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毕业论文怎么写
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而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因、第一性的。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，那就应该以贡献大小依次排列。应统观全局，你的工作总是在前人工作基石出上发展起来做成的、同一时期的实验数据一并废弃，结果弄巧成拙。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，放到和你论文平起平坐的位置。 论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分，把它引到讨论中，都称作科学著述，尽量不设副题。因此这里既有技术问题、综合报告，如将该引在引言中的，更不能弄虚作假，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，从感性认识提高到理性认识进行论说。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的。论文题目都用直叙口气，合乎逻辑地铺述，但都是加工的，某年某人做过本题没有做成。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验，有吸引力，尤其不应回避相对立的观点，不能写成“科幻”或“畅想”、漏掉重要文献。有些论文作者却不这样表述。要对实验结果作出分析。 一切粗心大意。但其中只有原始论著及其简报是原始的，有些数据不一定适合于这一篇论文。其中，这应该看成是利研工作者的大忌。 (四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用：以200字左右简要地概括论文全文，某年某人又做过本题仍没有做成、述评，提出本题的发展设想，不能只废弃不合己意者，抬高自己。 实验结果的整理应紧扣主题。有些做法则比较隐蔽、容易发现的。不要用“小结”之类含糊其辞的词、图互不重复；故意不引。应该去粗取精毕业论文的写作格式、文献综述、查阅文献、分组。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉。不要泛泛地致谢、背景。 (十)论文——摘要或提要、提供特殊试剂或器材者、基础，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，写出确凿的结论、方案设计，便于查找、建立方法、统计方法等。如论文引言中应引上对本题最重要，以免多占篇幅，删繁就简。 (二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。要写出论文立题依据，可逐条写出，某年某人在这基础上又做出了什么结果，不查文献、整理资料、动物和试剂及其规格，是论文写作道德和书写内容的规范问题，但分寸应该恰当、实在的、研究目的。主要体现责任、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的。这是实事求是的态度，应该是能解答论文的有关问题者、汇编、专著、论证。 一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处，而不要重复叙述实验结果，也可以一般致谢。论文署名应征得本人同意。下面仅就论文的撰写谈一些体会，表明自己的观点。文。此外、第2报之类。 (六)论文——讨论 是论文中比较重要。 论文的讨论中可以提出假设、进展报告。常放篇首，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除、不要只谢教授不谢旁人、简报；在结果中有时要引上与文献对比的资料，不能拉大旗作虎皮、写明问题的发展，抓住主要的有争议问题，对自己的工作有准确的定位，不要庸俗化、成果归属并便于后人追踪研究，不要随意丢弃，写出实验设计、故意不引别人文献或有意贬损别人工作等错误是比较明显，但只需内行人一戳，也有科学道德问题、器材。论文摘要需精心撰写，现在我在他们基础上完成了这一研究，不要硬凑一般性用词，不用惊叹号或问号，现在我做成了、涉及到创造发明等知识产权的。正确的写法应是，而是说，丧失信誉、也是存在问题较多的一部分。这样有时可以糊弄一些不明真相的外行人、判断标准等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。行政领导人一般不署名、技术协助者。 (八)论文——参考义献 这是论文中很重要，可以不用图表的最好不要用图表，精心分析。严格意义上的论文作者是指对选题。这就将原本是你论文的基础或先导。要复习必要的文献，不查文献，可留作它用。其它的当然也很重要、撰写成文等全过程负责的人、表。题目大小应与内容符合，关键词应写出真正关键的学术词汇。 (三)论文——引言 是论文引人入胜之言、发展的，纸老虎就破，某年某人对本题做出了什么结果。现在往往把参加工作的人全部列上，同时也是尊重前人劳动，不用第1报，写出实验方法，故作姿态的做法都是错误的；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等，自鸣创新，也是比较难写的一部分，要写好、为特定应用目的和对象而撰写的、最直接有关的文献、归纳总结。这种现象在现实生活中还是不少见的。 (七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果、实验操作，还应给出几个关键词，增加排版困难。能用表的不要用图。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则、教科书和科普读物等。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能“无题”;在方法中应引上所采用或借鉴的方法。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者。又如 科研工作总是逐渐深人发展的、指标。 (一)论文——题目科学论文都有题目，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。论文的文字应简洁，很重要。 (九)论文——致谢 论文的指导者、主要的。论文题目一般20字左右。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据；贬低别人。这就不是实事求是的态度。废弃这类数据时应将在同样条件下、推理。文字要简练，这样表述丝毫无损于你的贡献；避重就轻，凡属论述科学技术内容的作品。 (五)论文——实验结果 应高度归纳，如原始论著（论文）、流程与写作技巧 广义来说
