毕业论文数据回归分析
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
(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。
回归分析论文素材数据
1、LS最小二乘法，可以用于线性回归模型、ARMA等模型2、TSLS两阶段最小二乘法3、GMM广义矩估计方法4、ARCH自回归条件异方差，还可以估计其他各种ARCH模型，如 GARCH、T- GARCH5、BINARY用于估计二元选择模型，包括 Logit、 Probit和 Extreme value模型6、ORDERED用于估计有序选择模型7、CENSORED用于估计删截模型8、COUNT用于估计计数模型9、OREG分位数回归分析方法10、GLM义线性模型分析方法11、STEPLS分段最小二乘分析方法12、ROBUSTLS稳健最小二乘分析方法13、HECKIT赫克曼备择模型14、BREAKLS带断点的最小二乘分析方法15、THRESHOLD门限回归分析16、SWTCHREG转换回归17、ARDL自回归分布滞后模型18、IDAS混合数据抽样1TSLS两阶段最小二乘法一个典型的线性回归模型:y= β0 + β1x1+ βX + ε(1)，这里y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因”。大写的 X为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。然而，如果一个重要变量x2被模型(1) 遗漏了，且x1和x2也相关，那么对β1的OLS 估计值就必然是有偏的。此时，x1被称作“内生”的解释变量，这就是 “内生性”问题。遇到“内生性”问题肿木办？有一个方法就是找工具变量Z。如果存在内生性，则称解释变量为 “内生变量”(endogenousvariable)；反之，则称为 “外生变量”(exogenous variable)。内生性的严重后果是使得 OLS估计量不一致(inconsistent)，即无论样本容量多大，OLS 估计量也不会收敛至真实的参数值。在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。1。与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。2。与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。二阶段最小二乘法Eviews操作介绍：二阶段最小二乘法的第一阶段就是利用原模型的内生解释变量对工具变量进行OLS，得到解释变量的拟合值；第二步，利用得到解释变量的拟合值对原模型进行最小二乘法，从而得到方程模型的估计值，这样就可以消除内生性的影响。原文阅读：一文读懂内生性问题之二阶段最小二乘法(TSLS)Eviews操作2THRESHOLD门限回归分析阈值回归模型描述了一种简单的非线性回归模型。 TR规范很受欢迎，因为它们很容易。 估计和解释，并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。 在TR的应用中，有样品分裂，多重平衡。 非常流行的阈值自回归(TAR)和自激励阈值自回归(SETAR)(Hansen 1999, 2011;波特2003)。在功能强大的特性中，Eviews有选择最佳阈值TR模型选择工具。能够从候选列表中，并且能够指定两种状态的变化和非变化的变量。例如，您可以轻松地指定两种模式的门限模型并允许EViews 估计最优变量和参数、阈值、系数和协方差。并对变化和回归参数的估计。门限回归模型是一种重要的结构变化模型，当观测变量通过未知门限时，函数模型具有分段线性的特征，并且区制发生变化。门限回归模型很容易估计和解释，再加上它具备动态性，所以应用比较广泛。门限回归能够应用于多种模型中。门限变量qt和解释变量Xt、Zt的特征决定了门限函数的类型。如果qt是yt的d期滞后值，则称为自激励(SE)模型；如果门限变量不是被解释变量的滞后变量，则为一般的门限回归(TR)模型。如果解释变量Xt、Zt中仅包含截距项和滞后的被解释变量，则表示自回归(AR)模型。在此基础上易于得出，自激励门限自回归(SETAR)模型中则包括自回归设定和滞后被解释变量两类要素。 Graph and Table If you select View/Model Selection Summary from an estimated threshold equation you will be offered a choice of displaying a Criteria Graph or a Criteria Table:带断点的最小二乘分析方法基本普通最小二乘法假设模型的参数不随观测值的变化而变化。尽管这种假设。结构的变化，以及样本区间参数的变化 ，在应用时间序列分析中起着重要的作用。因此，有大量的研究针对回归方程中参数结构变动的问题。EViews 8提出了结构变动的线性回归估计工具。在Bai (1997), Bai and Perron (1998)中的断点都是已知，先前指定的。一、Estimating Least Squares with Breakpoints in EViews案例所需数据介绍，本节以hansen_jep为例，具体数据如下：要估计一个具有断点的最小二乘方程，请选择Object/New Object….../ Equation or Quick/Estimate Equation，或者从EViews主菜单中选择BREAKLS - Method下拉菜单中带有断点的最小二乘法，或者在命令窗口中简单输入关键字BREAKLS:接下来，单击Options选项卡，显示计算系数协方差矩阵、断点说明、权重和系数名的附加设置。 