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读统计论文前沿信息_《历史研究》学术论文格式(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

读统计论文

第一次组会汇报？这些小技巧你值得拥有！今天终于鼓起勇气完成了我的第一次组会汇报，真的是紧张到不行！不过，汇报完之后感觉还是有点收获的，想跟大家分享一些小心得，希望对你们有帮助。先看摘要、引言和结论 𐟓„ 拿到一篇论文，千万别急着从头看到尾。先快速浏览一下摘要、引言和结论，搞清楚这篇文章的大致结构和观点。这样你在阅读正文的时候会更有方向感。做好阅读笔记 𐟓 阅读论文的时候，一定要做好笔记。把自己的疑问、心得都记下来。不要走马观花，看完之后啥都不记得，那样汇报的时候会很尴尬。不懂就问 𐟤” 如果你在阅读论文的时候遇到不懂的地方，先自己思考一下，查阅相关资料。如果还是搞不懂，不妨去问问师姐和同门。实在不行，可以在组会中提出来，大家一起讨论。 PPT要简洁明了 𐟓Š PPT上字太多可不行！把重点内容放上去，实验流程图或者统计分析流程也要有。实验部分可以在论文里截流程图，统计部分可以自己做个流程图。总之，PPT要干净简洁，别让台下的人看得眼花缭乱。逻辑清晰很重要 𐟧 做PPT的时候，一定要按照自己的汇报逻辑来。不要不分part，不然别人不知道你在讲些什么。可以在各个part间放个转场页，表明你接下来要讲的内容。模拟汇报很重要 𐟎䊧𔧥𜠦˜署𞥅的，但你的紧张其实来源于准备不充分。在汇报前一定要模拟一下，能脱稿就脱稿。把语言组织好，可以在每页PPT下方备注一些提示。控制语速 𐟓⊦𑇦Š妗𖨦注意控制语速，不要太快。台下的同学可能没看过这篇文章，讲太快他们会听不懂。汇报就是多交流嘛，听不懂咋交流呢？要分清楚重点和非重点，哪里需要细致讲，哪里可以一笔带过。要有总结 𐟓 汇报的最后一定要有总结，单独弄一页PPT来写。告诉大家你的结论是什么，这样大家才能明白你的汇报重点。学会互动 𐟤 汇报不仅仅是你在讲，老师也会提问你。你也可以在讲完PPT后提出自己对论文的疑问。当然，如果你有新思路那就更棒了！互动起来吧！这些就是我的一些小心得啦！今天汇报虽然紧张，但导师还是很温柔的，答不好也不会凶人。反而鼓励我们说做得不错。哈哈，今天还斗胆想报销羽毛球拍呢！深圳大学研究生日常 | 组会 | 文献汇报建议

统计预测论文𐟓š，超有趣！大家好！今天我想和大家分享一些我最近在读的一些有趣的论文，特别是关于统计预测和评估方面的。希望你们也会觉得有意思。背景介绍 𐟓– 最近，我主要在研究一些统计预测的评价方法，特别是严格适当的评分规则（Strictly Proper Scoring Rules）。这个领域有一些非常有趣的论文，比如Tilmann Gneiting和Adrian E. Raftery合作写的一篇。论文亮点 𐟌Ÿ 评分规则：评分规则是用来评价预测准确性的工具。它们可以看作是预测模型的表现度量。贝叶斯因子：贝叶斯因子在统计中非常重要，它可以帮助我们比较不同模型的优劣。 Bergman散度：这是一种衡量两个概率分布之间差异的方法。 Brier分数：Brier分数是预测准确性的一个常用指标。连续秩概率得分：这个概念用于评估预测模型在连续变量上的表现。交叉验证：交叉验证是一种用于评估模型性能的方法，通过将数据集分成几部分来验证模型的泛化能力。熵：熵在信息论中非常重要，用于衡量系统的混乱程度。核得分：核得分是一种基于核方法的评分规则，适用于处理非线性关系。论文概览 𐟓 第一部分：介绍（early work）第二部分：评分规则的总结（Scoring rules-summary measures for the evaluation）第三部分：一般估计方法（general approach to estimation）第四部分：适当评分规则的特征（Characterizations of Proper Scoring Rules）第五部分：适当评分规则与凸函数（Proper scoring rules & convex functions）第六部分：定理1及其证明（Theorem 1 & proof）个人感悟 𐟒튊最近在读这些论文的时候，我深感统计学的魅力所在。每一次新的发现都让我对这个世界有了更深的了解。我相信，通过分享这些有趣的论文，大家也能从中受益。额外分享 𐟌ˆ “爱情是一种偶然的相遇。我们既不能等待它，也不能提前准备。” ——这句话让我想起了生活中的一些经历。有时候，我们等待的东西并不一定会来，而那些看似不起眼的相遇，却可能成为我们生命中最珍贵的记忆。总结 𐟓 总的来说，统计预测和评估是一个非常有趣且充满挑战的领域。通过不断学习和探索，我们可以更好地理解这个世界，并做出更准确的预测。希望这些分享能激发大家对这个领域的兴趣！