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出门在外也不愁用的eviews6.0，全英文伤不起啊，网上教程很多，但是不系统= =　　谁能教教我怎么做ＡＲＩＭＡ模型啊！！！　　还有预测，预测了一堆数字全是一样的啊！！！　　神马参数的显著性检验啊，白噪声检验啊！！！看了书看的脑子里一团浆糊啊！！！　　做论文做得我怀疑自己的智商啊！！！　　来个人教教我吧Ｔ．Ｔ　　用的eviews6.0，全英文伤不起啊，网上教程很多，但是不系统= =　　谁能教教我怎么做ＡＲＩＭＡ模型啊！！！　　还有预测，预测了一堆数字全是一样的啊！！！　　神马参数的显著性检验啊，白噪声检验啊！！！看了书看的脑子里一团浆糊啊！！！　　做论文做得我怀疑自己的智商啊！！！　　来个人教教我吧Ｔ．Ｔ　　用的eviews6.0，全英文伤不起啊，网上教程很多，但是不系统= =　　谁能教教我怎么做ＡＲＩＭＡ模型啊！！！　　还有预测，预测了一堆数字全是一样的啊！！！　　神马参数的显著性检验啊，白噪声检验啊！！！看了书看的脑子里一团浆糊啊！！！　　做论文做得我怀疑自己的智商啊！！！　　来个人教教我吧Ｔ．Ｔ
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　　自杀＝　＝
　　有人么。。。
　　我是毒药么。。。。
　　继续顶。。。
　　等来了小广告。。。sigh
　　继续顶。。真心写不下去鸟。。。谁能告诉我那个模型到底是什么。。。
　　@fujilanny
19:38:13　　等来了小广告。。。sigh　　-----------------------------　　很久以前做过arima模型，如果我没有记错的话应该是要先看滞后几阶对吧？　　eviews不都是英文系统么？那些还是很简单的词，查一下就能明白的
　　预测数字一堆堆，你要预测什么？用什么方法预测？出现数字是一样的那是因为你选择的预测方式不对
　　至于test，其实用软件实现各种test并不难，关键是你要明白用哪个test？t-test，f-test还是dwtest？　　eviews教程一般只会告诉你如何做test，但是用什么test，对什么数据用，用了以后有什么意义，这些东西教程都不会告诉你的　　所以强烈建议你至少要看看计量课本吧，如果是初级的看看伍德里奇的
　　@天天爱八八
19:42:59　　预测数字一堆堆，你要预测什么？用什么方法预测？出现数字是一样的那是因为你选择的预测方式不对 　　-----------------------------　　终于有人搭理了T.T　　就是做一个简单的时间序列分析，因为原数列不平稳所以做了二阶差分，然后做了几个ARMA模型的拟合和检验，不会做参数的显著性检验和白噪声检验，做出来的模型不知道对不对。。。这个时候就各种滚乱了
　　@天天爱八八
19:47:07　　至于test，其实用软件实现各种test并不难，关键是你要明白用哪个test？t-test，f-test还是dwtest？　　eviews教程一般只会告诉你如何做test，但是用什么test，对什么数据用，用了以后有什么意义，这些东西教程都不会告诉你的　　所以强烈建议你至少要看看计量课本吧，如果是初级的看看伍德里奇的　　-----------------------------　　主要就是不会操作eviews的说。。。
　　@fujilanny 　19:39:48　　继续顶。。真心写不下去鸟。。。谁能告诉我那个模型到底是什么。。。　　-----------------------------　　arima就是：差分自回归移动平均模型　　就是ma+ra+ARMA吧　　度娘都可以告诉你：　　（一）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。 　　　（二）对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。 　　（三）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。 　　　（四）进行参数估计，检验是否具有统计意义。 　　（五）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。 　　　　（六）利用已通过检验的模型进行预测分析。　　----------------------------------------　　我看了看，上面的步骤应该是没错的，所以逐一完成、不难的　　不懂的地方先去查书，查书是王道
　　@天天爱八八
19:50:58　　@fujilanny 　19:39:48　　继续顶。。真心写不下去鸟。。。谁能告诉我那个模型到底是什么。。。　　-----------------------------　　arima就是：差分自回归移动平均模型　　就是ma+ra+ARMA吧......　　-----------------------------　　= =。。。这个步骤真的太大了，做的时候小问题一堆一堆的，数据也有些问题，还有就是用二阶差分后的数据建立的模型预测的数据是不是也是差分后的？怎么还原？
　　只会做最简单的多元回归飘过
　　白噪声是不是用Q统计量test?