Specification包括如下选项：The Break specification section of the dialog contains a Method drop-down where you may specify the type of test you wish to perform. You may choose between: • Sequential L+1 breaks vs. L • Sequential tests all subsets • Global L breaks vs. none • L+1 breaks vs. global L • Global information criteria • Fixed number - sequential • Fixed number - global • User-specified这些选项在结构突变检验章节将再次介绍。为了说明断点方程估计的输出，我们使用Han- sen’s (2001)劳动生产率的例子。Hansen的示例使用了1947年2月至2001年4月美国劳动生产率在制造业耐用品行业的测量。工业生产指数与每周平均工时之比增长率。我们估计一个断点模型，使用DDUR与DDUR(-1)和一个常数的回归。输出如下: Specification View显示一个断点回归的总结,该方法用于确定断点。输出的顶部显示断点摘要以及剩下的部分显示了断点确定的中间结果:二、Example为了说明这些工具在实践中的使用，我们采用了美国出口实际利率的数据(from Garcia and Perron (1996) that is used as an example by Bai and Perron (2003a).)选择对象/新对象…从主菜单中 或在命令行中输入命令断点并单击enter。, click on the Options tab and specify HAC (Newey-West) standard errors, check Allow error distributions to differ across breaks, choose the Bai-Perron Global L breaks vs. none method using the Unweighted-Max F (UDMax) test to determine the number of breaks, and set a Trimming percentage of 15, and a Significance level of , to match the test example in Bai and Perron (2003a), we click on the HAC Options button and set the options to use a Quadratic-Spectral kernel with Andrews automatic bandwidth and single pre-whitening lag:输出结果为：点击视图/实际，拟合，剩余/实际，拟合，残差图，在原始序列和残差的旁边，查看样本内的拟合数据:未完待续！◆◆◆◆精彩回顾点击上图查看：计量经济学小白必修课--网课《高级计量经济学及Eviews应用》震撼上架！点击上图查看：《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶》点击上图查看：《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》相关资源：柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型_柯布道格拉斯生产函数...点击阅读全文 打开CSDN，阅读体验更佳参与评论 请先 登录 后发表或查看评论matlab进行道格拉斯筛选,柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型.doc...α , β—— K 和 L 的产出弹性. 经济学中著名的柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数的一般形式为 Q(K , L) = aK α Lβ , 0 < α , β < 1 (1-1) 其中Q, K , L 分别表示产值、资金、劳动力,式中α , β ...[渝粤教育] 九江学院 计量经济学 参考 资料_wx_yuyueshool的博客-CSDN博...B、在柯布—道格拉斯生产函数中,检验规模报酬是否不变。 C、在回归方程中,检验结构是否存在变化。 D、在回归方程中,检验误差项是否服从正态分布。 E、在回归方程中,检验某一参数是否异于零。柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型，齐微，，柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function）用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数Eviews实现ARDL的步骤.docxEviews实现ARDL 自回归分布滞后模型 EViews 9及以上版本提供了ARDL，自回归分布滞后模型的工具，变量包括了滞后变量和常规解释变量。 