𐟓š AI学习指南：四个阶段必读书单！ 𐟔尟”尟”堤𚺥𗥦™𚨃𝧚„学习之路分为四个阶段，你可以将其视为一份详细的学习路线图。为什么推荐以这种方式来选择书籍呢？很多同学、朋友或导师可能会推荐《西瓜书》、《南瓜书》和《统计学习方法》，但你会发现自己在阅读过程中常常遇到难以理解的知识点。这是因为大家不知道自己处于什么阶段。例如，如果你连基础部分都没有掌握，直接阅读后续书籍，肯定难以理解。这是一个循序渐进的过程。 ✨ 第一阶段：人工智能基础 1️⃣ Python基础：《Python基础教程第三版》 2️⃣ 数学基础：吴军《数学之美第三版》 3️⃣ Python实战：《利用Python进行数据分析》 ✨ 第二阶段：机器学习 1️⃣ 算法理论：《统计学习方法》《西瓜书+南瓜书》 2️⃣ 项目实战：《阿里云天池大赛赛体解析机器学习篇》 ✨ 第三阶段：深度学习 1️⃣ 深度学习原理：邱西鹏的《神经网络与深度学习》 2️⃣ 深度学习框架：《动手学深度学习》 3️⃣ 自然语言处理NLP：《自然语语言处理综述》 4️⃣ 计算机视觉CV：《计算机视觉算法与应用》 ✨ 第四阶段：阅读论文对于大多数学习人工智能相关专业的同学来说，特别是研究生，阅读论文是非常重要的。特别是研一或研二的同学，他们通常面临以下三个问题： 𐟌ˆ 应该阅读哪些论文？ 𐟌ˆ 如何找到论文代码？ 𐟌ˆ 论文代码看不懂怎么办？这里准备了关于深度学习必备的128篇论文，对于初学深度学习的朋友来说，这些论文是很有必要阅读的。

