樣本數據少的論文有哪些

A. 碩士論文研究一個數據較少的新事物用什麼方法比較好

你的論文准備往什麼方向寫，選題老師審核通過了沒，有沒有列個大綱讓老師看一下寫作方向？
老師有沒有和你說論文往哪個方向寫比較好？寫論文之前，一定要寫個大綱，這樣老師，好確定了框架，避免以後論文修改過程中出現大改的情況！！
學校的格式要求、寫作規范要注意，否則很可能發回來重新改，你要還有什麼不明白或不懂可以問我，希望你能夠順利畢業，邁向新的人生。

一、畢業論文選題的重要意義

第一、選題是撰寫畢業論文的第一步，它實際上是確定「寫什麼」的問題，也就是確定論文論述的方向。如果「寫什麼」都不明確，「怎麼寫」根本無從談起，因此畢業論文的順利完成離不開合適的論文選題。

第二、畢業論文的寫作一方面是對這幾年所學知識的一次全面檢驗，同時也是對同學們思考問題的廣度和深度的全面考察。因此，畢業論文的選題非常重要，既要考慮論文涉及的層面，又要考慮它的社會價值。

二、畢業論文選題的原則

（一）專業性原則

畢業論文選題必須緊密結合自己所學的專業，從那些學過的課程內容中選擇值得研究或探討的學術問題，不能超出這個范圍，否則達不到運用所學理論知識來解決實際問題的教學目的。我們學的是工商管理專業，選題當然不能脫離這個大范疇，而且在限定的小范圍內，也不能脫離工商管理、經營去談公共事業管理或金融問題。學術研究是無止境的，任何現成的學說，都有需要完善改進的地方，這就是選題的突破口，由此入手，是不難發現問題、提出問題的。

（二）價值性原則

論文要有科學價值。那些改頭換面的文章抄襲、東拼西湊的材料匯集以及脫離實際的高談闊論，當然談不上有什麼價值。既然是論文，選題就要具有一定的學術意義，也就是要具有先進性、實踐性和一定的理論意義。對於工商管理專業的學生而言，我們可以選擇管理中有理論意義和實踐指導意義的論題，或是對提高我國的管理水平有普遍意義的議題，還可以是新管理方法的使用。畢業論文的價值關鍵取決於是否有自己的惡創見。也就是說，不是簡單地整理和歸納書本上或前人的見解，而是在一定程度上用新的事實或新的理論來豐富專業學科的某些內容，或者運用所學專業知識解決現實中需要解決的問題。

（三）可能性原則

選題要充分考慮到論題的寬度和廣度以及你所能佔有的論文資料。既要有「知難而進」的勇氣和信心，又要做到「量力而行」。」選題太大、太難，自己短時間內無力完成，不行；選題太小、太易，又不能充分發揮自己的才能，也不行。一切應從實際出發，主要應考慮選題是否切合自己的特長和興趣，是否可以收集到足夠的材料和信息，是否和自己從事的工作相接近。一定要考慮主客觀條件和時限，選擇那些適合自己情況，可以預期成功的課題。一般來說，題目的大小要由作者實際情況而定，很難作硬性規定要求。有的同學如確有水平和能力，寫篇大文章，在理論上有所突破和創新，當然是很好的。但從成人高校學生的總體來看，選題還是小點為宜。小題目論述一兩個觀點，口子雖小，卻能小題大做，能從多層次多角度進行分析論證.這樣，自己的理論水平可以發揮，文章本身也會寫得豐滿而充實。選擇一個比較恰當的小論題，特別是與自己的工作或者生活密切相關的問題，不僅容易搜集資料，同時對問題也看得准，論述也會更透徹，結論也就可能下得更准確。

三、畢業論文選題的方法

第一、 瀏覽捕捉法。這種方法是通過對佔有的論文資料快速、大量地閱讀，在比較中來確定題目的方法。瀏覽，一般是在資料佔有達到一定數量時集中一段時間進行，這樣便於對資料作集中的比較和鑒別。瀏覽的目的是在咀嚼消化已有資料的過程中，提出問題，尋找自己的論題。這就需要我們對收集到的材料進行全面閱讀研究，主要的、次要的、不同角度的、不同觀點的都應了解，不能「先入為主」，不能以自己頭腦中原有的觀點決定取捨。而應冷靜地、客觀地對所有資料作認真的分析思考，從內容豐富的資料中吸取營養，反復思考琢磨之後，就會有所發現，然後再根據自己的實際確定自己的論題。

