比例的定义是什么？

在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。4.定比变量（Ratio）:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不

【答案】：按照测度水平，变量可以分为 定类变量、定序变量、定距变量和定比变量四类。(1)定类变量：当变量值的含义 仅表示个 体的不 同类别，而不 能说明个 体的大小、程度等其它特征时，这种变量称为 定类变量。定类变量是最低层次的变量。例如性别可以分为男、女两 类。(2)定序变量：当变量值的含义 不 仅表示个 体的不 同类别，还可以区分个 体之 间大小、程度等序次差异时，这种变量称为 定序变量。受教育程度是定序变量，可以分为 文盲、小学、初中 、高中 、大专 及以上 等。(3)定距变量：当变量值不 仅可以将个 体区分为 不 同类型并进行排序，而且 可以确定不 同类别之 间的数量差别和间隔差距时，这样的变量称为 定距变量。定距变量具有测量单位，这些测fit单位具有不 变的相等区问的标准，使个 体之 间的比较更具客观性。智商、温度等都是定距变量。(4)定比变量：除了上 述三 种变量的全部特征外，还可以计算两 个 变量值之 间的比值时，这样的变量称为 定比变量。(11分)定比变量是最高层次的变量。在社会调查中 ，很多情况下 我们使用的都是定比变量，例如身高、年龄、收人、一个 地区的人口数、某产品的生产量等。

我知道

　　定比尺度又称比率尺度或比较水平，它是对事物之间比值的一种测度，可用于参数与非参数统计推断。其主要特征体现为：　　（1）除能区分类别、排序、比较大小、求出大小差异、可采用加减运算以外，还可以进行乘除运算。　　（2）具有绝对零点,即“0”表示“没有”或“不存在”。可见，定比尺度中的“0”是个没有意义的数值。　　（3）所有统计量均可对其进行分析。　　

由粗略到精细，由初级到高级，可将数据计量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度4个层次

SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能

有：定类数据、定序数据、定距数据、定比变量。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。应用统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。

测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

一、填空题1、理论和实际 现实可行性 2、变量 假设3、具体 抽象 4、自变量 因变量5、因果关系 相关关系 6、理论演绎 经验观察7、观点 逻辑 8、逻辑分析 试调查二、选择题1、A 2、B 3、C 4、ABDF 5、BDF 6、ABCDF三、名词解释（略）四、简答题1、 概念与变量的含义是什么？变量有哪些类型？答：概念是对现象的抽象，是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中，从类似事物或现象中概括出共同的本质属性，对这种共同属性的表述就是概念。变量是概念的一种类型，是指本身可变动的概念。社会调查研究经常涉及的变量类型有：离散变量，是按一定标准把事物分为两类或多类的变量；连续变量，是指用一组数值直接表示出同一类事物的量的变化的变量；自变量，是指能够影响其它变量，而又不受外界因素的影响而自身变化的变量；因变量，是指不能影响其它变量，而又受外界影响而变化的变量；中间变量，是介于自变量和因变量中间的变量；定类变量，即只有类别属性之分，而没有大小、优劣之别的变量；定序变量，是除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别的变量；定距变量，是除了具有类别、次序区别之外，还有同标准化的距离的区别变量；定比变量，是除具有定类、定序、定距等特征外，在变量取值还有一个零为最终参照系的变量。五、问答题及应用题1、 应当怎样选择社会调查研究课题？答：社会调查研究课题必须根椐理论和实际的需要以及现实可行性而定。 从理论方面看，课题应有助于促进当前理论和科学的发展，最好是学科核心领域的前沿性专题和公认的重大理论问题。学科基础研究、发展研究和应用研究的新课题、启发性、独特性的新思想。具体来说，我们可以从这样几个方角度来考虑：提出新的创造性理论；重新验证已被证明的理论的正确性；对某一理论作补充论证；证明某一理论的新的适用性；质疑，否定或部分否定原有理论；对社会实践进行理论上的总结和解答，等等。从实际的需要看，调查研究课题要紧密结合社会发展的客观需要，能够解决社会实际问题，对社会实践有较大的促进作用，或者对社会长期可持续发展能够产生一定影响。诸如制定政策、了解事物的基本状况、存在的问题及发展趋势、制定规划的计划、对工作进行总结和评价等，都可以作为调查研究课题。课题最好与当前社会发展和变化中出现的重大问题或新闻热点相关，即重点考虑时代要求解决的实际问题。有些问题虽然不是现实问题，却能适应当前人们的某种迫切需求，也是实用价值的课题。从可行性看，一是要选择调查研究可以解答的课题；二是要根椐调查研究者的主观条件来选题。总之，调查研究课题应根椐调查研究者的现实力量、各方面条件的成熟程度、社会配合、社会环境的种种因素来确定。选题还应该考虑先从简单、具体开始。在选题时，最好能够有专家指导。2、 举例说明变量之间的关系是怎样的？答：变量间的相互关系是指两个或两个以上的变量之间的相联系的性质，主要有两种类型。（1）因果关系：是指在两个有关系的变量中，因为一个变量的变化而引起另一个变量的变化。应注意三点：第一，在两个变量中，只能一个是因，另一个是果，而不能互为因果；第二，原因变量一定出现在结果变量之前；第三，两者之间的变化关系是必然的，否则就不是因果关系。社会现象的因果关系十分复杂，有一因一果、一果多因、一因多果以及多因多果等。在社会调查研究中，调查应该注意区别事物之间因果关系的类型，对一果多因、一因多果以及多因多果等复杂的因果关系要仔细分析，逐一明确，这样才能清楚地认识社会现象和事物发展变化的规律。（2）相关关系：是指变量的变化之间存在着非因果关系的一定联系和一定关系。社会调查研究运用相关这一概念，其目的是了解社会现象和事物之间关系的密切程度，从中探寻其规律性。变量之间的相关关系从变化的方向来看，可以分为正相关与负相关；从变化的表现形式来看，可发分主直线相关和曲线相关。当一个变量的数值发生变化时，另一个变量的数值也随之发生同方向的变化，这种相关关系是正相关，也叫直接相关。当一个变量的数方向发生变化时，另一个变量的数值也随之发生反方向的变化，这种相关关系是负相关，也叫逆相关。在社会调查研究中，掌握变量关系的正相关与负相关的概念，有利于了解社会现象和事物发展方向的趋势。当一个变量的数值发生变动（增加或减少），另一个变量的数值随着发生大致均等的变动时，这种关系称为直线相关；当一个变量的数值发生变动，另一个变量的数值随之发生不均等的变动时，这种关系称为曲线相关。（题中举例略）3、 就你了解的某一社会现象或社会事物，简要地设计一个调查研究方案。提示：应按照教材所述调查研究方案框架，填加具体内容。定量、定性研究皆可。要求不能有漏项。第三章 概念的操作化与测量一、填空题1、抽象 操作 2、指标 概念3、完整性 互斥性 4、测量方法 测量结果5、测量 方法 测量结果 6、内在效度 外在效度7、必要条件 充分条件二、选择题1、ABDF 2、B 3、C 4、ACEF 5、ACE 6、B三、名词解释（略）四、简答题4、测量的信度和效度是什么关系？答：信度和效度之间的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。信度是效度的必要条件是说，一个测量要有效度就必须有信度，信度是效度的必要前提条件，不可信就不可能正确。信度不是效度的充人条件说，有了信度，却不一定有效度。可信的测量未必有效，而有效的测量必定可信，效度是信度的目标和归宿。任何科学的测量，都是效度和信度的辩证统一。具体地说，社会 测量中信度和效度关系的表现形势有三种：第一种，可信且有效；第二种，可信但无效；第三种，不可信且无效。五、问答题及应用题1、什么是概念的具体化和操作比？为什么要进行这项工作？应该怎样进行这项工作？答：明确所提出概念的定义，分清概念（包括例题和假设）的层次，并将抽象概念一步步化解为具体的和可操作的指标，而且最理想的目标是将概念化解为可测量的指标，以实现社会调查研究的定量化。这一过程就叫做要领的具体化的操作化。之所以要进行这项工作，是因为社会生活中使用的概念与自然科学的概念不同。由于它们都是人们通过对感性认识的抽象和概括而得到的，所以开始往往是模糊的或含义不清的，并且概念一般都具有综合性，由一些低层次的亚概念、子概念组合而成。一个概念越抽象，它所包涵的信息就越多，也就越难把握。如果不对它们确切定义和具体化、操作化，就无法社会现象和事物进行观察和度量。目前，人们大都按照美国著名社会学家拉扎斯菲尔德的主张，将这一过程分为四个阶段：概念的形成——概念的界定——选择测量指标——编制综合指标。概念是在日常生活中通过感性认识和互相交流形成的。概念在形成之初，通常缺乏确切的定义，社会调查研究最初提出的许多概念，特别是假设所涉及的概念，往往是这种比较粗糙的概念，因此，必须对这种概念进行某种澄清和界定的工作。界定概念的方式有两种，即抽象定义和操作定义。抽象定义是对一个概念的内涵，也是就是性质和特征所作的概括说明。抽象定义有直接定义法和间接定义法之分。直接定义法就是直接描述事物的本质而对概念下定义。凡是对可以直接观察到事物的相对应的概念，都可以用直接定义法。间接定义法则是针对那些抽象程度较高、所含变量较多、无法直接观察的概念，我们可以找出概念，我们可以找出要领所含变量的共同特征，通过这些特征间接地给出定义。在社会调查研究中，需要对概念的变量进行度量，这就要将抽象定义转化为操作定义。所谓操作定义就是通过一些具体的、可测量的指标对概念所作的说明。其作法是把抽象定义所界定的概念一步步从抽象层次下降到经验层次，分解为一些具体的、能够明显区分的测量指标来说明概念的属性，其中每一项指标反映概念的某一方面或某一变量。寻找测量指标可以综合采用经验的办法和理性的办法。经验的方法是研究者通过对概念的大致理解，提出若干指标，再从中筛选出适宜者；理性的办法是通过大量查阅文献，找出概念的各种含义，根据其变量列出备选的指标，再从中筛选出适宜者。在社会调查研究中，对于复杂的概念（包括命题和假设），选出的测量指标往往很多。为了明确其中变量的层级和变量间的关系，人们通常需要建立一个综合指标。至此，概念的操作化即告完成。3、试对社会上常见的某一抽象概念进行简单的操作化（起码分解为10个测量指标）。 提示：可参考教材中的示例进行框图式的操作。对所操作化的要领的范围无限制。

