专业课参考书目指定版本重要吗？

版本是不怎么重要的，毕竟经济学一加一还是等于二过多少年都不会变，再者编新版也不是原作者亲自动手，几年时间不会加什么太多的新的东西进去，就算加进去也不会是重点，新老版本最大的区别就是包装变了

考研复试科目同一专业不同方向的考试题一样吗

1、考研的科目是否相同取决于报考学校和具体专业的设置，很多理工科的方向不同则初试复试科目也不同，有些学校按照一级学科招生也会有不同的科目。
2、大部分学校的大部分专业的考研方向不同但初试科目是相同的。具体要查看招生学校的研究生专业目录，不能一概而论。
2、考研的科目以及试题内容是否相同还可以看科目的代码，如果代码相同就是一样。

关于考研，同一专业不同学校考试科目为啥不一样

因为不同的学校对于所招收的研究生要求倾向不同。
比如小学教育专业，；各学校的考研科目除了政治、英语，和教育综合333外，东北师范大学的专业课考的就是863课程与教学论，而陕西师范大学考的专业课科目就是902课程论，南师好像是小学课程与教学论也和他们不同。
一般吧，不同的那一门基本上就是本校的“大家”出的权威科目，再不就是偏向教育大家们的书目。

考研调剂院校的复试与初试所考书目不一致怎么办？

一般情况下，考研复试的科目都不不会和初试科目相同。这个在报考的时候，就可以看到复试考什么。至于说希望的话，一般如果学校名气比较好的话，基本上，复试就会比较严格，如果学校名气不会太好，报考的人也不是太多的话，希望当然高一点。最主要的是，你应该找找该学校历年复试的真题，可能你马上就要去复试了，最好提前去学校，找自习室的同学问问，那里有复试真题，一般自习室里有很多人都是复试的，运气好的话，可能会找到。
另一方面，复试基本上不会太难，所以，尽可能把复试书看看，一些重要的理论概念强记一下，才是关键。

请问考研调剂是怎么一回事呀？小弟实在不明白，不是只能报一个志愿吗？而且不同学校同专业的参考书目不同

调剂分3种。一是同学校内，不同专业的调剂。就是你考A学校A专业，不够分，同时A学校B专业没招满，你就可能调剂到A学校B专业。二是不同学校，同专业调剂。就是你考A学校A专业，不够分，同时B学校A专业没招满，你就可能调剂到B学校A专业。三是不同学校，不同专业调剂。就是你考A学校A专业，不够分，同时B学校B专业没招满，你就可能调剂到B学校B专业。不过调剂的时候得看你考的各项科目是否与调剂专业相同或相近（虽然考的专业课要求不同，但是只要学校间相互认可，就行了），这样才行。

研究生拟录取名单分第一批和第二批，都是什么意思，两批有什么区别吗?

一、区别：
1、第一批分数线高于第二批分数线
2、第一批分数线出现的时间早于第二批录取分数线
二、分数线不相同。
同一所大学，第一批、第二批的录取，有两种情况。第一种的情况，学校招录人数不够，补招录取；第二种情况，学校专业有分一、二本层次，也就分两批录取。






扩展资料：
录取批次
录取线的全名是平均高校招生最低录取分数线。是指省级招生部门按照当年当地所有考生成绩水平发给的招生来源计划，据此确定的一个录取新生的最低成绩（总分）标准。
只有高考总分达到或超过该分数线的考生（通常称为“网上考生”）才有资格被录取院校阅读并选择录取。网上报名人数通常比计划报名人数高出20％左右。
每个地方的招生线分裂分支，批处理时间确定，分支类型一般分为文科类、科学类、音乐类（文科、科学）、美术（文科、科学），体育，每个分支类型又分为提前批，第一批，第二批等等。
文科和理科的录取分数线只规定文化考试的总分，而音乐、美术和体育学科的最低录取控制分数线规定文化考试和专业考试的总分。
第一批（重点）本科控制线第一批本科控制线又称重点控制线，参与第一批高校的都是重点大学。这是关键的学院和大学入学的底线，只有在线候选人资格被承认。
第二批（普通）本科控制线第二批本科控制线又称普通本科线，是所有本科院校招收新生的底线。普通本科学校的数量很大，录取的学生总数也很大。第三批参与此次招生的高校主要是独立学院和私立学院的本科部分。
考生网上招生的高职学院的才有资格参加高职院校录取，这条线通常再大专线，实际上它是这个地方高考的录取最低线。最高录取分数线是指某所大学在录取年度内某一录取区域内录取的最高考生的成绩。最高分在考生自愿填写时具有一定的参考价值。

参考文献写出版年还是印刷年

1959年第一版第一次印刷和2005年第一版第三次印刷，这个年说得是印刷时的时间，而不是出版年，一般出版年会另外标注的

spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办

以所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大，建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05。
大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不具有统计学意义，不能判定均值差异是否为随机误差所致。此时，首先看看效应量，即eta平方，spss分析方差分析都会提供，如果eta平方至少是中等大小以上，比如0.06以上，那么不显著的原因比较有可能是因为统计检验力不够所致。
可以增大样本量再次进行方差分析。如果eta平方比较小，比如0.01左右，结合不显著的结果，可以认为没有均值差异。


在线性回归中
数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。
像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
以上内容参考：百度百科-线性回归