假设有两组栅格数据，一组代表2019年中国每月降雨量，一组代表2019年中国每月植被叶面积指数（LAI）。想要得到中国月降水量与LAI的相关性分布，那么需要对两组栅格数据对应的栅格点进行逐栅格的相关性分析。 将降水数据导入栅格栈中，这个过程可以理解为将降水数据按时间顺序从上到下堆叠。同理，按相同的时间顺序将LAI数据堆叠。值得一提的是，stack（）函数在堆叠栅格数据时是按文件名拼音和数字大小顺序自动堆叠的，具体规则可以亲自尝试。最后，将这两个栅格栈合并成一个。 对相关性分析函数稍作改变。 以上方法是可以推广的，线性回归函数lm（）和相关性分析函数cor（）的输入都可以是向量，因此只要函数支持向量输入，理论上讲都可以类比上述过程实现。但是如果函数只支持数据框输入，如gbm包中的函数gbm（），那就只能另辟蹊径了。
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.Date()函数R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们使用as.Date来返回日期数据形式，且默认的格式为年-月-日，format参数用于识别输入的日期按照那种数据逻辑输入，比如下面数据是以"*年*月*日"的逻辑输入：> as.Date("2019年9月28日", format = "%Y年%m月%d日")[1] "2019-09-28"其中我们看到上面%Y等等的字符，其实是日期格式的一种字符形式，常用的格式如下：第二个用法就是我们给定起点日期，再输入延后天数，就可以输出对应的日期：> as.Date(31,origin ='2019-01-01')[1] "2019-02-01"二、时间函数POSIXct与POSIXlt(1).POSIXIt主要特点：作用是打散时间，把时间分成年、月、日、时、分、秒，并进行存储我们可以结合unclass()函数，从而提取日期时间信息。比如：> unclass(as.POSIXlt('2018-9-7 8:12:23'))$sec[1] 23$min[1] 12$hour[1] 8$mday[1] 7$mon[1] 8$year[1] 118$wday[1] 5$yday[1] 249$isdst[1] 0$zone[1] "CST"$gmtoff[1] NA我们输入带时间的日期数据，利用unclass和as.POSIXlt函数就可以返回秒、分、时、日、该年已过月数、已过年数(从1900起)、星期几、该天对应该年的第几天，时区等等。(2).POSIXct 是以1970年1月1号8点开始的以秒进行存储，如果是负数，则是之前的日期时间；正数则是之后，比如：> unclass(as.POSIXct('1970-1-1 8:00:20'))[1] 20attr(,"tzone")[1] ""三、日期时间的运算(1).日期相减，得到相差的天数> as.Date("2019-10-01") - as.Date('2019-9-26')Time difference of 5 days(2).带时间的日期相减，得到相差数(可以指定units参数为"secs","mins","hours","days")> difftime('2019-10-1 10:00:00',"2019-10-1 6:00:00",units="hours")Time difference of 4 hours
时间序列（time series）是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列，它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下，某个时间序列在某个时间索引t 1 的均值并不等于该时间序列在另一个不同的时间索引t 2 的均值。 自协方差函数及自相关函数是衡量构成时间序列的随机变量在不同时间点上相互线性依赖性的两个重要函数。自相关函数通常缩略为ACF函数。ACF函数是对称的，但是无单位，其绝对值被数值1约束，即当两个时间序列索引之间的自相关度是1或-1,就代表两者之间存在完全线性依赖或相关，而当相关度是0时，就代表完全线性无关。 平稳性：实质描述的是一个时间序列的概率表现不会随着时间的流逝而改变。常用的平稳性的性质有严格平稳和弱平稳两个版本。tseries包的adf.test()函数可以检验时间序列的平稳性，返回的p值小于0.05则表示是平稳的。 白噪声是一个平稳过程，因为它的均值和方差都是常数。 随机漫步的均值是常数（不带漂移的随机漫步），但它的方差是随着时间的变化而不同的，因此它是不平稳的。 自回归模型（Autoregressive models， AR）来源于要让一个简单模型根据过去有限窗口时间里的最近值来解释某个时间序列当前值的想法。 自回归条件异方差模型：ARIMA模型的关键前提条件是，虽然序列本身是非平稳的，但是我们可以运用某个变换来获得一个平稳的序列。像这样为非平稳时间序列构建模型的方法之一是作出一个假设，假设该模型非平稳的原因是该模型的方差会以一种可预见的方式随时间变化，这样就可以把方差随时间的变化建模为一个自回归过程，这种模型被称为自回归条件异方差模型（ARCH）。加入了移动平均方差成分的ARCH模型称为广义自回归条件异方差模型（GARCH）。
任务：预测强烈地震 数据集：2000-2008年期间在希腊发生的强度大于里氏4.0级地震的时间序列。
不存在缺失值。 将经度和纬度之外的变量转换为数值型。
从图上可以看出，数据在30次左右波动，并且不存在总体向上的趋势。
通过尝试多个不同的组合来找到最优的阶数参数p,d,q，确定最优的准则是使用参数建模，能使模型的AIC值最小。
定义一个函数，它会针对某个阶数参数拟合出一个ARIMA模型，并返回模型的AIC值。如果某组参数导致模型无法收敛，就会产生错误，并且无法返回AIC，这时需要人为设置其AIC为无限大（InF）。
调用函数，选取最合适的模型。
然后找出最优的阶数参数：
得到最合适的模型为ARIMA（1, 1, 1）。再次使用最优参数训练模型。
使用forecast包预测未来值。
带颜色的条带是预测的置信区间，蓝色线表示均值，结果表示在后续的10个月里，地震的数量会有小幅增加。 检查自相关函数：