其中，EViews 内置了滞后阶数的选择；协整估计；长期趋势的Bounds检验。CD案例分析本文是对CD案例的一个总结，主要是根据用户消费记录，分析用户消费行为，建立RFM模型，分析复购率、回购率等关键指标。希望对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值。 分析过程 准备工作（数据集观察与数据清洗） 用户消费趋势分析（按月）——每月消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数、用户平均消费金额、用户平均消费次数 用户个体消费分析——用户消费金额，产品购买量的描述性统计、用户消费金额和产品购买量分布、用户累计消费金额占比 用户消费行为分析——用户第一次消费（首购）时间分布、用户最后一次消费时间分布继续访问回归系数b的经济含义_计量经济学常见问题汇总来源| 本文由计量经济学服务中心整理转载请联系计量经济学相关问题1计量经济学是分析啥的？包含些什么内容？计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：1、理论检验。2、预测应用。研究对象：计量经济学的两大研究对象：横截面数据(Cross-sectional Data)和时间序列数据(Time-series Data)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计...继续访问[Day2]计量经济学之ARDL模型ARDL模型模型结构建模步骤 模型结构 ARDL(p,q1，q2)的结构是ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut\phi(L,p)y_{t}=\beta1_{t}(L,q1)x_{1t}+\beta2_{t}(L,q2)x_{2t}+\delta W_{t}+u_{t}ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut 建模步骤 第一步，建立与该ARDL模型想对应的的ECM模型，并计算其下统计量，以此判断是否存在长期的继续访问eviews怎么回归道格拉斯生产函数_【干货分享】Eviews估计方法汇总1最小二乘法(1)普通最小二乘估计(OLS)：这是使用的最为普遍的模型，基本原理就是估计残差平方和最小化，不予赘述。(2)加权最小二乘估计(WLS) Eviews路径：LS模型设定对话框-----options OLS的假设条件最为严格，其他的估计方法往往是在OLS的某些条件无法满足的前提下进行修正处理的。WLS就是用来修正异方差问题的。 在解释变量...继续访问ardl模型stata命令_小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）#文章首发于公众号“如风起”。原文链接：小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》长面板数据分析上两篇笔记我们讲到了短面板数据分析。短面板数据分析主要关注对不可观...继续访问面板数据分析复习总结一、混合回归和固定效应模型和随机效应模型 类型、特点、基本假定、模型估计、模型设定检验、检验判定 二、固定效应模型和随机效应模型的不同点 三、SUR模型、SWAMY模型、HSiao模型 类型、特点、基本假定、模型估计、特点 四、平均个体回归模型和平均时间回归模型 五、各种检验的优缺点 ...继续访问ardl模型stata命令_二值模型的Stata命令二值模型的 Stata 命令为probit y x1 x2 x3,r (probit 模型) logit y x1 x2 x3,r or (logit 模型) 选择项“r”表示使用稳健标准误(默认为普通标准误)；选择项“or”表示显示几率比(odds ratio)，不显示回归系数。完成 Probit 或 Logit 估计后，可进行预测，计算准确预测的百分比，或计算边际效应：predict y1 (...继续访问ardl模型stata命令_Stata新命令快讯: 有向无环图、模糊倍分法等Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云连享会 最新专题 直播编者按： 自今日起，Stata 连享会 (公众号 StataChina) 将开设「Stata新命令快讯」专栏，定期推送 SSC 网站上发布的最新命令，对于我们认为重要的命令进行标注。 对于您感兴趣的命令，可以直接在 Stata 命令窗口中输入 ssc install 命令名称, replace 进行下载。下载完成...继续访问ARDL模型笔记毕业论文打算用ARDL模型做，所以查了一些资料，虽然以后可能不会再用了，说到底也是一个经验。可能有错误，还望赐教。 ：Autoregressive distributed lagged model Yt= a*Yt-1 +b*Xt + c*Xt-1 + ...+ d 是基于自回归的拓展，加入了其他滞后项，在模型的构建上是格兰杰因果的进一步发展，但对于回归结果的显著性并没继续访问8145v5 参数_参数估计一、估计量与估计值、点估计、区间估计1、参数估计：用样本统计量去估计总体的参数。