第二、 追溯驗證法。這種方法要求同學們先有一種擬想，然後再通過閱讀資料加以驗證來確定選題的方法。同學們應該先有自己的主觀論點，即根據自己平時的積累，初步確定準備研究的方向、題目或選題范圍。這種選題方法應注意：看自己的「擬想」是否與別人重復，是否對別人的觀點有補充作用；如果自己的「擬想」雖然別人還沒有談到，但自己尚缺乏足夠的理由來加以論證，那就應該中止，再作重新構思。要善於捕捉一閃之念，抓住不放，深入研究。在閱讀文獻資料或調查研究中，有時會突然產生一些思想火花，盡管這種想法很簡單、很朦朧，也未成型，但千萬不可輕易放棄。

第三、 知識遷移法。通過四年的學習，對某一方面的理論知識（經濟或者法律或者其它）有一個系統的新的理解和掌握。這是對舊知識的一種延伸和拓展，是一種有效的更新。在此基礎之上，同學們在認識問題和解決問題的時候就會用所學到的新知識來感應世界，從而形成一些新的觀點。理論知識和現實的有機結合往往會激發同學們思維的創造力和開拓性，為畢業論文的選題提供了一個良好的實踐基礎和理論基礎。

第四、 關注熱點法。熱點問題就是在現代社會中出現的能夠引起公眾廣泛注意的問題。這些問題或關系國計民生，或涉及時代潮流，而且總能吸引人們注意，引發人們思考和爭論。同學們在平時的學習和工作中大部分也都會關注國際形勢、時事新聞、經濟變革。選擇社會熱點問題作為論文論題是一件十分有意義的事情，不僅可以引起指導老師的關注，激發閱讀者的興趣和思考，而且對於現實問題的認識和解決也具有重要的意義。將社會熱點問題作為論文的論題對於同學們搜集材料、整理材料、完成論文也提供了許多便利。

第五，調研選題法。調研選題法類同於關注社會熱點這樣的選題方法，但所涉及的有一部分是社會熱點問題，也有一部分並不是社會熱點問題。社會調研可以幫助我們更多地了解調研所涉問題的歷史、現狀以及發展趨勢，對問題的現實認識將更為清晰，並可就現實問題提出一些有針對性的意見和建議。同學們將社會調研課題作為畢業論文的論題，有著十分重要的現實意義，不僅可為地方經濟建設和社會發展提供有價值的資料和數據，而且可為解決一些社會現實問題提供一個很好的路徑。

B. 畢業論文的類型有哪些

1. 基礎理論型論文。這類論文的研究對象是相關領域的概念、理論，而非實踐規律。研究方法主要是在已有相關理論、思想的基礎上，綜合運用歸納、推演等推理方式，過一系列抽象思維獲得關於特定主題的認識成。礎理論型論文要具有相關學科的雄厚理論基礎，乃常不道用於剛剛涉足論文寫作的初學者。

2. 應用研究型論文。這類論文關注實踐，常是在綜合運用相關理論的礎上，對實踐中熱點、焦點、難點、疑點問題(尤其是新問題)進行分析，找出問題產生的原因，並提出具體的操作策略或建議。如果將理論研究型論文比作科學家進行的研究，那麼應用研究型論文就更像是大師的作品，它旨在解決現實問題，推進理論白實踐轉化。

3. 學術爭論型論文。這類論文通常針對他人公開發表的文章或見解提出不同的看法，進行基於充分論據的商榷，看重揭示他人研究的不足或錯誤之處。學術爭論型論文可以明確爭論的對象，如某某專家的某一篇文章，也可以泛指某類觀點，爭論的主題可以是理論問題，也可以是實踐問題，當然，學術爭論不是各說各話的爭吵，對科學性、邏輯性、嚴密性的要求更高。最後，學術爭論型論文必須「對事不對人」，不能借論文對作者進行惡意攻擊。