ACF绘图：虚线显示了一个95%的置信区间，特定延迟对应的ACF函数值如果处于该区间内，就不会被认为具有统计显著性（大于0）。这个ACF轮廓表明，针对本数据集，简单的AR（1）过程可能是一种合适的拟合方式。 PACF为偏自相关函数，是将时间延迟K的PACF定义为在消除了小于K的延迟中存在的任何相关性影响的情况下所产生的相关性。
曹刿论战是公元前684年 邹忌那个说的是齐威王时候的事是战国时候的人 他在位是356-320 扁鹊是公元前401-301年代的人 马谡是三国时候的人 在春秋战国之后 唇亡齿寒是晋献公伐虢的事 在公元前651年 南辕北辙是魏惠王时候的事 他当时正想攻打邯郸 因为徐州相王时候他们俩互相承认 然后后面魏国被齐国欺负 所以这个事情应该在邹忌讽齐王纳谏之前 所以这个时间序列从前往后应该是曹刿论战、唇亡齿寒、扁鹊见齐桓公、南辕北辙、邹忌讽齐王纳谏、马谡失街亭 希望楼主采纳
时间序列好发论文。根据查询相关公开信息资料显示，从系统论的角度看，时间序列就是某一系统在不同时间（地点、条件等）的响应，围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习以及在医疗、生物、交通、音乐、金融等方向的应用。
扁鹊见蔡桓公，唇亡齿寒，曹刿论战，邹忌讽齐王纳谏，南辕北辙，马谡失街亭
论文的摘要是对整篇论文的归纳和总结，摘要里要表现出你的首要观念，简略归纳你的证明进程，写出你的首要定论，最佳列出你的论文的立异点，让读者对整篇论文有大致了解。我给你一篇自个写的。助人为乐。
时间序列好发论文。根据查询相关公开信息资料显示，从系统论的角度看，时间序列就是某一系统在不同时间（地点、条件等）的响应，围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习以及在医疗、生物、交通、音乐、金融等方向的应用。
动态图上的异常检测任务包括：发现异常的对象、关系、时点。动态图上的异常检测与静态图上的异常检测不同的地方在于：
本文首先将异常类型分为：anomalous vertices, edges, subgraphs, and events(or change)，将使用的方法分为：community detection, MDL(minimum description length) and compression, decompression, distance, probabilistic， 按每种方法使用的异常类型进行了文献学分类。各方法的主要参考文献见表1：
本文假设不同时点的节点和边都有唯一标签从而不会混淆，定义 为图序列，其中 为总时间步， ， 为节点集， 为边集， 时称 为图流。本文的主要记号见表2：
给定 ，节点集 ,打分函数 ，定义异常节点集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
一个典型的异常节点如图1，其可由基于社区检测的方法识别，即： 其中 为节点所属的社会划分, 为异或操作。
给定 ，边集 ,打分函数 ，定义异常边集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
一个典型的异常边如图2，可令 ，其中 为时间步 时 的权重,可以为边的概率。
给定 ，子图集 ,打分函数 ，定义异常集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
两种典型的异常子图如图3,其中(a)为图的收缩，(b)为图的分裂。图的收缩可根据子图中的的数量衡量，即 ，图的分裂可由不同时间点社区的数量衡量。
与异常节点、边、子图检测不同，异常事件或异常突变检测检验的是时点。
给定 ,打分函数 ，若时点 满足: ， ，则称时点 为一个事件。
给定 ,打分函数 ，若时点 满足: ， ，则称时点 为一个突变。
通常的异常检测都使用两步法：第一步，基于特征的图表示；第二，基于机器学习的异常检测。
基于社区检测的方法关注的是社区和关联节点的演化过程，特征向量的生成亦基于图中的社区结构。不同社区检测方法的区别在于：（1）社区结构的领域，如社区内的连接性v.s.单个节点在每一步所属的社区；(2)社区结构的定义，如基于概率的软社区定义v.s.硬社区定义。基于社区检测的方法可用于异常定点、子图、突变的检测。
基于软社区匹配并单独考察每一个社区，我们可以在连续时间步内计算每个节点归属的平均变化，如果某个节点归属的平均变化显著异于其他节点，则称其为演化社区异常点。
节点社区归属的变化可以构造一个时间模式，称为软时序模式。一些文献使用了最小描述长度(MDL)结合非负矩阵分解的方法来自动检测节点角色及构造转移模型。多数文献通过抽取图中不同节点的共同模式，并比较每个节点与共同模式之间的差异来定义异常节点。部分文献使用了交替迭代优化替代常用的两步法。部分文献使用了corenet的概念，该概念不同于单纯使用density,modularity,hop-distance等概念，而是使用了节点间的加权路径，即一个节点的corenet包含该节点与权重大于给定阈值的两跳邻居。假设两个强连接的节点通常属于同一社区，则如果移除一个节点的两个邻居，一个邻域具有较高的边权重，另一个具有较低的边权重，则移除较高权重邻居的影响应更大，在每一步，每个节点首先被赋予一个异常得分，该得分衡量了其corenet的变化，异常得分较高的 各节点将被视为异常节点。
文献【69】定义了六种基于社区的异常：shrink, grow, merge, split, born, and vanish。其使用图和社区代表(representatives)进行比较以减少计算量，图代表为出现在t时刻，同时还出现在t-1、t+1或t+1与t-1时刻的节点集，社区代表是出现在其他社区最少的定点集合，基于社区代表和图代表，基于规则，判断社区是否落在六种异常中。
文献【73】定义了一种基于社区的异常：comet，周期性出现或消失的社区，演化图可表示为一个张量，然后基于低秩张量分解和MDL原则进行comet检测。
文献【3】基于多种信息源构造时序复网络，识别跨时间和网络的稳定社区结构。行为相似的网络可以用聚类或前验知识分组，如何一个社区结构在组内跨时间步稳定，但在组外没有对应社区，则该社区即为异常，如何两个社区共享一定比例的定点则称为对应。
