论文分层次模型

人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。在这样的系统中，人们感兴趣的问题之一是：就n个不同事物所共有的某一性质而言，应该怎样对任一事物的所给性质表现出来的程度（排序权重）赋值，使得这些数值能客观地反映不同事物之间在该性质上的差异？层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。它把复杂问题分解成组成因素，并按支配关系形成层次结构，然后用两两比较的方法确定决策方案的相对重要性。层次分析法在经济、科技、文化、军事、环境乃至社会发展等方面的管理决策中都有广泛的应用。常用来解决诸如综合评价、选择决策方案、估计和预测、投入量的分配等问题。运用层次分析法解决问题，大体可以分为四个步骤：建立问题的递阶层次结构；(首先，将复杂问题分解为称之为元素的各组成部分，把这些元素按属性不同分成若干组，以形成不同层次。同一层次的元素作为准则，对下一层次的某些元素起支配作用，同时它又受上一层次元素的支配。这种从上至下的支配关系形成了一个递阶层次。处于最上面的的层次通常只有一个元素，一般是分析问题的预定目标或理想结果。中间层次一般是准则、子准则。最低一层包括决策的方案。层次之间元素的支配关系不一定是完全的，即可以存在这样的元素，它并不支配下一层次的所有元素。)构造两两比较判断矩阵；由判断矩阵计算被比较元素相对权重；计算各层次元素的组合权重。

这样的论文通过一件较为完整的事情来表现一个人，要求事情具体、生动，因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件，选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写，要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征，或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。就好像，我们摄影的时候，镜头慢慢推进，人物在叙述的过程中慢慢丰满起来。

论文的写作一论文基本结构国家标准局1987年颁布《科学技术报告,学位论文和学术论文的编写格式》(GB7713-87)和《文后参考文献著录规则》(GB7714-87)1,一般格式:⑴题名是以最恰当,最简明的语词反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合,应避免使用的不常见的省略词,首字母缩写字,字符,代号和公式,字数一般不宜超过20个题名用语⑵作者姓名和单位,两人以上,一般按贡献大小排列名次①文责自负;②记录成果;③便于检索⑶摘要:是论文的内容不加注释和评论的简短陈述,中文摘要一般不会超过300字,不阅读全文,即可从中获得重要信息外文250实词包括:①本研究重要性;②主要研究内容,使用方法;③总研究成果,突出的新见解,阐明最终结论重点是结果和结论⑷关键词是从论文中选取出以表示全文主题内容信息款目的单词或术语,一般3-7个,有专用《主题词表》⑸引言回来说明研究工作的目的,范围,相关领域的前,人工作和知识布局,理论基础和分析,研究设想,研究方法,预期结果和意义⑹正文⑺结论:是指全文最终的,总体的结论,而不是正文中各段小结的简单重复要求准确,完整,明晰,精练⑻致谢:是对论文写作有过帮助的人表示谢意,要求态度诚恳,文字简洁⑼参考文献表(注释),文中直接引用过的各种参考文献,均应开列,格式包括作者,题目和出版事项(出版地,出版社,出版年,起始页码)连续出版物依次注明出版物名称,出版日期和期数,起止页码⑽附录:在论文中注明附后的文字图表等二正文的基本构成1,学术论文的基本构成前置部分:题名,论文作者,摘要,关键词主体部分:绪论(引言,导论,序论,引论)正文,结论,注释,参考文献,后记(致谢)2,正文的基本构成:绪论,本论(直线推论)结论(并列分论)⑵提纲项目:题目基本论点内容纲要一,大项目(上位论点,大段段旨)一,中项目(下位论点,段旨)①小项目(段中心,一个材料)标题写法:简洁,扼要,别人不易误解句子写法:具体,明确3,论文提纲编写⑴论文写作设计图:(三级标目)一,二,一三,二三4,执笔顺序与起草方法⑴顺序自然顺序:结论-本论-结论颠倒顺序:本论-结论-结论⑵方法(初稿)一气呵成;分部写成5,学术论文的构段⑴统一,完整的规范段(另兼义段,不完整段)⑵段首和段尾主句显示段旨(也有段中或兼置首尾)⑶容量运当,一般长段较多

一、多层数据结构的普遍性多水平、多层次的数据结构普遍存在，如学生嵌套于班级，班级有嵌套与学校。传统的线性模型，如方差分析和回归分析，只能涉及一层数据的问题进行分析，不能综合多层数据问题。在实际研究中，更令人感兴趣的是学生一层的变量与班级一层的变量之间的交互作用，比如，学生之间的个体差异在不同班级之间可能是相同的、也可能是不同的。学生数据层中，不同变量之间的关系可能因班级的不同而不同。因此，学生层的差异可以解释为班级层的变量。另一种类型的两层嵌套数据来自纵向研究数据，不同时间观测数据形成了数据结构的第一层，而被试之间的个体差异形成了第二层。可以探索个体在发展趋势上的差异。二、传统技术处理多层数据结构的局限如果把变量分解到个体水平，在个体水平上分析。但是我们知道这些学生是来自同一班级的，不符合观察独立原则。导致个体间随机误差相互独立的假设不能满足。如果把个体变量集中到较高水平，在较高水平上进行分析。这样丢弃了组内信息，而组内变异可能占了大部分。三、原理☆水平1（学生）的模型与传统的回归模型类似，所不同的是回归方程的截距和斜率不再是一个常数，而是水平2变量水平不同（不同的班级），其回归方程的截距和斜率也不同的，是一个随机变量。如，每个班级的回归方程的截距和斜率都直接依赖于班级教师教学方法。☆多层线性模型分为“随机截距模型”和“随机截距和随机斜率模型”。“随机截距模型”假定因变量的截距随着群体的不同而不同，但各群体的回归斜率是固定，因此不同层次因素之间缺乏互动。“随机截距和随机斜率模型”假定截距和回归斜率都因群体而异，允许不同层次因素之间的互动。参数估计方法有：迭代广义最小二乘法、限制性的广义最小二乘估计、马尔科夫链蒙特卡罗法。这些方法代替了传统的最小二乘法估计，更为稳定和精确。比如，当第二层的某单位只有少量的被试，或不同组样本量不同时，多层线性模型进行了加权估计、迭代计算。