𐟓š大学水课变宝：统计专业必修课替代方案𐟎ˆš入大学时，很多人和我一样，分不清哪些是水课，哪些是专业课。结果每次课都认真听，但综测成绩总是比不过别人。后来请教了直系的学姐，才发现水课其实可以做很多有意义的事情，它们才是拉开差距的关键！ 𐟓š 如何判断水课？在第一堂课上，老师会介绍期末评分原则。如果是开卷考试，一般是水课。期末只需要写论文的课。期末只需要背题库的课。 𐟓– 阅读统计相关书籍：《女士品茶》《机会的数学》《统计学图鉴》《爱上统计学》《深入浅出统计学》《漫画统计学》《统计陷阱》《数据科学中的使用统计学》《An Introduction to Statistical Learning》 𐟒ꠥ�𙠨‹𑨯�š 背单词。刷四六级真题。看语法网课：英语的平行世界。无论是否为了过四六级，学好英语在以后进外企或出国都会省事很多。统计专业竞争激烈，多学一门语言总是好的。 𐟓 完成各种作业：大学里经常会有各种小组作业、水课作业或专业课作业。如果可以，尽量在水课中完成，课余时间做更多自己的事情。 𐟒ᠥŸ𙥅𛥺•层能力：刚入大学时，我们都很迷茫，不知道未来想做什么。但现在可以培养一些通用技能，如情绪管理、精力管理、复盘能力、应变力、思考能力、问题拆解能力、可视化呈现能力和沟通能力等。这些能力无论从事什么职业都会很有帮助。 𐟎䠧œ‹辩论赛提升应变力和思考能力：优质辩论赛如《钱是不是万恶之源》、《温饱是否是谈道德的必要条件》、《被误解是不是表达者的宿命》、《内卷是个真问题还是假问题》、《理解需不需要共情》和《信息化水平提升还是降低人的认知》。 𐟒𛠥�𙠤𘀩—覊€能： PPT（旁门左道）。 Excel（王佩丰老师）。 PS（敬伟PS）。 𐟓 把水课换成实践课：例如城市漫步而不是只看书。实战教学如何向上沟通。了解步入社会的第一课（如何租房不被坑，五险一金是什么）。我是小夏，致力于打破统计信息差。因为淋过雨，所以想为更多的人撑把伞。主页有更多统计学的干货，期待能一起变得更好！

数据科学家如何应对机器学习挑战经常有人拿《统计学习导论》（ISL）和《统计学习》（ESL）做比较，认为ISL更适合入门，数学门槛低，更容易理解。今天我想分享一下我的看法和一些建议。 ESL的特点 𐟓š 首先，ESL这本书的特色是什么呢？ESL涵盖了100篇开创性论文的知识，如果只是重复这些论文的内容，那显然没意思。作者从概率统计的角度重新解释了这些论文结果，形成了一套统一的教材特色。进一步用概率统计的方法证明了一系列经典方法之间的联系，形成了统计学习的理论思考框架。因为这里面涉及很多证明，高等数学分析用得很多，所以理解起来比较难。如果你阅读过很多统计类论文，阅读ESL会比较习惯，因为你知道轻重缓急。纠正一些观念 𐟧 有些人认为，取得数学上的王冠，数学分析证明是最重要的，也是最难的。但对于普通的科技工作者来说，概率统计应用建模可能更难。Feller在《概率论及其应用》卷1和卷2中分析了为什么很多人，包括数学同行，对卷1既感兴趣，又理解困难。 Feller指出，主要是因为在校学生和研究者，一路都是从数学分析走来，对数学应用建模很不习惯，阅读这类书籍反而比数学分析感觉更吃力。 ISL的重要性 𐟓– 回到教材ISL，这本书充满了概率统计应用。作者Gareth James非常有耐心地讲述他的故事，一环套一环，循序渐进。我以前没有细读过ISL，因为它故事性太强，当工具书阅读效率差。我猜到Gareth James教授肯定是统计学出身，无法想象计算机科学专业的教授能写出这本教材来。对于数据科学家来说，ISL比ESL重要的多得多。ISL实质上试图给读者建立统计学习应用的思维内核！我没有见到其他教材做到过。我肯定希望用它来做教材，也曾用心在整理，但是真的难度很大，概率统计学部分对听众耐心绝对是挑战！如果我放弃这部分不讲，那么我为什么要用这本教材？ ISL的阅读建议 𐟓 提醒大家看这本书时，注意统计学使用的两个方面：直接使用：比如统计推断（inference）。概率统计来解释比较各种模型和调优方法：比如ridge，lasso。再要注意：作者相比较其他教材，统计学更多的引入，不是在墨迹，在炫技。而是让你更加准确、快速使用模型和方法。如果你发现统计学是负担，说明你没有掌握。总结 𐟓 对于数据科学家来说，ISL和ESL各有千秋。ISL更注重统计学习应用的思维内核，而ESL则从概率统计的角度重新解释了经典论文结果。无论选择哪本书，都需要有一定的数学基础和耐心。希望这些建议能帮助你在机器学习的道路上走得更远。