社交网络可以根据特定时间窗口内的发文量定义事件，一个经历共同事件的组即构成一个异常子图。
通过划分图流为一致的分割来检测，分割是依据划分的相似性。
通过将最新图的顶点分区与当前增长分割中的图的分区进行比较，可以在线找到这些分割。【67】基于可返回随机的相关矩阵和modularity最大化来进行定点划分，当新图的划分与当前分割的划分有很大不同时，一个新段开始，并将新图的时间点输出为检测到的突变。两个划分的相似度使用Jaccard系数定义。GraphScope思路类似，但基于MDL来指导划分和分割。
基于MDL原则和基于该原则的压缩技术利用数据中的模式和规律性实现紧凑的图表示，其主要通过将图的邻接矩阵表示为一个二进制串，如果矩阵的行和列可以重新排列使矩阵的二进制字符串表示的熵最小化，那么压缩损失（也称为编码损失）就会最小化。数据指向的特征都来自于图或其特定子结构的编码代价；因此，异常被定义为抑制可压缩性的图或子结构（如边）
对于一条边和对应子图，如果包含该边的编码损失比不包含该边的编码损失高，则称该边为异常边。
【74】使用了一种两步交替迭代法进行节点的自动划分，当节点划分的熵收敛时，根据包含和不包含该边的编码损失，该方法也给出了边的异常度得分。
突变检测的主要思路是:连续时间步间的图是相似的，因而可以分为一组，从而降低压缩比。压缩比的上升表明新一个时间步的图与已有的图差异明显，因此是一个突变。
该方法将图集合表示为一个tensor，在该tensor上进行矩阵分解或降维，基于分解或降维后的图发现其模式和规律性，该方法可以融合更多属性信息，最常用的方法是SVD和PARAFAC（广义SVD）。
矩阵分解可用于计算每个节点的活跃（activity)向量，如果某个节点的活跃向量在连续时间步间变化明显，则称为异常节点。
【87】首先抽取每个节点的边相关矩阵 ，即该节点的每个邻域都有一行一列，对于节点 的矩阵中的一个entry 代表了边 和 间加权频率的相关性，加权频率由衰减函数获得，时间越近权重越高。M的最大特征值和对应特征向量即顶点的活跃向量的summary及边的相关性。通过寻找这些值的变化而形成的时间序列用于计算每个时间步长中每个顶点的分数，得分高于阈值的顶点将被输出为异常。
基于分解的异常事件检测有两种方法：（1）先基于分解方法来近似原始数据，然后以重建损失作为近似优劣的指标。如果某个子张量、切片或元素的重建损失很高，则即可以视其与周围数据不同特征不同，将其标记为异常事件、子图或节点。（2）跟踪奇异值和向量，以及特征值和特征向量，以检测异常顶点的显著变化。
为解决 intermediate blowup 问题（即计算中输入和输出张量超过内存限制），【81】提出了momery-efficient tucker（MET）分解方法，该方法源于Tucker分解，Tucker分解将高阶tensor用一个core tensor和每个mode(维度)矩阵表示。【80】使用了Compact Matrix Decomposition(CMD)，其可以用来计算给定矩阵的稀疏低秩矩阵。使用CMD对图流中的每个邻接矩阵进行分解，可得到重建值的时间序列，基于重建值序列可进程事件检测，典型应用有COLIBRI, PARCUBE，其中后者在斑点(spotting)异常中的表现更高效。
【84】使用了随机图模型进行基于概率模型的检测，其将真实图邻接矩阵和期望图的邻接矩阵间的差异构造为残差矩阵，对残差矩阵执行SVD，再使用线性Ramp滤波器，基于top奇异值即可进行异常时间窗口检测，通过检查正确的奇异向量来确定相应的顶点。
除以上方法，我们还可以基于分解空间的显著变化来识别事件。【77】通过对数据执行PCA，计算的特征向量可以分为正常和异常两个集合，方法是检验数据中的值映射到特征向量。在每个时间步，根据特征值对特征向量进程降序排列，第一个特征向量则包含一个在其余值的3个标准差之外的投影点，此后的每个特征向量，都构成了异常集。第二步即是将数据映射到正常和异常子空间，一旦完成了这些操作，当从上一个时间步长到当前时间步异常成分的修改超过一个阈值时，即将其视为一个事件。【83】扩展了该方法，提出了联合稀疏PCA和图引导的联合稀疏PCA来定位异常和识别对应的顶点。通过为异常集使用稀疏的成分集，可以更容易识别负责的顶点。顶点根据它们在异常子空间中对应行的值得到一个异常分数，由于异常分量是稀疏的，不异常的顶点得分为0。
图的活跃向量 为主成分，左奇异向量对应最大奇异值，奇异值和奇异向量通过对加权邻接矩阵进行SVD得到。当活跃向量大幅异于“正常活跃"向量时，即定义该时点为突变点，”正常活跃“向量由前序向量得到。
正常活跃向量 ，它是对最后W时间步中活动向量形成的矩阵进行SVD得到的左奇异向量。每个时点都定义一个得分 ,其代表了当前活跃向量与正常向量的差异。异常可以使用动态阈值方案在线发现，其中得分高于阈值的时间点被输出为变化。通过计算正常向量和活动向量之间的变化比率来找到负责的顶点，与变化最大的索引所对应的顶点被标记为异常，类似的方法也可以用于节点-节点相关矩阵的活跃向量，或基于邻居相似度的节点-节点相关矩阵。
基于距离的异常检测算法的不同点在于选择用于提取和比较距离度量，以及它们用于确定异常值和相应图的方法。
如果一些边的属性演化异于正常演化，则该边就是一个异常边。
边之间的权重使用衰减函数定义，在每个时间步长中，根据相似度得分的变化之和计算每条边的异常值得分，使用阈值或简单的 作为异常值标准。
将网络视为边的流，意味着网络没有固定的拓扑，一个边的频率和持久性可以用来作为其新颖性的指标，【48】定义了集合系统不一致性指标来度量频率和持久性，当一条边到达时，计算其差异，并与活动边集的平均不一致性值进行比较，如果边的加权不一致性大于平均不一致性的阈值水平，则声明该边为异常边，基于异常边，可以进一步识别其他异常图元素（如顶点，边，子图）。
具有许多“异常”边的子图即是异常的子图。
【52】将边的权重视为异常得分，每个时间步长上的每条边都有它自己的异常分数，给定了该边权值在所有图序列的分布，该分数表示在该特定的边上看到该特定权值的概率函数。或者，为网络中的边分配异常值分数的现有方法的输出可以用作为该方法的输入。后一种方法允许应用于任何能够为边分配异常值分数的网络，一旦完成每条边的异常打分，即可发现显著异常的区域（SARs），即一个窗口内的固定子图，其类似于HDSs。【112】提出了一种迭代算法，该算法首先固定子图发现最优时间窗口，然后固定时间窗口发现最优子图。【97】拓展了该方法，允许子图渐变，即在相邻时间步间增加或移除顶点。
