文献计量学

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

以《河北师范大学学报(自然科学版)》2006年至2010年刊载的943篇论文为样本，从载文量、引文情况、基金论文占比、作者构成等方面进行统计分析，并与同类期刊数据进行比较。研究结果表明，《河北师范大学学报(自然科学版)》应坚持开放办刊理念，积极吸引国家级重点项目论文，稳定现有作者队伍，确保稿件质量，不断提升办刊水平。

文献计量法的湿地旅游研究数据资源，蛮适合做旅游+生态方向项目的同学用来做背景或趋势提取。统计数据比较全，包括作者分布、被引频次、期刊来源这些信息。尤其是要搞可视化的，直接拿来就能开工，省不少时间。

研究对象与方法 本研究以SCI Web of Science数据库为数据源，对2001年至2010年间收录的智能优化算法相关文献进行计量分析。 研究结果 时间分布: 2001年至2010年间，智能优化算法相关文献数量呈逐年增长趋势，表明该领域的研究热度持续上升。 国家分布: 发文量排名前列的国家主要集中在欧美和亚洲，其中美国、中国和英国位居前三。 作者机构分布: 研究机构主要集中在高等院校和科研院所，表明智能优化算法研究力量主要集中在学术界。 结论与展望 智能优化算法研究已成为人工智能领域的重要方向，未来发展趋势包括： 算法理论与应用研究的进一步深入 跨学科交叉融合趋势加强 新兴应用领域

通过对《中国学术文献网络出版总库》1984年至2014年收录的刺槐相关文献进行计量分析，本研究揭示了三十年来中国刺槐研究的主题演变趋势。研究结果有助于了解中国刺槐研究的现状，为未来研究方向提供参考。

1993年5月，《Technometrics》杂志发表的一篇文章，探讨了一些化学计量学回归工具的统计视角，特别是以Lq范数为边界的LASSO方法。

分析了4个知名大学排名系统的500强大学排名数据，并通过回归分析识别了影响排名的内在因素。

文献计量学的统计，真是个挺冷门但又蛮实用的方向，尤其是你在搞教育类科研或者期刊相关工作的情况下。《华南师范大学学报(自然科学版)》2004—2008 年那份报告，还挺有料的。494 篇论文，全都细细统计了一遍，从基金占比到作者年龄，全都清清楚楚。比如基金论文比例高达65.53%，你要是做项目申报，这个数据蛮能点东西。 论文合作度也挺有意思，2.84 人/篇，合作氛围还是挺浓的，而且第一作者里40 岁以下的居然有78.95%，科研年轻化趋势还挺的。如果你关注青年教师科研成长，这些数据能给你不少灵感。 嗯，另外像平均出版时滞 265.76 天，就比较适合参考投稿周期；还有合著率 84%，合作模式也

计量经济学是通过数学和统计来研究实际经济现象的学科，其中经典的线性回归是基础但也重要的工具。它理解变量之间的关系，通过模型估计参数、检验假设来做出经济预测。你可以通过普通最小二乘法（OLS）等方法估计参数，还可以用极大似然法（ML）或广义最小二乘法（GLS）等进行改进。每个步骤都需要仔细考虑数据和模型的适用性。其实，掌握了这四个步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用，你就能轻松搞定基本的计量经济了。 线性回归可以让你精准地找到不同经济变量之间的关系，你进行政策、经济预测等，简直是不可或缺的工具哦。要注意的是，选择合适的模型设定重要，避免假设错误，否则结果就不靠谱了。 如果你是初学者，可以

GeoDa 是一个适合入门的空间计量经济学软件，操作简单，功能也挺强大。支持空间自回归模型，还能 SLM 和 SEM 模型的空间统计。这个软件和 Arcgis 配合使用效果蛮好的，功能互补，能大大提升你的工作效率。如果你在做空间经济学相关的，GeoDa 绝对是一个不错的选择，尤其是对于初学者，简单易上手。它不仅支持基本的空间，还能进行空间回归，算是挺全能的工具了。