概率研究论文
请问楼主是要自己写还是需要找人写发，如果是后者的话，那么就需要仔细谨慎的甄别选择，在时候宽裕的前提下，小心上当上。建议楼主去（中国期刊库)看看，也许会有想要的收获，可以去咨询一下论文发表方面的信息。谢谢，希望能够采纳。求一个关于概率方面的论文题目和论文大概内容-爱问知识人你要是大学生的话，在学校的图书馆有相应的论文下载系统，你可以去试试，要是你还是找不到的话，你再联系我，我帮你下几个 现在我的资料里给你下了几个，你自己看看吧现在要确定论文题目，我是数学系的，最好是写数值计算或者概率论这方面的比如《关于整超越动力系统的不动点的数值计算》，或者《复平面上超越方程根的求解方法》等概率论与数理统计方向有哪些论文题目你不妨从数理统计的角度去，可以分析的比较多。比如：三大分布在某一方面的应用，在知网上挺多的。光写一个分布就可以写很多了。假设检验，估计，EM算法之类的都可以写如果一定要从概率论，那不妨研究一下比较典型的概率问题，比如为什么同班同学生日在同一天的概率很高很多地方的，从理论的角度对于一个学生确实太难了，不如多多从应用的角度入手。概率论与数理统计论文题目有哪些题目是没有什么硬性规定的关于概率论方面的小论文-爱问知识人如果您仅仅需要文献,那就不用看.您可以去我个人中心(点我名字进去),按照上边的"老君论文资料查找方法"来查找和下载您所需要的论文资料．字少找
概率论在生活中所涉及的领域相当广泛,本文通过对生活中几个概率问题:事件概率与试验的先后次序的关系、疾病诊断中概率,赌博中的概率的分析,合理解释了其中的原因,也为我们日常生活提供启示.作者： 王洪春 作者单位： 重庆师范大学数学与计算机科学学院,重庆,400047 刊名： 世界华商经济年鉴·高校教育研究 英文刊名： WORLD CHINESE ENTREPRENEUR ECONOMIC YEARBOOK·GAOXIAO JIAOYU YANJIU 年，卷(期)： 2009 ""(6) 分类号： TL364+.5 关键词： 概率 赌博 公平度 机标分类号： O21 F23 机标关键词： 日常生活事件概率疾病诊断合理解释概率问题概率论试验启示关系分析赌博次序 基金项目： 重庆市教委科学技术研究项目 DOI： 参考文献(8条) 生活中的概率 祝国强.杭国明.腾海英 数理诊断中的Bayes条件概率模型 [期刊论文] -数理医药学杂志2005(03) 郭静.徐勇勇.何大卫 临床实验中的条件概率期中分析方法 [期刊论文] -中国卫生统计2001(05) 复旦大学 概率论 1986 张琦 赌本大小与输赢的关系 2000(03) 温忠麟 博彩的公平度 1999(03) 王妍 概率统计在实际问题中的应用举例 [期刊论文] -中国传媒大学学报(自然科学版)2007(01) 孙景艳 多元统计在水资源利用方面的应用 [期刊论文] -重庆师范大学学报（自然科学版）2007(02)
概率类论文研究
概率论与数理统计硕士毕业论文新课改背景下的师专“概率论与数理统计”教学研究 基于概率论及数理统计对间歇式能源功率平滑输出的研究 信息技术与本科概率统计课程整合的实验研究 本科概率论试验课程设计初探基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究 随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理 AQSI序列的强极限定理几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性 现代经济计量学建立简史 任意随机变量序列的相关定理新建电气化铁路电能质量影响预测研究 鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性 ND序列若干收敛性质的研究证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究 相依随机变量序列部分和收敛速度行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性 数值计算的统计确认研究与初步应用 基于证据理论的足球比赛结果预测方法 城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘 节理化岩体边坡稳定性研究 随机变分不等式及其应用基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估基于路径的加权地域通信网可靠性研究 LNQD样本近邻估计的大样本性质 20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究我国股票市场与宏观经济之间的协整分析 一类Copula函数及其相关问题研究 乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析 协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用 2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议 贝儿康有限公司激励设计研究 云模型在系统可靠性中的应用研究离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计 输电线微风振动与疲劳寿命电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究 变分不等式及变分包含解的存在性与算法 隧道测量误差控制方案的研究 塔式起重机臂架可靠性分析软件开发分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用 房地产行业企业所得税纳税评估实证研究 具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现 PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用 基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析 一些带有偏序结构的完全码
一、研究目标 本文旨在验证人们对概率的主观评估是否真如函数所估计的那般；概率权重函数的结论是否可以在实际生活中进行运用。 二、目标模型 （1）Kahneman和Tversky认为，人们不是根据客观概率pi而是把客观概率转为主观估计权重π(pi)再对结果进行估计，并提出了前景理论： 其中 为概率权重函数（probability weighting function），主要揭示了人们对于客观概率与主观权重之间是如何进行转换的： 大致函数图像： 45度线是预期效用理论标准 更小的γ取值导致更扭曲的概率权重函数曲线 当π(p)=p，p的取值在之间 理论认为，人们总是倾向于赋予小概率更大的权重，且赋予大概率更小的权重，人们不是完全理性的。为了验证这个观点，我们设计了如下实验，在大学校园中随机选取实验对象。 三、数据采集 实验一：1. 100%获得32000元 2. 80%获得40431元，20%获得0元 在1、2中进行选择并以每次800元逐渐减少100%获得钱的数额（图像上80%的估计权重小于实际概率），以估计人们对于80%获得元（由于实验对象都接受过数学期望的教学，故取一个较难计算的数值以确保得到的数据更加接近人们的主观估计权重）的效用的真实评估，从而计算出人们对于80%这一概率的主观估计权重。 改变80%为70%，100%获得钱数32000为27800，每次递减数额800为600，再次实验，计算出人们对于70%这一概率的主观估计权重。 实验二：1. 100%获得8000元 2. 20%获得40431元，80%获得0元 效仿实验一，以每次100元逐渐增加的100%获得的数额来估计人们对于20%的概率的主观估计权重（图像上估计权重大于实际概率） 改变20%为30%，100%获得钱数8000为12100，每次递增数额100为200，再次实验，计算出人们对于30%这一概率的主观估计权重。 共采集到数据：80%与20%共31组，70与30%共29组： 80% 心理预期 概率权重 个数 平均时间（s） 32345 32000 32345 5 31200 31600 6 30400 30800 2 29600 30000 5 28800 29200 1 28000 28400 12 加权平均主观估计权重： 70% 心理预期 概率权重 个数 平均时间 27800 14 27200 27500 3 26600 26900 1 26000 26300 1 25400 25700 1 24800 25100 9 加权平均主观估计权重： 30% 心理预期 概率权重 个数 12100 5 12300 12200 24 12500 12400 12700 12600 12900 12800 13100 13000 加权平均主观估计权重： 20% 心理预期 概率权重 个数 8000 10 8100 8050 21 8200 8150 8300 8250 8400 8350 8500 8450 加权平均主观估计权重： 1.实验对象在实验过程中因突发事件耽误了时间，花费过多时间作出选择。 2.实验对象对实验数据变化不敏感，选择的数据与心理预期不符。 3.实验对象没有认真做出选择。 4.实验对象计算了期望，没有按照直觉做出选择。 