定义函数 为测度图距离的函数，将其应用于连续图序列，即得到距离序列，基于该距离序列应用一些启发式算法（如基于移动平均阈值的 取值）即可得到异常事件。
称每个顶点及其egonet的特征为局部特征，整张图的特征为全局特征。每个顶点的局部特征可聚合为一个向量，基于该向量的各阶矩可构造signature向量，利用signature向量间的Canberra距离（归一化的曼哈顿距离）可构造图之间的距离函数【93】。【92】利用全局特征，定义了一种基于dK-2序列的距离测度，将高于阈值的特征视为异常点。
【96】使用了顶点亲和度（即一个顶点对另一个顶点的影响，可以用于快速信念传播）得分作为signature向量，其基于连续时间步技术顶点亲和度，基于马氏距离度量两个图的相似度，亲和度得分的变化反应并适应变化的影响水平，例如桥边的移除比正常边移除的得分更高。利用单个移动范围的质量控制，可以对相似度得分的时间序列设置一个移动阈值，如指数移动平均加权。
作为特征相似度的补充，我们也可以比较两个图的结构差异来度量突变的大小，这类方法致力于发现定义距离的函数而非发现特征向量。【88】计算了异常网络的10种距离函数，使用ARMA模型构造特征值的正常模型，然后基于正常模型计算时点的残差，残差超过给定阈值的时间即可标记为异常。10种距离函数中，基于最大共有子图的方法表现最好。【90】使用了五中得分函数（顶点/边重叠，顶点排序，向量相似度，序列相似度，signature相似度）来检测三种异常（子图缺失，顶点缺失，连通性变化），表现最好的方案是抽取每个顶点和边的特征构造signature向量，使用SimHash定义距离。
我们还可以通过计算每个图的稳健性序列来检测事件，稳健性序列是图连通性的测度，具有高稳健性的图即使在去除一些顶点或边的情况下，也能保持相同的一般结构和连通性，事件检测即发现稳健性值异常变化的时点【95】。【89】使用的是图半径的变体作为稳健性指标，图半径的定义是基于所有顶点的平均离心度，而非常用的最大离心度。
基于概率理论、分布、扫描统计学等方法可以构造“正常”样本的模型，偏离该模型的样本即视为异常，这类方法的主要区别在于构造方法、建模对象、离群值定义。
主要有两种方法：一，构造扫描统计时间序列并检测离均值若干标准差的点；二，顶点分类。
扫描统计常称为滑动窗口分析，其在数据的特征区域中发现测度统计量的局部最小或最大值。对某个特定图，扫描统计量可以是图不变特征的最大值，如边的数量。
【8】使用了一个适应测度统计量的变量，即每个节点的0-2度邻居数，然后对每个顶点的局部统计量使用近期值的均值和标准差进行标准化，图的扫描统计量即最大的标准化局部统计量。标准化可以解释每个顶点的历史信息，代表每个顶点的统计量只与自己的历史信息有关而与其他顶点无关。这保证测度的最大变化与变化的绝对量无关而与比例有关。基于扫描统计量标准化时间序列，将序列均值的五个标准差作为异常值。最负责的顶点被确定为为整个图的扫描统计值所选择的顶点。
类似于使用邻居进行扫描统计，我们还可以用Markov随机场（MRF）来发现节点的状态，并通过信念传播算法推断最大似然分配，其中，每个顶点标签取决于其邻居节点。【99】通过发现二部核来检测异常点（即犯），二部核定义为犯与从犯间的交互。利用边的插入或删除只影响局部子图这一事实，它在添加新边时逐步更新模型。在传播矩阵中，一个顶点可以处于三种状态之一：欺诈者、共犯者或诚实者。
边异常检测通常使用计数过程建模，统计上显著异于该模型的边标记为异常边。
【50】用贝叶斯离散时间计数过程来建模顶点间的通信次数（边权重），并根据新图更新模型。基于学习到的计数的分布，对新观测的边进行预测 值计算，基于 值标记异常顶点对。
首先用固定的子图，多重图，累积图来构造预期行为的模型，对模型的偏离可作为子图异常检测的依据。
【104】结合扫描统计量和隐马尔可夫模型（HMM）建模边行为，其使用的局部扫描统计量是基于两种图形状：k-path图和星型图，其将滑动窗口的扫描统计数据与其过去的值进行比较，并使用在线阈值系统识别局部异常，局部异常是所有统计上显著的子图(代表k个路径或恒星)的并集。
另一个建模动态图的方法是基于多重图，其中平行边对应于两个连续时间步顶点间的通信，初始的多重图可分解为多个针对每个时间窗口的叠套子图（TSG），TSG满足两个条件：（1）对于任何两个有共同点的边，首先开始通信的边最后完成通信；（2）存在一个根顶点r，它没有传入的边，并且有一条到TSG中每个顶点的路径。出现概率低的TSG视为异常子图。【102】
累积图即为包含直到当前时点的所有边的图，边权重依据衰减函数定义，通过识别“持久模式”来定义子图的正常行为。该持久模型识别模型如下：首先构造一种图，该图每个边根据时间来加权，然后基于该图迭代抽取最重连接成分来发现。随着累积图的发展，提取的子图将被监控，并将其当前活动与基于最近行为的预期活动进行比较来进行子图异常检测。【101】
事件检测可以基于偏离图似然模型或特征值分布的偏差来进行。
【103】提出了一种新的蓄水池抽样方法来抽取图流的结构摘要，这种在线抽样方法维持多个网络划分以构造统计上显著的摘要，当一个新图进入图流，每个边都根据不同分区的边生成模型计算出一种似然性，然后以这些似然性的几何均值作为全局图似然性。
【98】使用了类似的边生成模型，每个边 的概率都存储在矩阵 中，概率基于期望最大化估计，基于所有收发对的分布，然后为每个收发对给出潜在得分，基于所有边似然得分的均值即得到每个图的得分。
【100】计算了特征值和压缩特征等式的分布（而非计算收发对的分布），基于每个顶点都存在一个顶点局部特征时间序列的假设，可在每个时间步构造一个顶点-顶点相关矩阵，通过保留最大特征值和一组低维矩阵（每个顶点对应一个矩阵），可对相关矩阵的特征方程进行压缩，通过学习特征值和矩阵的分布，即可发现异常顶点和事件。当特征值偏离期望分布时，即认为发生了事件，当顶点的矩阵偏离矩阵分布时，可认为该顶点为异常顶点。
毕业论文答辩提纲拟写及答辩技巧
一、提纲拟写：答辩前8个自问
1、自己为什么选择这个课题?