2、估计量：用于估计总体参数的统计量的名称如样本均值，样本比例，样本方差等例如：样本均值就是总体均值 的一个估计量3、参数用 表示4、估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值如果样本均值 =80，则80就是 的估计值5、点估计用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值例如：用样本均值直接作为总体均值的估...继续访问浙江大学【面板数据分析与STATA应用】——第三讲内生性与工具变量法解释变量和误差项存在内生性问题 内生性问题来源 内生性问题主要来自于三个方面，分别为：遗漏变量、联立性以及度量误差 遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但却没有控制的变量。这些变量最后进入了误差项，从而导致误差项与解释变量相关，进而导致了内生性问题。 联立性 联立性是指一个计量方程中的核心解释变量A对被解释变量B产生影响，反过来，被解释变量B又对A产生影响。 如果B对A有正向的影响，正向冲击就会导致A增加，从而导致核心解释变量A与误差项正相关。 如果B对A有负向的影响，正向继续访问最新发布 eviews怎么回归道格拉斯生产函数_受限因变量模型及Eviews应用1前言在现实生活中，有时候会遇到这样的额问题，因变量是连续的，但是会受到某种限制，这时候就不能按照一般的模型进行估计。有时候所谓的因变量的观测值来源于总体的一个受限制的子集，但是却不能完全的反应总体的实际特征，此时需要用到建立首先因变量模型俩腿短总体的特征。例如我们在对居民收入做调查时候，通常会有一个区间，例如大于5万的取一个值，然后小于2000的取一个值。这个时候这个最低的和最高的我们...继续访问基于柯布-道格拉斯生产函数的煤矿产能分析研究正确的产能分析方法对于煤矿优化人员结构,提升效率极为重要。基于柯布-道格拉斯生产函数,以美国井工矿为例,分析了人员投入与产能之间的关系,得出美国井工矿现有人员条件下合理产能区间。对于我国西部优质煤炭产能释放过程中人员结构规划提供了有益借鉴。eviews教程之CES生产函数比较方便快的计算CES生产函数计算步骤及过程。ARDL模型 eviews操作详细分析评论留言说明你的需要。 ARDL模型 eviews操作详细分析继续访问Eviews ＆界面新功能介绍Eviews ＆界面新功能介绍 本文其中一些是自己的整理，也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理，其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性，分享出来，有兴趣的看客可以一起学习、进步。 Eviews 8 一、变量显示 估计参数界面得到加强，打入头几个词，会有相关关联字段的出现，方便写入变量。 二、工作表的详继续访问热门推荐 使用Eviews做简单线性回归写论文过程中，发现管理类哟呵发文，大多数是写数理模型，一般刊物上的文章都是提出一个模型，然后使用算例来证明模型的可行性和有效性。但是管理类论文的这套老做法已经很难行的通了。相比之下，经济类的论文发表在一般刊物上的做法就是使用计量经济模型对一些经济现象或规律进行实证研究，相对来讲这套做法仍旧是行得通的。以前轻视回归的我，现在再也不敢轻视回归模型了。因为计量经济学数理模型方法的核心就是回归模型。以前正继续访问eviews命令本命令集几乎涵盖了 Eviews 中所有命令，视图和过程的完整列表我们分为基本命令、矩阵和字符串函数以及编程语言三个面加以介绍，在每一个面的列表按照字母顺序排。eviews柯布道格拉斯生产函数。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
回归分析毕业论文课题
统计学本科生,毕业论文题目是研究定性多元回归分析你这个就是这么简单的要求吗还是有更详细的说明具体谈清晰的的
梁广1，2邵长高1，2
（1.广州海洋地质调查局 广州 510760；2.国土资源部海底矿产资源重点实验室 广州 510760）
第一作者简介：梁广（1972—），男，工程师，主要从事网络管理和数据管理工作，E-mail:。
摘要 近年来资源勘探已经覆盖大部分陆地区域，越来越多的国家把目光投向海洋。海洋作为一个巨大的能源和资源宝库在国民经济、军事战略等的重要性也日益显现。各个国家竞相制定海洋科技开发规划、战略计划，优先发展海洋新技术［1］。如何有效的从海量海洋地质调查数据中获取有用信息是海洋新技术研究中的重要研究内容。论文针对海洋地质调查数据研究技术应用需求，引入了回归分析模型到海洋地质调查数据库中，详细介绍了回归分析的技术方法和在海洋地质调查数据库研究中的应用优势，为海洋科学研究提供了技术支持。
关键词 海洋地质 回归分析 数据库
1 前言
随着陆地资源的消耗和人类对能源越来越强烈的需求，海洋作为一个尚待大规模开发的能源和资源宝库引起各国越来越多的关注。我国作为世界上最大的发展中国家对能源的需求也在大幅增加，近年来我国石油进口数量急剧增长，据估计到2020年我国石油进口依存度将达到60%。党和国家领导人多次提出“资源、能源、特别是油气资源，已成为我国经济和社会发展的重要因素，解决后备能源问题是保证国家经济安全的大事”。随着我国国土资源大调查和海洋地质专项调查的开展，大量的海洋地质数据被收集和积累，并建立了多个满足各自业务需求的信息系统和数据源［2］。如何有效的从海量海洋地质调查数据中获取有用信息是海洋新技术研究中的重要研究内容。论文针对海洋地质调查数据研究技术应用手段的需求，引入了回归分析技术到海洋地质调查数据库中，详细介绍了回归分析的技术方法和在海洋地质调查数据库研究中的应用优势，为海洋科学研究提供了技术支持。