　　@天天爱八八
19:50:58　　@fujilanny 　19:39:48　　继续顶。。真心写不下去鸟。。。谁能告诉我那个模型到底是什么。。。　　-----------------------------　　arima就是：差分自回归移动平均模型　　就是ma+ra+ARMA吧......　　-----------------------------　　@fujilanny
19:55:44　　= =。。。这个步骤真的太大了，做的时候小问题一堆一堆的，数据也有些问题，还有就是用二阶差分后的数据建立的模型预测的数据是不是也是差分后的？怎么还原？　　-----------------------------　　我去翻了下以前学习的时候的讲义，其实学过太久了，每次要做的时候都是临时去再查书的...汗....　　过程是这样的:　　
　　@天天爱八八
19:50:58　　@fujilanny 　19:39:48　　继续顶。。真心写不下去鸟。。。谁能告诉我那个模型到底是什么。。。　　-----------------------------　　arima就是：差分自回归移动平均模型　　就是ma+ra+ARMA吧......　　-----------------------------　　@fujilanny
19:55:44　　= =。。。这个步骤真的太大了，做的时候小问题一堆一堆的，数据也有些问题，还有就是用二阶差分后的数据建立的模型预测的数据是不是也是差分后的？怎么还原？　　-----------------------------　　关于残差检验，我找到这样一段：　　“
对残差序列进行白噪声检验，可以看出ACF和PACF都没有显著异于零，Q统计量的P值都远远大于0.05，因此可以认为残差序列为白噪声序列，模型信息提取比较充分。　　常数和滞后一阶参数的P值都很小，参数显著；因此整个模型比较精简，模型较优。　　”　　所以呢，就是做ACF和PACF的图，及看Q统计量就可以了
　　@天天爱八八
19:58:22　　白噪声是不是用Q统计量test? 　　-----------------------------　　是的，是要做残差的白噪声检验，貌似是p值和Q统计量越接近越好还是P越大越好？但是我的残差的自相关和偏自相关图的Q和P的波动比较大，我也不知道算不算是合格的模型了。。。
　　acf和pacf具体怎么从eviews里面得到，我刚去试了下，可以弄出来，等会我贴图
　　@天天爱八八
20:03:06　　@天天爱八八
19:50:58　　@fujilanny 　19:39:48　　继续顶。。真心写不下去鸟。。。谁能告诉我那个模型到底是什么。。。　　-----------------------------　　arima就是：差分自回归移动平均模型......　　-----------------------------　　soga~稍微明白了~之前上课的时候就没搞清楚这里
　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram
　　在series name里面输入要检验的变量名　　然后选择是level还是 1、2—difference，输入lag阶数（你可以输入很大的，比如20多）　　然后就可以了
　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram　　-----------------------------　　O(∩_∩)O谢谢~还有个问题是我现在做了模型拟合以后认为最优模型是ARIMA（1,2,0），这个是跟ARMA（1,0）的模型一样的么？还有就是二阶差分后的模型怎么预测呢？预测出来的数据应该也是差分后的数据吧？
　　@天天爱八八
19:58:22　　白噪声是不是用Q统计量test? 　　-----------------------------　　@fujilanny
20:03:38　　是的，是要做残差的白噪声检验，貌似是p值和Q统计量越接近越好还是P越大越好？但是我的残差的自相关和偏自相关图的Q和P的波动比较大，我也不知道算不算是合格的模型了。。。　　-----------------------------　　p是q统计量的p值，就是一个q量会对应一个p值，只要看一个就可以了　　p小于0.05就是说明这里显著　　比如t统计量也会有p值呀，t-test通过也是看p小于0.05就是说明显著
　　lz加油！我大三会用Eviews的.....　　现在不会了
　　@天天爱八八
20:12:01　　@天天爱八八
19:58:22　　白噪声是不是用Q统计量test?　　-----------------------------　　@fujilanny
20:03:38　　是的，是要做残差的白噪声检验，貌似是p值和Q统计量越接近越好还是P越大越好？但是我的残差的自相关和偏自相关图的Q和P的波动比较大，我也不知道算不算是合格的模型了。。。......　　-----------------------------　　悲剧。。。为啥我拟合的ARMA(1,0)、ARMA(1,1)、ARMA(0,1)三个都没有P小于0.05的啊= =崩溃。。。
　　@LilyJoey
20:12:09　　lz加油！我大三会用Eviews的.....　　现在不会了　　-----------------------------　　0.0谢谢。。。你要是现在还会就好了