4. 調查報告型論文。這類論文以調查為礎，常從現實中的某一問題出發，通過深入的調查、訪談獲取數據，進而進行整理、加工分析，並將調查結果進行科學的呈現。調查報告型論文必須包含大量的原始數據，「用數據說話」是此類文章的重要特點。

5. 文獻綜述型論文。這類論文以他人研究成果為研究對象，所謂「綜」就是歸納，必須對佔有的大猛耐量素材進行歸納整理、系統介紹和綜合分析，使同領城的研究成果更加層次分明、邏輯清晰。所謂「述」談跡就是評述枝侍春，要對所寫主題進行較為全面、深入、系統的論述或評論，進而發表自己的見解。

C. 不需要數據的論文叫什麼

綜述論文。綜述論文是歸納、總結、活評論的論文畢猛，發手模橋表自己見碼念解的一種論文，因此不需要數據。數據是各種統計、計算、科學研究或技術設計等所依據的數值。

D. 論文的樣本量太少會怎麼樣

會導致過擬合。
論文的樣本量太少會導致過擬合，過擬合就是為了得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。想像某種學習演算法產生了一個戚悉過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數據（即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯），但也就為了能乎穗夠對樣本完全正確的分歲仔卜類，使得它的構造如此精細復雜，規則如此嚴格，以至於任何與樣本數據稍有不同的文檔它全都認為不屬於這個類別。

E. 跪求400字統計學小論文要數據分析

摘要：本文用模特卡羅模擬方法研究了樣本容量在54以下的DW統計量的分布特徵，並給出小樣本DW檢驗臨界值表。同時用DW檢驗提運虛出了一個判別最小二乘估計中是否存在虛假回歸的有效方法。關鍵詞：模特卡羅模擬，DW分布，非平穩性，協整

Distribution of Small Sample DW Statistic

Zhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2
(1. Institute of International Economics, Nankai University, Tianjin 300071)
(2. Management School, Tianjin University, Tianjin 300072)

Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW test. Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares estimation.Keywords: Monte Carlo simulation, DW distribution, nonstationary, cointegration

1．概述
八十年代以來，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW統計量檢驗非平穩變數間的協整性問題。在Sargan-Bhargava (1983)中還專門給出一個DW協整檢驗用表。但在這些論文中均未對小樣本DW統計量的分布特徵給與研究。
本文採用蒙特卡羅模擬方法對小樣本DW統計量的分布旁掘燃特徵進行了充分、詳細的研究。樣本容量分別取為10，20，30，40和50。變數的設定分為三種情形：一. 所涉及的兩個變數都取自I(1)過程；二. 所涉及的兩個變數中一個取自I(1)過程，一個取自I(0)過程；三. 所涉及的兩個變數都取自I(0)過程。
在有些國家以年為單位的時間序列的最大可觀測值個數並不是很大，所以對小樣本DW統計量分布特徵的研究有著非常重要的理論與現實意義。
本文結構如下。第二節推導兩個I(1)變數進行最小二乘回歸後，由殘差計算的DW統計量的極限分布表達式，第三節介紹蒙特卡羅模擬結果及其分析，第四節給出實例，第五節給出結論。

2．DW統計量的極限分布
給定如下隨機數據生成系統，
yt = yt-1 + ut , y1 = 0, （1）
xt = xt-1 + vt , x1 = 0, （2）

其中ut, vt ~ I(0), E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0, i ¹ j," i, j。則yt和xt為相互獨立的兩個I(1)過程。
建立如下回歸模型：

yt = b0 + b1xt + wt . （3）

當對上式進行最小二乘散或估計時，會產生虛假回歸問題。用隨機誤差wt的最小二乘估計值 構造DW統計量，

（4）

因為當T ® µ 時， 必然接近於零，上式中分子為Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW統計量是Op(T -1)的。當T ® µ 時，有

DW Þ 0.

