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统计论文参考文献大全(13篇)

统计论文参考文献大全(13篇)



统计数据可以帮助我们找出问题的症结,制定解决方案和改进措施。接下来是一些常用的统计方法和工具,希望对大家的统计分析工作有所帮助。

建筑论文参考文献

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舞蹈论文参考文献

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写论文参考文献

撰写文献综述通常出于某种需要,如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等,所以文献综述的选题,作者一般是明确的,不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广,题目可大可小,大到一个领域、一个学科,小到一个方法、一个理论,可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述,所选题目宜小些,这样查阅文献的数量相对较小,撰写时易于归纳整理,否则,题目选得过大,查阅文献花费的时间太多,影响实习,而且归纳整理困难,最后写出的综述大题小作或是文不对题。

选定题目后,应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种,如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好,因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后,就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理,如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要,从某种意义上讲,所阅读和选择的文献的质量高低,直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时,要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法,将文献的精髓摘录下来,不仅为撰写综述时提供有用的资料,而且对于训练自己的表达能力,阅读水平都有好处,特别是将文献整理成文献摘录卡片,对撰写综述极为有利。

论文参考文献

一项科学研究取得的新成果通常是在前人成果的基础上的新进展,它体现着科学科技的继承和发展。如,基于已有的理论、方法、思想、实验手段等,使本研究获得了新进展,有了新发现;或是将一个学科中的方法移植到另一学科中并取得成功;或是对已有方法做了改进。当在论文中叙述研究目的、设计思想、建立的模型、和已有结果进行比较的时候,就要涉和到已有的成果。如果在涉和到前人成果的地方再把已有成果的具体内容抄到论文当中,不但占去论文的篇幅,冲淡论文的主题,而且抄写这些已发表过的、读者可以查找到的内容是毫无意义的。

所以,在论文涉和到已有成果的地方,不去重抄已有的成果,而是指出登载这个成果文献(出处),这种做法叫做引用参考文献引用了参考文献,就要在涉和前人成果的地方做一个标记,见到这个标记,读者就知道在这里引用了参考文献;按照这个标记在参考文献表中就能找到刊登这个成果的详细内容的文章。在正文中引用参考文献的地方加一个标记,称为参考文献的标注。标注的方法称为标注法。

对于一篇完整的学术论文,参考文献的着录是不可缺少的。归纳起来,参考文献着录的目的'和作用主要体现在以下5个方面。

1)着录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据,也反映出该论文的起点和深度。科学技术以和科学技术研究工作都有继承性,现时的研究都是在过去研究的基础上进行的,今人的研究成果或研究工作一般都是前人研究成果或研究工作的继续和发展;因此,在论文中涉和研究的背景、理由、目的等的阐述,必然要对过去的工作进行评价,着录参考文献即能表明言之有据,并明白交待出该论文的起点和深度。这在一定程度上为论文审阅者、编者和读者评估论文的价值和水平提供了客观依据。

5)着录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。

3)引用论点必须准确无误,不能断章取义。

5)参考文献的着录方法。根据gb7714—87《文后参考文献着录规则》中规定采用“顺序编码制”和“著者?出版年制”两种。其中,顺序编码制为我国科技期刊所普遍采用,所以这里作重点绍。

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论文参考文献

把光标放在引用参考文献的地方,在菜单栏上选“插入|脚注和尾注”,弹出的对话框中选择“尾注”,点击“选项”按钮修改编号格式为阿拉伯数字,位置为“文档结尾”,确定后word就在光标的地方插入了参考文献的编号,并自动跳到文档尾部相应编号处请你键入参考文献的说明,在这里按参考文献著录表的格式添加相应文献。参考文献标注要求用中括号把编号括起来,以word2007为例,可以在插入尾注时先把光标移至需要插入尾注的地方,然后点击引用-脚注下面的一个小箭头,在出现的对话框中有个自定义,然后输入中括号及数字,然后点插入,然后自动跳转到本节/本文档末端,此时再输入参考文献内容即可。

在文档中需要多次引用同一文献时,在第一次引用此文献时需要制作尾注,再次引用此文献时点“插入|交叉引用”,“引用类型”选“尾注”,引用内容为“尾注编号(带格式)”,然后选择相应的文献,插入即可。