数据科学/统计论文辅导与博士申请全攻略突然发现7月有点空闲，想找点事情打发时间～先介绍一下我的个人背景吧：我本科和硕士都在G5学校读精算、金融统计和数据科学，专业成绩一直很优秀（具体排名我也不知道，反正不是第一！不过当初邀请我硕博连读的教授说我是专业前三，哈哈哈）。我的硕士论文是专业第一，博士也刚毕业。目前我已经决定留校继续做科研和教学工作。我有丰富的教学、阅卷、批改项目和指导论文的经验。也可以帮助指导统计和数据科学相关的博士申请。 PS：如果我自己帮不上忙，我还可以推荐我的同事，我们几个人加起来都能开个统计部门了，哈哈哈！

研究生小论文和大论文的区别！中心思想：天下文章一大抄。切记写小论文绝不是让你从0到1，能从0.5到0.8，对于研究生而言已经足够发一篇北核了。阅读文献数量：写一篇小论文最多阅读10-20篇文献已经足够了，事实上最终作为主要参考的也就是那么2-3篇文献而已。如何查找文献：先中文后外文，在阅读外文文献前建议先找1-2篇本领域的中文文献阅读，了解该领域的研究内容和研究方向。最好找到一篇近期发表的引用率高的核心期刊的文章，然后再检索阅读这个文章的参考文献，以此类推就能很快地检索到10篇左右的高质量文献。如何起笔（重点）：在阅读文献的过程中一定要边阅读边摘抄，把好的观点和论述粘贴到word中。这样当你阅读完10篇左右的文献后，就已经提炼出了该研究领域差不多2000字左右的精华，这些内容经过整理后直接可作为文献综述等文章主要内容，并且经过摘抄其实已经有了整体的思路。实验/建模部分：首先找到一个合适的模型或者研究方法（不要自创，人家的方法自然有科学性、合理性）。然后主要思路有以下两个：a.用新的数据跑模型，其中新的数据可以是实验得出的，也可以是国家统计局等官方渠道的数据，或是某个行业、企业的数据等；b.在该模型的基础上增加或修改几个变量或参数，并进行检验，证明其优越性。论文框架：一般北核要求8000-12000字引言（500-1000字） 1）研究背景、研究意义、提出论文要解决的核心问题 2）文献综述（1000-1500字）用自己的话提炼国内外10篇左右的文献，参考上文第4点的写作方法。如果涉及多个方面的文献，一定要分类写出层次感，不要杂糅在一起。 3）研究设计（1000-1500字）样本选取与数据来源、变量定义、模型构建、名词解释等。这部分一定要描写细致，通俗易懂。 4）实证检验（1500-2000字）使用描述性统计、回归分析等统计学方法。可放置图表，并对结果作出说明。 5）检验与分析（1500-2000字）鲁棒性检验、显著性检验等。一定要放置图表，图表越简洁越好，三线表最佳，并对结果进行深入分析。#论文发表# #论文写作# #研究生#