实际国民生产总值或实际国内生产总值：是指运用某一基期市场价格计算的最终产品的市场价格.与之相对应的是名义国民生产总值或名义国内生产总值：是指运用当期市场价格计算的最终产品的市场价格。名义GDP也称货币GDP，是用生产物品和劳务的当年价格计算的全部最终产品的市场价值.名义GDP的变动可以有两种原 因：一种是实际产量的变动，另一种是价格的变动。也就是说，名义GDP的变动既反映了实际产量变动的情况,又反映了价格变动的情况。实际GDP，按固定价格或不变价格来进行统计。　　实际GDP的各种变动被广泛地用来衡量产出的水平和波动。　　名义GDP：按现期价格评价的物品与劳务的生产。　　实际GDP：按不变价格评价的物品与劳务的生产（通常以某年做基年,然后以那年的价格计算）。

例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青.这些变量的值,既可以区分异同,也可以区别研究对象的高低或大小.但是,各个定序变量的值之间没有确切的间隔...

又称等比量表。采用比例标度来说明各类别之间的顺序关系成比率的量表。有定类、定序、定距三种尺度的全部性质之外，还有测量不同变量之间的比例或比率关系的方法。

例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。

第1章　SPSS的关键命令1.1　SPSS自身的程序结构(即过程)1.2　SPSS的程序（命令）行1.2.1　一个简单的SPSS程序例子1.2.2　SPSS的操作命令1.2.3　SPSS的数据编码1.2.4　另一个简单的SPSS编程习题1第2章　采用命令法快速输入数据2.1　SPSS的简单命令2.2　对问卷中数据的编码2.3　定义SPSS变量的属性2.4　SPSS数据的固定格式2.5　SPSS数据的自由格式2.6　建立SPSS的命令文件2.7　SPSS命令文件的4种格式2.8　编程后立即进行统计分析2.9　调用老命令文件(程序)进行统计分析2.10　正确编辑SPSS原始数据小结2.11　统计分析的最佳方案习题2第3章　数据备份与分组3.1　创建新变量3.1.1　通过Compute对话框创建新变量3.1.2　采用COMPUTE命令创建新变量3.1.3　数学函数3.1.4　缺失值函数3.2　采用IF命令进行条件变换及逻辑校验3.2.1　IF命令格式3.2.2　关系表达式中的关系符3.2.3　逻辑表达式中的运算符3.2.4　两种缺失值的逻辑函数3.2.5　缺失值的处理3.2.6　IF命令的对话框3.3　数据重新分组3.3.1　单击对话框重新编码数据的实例3.3.2　RECODE命令的格式3.3.3　RECODE在命令文件中的位置3.4　计算有相同情况的次数3.5　SPSS的运算次序3.6　运算符的用法习题3第4章　图文并茂的SPSS图形4.1　数据要求4.2　绘制条形图4.3　在Graphs中绘制“一图多变量”的条形图4.4　在Graphs中进一步绘制多变量的条形图4.5　直方图的描述4.6　图文并茂的圆形图4.6.1　对话框法4.6.2　命令法习题4第5章　SPSS统计分析的预备知识5.1　总体与样本5.2　参数与统计量5.3　正态分布5.4　经验规则的应用5.5　正态分布的假设检验5.5.1　检验正态性的重要统计量5.5.2　检验正态性的其他图示法5.6　显著性水平与α值习题5第6章　数据的排序、行列互换及抽样和加权6.1　SPSS的Data Editor窗口6.2　几十个Cases的数据输入法6.3　成百上千个Cases的数据输入法6.4　个案排序6.5　数据的行列互换6.6　限选个案Cases进行局部统计6.6.1　限选某个子总体进行统计6.6.2　提取随机样本进行统计6.6.3　限选前n个Cases6.7　个案加权6.8　Data中的其他菜单命令习题6第7章　用Frequencies和Tables描述频次7.1　应用Frequencies过程的预备知识7.2　绘制单变量的频率表7.3　进一步通过TABLE过程绘制多变量的频率表7.4　更深入的分析7.5　Paste回来的程序习题7第8章　多选项的统计技术8.1　多选项的计算机编码8.2　多选项中二分法与分类法的区别8.2.1　多选项分类法8.2.2　多选项二分法8.3　多选项的数据及程序8.4　多选项频次分布表及分析8.5　多选项的交叉汇总表及分析8.5.1　交叉汇总表的统计法8.5.2　输出的交叉汇总表8.5.3　交叉汇总表分析习题8第9章　采用Crosstabs过程对双变量交叉汇总9.1　双变量交叉汇总法9.1.1　统计方法9.1.2　分析方法9.2　次序—次序（定序—定序）变量用Gamma或D系数测量9.3　比例—比例（定比—定比）变量用皮尔逊CORR系数测量9.4　标称—区间（定类—定距）变量用Eta系数测量9.5　标称—次序（定类—定序）变量用λ系数测量9.6　标称—标称（定类—定类）变量用λ系数测量9.7　Crosstabs对话框的应用9.8　CROSSTABS过程的命令总表习题9第10章　两个子总体均值的比较10.1　描述子总体均值的差异（MEANS过程的应用）10.1.1　寻找相关方面10.1.2　论证所用的数据及其程序10.1.3　高考成绩与父亲职业的关系10.1.4　不同地区考生的成绩分析10.1.5　采用对话框进行统计10.1.6　MEANS过程的命令、子命令的功能及用法10.2　一个样本T?TEST10.2.1　一个样本T?TEST的程序及数据10.2.2　一个样本T?TEST的对话框10.2.3　一个样本T?TEST的假设检验10.2.4　一个样本T?TEST结果分析10.3　独立样本T?TEST的应用10.3.1　采用命令法进行独立样本T检验10.3.2　采用对话框法进行独立样本T检验10.4　配对差值T?TEST10.4.1　采用对话框进行配对差值T?TEST10.4.2　配对差值T?TEST的结果分析10.4.3　采用命令统计法进行配对差值T检验10.5　单因素方差分析10.5.1　One?Way ANOVA的菜单位置10.5.2　采用对话框比较两组平均成绩的差异10.5.3　One?Way ANOVA的结果分析习题10第11章　采用Explore探测数据的正态性11.1　Explore过程可探测数据的错误来源11.2　Explore探测的数据11.3　图形显示之一： 直方图11.4　图形显示之二： 茎叶图11.5　框图11.6　统计分析前对假设的检验11.7　幂转换的形式11.7.1　幂转换11.7.2　正态性检验11.8　集中趋势分布的3种较佳平稳测度11.9　采用Explore的对话框进行数据探测11.10　在Syntax窗口编程习题11第12章　过程ANOVA的应用12.1　ANOVA过程的应用之一： 描述统计12.2　ANOVA过程的应用之二： 方差分析12.2.1　方差分析的假设12.2.2　方差分析的结果12.2.3　交互效应的检验12.3　主效应的检验12.4　ANOVA 过程的命令及其用法12.5　采用对话框做ANOVA（多因素方差）分析习题12第13章　非参数检验13.1　非参数检验过程的菜单和数据文件13.2　Chi?Square（卡方）单样本检验13.3　Binomial(二项式)检验13.4　药量的Runs检验13.5　单样本的Kolmogorov?Smirnov 检验13.6　双样本的Kolmogorov?Smirnov 检验13.7　K个独立样本的Kruskal?Wallis检验13.8　成对样本的Wilcoxon Signed Ranks 检验13.9　K对样本的 Friedman 检验习题13第14章　相关分析14.1　双变量相关分析14.1.1　数据14.1.2　从相关矩阵看“SARS疫情”与广东气温的关系14.1.3　缺失值的剔除法对相关矩阵的影响14.1.4　Correlation的对话框细节14.1.5　运行Correlation 过程命令14.2　偏相关分析14.2.1　计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”14.2.2　如何辨别变量之间的虚假相关14.2.3　找回隐含相关14.2.4　通过对话框进行偏相关分析14.2.5　偏相关主对话框的应用说明14.2.6　将对话框中已选择的命令粘贴到Syntax窗口14.3　偏相关命令表习题14第15章　Cox Regression 过程的医学应用15.1　只有一个协变量的COXREG回归模型15.1.1　幸存函数的计算15.1.2　基线与幸存时间的关系15.1.3　危险率函数15.2　多协变量COXREG回归模型15.2.1　含多个协变量的一般模型15.2.2　有3个协变量的回归模型15.2.3　多个协变量模型的主要参数15.3　回归模型的假设检验15.4　选择预测的协变量15.4.1　选择协变量的理论依据15.4.2　两种常用的选择变量法15.5　向前选择变量的例子15.5.1　例子中的程序和数据15.5.2　输出结果15.5.3　第1步进入方程的变量15.5.4　第2步进入方程的变量15.5.5　考察模型及其回归系数15.5.6　第2个变量进入方程后的模型15.5.7　第2个变量入选后模型中的变量能否淘汰15.5.8　成比例危险率模型15.6　对话框的用法15.6.1　Cox Regression主对话框15.6.2　定义Status变量的对话框15.6.3　画图的对话框15.7　COXREG过程的命令及子命令习题15第16章　品牌研究中的结合分析16.1　结合分析的要领16.2　采用正交设计建立卡片16.3　精品购物的一个调查例子16.4　结合分析的方法16.5　市场预测与决策16.6结合分析的命令习题16第17章　多元线性回归17.1　多元线性回归模型的拟合优度17.2　多元回归的基本条件17.3　设定异常值和影响点17.3.1　从标准残差看异常值17.3.2　检测5个最大及最小的异常值17.4　数据不符合回归假设时的处理法17.5　向前选择变量法17.6　自后淘汰变量法17.7　逐步回归法17.8　多元回归中影响点的检测17.9　多元共线性诊断17.10　解释回归模型17.11　在对话框中运行线性回归习题17第18章　非线性回归分析18.1　曲线估计18.1.1　曲线估计过程的菜单位置18.1.2　曲线估计的数据及其统计法18.1.3　存储临时变量18.2　二分的逻辑斯蒂克回归18.2.1　采用对话框法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.2　采用命令法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.3　二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析18.2.4　三种常用的回归法18.3　多分逻辑斯蒂克回归分析18.4　Two?Stage Least?Squares回归18.4.1　Two?Stage Least?Squares回归例子18.4.2　结果分析18.5　Nonlinear Regression过程在人口普查与预测中的应用18.5.1　从非线性回归模型解出初始值18.5.2　非线性回归模型的主要统计量18.5.3　人口预测18.6　利用Probit过程分析单位概率18.6.1　中度效果分析18.6.2　三组预测水平值的比较18.6.3　各组药效的比较习题18第19章　聚类分析19.1　二阶聚类19.1.1　二阶聚类的特点19.1.2　二阶聚类的数据19.1.3　二阶聚类的对话框例子19.1.4　二阶聚类的结果分析19.1.5　二阶聚类小结19.2　谱系聚类19.3　个案Q聚类19.3.1　从冰柱图看聚类结果19.3.2　平均连接法的图表19.3.3　从树形图分析聚类成员19.4　变量R聚类习题19第20章　判别分析20.1　从抽烟与心脏病的关系入手研究20.1.1　选择分析的个案20.1.2　组间均值差别20.1.3　Wilks的λ值20.1.4　相关系数的评价20.1.5　判别系数的估计20.1.6　判别函数的解释20.1.7　Bayes的分组规则20.1.8　判别分的计算及分组20.1.9　个案分组后的概括统计表20.1.10 判别分的直方图（两种版本的比较）20.1.11　计算错误分组的比例20.1.12　不正确分组的期望比例20.1.13　判别分析的其他统计量20.1.14　判别函数与变量二者之间的关系20.1.15　费歇尔分组函数系数20.2　逐步判别法20.3　其他几种选择变量的标准20.4　三组判别分析20.5　当违背假设时的情形20.6　判别分析对话框的用法20.7　判别分析的命令总表习题20第21章　因素分析及对应分析21.1　因素分析所用的数据21.2　因素分析的对话框设置法21.3　输出结果及其分析21.3.1　因素的初始统计量(共通性)21.3.2　因素抽取21.4　用主成分法抽取前3个因素21.5　通过未加权最小二乘法抽取因素21.6　提炼主成分21.7　转轴前后的对比21.8　对转轴效果的验证21.9　因素分析21.10　社会调研与市场分析中的对应分析习题21第22章　复方差分析22.1　什么是复方差分析22.2　假设与检验22.2.1　假设的必要条件22.2.2　检验假设22.3　多因变量二水平模型的假设检验22.3.1　多因变量之间相关性的检验22.3.2　因变量联合分布为正态性的假设与检验22.3.3　方差齐性检验22.4　双因变量单因素的Hotelling T2检验22.4.1　单因变量的Hotelling T2检验22.4.2　参数估计22.5　因变量是多水平（多样本）模型的假设检验22.5.1　本节分析用的数据及程序22.5.2　进行描述统计22.5.3　进行主成分分析或Bartlett的球状检验22.5.4　多元差异性检验22.5.5　效应检验22.6　用残差检验效度22.6.1　观察值、期望值及其残差22.6.2　参数的系数估计22.6.3　均值的预测22.7　最后的一点启示22.8　采用GLM对话框进行复方差分析习题22第23章　反复测量方差分析23.1　什么是反复测量23.2　绘出图形并进行描述统计23.2.1　描述性统计量23.2.2　图形描述23.3　均值差的分析23.3.1　转换变量23.3.2　正交正态差对照的图示23.4　检验各种效应的差别23.4.1　检验常数效应23.4.2　关于方差分析表23.4.3　检验考试对象效应23.4.4　平均的单因变量显著性检验23.4.5　选择多元或一元结果23.5　选择polynomial等其他对照23.6　二因子的设计模型23.6.1　二因子模型的检验23.6.2　变量的转换23.7　效应的假设检验23.8　增加一个对象间的因子后的交互效应23.8.1　对象内与对象间的因子模型23.8.2　有组间因子时的非饱和模型23.8.3　有组间因子时的饱和模型23.9　带有一个常数协变量的协方差分析23.9.1　协方差的预分析23.9.2　协方差分析23.9.3　方差分析后的线性模型23.10　方差分析的图示习题23附录A　习题参考答案附录B　如何阅读本书参考文献

