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论文中模型前沿信息_论文中模型怎么构建(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

论文中模型

4种商科论文必备分析模型，轻松搞定写作！大家好！今天我想和大家分享一些在商科论文写作中非常实用的分析模型。无论你是留学硕士还是博士，这些模型都能帮助你更好地理解和分析行业与公司，从而给出更有效的战略建议。 1⃣️ PESTEL分析首先，我们来看看PESTEL分析。这个模型主要用来进行外部宏观环境分析，包括以下六个方面： 𐟌Ÿ Political：政治因素，如政府政策、政治稳定性、腐败问题、国际贸易和税收政策。 𐟌Ÿ Economic：经济因素，包括经济增长、汇率、通货膨胀率、利率、消费者可支配收入。 𐟌Ÿ Social：社会因素，如人口增长率、年龄分布、收入水平、职业、健康和生活方式、文化障碍。 𐟌Ÿ Technological：技术因素，如技术激励、创新水平、自动化、研发活动和技术变革。 𐟌Ÿ Environmental：环境因素，包括天气、气候、环境补偿、气候变化。 𐟌Ÿ Legal：法律因素，如歧视法律、反垄断法律、雇佣法律、消费者保护法律、版权和专利法律、健康和安全法律。 2⃣️ BMS分析接下来是BMS分析，主要用于内部分析： 1. Value Proposition：价值主张 2. Customer Segments：客户细分 3. Channels：渠道 4. Customer Relationships：客户关系 5. Revenue Streams：收入来源 6. Key Resources：关键资源 7. Key Partners：关键合作伙伴 8. Key Activities：关键活动 9. Cost Structure：成本结构通过这些模型，你可以更全面地了解行业和公司，从而写出更有深度和广度的论文。希望这些内容对大家有所帮助！如果你有任何问题或经验，欢迎在评论区分享哦！更多关于留学论文写作的经验，可以看看我的其他分享。祝大家写作顺利，早日完成论文！𐟓š

KANO模型在设计研究中的应用与步骤详解近年来，KANO模型在设计学研究论文中频频出现，它是一种非常有用的工具，用于分类和优先排序用户需求。KANO模型基于用户需求对满意度的影响进行分析，体现了产品功能和用户满意之间的非线性关系。以下是KANO模型的具体应用步骤：设计问卷并进行问卷调查 𐟓„ 首先，设计问卷是关键。KANO模型的问卷设计包括两个方面：正向问题和负向问题。每个质量特性都由这两个问题构成，分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。整理问卷结果并进行数据分析 𐟓Š 根据问卷结果进行KANO属性归属分析，可以得出魅力属性、期望属性、必备属性、无差异属性和反向属性的归类百分比。此外，通过百分比计算出Better-Worse系数，表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。具体计算公式如下：增加后的满意系数 Better/SI = (A + O) / (A + O + M + I) 消除后的不满意系数 Worse/DSI = -1 * (O + M) / (A + O + M + I) 功能优先级排序 𐟎Œ类型功能之间，建议优先考虑Better系数较高，Worse系数较低的功能。功能优先级排序一般是：必备属性 > 期望属性 > 魅力属性 > 无差异属性。结合其他方法 𐟔犨👥𙴦导Œ核心期刊发表的论文中，KANO模型经常与AHP（层次分析法）、TOPSIS、QFD、TRIZ以及AD公理设计配合使用，以解决更加复杂的问题。建议在研究设计中尝试不同方法的结合使用。通过以上步骤，可以有效利用KANO模型进行设计研究，提升产品的用户满意度和功能性。