四、数据分析 概率 加权平均主观估计权重 预期效用理论标准 0 0 0 1 1 1 （研究的数据为差异较为明显的部分，故未采集的数据默认等于预期效用理论标准的数值） 绘制概率权重折线图进行观察比较： 五、结论 与Kahneman和Tversky对概率权重的估计相比较，有较为明显的差别： 虽然人们对大概率的权重估计有低估的倾向，且在处π(p)≈p，但对小概率的权重估计不存在明显高估的倾向。 在进行数据统计的时候，我们记录了每人做出选择所花的时间，对每次实验中选择相同心理预期数值者所花时间取平均数，t检验显著。比较不同心理预期选择者所花时间之间的差异，可以明显发现：所花时间越长，做出的选择越接近预期效用理论标准数值；也即，人们做出选择所花时间越长，做出的选择越理性。 这个结论的得出，也印证了人们会对大概率的权重有低估的倾向：本文研究的是人们对客观概率的主观权重的估计，因此人们做出选择所花时间越短，越能真实反映他们的主观估计，因此本次实验中得出的概率权重图像中折线的扭曲程度应更大。 因此，在面对大概率时，人们对概率的主观评估正如函数所估计的那般，结论可在实际生活中适当运用，但对小概率的评估仍有待继续验证。 本次实验的不足： 1.由于取样困难，本次实验仅取了4个点大约30组的数据，不能完全画出概率权重曲线，曲线可能会在这四个点以外发生偏折。 2.实验对象都是在校大学生，本次实验结论不能适用于整个社会。 3.没有再次取小于20%的概率进行验证，是否人们真的对于小概率事件不存在高估倾向。 4.本文对人们做出选择所花时间的研究仅进行了初步研究，没有进一步展开，虽然进行了t统计检验，检验结果为显著，但结论仍存在不确定性。 参考： （1）陈雅静老师行为经济学Lecture5 PPT中对于前景理论与概率权重函数的定义。 #The research on "probability weighting function" #Designed By Xc Li #Oct. 2015 import os import time #初始参数设定 n = 1 #上升级数 r = 5 #最大上升级数 a = pa = b = pb = count = 0 #一共做了几题 print u"这是一个行为经济学实验" # ('pause') def hypo1(n): pi = 32000 - 800 * n return pi def hypo2(n): pi = 8000 + 100 * n # pi = b * pb / (k * (1+n*m) + 1) #曾经的想法 return pi ('pause') start_time = () #记录实验开始的时间 p_time = () print p_time flag1 = False flag2 = False c_1 = 0 c_2 = 0 print a*pa,b*pb for n in range(r+1): print n, hypo1(n),hypo2(n) for n in range(r+1): if flag1 is False: ('cls') print u'第',2*n+1,u'题' print u"如果你有两个选择：" print u"选择1:你有",int(pa*100),u"%的几率获取",a,u"元， ",int(100-pa*100),u"%的几率获得0" print u"选择2:你有100%的几率获取",hypo1(n) print u"你会选择：(输入1或者2后按回车)" p_time = () #开始计时 count = count + 1 choice = raw_input() if choice == '1': if a * pa > hypo1(n): print 'rational1' c_1 = a*pa c_11 = hypo1(n) flag1 = True time_1 = ()-p_time comment_1 = 'r_1' #rational choice if choice == '2': if a*pa < hypo1(n): print 'irrational1' c_1 = hypo1(n) c_11 = a*pa flag1 = True time_1 = ()-p_time comment_1 = 'i_1' #irrational choice if flag2 is False: ('cls') print u'第',2*(n+1),u'题' print u"如果你有两个选择：" print u"选择1:你有",int(pb*100),u"%的几率盈利",b,u"元， ",int(100-pb*100),u"%的几率盈利0" print u"选择2:你有100%的几率盈利",hypo2(n) print u"你会选择：（输入1或者2后按回车）" p_time = () #开始计时 count = count + 1 choice = raw_input() if choice == '1': if b * pb > hypo2(n): print 'rational2' c_2 = b*pb c_22 = hypo2(n) flag2 = True time_2 = ()-p_time comment_2 = 'r_2' if choice == '2': if b*pb < hypo2(n): #here was a bug orz... print 'irrational2' c_2 = hypo2(n) c_22 = b*pb flag2 = True time_2 = ()-p_time comment_2 = 'i_2' rec = [c_1,c_11,c_2,c_22,time_1,time_2,()-start_time,count,comment_1,comment_2] print u'实验完成 谢谢',rec tf = open('','a') #文件名 for r in rec: rr = str(r) (rr) (',') ('\n') ()
概率论在生活中所涉及的领域相当广泛,本文通过对生活中几个概率问题:事件概率与试验的先后次序的关系、疾病诊断中概率,赌博中的概率的分析,合理解释了其中的原因,也为我们日常生活提供启示.作者： 王洪春 作者单位： 重庆师范大学数学与计算机科学学院,重庆,400047 刊名： 世界华商经济年鉴·高校教育研究 英文刊名： WORLD CHINESE ENTREPRENEUR ECONOMIC YEARBOOK·GAOXIAO JIAOYU YANJIU 年，卷(期)： 2009 ""(6) 分类号： TL364+.5 关键词： 概率 赌博 公平度 机标分类号： O21 F23 机标关键词： 日常生活事件概率疾病诊断合理解释概率问题概率论试验启示关系分析赌博次序 基金项目： 重庆市教委科学技术研究项目 DOI： 参考文献(8条) 生活中的概率 祝国强.杭国明.腾海英 数理诊断中的Bayes条件概率模型 [期刊论文] -数理医药学杂志2005(03) 郭静.徐勇勇.何大卫 临床实验中的条件概率期中分析方法 [期刊论文] -中国卫生统计2001(05) 复旦大学 概率论 1986 张琦 赌本大小与输赢的关系 2000(03) 温忠麟 博彩的公平度 1999(03) 王妍 概率统计在实际问题中的应用举例 [期刊论文] -中国传媒大学学报(自然科学版)2007(01) 孙景艳 多元统计在水资源利用方面的应用 [期刊论文] -重庆师范大学学报（自然科学版）2007(02)
概率论文研究综述
一、研究目标 本文旨在验证人们对概率的主观评估是否真如函数所估计的那般；概率权重函数的结论是否可以在实际生活中进行运用。 二、目标模型 （1）Kahneman和Tversky认为，人们不是根据客观概率pi而是把客观概率转为主观估计权重π(pi)再对结果进行估计，并提出了前景理论： 其中 为概率权重函数（probability weighting function），主要揭示了人们对于客观概率与主观权重之间是如何进行转换的： 大致函数图像： 45度线是预期效用理论标准 更小的γ取值导致更扭曲的概率权重函数曲线 当π(p)=p，p的取值在之间 理论认为，人们总是倾向于赋予小概率更大的权重，且赋予大概率更小的权重，人们不是完全理性的。为了验证这个观点，我们设计了如下实验，在大学校园中随机选取实验对象。 三、数据采集 实验一：1. 100%获得32000元 2. 80%获得40431元，20%获得0元 在1、2中进行选择并以每次800元逐渐减少100%获得钱的数额（图像上80%的估计权重小于实际概率），以估计人们对于80%获得元（由于实验对象都接受过数学期望的教学，故取一个较难计算的数值以确保得到的数据更加接近人们的主观估计权重）的效用的真实评估，从而计算出人们对于80%这一概率的主观估计权重。 改变80%为70%，100%获得钱数32000为27800，每次递减数额800为600，再次实验，计算出人们对于70%这一概率的主观估计权重。 实验二：1. 100%获得8000元 2. 20%获得40431元，80%获得0元 效仿实验一，以每次100元逐渐增加的100%获得的数额来估计人们对于20%的概率的主观估计权重（图像上估计权重大于实际概率） 改变20%为30%，100%获得钱数8000为12100，每次递增数额100为200，再次实验，计算出人们对于30%这一概率的主观估计权重。 