2、研究这个课题的意义和目的是什么?
3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的?
4、全文的各部分之间逻辑关系如何?
5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解?对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的?又是如何处理的?
6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些?
7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻?
8、写作论文时立论的主要依据是什么?
对以上问题应仔细想一想，必要时要用笔记整理出来，写成发言提纲，在答辩时用。这样才能做到有备无患，临阵不慌。
二、答辩技巧
学生首先要介绍一下论文的概要，这就是所谓“自述报告”，须强调一点的是“自述”而不是“自读”。这里重要的技巧是必须注意不能照本宣读，把报告变成了“读书”。“照本宣读”是第一大忌。这一部分的内容可包括写作动机、缘由、研究方向、选题比较、研究范围、围绕这一论题的最新研究成果、自己在论文中的新见解、新的理解或新的突破。做到概括简要，言简意赅。不能占用过多时间，一般以十分钟为限。所谓“削繁去冗留清被，画到无时是熟时”，就是说，尽量做到词约旨丰，一语中的。要突出重点，把自己的最大收获、最深体会、最精华与最富特色的部分表述出来。这里要注意一忌主题不明;二忌内容空泛，东拉西扯;三忌平平淡淡，没有重点。
在答辩时，学生要注意仪态与风度，这是进入人们感受渠道的第一信号。如果答辩者能在最初的两分种内以良好的仪态和风度体现出良好的形象，就有了一个良好的开端。有人将人的体态分解为最小单位来研究(如头、肩、胸、脊、腰等)认为凹胸显现怯懦、自卑，挺胸显示情绪高昂—但过分则为傲慢自负;肩手颈正显示正直、刚强，脊背挺拔体现严肃而充满自信。但过于如此，就会被人看作拘泥刻板保守，略为弯腰有度，稍稍欠身可表示谦虚礼貌。孙中山先生曾说过“其所具风度姿态，即使全场有肃然起敬之心，举动格式又须使听者有安静详和之气”他的这番金玉良言，对我们确实有很大的启发。
在回答问题时所要掌握的技巧是构思时要求每个问题所要答的“中心”“症结”“关健”在哪里?从哪一个角度去回答问题最好?应举什么例子来证明?回答问题的内容实质上是一段有组织的“口头作文”。这就要一、文章应有论点、论据。二、有开头主体与结尾。三、有条理、有层次。四、应用词确当，语言流畅。五、应口齿清楚、语速适度。开头要简洁：单刀直入，是最好的开头，开门见山地表述观点，在答辩中是最好的办法。主体部份的表述可条分缕析，即把所要回答的内容逐条归纳分析，实际上是对自己掌握的材料由此及彼，由表及里地做整理。这样的表述就不会流于表面，而能深入本质。条分缕析可以把自己掌握的一些实际例子合并，整理成若干条目，列成几个小标题：分成几点，一点一点，一条一条地说出。满碗的饭必须一口一口吃，满肚子的道理也必须一条一条讲出来，环环相扣，条条相连，令人听完后有清楚的印象。假如在准备的时候已经准备了一个较完整的提纲，那么沿着回答问题的主线，再穿上一些玉珠(举例子)就可以做到中心明确，条理清楚，有理有例了。
作为将要参加论文答辩同学，首先而且必须对自己所著的毕业论文内容有比较深刻理解和比较全面的熟悉。这是为回答毕业论文答辩委员会成员就有关毕业论文的深度及相关知识面而可能提出的论文答辩问题所做的准备。所谓“深刻的理解”是对毕业论文有横向的把握。例如题为《创建名牌产品发展民族产业》的论文，毕业论文答辩委员会可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管毕业论文中未必涉及“民族品牌”，但 参加论文答辩的学生必须对自己的毕业论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面。
(一)、论文答辩——图表穿插
任何毕业论文，无论是文科还是理科都或多或少地涉及到用图表表达论文观点的可能，故我认为应该有此准备。图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节论文答辩会气氛的手段，特别是对私人论文答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，必然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。所以，应该在论文答辩过程中适当穿插图表或类似图表的其它媒介以提高你的论文答辩成绩。
(二)、论文答辩——语流适中
进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们论文答辩时，说话速度往往越来越快，以致毕业答辩委员会成员听不清楚，影响了毕业答辩成绩。故毕业答辩学生一定要注意在论文答辩过程中的语流速度，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似地轰向听众。
(三)、论文答辩——目光移动
毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种方式，都应注意自己的`目光，使目光时常地瞟向论文答辩委员会成员及会场上的同学们。这是你用目光与听众进行心灵的交流，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。在毕业论文答辩会上，由于听的时间过长，委员们难免会有分神现象，这时，你用目光的投射会很礼貌地将他们的神“拉”回来，使委员们的思路跟着你的思路走。
(四)、论文答辩——体态语辅助
虽然毕业论文答辩同其它论文答辩一样以口语为主，但适当的体态语运用会辅助你的论文答辩，使你的论文答辩效果更好。特别是手势语言的恰当运用会显得自信、有力、不容辩驳。相反，如果你在论文答辩过程中始终直挺挺地站着，或者始终如一地低头俯视，即使你的论文结构再合理、主题再新颖，结论再正确，论文答辩效果也会大受影响。所以在毕业论文答辩时，一定要注意使用体态语。