2 回归分析概述
概述
回归分析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。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析［3］。回归分析预测法可以从各数据之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法，通过对与预测对象（y）有联系的多个因素X1，X2，……，Xk建立回归模型。求出的回归模型是否合理，是否符合变量之间的客观规律性，引入相关因素是否有效，变量之间是否存在线性相关关系，模型能否付诸应用，这要通过检验决定。本文给出了两方面的检验：一方面为实际意义检验。即利用理论所拟定的期望值与实际结果相比较是否相符。另一方面为统计检验：分别为拟合优度检验（R平方检验）、方程显著性检验（F检验）、变量显著性检验（t检验）［4］。论文主要介绍一元线性回归分析在海洋地质调查数据库中的应用。
一元线形回归分析模型
线性回归分析可以描述两个要素之间的回归关系。线性回归分析公式为：yi=a+bxi+εi.其中a和b为参数.εi是误差.我们定义Q（a，b）a为总误差。则：
南海地质研究（2014）
对公式两边的a和b求导得：
南海地质研究（2014）
南海地质研究（2014）
x表示x的平均值.y表示y的平均值.
关系系数R2求值方法为［5］：
南海地质研究（2014）
多元线形回归分析模型
研究对象y受多个因素x1，x2，x3，…xn的影响，假定各个影响因素与y的关系是线性的，则可建立多元线性回归模型：
y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε
式中：x1，x2，……，xk代表影响因子；ε 为随机误差；y 代表所研究的对象，即预测目标［3］。
统计检验
统计检验是运用数理统计的方法，对方程进行检验、对模型参数估计值的可靠性进行检验。这主要包括拟合优度检验、方程显著性检验、变量显著性检验，即常用的R2检验、F检验和t检验。
拟合优度检验（检验）：
拟合优度检验就是检验回归方程对样本观测值的拟合程度。又称为复相关系数检验法，它是通过对总变差（总离差）的分解得到。
南海地质研究（2014）
其中
南海地质研究（2014）
总变差平方和S总是各个观察值与样本均值之差的平方和，反映了全部数据之间的差异；残差平方和S残是总变差平方和中未被回归方程解释的部分，由解释变量x1，x2……，xk中未包含的一切因素对被解释变量y的影响而造成的；回归平方和S回是总变差平方和中由回归方程解释的部分。对于一个好的回归模型，它应该较好地拟合样本观测值，S总中S残越小越好。于是可以用：
南海地质研究（2014）
求得［4］。
方程显著性检验（F 检验）：
对于多元线性回归方程，方程显著性检验就是对总体的线性关系是否显著成立作出推断，即检验被解释变量y与所有解释变量X1，X2，……，Xk之间的线性关系是否显著，
南海地质研究（2014）
即F统计量服从以（k，n-k-1）为自由度的F分布。首先根据样本观测值及回归值计算出统计量F，于是在给定的显著性水平a下，若F＞Fa（k，n-k-1），则拒绝H0，判定被解释变量y与所有解释变量x1，x2，……，xk之间的回归效果显著，即确实存在线性关系；反之，则不显著［4］。
变量显著性检验（t检验）：
对于多元回归模型，方程的显著性并不意味每个解释变量对被解释变量y的影响都是重要的。如果某个解释变量并不重要，则应该从方程中把它剔除，重新建立更为简单的方程。所以必须对每个解释变量进行显著性检验。
在给定的显著性水平a下，若｜ti｜＞ta/2（n-k-1），则拒绝H0，说明解释变量xi对被解释变量y有显著影响，即xi是影响y的主要因素；反之，接受H0，说明解释变量xi对被解释变量y无显著影响，则应删除该因素［4］。
3 应用实例
论文利用线形回归分析模型对南海海域海洋沉积物温度进行了分析，其中散点图显示如图1所示，回归分析结果见表1。
图1 水深与沉积物温度散点图
Water depth temperature
表1 水深沉积物温度回归分析结果 The regression analysis result for Water depth temperature
读取回归结果如下：
截距：a=；斜率：b=；相关系数：R=；测定系数：R2=；F值：F=。
建立回归模型，并对结果进行检验
模型为： 。
F值的计算公式和结果为：
南海地质研究（2014）
其中P＜。回归结果证明，沉积物温度与海水深度有着密切的关系，但是通过散点图显示，并不是温度越深沉积物温度越低。而是受到其他例如海底热流，海洋环流等因素的影响。
4 结语
本文介绍了回归分析在海洋地质调查研究中的应用，同时提供了回归分析的技术原理及实现方法，并通过对南海沉积物与海水深度关系模型进行了应用分析，回归结果显示了两者具有密切但是存在不确定性的关系。实验结果得到有效的应用。
参考文献
［1］单宝强，毛永强.中的坐标系定义与转换［J］.黑龙江国土资源，11，38-39
［2］苏国辉，孙记红，等.2011.海洋地质数据集成中的关键问题和方案［J］.海洋地质前沿，11（27）：51
［3］百度百科.回归分析.
［4］沈聪.2009.基于EXCEL的回归分析在足迹分析上的应用［M］.辽宁警官高等专科学校本科毕业论文