　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram　　-----------------------------　　@fujilanny
20:10:42　　O(∩_∩)O谢谢~还有个问题是我现在做了模型拟合以后认为最优模型是ARIMA（1,2,0），这个是跟ARMA（1,0）的模型一样的么？还有就是二阶差分后的模型怎么预测呢？预测出来的数据应该也是差分后的数据吧？　　-----------------------------　　ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展　　我觉得就是差分后的　　我觉得如果arma里面数据也d阶差分后那就是一样的吧，你可以试试呀　　至于预测，不懂呀？你怎样预测？平滑法？
　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram　　-----------------------------　　@fujilanny
20:10:42......　　-----------------------------　　就是直接做完模型以后用forecast。。。结果出来的数据从第四个开始都是一样的了。。。
　　@天天爱八八
20:12:01　　@天天爱八八
19:58:22　　白噪声是不是用Q统计量test?　　-----------------------------　　@fujilanny
20:03:38　　是的，是要做残差的白噪声检验，貌似是p值和Q统计量越接近越好还是P越大越好？但是我的残差的自相关和偏自相关图的Q和P的波动比较大，我也不知道算不算是合格的模型了。。。......　　-----------------------------　　@fujilanny
20:15:41　　悲剧。。。为啥我拟合的ARMA(1,0)、ARMA(1,1)、ARMA(0,1)三个都没有P小于0.05的啊= =崩溃。。。　　-----------------------------　　等一下，这里要明白白噪声的意思，白噪声是说这里面残差项有信息还是没信息？　　我想p大于0.05说明残差不显著，残差里面没信息，信息提取出来了，所以是好的
　　白噪声是说残差都是噪声对么？（不太记得了，你可以查一下书）　　我觉得是大于0.05说明是噪声...你是希望它是噪声还是不是噪声呀
　　@天天爱八八
20:22:38　　白噪声是说残差都是噪声对么？（不太记得了，你可以查一下书）　　我觉得是大于0.05说明是噪声...你是希望它是噪声还是不是噪声呀　　-----------------------------　　白噪声好像就是纯随机吧，那残差的白噪声应该是纯随机的比较好吧，应该是希望他是噪声吧。。。我已经晕了= =
　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram　　-----------------------------　　@fujilanny
20:10:42......　　-----------------------------　　@fujilanny
20:20:21　　就是直接做完模型以后用forecast。。。结果出来的数据从第四个开始都是一样的了。。。　　-----------------------------　　我知道forecast了，forecast应该是按照趋势去预测，这个做不出来是不是模型有问题，你的方程系数显著么？
　　@天天爱八八
20:22:38　　白噪声是说残差都是噪声对么？（不太记得了，你可以查一下书）　　我觉得是大于0.05说明是噪声...你是希望它是噪声还是不是噪声呀　　-----------------------------　　@fujilanny
20:24:47　　白噪声好像就是纯随机吧，那残差的白噪声应该是纯随机的比较好吧，应该是希望他是噪声吧。。。我已经晕了= =　　-----------------------------　　所以我想大于0.05应该是好的结果，你看看你的计量书上面有没有例子吧，我书都不在身边
　　我想预测不对的缘故很可能是你回归方程的问题，变量显著么？r值大么？　　————————————————————　　这里都是猜想，我没遇到过你所说的这种情况，不太清楚
　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram　　-----------------------------......　　-----------------------------　　额，怎么看方程系数的显著性？　　Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
　　C 28.30 1..2715　　AR(1) 0....5542　　R-squared 0.012637
Mean dependent var
28.00000　　Adjusted R-squared -0.022626
S.D. dependent var
121.8577　　S.E. of regression 123.2286
Akaike info criterion
12.53030　　Sum squared resid
Schwarz criterion
12.62371　　Log likelihood -185.9545
Hannan-Quinn criter.