陈述是论文答辩中的一个重要环节，时间在3——5分钟左右。为了避免忘词以及更清晰地展现论文内容，答辩者一般都需要写提前写好答辩陈述词，那么论文答辩陈述稿怎么写呢？写作的内容与重点有哪些呢？本文为大家整理了3份“答辩陈述稿模板”,以供参考。论文答辩陈述稿怎么写一、论文答辩陈述稿的写作内容在写作陈述稿时，需围绕以下问题进行思考和编写：1、为什么选择这个课题？2、写作的目的和要解决的问题，其学术价值与现实意义是什么？3、全文的基本框架、结构、行文逻辑关系如何？立论的主要依据是什么？4、研究过程中的发现5、论文在选题、观点、方法等方面的创新之处，这个是重点，要重点介绍6、论文的不足之处，有哪些问题还没有搞清楚或论述的不够透彻？二、论文答辩陈述稿怎么写——写作模板论文答辩陈述稿写作模板一：尊敬的各位评委老师：大家好！我是来自……的学生XX,文题目是《……》。我当时之所以选择研究……是因为……，主要表现在：……在着手准备论文写作的时候，我针对……这个命题，大量阅读相关方面的各种资料。对……的概况有了大致了解，缕清思路的基础上确定研究方向，然后与老师商讨，确定论文大致思路和研究方向。然后，为了完成论文，本人收集了大量的文献资料，其中主要来自网上的论文期刊、图书馆的书目、学习教材的理论资料。在……导师的耐心指导和帮助下，经过阅读主要参考资料，拟定提纲，写开题报告初稿，毕业论文初稿，修改等一系列程序，于XXXX年X月X日正式定稿。具体来说，我的论文分为以下四个部分：第一部分，主要概述了……，第二部分，是在对……进行了详细论述的基础上，运用……法对……的深入挖掘。第三部分，运用……法对……的深入挖掘。第四部分，……经过本次论文写作，我学到了许多有用的东西，也积累了不少经验。在这期间，我的论文指导老师……教授对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的建议和意见。在这里，我对他表示我最真挚的感谢和敬意！以上就是我的答辩自述，希望各评委老师认真阅读论文并给予评价和指正。谢谢！论文答辩陈述稿写作模板二：各位老师下午好！
【论文答辩申请书_范文1】姓名学号专业班级论文题目 : 国际贸易中的专利权保护问题研究申 请 报 告通过论文的编写工作，让我们对国家如今的外贸专利权方面的工作有深刻了解，对目前的形势展开了全面的概括、总结，主要针对国际贸易专利权方面进行一定程度的挖掘的深层次的探讨，基于我国目前的国情，认真剖析各种案例，通读各学者的学术研究，加深对专利权保护的理解，最后也相对地提出了一定的应对方案，促使我们以后对专利权方面的贸易工作提高警惕，避免不必要的贸易争端和法律纠纷，保证我们在不触犯法律的前提下，保证自身的利益不受侵害。尽管文章内容涉及面不多，但是在探讨专利权方面知识后，对专利权方面的只是和条款的敏感程度得到大幅度提高，在了解我们国情前提下，我们懂得了如何通过法律来保护自身的研发成果，其次是知晓我们现在面临的情况在法律面上存在的缺点，通过一系列的研究，得出如何应对专利权保护的措施和政策，并且对此提出自身的建议，收获了一系列在社会实践不能得到的知识，指导我能够更好地进行拓展和为我以后的职业生涯打下了殷实的基础铺垫，在我原有的学习基础上实行了进一步的挖掘、学习和巩固。在整个论文写作的过程中，我对自身的态度还是比较满意，虽然指导老师因为格式问题对我的文献检索部分非常不悦，但是我一直在努力一直在改正，现在已经有一定的好转。加上整个行文布置都是由我自己来布置，其布置的效果也可圈可点，直至成功定稿。但是由于学术知识的不足和经验的匮乏，我的论文尚有许多值得改进之处，希望日后能够更好地修改，为我的学士生涯交出一份完整完美的答卷。本人对论文(设计)和成果的真实性郑重承诺:申请人签名 (手签) 年 月 日指导教师意见1、同意参加答辩 2、不同意参加答辩 3、缓答辩指导教师签名 (手签) 年 月 日【论文答辩申请书_范文2】姓名 专业 指导教师 职称论文题目论文完成日期 20XX年03月申请答辩时间 20XX年05月申请答辩理由:本文在比较广泛地搜索、整理并系统地归纳总结出英语动词主被动语态之间不对称现象的大量翔实、可靠的语言材料，在此基础上结合相关语言学理论展开严谨的科学分析和理论探索。本文主要研究发现:首先，对英语主被动语态之间的不同选择根源于英语动词的行为本身包含的行为特征，对英语动词本身的语义特征及内涵的深入认识在英语主被动语态认知方面起重要的作用;其次，英语主动语态转换成被动语态时会导致部分句子成分的位置移动，这也有可能引起句子语义的变化;再次，英语中存在一些词类比如限定词，数量词和代词等肯能影响英语主被动语态的选择;最后，英语语态的选择与转换不仅仅涉及到句法结构，主要信息的变化，而且关系到语用、语义和人类认知心理诸多个方面。 此外，对英语主被动语态之间不对称现象的切入点在于英语动词这一词类本身，所以，以英语词类为切入点或可作为一种研究方法，来研究、认识英语语言乃至普遍语言的规律性的东西。最后如何将英语主被动语态不对称现象的深层原因，比如动词的行为特征，英语句法，英汉思维差距等因素体现在英语动词语法习得和使用过程中是值得继续探讨的问题。本人保证:所提交论文完全为个人工作成果，所用资料、实验结果及计算数。(通过查阅文献和阅读相关资料，严格按照毕业论文的格式和要求，完成论文的撰写工作。经过指导教师审核检查、评阅教师审核，所写论文已经达到了本科生毕业论文要求，特申请进行毕业论文答辩。经过长时间的充分准备，所有设计资料已经准备齐全，在第一草、二草、三草、征稿等阶段的不断推敲上，已全部完成毕业设计(论文)的要求内容。现已向答辩组提交的内容有:1、毕业设计(论文)任务书，2、毕业设计(论文)开题报告，3、毕业论文，4、毕业设计(论文)指导教师记录表，5、毕业设计(论文)指导教师中期检查表，7、毕业设计(论文)答辩申请表。综上所述，本人已具备参加答辩能力，现向答辩组提出正式申请，望批准!指导教师意见:该生认真系统的学习了时间序列的理论和方法，查阅大量文献，在论文写作过程中虚心听取指导教师的意见。论文内容充实，层次结构合理科学，格式规范，语言表达清楚、流畅。达到本科生毕业论文水平。同意参加答辩。签名:年 月 日答辩委员会意见:签名:年 月 日
毕业论文答辩稿写法：
1、自己为什么选择这个课题。
2、研究这个课题的意义和目的是什么。
3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的。
4、全文的各部分之间逻辑关系如何。
5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解。对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的。又是如何处理的。
6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些。
7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻。
8、写作论文时立论的主要依据是什么。
论文答辩稿范文：
尊敬的各位评委老师：
大家好！我是经济管理学院农林经济管理专业一班的XXXX。我的毕业论文题目是《广西三江侗族自治县茶叶营销状况调查研究》。
三江侗族自治县位于广西北部，处于黔湘桂三省交界地区。近年来，该县的茶叶产业进入了一个快速发展的阶段，茶叶成为该县唯一成范围种植的农作物品种。
作为一个农业欠发达的地区，该县在整体经济水平处于劣势的情况下，发展具有地方特色和县域比较优势的特色农业，对于提高该县农业的整体竞争力、推动农村地区的经济发展和小城镇建设，加快农村城市化进程至关重要。因此对三江侗族自治县的茶业市场营销研究具有十分重要的现实意义和研究价值。
通过在该县农业局实习期间，我收集到了大量关于该县茶叶产业的数据，同时结合相关的参考文献，并在导师的指导下，拟定提纲，写开题报告初稿，毕业论文初稿，修改等一系列程序，于XXXX年6月正式定稿。
具体来说，我的论文分为以下四个部分：
第一部分，通过翔实的数据，概述了广西三江侗族自治县基本情况，三江侗族自治县茶叶产业状况，让读者能够在宏观上一目了然的看到广西三江侗族自治县基本情况及茶叶产业的现状。
