不足以显示论文内容或反映出属于系列研究的性质，则可利用正、副标题的方法解决，以加副标题来补充说明特定的实验材料，方法及内容等信息，使标题成为既充实准确又不流于笼统和一般化。如?quot;（主标题）有源位错群的动力学特性--（副标题）用电子计算机模拟有源位错群的滑移特性'。

写中法对比，或者文化交流的好写。去年我毕业的时候也苦于写不出，还是学姐给介绍的莫文网，很专业的说，没几天就OK了中法宴饮“礼仪文化”比较研究关于里昂中法大学的几个问题论美国与中法建交的关系法国通用工程师培养模式在中国本土化的研究——北航中法工程师学院学生问卷分析中法奢侈品消费动机比较研究中法建交中的美台因素中法合资企业跨文化冲突管理研究中法高等工程教育体系中的毕业设计比较研究法国退还庚款与兴学——中法教育基金委员会研究中法庚款案中的无利债券问题中越历代疆界变迁与中法越南勘界问题研究通用工程师毕业生去向解析——基于北航中法工程师学院的案例中法青年旅游者出行决策对比研究中法奢侈酒电视广告的叙事比较中法越南交涉中的文化冲突中法建交过程中的阿尔及利亚问题和台湾问题中法著作权法律制度比较研究从隔阂到建交:一九四九年至一九六四年的中法关系仲景“建中法”的研究晚清清流派与中法越南交涉徐延旭与中法战争中法古典园林艺术比较时间序列分析在国际关系预测中的应用——以中法关系为例工程师法语教学在中国的探索与实践——以北航中法工程师学院为例民国赴法留学变迁研究——从勤工俭学到里昂中法大学中法关系50年:合作的基础和新型关系的构建中法奢侈品消费者行为比较分析与实证研究近代中法高等教育交流史研究

硕士毕业论文时间序列分析

论文文献研究方法部分怎么写

论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。

1、调查法

调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。

2、观察法

观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。

3、文献研究法

以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。

论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。

论文写作中的研究方法与研究步骤

一、研究的循环思维方式

二、研究的路径

三、研究的分析方法

四、研究过程的设计与步骤

五、对传统研究思维模式的再思考

在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。

世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：

Facts —Theory—Speculation

事实——理论——猜想

上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。

上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。

另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。

我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。

研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。

实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。

我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。

针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。

[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。

因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。

定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)

定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。

这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。

第五步、进行数据的处理和分析

数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。

数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。

值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。

第六步、得出结论，并完成论文

论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。

针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。

在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。

在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。

【注释】：

[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。

[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。

[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)

[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.

[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。

[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32

[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。

[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。

[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352

可以。因为时间序列大都都是不稳定的。如果将不稳定的序列直接纳入到计量模型里面很有可能会造成伪回归。

声明：本文中所有引用部分，如非特别说明，皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年，尽力回答。如果回答有误，欢迎指出。对第一个问题，我们把它拆分成以下两个问题：Why stationary?（为何要平稳？）Why weak stationary?（为何弱平稳？）Why stationary?（为何要平稳？）每一个统计学问题，我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线性回归中（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②独立同分布服从正态分布（均值为0，方差恒定）。在时间序列分析中，我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ,, · · ·, is the same as that of,, · · · ,for all choices of natural number n, all choices of time points ,, · · · , and all choices of time lag k.强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的,, · · · , 和所有可能的k，当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同时，我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if:① the mean function is constant over time, and② γ(t, t − k) = γ(0, k) for all times t and lags k.弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。此时我们转到第二个问题：Why weak stationary?（为何弱平稳？）我们先来说说两种平稳的差别：两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。例子：{}独立服从柯西分布。{}是强平稳，但由于柯西分布期望与方差不存在，所以不是弱平稳。（之所以不存在是因为其并非绝对可积。）另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。例子：,,互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为）当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。（多元正态分布的二阶矩可确定分布性质）而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强，无论是从理论上还是实际上。理论上，证明一个时间序列是强平稳的一般很难。正如定义所说，我们要比较，对于所有可能的n，所有可能的,, · · · , 和所有可能的k，当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同。当分布很复杂的时候，不仅很难比较所有可能性，也可能很难写出其联合分布函数。实际上，对于数据，我们也只能估算出它们均值和二阶矩，我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF，这些性质都和弱项和性质有关。而且，教我时间序列教授说过："General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ，如果考虑的是强平稳，我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题：教授有天在审本科毕业论文，看到一个写金融的，用平稳时间序列去估计股票走势（真不知这老兄怎么想的）。当时教授就说：“金融领域很多东西之所以难以估计，就是因为其经常突变，根本就不是平稳的。”果不其然，论文最后实践阶段，对于股票选择的正确率在40%。连期望50%都不到（任意一点以后要么涨要么跌）。暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。刚开始收益率还好，越往后就越...后面直接亏损了...（软件是金字塔，第二列是利润率）亏损的图当时没截，现在也没法补了，程序都删了。所以应该和平稳没关系吧，毕竟我的做法也没假设是平稳的。如果平稳我就不会之后不盈利了。（吐槽）自己果然不适合做股票、期货什么的...太高端理解不能...