经管论文必备！正态性检验在经管论文的写作中，正态性检验是确保回归分析有效性的关键步骤。𐟔 让我们深入探讨如何进行正态性检验，以及其他常见的回归分析检验方法。 𐟓ˆ 正态性检验正态性检验旨在验证回归模型的误差项是否服从正态分布。这对于线性回归模型的统计推断至关重要。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Shapiro-Wilk测试：用于检验样本数据是否符合正态分布。 Kolmogorov-Smirnov测试：另一种非参数方法，用于检验数据的正态性。 𐟓Š 多重共线性检验多重共线性是指模型中的解释变量之间存在高度相关性，这可能导致回归系数的估计不稳定。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•：方差膨胀因子（VIF）：计算VIF值来检测共线性的程度。通常VIF值大于10表示存在严重的多重共线性。条件指数：通过计算条件指数来识别哪些变量之间的共线性问题最为严重。主成分分析（PCA）：通过降维方法减少变量间的共线性。 𐟓ˆ 模型设定检验模型设定检验用于验证模型是否正确设定，即是否包含了所有重要的解释变量，以及是否存在遗漏变量偏误。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Ramsey的RESET测试：通过添加解释变量的高次项来检验模型设定是否正确。逐步回归：通过逐步添加或删除变量来找到最佳的模型设定。 𐟓Š 异方差性检验异方差性检验用于检测回归模型的误差项是否具有恒定的方差。如果存在异方差性，标准误的估计可能会受到影响。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Breusch-Pagan测试：检验误差项的方差是否与解释变量相关。 White测试：一种更为通用的异方差性检验方法，不需要指定异方差的具体形式。 𐟓ˆ 序列相关（自相关）检验序列相关检验用于检测在时间序列数据中，连续观测值之间的误差项是否相关。如果存在自相关，标准误的估计可能会被低估。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Durbin-Watson测试：用于检验回归模型的残差中是否存在一阶自相关。 Breusch-Godfrey序列相关测试：可以检验更高阶的序列相关性。通过这些检验方法，研究者可以确保他们的回归分析基于可靠的数据和模型设定，从而得出有效的结论。𐟏…

如何用结构方程模型搞定设计研究？说实话，写论文真的没那么难，只要你选个好题目，再加上合适的研究方法，花点时间扎实地做，基本都能搞定。我带过两个专硕，从选题到成稿只花了两个多月，最后顺利发表在北核期刊上。很多同学没论文不是能力不行，而是心理障碍。今天我就来给大家介绍一个经典的实证研究方法——结构方程模型（SEM），希望能抛砖引玉。结构方程模型（SEM）是一种解释多个变量之间复杂关系的统计模型。近年来，设计学界也开始用这种方法来研究用户行为和心理认知。SEM主要有两种类型：CB-SEM和PLS-SEM。PLS分析一般分为测量模型和结构模型评估两步。测量模型主要评估变量的信度、收敛效度和区别效度。信度一般用Cronbach's alpha和CR值来衡量，收敛效度可以用AVE和FL来表示，区别效度则代表不同构面中题项的相关性，同一构面的AVE平方根应该大于其与不同构面的相关性。结构模型的评估一般用Bootstrap进行5000次随机重复抽样进行显著性检验。需要报告路径系数、显著性水平、解释方差的比例以及假设检验结果。关于结构方程模型在设计研究中的具体应用，这里以一篇发表在《Computers in Human Behavior》上的文章为例进行介绍。这篇文章以用户的情感反应和主观知识水平为基础，构建了一个解释用户对全自动驾驶汽车（FAV）接受度的概念模型。同时，该模型还检验了感知收益/感知风险对解释变量（焦虑、愉悦、主观知识）与接受度关系之间的中介作用，以更好地理解用户接受背后的心理机制。基于对1582名受访者的调查分析，PLS结果表明愉悦、焦虑和主观知识是影响用户接受FAV的关键因素。此外，与感知风险相比，感知收益表现出更强的中介作用。因此，开发人员应改进情感设计和宣传策略，以提高用户对FAV收益的感知，从而提高接受度。希望这些信息能帮到大家，写论文其实没那么可怕，只要方法得当，努力付出，总会有收获的！𐟒ꀀ

1/35小号手05式步战车模型全解析最近忙着复习考研和写论文，更新速度有点慢，不过这段时间忙过了就好了。今天给大家带来的是小号手HB品牌的中国05式步战车模型，这可是我国自主研发的先进装备哦。前几天看了一个叫《军工记忆》的纪录片，了解到这款步战车的设计研发历史和一些感人故事，真是感召之下就入手了这款模型。说实话，这款模型的市场价在95块钱左右，性价比和题材都非常值得入手。这款模型是1/35比例的，车身十分巨大，长度几乎是同比例坦克的两倍。从图中可以看出，前后挡板是可以展开的。根据说明书来做的话是可以伸缩折叠的，但是铜管内部缺少固定，前挡板会直接掉下来。没办法只能把铜管伸缩部分粘住，固定成打开状态，不过整个前后挡板的活动零件就白做了。前功尽弃吧。其它部分的细节也算是中规中矩，大比例战车的话很多细节还是看得出来的。注意一个雷区就是这款模型只提供单节履带拼装，按照说明书来做的话单侧履带需要103节组合而成，两侧的话就要206节，不小的一个挑战。综合来讲，这款模型值得入手，有勇气的话一定要试试组合履带。