即當用兩個I(1)變數進行如模型(3)形式的回歸時，DW統計量的極限分布為零。

3．小樣本DW分布的蒙特卡羅模擬及其結果分析
當樣本為有限樣本，特別是小樣本時，DW統計量的分布與其極限分布有著很大不同。由於上述條件下的DW統計量的分布無法用解析的方法求解，本文用蒙特卡羅模擬方法對DW統計量的小樣本分布特徵進行了研究。
以模型(3)為基礎，除了以yt，xt ~ I(1)為條件對DW分布（記為DW(1,1)）進行模擬外，還分別以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)為條件進行了模擬（分別記為DW(1,0) 和DW(0,0)）。
由於DW(0,0)就是通常意義的DW統計量，所以只模擬樣本容量T = 10, 40兩種情形。對於DW(1,1)和DW(1,0)，分別取T = 10, 20, 30, 40和50進行了模擬。在每個樣本容量條件下各模擬1000次。所得結果見表一。
首先見表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特徵。由於DW(0,0) 就是通常意義的DW統計量，所以模擬結果表明，一. DW(0,0)分布的均值為2，不受樣本容量大小的影響；二.分布是對稱的，相應JB值（表中最後一列）說明小樣本DW(0,0)統計量的分布與正態分布相當近似。三. 隨著樣本容量的增大，分布的標准差逐步減小。
見表一的第一、二部分。小樣本DW(1,1)和DW(1,0)統計量有著相似的分布特徵。一. 分布均為右偏態，分布左側有端點，端點為零；二. 隨著樣本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越來越大，分布均值逐步相左移動，90、95、99百分位數也逐步向左移動，同時分布的標准差逐步減小，分布的峰值越來越大，DW取值向零集中；三. 在樣本容量相同的條件下，DW(1,0)分布總是位於DW(1,1)分布的左側，即DW(1,0)分布的均值、百分位數以及方差都比DW(1,1)分布的相應量小。T = 50模擬1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的結果分別見圖一和圖二。

表一 DW分布的蒙特卡羅模擬結果
類 型 樣本容量 百 分 位 數 均 值 標准差 偏 度 JB統計量
1 90 95 99
10 0.22 2.18 2.45 2.81 1.28 0.62 0.50 48.74
DW(1,1) 20 0.11 1.28 1.49 1.80 0.75 0.39 0.68 77.61
30 0.09 0.90 1.04 1.39 0.51 0.29 1.07 293.73
40 0.06 0.77 0.88 1.16 0.41 0.25 1.06 250.10
50 0.05 0.59 0.71 0.98 0.33 0.20 1.16 341.31
10 0.18 1.73 2.02 2.38 0.98 0.53 0.73 89.59
20 0.09 1.02 1.21 1.59 0.56 0.34 1.22 369.61
DW(1,0) 30 0.06 0.70 0.83 1.18 0.38 0.24 1.27 430.43
40 0.04 0.54 0.66 0.91 0.30 0.19 1.25 383.68
50 0.04 0.45 0.54 0.71 0.24 0.15 1.12 261.84
DW(0,0) 10 1.31 2.75 2.97 3.24 2.02 0.57 0.00 7.17
40 0.72 2.41 2.53 2.70 2.00 0.31 0.03 4.06
註：1. DW(1,1)表示由兩個I(1)變數進行回歸，計算得到的DW值
2. DW(1,0)表示由一個I(1)變數和一個I(0)變數進行回歸，計算得到的DW值。
3. DW(0,0)表示由兩個I(0)變數進行回歸，計算得到的DW值。
4. 在每個樣本容量條件下各模擬1000次。

圖一 T = 50模擬1000次的DW(1,1)分布直方圖 圖二 T = 50模擬1000次的DW(1,0)分布直方圖

在相同樣本容量條件下，DW(1,0)分布之所以位於DW(1,1)分布左側，可作如下解釋。隨著T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趨近於零。由於DW(1,0)來自於一個I(1) 變數和一個I(0)變數之間的回歸，所以殘差序列wt ~ I(1)。由於DW(1,1)來自於兩個I(1)變數之間的回歸，一般來說殘差序列wt&nb

1、統計范圍

GDDS將國民經濟活動劃分為五大經濟部門：實際部門、財政部門、金融部門、對外部門和社會人口部門。對每一部門各選定一組能夠反映其活動實績和政策以及可以幫助理解經濟發展和結構變化的最為重要的數據類別。系統提出了五大部門綜合框架和相關的數據類別以及指標編制和公布的目標，鼓勵以適當的、反映成員國需要和能力的頻率和及時性來開發和公布指標。選定的數據類別和指標分為規定的和受鼓勵的兩類。

