样本数据少的论文有哪些

A. 硕士论文研究一个数据较少的新事物用什么方法比较好

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。

一、毕业论文选题的重要意义

第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。

第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。

二、毕业论文选题的原则

（一）专业性原则

毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。

（二）价值性原则

论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。

（三）可能性原则

选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证.这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。

三、毕业论文选题的方法

第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”，不能以自己头脑中原有的观点决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。

第二、 追溯验证法。这种方法要求同学们先有一种拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准备研究的方向、题目或选题范围。这种选题方法应注意：看自己的“拟想”是否与别人重复，是否对别人的观点有补充作用；如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但千万不可轻易放弃。

第三、 知识迁移法。通过四年的学习，对某一方面的理论知识（经济或者法律或者其它）有一个系统的新的理解和掌握。这是对旧知识的一种延伸和拓展，是一种有效的更新。在此基础之上，同学们在认识问题和解决问题的时候就会用所学到的新知识来感应世界，从而形成一些新的观点。理论知识和现实的有机结合往往会激发同学们思维的创造力和开拓性，为毕业论文的选题提供了一个良好的实践基础和理论基础。

第四、 关注热点法。热点问题就是在现代社会中出现的能够引起公众广泛注意的问题。这些问题或关系国计民生，或涉及时代潮流，而且总能吸引人们注意，引发人们思考和争论。同学们在平时的学习和工作中大部分也都会关注国际形势、时事新闻、经济变革。选择社会热点问题作为论文论题是一件十分有意义的事情，不仅可以引起指导老师的关注，激发阅读者的兴趣和思考，而且对于现实问题的认识和解决也具有重要的意义。将社会热点问题作为论文的论题对于同学们搜集材料、整理材料、完成论文也提供了许多便利。

第五，调研选题法。调研选题法类同于关注社会热点这样的选题方法，但所涉及的有一部分是社会热点问题，也有一部分并不是社会热点问题。社会调研可以帮助我们更多地了解调研所涉问题的历史、现状以及发展趋势，对问题的现实认识将更为清晰，并可就现实问题提出一些有针对性的意见和建议。同学们将社会调研课题作为毕业论文的论题，有着十分重要的现实意义，不仅可为地方经济建设和社会发展提供有价值的资料和数据，而且可为解决一些社会现实问题提供一个很好的路径。

B. 毕业论文的类型有哪些

1. 基础理论型论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论型论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。

2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。

3. 学术争论型论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论型论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论型论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。

4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。

5. 文献综述型论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大猛耐量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”谈迹就是评述枝侍春，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。

C. 不需要数据的论文叫什么

综述论文。综述论文是归纳、总结、活评论的论文毕猛，发手模桥表自己见码念解的一种论文，因此不需要数据。数据是各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。

D. 论文的样本量太少会怎么样

会导致过拟合。
论文的样本量太少会导致过拟合，过拟合就是为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想象某种学习算法产生了一个戚悉过拟合的分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据（即再拿样本中的文档来给它，它绝对不会分错），但也就为了能乎穗够对样本完全正确的分岁仔卜类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别。

E. 跪求400字统计学小论文要数据分析

摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提运虚出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整

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
八十年代以来，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。
本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布旁掘燃特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一. 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二. 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三. 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。
在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。
本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。

2．DW统计量的极限分布
给定如下随机数据生成系统，
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。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。
建立如下回归模型：

yt = b0 + b1xt + wt . （3）

当对上式进行最小二乘散或估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值 构造DW统计量，

（4）

因为当T ® µ 时， 必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有

DW Þ 0.

即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。

3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析
当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。
以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1,1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1,0) 和DW(0,0)）。
由于DW(0,0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10, 40两种情形。对于DW(1,1)和DW(1,0)，分别取T = 10, 20, 30, 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。
首先见表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特征。由于DW(0,0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一. DW(0,0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二.分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0,0)统计量的分布与正态分布相当近似。三. 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。
见表一的第一、二部分。小样本DW(1,1)和DW(1,0)统计量有着相似的分布特征。一. 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二. 随着样本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三. 在样本容量相同的条件下，DW(1,0)分布总是位于DW(1,1)分布的左侧，即DW(1,0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1,1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的结果分别见图一和图二。

表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果
类 型 样本容量 百 分 位 数 均 值 标准差 偏 度 JB统计量
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
注：1. DW(1,1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值
2. DW(1,0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。
3. DW(0,0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。
4. 在每个样本容量条件下各模拟1000次。

图一 T = 50模拟1000次的DW(1,1)分布直方图 图二 T = 50模拟1000次的DW(1,0)分布直方图

在相同样本容量条件下，DW(1,0)分布之所以位于DW(1,1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趋近于零。由于DW(1,0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1,1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb

1、统计范围

GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。

规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。

除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。

GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。

2、公布频率

公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。

3、公布及时性

公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。

GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。

GDDS有关数据方面的内容及要求如下：

GDDS的数据规范

A、综合框架

核心框架
范围、分类和分析框架
受鼓励的扩展
频率
及时性

国民帐户
编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表

年度
10-14个月

中央政府操作
编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。
广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。
年度
6-9个月

广义货币概览
编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。

月度
2-3个月

国际收支

编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。
国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义）
年度
6-9个月