运动生理学模型：一文读懂论文研究方法论文研究方法千变万化，但总有一些核心模型可以让我们快速理解其本质。今天，我们来探讨一下运动生理学模型，让你一图在手，研究方法无忧！ 𐟏ƒ‍♂️运动生理学模型是什么？运动生理学模型是对人体在运动过程中的生理现象和机制进行简化的一种表述方式。它通过数学公式、图表或概念框架等形式，描述运动对身体各系统（如心血管系统、呼吸系统、肌肉系统等）的影响，以及这些系统在运动中的相互作用。 𐟌Ÿ运动生理学模型的优势与劣势优势：简化与抽象：复杂的运动生理过程被简化和抽象为易于理解和研究的形式。预测与解释：基于已知数据和规律，可以对运动过程中的生理现象进行预测和解释。指导实践应用：在运动训练、健身指导等方面发挥重要作用。教练可依据模型来制定个性化的训练方案，使训练更具针对性和科学性。劣势：简化过度与失真：在简化过程中可能会忽略一些实际存在且对运动生理过程有重要影响的因素，导致模型与实际情况存在一定偏差。个体差异考虑不足：每个人的身体状况、生理特征和运动能力等都存在差异，但模型往往基于一般化的假设和数据建立，难以充分考虑到个体的特殊性。环境因素影响：运动生理过程会受到多种环境因素的影响，如温度、湿度、海拔等，但一些模型可能无法全面、准确地纳入这些环境因素的影响，从而在特定环境条件下应用时存在局限性。 𐟏‹️‍♂️运动生理学模型的适用范围训练计划制定健身指导康复计划制定运动效果评估疲劳与恢复研究运动损伤预防 𐟓š更多科研方法模型论文研究方法种类繁多，我们将会推出科研方法模型合集，用模型这种展现形式给大家讲解各类研究方法，让大家一张图就能学会论文研究方法！希望这些信息能帮助你更好地理解和应用运动生理学模型，为你的研究工作提供有力支持！

硕士实验方向转数据模型：博士申请经验分享在硕士期间，我的研究课题主要集中在实验方面。到了博士阶段，我决定转向数据模型方向。为了在CV上更好地展示我的能力，我进行了以下两个方面的调整：只展示一作论文：尽管这些论文与实验相关，但我想通过它们来展示我的科研能力。强调模型/数据相关经历：尽管我之前的研究主要基于实验，但我会尽量在研究经历中展示与模型和数据相关的内容。虽然这些经历可能看起来有些杂，但也没有更好的办法。转向数据模型方向申请博士确实面临不小的挑战，因为需要在套磁邮件中解释研究经历的不匹配。为了弥补这一点，我最近花了很多时间阅读目标导师的研究文章，并在套磁信中简要阐述了自己的想法。在申请过程中，我发现以下几点值得注意：明确表达自己的研究兴趣和方向转变的动机：让导师了解你的研究方向变化背后的原因和你的热情。强调与新方向相关的技能和知识：展示你在新领域的相关背景和准备。展示科研能力：即使你的CV上可能没有太多直接相关的经历，也要通过一作论文或其他方式展示你的科研能力。保持积极沟通：与导师保持积极的沟通，及时解答他们的疑问，表达你的兴趣和热情。希望这些经验能帮助到正在考虑换方向申请博士的你！