［5］Cottrell Analysis：Basic ：//～cottrell/ecn215/
The Marine Geological Survey Based on Regression Analysis
Liang Guang1，2，Shao Changgao1，2
（ Marine Geological Survey，Guangzhou，510760； Laboratory of Marine Mineral Reasources，MLR，Guangzhou，510760）
Abstract：The new resources survey had covered most of the continental area at ，the ocean resources have attracted more and more attention now as it is a huge resource and energy reservoir that had a profound meaning to national economy and military energy competition made manly countries developed new technology project and put the new ocean technology as the primary study ，how to abstract useful information from marine geological survey data is one of the most important study paper focuses on the study of the deficit of marine database technology and introduces regression analysis model and the application advantage of purpose of this paper is to provide the technology support for marine word：Marine geology；Regression analysis model；Database
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毕业论文问卷回归分析
论文的前言也叫引言，是正文前面一段短文。前言是论文的开场白，目的是向读者说明本研究的来龙去脉，吸引读者对本篇论文产生兴趣，对正文起到提纲掣领和引导阅读兴趣的作用。在写前言之前首先应明确几个基本问题:你想通过本文说明什么问题?有哪些新的发现，是否有学术价值?一般读者读了前言以后，可清楚地知道作者为什么选择该题目进行研究。为此，在写前言以前，要尽可能多地了解相关的内容，收集前人和别人已有工作的主要资料，说明本研究设想的合理性。1、 引言应含概的内容引言作为论文的开头，以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，缘起和提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前工作的关系，目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义，引出本文的主题给读者以引导。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容；三言两语预示本研究的结果、意义和前景，但不必展开讨论。前言在内容上应包括:为什么要进行这项研究?立题的理论或实践依据是什么?拟创新点?理论与(或)实践意义是什么?首先要适当介绍历史背景和理论根据，前人或他人对本题的研究进展和取得的成果及在学术上是否存在不同的学术观点。明确地告诉读者你为什么要进行这项研究，语句要简洁、开门见山。如果研究的项目是别人从未开展过的，这时创新性是显而易见的，要说明研究的创新点。但大部分情况下，研究的项目是前人开展过的，这时一定要说明此研究与被研究的不同之处和本质上的区别，而不是单纯的重复前人的工作。2、 前言的写作方法(1)、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。(2)、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。(3)、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可;在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论;虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展;不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有，或本领域研究人员所共知的常识性内容。(4)、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用本研究国内首创、首次报道、填补了国内空白、有很高的学术价值、本研究内容国内未见报道或本研究处于国内外领先水平等不适当的自我评语。