论文统计指标有哪些

问：论文查重率看哪个指标

1. 答：论文查重率看哪个指标如下：
   一、  知网检测报告单有PDF，MHTL格式的，是系统随机生成，不管哪种格式，上面的结果都是一样的。知网期刊系统有2份报告，知网本科和研究生是4份，他们从4个角度来表现检测结果，如下图所示：
   1）全文对照报告单：全文的重复内容和相似来源出处对照，在这里可以看到你和谁重复了，重复的内容！
   2）全文对照和全文引文对于修改论文重复率帮助很大。全文标明引文即全文重复会标红，并且有引用文献列表，可以看到我们检测的全文内容；
   3）去除本人发表文献：如果你之前发表过论文，被系统收录了，再次引用以发表的文学，就可以根据你的名字（作者）排除掉重复的内容；
   4）简洁报告我们一般用来做打印。
   二、知网检测报告单上的数据很多，学校一般是看总文字复制比，所谓的知网检测查重率。其他数据基本不要看，大致含义分析：
   ①总文字复制比就是重复率，抄袭率，相似度；
   ②去除引用文献复制比就是去除引用文献后的结果；
   ③去除本人已发表文献复制比就是去除和本人重复后的结果（值得说明的是如果没有睁首发表过论文，那这个数值和总文字复制比是一致的！）；
   ④单篇最大文字复制比就是和本论文悉稿数相似度最高的文章和本论文的重复率及文章名称。
   三、如果这篇论文你之前用知网检测过，下次检测，知网系统会出现警示。但这个警示不是每次都会显示，论文修改后系统判断出来你之敬埋前的论文。警示对论文检测结果是没有影响的。

问：论文数据表中t值和p值分别代表什么?

1. 答：t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最轮高小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
   扩展资料：
   Fisher的具体做法是：
   假定某一参数的取值。
   选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
   从研究总体中抽取一个随备滑机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的仿桐腊前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
   如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
   如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。
   如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
2. 答：t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。
   p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分盯培布来算p值啊，举个例子悉则枯，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，睁洞应该是1-probnorm(z)。
3. 答：p就是显著性=sig
   F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出败拆磨推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解御数释变量察斗有显著影响，反之，则无显著影响。
4. 答：eviews中的关于相关度研究
   自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值，毁芦一般而言P<0.05即可，当然有的研究p<0.1也是可以接受的。X1的P值为0.0001，纤笑带X3的P值为0.0431，说升液明这两个变量对因变量影响显著

问：除了影响因子 还有哪些指标可以评价论文的价值

1. 答：引用次数
   这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看，例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search，还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量
   H指数（H Index）
   H指数则拦亮是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。
   H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为：一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H指数就是N。
   可以按照如下方法确定某人的H指数：
   将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序；
   从前往后查找排序后的列表，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。
   以上有关H指数的内容来自维基百科
   查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar，注孙宽意是英文版的，中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。
   I10指数（I10-Index）
   I10-index是由Google提出来的，指作者发表文章数被引用10次以上的个数。
   比如我发表了100篇文章（呵呵，有点大了啥），其中90篇被他人引用了10次以上，那么本人的I10-index就是90。
   如果说影响因子是针对期刊的话，那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高，只能说该论文找了一个好婆家，具体引用情况并不一定。衡脊而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。
   G指数（G-Index）
   G-Index（G指数）相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的， 评价作者论文数量的一个指标。