从统计学而言,理论上,一切认识的对象均可被量化.而其量化的方法则无外乎四种－－定量、定比、定序、定类. 1、定类尺度：也称类别尺度或名义尺度,是将调查对象分类,标以各种名称,并确定其类别的方法.它实质上是一种分类体系. 2、定序尺度：也称等级尺度或顺序尺度,是按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低或大小,确定其等级及次序的一种尺度. 3、定距尺度：也称等距尺度或区间尺度,是一种不仅能将变量（社会现象）区分类别和等级,而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离的方法. 4、定比尺度：也称比例尺度或等比尺度,是一种除有上述三种尺度的全部性质之外,还有测量不同变量（社会现象）之间的比例或比率关系的方法.

最简单的是正比例函数：比如说买米，一千克5元，f(x)=5x，自变量是米的质量（>=0)，应变量是价钱（》=0）。稍微复杂一点的是分段函数：比如说水费，一个家庭一个月用水量6吨以下，每吨1.2元，超过六吨的部分6吨到10吨，超过六吨的部分每吨1.5元等等，自变量是水的吨位，应变量是水费。另外一个常见的例子就是计程车，起步价（3公里以内）是6元，3公里以上又是什么价……自变量是里程，应变量是价钱。在比较特殊的场合，特别是工程预算方面，还会遇到更复杂的函数

=COUNTIFS(A:A,"<1230",A:A,">1170")&"/"&COUNT(A:A)用这个可以

（1）定类测量：又叫类别或定名测量，是测量层次最低的一种。即将研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，确定其类别。其数学特征主要是等于或不等于。如：社会研究中，对诸如人们的性别、职业、婚姻状况、宗教信仰等特征的测量。它们分别将被研究者划分成“男女、工人、教师、商人”等各种不同的群体或类别，且每一类别都是穷尽且互斥的，即既是相互排斥，互不交叉重叠，又对各种情况包罗无遗。（2）定序测量：又叫顺序或等级测量，可以按某种特征或标准将对象分为强度、程度或等级不同的序列。其数字特征是大于或小于，它比定类测量高一个层次。比如：测量人们的文化程度，可将其分为文盲、半文盲、小学、初中、高中、大学等，这是一种由低至高的等级排序，还有如：测量城市的规模，人们的社会地位，生活水平，住房条件等都属于定序测量。（3）定距测量：又叫等距或区间测量。它不仅能将社会现象或事物区分为不同的类别，不同的等级，且可以确定它们互相间不同等级的间隔和数量差别。数值特征是加或减。比如：公元年代，智商，温度等。这些都可以进行加减的，但值得注意的是定距测量的值虽然可以为0，但这个0不具备数学中的意义。如说温度为零，并不是代表没有温度，二是说达到了冰点温度。（4）定比测量：又叫等比或比例测量。它除具有上述三种测量的全部性质外，还有一个绝对的零点，即有实际意义的零。它测量所得的数据既能进行加减外，又能进行乘除运算。如：对人们的收入、年龄、出生率、城市人口等进行的测量都是定比测量。