共采集到数据：80%与20%共31组，70与30%共29组： 80% 心理预期 概率权重 个数 平均时间（s） 32345 32000 32345 5 31200 31600 6 30400 30800 2 29600 30000 5 28800 29200 1 28000 28400 12 加权平均主观估计权重： 70% 心理预期 概率权重 个数 平均时间 27800 14 27200 27500 3 26600 26900 1 26000 26300 1 25400 25700 1 24800 25100 9 加权平均主观估计权重： 30% 心理预期 概率权重 个数 12100 5 12300 12200 24 12500 12400 12700 12600 12900 12800 13100 13000 加权平均主观估计权重： 20% 心理预期 概率权重 个数 8000 10 8100 8050 21 8200 8150 8300 8250 8400 8350 8500 8450 加权平均主观估计权重： 1.实验对象在实验过程中因突发事件耽误了时间，花费过多时间作出选择。 2.实验对象对实验数据变化不敏感，选择的数据与心理预期不符。 3.实验对象没有认真做出选择。 4.实验对象计算了期望，没有按照直觉做出选择。 四、数据分析 概率 加权平均主观估计权重 预期效用理论标准 0 0 0 1 1 1 （研究的数据为差异较为明显的部分，故未采集的数据默认等于预期效用理论标准的数值） 绘制概率权重折线图进行观察比较： 五、结论 与Kahneman和Tversky对概率权重的估计相比较，有较为明显的差别： 虽然人们对大概率的权重估计有低估的倾向，且在处π(p)≈p，但对小概率的权重估计不存在明显高估的倾向。 在进行数据统计的时候，我们记录了每人做出选择所花的时间，对每次实验中选择相同心理预期数值者所花时间取平均数，t检验显著。比较不同心理预期选择者所花时间之间的差异，可以明显发现：所花时间越长，做出的选择越接近预期效用理论标准数值；也即，人们做出选择所花时间越长，做出的选择越理性。 这个结论的得出，也印证了人们会对大概率的权重有低估的倾向：本文研究的是人们对客观概率的主观权重的估计，因此人们做出选择所花时间越短，越能真实反映他们的主观估计，因此本次实验中得出的概率权重图像中折线的扭曲程度应更大。 因此，在面对大概率时，人们对概率的主观评估正如函数所估计的那般，结论可在实际生活中适当运用，但对小概率的评估仍有待继续验证。 本次实验的不足： 1.由于取样困难，本次实验仅取了4个点大约30组的数据，不能完全画出概率权重曲线，曲线可能会在这四个点以外发生偏折。 2.实验对象都是在校大学生，本次实验结论不能适用于整个社会。 3.没有再次取小于20%的概率进行验证，是否人们真的对于小概率事件不存在高估倾向。 4.本文对人们做出选择所花时间的研究仅进行了初步研究，没有进一步展开，虽然进行了t统计检验，检验结果为显著，但结论仍存在不确定性。 参考： （1）陈雅静老师行为经济学Lecture5 PPT中对于前景理论与概率权重函数的定义。 #The research on "probability weighting function" #Designed By Xc Li #Oct. 2015 import os import time #初始参数设定 n = 1 #上升级数 r = 5 #最大上升级数 a = pa = b = pb = count = 0 #一共做了几题 print u"这是一个行为经济学实验" # ('pause') def hypo1(n): pi = 32000 - 800 * n return pi def hypo2(n): pi = 8000 + 100 * n # pi = b * pb / (k * (1+n*m) + 1) #曾经的想法 return pi ('pause') start_time = () #记录实验开始的时间 p_time = () print p_time flag1 = False flag2 = False c_1 = 0 c_2 = 0 print a*pa,b*pb for n in range(r+1): print n, hypo1(n),hypo2(n) for n in range(r+1): if flag1 is False: ('cls') print u'第',2*n+1,u'题' print u"如果你有两个选择：" print u"选择1:你有",int(pa*100),u"%的几率获取",a,u"元， ",int(100-pa*100),u"%的几率获得0" print u"选择2:你有100%的几率获取",hypo1(n) print u"你会选择：(输入1或者2后按回车)" p_time = () #开始计时 count = count + 1 choice = raw_input() if choice == '1': if a * pa > hypo1(n): print 'rational1' c_1 = a*pa c_11 = hypo1(n) flag1 = True time_1 = ()-p_time comment_1 = 'r_1' #rational choice if choice == '2': if a*pa < hypo1(n): print 'irrational1' c_1 = hypo1(n) c_11 = a*pa flag1 = True time_1 = ()-p_time comment_1 = 'i_1' #irrational choice if flag2 is False: ('cls') print u'第',2*(n+1),u'题' print u"如果你有两个选择：" print u"选择1:你有",int(pb*100),u"%的几率盈利",b,u"元， ",int(100-pb*100),u"%的几率盈利0" print u"选择2:你有100%的几率盈利",hypo2(n) print u"你会选择：（输入1或者2后按回车）" p_time = () #开始计时 count = count + 1 choice = raw_input() if choice == '1': if b * pb > hypo2(n): print 'rational2' c_2 = b*pb c_22 = hypo2(n) flag2 = True time_2 = ()-p_time comment_2 = 'r_2' if choice == '2': if b*pb < hypo2(n): #here was a bug orz... print 'irrational2' c_2 = hypo2(n) c_22 = b*pb flag2 = True time_2 = ()-p_time comment_2 = 'i_2' rec = [c_1,c_11,c_2,c_22,time_1,time_2,()-start_time,count,comment_1,comment_2] print u'实验完成 谢谢',rec tf = open('','a') #文件名 for r in rec: rr = str(r) (rr) (',') ('\n') ()
着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，生活的数学无处不在。而概率作为数学的一个重要部分，同样也在发挥着越来越广泛的用处。抽样调查，评估，彩票，保险等经常会遇到要计算概率的时候，举个例子在保险公司里有2500个同一年龄的人参加了人寿保险，在一年里死亡的概率为，每个人一年付12元保险费，而在死亡的时候家属可以领取由保险公司支付的2000元，问保险公司盈利的概率是多少，公司获利不少于10000的概率是多少？这样的问题咋一看很难知道保险公司是否盈利，但经过概率统计的知识一计算就可以得知公司是几乎必定盈利的A＝{2500×12-2000X<0}＝{X>15}由此得知P=,而盈利10000以上的概率也有，以上的结果说明了为什么保险公司那样乐于开展保险业务的原因.除了保险，概率统计学对彩票也有有两个方面的应用 。据钱江晚报报道，彩票市场越来越火爆，据了解，南京某一期电脑福利彩票有一懂概率统计的彩民一个人中1个一等奖、3个二等奖、33个三等奖，有一期彩票有9注号码中一等奖，从而引发了无数彩民自己预测号码的愿望，概率统计方面的书籍也一下子走俏。许多平时见到符号就头疼的彩民也捧起概率书兴趣盎然地啃起来。东南大学经管院陈建波博士指出，概率书上讲的都是理论知识，一大堆数学计算公式，如何把概率书的理论运用到彩票选号中来，才是许多彩民关心的问题。实际上，概率统计学主要有两个方面的应用：一个方面是利用概率公式计算各种数字号码出现的概率值，然后选择最大概率值数字进行选号。举一个简单的例子，类似“1234567”七个数一直连续的彩票号码与非一直连续的号码出现的概率比例为：29：6724491（1：230000）左右，由于出现的概率值极低，因此一般不选这种连续号码。另一方面的应用是统计，即把以前所有中奖号码进行统计，根据统计得到的概率值来预测新的中奖号码，例如五区间选号法，就是根据统计进行选号的。南京的“专业”彩民则介绍一条选号规则———逆向选号法。从摇奖机的构造角度来说，它要保证每个数字中奖的概率都一样。虽然摇一次奖无法保证，摇100次奖也无法保证，但摇奖的次数越多，各个数字中奖的次数也必定越趋于平均。就像扔硬币，一开始就扔几次可能正反面出现的次数不一样，但随着扔的次数的增加，正反面出现的次数就会越来越接近。从这个角度考虑，在选号时就应该尽量选择前几次没中过奖的数字。这就是逆向选号法，即选择上一次或前几次没中奖的数字.......这也说明了概率的无所不在
