都可以按照你的要求来做的.
理论上来说是要过的
重新选择变量、提高模型。1、重新选择变量：模型中选择的自变量与因变量之间的关系不明显，重新选择自变量或者增加自变量，进一步挖掘变量之间的关系。2、提高模型：选择的模型形式不合适，可以对模型进行改进或者优化，提高模型的拟合效果。
这号说，，，简单。。。哦
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下： 需要注意的地方： 1、数据读取的方法，这里用的( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。 2、数据要转为矩阵形式 3、（la） 可以看到R方，这里为，略低 4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungunPs: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
用quantomd包 然后getsymbols函数分析论文 要看你研究方向如果是看影响因素 一般回归就行如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
语言中的抓取股票，我数据
难。数据分析算是一篇论文的重难点，不同于文献综述、绪论、结论部分。
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
确实比较难，主要由3个原因：①模型即理论的问题，也就是说，模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题，比如你要测量“品牌忠诚”（只是举一个简单的例子），真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果，测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括：原始量表为英文量表时，翻译出现了问题，所以严谨的文献中要求用back-translation的方法；量表中遗漏了关键的要素，导致测量的充分性（measurementadequacy）不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题，数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如，针对谁调研，明确告知调研目的，匿名性保证，清晰的问卷填写说明，设置陷阱题，尽可能采用线下问卷调研，给予被调适当的激励，尽可能随机地发放问卷，等等。
这个你具体写什么题目大
重新选择变量、提高模型。1、重新选择变量：模型中选择的自变量与因变量之间的关系不明显，重新选择自变量或者增加自变量，进一步挖掘变量之间的关系。2、提高模型：选择的模型形式不合适，可以对模型进行改进或者优化，提高模型的拟合效果。
如果是经济学，那R平方不重要。不是特别高或特别低都不用理。然后绝对绝对不要用什么逐步回归。即使用了也绝对绝对不要在论文里说出来。
都可以按照你的要求来做的.
相关性分析不通过可以不放，但毕业论文最好要放，对相关性分析不显著结果需要进行合理解释。一般期刊论文不放的，因为篇幅有限。但是作为一个规范，会做这个检验，只是不在论文里面贴出来。一般实证论文中，相关性分析主要用途在于检查回归模型中自变量是否具有严重的多重共线性。
那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
很正常啊，做出来的是阴性结果，在讨论的时候就探讨下为什么出现阴性结果咯，是有混杂因素没有控制，还是样本量的问题
呵呵，改数据吧，一般很少有论文的数据是想要的结果