本科畢業論文線性模型

⑴ 心理學論文中的多層次線性模型怎麼解讀

一、多層數據結構的普遍性
多水平、多層次的數據結構普遍存在，如學生嵌套於班級，班級有嵌套與學校。
傳統的線性模型，如方差分析和回歸分析，只能涉及一層數據的問題進行分析，不能綜合多層數據問題。在實際研究中，更令人感興趣的是學生一層的變數與班級一層的變數之間的交互作用，比如，學生之間的個體差異在不同班級之間可能是相同的、也可能是不同的。學生數據層中，不同變數之間的關系可能因班級的不同而不同。因此，學生層的差異可以解釋為班級層的變數。
另一種類型的兩層嵌套數據來自縱向研究數據，不同時間觀測數據形成了數據結構的第一層，而被試之間的個體差異形成了第二層。可以探索個體在發展趨勢上的差異。
二、傳統技術處理多層數據結構的局限
如果把變數分解到個體水平，在個體水平上分析。但是我們知道這些學生是來自同一班級的，不符合觀察獨立原則。導致個體間隨機誤差相互獨立的假設不能滿足。
如果把個體變數集中到較高水平，在較高水平上進行分析。這樣丟棄了組內信息，而組內變異可能佔了大部分。
三、原理
☆水平1（學生）的模型與傳統的回歸模型類似，所不同的是回歸方程的截距和斜率不再是一個常數，而是水平2變數水平不同（不同的班級），其回歸方程的截距和斜率也不同的，是一個隨機變數。如，每個班級的回歸方程的截距和斜率都直接依賴於班級教師教學方法。
☆多層線性模型分為「隨機截距模型」和「隨機截距和隨機斜率模型」。「隨機截距模型」假定因變數的截距隨著群體的不同而不同，但各群體的回歸斜率是固定，因此不同層次因素之間缺乏互動。「隨機截距和隨機斜率模型」假定截距和回歸斜率都因群體而異，允許不同層次因素之間的互動。
參數估計方法有：迭代廣義最小二乘法、限制性的廣義最小二乘估計、馬爾科夫鏈蒙特卡羅法。這些方法代替了傳統的最小二乘法估計，更為穩定和精確。比如，當第二層的某單位只有少量的被試，或不同組樣本量不同時，多層線性模型進行了加權估計、迭代計算。

⑵ 為什麼可以運用多元線性回歸模型來進行研究

多元線性回歸模型表示一種地理現象與另外多種地理現象的依存關系，這時另外多種地理現象共同對一種地理現象產生影響，作為影響其分布與發展的重要因素。

設變數Y與變數X1，X2，…，Xm存在著線性回歸關系，它的n個樣本觀測值為Yj,Xj1,Xj2,…Xjm�(j＝1，2，n)，於是多元線性回歸的數學模型可以寫為：

可採用最小二乘法對上式中的待估回歸系數β0，β1，…，βm進行估計，求得β值後，即可利用多元線性回歸模型進行預測了。

計算了多元線性回歸方程之後，為了將它用於解決實際預測問題，還必須進行數學檢驗。多元線性回歸分析的數學檢驗，包括回歸方程和回歸系數的顯著性檢驗。

回歸方程的顯著性檢驗，採用統計量：

式中： ，為回歸平方和，其自由度為m； ，為剩餘平方和，其自由度為(n－m－1)。

利用上式計算出F值後，再利用F分布表進行檢驗。給定顯著性水平α，在F分布表中查出自由度為m和(n－m－1)的值Fα，如果F≥Fα，則說明Y與X1，X2，…，Xm的線性相關密切；反之，則說明兩者線性關系不密切。

回歸系數的顯著性檢驗，採用統計量：

式中，Cii為相關矩陣C＝A-1的對角線上的元素。

對於給定的置信水平α，查F分布表得Fα(n－m－1)，若計算值Fi≥Fα，則拒絕原假設，即認為Xi是重要變數，反之，則認為Xi變數可以剔除。

多元線性回歸模型的精度，可以利用剩餘標准差

來衡量。S越小，則用回歸方程預測Y越精確；反之亦然。

⑶ 畢業論文需要檢驗多重共線性,異方差,自相關,內生性

在我認知范圍內，多重共線性問題一直不是計量里的什麼大問題，回歸之前看看各變數之間的相關系數基本就可以確定是否需要進一步檢驗了，線性相關性比較高，那就直接剔除吧！異方差檢驗我也沒有做過，我一般直接就用穩健標准差，從來不用一般標准差！至於自相關檢驗這個問題也是沒有做過的！

我認為做什麼檢驗和文章關系比較大！我做過一篇FDI的文章，裡面採用FDI存量數據，存量數據肯定有很強自相關性，於是我就採用動態面板估計了，後來經過幾個模型的比對發現，FDI存量的自相關性對回歸結果影響很小。計量實證還是應該為自己的思想服務，檢驗越多、方法越復雜不見得就一定是好事！

⑷ 求spss大神幫忙，我做畢業論文然後要進行方差分析，建立回歸模型，求大神教我這篇論文是怎麼弄出來的

多因素方差分析
菜單選擇：分析 -> 一般線性模型 -> 單變數
將研究變數選入「因變數」框，分組變數都選入固定因子框
點擊右邊「模型」按鈕，進入「單變數：模型對話框，點擊「設定」單選按鈕，
設置「主效應」、「交互作用」其餘選項取默認值就行，點擊「繼續」按鈕，回到「單變數」界面，ok
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⑸ 什麼是論文模型,有哪幾部分組成的本科的畢業論文。關於概念不是很清楚。