同上

论证是用论据来证明论点的过程。论证的目的在于揭示出论点和论据之间的内在逻辑关系。（一）议论文的论证一般分为立论和驳论两大类型。①立论是对一定的事件或问题从正面阐述作者的见解和主张的论证方法。表明自己的态度时，要注意以下三点：1)这些看法和主张必须是经过认真的思考或者一定的实践，确实是自己所独有的正确的认识和见解，或者是切实能解决实际问题的主张。要使读者感到有新意，增长知识，提高对事物的认识。2)必须围绕所论述的问题和中心论点来进行论证。开篇提出怎样的问题，结篇要归结到这一问题。在论证过程中，不能离题万里，任意发挥，或者任意变换论题。如果有几个分论点，每个分论点都要与中心论点有关联，要从属于中心论点。所有论证都要围绕中心论点进行。这样读者才能清楚地了解分论点和中心论点。议论文的逻辑性很强，论证必须紧扣中心，首尾一致。3)“立”往往建立在“破”的基础之上。在立论的过程中，需要提到一些错误的见解和主张，加以否定和辩驳，以增强说服力，使读者不会误解自己的观点。

具有分类和排序功能、年薪；第二种。举例性别 职业等，变量值不能进行加减等运算，不能比较大小：第一种，称名变量、身高，只能区分类别：定类变量Nominal、学历等，具有相应的加减运算等功能：定序变量Ordinal，统一叫Scale：定距(也叫等距变量)定比(也叫等比变量或比率变量)变量，也叫类别变量，SPSS里不加区分，也叫顺序变量、视力等，但是仍然不能进行加减等运算、等级变量。举例满意度SPSS里的测量尺度分3种，举例温度；第三种

评定一个算法的优劣，主要有以下几个指标。（1）正确性：一个算法必须正确才有存在的意义，这是最重要的指标，要求编程人员应用正确的计算机语言实现算法的功能。（2）友好性：算法实现的功能是给用户使用的，自然要具有良好的使用性，即用户友好性。（3）可读性：算法的实现可能需要多次的修改，也可能被移植到其他的功能中，因此算法应当是可读的、可以理解的，方便程序人员对其分析、修改移植到自己的程序中，实现某些功能。（4）健壮性：在一个算法中，经常会出现不合理的数据或非法的操作，所以一个算法必须具有健壮性，能够对这些问题进行检查、纠正。算法具有健壮性是一个升华，当用户刚开始学习写算法时可以忽略它的存在，在逐渐的学习中要努力让算法更加完美。（5）效率：算法的效率主要是指执行算法时计算机资源的消耗，包括计算机内存的消耗和计算机运行时间的消耗。这两个消耗可以统称为时空效率。一个算法只有正确性而无效率是没有意义的，通常，效率也可以评定一个算法是否正确。如果一个算法需要执行几年甚至几百年，那么无疑这个算法会被评为是错误的。

一次函数是直线二次函数是曲线

比如固定每学习10节新课进行一次考试和随机学习几节新课后进行一次考试。学生因为不知道什么时候就会考试，不能“临阵磨枪”，所以只能每节课都认真学习。简介：比例（proportion）是一个数学术语，表示两或多个比相等的式子。在一个比例中，两个外项的积等于两个内项的积，叫做比例的基本性质。在数学中，如果一个变量的变化总是伴随着另一个变量的变化，则两个变量是成比例的，并且如果变化总是通过使用常数乘数相关联，那么 常数称为比例系数或比例常数。人们有欲望而没有诱因时不会引起反应，有了适当的诱因，才能使人们产生动因进而转化为行为。诱因就是强化因素。只有通过强化因素的影响，顾客才能形成学习。强化程度愈高，顾客执行类似行为就会愈频繁。强化对学习的目的性、学习的速度、学习的效果、学习的持续时间长短都会产生直接的影响。学习的强化有“正强化”与“负强化”之分。促使顾客产生再次购买、重复购买的强化过程称为正强化，导致顾客不再购买的强化过程称为负强化。强化不论正负，有时可以是迅速产生并导致顾客产生行为反应，有时也可能是逐渐发生与逐渐加强。负强化的逐渐加强可以称为消退或削弱。在某种条件下，诱因与学习的条件逐渐削弱、淡化乃至消失，顾客不再产生某种行为了，这个过程就是消退。例如，顾客原来经常购买某种牌号的洗衣粉使用，但看到一种新牌号洗衣粉的广告后，决定买新牌号的试用，当使用后感觉比原来那个品牌的洗衣粉效果更好，以后他就不会再买老牌子的产品而换买新品牌了。这样的情况在日常生活中经常发生。这就给厂商们一种提示，在新产品层出不穷的今天，顾客不会甘心满足于旧牌子、老产品，即使是传统名牌商品，也必须赋予它新的生命。这样的情况在日常生活中经常发生。这就给厂商们一种提示，在新产品层出不穷的今天，顾客不会甘心满足于旧牌子、老产品，即使是传统名牌商品，也必须赋予它新的生命。

你好！先写自变量：电阻一定，电流随电压的增大而增大;受力面积一定，压强随压力的增大而增大同种物质质量一定，吸收的热量随升高的温度增大而增大希望对你有所帮助，望采纳。