文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状（包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等）、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。它要求作者既要对所查阅资料的主要观点进行综合整理、陈述，还要根据自己的理解和认识，对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述和相应的评价，而不仅仅是相关领域学术研究的堆砌。要求同学们学写综述，至少有以下好处：①通过搜集文献资料过程，可进一步熟悉科学文献的查找方法和资料的积累方法；在查找的过程中同时也扩大了知识面；②查找文献资料、写文献综述是科研选题及进行科研的第一步，因此学习文献综述的撰写也是为今后科研活动打基础的过程；③通过综述的写作过程，能提高归纳、分析、综合能力，有利于独立工作能力和科研能力的提高；④文献综述选题范围广，题目可大可小，可难可易。对于毕业设计的课题综述，则要结合课题的性质进行书写。文献综述与“读书报告”、“文献复习”、“研究进展”等有相似的地方，它们都是从某一方面的专题研究论文或报告中归纳出来的。但是，文献综述既不象“读书报告”、“文献复习”那样，单纯把一级文献客观地归纳报告，也不象“研究进展”那样只讲科学进程，其特点是“综”，“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理，使材料更精练明确、更有逻辑层次；“述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之，文献综述是作者对某一方面问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容进行评论的科学性论文。写文献综述一般经过以下几个阶段：即选题，搜集阅读文献资料、拟定提纲（包括归纳、整理、分析）和成文。一、选题和搜集阅读文献撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以，文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一种算法、一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。选定题目后，则要围绕题目进行搜集与文题有关的文献。关于搜集文献的有关方法，可以如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等，在此不述。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记 ”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。有自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。二、格式与写法文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。三、注意事项由于文献综述的特点，致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”，也不同于一般的科研论文。因此，在撰写文献综述时应注意以下几个问题：⒈搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的，甚至写出的文章根本不成为综述。⒉注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。⒊引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。总之，一篇好的文献综述，应有较完整的文献资料，有评论分析，并能准确地反映主题内容。
研究生论文查重概率
硕士论文查重标准
一、硕士论文查重标准。每个大学的标准都不一样，不同大学对硕士论文查重率的要求不同。要以学校的要求为标准，一般来说，硕士论文查重率的要求如下:
1.硕士论文重复率不超过5％的，可以直接提交答辩。
2.如果硕士论文重复率在5％-20％之间，需要导师审核。还要确定论文的原创性，判断毕业论文是否存在抄袭等学术不端行为，然后最终根据导师给出的结果进行处理。
3.如果硕士论文重复率在20％-35％之间，需要向导师填写论文查重审批表，申请修改论文，进行查重，符合要求后方可答辩。
4.如果硕士论文重复率在35％以上，就要延期答辩。论文作者必须认真修改论文，经导师审核后填写6个月后论文查重申请表。修改后的论文可以通过查重进行答辩。
