好像不可以，只写两个，字数也太少了，
可以的。可以，只是要详细一点，比如研究一个经济系统的时候，这个系统内所有的变量都是内生的，也都是被解释变量。你可以通过vectorautogressionmodel去估计这个系统模型的所有参数，然后运用grangercausality去检测他们之间的相互影响关系，以及impluseresponsefunction去观测他们之间相互影响的短期和长期关系。毕业论文是指应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。
不能。毕业时需要毕业设计的支持的，经济硕士毕业论文主要变量出现选取有问题的情况证明你的毕业论文出现了问题，要想毕业必须解决这个问题，并且在此论文中不会出现相似情况才可以。
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
三个变量应该是只有两两相关，才能做回归分析，也才能做中介效应。本科毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写。可以增加一个变量。可以再阅读文献，在已有的理论基础上考虑换一个变量，或是增添一个变量。
In this paper, first, the concept of the most significant relationship principle and relevant indicating the full points and the most significant relationship principle established process; Secondly with typical cases put forward the principle most closely the emergence and development; Once again the most significant relationship principle expounded the specific application, especially focusing on the use of foreign contract areas; Finally, from the legislation of the guidelines and puts forward the specific terms legislation in our country the principle of private international law in China's legislative situation, and the status of judiciary. Meanwhile, in the analysis of domestic and foreign applicable conditions, serious consideration this principle, proposes the effective countermeasure, favors to better use. Based on balance and protecting the interests of the most closely contact, promote the principles system and in-depth explore for purpose, through the analysis of the present situation and the most significant relationship principle of thorough research will help the development of private international law country, thus can very good protection of foreign contract relationship party's legitimate interests, promote international civil association international economic relations the smooth development, also be helpful for one country economy development and the rejuvenation of the ethnicities. The most significant relationship principle itself is flexible and open, this makes it can along with the development of society, to achieve continuous self-improvement substantial justice in providing the most powerful safeguard, foreign-related contracts to exert its function field.
在前面的最小二乘法讲解中 （ 回归分析中的问题和修正的探讨（下篇） ， 最小二乘法的6个假设 (中篇) ）， 有遇到广义最小二乘法GLS 、2阶段最小二乘法2SLS、和工具变量IV。这里探讨一下， 这三个方法在某些情况下的等价性。 引言 数学背景好的GLS Alexander Aitken 是新西兰伟大的数学家， 在1935年， 他是爱丁堡大学University of Edinburgh的博士，当时就研究数据的平滑 Smoothing of Data， 之后搞精算数学和统计。广义最小二乘法GLS就是他发明的。经济+统计的IVPhilip Green Wright 在1928年就阐述了基本思想，用在回归方法论上， 但是知道1945年才被 Olav Reiersøl ， 一个挪威的经济学家，在他的博士毕业论文中，正式用来定位为处理变量误差的经典方法。 Wright毕业于Tufts College的本科， 哈佛的经济学博士，后来又回到Tufts当社会经济学教授。 Tufts特意收集了他的照片墙， 来纪念他发明了工具变量。经济基因的2SLS 2阶段和3阶段最小二乘法 2SLS/3SLS都是经济学家 Henri Theil 发明的（1953年和1962年）。Theil是荷兰乌特勒支大学Utrecht University发物理出身的， 战后1951年在阿姆斯特丹大学University of Amsterdam转学经济。 年轻的时候超级帅。他有句名言，就是模型是被用的，而不是被信的。所以， 按发明时间来说，IV最早被发明(1928年)， GLS其次(1935)，而2SLS是最晚的(1953)。可能跟线性代数的发展历史有一定关系， 是因为IV建立在相关性基础上， 但是GLS需要方差矩阵表示的发展， 而2SLS需要线性方程组的发展基础。 所以说线性代数在经济和统计的学习中也很为重要。 IV 形式 一般情况下工具变量的要求就是和误差不相关：还可以进一步宽松到(Z^T)X伪逆的情况下：2SLS 形式 第一阶段：第二阶段， 先在X估计上按OLS计算 ：根据第一阶段的结果， 带入X的估计值：化简，得到不含X估计值的表达式：流程总结如下：IV 等价为 2SLS 先看一下， 推导过程中的变化， 从IV到2SLS：其中这里面出现的Pz是投影矩阵，具有如下性质：是不是有点像单位矩阵的性质？