研一新生必看：三年规划与必备技能指南各位即将踏入研究生阶段的小伙伴们，9月份开学在即，还有一个月多的时间，大家可以好好规划一下自己未来三年的发展方向。给自己定一些短期和长期的目标，无论是学习上的还是个人兴趣爱好的发展，都可以提前考虑。研究生必备技能 𐟓š 文献获取能力刚开始进入一个新的研究领域，可以先从中文的985和211学校的硕博论文开始看，了解一下这个领域的基本术语和未解决的问题。然后再用Web of Science、Pubmed等权威学术网站去找英文文献，这样后面阅读起来会更快。文献阅读能力准备两个文件夹：一个用于精读，一个用于泛读。刚开始养成记录阅读笔记的好习惯，可以用Word制作一个文献阅读模板，这样方便整理和记录。数据处理能力 Stata、SPSS和Python都是比较专业的统计分析软件，大家可以去一些在线平台看一些统计课程，提升自己的数据处理能力。科研绘图能力 GraphPad和AI是两个非常实用的工具。GraphPad可以用来做各种统计图，比如气泡图、折线图、柱状图、热图等，而AI则可以用来做模式图，以及将多个图表拼成SCI论文里的figure。编程技能编程真的是非常强大的工具，能够帮助我们抓取和处理很多重要的数据和信息。很多时候不是我们没有数据和信息，而是缺乏获取这些信息的能力。个人建议与看法 𐟒እ𐝨†™文献综述写文献综述是一个很好的练习机会，可以整理同一研究领域的research article，写作难度相对较小，先拿它练手。而且在研一阶段发表一篇SCI论文也是不错的选择。多思考和查资料进入研究生阶段后，张嘴就问很容易被讨厌。不懂的问题先自己查资料，锻炼自己的信息获取能力。师兄师姐是同事不要觉得师出同门，师兄师姐就一定要帮你。除了父母，世上没有人有义务对你好，研究生阶段更是如此。师兄师姐也有自己的事情要做，他们教你要学会感激，不教你也不要抱怨，帮你是情分，不帮是本分。希望这些建议能帮到大家，祝大家的研究生生活顺利愉快！𐟓–✨

如何克服写不出研究计划书的困扰？你是否已经阅读了很多专业书籍，学习了大量知识点，但仍然对如何撰写研究计划书感到困惑？备考已久，取得了双语成绩，却因为无法完成计划书而想要放弃考学，或者只打算报考不需要计划书的大学院？别担心，大多数学校的计划书要求字数在2000-3500字左右。想想你的毕业论文字数，是不是觉得这并不算多？而且，有些学校的计划书要求甚至更少，比如名大经研只需800字，早大的某些专业只需1000字。如果你依然没有思路，不妨看看以下几种方法： 𐟍€ 克服恐惧，放下执着不要认为自己不行，不要因为需要阅读大量论文和学习统计学而感到恐惧。写出计划书不仅能增加你考入理想学校的几率，还能让你更深入地了解自己的研究领域。 𐟓š 换个方向如果你对某个方向非常感兴趣，但无论如何也想不出一个可行的框架，不妨换个关键词或者换个大方向。接触陌生的领域可能会带来更多新的想法。 𐟒ᠦŠ“住一闪而过的灵感你是否在阅读论文时经常会有一些很好的想法，但一细想就觉得逻辑不顺或者没有可行性，然后直接放弃？不要这样做！只要你有一个想法，不管好坏，先记在本子上。然后告诉前辈老师这个想法，以及你否定它的理由，看看对方有什么好建议。持续记录一段时间后，仔细观察各想法间的关系，看看能否结合成为一个论题。 𐟓– 翻阅专业书籍回想一下有没有你第一次看时觉得奇怪或者不合理的理论。仔细阅读书籍，看看有没有你想了解更多的专业名词。然后用滚雪球式方法不断搜索关键词，说不定能找到思路。 𐟓œ 查看历届前辈的修士论文题目找一些历届前辈的修士论文题目，从中获取灵感。看看他们是如何选题和展开研究的，这可能会给你带来一些启发。希望这些方法能帮助你克服写不出研究计划书的困扰，祝你顺利备考，考入理想的学校！

𐟎“计算机专业毕业论文精选𐟒𛊰Ÿ“š论文题目: 电子书阅读器小程序的设计与实现 𐟓–第一章绪论: 探索电子书阅读器小程序的开发背景与意义。 𐟔第二章相关研究和市场现况: 深入分析当前电子书阅读器小程序的研究现状及市场趋势。 𐟓Œ第三章小程序的需求分析以及功能设计: 详细阐述用户需求，并设计出满足这些需求的功能模块。 𐟒𛧬쥛›章小程序功能的实现与测试: 展示如何通过编程实现设计的功能，并进行严格的测试确保质量。 𐟓ˆ第五章总结与未来展望: 总结论文工作，并展望未来电子书阅读器小程序的发展方向。 𐟓字数统计: 14433字，内容丰富，结构完整。

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