二、硕士论文的查重方法。硕士论文查重方法很简单。我们只需要将论文提交到学校指定的查重系统，填写题目和作者，查重系统就会自动检测出来。当然，您也可以找到一个可靠的查重系统来进行初稿检测。目前比较知名的论文查重系统有paperfree、维普、万方等。
硕士研究生论文重复率得小于20%才能申请答辩。小于40%有一次修改机会但为期不能超过两天，修改之后不能通过查重检测则延期答辩。如果论文的重复率超过40%则直接延期6个月。因各高校要求标准都会有所不同，以上数据仅供参考。
拓展资料：
1. 本科毕业论文重复率小于30%可申请答辩。小于15%可申请院级优秀论文。小于10%可申请校级优秀论文。大于25%有一次修改机会但为期不超过5天，修改之后不能通过查重检测则延期答辩。
2. 博士研究生论文重复率小于10%才能申请答辩。大于20%则直接延期6个月至1年后。
3. 需要注意的是，学校采用的论文查重系统不同，得到的重复率结果也是有区别的。这是因为每个系统查找范围不同，也就是说他们的数据库收录的资源是有区别的，如果你采用的论文查重系统刚好收录了你参考的文献，那么你的重复率结果查出来自然就比没被收录的系统要高。
微信红包概率研究论文
根据我们的研究，微信红包具有刺激抢夺的快乐，更容易让人产生购买冲动，而与现实生活中的礼物相比，红包可以更快速地发送，因此和相关好友之间交流时，可能会更容易抢红包
火箭君在过去惨痛的的抢红包经历中，发现红包最佳手气往往可以拿到很多钱，而悲剧手气，常常就会出现： 别人拿几十，你就拿几分。 那么问题来了: 一个红包里头拿最好运的人可以拿多少？拿最惨的人可以拿多少呢？最高和最低的红包数，究竟是不是随机出现的？ 火箭君采集了 80多个抢红包的数据 ，单个红包总金额从几元到1000元不等。希望通过这些样本一探究竟，回答3个问题： 1. 发一个红包最多、最少可以拿多少？ 2. 怎么发红包能最有效满足小伙伴的热烈期盼？ 3. 第几个拿红包，到底和幸运程度有没有联系？ 由于红包价值不同，火箭君先对红包价值做了预处理，我们以红包均分金额作为基准测定单个红包的价值。例如：总额10元的红包发给5个人，均分金额就是10/5=2元，如果你只拿到1块钱，那么你的红包价值就是50%。 可以看到，红包最高金额的平均数是2倍均值，但是中位数是偏左的，这种概率的分布似乎符合Johnson Su分布（正态分布的一种转变，通过0-1的随机数和正态分布结合产生） 大多数最佳手气，拿到的红包都是倍到倍的红包均分的金额 。 这简直就是坑爹了，最差手气的人能拿到的钱似乎是指数分布的，而且大多数人都是往0靠的。事实上， 有一半以上的最差手气者，只能拿到红包均分金额的15%。 就是说：5块钱分给5个人，5成最差手气的人， 只能拿1毛5 紧接着问题又来了：我该如何发红包才好呢？ 为此火箭君做了一系列 一点都不重要的 概率分布函数拟合…… 然后结果出来以后，按照后文的理论，火箭君做了几个红包测试，目标是最高者大于1元，测试全部通过！ 可准了有木有！ 忽略完上面的图，请看火箭君给出的几个的小技巧： 红包金额 = 想要的最高金额 * 红包数量 / 举例： 发一个5人红包，希望最佳手气至少拿到10块钱，那么你的红包金额就应该是10*5/元 。按照这个公式来发红包，可以保证最佳手气至少达到你的预期。备注 ：是怎么来的？是在拟合出来的密度函数上，5%分位点的位置。（假设微信红包最高金额的确是这么分布的，那么有95%的可能，红包最高金额会大于我们的设定值） 一分党滚出，两位数红包才暖心~ 那么如何保证前三名的红包金额呢？火箭君给出几乎可以满足前三名都至少达到某个金额的红包公式5人红包 红包金额 = 前三名都至少达到的金额 * 5（五人）/ 10人红包 红包金额 = 前三名都至少达到的金额 * 10（十人）/ 【举例】 5人红包需要发 10*5/ = 112 元才能 几乎保证其中3个人拿到10元以上 10人红包需要发 10*10/ = 91 元才能 几乎保证其中3人拿到10元以上 首先，你要足够有钱……然后，看下面的公式： 红包金额 = 最差手气的金额 * 红包数量 / 【举例】发一个5人红包， 希望最差手气拿1块钱，那么你需要包1*5/ = 455元红包 。结果就是，最好手气的人拿了至少 455*块钱，最后一名拿了至少1块钱，依然泪奔~ >先拿后拿，和金额之间有关系？< 火箭君先找了2个 100人红包 的例子，实在没发现什么关系…… （似乎你觉得越晚拿红包越小，但是相信我……这种相关性你就不要去看了） 那么！10人红包呢？5人红包呢？ 从火箭君分别收集的 近40个10人红包 和 近40个5人红包 中，最佳手气的分布如下图：
微信抢红包议论文怎么写阿，大神帮忙bangni没有完不成的东西，只要你用心。你这个任务，其实只要用点心，认真去对待，肯定能完成得很好。加油吧，少年。当然如果需要思路，可以追问，呵呵