人是在失败中长大，每一个名人背后都有不为人知的 故事 寒窗苦的读圣贤书，既然我们没在哪社会而感到高兴，既然古人为我们创造知识何必不去珍惜古人的汗水。下面是我给大家带来的 高二数学 必修五教学知识点，希望能帮助到你! 高二数学必修五教学知识点1 函数的单调性、奇偶性、周期性 单调性:定义:注意定义是相对与某个具体的区间而言。 判定 方法 有:定义法(作差比较和作商比较) 导数法(适用于多项式函数) 复合函数法和图像法。 应用:比较大小，证明不等式，解不等式。 奇偶性: 定义:注意区间是否关于原点对称，比较f(_)与f(-_)的关系。f(_)-f(-_)=0f(_)=f(-_)f(_)为偶函数; f(_)+f(-_)=0f(_)=-f(-_)f(_)为奇函数。 判别方法:定义法，图像法，复合函数法 应用:把函数值进行转化求解。 周期性:定义:若函数f(_)对定义域内的任意_满足:f(_+T)=f(_),则T为函数f(_)的周期。 其他:若函数f(_)对定义域内的任意_满足:f(_+a)=f(_-a),则2a为函数f(_)的周期. 应用:求函数值和某个区间上的函数解析式。 四、图形变换:函数图像变换:(重点)要求掌握常见基本函数的图像，掌握函数图像变换的一般规律。 常见图像变化规律:(注意平移变化能够用向量的语言解释，和按向量平移联系起来思考) 平移变换y=f(_)→y=f(_+a),y=f(_)+b 注意:(ⅰ)有系数，要先提取系数。如:把函数y=f(2_)经过平移得到函数y=f(2_+4)的图象。 (ⅱ)会结合向量的平移，理解按照向量(m，n)平移的意义。 对称变换y=f(_)→y=f(-_),关于y轴对称 y=f(_)→y=-f(_),关于_轴对称 y=f(_)→y=f|_|,把_轴上方的图象保留，_轴下方的图象关于_轴对称 y=f(_)→y=|f(_)|把y轴右边的图象保留，然后将y轴右边部分关于y轴对称。(注意:它是一个偶函数) 伸缩变换:y=f(_)→y=f(ω_), y=f(_)→y=Af(ω_+φ)具体参照三角函数的图象变换。 一个重要结论:若f(a-_)=f(a+_)，则函数y=f(_)的图像关于直线_=a对称; 高二数学必修五教学知识点2 一、集合、简易逻辑(14课时，8个) 1.集合;2.子集;3.补集;4.交集;5.并集;6.逻辑连结词;7.四种命题;8.充要条件。 二、函数(30课时，12个) 1.映射;2.函数;3.函数的单调性;4.反函数;5.互为反函数的函数图象间的关系;6.指数概念的扩充;7.有理指数幂的运算;8.指数函数;9.对数;10.对数的运算性质;11.对数函数.12.函数的应用举例。 三、数列(12课时，5个) 1.数列;2.等差数列及其通项公式;3.等差数列前n项和公式;4.等比数列及其通顶公式;5.等比数列前n项和公式。 四、三角函数(46课时，17个) 1.角的概念的推广;2.弧度制;3.任意角的三角函数;4.单位圆中的三角函数线;5.同角三角函数的基本关系式;6.正弦、余弦的诱导公式;7.两角和与差的正弦、余弦、正切;8.二倍角的正弦、余弦、正切;9.正弦函数、余弦函数的图象和性质;10.周期函数;11.函数的奇偶性;12.函数的图象;13.正切函数的图象和性质;14.已知三角函数值求角;15.正弦定理;16.余弦定理;17.斜三角形解法举例。 五、平面向量(12课时，8个) 1.向量;2.向量的加法与减法;3.实数与向量的积;4.平面向量的坐标表示;5.线段的定比分点;6.平面向量的数量积;7.平面两点间的距离;8.平移。 六、不等式(22课时，5个) 1.不等式;2.不等式的基本性质;3.不等式的证明;4.不等式的解法;5.含绝对值的不等式。 七、直线和圆的方程(22课时，12个) 1.直线的倾斜角和斜率;2.直线方程的点斜式和两点式;3.直线方程的一般式;4.两条直线平行与垂直的条件;5.两条直线的交角;6.点到直线的距离;7.用二元一次不等式表示平面区域;8.简单线性规划问题;9.曲线与方程的概念;10.由已知条件列出曲线方程;11.圆的标准方程和一般方程;12.圆的参数方程。 八、圆锥曲线(18课时，7个) 1.椭圆及其标准方程;2.椭圆的简单几何性质;3.椭圆的参数方程;4.双曲线及其标准方程;5.双曲线的简单几何性质;6.抛物线及其标准方程;7.抛物线的简单几何性质。 九、直线、平面、简单何体(36课时，28个) 1.平面及基本性质;2.平面图形直观图的画法;3.平面直线;4.直线和平面平行的判定与性质;5.直线和平面垂直的判定与性质;6.三垂线定理及其逆定理;7.两个平面的位置关系;8.空间向量及其加法、减法与数乘;9.空间向量的坐标表示;10.空间向量的数量积;11.直线的方向向量;12.异面直线所成的角;13.异面直线的公垂线;14.异面直线的距离;15.直线和平面垂直的性质;16.平面的法向量;17.点到平面的距离;18.直线和平面所成的角;19.向量在平面内的射影;20.平面与平面平行的性质;21.平行平面间的距离;22.二面角及其平面角;23.两个平面垂直的判定和性质;24.多面体;25.棱柱;26.棱锥;27.正多面体;28.球。 十、排列、组合、二项式定理(18课时，8个) 1.分类计数原理与分步计数原理;2.排列;3.排列数公式;4.组合;5.组合数公式;6.组合数的两个性质;7.二项式定理;8.二项展开式的性质。 十一、概率(12课时，5个) 1.随机事件的概率;2.等可能事件的概率;3.互斥事件有一个发生的概率;4.相互独立事件同时发生的概率;5.独立重复试验。 选修Ⅱ(24个) 十二、概率与统计(14课时，6个) 1.离散型随机变量的分布列;2.离散型随机变量的期望值和方差;3.抽样方法;4.总体分布的估计;5.正态分布;6.线性回归。 十三、极限(12课时，6个) 1.数学归纳法;2.数学归纳法应用举例;3.数列的极限;4.函数的极限;5.极限的四则运算;6.函数的连续性。 十四、导数(18课时，8个) 1.导数的概念;2.导数的几何意义;3.几种常见函数的导数;4.两个函数的和、差、积、商的导数;5.复合函数的导数;6.基本导数公式;7.利用导数研究函数的单调性和极值;8.函数的值和最小值。 十五、复数(4课时，4个) 1.复数的概念;2.复数的加法和减法;3.复数的乘法和除法;4.复数的一元二次方程和二项方程的解法。 高二数学必修五教学知识点3 考点一：求导公式。 例1.f(_)是f(_)13_2_1的导函数，则f(1)的值是3 考点二：导数的几何意义。 例2.已知函数yf(_)的图象在点M(1，f(1))处的切线方程是y 1_2，则f(1)f(1)2 ，3)处的切线方程是例3.曲线y_32_24_2在点(1 点评：以上两小题均是对导数的几何意义的考查。 考点三：导数的几何意义的应用。 例4.已知曲线C：y_33_22_，直线l:yk_，且直线l与曲线C相切于点_0,y0_00，求直线l的方程及切点坐标。 点评：本小题考查导数几何意义的应用。解决此类问题时应注意“切点既在曲线上又在切线上”这个条件的应用。函数在某点可导是相应曲线上过该点存在切线的充分条件，而不是必要条件。 考点四：函数的单调性。 例5.已知f_a_3__1在R上是减函数，求a的取值范围。32 点评：本题考查导数在函数单调性中的应用。对于高次函数单调性问题，要有求导意识。 考点五：函数的极值。 例6.设函数f(_)2_33a_23b_8c在_1及_2时取得极值。 (1)求a、b的值; (2)若对于任意的_[0，3]，都有f(_)c2成立，求c的取值范围。 点评：本题考查利用导数求函数的极值。求可导函数f_的极值步骤： ①求导数f"_; ②求f"_0的根;③将f"_0的根在数轴上标出，得出单调区间，由f"_在各区间上取值的正负可确定并求出函数f_的极值。 考点六：函数的最值。 例7.已知a为实数，f__24_a。求导数f"_;(2)若f"10，求f_在区间2,2上的值和最小值。 点评：本题考查可导函数最值的求法。求可导函数f_在区间a,b上的最值，要先求出函数f_在区间a,b上的极值，然后与fa和fb进行比较，从而得出函数的最小值。 考点七：导数的综合性问题。 例8.设函数f(_)a_3b_c(a0)为奇函数，其图象在点(1,f(1))处的切线与直线_6y70垂直，导函数 (1)求a，b，c的值;f"(_)的最小值为12。 (2)求函数f(_)的单调递增区间，并求函数f(_)在[1,3]上的值和最小值。 点评：本题考查函数的奇偶性、单调性、二次函数的最值、导数的应用等基础知识，以及推理能力和运算能力。 高二数学必修五教学知识点相关 文章 ： ★ 高二数学必修5知识点总结 ★ 高二数学必修五知识点 ★ 高二数学必修五知识点总结 ★ 高中数学必修5数列知识点总结 ★ 高中数学必修5全部公式 ★ 高二数学必修5等差数列知识点 ★ 必修五数学知识点 ★ 高二数学必修5数列知识点 ★ 高中数学学霸提分秘籍:必修五知识点总结 ★ 高二数学必修五不等式知识点总结

不是，函数式中必须要有两个变量X和y

最基本的1583年，伽利略在比萨教堂里注意到一盏悬灯的摆动，随后用线悬铜球作模拟（单摆）实验，确证了微小摆动的等时性以及摆长对周期的影响，由此创制出脉搏计用来测量短时间间隔。运用的方法就是控制变量法。探究电阻和电流的关系我们可以先将电压人为的控制（即不变），改变电阻的大小，再测出各个电阻值所对应的电流的大小，从而可以得知电压一定时，通过导体的电流和电阻成反比。控制变量法是为了研究物理量之间的关系。 s=vt 即位移=速度*时间，这个公式可以用控制变量法来研究，就是说，知道“速度”、“位移”、“时间”，但为了研究出“位移=速度×时间”这个公式，我们要采用控制变量法。研究的方法是这样的： 我们让一辆小车匀速行驶一段时间，然后看它的位移。为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系，我们先让小车以不同的屮相同的时间，比较两种情况下行驶的位移。例如：先以3m/s的速度行驶5秒，记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒，记下位移45m，这样，我们可以看到在同样的时间里，速度增长了几倍，位移也增长了几倍，即位移和速度成正比。注意在这个例子中，我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒），从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系，因为是控制住“时间”这个变量，使其不变，来研究问题，所以这种方法叫“控制变量法”。同样的，如果我们控制住“速度”这个变量，也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系。（做法就是，让小车以相同的速度行驶不同的时间，比较两种情况下行驶的位移）也可以利用DIS实验系统进行实验（一般高中会有）。

打个比方，调节变量有点像汽车的油门，汽车能跑多快根本上取决于汽车的结构设计（动力系统及其他总成），这个结构对于具体某款汽车是确定的，但具体跑多快看你给的油量，给油多则车越快。再例如，对于一个给定的企业研发系统，研发强度（即资金投入）作用有如汽车油量，即是调节变量，从根本上看企业研发产出取决于企业研发系统的结构。再如获得相同金额的国家基金项目资助的A课题组和B课组，其产出取决于课题组内在研发能力，资助费一致但产出很不一样。调节变量一般只对同一系统的产出起作用，对不同系统的产出不好做出比较的。

a∝b 为正比 意思是说a越大，b也越大 a∝1/b 为反比 意思是说a越大，1/b也越大，即b越小 应该这样假设有A*B＝C（三者均大于零），若A固定不变，B值越大，C值就越大，则B和C成正比例；若C固定不变，A值越大，B值越小，则A和B成反比例。

称名变量：只能表示差别，没有任何数量上的含义。比如：名字。顺序变量：具有称名变量的特征，同时可以帮助我们区分变量之间的排序。如把相貌分成：漂亮、平常、丑陋。“漂亮”要比“平常”好看，但是好看多少呢?不确定。等距变量：具备了顺序变量的一切特征，并且等次与等次之间的间距是确定的。比如，1°C和2°C，有顺序，2°C比1°C温度高，而且我们很确定，是高了多少。不会出现漂亮和平常界限模糊的情况。但是请注意，2°C并不比1°C温度高两倍。因为等距变量没有绝对零点。摄氏度是有零度，但是零度不是没有温度，只是温度很低，此处的“0”是标志，不是数值。所以，等距变量只是比顺序变量前进了一步，就是等次和等次之间的距离固定了。等比变量：在等距变量的基础上更进一步，具备了绝对零点。比如开氏温度的零度，意味着绝对没有温度，所以开氏温度是等比变量。等比和等距是比较难区分的，关键是不要被等距变量的0给骗到，等距变量虽然也有“0”但是不意味什么都没有。一个人智力测验可以拿0分，但是请问0真的是什么都没有吗？还是很低而已呢？