第二部分，主要阐述了三江侗族自治县茶叶生产和茶叶营销存在的主要问题。如叶生产企业实力弱小，生产条件落后，产品竞争力不强，茶叶品种单一，服务体系不健全，生产者的市场营销认识不高，营销方法同质化等问题。
第三部分，运用SWOT分析法对三江侗族自治县茶叶生产营销状况进行了优势、劣势、机会和威胁四个方面的基本的分析和判断，既是对该县茶叶产业的深入挖掘，也是对文章理论体系的完善。
第四部分，提出了茶叶差异化营销策略，树立全员营销观念，创建原生态茶叶区域品牌等策略，并在品牌传播上提出文化营销、精确营销、低成本以营销、网络营销、植入式营销等理念。对全文进行收尾。使得论文整体结构完整，论述合理。
经过本次论文写作，我学到了许多有用的东西，也积累了不少经验。
但由于学生能力不足，加上时间和精力有限以及论文篇幅和结构的限制，论文没有像企业营销策划方案那么详细，许多问题还有待于进一步思考和研究，借此答辩的机会，我希望各位老师能够提出宝贵的意见，多指出本篇论文的不足之处，学生将虚心接受，从而使该论文得到完善和提高。
1.模型的选择和建模基本步骤
（1）建模基本步骤
1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。
2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。
3）辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。
（2）模型的选择
当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时，赋予离得越近的观测值以更多的权，而“老”观测值的权数按指数速度递减，称为指数平滑（exponential smoothing），它能用于纯粹时间序列的情况。
对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型或其组合的自回归移动平均（ARMA）模型等来拟合。
一个纯粹的AR模型意味着变量的一个观测值由其以前的p个观测值的线性组合加上随机误差项而成，就像自己对自己回归一样，所以称为自回归模型。
MA模型意味着变量的一个观测值由目前的和先前的n个随机误差的线性的组合。
当观测值多于50个时一般采用ARMA模型。
对于非平稳时间序列，则要先将序列进行差分（Difference，即每一观测值减去其前一观测值或周期值）运算，化为平稳时间序列后再用适当模型去拟合。这种经差分法整合后的ARMA模型称为整合自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average），简称ARIMA模型（张文彤，2002；薛薇，2005；G.E.P.Box et al.，1994）。
ARIMA模型要求时间序列满足平稳性和可逆性的条件，即序列均值不随着时间增加或减少，序列的方差不随时间变化。但由于我们所关注的地层元素含量变化为有趋势和周期成分的时间序列，都不是平稳的，这就需要对其进行差分来消除这些使序列不平稳的成分。所以我们选择更强有力的ARIMA模型。
2.平稳性和周期性研究
有些数学模型要检验周期性变化是否为平稳性过程，即其统计特性不随时间而变化，我们可根据序列图、自相关函数图、偏自相关函数图和谱密度图等对序列的平稳性和周期性进行识别。当序列图上表现有明显分段特征时可采用分段计算法，若分段求得的每段频谱图基本一致或相似，则认为过程是平稳的，否则是非平稳的。
自相关函数ACF（Autocorrelations function）是描述序列当前观测值与序列前面的观测值之间简单和常规的相关系数；而偏自相关函数PACF（Partial autocorrelations function）是在控制序列其他的影响后，测度序列当前值与某一先前值之间的相关程度。
平稳过程的自相关系数和偏自相关系数只是时间间隔的函数，与时间起点无关，都会以某种方式衰减趋近于0。
当ACF维持许多期的正相关，且ACF的值通常是很缓慢地递减到0，则序列为非平稳型。
序列的自相关-偏自相关函数具有对称性，即反映了周期性变化特征。
3.谱分析
确定性周期函数X（t）（设周期为T）在一定条件下通过傅里叶（Fourier）级数展开可表示成一些不同频率的正弦和余弦函数之和（陈磊等，2001），这里假设为有限项，即：
洞庭湖区第四纪环境地球化学
其中，频率fk=k/T，k=1，2，…，N。
上式表明：如果抛开相位的差别，这类函数的周期变化完全取决于各余弦函数分量的频率和振幅。换句话说，我们可以用下面的函数来表示X（t）的波动特征：
洞庭湖区第四纪环境地球化学
函数p（f）和函数X（t）表达了同样的周期波动，两者实际上是等价的，只不过是从频域和时域两个不同角度来描述而已。称p（f）为X（t）的功率谱密度函数，简称谱密度。它不仅反映了X（t）中各固有分量的周期情况，还同时显示出这些周期分量在整体X（t）中各自的重要性。具体说，在X（t）中各周期分量的对应频率处，谱密度函数图应出现较明显的凸起，分量的振幅越大，峰值越高，对X（t）的整体影响也越大。
事实上，无论问题本身是否具有周期性或不确定性（如连续型随机过程或时间序列）都可以采用类似的方法在频域上加以描述，只是表示的形式和意义比上面要复杂得多。时间序列的谱分析方法就是要通过估计时间序列的谱密度函数，找出序列中的各主要周期分量，通过对各分量的分析达到对时间序列主要周期波动特征的把握。
根据谱分析理论，对一个平稳时间序列｛Xt｝，如果其自协方差函数R（k）满足 |R（k）|＜+∞，则其谱密度函数h（f）必存在且与R（k）有傅氏变换关系，即平稳序列 ｛Xt｝ 的标准化谱密度p（f）是自相关函数r（k）的傅氏变换。由于p（f）是一个无量纲的相对值，在许多情况下更便于分析和比较。
如何从实际问题所给定的时间序列 ｛Xt，t=1，2，…，n｝ 中估计出其谱密度或标准谱密度函数是谱分析要解决的主要问题。本书采用图基-汉宁（Tukey-Hanning）窗谱估计法。
论文文献研究方法部分怎么写
论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。
1、调查法
调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。
2、观察法
观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。
3、文献研究法
以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。
论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。
论文写作中的研究方法与研究步骤
一、研究的循环思维方式
二、研究的路径
三、研究的分析方法
四、研究过程的设计与步骤
五、对传统研究思维模式的再思考
在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。
世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：