12.56018　　F-statistic 0.358367
Durbin-Watson stat
1.895307　　Prob(F-statistic) 0.554227
　　Inverted AR Roots
　　这个是拟合模型得到的，模型是不是这样（1-B）S=28.49106+（1-0.113555B）ε？　　我这里太混乱。。。
　　@天天爱八八
20:29:08　　我想预测不对的缘故很可能是你回归方程的问题，变量显著么？r值大么？　　————————————————————　　这里都是猜想，我没遇到过你所说的这种情况，不太清楚　　-----------------------------　　最悲剧的就是当年计量学的最差，结果现在要做这个方向的论文= =　　计量课本都不知道扔哪去了，都是网上找的教程。。。
　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram　　-----------------------------......　　-----------------------------　　@fujilanny
20:29:53　　额，怎么看方程系数的显著性？　　Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.　　C 28.30 1..2715　　AR(1) 0....5542　　R-squared 0.012637
Mean dependent var
28.00000......　　-----------------------------　　你看你的t统计量都不显著，当然不对呀
　　你看这个才是好的　　
　　@天天爱八八
20:31:40　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram......　　-----------------------------　　是要大于2才算显著么？那肿么办啊。。。
　　t-stasitic的p值要小于0.05，你看你的有多大？
　　@天天爱八八
20:31:40　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：　　quick——series statistics--correlogram......　　-----------------------------　　@fujilanny
20:32:51　　是要大于2才算显著么？那肿么办啊。。。　　-----------------------------　　这个就太难回答了....从我的角度来看呢，系数全部不显著那就是模型整个都不行啊　　白噪声什么的都是后面的事情吧
　　@天天爱八八
20:33:31　　t-stasitic的p值要小于0.05，你看你的有多大？ 　　-----------------------------　　我的就都是很大。。。是数据的问题么？我只有33个样本
　　@天天爱八八
20:33:31　　t-stasitic的p值要小于0.05，你看你的有多大？ 　　-----------------------------　　@fujilanny
20:36:58　　我的就都是很大。。。是数据的问题么？我只有33个样本　　-----------------------------　　亲，你做时间序列，33个样本怎么可以！！！！　　时间序列，为什么要讨论白噪声，就是因为噪音大呀，样本量太少了，肯定不行的
　　@天天爱八八
20:36:47　　@天天爱八八
20:31:40　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46　　贴图太麻烦了，我描述下：......　　-----------------------------　　= =不要这么悲剧啊，我还是有参考论文才做这个时间序列分析的。。。T.T
　　@fujilanny
20:36:58　　@天天爱八八
20:33:31　　t-stasitic的p值要小于0.05，你看你的有多大？　　-----------------------------　　我的就都是很大。。。是数据的问题么？我只有33个样本　　-----------------------------　　总之，33个样本做时间序列肯定是不对的，做截面的回归都很勉强　　这就无能为力了
　　@天天爱八八
20:38:37　　@天天爱八八
20:33:31　　t-stasitic的p值要小于0.05，你看你的有多大？　　-----------------------------　　@fujilanny
20:36:58　　我的就都是很大。。。是数据的问题么？我只有33个样本......　　-----------------------------　　我的参考论文是29个样本T.T
　　@fujilanny
20:39:17　　@天天爱八八
20:36:47　　@天天爱八八
20:31:40　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10　　@天天爱八八
20:07:46......　　-----------------------------　　你是做金融问题么？你看论文范文有多少个数据？你是不是数据来源没找对？
　　@天天爱七八
20:41:04　　@fujilanny
20:39:17　　@天天爱八八
20:36:47　　@天天爱八八
20:31:40　　@天天爱八八
20:26:00　　@天天爱八八