分层抽样简单例子有例如，一个单位的职工有500人，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人。为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取。因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。分层抽样的特点分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。例如，正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性的不同，那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。分层抽样与简单随机抽样相比，往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。也就是说，如果从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本。那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。

一、集合、简易逻辑（14课时,8个）1.集合; 2.子集; 3.补集;4.交集; 5.并集; 6.逻辑连结词;7.四种命题; 8.充要条件.二、函数（30课时,12个）1.映射; 2.函数; 3.函数的单调性;4.反函数; 5.互为反函数的函数图象间的关系; 6.指数概念的扩充;7.有理指数幂的运算; 8.指数函数; 9.对数;10.对数的运算性质; 11.对数函数. 12.函数的应用举例.三、数列（12课时,5个）1.数列; 2.等差数列及其通项公式; 3.等差数列前n项和公式;4.等比数列及其通顶公式; 5.等比数列前n项和公式.四、三角函数（46课时17个）1.角的概念的推广; 2.弧度制; 3.任意角的三角函数;4,单位圆中的三角函数线; 5.同角三角函数的基本关系式;6.正弦、余弦的诱导公式" 7.两角和与差的正弦、余弦、正切;8.二倍角的正弦、余弦、正切; 9.正弦函数、余弦函数的图象和性质;10.周期函数; 11.函数的奇偶性; 12.函数 的图象;13.正切函数的图象和性质; 14.已知三角函数值求角; 15.正弦定理;16余弦定理; 17斜三角形解法举例.五、平面向量（12课时,8个）1.向量 2.向量的加法与减法 3.实数与向量的积;4.平面向量的坐标表示; 5.线段的定比分点; 6.平面向量的数量积;7.平面两点间的距离; 8.平移.六、不等式（22课时,5个）1.不等式; 2.不等式的基本性质; 3.不等式的证明;4.不等式的解法; 5.含绝对值的不等式.七、直线和圆的方程（22课时,12个）1.直线的倾斜角和斜率; 2.直线方程的点斜式和两点式; 3.直线方程的一般式;4.两条直线平行与垂直的条件; 5.两条直线的交角; 6.点到直线的距离;7.用二元一次不等式表示平面区域; 8.简单线性规划问题. 9.曲线与方程的概念;10.由已知条件列出曲线方程; 11.圆的标准方程和一般方程; 12.圆的参数方程.八、圆锥曲线（18课时,7个）1椭圆及其标准方程; 2.椭圆的简单几何性质; 3.椭圆的参数方程;4.双曲线及其标准方程; 5.双曲线的简单几何性质; 6.抛物线及其标准方程;7.抛物线的简单几何性质.九、（B）直线、平面、简单何体（36课时,28个）1.平面及基本性质; 2.平面图形直观图的画法; 3.平面直线;4.直线和平面平行的判定与性质; 5,直线和平面垂直的判与性质;6.三垂线定理及其逆定理; 7.两个平面的位置关系；8.空间向量及其加法、减法与数乘; 9.空间向量的坐标表示;10.空间向量的数量积; 11.直线的方向向量; 12.异面直线所成的角;13.异面直线的公垂线; 14异面直线的距离; 15.直线和平面垂直的性质;16.平面的法向量; 17.点到平面的距离; 18.直线和平面所成的角;19.向量在平面内的射影; 20.平面与平面平行的性质; 21.平行平面间的距离;22.二面角及其平面角; 23.两个平面垂直的判定和性质; 24.多面体;25.棱柱; 26.棱锥; 27.正多面体; 28.球.十、排列、组合、二项式定理（18课时,8个）1.分类计数原理与分步计数原理. 2.排列; 3.排列数公式"4.组合; 5.组合数公式; 6.组合数的两个性质;7.二项式定理; 8.二项展开式的性质.十一、概率（12课时,5个）1.随机事件的概率; 2.等可能事件的概率; 3.互斥事件有一个发生的概率;4.相互独立事件同时发生的概率; 5.独立重复试验.选修Ⅱ（24个）十二、概率与统计（14课时,6个）1.离散型随机变量的分布列; 2.离散型随机变量的期望值和方差; 3.抽样方法;4.总体分布的估计; 5.正态分布; 6.线性回归.十三、极限（12课时,6个）1.数学归纳法; 2.数学归纳法应用举例; 3.数列的极限;4.函数的极限; 5.极限的四则运算; 6.函数的连续性.十四、导数（18课时,8个）1.导数的概念; 2.导数的几何意义; 3.几种常见函数的导数;4.两个函数的和、差、积、商的导数； 5.复合函数的导数; 6.基本导数公式;7.利用导数研究函数的单调性和极值; 8函数的最大值和最小值.十五、复数（4课时,4个）1.复数的概念; 2.复数的加法和减法; 3.复数的乘法和除法答案补充高中数学有130个知识点，从前一份试卷要考查90个知识点，覆盖率达70％左右，而且把这一项作为衡量试卷成功与否的标准之一.这一传统近年被打破，取而代之的是关注思维，突出能力，重视思想方法和思维能力的考查.现在的我们学数学比前人幸福啊！！ 最后，我建议你经常上这个网站啦,www.pep.com.cn ，相信对你的学习会有帮助的，祝你成功！答案补充一试全国高中数学联赛的一试竞赛大纲，完全按照全日制中学《数学教学大纲》中所规定的教学要求和内容，即高考所规定的知识范围和方法，在方法的要求上略有提高，其中概率和微积分初步不考。二试1、平面几何基本要求：掌握初中数学竞赛大纲所确定的所有内容。补充要求：面积和面积方法。几个重要定理：梅涅劳斯定理、塞瓦定理、托勒密定理、西姆松定理。几个重要的极值：到三角形三顶点距离之和最小的点--费马点。到三角形三顶点距离的平方和最小的点,重心。三角形内到三边距离之积最大的点,重心。几何不等式。简单的等周问题。了解下述定理：在周长一定的n边形的集合中，正n边形的面积最大。在周长一定的简单闭曲线的集合中，圆的面积最大。在面积一定的n边形的集合中，正n边形的周长最小。在面积一定的简单闭曲线的集合中，圆的周长最小。几何中的运动：反射、平移、旋转。复数方法、向量方法。平面凸集、凸包及应用。答案补充第二数学归纳法。递归，一阶、二阶递归，特征方程法。函数迭代，求n次迭代，简单的函数方程。n个变元的平均不等式，柯西不等式，排序不等式及应用。复数的指数形式，欧拉公式，棣莫佛定理，单位根，单位根的应用。圆排列，有重复的排列与组合，简单的组合恒等式。一元n次方程（多项式）根的个数，根与系数的关系，实系数方程虚根成对定理。简单的初等数论问题，除初中大纲中所包括的内容外，还应包括无穷递降法，同余，欧几里得除法，非负最小完全剩余类，高斯函数，费马小定理，欧拉函数，孙子定理，格点及其性质。3、立体几何多面角，多面角的性质。三面角、直三面角的基本性质。正多面体，欧拉定理。体积证法。截面，会作截面、表面展开图。4、平面解析几何直线的法线式，直线的极坐标方程，直线束及其应用。二元一次不等式表示的区域。三角形的面积公式。圆锥曲线的切线和法线。圆的幂和根轴

前者是分数同时变大或变小，后者是方子变小而分母变大，但不会有分子变大而分母变小的可能

数学可以.物理看具体情况

实验变量亦称自变量,指实验中由实验者所操纵、给定的因素或条件。反应变量亦称因变量或应变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。如比较过氧化氢酶和Fe3+的催化效率的实验自变量：催化剂种类（Fe3+和过氧化氢酶）因变量：用气泡产生速度，卫生香燃烧程度观察植物细胞的质壁分离和复原的实验自变量：外界溶液的浓度（高渗及低渗溶液）因变量：质壁分离（液泡失水缩小、颜色变浓、原生质层与细胞壁分离）；质壁分离复原（液泡恢复原状、颜色变浅、原生质层恢复原状）植物向性运动的实验设计和观察自变量：①是否单侧光照（黑暗、单侧光照、均匀光照）①改变幼苗的空间位置以接受重力影响因变量：①幼苗的弯曲状况；②根的弯曲方向

标幺制（per unit）电路计算中各物理量和参数均以其有名值与基准值的比值表示的无量纲体制。例如物理量A，有其相应基准值AB，则A的标幺值A*=A/AB。电力系统分析与计算采用标幺制，便于直观和迅速地判断系统元件参数、状态变量的正确性，并能大量简化计算。三相交流系统在三相对称运行时，三相功率与单相功率的标幺值相等，线电压与相电压的标幺值相等，这是标么制的一个优点，便于电力系统运行分析。三相功率基准值SB通常取100MV·A ，便于功率有名值与标幺值之间的换算。线电压基准值UB宜用电力网的额定电压UN，或UB ≈1.05UN (取整数)。电力系统正常运行时，各节点电压一般在额定值附近，因此各节点电压的标幺值均接近于1，这样不仅计算方便，而且能直观地评估各节点电压的质量。某些电力设备的参数，常用三相额定容量 SN和额定线电压UN为基准的标幺值表示，如果SB和UB与SN 和UN 不同，则原标么值需换算为以SB和UB为基准的标幺值。换算的方法是先计算出有名值，然后求新的标幺值。多电压级电力网等值电路中各元件参变数的标幺值计算要分两步计算：先将各电压等级各元件参变数的有名值归算到基本级，然后再对基本级的基准值计算标幺植。也可以应用归算到所计算电压级的基准值，直接对未归算的有名值求取标幺值。

