众文网1.硕士论文 一元线性回归是不是没说服力
老师同意就有说服力。
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？
老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！
学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。
首先要确定课题，是调研类的还是什么？
一般毕业论文大体框架结构都差不多：摘要，目录，第一章绪论（文献综述，现状什么的），第二章是方法或者比较共性的问题，第三章和第四章一般是全篇的重点，论述自己的内容；第五章是措施之类的。
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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
2.【毕业论文】线性方程组的求解方法
去百度文库，查看完整内容>内容来自用户：干掉我你就是猪线性方程组的求解方法摘要线性方程组的求解方法在代数学中有着极其重要的作用，它与行列式、矩阵、二次型、线性变换、向量组的线性相关性以及欧氏空间等都有着很密切的联系.但是，线性方程组的求解方法在《线性代数》与《高等代数》的教材中类型很单一，只介绍了高斯消元法和克拉默法则，所以显得这部分内容比较简单，不容易被学生所重视.本论文首先阐述了线性方程组求解方法的背景、意义、研究现状及相关概念和性质定理，然后对线性方程组的九种求解方法进行了归纳和总结，并给出具体例题以详细说明每一种解法的步骤与特点.同时，对九种方法进行了比较，指出了各种方法的优缺点和适应性，以期待能够帮助读者在解决与线性方程组的求解有关的题目时选用适当的方法，从而提高解题的效率.此外，利用所总结的线性方程组的求解方法，教学者能更深刻地向学生展示数学方法的多样性与统一性，进一步培养学生的发散性思维，使学生能更深刻地理解数学之美.关键词：线性方程组，求解方法，矩阵，初等变换I线性方程组的求解方法.,matrices,quadraticforms,lineartransformations,.However,。
3.求研究回归分析的论文,题目无所谓,本人现在只会用一点SAS,许
秩和比综合评价法及SAS运行程序 摘要： 简述秩和比综合评价法的原理及分析步骤，结合实例编制SAS运行程序，并对运行结果进行了分析。
关键词： 秩和比； 综合评价； SAS运行程序 秩和比（Rank Sum Ration,RSR） 统计方法是我国统计学家田凤调教授于1988年提出的一种新的综合评价方法〔1〕，该法在医疗卫生领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面已得到广泛的应用。秩和比指行（或列）秩次的平均值，是一个非参数统计量，具有0~1连续变量的特征。
近年来秩和比统计方法不断完善和充实。田凤调（1992,1997）〔2~4〕分别提出利用RSR确定权重系数的5种方法以及RSR进行伴有Y的因素分析方法。
李俊等（1994）〔5〕提出平均秩和比（）与秩和比标准差（SRSR）这两个指标，以便在多个评价对象和在较长时期间求得一个更加稳定的代表值，从而合理地反映出RSR的全貌。柳青和林爱华（1999）〔6〕探讨了RSR的分布理论及建立区间估计和假设检验方法，认为秩和的分布接近正态分布对秩和与秩和比可以应用正态分布理论作区间估计和假设检验。
戈早川和徐春华（1999）〔7〕 提出了一种非整秩次秩和比法，用类似于线性插值的方式对指标值进行编铁，以改进RSR法编铁方法的不足，所编秩次与原指标值之间存在定量的线性对应关系，克服了RSR法秩次化时易损失原指标值定量信息的缺点。陈冠民等（2001）〔8〕利用SAS软件编制了秩和比综合评价法的SAS计算程序。
本研究主要阐述了秩和比综合评价法的原理及分析步骤，并结合实例介绍该法的SAS运行程序。 1 分析原理及步骤 分析原理 秩和比综合评价法基本原理是在一个n行m列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR；在此基础上，运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR的分布；以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象作出综合评价。
分析步骤 ① 编秩：将n个评价对象的m个评价指标列成n行m列的原始数据表。编出每个指标各评价对象的秩，其中高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。
② 计算秩和比（RSR）：根据公式RSRi=1[]m・n∑m[]j=1Rij计算，式中i=1,2，…，n;j=1,2，…，m;Rij为第i行第j列元素的秩。当各评价指标的权重不同时，计算加权秩和比（WRSR），其计算公式为WRSRi=1[]n∑m[]j=1WjRij, Wj为第j个评价指标的权重，∑Wj=1。
③ 计算概率单位（Probit）：编制RSR（或WRSR）频率分布表，列出各组频数f，计算各组累计频数∑f；确定各组RSR（或WRSR）的秩次范围R和平均秩次；计算累计频率p=AR/n；将百分率p转换为概率单位Probit,Probit为百分率p对应的标准正态离差u加5。 ④ 计算直线回归方程：以累计频率所对应的概率单位Probit为自变量，以RSR（或WRSR）值为因变量，计算直线回归方程，即RSR(WRSR)=a+b*Probit。
⑤ 分档排序：根据RSR（或WRSR）值对评价对象进行分档排序。常用分档情况下的百分数Px临界值及其对应的概率单位Probit值见文献〔9〕。
依据各分档情况下概率单位Probit值，按照回归方程推算所对应的RSR（或WRSR）估计值对评价对象进行分档排序。具体的分档数根据实际情况决定。
2 秩和比SAS运行程序 应用实例 某市人民医院1983~1992年工作质量统计指标及权重系数见表1〔7〕。表1 统计指标及权重系数（略）注：X1=治愈率，X2=病死率，X3=周转率，X4=平均病床工作日，X5=病床使用率，X6=平均住院日；X2及X6为低优指标，其余为高优指标。