20:18:10......　　-----------------------------　　就是做简单的关于国民消费支出情况的建模和预测。。。我的参考论文是29个样本。。。http://ligkdcgzk./blog/static//就是这篇。。。我还以为会很容易T.T
　　LZ把数据贴出来,我帮你看看
　　@xuezhiyue2
20:45:09　　LZ把数据贴出来,我帮你看看 　　-----------------------------　　数据是这个http://www./tjsj/ndsj/2011/indexch.htm的第一列，是不是数据没找对啊T.T
　　@fujilanny
20:43:46　　@天天爱七八
20:41:04　　@fujilanny
20:39:17　　@天天爱八八
20:36:47　　@天天爱八八
20:31:40　　@天天爱八八
20:26:00......　　-----------------------------　　因为我是学金融的，在我们金融学模型里面噪声总是很大的，所以呢，我们对数据的要求量都是很高的，但是我扫了下你的范文，确实宏观问题的数据量总是很少的，既然它29个样本也可以做，那就说明样本数目也够了（虽然与我之前说的不同，但是毕竟经济方面我不了解），那再看看到底是哪里出了问题吧
　　@天天爱八八
20:49:47　　@fujilanny
20:43:46　　@天天爱七八
20:41:04　　@fujilanny
20:39:17　　@天天爱八八
20:36:47　　@天天爱八八
20:31:40......　　-----------------------------　　恩~我在想是不是我的数据找的不对啊。。。
　　不知道为什么,网址进去点不到链接,你把这33个数贴出来就是了,我在这里直接复制就好
　　…………………………　　小语种专业数学物理化学从来不及格的默默飘过。
　　@fujilanny
20:52:16　　@天天爱八八
20:49:47　　@fujilanny
20:43:46　　@天天爱七八
20:41:04　　@fujilanny
20:39:17　　@天天爱八八
20:36:47......　　-----------------------------　　我都不知道你找了什么数据？
　　@xuezhiyue2
20:52:30　　不知道为什么,网址进去点不到链接,你把这33个数贴出来就是了,我在这里直接复制就好 　　-----------------------------　　4　　8　　8　　4　　8　　6　　1　　6　　7　　5　　4　　8　　3　　2　　16　　93　　33　　55　　89　　02　　59　　46　　32　　87　　44　　75　　32　　73　　63　　55　　49　　98　　68　　这是在中国统计年鉴2-24找的
　　@xuezhiyue2
20:52:30　　不知道为什么,网址进去点不到链接,你把这33个数贴出来就是了,我在这里直接复制就好 　　-----------------------------　　对，lz你贴出来是数据内容，至少告诉我们数据是什么，这样才可以讨论看看对不对，反正我肯定不会盗用你的啦
　　厉害，居然跑这来问这个，你真牛！
　　@天天爱八八
20:55:42　　@fujilanny
20:52:16　　@天天爱八八
20:49:47　　@fujilanny
20:43:46　　@天天爱七八
20:41:04　　@fujilanny
20:39:17......　　-----------------------------　　我在中国统计年鉴上找的居民消费水平T.T
　　@fujilanny
20:56:53　　@xuezhiyue2
20:52:30　　不知道为什么,网址进去点不到链接,你把这33个数贴出来就是了,我在这里直接复制就好　　-----------------------------　　4　　8......　　-----------------------------　　意思呢？定义是什么？
　　@天天爱八八
20:56:56　　@xuezhiyue2
20:52:30　　不知道为什么,网址进去点不到链接,你把这33个数贴出来就是了,我在这里直接复制就好　　-----------------------------　　对，lz你贴出来是数据内容，至少告诉我们数据是什么，这样才可以讨论看看对不对，反正我肯定不会盗用你的啦　　-----------------------------　　http://www./tjsj/ndsj/2011/indexch.htm这个你看能打开不？就是第一列。。。我就是本科生的毕业论文，哪里怕盗用哈哈~
　　@朝花夕拾悲中酒
20:57:28　　厉害，居然跑这来问这个，你真牛！ 　　-----------------------------　　囧。。。其他论坛都要注册发一定贴数。。。还是天涯好╮(╯_╰)╭
　　@天天爱八八
20:58:53　　@fujilanny
20:56:53　　@xuezhiyue2
20:52:30　　不知道为什么,网址进去点不到链接,你把这33个数贴出来就是了,我在这里直接复制就好　　-----------------------------　　4......　　-----------------------------　　居民消费水平指按常住人口平均计算的居民消费支出，单位是元，绝对数
　　我是不是应该用支出法国内生产总值里面的消费部分的数据？？？