（5）、前言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如才疏学浅、水平有限、恳请指正、抛砖引玉之类的语言;前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。（6）、前言的篇幅一般不要太长，太长可致读者乏味，太短则不易交待清楚，一篇3 000一5 000字的论文，引言字数一般掌握在200一250字为宜。1. 引言书写内容和格式(1)说明论文的主题、范围和目的。(3)预期结果或本研究意义。(4)引言一般不分段,长短视论文内容而定,涉及基础研究的论文引言较长,临床病例分析宜短。国外大多论文引言较长,一般在千字左右,这可能与国外内数期刊严格限制论文字数有关所谓的引言就是为论文的写作立题，目的是引出下文。一篇论文只有命题成立，才有必要继续写下去，否则论文的写作就失去了意义。一般的引言包括这样两层意思：一是立题的背景，说明论文选题在本学科领域的地位、作用以及目前研究的现状，特别是研究中存在的或没有解决的问题。二是针对现有研究的状况，确立本文拟要解决的问题，从而引出下文。一般作者在引言写作中存在这样两方面的问题。
这个要看你刚开始的题目设置是否合理如果合理那就不是题目的问题，那就不应该删除题目。如果你确定是题目设置的问题那你可以删除题目的。要看你是调查过程中哪个环节出现了问题，针对出现问题的环节进行改正就行了。如果说希望研究影响关系，比如研究“认知”，“态度” 分别对于“行为”的影响关系，此时可考虑使用回归分析，线性回归是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程（非线性回归就没有方程，人脑就类似一个非线性回归），然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测，所谓回归，就是向某个理想的状态或平衡状态的趋向发展，通过回归可以找出哪些影响因素，对结果的影响规律。
今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官 PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。 另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于的，而一般我们最低也得吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差 一般达到就可以了，以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况，一般进行如下处理： ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉，要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧 若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。 特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x） 这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。 显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。 层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士） 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求，那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于就好了。 不过我遇到过大于，导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。 但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。 所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用） 条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著 条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用） 先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可） 自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。 公众号:alone5400
1、首先将数据录入到SPSS软件中，也可以是Excel表格直接导入，不要忘记把“变量视图”设置成数值型。
2、选择你要处理的值，进行“相关性分析”，观察两者间有没有存在相关性。因为有了相关性才能做回归分析。
3、如果检验得出存在相关性，就可以做回归分析了。SPSS软件上方选择“分析”-“回归分析”-“线性”，点击确定。
4、在相应的框中输入X和Y轴对应的内容，其他都不需要管。
5、最后就是结果分析了，在输出的文档中一共有四张表，其中【系数表】就是所求出来的模型。在查看回归的水平为Y，然后输入X预测Y的值。
回归分析毕业论文题目
我本科论文写的 关于中国股市 是否是 政策市的问题里面有个小模型 当然得用软件不过我是 学统计的
这些数据是保密的......