GDDS的数据规范

B、数据类别和指标

数据类别
核心指标
受鼓励的总量及构成
频率
及时性

实际部门

国民帐户总量
国内生产总值（名义和实际）
国民总收入、资本形成、储蓄
年度（鼓励季度）
6-9个月

生产指数
制造业或工业

初级产品、农业或其他指标

视具体情况

月度

视具体情况
所有指标都为6周-3个月

价格指数
消费者价格指数
生产者价格指数
月度
1-2个月

劳动力市场指标
就业、失业，工资/收入，视具体情况

年度
6-9个月

财政部门
核心指标
受鼓励的指标
频率
及时性

中央政府预算总量
收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种）
利息支付
季度
1个季度

中央政府债务
内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具）
政府担保债务
年度（鼓励季度）
1-2个季度

金融部门
核心指标
受鼓励的指标
频率
及时性

广义货币和信贷总量
净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币

月度
1-3个月

中央银行总量
储备货币

月度
1-2个月

利率
短期和长期政府债券利率，政策可变利率
货币或银行间市场利率及一套存贷款利率
月度
高频率（如月度）

股票市场

股票价格指数，视具体情况
月度

对外部门
核心指标
受鼓励的指标
频率
及时性

国际收支总量
货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额
总体经济的外债和偿债数据，视具体情况
年度（十分鼓励季度）
6个月

国际储备
以美元标价的官方储备总额
与储备有关的负债
月度
1-4周

商品贸易
总进口和总出口
较长时间的主要商品的分类
月度
8周-3个月

汇率
即期汇率

每日
高频率（如月度）

社会-人口数据
核心指标
频率

人口
人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成
各国公布频率会各不相同；及时性

保健
每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率
也不尽相同

教育
成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率

贫困状况
获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数

二、公布数据的质量

GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。

统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。

与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不
四、公众获取

GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。

官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。

F. 数据不足对研究有哪些影响

您好。任何对数据的分析和挖掘都是建立在或多或少的病态数据基础上的，没有好的数据，就不可能提供可靠的信息和知识～

G. 样本特别少可以做相关分析或回归分析吗

经典的理论说，只要样本数量多于变量维数，配培搏做回归分析及相关分析都是可以的，样本的大小只影响分析的精度，不决定能不能做回归分析或中尺者相关分析。

相关介绍：

在统计建模中，回归分析是一组用于估计变量之间关系的统计过程。当焦点是一个因变量和一个或多个自变量(或“预测因子”)之间的关系时，它包括许多用于建模和分析多个变量的技术。

更具体地说，回归分析有助于理解因变量的典型值 (或“标准变量”)在任何一个独立变量变化时发生变化，而其他独立变量保持不变。

最常见的是，回归分析在给定自变量的情况下估计因变量的条件期望——即当自变量固定时因变量的平均值。不太常见的是，焦点集中在因变量的分位数，或给定自变量的因变量的其他位置参数上。在所有情况下，都要估计独立变量的函数，称为回归函数。

在回归分析中，利用概率分布来描述回归函数预测周围因变量的变化也是很有意义的。一个相关但不同的方法是必要条件分析[1](NCA)，它估计自变量给定值(上限线而不是中心线)的因变量的最大值(而不是平均值)，以便识别培祥自变量的值是必要的，但对于给定变量的给定值是不够的。

回归分析被广泛用于预测和预报，其使用与机器学习领域有很大的重叠。回归分析也用于理解哪些自变量与因变量相关，并探索这些关系的形式。在有限的情况下，回归分析可以用来推断自变量和因变量之间的因果关系。然而，这可能导致幻想或错误的关系，所以谨慎是明智的。

H. 论文样本人数较少时该怎样陈述

论文陈述可以很好地组织和发展论点，并为读者提供关于论点的“指南”。

论文陈述包含以下内容：

1、陈述你对这个主题的主要观点

陈述观点时一定要表达一个主要思想，并陈述你的立场或看法。关于主题，需思考：

• 你想陈述或证明什么?

• 你想厅悔说服读者相信什么?

2、给出几个支持主要观点的理由

理由要写清楚，一定要用符合逻辑的事实和证据来支持这个理由。

3、给出一个与主要观点相反的观点

一个好的论文陈述要承认论点存在另一面。所以，同学可以在论文陈述中给出一个反论点。

论文陈述写作示例：

1、首先，从一个问题开始。例如：互联网对教育有正面或负面的影响吗?

2、其次晌伏敏，表明你对这个问题的立场。例如：互联网对教育的正面影响大于负面影响。

3、最后，发展你的答案。例如：互联网使用的负面影响被其对教育的诸多好处所抵消：互联网有助于学生和宴枝老师更容易地获取信息、接触不同的观点，以及这是一个灵活的学习环境。

I. 没有数据的论文叫什么

文献综述。没有数据、不需要数据的论文的名称叫做文献综述。论文，是指反映学术研究嫌衡和科芹蔽做学探索成果的文章，是围绕一个具体问题，把研究和探索的成并竖果以自圆其说的方式论述出来。

J. 实证论文样本数据一个企业少了几年有影响吗

是的，如果样本数据少了几年，可能会对研究结果产生影响。一方面，缺少足锋李够的样本数据历告可能会使研究结果变得不银烂迟够准确、不够可靠。另一方面，缺少样本数据也可能导致研究人员无法得出有用的结论，因为他们根本无法收集到足够的数据。