　　可以对消费序列取对数 求一阶差分后得到平稳序列,然后进行回归.总体上是ARIMA(0,1,1)　　Dependent Variable: D(LOG(CONSUMPTION))
　　Method: Least Squares
　　Date: 04/27/12
Time: 21:10
　　Sample (adjusted):
　　Included observations: 32 after adjustments
　　Convergence achieved after 18 iterations
　　MA Backcast: 1978
　　Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
　　C 0....0000　　MA(1) 0....0000　　R-squared
　　Mean dependent var 0.124756　　Adjusted R-squared 0.428014
　　S.D. dependent var 0.059234　　S.E. of regression 0.044799
　　Akaike info criterion -3.312819　　Sum squared resid 0.060207
　　Schwarz criterion -3.221210　　Log likelihood
　　Hannan-Quinn criter. -3.282453　　F-statistic
　　Durbin-Watson stat 1.709837　　Prob(F-statistic) 0.000029
　　Inverted MA Roots
　　@xuezhiyue2
21:14:16　　可以对消费序列取对数 求一阶差分后得到平稳序列,然后进行回归.总体上是ARIMA(0,1,1)　　Dependent Variable: D(LOG(CONSUMPTION))　　Method: Least Squares　　Date: 04/27/12 Time: 21:10　　Sample (adjusted): ......　　-----------------------------　　大神！！！我去做一下看看~~~
　　@xuezhiyue2
21:14:16　　可以对消费序列取对数 求一阶差分后得到平稳序列,然后进行回归.总体上是ARIMA(0,1,1)　　Dependent Variable: D(LOG(CONSUMPTION))　　Method: Least Squares　　Date: 04/27/12
Time: 21:10　　Sample (adjusted): ......　　-----------------------------　　@fujilanny 初略看来，这个就很好呀
　　lz，你不要看人家范文用二阶你就用二阶...汗....　　我想我真是疯了，自己的模型丢在一边不处理，居然在天涯上帮人建模....我对自己无语了....唉...
　　@天天爱八八
21:28:59　　lz，你不要看人家范文用二阶你就用二阶...汗....　　我想我真是疯了，自己的模型丢在一边不处理，居然在天涯上帮人建模....我对自己无语了....唉...　　-----------------------------　　(⊙o⊙)哦。。我想依葫芦画瓢来着。。。因为学的时候是在是有够烂的。。。　　O(∩_∩)O谢谢啦~
　　@xuezhiyue2
21:14:16　　可以对消费序列取对数 求一阶差分后得到平稳序列,然后进行回归.总体上是ARIMA(0,1,1)　　Dependent Variable: D(LOG(CONSUMPTION))　　Method: Least Squares　　Date: 04/27/12 Time: 21:10　　Sample (adjusted): ......　　-----------------------------　　这个是不是还是要几个模型拟合比较一下？大神，求加扣扣T.T
　　@xuezhiyue2
21:14:16　　可以对消费序列取对数 求一阶差分后得到平稳序列,然后进行回归.总体上是ARIMA(0,1,1)　　Dependent Variable: D(LOG(CONSUMPTION))　　Method: Least Squares　　Date: 04/27/12 Time: 21:10　　Sample (adjusted): ......　　-----------------------------　　这个是不是还是要几个模型拟合比较一下？大神，求加扣扣T.T
　　@天天爱八八
21:28:59　　lz，你不要看人家范文用二阶你就用二阶...汗....　　我想我真是疯了，自己的模型丢在一边不处理，居然在天涯上帮人建模....我对自己无语了....唉...　　-----------------------------　　@fujilanny
21:32:07　　(⊙o⊙)哦。。我想依葫芦画瓢来着。。。因为学的时候是在是有够烂的。。。　　O(∩_∩)O谢谢啦~　　-----------------------------　　不用客气，加油加油
　　应该不用比较了,这样就可以了,加入其他变量之后,T检验的P值都很大,不太显著
　　@xuezhiyue2
21:44:52　　应该不用比较了,这样就可以了,加入其他变量之后,T检验的P值都很大,不太显著 　　-----------------------------　　好滴~\(^o^)/~谢谢大神~
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