不要以为已经搞定了,我们离成功还差一步。论文格式要求参考文献在正文之后,参考文献后还有发表论文情况说明、附录和致谢,而word的尾注要么在文档的结尾,要么在“节”的结尾,这两种都不符合我们的要求。解决的方法似乎有点笨拙。首先删除尾注文本中所有的编号(我们不需要它,因为它的格式不对),然后选中所有尾注文本(参考文献说明文本),点“插入|书签”,命名为“参考文献文本”,添加到书签中。这样就把所有的参考文献文本做成了书签。在正文后新建一页,标题为“参考文献”,并设置好格式。光标移到标题下,选“插入|交叉引用”,“引用类型”为“书签”,点“参考文献文本”后插入,这样就把参考文献文本复制了一份。选中刚刚插入的文本,按格式要求修改字体字号等,并用项目编号进行自动编号。

打印文档时,尾注页同样会打印出来,而这几页是我们不需要的。当然,可以通过设置打印页码范围的方法不打印最后几页。

选中所有的尾注文本,点“格式|字体”,改为“隐藏文字”,切换到普通视图,选择“视图|脚注”,此时所有的尾注出现于窗口的下端,在“尾注”下拉列表框中选择“尾注分割符”,将默认的`横线删除。同样的方法删除“尾注延续分割符”和“尾注延续标记”。删除页眉和页脚(包括分隔线),选择“视图|页眉和页脚”,首先删除文字,然后点击页眉页脚工具栏的“页面设置”按钮,在弹出的对话框上点“边框”,在“页面边框”选项卡,边框设置为“无”,应用范围为“本节”;“边框”选项卡的边框设置为“无”,应用范围为“段落”。切换到“页脚”,删除页码。选择“工具|选项”,在“打印”选项卡里确认不打印隐藏文字(word默认)。

注:以上在word中的处理是比较常用的做法,不过作者需要了解,投稿稿件是word格式或pdf格式或wps格式,但是很多期刊是用方正排版系统排版的,二者不“兼容”。因此,作者的word投稿只是编辑部排版的原稿,排版问题作者无需太过担心;而作者如想要编辑部出刊前最后的电子稿(有些作者着急要清样或已经排版的电子稿)其实也没有太大意义,因为没有方正的软件就无法打开这个电子稿。

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论文中参考文献

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论文中参考文献

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(如).[电子文献]。

[10]专利所有者.专利题名:专利国别,专利号[p].公告日期.获取和访问路径.

论文中参考文献

随着科学技术的进步,社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展,物联网、互联网以及云计算发展十分迅速,导致社会充满数据,因此,使得数据成为了新的信息资源,需要人们进行适当的利用,以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此,导致呈现指数形成增长,并且变的更加复杂化,使得大数据区别与传统的数,增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术,可视化基本流程为数据、知识、循环数据,主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候,在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力,从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].

2大数据可视化分析。

2.1文本可视化。

作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息,实际上也是最主要的互联网数据信息,与此同时,也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型,在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点,例如,逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云,依据词频来合理的把关键词进行排序和归类,然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。

现阶段,最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加,如果不能合理的进行设计阀值,就会出现重复覆盖以及局部密集的问题,这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].

2.2网络可视化。

在大数据分析中最常见的关系就是网络关联,例如,社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系,可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点,实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化,是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系,还具有相应的动态流动演化性,所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多,很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题,不能很好的进行可视化,影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类,一类是利用多尺度和层次聚类进行交互,把大规模数据变化为具有一定层次的树结构,然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集,保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式,也可以看出引入交互技术,是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].

2.3时空数据可视化。

时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。

移动终端与传感器发展非常迅速,因此,使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术,分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系,能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下,时空数据具有实时性和高维性,同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化,一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式,充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性,出现了时空立体方,是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].

2.4多维数据可视化。

多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量,在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用,例如,商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律,合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式,主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来,随着大数据的不断发展,几何图形是研究多维数据可视化的重点。

最常用的多维数据可视化的方式就是散点图,二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上,利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如,可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况,还可以体现多维度之间的关系[5].

3结语。

总而言之,作为大数据分析的重要方式,可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力,在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。

文档为doc格式。

论文参考文献排版

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