你所謂的模型我想大體有兩種吧：
一，是論文格式的范疇
由以下幾個方面組成：
1、論文格式的論文題目：（下附署名）要求准確、簡練、醒目、新穎。
2、論文格式的目錄
目錄是論文中主要段落的簡表。（短篇論文不必列目錄）
3、論文格式的內容提要：
是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。字數少可幾十字，多不超過三百字為宜。
4、論文格式的關鍵詞或主題詞
關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。
主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。（參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》）。
5、論文格式的論文正文：
（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。
〈2）論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容：
a.提出問題-論點；
b.分析問題-論據和論證；
c.解決問題-論證方法與步驟；
d.結論。
6、論文格式的參考文獻
一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁，標注方式按《GB7714-87文後參考文獻著錄規則》進行。
中文：標題--作者--出版物信息（版地、版者、版期）
英文：作者--標題--出版物信息
所列參考文獻的要求是：
（1）所列參考文獻應是正式出版物，以便讀者考證。
（2）所列舉的參考文獻要標明序號、著作或文章的標題、作者、出版物信息。
二，是文章自身結構的范疇
例如一個論點要有幾個論據組成，這幾個論據要如何圍繞此論點展開全方位的立體論述等。

⑹ 本科論文的數據分析怎麼做相關性分析，假設檢驗，回歸分析需要那些數據

研究方法通常可以分為三大類，分別是差異關系，相關關系和其它關系。

• 如果思路上更偏向於差異關系研究，比如不同收入人群對於網購的態度差異。建議使用較多規范的量表題，因為量表規范性很強且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表題，那麼就可以考慮卡方分析進行研究。如果進行更多豐富的研究方法使用，則對應需要使用多樣的問題設計，量表題和非量表題均需要有，並且預期上它們就需要進入差異對比的范疇。

• 如果思路上更偏向於研究影響關系，比如滿意度對於忠誠度的影響，看上去，滿意度和忠誠度均可以使用量表題進行表示，那設計成量表題沒有問題，因為可以使用線性回歸分析進行研究。除此之外，還有一種情況可以考慮，即logistic回歸，滿意度影響最終是否再次購買，是否再次購買被滿意度影響，這類情況是應該使用logistic回歸分析。如果是希望兩類研究方法均使用，此時滿意度對應的問題則需要有量表題，還有比如「是否願意再次購買」一類的定類數據問題。

• 如果預期數據需要進行統計上的信度分析，此時請記住一定需要設計成量表題，否則無法進行信度分析。以及如果預期思路上有分類，即比如將樣本分成3種人群，此時需要考慮使用更多規范的量表題數據。

總結上看，研究方法的匹配使用，事實上應該是在問卷設計前就進入考慮范疇。問卷研究設計完成後，大部分的問卷研究方法均已經確定，因而需要提前將問卷研究方法納入考慮中，便於可以進行更豐富的數據分析。相對來看，量表題是可以匹配更多的研究方法，而且也更規范，建議更多的使用量表題較好。

⑺ 求一份計量經濟學畢業論文，多元線性回歸模型，有數據來源，用eviews分析的過程，網上找不到的最好原創謝

恩

肯定是網上 找不到的，，，

⑻ 本科畢業實證論文模型都有哪些

模型有三個層次：

第一個層次，簡單的圖表和指標，一般的問卷調查結果的展示都會採取這種方式，生動形象。

第二個層次，描述性統計，分析數據分布特徵。

第三個層次，計量分析，建立模型。而計量分析又可以分為幾個層次，第一層次是簡單回歸，包括雙變數、多元回歸，基本計量問題（共線性、異方差、自相關）的處理。

第二層次更專業點兒，包括模型設定誤差檢驗與模型修正、特殊數據類型（時間序列、虛擬變數、面板數據等）的模型選擇和處理、聯立方程、VEC模型、VAR模型、條件異方差模型等；第三層次包括有序因變數、面板VAR、神經網路、分位數模型、季節調整模型等等。模型，建立一套研究範式，然後按此模型進行研究。

選題與預估計

問題1：暫定一個題目（包括研究對象、研究問題、擬使用的理論或方法等方面，可使用副標題，副標題一般指向研究方法或研究角度）。

問題2：給出研究目標與研究問題，並初步進行回答（研究之前必須要有預設的初步結論。所謂「實證分析」，可以將其看作是對所提出的初步結論的檢驗）。

問題3：給出文獻綜述（要求：①文獻綜述的內容必須與你的研究緊密相關，即根據自己研究的問題或內容梳理、概括相關文獻（要注意相關性）；②文獻綜述要能構成你研究的基礎，可將其視為你的研究的理論知識平台或背景；③文獻綜述必須能夠引出你所研究的問題，即根據自己的邊際貢獻或研究特點評述已有文獻（要注意針對性））。

問題4：論證你所研究的問題以及其重要性（先列出「重要性」的論點，然後給出相應的論據）。

問題5：嘗試運用計量軟體（如：Eviews、SPSS、STATA或R）導入數據，對數據進行初步描述性分析與預估計。

⑼ 數學建模論文 線性順序汽車模型

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