規定的數據類別包括：（1）來自綜合框架中的核心部分，如實際部門的國民帳戶總量、財政部門的中央政府預算總量、金融部門的廣義貨幣和信貸總量、對外部門的國際收支總量；（2）追蹤分析統計類目，如實際部門的各種生產指數、財政部門的中央政府財政收支和債務統計、金融部門的中央銀行分析帳戶、對外部門的國際儲備和商品貿易統計；（3）與該部門相關的統計指標，如實際部門的勞動市場和價格指數統計；（4）社會人口數據，包括人口、保健、教育、衛生等方面統計。

除規定的數據類別以外，GDDS鼓勵成員國發布更多的統計信息，以增強成員國經濟實績和政策的透明度。如實際部門列出儲蓄、國民總收入指標，財政部門列出利息支付和償債預計數據等。

GDDS認為，系統所包括的大多數數據類別都是由各國官方機構編制的。將私人部門編制的數據包括進去將更有助於觀察經濟的全貌，並使各國數據的范圍更加一致。但是，將一些由私人機構編制的數據包括在系統內會增加工作的復雜性，比如由官方轉發這些數據隱含著對這些數據質量的認可，官方必須對在公眾獲得、數據完整性和數據質量方面的責任做出調整。

2、公布頻率

公布頻率是指統計數據編制發布的時間間隔。某項統計數據的公布頻率需要根據調查、編制的工作難度和使用者的需要來決定。系統鼓勵改進數據的公布頻率。GDDS對列出的數據類別的公布頻率作了統一規定。例如， GDDS要求國民帳戶、國際收支平衡表按年公布，廣義貨幣概覽按月公布，匯率則每日公布。

3、公布及時性

公布及時性是指統計數據公布的速度。統計數據公布的及時性受多種因素制約，如資料整理和計算手續的繁簡、數據公布的形式等。GDDS規定了間隔的最長時限，如按季度統計的GDP數據規定在下一季度內發布，按月度統計的生產指數規定在6周至3個月內公布。

GDDS將選定的數據類別分為規定性和鼓勵性兩類，目的是給予參加國公布統計數據一定的靈活性。鼓勵性一類是要成員國爭取發布的，條件不具備的可以暫不發布。有些數據類別下構成要素後面註明「視具體情況」，即成員國認為該項統計不符合本國實際的，可以不編制發布。GDDS規定的發布周期和發布及時性也列出一些靈活處理和變通的辦法。

GDDS有關數據方面的內容及要求如下：

GDDS的數據規范

A、綜合框架

核心框架
范圍、分類和分析框架
受鼓勵的擴展
頻率
及時性

國民帳戶
編制和公布全套的名義和實際國民帳戶總量和平衡項目，得出國內生產總值、國民總收入、可支配總收入、消費、儲蓄、資本形成、凈貸款、凈借款。編制和公布有關的部門帳戶以及國家和部門的資產負債表

年度
10-14個月

中央政府操作
編制和公布交易和債務的綜合數據，需強調：1）包括所有的中央政府單位；2）使用適當的分析框架；3）建立一整套詳細的分類標准（稅收和非稅收收入、經常性和資本性支出、國內及國外融資），並適當細分（根據債務持有人、債務工具和幣種）。
廣義政府或公共部門操作數據，在那些地方政府或公共企業操作具有重要分析或政策意義的國家尤其鼓勵。
年度
6-9個月

廣義貨幣概覽
編制和公布綜合的數據，需強調：1）包括所有的存款公司（銀行機構）；2）使用適當的分析框架；3）建立對外資產和負債、按部門分類的國內信貸以及貨幣（流動性）和非貨幣債務構成的分類標准。

月度
2-3個月

國際收支

編制和公布綜合的國際收支主要總量數據和平衡項目，包括：貨物和服務的進口和出口、貿易差額、收入和轉移、經常項目差額、儲備和其他金融交易、總余額，並適當進行細分。
國際投資頭寸和總體經濟外債數據（如果這些數據具有重要的分析和政策意義）
年度
6-9個月