时间序列分析期末论文模板

DTW（dynamic time warping）是时间序列分析中一个很早（1994年，论文的年纪比我都大）也很经典的算法了。它其实借用的是经典算法的“动态规划”的思想。一般来说，时间序列数据如果要做分类，那么大体可以将实验步骤分为：数据预处理（去噪或数据增强），数据表征，选取分类器（机器学习算法还需要选取合适的距离计算方法）。虽然DTW算法也给出了路径，但我实在想不出如何利用path，因此我更倾向于将DTW算法归为距离计算方法。第一部分Introduction不再介绍。直接介绍第二部分：Dynamic Time Warping 作者首先提到，dtw算法成功应用在了语音识别领域——研究者将现实中一个单词的发音（其实就是一条时间序列）与模板库中单词的发音去一个个匹配。怎么衡量匹配程度的大小呢？

我们用机器学习模型通过对历史数据来学习拟合，从而来对未来进行预测。这次分享我们主要以传统主要从这三个方面来展开对时序分析时序分析是一个比较有特点研究领域，这个领域始于对金融业，例如股市趋势预测、投资风险评估。后来有渗透到其他领域，对未来市场预测、动态定价、用电量预测以及在生物医药也有其一席之地。数学定义一般都是比较简短、严谨和抽象的语言来描述一个概念。按时间序列排序的一组随机数变量. 表示一个随机事件的时间序列，简记为在时序预测中，每一个数据也就是我们看到的数值其实都是一个随机变量的观察值，随机变量服从一定分布。其实我们看到值也可以称为观察值其实是时间随机序列的一个实现，或者叫做实例，所有我们看到历史数据就是随机时间序列一组样本。其实我们通过分析来把握这个随机时序的性质因为我们知道每一个点都是服从整体分布。只要我们通过数据得到这些随机时序的性质，也就是掌握随机变量的模样。其实就是一个数理统计过程，也有点类似机器学习中生成模型。其实上面就简述了时间序列任务总体方案有了整体方案，我们一步一步按照这些步骤去去做，然后把需要填填上就完成时序预测。上面内容一看任务的关键步骤就是时间序列分析，那么什么是时间序列分析呢？一句话时间序列分析就是对时间序列进行统计分析。那么具体分析方法有那些呢？主要有两种，分别是描述性时序分析和统计时序分析。时间序列分析理论中有两种平稳性定义所谓严就是说严平稳的所有统计性质都不随时间的变化而变化。这是严平稳性质也是严平稳的定义. 以后我们对于一些概念都可以尝试用数学语言描述一下，也称协方差平稳(covariance stationary)、二阶平稳(second-order stationary)或宽平稳(wide-sense stationary)，弱平稳时间序列的一阶矩和二阶矩不随时间的变化而变化。判断时间序列的平稳性有助随后选择模型，那么的平稳性是时间序列一个重要性质，可以用来给时间序列进行分类。我们会谈谈严平稳和弱平稳之间的关系，满足严平稳的序列具有弱平稳性，但是严平稳并不能全部涵盖弱平稳。为什么说严平稳并不能全部涵盖弱平稳?这是因为柯西分布是严平稳时间序列，但是不存在二阶矩或一阶矩，所以柯西分布就是不满足弱平稳的严平稳。当时间序列为正态分布序列，则由二阶矩描述了正态分布的所有统计性质，此时弱平稳的正态序列也是严平稳。因为在实际中多数时间序列都是弱平稳，所以今天我们也要重点谈谈弱平稳。如果时间序列的二阶矩有限我们看随着时间变化，时间序列的均值是一个常数。方差同均值一样也是常数，方差是二阶矩协方差也是二阶矩，不同时刻的点是否有规律性，因为弱平稳的协方差或者准确地说自协方差是一个时间间隔的函数。当时间间隔协方差是相当的，当间隔不相同的时候对应协方差就不相同，当 s 变化就会变化其实我们就是在找和之间的关系，这里用 s 表示不同的时间间隔，例如那么也就是说弱平稳时间序列的自协方差只与时滞 s 有关，与时间的起始位置 t 无关。自协方差简记为仅与时滞s 相关的一元函数形式当时，就等同于方差平稳时间序列的自相关系数也可以简记为与时滞 s 相关的一元函数形式如果一个模型生成时间序列是平稳的，那么就说明该模型是平稳，否则就是非平稳的这里有一段话大家可以理解一下，AR、MA和ARMA模型都是常用的平稳序列的拟合模型，但并非所有的AR、MA和ARMA模型都是平稳的。好我们回到线性差分方程，我们重点说一下差分方程两种表达方式，其中我们先说一下什么是滞后算子。假设已知时间序列和有如下关系其实就是我们不用来表示是的y 而表达成为就是我们在程序中看到 lag 也有用 B 表示的，以此类推所以用滞后算子表达出多项式典型的 p 阶线性差分方程为今天我们主要说时间序列的一些推导公式，之前看些资料，其中关于时间序列中常用AR模型、MA模型背后推导说的比较深，不易于理解。最近看了一些资料，适当地总结一些。时间序列虽然简单、但是要是想真正弄懂也需要花费一些功夫，将序列分解为一下形式。这通过加法模型将这些项来表示时间序列，其中趋势项和季节项我们是可以通过模型来拟合，因为他们都是有规律可循的，需要我们能够通过模型学出来GPD 就是一个趋势模型，而且是随着时间而不断成指数增长。超市的人流，具有周期性，每周的人流在周末人流要相对于周一到周五人要多一些。每天人流下午要相对于上午人流要多一些。那么也就是说明我们对 ,我们之前讨论过时间序列是一个随机过程，也就是的联合分布，通常我们研究一个联合分布是一个比较复制的问题。这是我们在统计模型时候，最早的NPL 分析用到链式法则来表示联合概率一种学习过概都知道条件概率，时序每一个时刻随机变量都是和他之前的随机时间点的概率是相关。这就是联合概率，要计算这个联合概率是需要相当大的计算量。当 a 小于 1 说明模型是稳定，反之说明模型是不稳定，为什么会有这样结论。我们可以结合小球的落地原理来项这个问题。其实我们非齐次项差分方程下面是差分方程通解其中 B 也即是滞后算子L,这里用 B 来表示，这里还是再演示一下吧接下来计算特征解，提取左边可以表示无限变量只和形式，这个大家应该不会陌生，而且类似，所以替换替换等比数列之和。重点相关性研究和可以用计算出来。AR序列相关性是随着负指数衰减，MA(q) 模型是有限相关性，有限时间序列相关根据均方差最小原则，来进行预测也就是我们讨论的AR模型，那么AR模型就可以用于时间序列分析这样时间序列步长间隔相同间分布是一致，这样时间序列才是平稳的时间序列。线性filter这是研究时间序列另一种模型，通过频域来研究时间序列