一、为什么邮政储蓄必须与邮政体制联动改革二、货币政策的实施必然影响到股票市场的走势和发展三、我国当代城市规划的现状及发展趋势四、我国商业银行体制改革研究
这些都是常用的：金融本科毕业论文选题1、现阶段我国居民储蓄高增长分析与对策措施2、珠三角地区经济发展的金融支撑问题研究3、中国期货市场监管制度研究4、我国上市公司业绩与股票价格相关性研究5、浅议我国商业银行中间业务的风险及防范6、我国股份制商业银行中间业务发展存在的问题及原因分析7、融资期限结构对我国上市公司价值的影响研究8、银行主导融资下企业债券市场的发展研究9、现阶段我国居民金融资产结构分析10、股指期货对我国股票市场影响分析11、论股指期货对我国证券市场波动性的影响分析12、实证分析我国开放式基金流动性风险13、开放式基金发展的国际比较及对我国的启示14、我国开放式基金发展面临的问题及对策15、中美证券投资基金业发展的对比研究16、我国流动性过剩及其资本市场效应分析17、我国商业银行保理业务发展研究18、我国商业银行经营模式创新问题研究19、战略投资者对我国商业银行公司治理的影响研究20、人民币升值对资本市场的影响研究21、论我国住房抵押贷款定价——从信息经济学角度分析22、汇率机制改革前后我国外汇市场运行状况分析23、我国外汇市场运行机制分析24、人民币汇率升值对我国经济的影响25、人民币汇率改革对我国国际贸易的影响分析26、我国国际收支失衡原因分析27、国际资本流动对我国人民币汇率的影响28、我国外汇储备持续增长的根源与治理29、我国外汇储备与国际收支相关性分析30、我国个人住房抵押贷款风险与防范31、我国商业银行个人住房抵押贷款研究——信用风险分析及防范32、兴业银行顺德分行个人理财业务发展战略研究33、高校在校学生股票投资心理分析——以广州高校在校学生为例34、人民币汇率决定问题研究——人民币汇率与国际收支失衡互动问题研究35、我国离岸金融业务的发展策略36、中国外汇市场在人民币汇率决定中的作用37、结售汇制度对我国国际收支不平衡的影响38、外资银行进入对我国银行效率的影响39、外资银行进入新兴市场国家的动因分析40、汇率作为货币政策中介目标的有效性41、我国商业银行机构反洗钱激励机制的设计42、我国货币政策实施的效率分析43、关于发展我国货币市场基金的分析及思考44、我国征信体系建设的现状、问题与对策45、中国通货膨胀形成机理及其影响研究46、我国通货紧缩预期及预防对策47、我国存款准备金政策的实践与效应分析48、我国货币政策的操作特点分析49、我国存款保险制度的模式选择50、商业银行风险预警机制问题研究51、浅议票据与风险防范52、我国保险监管存在的问题及对策53、我国金融创新与金融监管问题研究54、我国商业银行金融创新问题分析55、我国住房按揭市场潜在风险分析56、国际金融监管模式演变及我国金融监管体制改革的借鉴58、发达城市中农村信用社的发展前景分析59、我国国家助学贷款信用风险的成因及其控制60、我国商业银行信贷道德风险分析61、对我国网上银行安全问题的探讨62、浅议我国网上银行的发展问题与对策63、我国中小股份制银行发展模式浅析64、我国商业银行临时性人民币理财产品的创新研究65、我国商业银行个人理财业务的SWOT分析66、资本市场繁荣对我国银行的影响分析67、浅论金融品牌与银行核心竞争力68、境外战略投资者参股中资银行与中国金融安全问题研究69、利率市场化对我国商业银行经营的影响70、利率市场化过程中的风险与控制71、商业银行反洗钱的内部控制制度建设72、我国商业银行不良资产证券化的难点和对策73、资产证券化对我国商业银行经营的影响74、我国商业银行个人业务的创新研究75、我国商业银行个人理财业务发展问题研究76、论我国商业银行客户经理制的实施77、我国商业银行零售理财业务营销问题研究78、我国商业银行产权制度变革问题研究79、我国商业银行开展投资银行业务有关问题分析80、中国汽车贷款问题研究81、金融创新对我国货币政策效果的影响82、日本银行业不良贷款处理经验及对我国的借鉴83、我国建设银行不良资产的形成与化解 84、我国农村信用社不良资产的形成与化解85、我国金融监管体制的改革趋势分析86、混业经营下我国金融监管模式的选择分析87、浅析“热钱”流动对我国货币政策的影响88、我国公开市场业务发展的现状、问题与对策89、我国金融支持新农村建设的制约因素与路径选择90、我国民间金融的利弊与对策分析91、我国城市商业银行发展的问题研究92、我国房地产市场宏观调控的问题研究93、论中国房地产市场金融宏观调控政策94、对我国农村金融组织体系的改革的思考95、我国农村金融体系的现状与发展趋势研究96、我国房地产价格走势分析97、我国农村金融体系框架研究98、论我国金融监管模式的现状与选择99、我国金融监管模式在混业经营趋势下的选择与构建100、国有商业银行不良资产的形成与化解希望能帮到您，谢谢！