GDDS的數據規范

B、數據類別和指標

數據類別
核心指標
受鼓勵的總量及構成
頻率
及時性

實際部門

國民帳戶總量
國內生產總值（名義和實際）
國民總收入、資本形成、儲蓄
年度（鼓勵季度）
6-9個月

生產指數
製造業或工業

初級產品、農業或其他指標

視具體情況

月度

視具體情況
所有指標都為6周-3個月

價格指數
消費者價格指數
生產者價格指數
月度
1-2個月

勞動力市場指標
就業、失業，工資/收入，視具體情況

年度
6-9個月

財政部門
核心指標
受鼓勵的指標
頻率
及時性

中央政府預算總量
收入、支出、差額和融資，視具體情況進行細分（根據債務持有人、債務工具和幣種）
利息支付
季度
1個季度

中央政府債務
內債和外債，視具體情況適當細分（按幣種、期限、債務持有人和債務工具）
政府擔保債務
年度（鼓勵季度）
1-2個季度

金融部門
核心指標
受鼓勵的指標
頻率
及時性

廣義貨幣和信貸總量
凈對外頭寸、國內信貸、廣義或狹義貨幣

月度
1-3個月

中央銀行總量
儲備貨幣

月度
1-2個月

利率
短期和長期政府債券利率，政策可變利率
貨幣或銀行間市場利率及一套存貸款利率
月度
高頻率（如月度）

股票市場

股票價格指數，視具體情況
月度

對外部門
核心指標
受鼓勵的指標
頻率
及時性

國際收支總量
貨物和服務的進口和出口、經常帳戶差額、儲備、總差額
總體經濟的外債和償債數據，視具體情況
年度（十分鼓勵季度）
6個月

國際儲備
以美元標價的官方儲備總額
與儲備有關的負債
月度
1-4周

商品貿易
總進口和總出口
較長時間的主要商品的分類
月度
8周-3個月

匯率
即期匯率

每日
高頻率（如月度）

社會-人口數據
核心指標
頻率

人口
人口；人口增長率；城市人口；農業人口；人口性別；人口的年齡構成
各國公布頻率會各不相同；及時性

保健
每個醫生照顧人口數；預期壽命；嬰兒/兒童/產婦死亡率
也不盡相同

教育
成年人文盲率、學生-教師比率、小學/中學入學率

貧困狀況
獲得潔凈水的情況、衛生；每個房間居住的人數；收入分配；最低收入標准以下的家庭數

二、公布數據的質量

GDDS從兩個方面的內容來評估公布的統計數據質量，即：提供統計數據的文字說明和提供統計數據的交叉檢驗。

統計數據質量是個難以界定、因而不易評估的概念。為了便於檢查，GDDS選定兩條規則作為評估統計數據質量的標准。一是參加國提供數據編制方法和數據來源方面的資料。資料可以採取多種形式，包括公布數據時所附的概括性說明、單獨出版物和可從編制者得到的有關說明。同時也鼓勵成員國准備並公布重要的關於數據質量特徵的說明（例如，數據可能存在的誤差類型、不同時期數據之所以不可比的原因、數據調查的范圍或調查數據的樣本誤差等）。二是提供統計類目核心指標的細項內容、及與其相關的統計數據的核對方法，以及支持數據交叉復核並保證合理性的統計框架。為了支持和鼓勵使用者對數據進行核對和檢驗，規定在統計框架內公布有關總量數據的分項，公布有關數據的比較和核對。統計框架包括核算等式和統計關系。比較核對主要針對那些跨越不同框架的數據，例如，作為國民帳戶一部分的進出口和作為國際收支一部分的進出口的交叉核對。

與數據質量密不可分的是制定和公布改進數據的計劃。所准備和公布的改進計劃應包含所有數據不全的部門。統計當局應表明下述立場中的一個：（1）針對已發現不全的改進計劃；（2）最近實施的改進措施；或（3）國家認定不
四、公眾獲取

GDDS規定要提前公布數據發布日期，並向各方同時發送。

官方統計數據的公布是統計數據作為一項公共產品的基本特徵之一，及時和機會均等地獲得統計數據是公眾的基本要求。GDDS對此制定了兩項規劃：一是參加國要預先公布各項統計的發布日歷表。預先公布統計發布日程表既可方便使用者安排利用數據，又可顯示統計工作管理完善和表明數據編制的透明度。GDDS規定對於以年度為頻率公布的綜合框架和指標，時間表表明不遲於某個既定時間；對於公布頻率更高的數據，則可確定一個日期范圍，如3-5天。鼓勵成員國向公眾公布發布最新信息的機構或個人的名稱或地址。二是統計發布必須同時發送所有有關各方。由於數據是有價值的商品，因此GDDS規定應向所有有關方同時發布統計數據，以體現公平的原則。發布時可先提供概括性數據，然後再提供詳細的數據，當局應至少提供一個公眾知道並可以進入的地方，數據一經發布，公眾就可以公平地獲得。

