阅读大量的相关文献，在写作前要收集和阅读和撰写毕业论文主题相关的专著和论文分类的主要思路，并选择最具代表性的作者。
参考文献格式：说明文献可以起到索引的作用，说明文献有助于节省论文篇幅，说明文献有利于科技情报人员进行信息研究和抽象计量研究。
论文在形式上是论辩，但它又不同于一般的论辩，它必须有自己的理论体系，而不仅仅是一份材料的清单，应该是大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。
作者首先了解期刊，选择期刊，找到投稿方式，有些期刊要求书面投稿。大多数都是电子稿件。
一般期刊（省级、国家级）审稿时间为一周，优质期刊审稿时间为14－20天，核心期刊审稿时间一般为4个月，必须经过初审、审稿、终审三个程序。
国家不对期刊进行分类，但各单位一般根据期刊主管单位的水平将期刊分为省级期刊和国家级期刊。省级期刊主管单位为省级单位，国家级期刊主管单位为国家级部门或直属部门。
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一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
公式下方。根据查询相关公开信息显示，论文中公式的变量都在相应公式的下面将意思表示出来。论文是对某些学术问题进行研究的手段，也是学术界进行成果交流的工具。
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参考文献根据情况如果你没著脚注之类引用也作为参考文献列出来所以你正文引用了别人的内容思想尽量列出来至于工具读秀cnkinstl的书目数据都可以用
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其他文献来源：以上是常用的查文献途径，如果一些专业性比较强的可以通过这些途径检索：开世览文；超星图书；E线图情；读秀中文；百链云；全球索索等。
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书籍，用[M]代表，指书籍专著，大家可以根据论文研究需要去参考相应的书籍。报纸类文献资料，[N]表示。报告类文献资料，[R]表示。
寻找论文参考文献的最佳方法包括以下几个步骤：
1、使用学术搜索引擎：Google Scholar、PubMed、Web of Science等学术搜索引擎可以帮助你找到相关的论文。你可以输入关键词、作者名、文章标题等信息来搜索相关的文献。
2、查找参考文献：如果你已经找到了一篇相关的文章，你可以查看其中的参考文献列表。这些2、文献可能会指导你找到更多的相关文献。
3、查找书籍：如果你正在撰写一篇研究性论文，你可能需要查找一些书籍作为参考文献。你可以在学术图书馆、在线书店、学术搜索引擎等地方寻找相关的书籍。
4、参考专家意见：如果你对某个特定领域不熟悉，你可以寻求专家的意见。你可以咨询你的导师、同事或其他领域专家，询问他们能否提供相关的文献或建议。
总之，寻找论文参考文献需要广泛查阅各种资源，建立起全面的文献库，并逐渐筛选出适合自己研究的内容。同时，在查阅文献时也需要注意文献的真实性、可靠性以及文献的质量等方面。
论文的写作技巧：
写作论文需要具备一定的技巧和方法，以下是一些论文写作的技巧：
1、确定论文的主题和范围：在开始写作之前，确定你要写的论文的主题和范围。这有助于你避免偏离主题或者写作无头绪。
2、选择正确的结构：论文应该有一个清晰的结构，包括引言、文献综述、方法、结果和讨论等部分。根据你的论文主题和范围，选择合适的结构。
3、明确你的目标读者：在写作过程中，始终牢记你的目标读者是谁。这有助于你写作更加清晰、简明，并且能够使读者更容易理解你的论文。
4、确保你的论点清晰：在写作过程中，确保你的论点清晰明了。你需要有充分的证据和例证来支持你的论点。
5、保持逻辑连贯：论文应该有一个清晰的逻辑结构。每个段落应该有一个主题句，并且每个段落应该与下一个段落紧密相连。
6、使用正确的语言和风格：论文应该使用专业术语和正确的语法。同时，选择一个适合你论文主题和范围的风格，如学术风格、科技风格等。
7、引用正确的文献：在论文中引用正确的文献是非常重要的。你应该使用正确的引文格式，并确保引用的文献是可靠的。
8、仔细校对论文：在完成论文后，仔细校对你的论文以检查拼写、语法和标点错误。同时，确保你的论文逻辑连贯、明确，并符合格式要求。
向他人寻求反馈：将你的论文交给他人阅读，以获得他人的反馈和建议。这有助于你发现论文中的问题，并进行必要的修改和完善。
以上这些技巧可以帮助你写作一篇清晰、有条理的论文。