Facts —Theory—Speculation
事实——理论——猜想
上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。
上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。
另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。
我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。
研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。
实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。
我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。
针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。
[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。
因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。
定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)
定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。
这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。
第五步、进行数据的处理和分析
数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。
数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。
值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。
第六步、得出结论，并完成论文
论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。
针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。
在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。
在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。
【注释】：
[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。
[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。
[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)
[4] Cook, T.D. and Reichardt, C.S. (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.
[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。
[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32
[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。
[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。
[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352
时间序列数据挖掘研究论文提纲 论文摘要: 随着计算机与信息技术的普及和大容量存储技术的发展,人们在日常事务处理和科学研究中逐渐积累了大量宝贵数据,这些数据背后蕴藏着对决策有重要参（略）.如何从这些历史数据中提取需要的信息正成为数据挖掘领域（略）在现实生活中,时间是数据本身固有的因素,在数据中常常会发现时序语义问题.时序数据的出现使得有必要在数据挖掘中考虑时间因素.时序数据在现实生活中广泛存在,如金融市场、工业过程、科学试验、医疗、气象、水文、生物信（略）储规模呈现爆炸式增长.因此对时间序列数据挖掘问题进行深入研究是非常必要和富有挑战性的. 从20世纪末开始,复杂网络的研究已经渗透到生命科学、数理学科和工程学科、社会科学等众多不同的领域.对复杂网络的研究,已成为科（略）个极其重要的富有挑战性的课题.其研究热点之一是寻找复杂网络中的社团结构,事实上这个过程就是一个聚类的过程,所以研究复杂网络社团划分新算法,对于时间（略）重要意义. 本文结合时间序列数据挖掘和复杂网络理论,开展了如下的研究工作: 综述了时间序列数据挖掘和时间序列模式挖掘的研究现状,指出了研究的现实意义.介绍并分析了最具代表性的... With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted）research.Much potentially useful knowledge is hided behind data.Today how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association rules.Time serie... 目录:摘要 第4-5页 Abstract 第5页 1 绪论 第8-16页 ·选题背景 第8-9页 ·国内外研究现状 第9-14页 ·数据挖掘研究现状 第9-11页 ·时间序列数据挖掘的研究现状 第11-12页 ·序列模式挖掘研究现状 第12页 ·频繁趋势挖掘的研究与发展 第12-13页 ·聚类问题的研究现状 第13-14页 ·本文主要研究内容 第14-16页 2 研究背景 第16-24页 ·数据挖掘与知识发现 第16页 ·数据挖掘的起源 第16-17页 ·引发数据挖掘的挑战 第16-17页 ·相关领域对数据挖掘的`推动 第17页 ·数据挖掘的过程 第17-18页 ·数据挖掘的分类 第18-20页 ·数据挖掘的方法 第20-22页 ·数据挖掘系统 第22页 ·数据挖掘软件的评价 第22-24页 3 时间序列数据挖掘 第24-36页 ·时间序列 第24-25页 ·时间序列概念 第24页 ·时间序列分类 第24-25页 ·时间序列数据挖掘研究 第25-28页 ·序列模式挖掘 第28-34页 ·问题描述 第28页 ·序列模式挖掘 第28-29页 ·序列模式挖掘算法分析与比较 第29-34页 ·时间序列聚类分析 第34-36页 ·复杂网络社团划分方法 第34页 ·时间序列聚类与复杂网络社团结构划分 第34-36页 4 模糊频繁模式挖掘研究 第36-44页 ·趋势分析 第36页