F. 數據不足對研究有哪些影響

您好。任何對數據的分析和挖掘都是建立在或多或少的病態數據基礎上的，沒有好的數據，就不可能提供可靠的信息和知識～

G. 樣本特別少可以做相關分析或回歸分析嗎

經典的理論說，只要樣本數量多於變數維數，配培搏做回歸分析及相關分析都是可以的，樣本的大小隻影響分析的精度，不決定能不能做回歸分析或中尺者相關分析。

相關介紹：

在統計建模中，回歸分析是一組用於估計變數之間關系的統計過程。當焦點是一個因變數和一個或多個自變數(或「預測因子」)之間的關系時，它包括許多用於建模和分析多個變數的技術。

更具體地說，回歸分析有助於理解因變數的典型值 (或「標准變數」)在任何一個獨立變數變化時發生變化，而其他獨立變數保持不變。

最常見的是，回歸分析在給定自變數的情況下估計因變數的條件期望——即當自變數固定時因變數的平均值。不太常見的是，焦點集中在因變數的分位數，或給定自變數的因變數的其他位置參數上。在所有情況下，都要估計獨立變數的函數，稱為回歸函數。

在回歸分析中，利用概率分布來描述回歸函數預測周圍因變數的變化也是很有意義的。一個相關但不同的方法是必要條件分析[1](NCA)，它估計自變數給定值(上限線而不是中心線)的因變數的最大值(而不是平均值)，以便識別培祥自變數的值是必要的，但對於給定變數的給定值是不夠的。

回歸分析被廣泛用於預測和預報，其使用與機器學習領域有很大的重疊。回歸分析也用於理解哪些自變數與因變數相關，並探索這些關系的形式。在有限的情況下，回歸分析可以用來推斷自變數和因變數之間的因果關系。然而，這可能導致幻想或錯誤的關系，所以謹慎是明智的。

H. 論文樣本人數較少時該怎樣陳述

論文陳述可以很好地組織和發展論點，並為讀者提供關於論點的「指南」。

論文陳述包含以下內容：

1、陳述你對這個主題的主要觀點

陳述觀點時一定要表達一個主要思想，並陳述你的立場或看法。關於主題，需思考：

• 你想陳述或證明什麼?

• 你想廳悔說服讀者相信什麼?

2、給出幾個支持主要觀點的理由

理由要寫清楚，一定要用符合邏輯的事實和證據來支持這個理由。

3、給出一個與主要觀點相反的觀點

一個好的論文陳述要承認論點存在另一面。所以，同學可以在論文陳述中給出一個反論點。

論文陳述寫作示例：

1、首先，從一個問題開始。例如：互聯網對教育有正面或負面的影響嗎?

2、其次晌伏敏，表明你對這個問題的立場。例如：互聯網對教育的正面影響大於負面影響。

3、最後，發展你的答案。例如：互聯網使用的負面影響被其對教育的諸多好處所抵消：互聯網有助於學生和宴枝老師更容易地獲取信息、接觸不同的觀點，以及這是一個靈活的學習環境。

I. 沒有數據的論文叫什麼

文獻綜述。沒有數據、不需要數據的論文的名稱叫做文獻綜述。論文，是指反映學術研究嫌衡和科芹蔽做學探索成果的文章，是圍繞一個具體問題，把研究和探索的成並豎果以自圓其說的方式論述出來。

J. 實證論文樣本數據一個企業少了幾年有影響嗎

是的，如果樣本數據少了幾年，可能會對研究結果產生影響。一方面，缺少足鋒李夠的樣本數據歷告可能會使研究結果變得不銀爛遲夠准確、不夠可靠。另一方面，缺少樣本數據也可能導致研究人員無法得出有用的結論，因為他們根本無法收集到足夠的數據。