论文写作中的思维工具：VRIO模型详解一、VRIO分析在战略管理中的作用和角色 𐟎在战略管理中，VRIO分析是一个非常重要的工具。它可以帮助企业识别和评估其内部资源的独特性和价值，从而制定出更有效的战略。通过VRIO分析，企业可以了解哪些资源是稀缺的、难以模仿的，以及如何将这些资源转化为竞争优势。二、什么是VRIO分析以及如何运用 𐟧 VRIO分析是一种战略分析工具，旨在识别和评估企业资源的价值、稀缺性、不可模仿性和组织内部匹配性。它通过将资源与市场机会相结合，来评估企业战略的潜在优势。具体操作上，需要先列出企业所有的资源，然后对这些资源进行分类和评估，最后确定哪些资源是关键资源，哪些能力是关键能力。三、实操心得 𐟒ኤ𝿧”詀𛨾‘（与SWOT分析结合） 𐟧銥œ訿›行VRIO分析时，可以与SWOT分析相结合，这样可以从内外两个方面全面了解企业的资源状况。初始资源清单的生成 𐟓‹ 初始资源清单的生成可以从企业资源分类开始，根据企业实际情况进行罗列。然后，可以参考行业标杆企业所需资源进行补充，确保关键资源没有遗漏。关键资源 vs 关键能力 𐟒ꊤ𜁤𘚨ƒ𝥊›也是资源的一部分，因此在进行VRIO分析时，可以将这些能力视为资源进行分析。不过，初始能力清单的完整罗列需要借助其他工具，比如价值链等。 “不可仿效”的详细说明 𐟔 在正常战略规划中，一般关注路径依赖、因果含糊、社会复杂资源，因为这三个方面可控性更强，更符合战略性规划的意义。五、星巴克简化案例分析 𐟌Ÿ 通过星巴克的案例分析，可以更直观地了解VRIO模型在实际操作中的应用。比如，星巴克的核心资源包括其独特的咖啡配方、品牌忠诚度和全球营销网络，这些都是难以模仿和难以复制的。通过VRIO分析，星巴克能够更好地理解这些资源的价值，并制定出相应的战略来最大化这些资源的优势。通过以上内容，我们可以看到VRIO模型在战略管理中的重要性和实用性。通过系统地分析企业的资源和能力，企业可以更好地制定出有效的战略，从而实现持续的竞争优势。

用NumPy手写30个机器学习模型 𐟔 NumPy是Python科学计算库中的佼佼者，以其高效的多维数组计算和丰富的数学函数而闻名。它为机器学习模型提供了坚实的计算基础，是现代深度学习框架的核心。 𐟔 尽管现在直接用NumPy编写模型的情况较少，但这种方法仍然是理解底层架构和深度学习原理的宝贵途径。最近，一位普林斯顿大学的博士后公开了他的NumPy实现的所有主流机器学习模型，并提供了相关论文和效果测试。 𐟔 这个项目涵盖了约30个主要的机器学习模型，以及15个数据预处理和计算的小工具，代码量超过6000行。每个模型的代码量都在500行以上，其中神经网络层的代码接近4000行。这是目前用NumPy手写机器学习模型的最高境界。 𐟔 项目的作者David Bourgin在顶级期刊和会议上发表过多篇高质量论文，是机器学习领域的大牛。他表示自己通过阅读许多资料，以更易读的方式实现了这些模型。所有模型只依赖NumPy，可以很方便地运行。 𐟔 这个项目包含了众多经典的机器学习和深度学习模型。它们使用纯NumPy实现，代码直观易读，可以快速理解背后的思想。即使存在一些bug，也欢迎大家提交修正，共同完善。总的来说，这个项目对理解机器学习模型原理非常有价值。

留学生必备：批判性思维全攻略课程已经进行到第二周了，教授布置了一篇小论文，但很多人下课就忘得一干二净，尤其是critical thinking部分，感觉难度爆表𐟘…。难道我们就这么让压力山大？不行！经过一周的努力，我总结了一份超实用的critical thinking讲解，分享给大家𐟓š。批判性思维是什么？批判性思维在论文中的作用批判性思维模型 Description、Analysis、Evaluation如何思考 Critical thinking的万能句型这份讲解一共9页，都是精华中的精华𐟔壀‚教授的目的是希望我们培养独立思考的能力，不要只读文献就认同前人的观点，要学会在认同的同时提出质疑。你可以批判前人观点的不对或不足，也可以质疑理论观点和事实实践的不符。举个例子：引用：前人说出国留学很有用先认同：出国留学确实有部分用处批判1：但留学会遇到语言不通、水土不服等问题（这里的想法相当于文献证据）批判2：而且留学也需要认真学习，抱着玩的心态是没太大用处的（文献证据支撑）观点可以是自己的，但观点不是凭空而来的，需要大牛们的资料支撑。所以，critical thinking作为“学术裁缝”，也要懂得怎么写𐟤”。希望这份9页的critical thinking讲解能帮到各位留学生，大家一起加油吧！𐟒ꀀ

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