众文网1.论文的研究模型都有哪些
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阅读精选（1）： 大学毕业论文的研究方法有哪些？ 大学毕业论文的论文的研究方法有哪些呢？那里罗列了一些大学论文的研究方法，期望能给大家带给关于论文的研究方法问题的帮忙。 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方u法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的超多资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们带给规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。 论文的研究方法之实验法 实验法是透过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认
2.回归分析模型有哪些种类
如果因变量是（非时间的）连续变量（即一般定量资料），设自变量的个数为k，当k=1时，回归分析的种类有：①直线回归分析；②通过直线化实现的简单曲线回归分析（以下简称为曲线拟合）；③非线性曲线拟合；④一般多项式曲线拟合；⑤正交多项式曲线拟合。当k≥2时，称为多元回归分析（注：前面的④、⑤2种情况实质上是用多元回归分析仅只含1个自变量时较复杂的曲线拟合问题）。当同时对多个因变量进行回归分析时，称之为多重回归分析。在多元回归分析中，简单而又实用的则是多元线性回归分析（其中某些自变量可以是原观测指标经过某种初等变换的结果，如对数变换、开平根变换等，因为这里所说的线性是指∶函数f(x)相对于回归参数是线性的，并非相对于自变量而言）。这是本篇中要论述的问题。
如果因变量是与时间有关的连续变量且未被离散化（如：生存时间、复发时间、死亡时间等），而自变量可以是定量的，也可以是定性的。此时需用生存分析中的半参数或参数回归分析方法，将在本书第5篇中论述。
如果因变量是名义或有序变量，无论它取二个离散值（如：死与活、复发与未复发等）还是多个离散值（自变量可以是定性和定量的）时，都可选用logistic回归分析；如果把列联表中每个格内的理论频数的对数当作因变量，把分组变量（包含影响因素和观测结果变量2类）当作自变量，可用对数线性模性分析。这部分内容请参见本书第3篇中有关章节。 在自变量代表时间的情况下，通常不假定因变量y的各次观察值独立，而具有某种非独立的结构，例如构成一平稳序列。这种回归模型的研究被划入统计学的另一个重要分支──时间序列统计分析的范围
3.论文做相关分析和回归分析用什么软件
相关性分析只能说明二者具有共同变化关系，一个变大，另一个也变大或变小，但是具体二者是什么样的精确关系并不知道，例如A和B正相关，我们只知道A得分越高，B得分也越高，但我们并不了解当A=某个得分时，B的得分是多少，也就是A和B没有建立精确的方程或函数.回归分析就是要建立相关变量之间的精确关系，就是方程或模型，这样就能知道二者的关系了，例如可以用A来精确预测B.
以上答案为负责调查问卷数据SPSS和结构方程模型统计分析的南心网提供，其他不尽事宜。
4.回归模型建立的问题我论文的题目是寿命与经济增长回归模型说揭示的
Y=B*f(l,k,C)这是错误的，没有任何经济学的理论做支撑。
生产函数是表示投入产出的数理模型，寿命能作为一个生产要素单独列入生产函数中。一般来说，产出是和投入相关的，寿命只会影响L的供给，所以可以考虑建立劳动力供给和寿命的关系，然后通过Y=B*f(l,k，)来间接表达对产出Y的影响。
不过，由于退休的存在，寿命其实对一般人的工作年限影响不大，而由于高寿的人不生产但是需要社会保险，其实会影响一个社会的产出Y，因为他们消耗了上个年度的社会产出的一部分，而这一部分本来可以作为生产要素投入到下个生产环节的。所以，寿命长对Y可能会产生负的影响。
要是做回归的实证检验，直接列计量方程就可以了，Y=B*f(l,k,C)是经济模型。寿命肯定是取期望寿命，而且数据的年限最好取100年，因为期望寿命在短时间内的变化是不大的，寄希望寿命能解释经济增长的大部分是不现实的，你的方程肯定得有其他变量。
老实说，这个研究没有太大意义。经济增长是宏观经济学中的一个重要问题，寿命其实对劳动供给基本不会有太大影响，如果研究社会保险的影响，其实已经有点超出经济学范畴了。
而且这样的回归，如果步骤正确，一般是不会有显著性的相关性。
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