对的，这就是投影矩阵。从图形上理解， 由于E(XU) = 0 不成立， 所以需要投影到垂直的方向上去， 一种方法是直接找一个工具变量去做，好比找到一个垂直的面，然后随便确定垂直面上一个， 而另外一种方法，就是先找到一个投影矩阵先， 然后再投影得到这个变量。那么这两种方法有什么本质的差别么？ 有的，工具变量方法(Z^T) X 并不是方阵的时候，也就是两者Rank可能并不一致的时候， 那么这时候两阶段2SLS依然可以使用， 存在一个寻优的过程。 如果一致的情况下， 那么IV和2SLS没有本质的区别。 其实，这也可以看成是矩估计MME和广义矩估计GMM的差异。 如果这么来说的话， 那么2SLS可以看成是IV的一种泛化。 2SLS等价为GLS 从形式上， 2阶段最小二乘法很容易看成是广义最小二乘法。 但是， 这是有要求的，但是含义却完全不一样了。不过，对于自相关的情况下，变换到如下形式后， 计算2SLS还是可以的。这种情况下， 两者是等价的， 只是最后在2SLS里面投影完成后的效果， 和GLS里面标准化之后的效果是一致的。但是两边的X的内容已经完全不一样了， 在2SLS里面是变换过后的X了。 小结： 所以， 一般情况下，尽管2SLS 和 GLS 形式上非常类似， 但是其实解决的问题还是蛮不一样的，2SLS和IV形式上有差距， 但是解决问题还是蛮一致的。 另外也凸显了2SLS强大的能力。 我们通过引入IV、GLS、2SLS的等价性变换的讨论， 让大家更深入了解这些工具的特征。 关键词： Instrumental Variable Generalized Least Square 2 Stage Least Square Alexander Aitken Philip Green Wright Henri Theil 相关话题： 最小二乘法的6个假设 (上篇) 最小二乘法的6个假设 (中篇) 一步一步走向锥规划 - 最小二乘法 最小二乘法的4种求解 回归分析中的问题和修正的探讨（上篇） 回归分析中的问题和修正的探讨（下篇） 评价参数估算的常用指标 最大似然估计的2种论证 Z-Test vs T-Test vs F-Test vs χ2-Test 特征选择， 经典三刀 数据变换 Lasso简史 信息熵的由来 “66天写的逻辑回归” 引 乔丹上海行 随机眼里的临界 参考：
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
第一个是1991年QJE上 Angrist&Krueger 的 Does Compulsory School Attendance Affect Schooling and Earnings? 。这篇论文研究的是一个老问题：教育对收入的影响。我们知道，由于有遗漏变量的问题，直接做OLS回归会有内生性问题。这篇论文考虑到，由于美国的义务教育规定是按年龄限制的，不到一定的年龄就不能离开学校，所以一月出生的人在一月份就可以走了，但六月出生的人必须要在学校待到六月，这样出生月份不一样的人结束教育的时间也不一样，但是他们开始教育的时间都是学校开学的时候。结果出生月份就会影响受教育时间的长短。于是这篇论文就用是否出生在第一季度作为教育时间的工具变量，发现用工具变量的结果和用OLS的结果没有显著区别。这个工具变量后来也受到了一些质疑，因为这是一个弱工具变量，出生月份对受教育时间的影响尽管存在但很小，这样即使出生月份和遗漏变量只有很微弱的相关性，估计结果也会有比较大的偏差。第二个是1990年AER上Angrist的 Lifetime Earnings and the Vietnam Era Draft Lottery: Evidence from Social Security Administrative Records 。这也是他的博士论文工作。这篇论文研究的是参加越战经历对之后收入的影响，这显然也是一个有内生性的问题。作者注意到，国防部征兵的时候是给适龄的男性抽一个号码（Draft Lottery），然后定一个上限，号码小于这个上限的人在征兵范围之内。于是他定义征兵号是否小于这个上限为draft eligibility，显然draft eligibility为1的人更可能参加越战，而这个数字是随机抽的，所以draft eligibility是一个合适的工具变量。这是一个巧妙利用自然实验的例子。最近又知道一个很有意思的。1998年AER的 Angrist&Evans 的 Children and Their Parents' Labor Supply: Evidence from Exogenous Variation in Family Size 。这篇论文研究的是子女数目增加对父母劳动市场参与的影响。这里的问题就是找一个影响子女数目的外生冲击。这方面的研究有的用的是双胞胎，有的用的是流产失败。双胞胎的产生当然一般是随机的，而不是预料到设计出来的，所以这是直接增加子女个数的外生冲击。这篇论文考虑了一个间接增加子女个数的因素，就是头两个孩子的性别构成。这为什么会影响子女数量呢？他们的理论是这样的：父母一般希望子女的性别构成多样化，所以如果头两胎都是男孩或女孩，那么他们就希望再生一个性别不一样的，但如果前两胎一个男孩一个女孩，那性别多样化的任务已经完成了，就不会再生了，所以前两个孩子性别一样的家庭会有更多的子女。我觉得这个思路确实很神奇。总之，找工具变量就是要开动脑筋，大胆联想。
如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了，用统计专业的话来说，这意味着逗在的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
当然可以没有①因为控制变量在论文中不是必须的。②研究性文章主要有三个变量，自变量、因变量、控制变量。硕士毕业论文不加控制变量，只研究前两项（自变量和因变量）理论上是没有问题的，毕竟只是毕业论文形式一下的嘛。但是，这个很重要，作为科学的严谨态度，我建议最好加上控制变量，虽然这会让实验增加复杂难度。现实研究中，任何情况下，都不可能考虑到所有可能影响实验结果的变量，一般情况下，我们往往只会关注一两个研究变量。这就留下一个问题：可能存在其他因素会影响到研究结果。为了排除这个因素，使之更加科学，因此建议讲控制变量纳入研究分析。③举个例子：想了解卡路里摄入量如何影响体重。卡路里摄入量是自变量，体重是因变量。研究对象的年龄不同代谢能力也不同，进而可能影响体重的变化。如果不能确定年龄是否会影响体重的研究结果，就无法确定结果的变化是否是由自变量变化引起的，所以，将年龄作为控制变量纳入研究。
不可以的。本科毕业论文是有质量要求的，内容要充实有深度，仅仅写两个变量是远远不够的，建议你要多写点内容内涵，把毕业论文写好。
该论文不是必须同一个因变量。根据学术论文网提供的信息，在博士毕业论文中，因变量是研究的重点，然而，并不是所有的博士毕业论文都必须集中在同一个因变量上。在某些学科领域，研究主题可能涉及多个因变量。例如，在医学领域，研究心血管疾病可能涉及血压、血糖、血脂等多个因变量。在这种情况下，博士毕业论文可以涉及多个因变量。但是，需要注意的是，每个因变量都必须有相对应的自变量和研究方法。此外，为了保证论文的逻辑性和连贯性，需要对各个因变量进行适当的连接和梳理，以确保整个研究成果的完整性。
2至3个变量。本科毕设是实践性教学最后一个环节，是评定毕业成绩的重要依据，一般var模型是有2至3个变量，以便保证毕设的正常开展。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。