SAS运行程序 计算秩和比（RSR）的SAS语句 data a; n=10; m=6; input year $ X1-X6 @@; cards; proc rank out=b1; var X1 X3X5; ranks RX1 RX3RX5; proc rank descending out=b2; var X2 X6; ranks RX2 RX6; data b; merge b1 b2; RSR=sum(of RX1RX6)/(n*m); proc print; var year RX1RX6 RSR; run； 计算加权秩和比（WRSR）的SAS语句 data c; set b;WR1=RX1*0.093; WR2=RX2*0.418; WR3=RX3*0.132; WR4=RX4*0.100; WR5=RX5*0.098; WR6=RX6*0.159; WRSR=sum(of WR1WR6)/n; proc sort; by WRSR; proc rank out=d; var WRSR; ranks ; proc print; var year WR1WR6 WRSR; run； 计算概率单位Probit的SAS语句 data e; set d; p=/n; if =10 then do;p=1-1/(4*n); end; probit=PROBIT(p)+5; proc print; var year WRSR p probit; run; 224 计算回归方程的SAS语句 proc reg data=e; model WRSR=probit; plot WRSR*probit; run; 225 分档排序及各类间差异比较的SAS语句 data f; set e; if WRSR0.37767 then type="T1"; if 0.66581WRSR=0.37767 then type="T2"; if WRSR=0.66581 then type="T3"; proc print; var year probit WRSR type; proc anova; class type; model WRSR=type; means type/SNK hovtest; run; SAS运行程序说明及结果分析 编秩及计算秩和比（RSR） 高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。SAS软件默认升序排列。
通过merge语句将高优指标和低优指标的数据集合并。表2 各指标的秩与秩和比（略） 加权秩和比（WRSR） 根据各评价指。
4.求一篇线性代数的论文
线性代数（Linear Algebra）是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。
向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。
由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。 线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。
由于线性关系是变量之间比较简单的一种关系，而线性问题广泛存在于科学技术的各个领域，并且一些非线性问题在一定条件下 ， 可以转化或近似转化为线性问题，因此线性代数所介绍的思想方法已成为从事科学研究和工程应用工作的必不可少的工具。尤其在计算机高速发展和日益普及的今天，线性代数作为高等学校工科本科各专业的一门重要的基础理论课，其地位和作用更显得重要。
线性代数主要研究了三种对象：矩阵、方程组和向量.这三种对象的理论是密切相关的，大部分问题在这三种理论中都有等价说法.因此，熟练地从一种理论的叙述转移到另一种去，是学习线性代数时应养成的一种重要习惯和素质.如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点，那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题，因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性.由此可见，只要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系，遇到问题就能左右逢源，举一反三，化难为易. 一、注重对基本概念的理解与把握，正确熟练运用基本方法及基本运算。 线性代数的概念很多，重要的有： 代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩（矩阵、向量组、二次型），等价（矩阵、向量组），线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化，二次型的标准形与规范形，正定，合同变换与合同矩阵。
我们不仅要准确把握住概念的内涵，也要注意相关概念之间的区别与联系。 线性代数中运算法则多，应整理清楚不要混淆，基本运算与基本方法要过关，重要的有： 行列式（数字型、字母型）的计算，求逆矩阵，求矩阵的秩，求方阵的幂，求向量组的秩与极大线性无关组，线性相关的判定或求参数，求基础解系，求非齐次线性方程组的通解，求特征值与特征向量（定义法，特征多项式基础解系法），判断与求相似对角矩阵，用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵（亦即用正交变换化二次型为标准形）。
二、注重知识点的衔接与转换，知识要成网，努力提高综合分析能力。 线性代数从内容上看纵横交错，前后联系紧密，环环相扣，相互渗透，因此解题方法灵活多变，学习时应当常问自己做得对不对？再问做得好不好？只有不断地归纳总结，努力搞清内在联系，使所学知识融会贯通，接口与切入点多了，熟悉了，思路自然就开阔了。
例如：设A是m*n矩阵，B是n*s矩阵，且AB=0，那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax=0的解，再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系，可以有 r(B)≤n-r(A)即r(A)+r(B)≤n 进而可求矩阵A或B中的一些参数 上述例题说明，线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系，代数题的综合性与灵活性就较大，同学们整理时要注重串联、衔接与转换。 三、注重逻辑性与叙述表述 线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求，通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度，考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。
大家复习整理时，应当搞清公式、定理成立的条件，不能张冠李戴，同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。
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