时序数据的特点： 1.时间序列数据依赖于时间，但不一定是时间的严格函数。 2.时间序列数据每时刻上的值具有一定的随机性，不可能完全准确地用历史值去预测。 3.时间序列数据前后时刻（但不一定是相邻时刻）的数值往往具有相关性。 4.从整体上看，时间序列往往会呈现出某种趋势性或出现周期性变化的现象。分类：按研究对象分类：一元时间序列和多元时间序列。按时间参数分类：离散时间序列和连续时间序列。按统计特性分类：平稳时间序列和非平稳时间序列。按分布规律分类：高斯型时间序列和非高斯型时间序列 1.统计时序分析 1. 频域分析 2. 时域分析 2.平稳时间序列检验什么是平稳时间序列？这就需要我们从概率统计的角度来定义。一般来讲，平稳时间序列有两种定义，分别是：严平稳时间序列和宽平稳时间序列。其中，严平稳要求序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化。宽平稳则认为只要保证序列 [二阶矩]( (mathematics) 平稳，就代表序列稳定。显然，严平稳比宽平稳的条件严格。严平稳是对序列联合分布的要求，以保证序列所有的统计特征都相同。关于序列平稳性的检验，一般有两种方法，分别是：图检验和假设检验。图检验是根据时序图和自相关图显示的特征作出判断，因其操作简便而运用广泛。简单来讲，如果一张时序图呈现出明显的增长和下降趋势，那么就一定不平稳。 3.自相关图 4.纯随机性检验怎样判断一个平稳序列是否随机呢？这就会用到纯随机性检验。纯随机性检验的过程中，一般会涉及到两个统计量，分别是：Q 统计量和 LB 统计量（Ljung-Box）。但由于 LB 统计量是 Q 统计量的修正，所以业界通常所称的 Q 统计量也就是 LB 统计量。 Python 中，我们可以利用 statsmodels 统计计算库中的 acorr_ljungbox() 函数计算 LB 统计量，该函数默认会返回 LB 统计量和 LB 统计量的 P 值。如果 LB 统计量的 P 值小于，我们则认为该序列为非随机序列，否则就为随机序列。介绍及建模 ARMA 模型的全称是自回归移动平均模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型。ARMA 模型一般又可以被细分为 AR 自回归模型，MA 移动平均模型和 ARMA 三类。