反比：如其名，就是相反的动作，那是说两个变量 A 及 B，当 A 增大时 B 相对地减少。人的储备与消费成反比，消费越多储备越少--------------------------------------------------------------------------------------------------正比：如其名，就是相同的动作，那是说两个变量 A 及 B，当 A 增大时 B 相对地增大。 人的汗水与温度成正比，温度高汗水越多

在统计学中,统计数据主要可分为四种类型,分别是定类数据,定序数据,定距数据,定比变量. 1.定类数据（Nominal）：名义级数据,数据的最低级,表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量,仅仅是一种标志,没有序次关系.例如, ”性别“,”男“编码为1,”女“编码为2. 2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级,用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置,不能做四则运算.例如,“受教育程度”,文盲半文盲=1,小学=2,初中=3,高中=4,大学=5,硕士研究生=6,博士及其以上=7. 3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量,有单位,没有绝对零点,可以做加减运算,不能做乘除运算.例如,温度. 4.定比变量（Ratio）:数据的最高级,既有测量单位,也有绝对零点,例如职工人数,身高. 一般来说,数据的等级越高,应用范围越广泛,等级越低,应用范围越受限. 不同测度级别的数据,应用范围不同. 等级高的数据,可以兼有等级低的数据的功能,而等级低的数据,不能兼有等级高的数据的功能.

统计学中，统计数据主要可分为四种类型。1.定类数据：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。2.定序数据:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。3.定距数剧:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。4.定比变量:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。

【答案】：按照测度水平，变量可以分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量四类。(1)定类变量:当变量值的含义仅表示个体的不同类别，而不能说明个体的大小、程度等其它特征时，这种变量称为定类变量。定类变量是最低层次的变量。例如性别可以分为男、女两类。(2)定序变量：当变量值的含义不仅表示个体的不同类别，还可以区分个体之间大小、程度等序次差异时，这种变量称为定序变量。受教育程度是定序变量，可以分为文盲、小学、初中、高中、大专及以上等。(3)定距变量：当变量值不仅可以将个体区分为不同类型并进行排序，而且可以确定不同类别之间的数量差别和间隔差距时，这样的变量称为定距变量。定距变量具有测量单位，这些测量单位具有不变的相等区间的标准，使个体之间的比较更具客观性。智商、温度等都是定距变量。(4)定比变量:除了上述三种变量的全部特征外，还可以计算两个变量值之间的比值时，这样的变量称为定比变量。定比变量是最高层次的变量。在社会调查中，很多情况下我们使用的都是定比变量，例如身高、年龄、收入、一个地区的人口数、某产品的生产量等。

测量尺度（scale of measure）或称度量水平（level of measurement）、度量类别，是统计学和定量研究中，对不同种类的数据，依据其尺度水平所划分的类别，这些尺度水平分别为：名目（nominal）、次序（ordinal）、等距（interval）、等比（ratio）。1、定类测量定类测量也被称为类别测量或定名测量，它是测量层次中最低的一种。2、定序测量定序测量也称为等级测量或顺序测量。定序测量的取值可以的按照某种逻辑顺序将研究对象排列出高低或大小，确定其等级及次序。3、定距测量定距测量也称为间距测量或区间测量。它不仅能够将社会现象或是事物区分为为不同的类别、不同的级别，而且可以确定它们相互之间的间隔距离和数量差别。4、定比测量定比测量也称为等比测量或比例测量。定比测量除了具有上述三种尺度的全部性质之外，还具有一个绝对的0点（有实际意义的0点）。搜狗问问扩展资料：定序计量(Ordinal level measurement)将统计数据按客观事物的某种无须确认的顺序进行排列,它是在分类基础之上的排序。也就是说定类计量是对事物的类别或者属性的一种测度，按照事物的某种属性进行事物的分类或者分组。最重要的一点：它的原则是各个属性之间没有等级上的划分。所有个案都是平等的，在一个等级上的。注意：对于“性别”变量，一般仍然将其划分为无等级差别的定类尺度变量。例如“血型”就是一个定类尺度变量。定序数据表现为类别,但有顺序,是由定序尺度计量形成的。定距计量(Interval level of measurement)对事物类别和次序之间的差距的确认,这是在排序基础上进行的。定距数据表现为数值,可进行加减运算,是由定距尺度计量形成的。也就是说，定距尺度变量不仅能够区分为不同的类型并进行排序，还能可以准确指出类别之间的差距是多少，最典型的定距型计量是温度。定比计量(Ratio level of measurement)就是有固定起点的定距计量。定比数据表现为数值,可进行加,减,乘,除运算,是由定比尺度计量形成的。定比计量是比定距计量更加进一步，例如零摄氏度以下还有温度，为定距变量。但是重量为零就代表没有负数，为真正的定比变量。前两类数据说明的是事物的品质特征,不能用数值表示,其结果均表现为类别,也叫品质数据.后两类数据说明的是现象的数量特征,能够用数值来表现,也叫数量数据。因而，引出另外两个名词。定性数据(Qualitative data)说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别。定量数据(Quantitative data)说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的。

SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

一、填空题1、理论和实际 现实可行性 2、变量 假设3、具体 抽象 4、自变量 因变量5、因果关系 相关关系 6、理论演绎 经验观察7、观点 逻辑 8、逻辑分析 试调查二、选择题1、A 2、B 3、C 4、ABDF 5、BDF 6、ABCDF三、名词解释（略）四、简答题1、 概念与变量的含义是什么?变量有哪些类型?答：概念是对现象的抽象,是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映.人们在社会实践中,从类似事物或现象中概括出共同的本质属性,对这种共同属性的表述就是概念.变量是概念的一种类型,是指本身可变动的概念.社会调查研究经常涉及的变量类型有：离散变量,是按一定标准把事物分为两类或多类的变量；连续变量,是指用一组数值直接表示出同一类事物的量的变化的变量；自变量,是指能够影响其它变量,而又不受外界因素的影响而自身变化的变量；因变量,是指不能影响其它变量,而又受外界影响而变化的变量；中间变量,是介于自变量和因变量中间的变量；定类变量,即只有类别属性之分,而没有大小、优劣之别的变量；定序变量,是除了有类别属性之分外,还有等级或次序的区别的变量；定距变量,是除了具有类别、次序区别之外,还有同标准化的距离的区别变量；定比变量,是除具有定类、定序、定距等特征外,在变量取值还有一个零为最终参照系的变量.五、问答题及应用题1、 应当怎样选择社会调查研究课题?答：社会调查研究课题必须根椐理论和实际的需要以及现实可行性而定.从理论方面看,课题应有助于促进当前理论和科学的发展,最好是学科核心领域的前沿性专题和公认的重大理论问题.学科基础研究、发展研究和应用研究的新课题、启发性、独特性的新思想.具体来说,我们可以从这样几个方角度来考虑：提出新的创造性理论；重新验证已被证明的理论的正确性；对某一理论作补充论证；证明某一理论的新的适用性；质疑,否定或部分否定原有理论；对社会实践进行理论上的总结和解答,等等.从实际的需要看,调查研究课题要紧密结合社会发展的客观需要,能够解决社会实际问题,对社会实践有较大的促进作用,或者对社会长期可持续发展能够产生一定影响.诸如制定政策、了解事物的基本状况、存在的问题及发展趋势、制定规划的计划、对工作进行总结和评价等,都可以作为调查研究课题.课题最好与当前社会发展和变化中出现的重大问题或新闻热点相关,即重点考虑时代要求解决的实际问题.有些问题虽然不是现实问题,却能适应当前人们的某种迫切需求,也是实用价值的课题.从可行性看,一是要选择调查研究可以解答的课题；二是要根椐调查研究者的主观条件来选题.总之,调查研究课题应根椐调查研究者的现实力量、各方面条件的成熟程度、社会配合、社会环境的种种因素来确定.选题还应该考虑先从简单、具体开始.在选题时,最好能够有专家指导.2、 举例说明变量之间的关系是怎样的?答：变量间的相互关系是指两个或两个以上的变量之间的相联系的性质,主要有两种类型.（1）因果关系：是指在两个有关系的变量中,因为一个变量的变化而引起另一个变量的变化.应注意三点：第一,在两个变量中,只能一个是因,另一个是果,而不能互为因果；第二,原因变量一定出现在结果变量之前；第三,两者之间的变化关系是必然的,否则就不是因果关系.社会现象的因果关系十分复杂,有一因一果、一果多因、一因多果以及多因多果等.在社会调查研究中,调查应该注意区别事物之间因果关系的类型,对一果多因、一因多果以及多因多果等复杂的因果关系要仔细分析,逐一明确,这样才能清楚地认识社会现象和事物发展变化的规律.（2）相关关系：是指变量的变化之间存在着非因果关系的一定联系和一定关系.社会调查研究运用相关这一概念,其目的是了解社会现象和事物之间关系的密切程度,从中探寻其规律性.变量之间的相关关系从变化的方向来看,可以分为正相关与负相关；从变化的表现形式来看,可发分主直线相关和曲线相关.当一个变量的数值发生变化时,另一个变量的数值也随之发生同方向的变化,这种相关关系是正相关,也叫直接相关.当一个变量的数方向发生变化时,另一个变量的数值也随之发生反方向的变化,这种相关关系是负相关,也叫逆相关.在社会调查研究中,掌握变量关系的正相关与负相关的概念,有利于了解社会现象和事物发展方向的趋势.当一个变量的数值发生变动（增加或减少）,另一个变量的数值随着发生大致均等的变动时,这种关系称为直线相关；当一个变量的数值发生变动,另一个变量的数值随之发生不均等的变动时,这种关系称为曲线相关.（题中举例略）3、 就你了解的某一社会现象或社会事物,简要地设计一个调查研究方案.提示：应按照教材所述调查研究方案框架,填加具体内容.定量、定性研究皆可.要求不能有漏项.第三章 概念的操作化与测量一、填空题1、抽象 操作 2、指标 概念3、完整性 互斥性 4、测量方法 测量结果5、测量 方法 测量结果 6、内在效度 外在效度7、必要条件 充分条件二、选择题1、ABDF 2、B 3、C 4、ACEF 5、ACE 6、B三、名词解释（略）四、简答题4、测量的信度和效度是什么关系?答：信度和效度之间的关系,可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件.信度是效度的必要条件是说,一个测量要有效度就必须有信度,信度是效度的必要前提条件,不可信就不可能正确.信度不是效度的充人条件说,有了信度,却不一定有效度.可信的测量未必有效,而有效的测量必定可信,效度是信度的目标和归宿.任何科学的测量,都是效度和信度的辩证统一.具体地说,社会 测量中信度和效度关系的表现形势有三种：第一种,可信且有效；第二种,可信但无效；第三种,不可信且无效.五、问答题及应用题1、什么是概念的具体化和操作比?为什么要进行这项工作?应该怎样进行这项工作?答：明确所提出概念的定义,分清概念（包括例题和假设）的层次,并将抽象概念一步步化解为具体的和可操作的指标,而且最理想的目标是将概念化解为可测量的指标,以实现社会调查研究的定量化.这一过程就叫做要领的具体化的操作化.之所以要进行这项工作,是因为社会生活中使用的概念与自然科学的概念不同.由于它们都是人们通过对感性认识的抽象和概括而得到的,所以开始往往是模糊的或含义不清的,并且概念一般都具有综合性,由一些低层次的亚概念、子概念组合而成.一个概念越抽象,它所包涵的信息就越多,也就越难把握.如果不对它们确切定义和具体化、操作化,就无法社会现象和事物进行观察和度量.目前,人们大都按照美国著名社会学家拉扎斯菲尔德的主张,将这一过程分为四个阶段：概念的形成——概念的界定——选择测量指标——编制综合指标.概念是在日常生活中通过感性认识和互相交流形成的.概念在形成之初,通常缺乏确切的定义,社会调查研究最初提出的许多概念,特别是假设所涉及的概念,往往是这种比较粗糙的概念,因此,必须对这种概念进行某种澄清和界定的工作.界定概念的方式有两种,即抽象定义和操作定义.抽象定义是对一个概念的内涵,也是就是性质和特征所作的概括说明.抽象定义有直接定义法和间接定义法之分.直接定义法就是直接描述事物的本质而对概念下定义.凡是对可以直接观察到事物的相对应的概念,都可以用直接定义法.间接定义法则是针对那些抽象程度较高、所含变量较多、无法直接观察的概念,我们可以找出概念,我们可以找出要领所含变量的共同特征,通过这些特征间接地给出定义.在社会调查研究中,需要对概念的变量进行度量,这就要将抽象定义转化为操作定义.所谓操作定义就是通过一些具体的、可测量的指标对概念所作的说明.其作法是把抽象定义所界定的概念一步步从抽象层次下降到经验层次,分解为一些具体的、能够明显区分的测量指标来说明概念的属性,其中每一项指标反映概念的某一方面或某一变量.寻找测量指标可以综合采用经验的办法和理性的办法.经验的方法是研究者通过对概念的大致理解,提出若干指标,再从中筛选出适宜者；理性的办法是通过大量查阅文献,找出概念的各种含义,根据其变量列出备选的指标,再从中筛选出适宜者.在社会调查研究中,对于复杂的概念（包括命题和假设）,选出的测量指标往往很多.为了明确其中变量的层级和变量间的关系,人们通常需要建立一个综合指标.至此,概念的操作化即告完成.3、试对社会上常见的某一抽象概念进行简单的操作化（起码分解为10个测量指标）.提示：可参考教材中的示例进行框图式的操作.对所操作化的要领的范围无限制.

例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。

第1章SAS编程的语法知识1.1SAS(StatisticalAnalysisSystem)概述1.2观测值、变量常量1.3SAS的操作符1.4SAS数据挖掘常用的语句习题第2章数据挖掘的预备知识2.1DATA语句2.2INPUT语句2.3LENGTH语句2.4用LABEL语句指定变量标签2.5用PROCFORMAT过程指定数据标签2.6用MISSING语句宣告缺失值2.7注释语句2.8创建新变量2.9缺失值不参与运算2.10求和语句2.11删除变量2.12用INFILE语句读取外部文件的数据习题第3章数据挖掘时的跳转与循环3.1IF语句3.1.1IFTHEN语句3.1.2IFTHEN/ELSE语句3.2GOTO语句3.3LINK语句3.4RETURN语句3.5删除部分个案3.5.1删除数据集里暂时不用的个案3.5.2用IF语句挖掘部分数字型的个案3.6循环语句3.7数组3.7.1下标变量的下标3.7.2在DOEND循环中使用数组3.7.3多维数组习题第4章建立数据仓库4.1建立永久数据集4.2数据的分组及分组标记4.2.1分组控制4.2.2数据的分组标记4.3数据的排序4.4数据集的连接4.4.1变量相同时的连接4.4.2变量不同时的连接4.4.3变量值相同时的个案连接4.5数据集“合二而一”4.5.1按个案号配对合并变量4.5.2用BY语句进行匹配合并4.6用FILE语句控制输出文件4.7OUTPUT语句4.7.1OUTPUT语句格式4.7.2一个个案的变量分几行输出4.7.3一个DATA步创建多个数据集4.8用DATASETS过程修改数据集4.9查阅数据集的信息习题第5章数据挖掘的过程引论5.1DATA语句5.2INFILE语句5.3INPUT语句5.3.1用INPUT语句定义固定格式的变量5.3.2用INPUT语句定义自由格式的变量5.3.3用INPUT语句指定格式化的输入方式5.3.4INPUT语句含有挖掘功能5.4用LABEL语句定义变量标签5.5用FORMAT及VALUE语句定义数值标签5.5.1定义数值标签5.5.2指定“格式化输入”5.5.3用FORMAT语句指定变量值的格式5.6用TITLE语句显示标题5.7数据挖掘常用的统计过程5.7.1用PROCFREQ过程做简单的频数分布5.7.2用PROCCHART过程画图5.7.3用PROCPLOT过程画散点图5.7.4用PROCMEANS过程统计均值分布5.7.5用PROCRANK过程统计秩和分布5.7.6用PROCTABULATE制表5.7.7用PROCUNIVARIATE过程做详尽的频数分布5.7.8用PROCDBF过程调用dBASE数据库数据5.7.9用PROCPRINT过程显示数据集的信息5.7.10用PROCSORT过程对数据排序5.7.11用PROCSTANDARD过程对变量标准化5.5.12用TRANSPOSE过程转置数据习题第6章通过描述统计挖掘数据6.1用FREQ过程做单双变量的频数统计6.1.1FREQ过程命令6.1.2FREQ过程与其他过程的连用6.2单变量频数分布6.3双变量交叉汇总和结合测量6.3.1双变量频数统计的过程命令6.3.2“定类-定类”双变量交叉汇总与结合测量6.3.3“定比-定比”双变量交叉汇总与结合测量6.3.4“定序-定序”双变量交叉汇总与结合测量6.4再用UNIVARIATE过程详细描述单变量6.4.1举例6.4.2UNIVARIATE过程命令6.4.3计算方法6.5进一步用PROCCHART过程描述单变量6.5.1PROCCHART过程命令6.5.2CHART的选项6.6用MEANS过程比较两个均值6.6.1应用实例6.6.2MEANS过程命令6.7用PROCPLOT过程画散点图6.8用RANK过程进行非参数检验6.8.1什么是秩分6.8.2RANK过程命令6.8.3秩分计算6.8.4运用举例习题第7章均值比较与T检验7.1均值比较的方法7.1.1配对样本的均值比较7.1.2两个独立样本的均值差检验7.2MEANS过程及其t统计量7.3TTEST过程及其t检验7.4非参数检验7.4.1用NPAR1WAY过程做非参数检验7.4.2举例习题第8章方差分析8.1用ANOVA做均衡数据的方差分析8.1.1ANOVA过程命令8.1.2单因素方差分析8.1.3双因素方差分析8.1.4三因素方差分析8.1.5R*C交互因素的方差分析8.1.6多个实验组与对照组的均值比较8.1.7用SNK的Q检验法比较组间均值8.2用GLM进行非均衡数据方差分析8.2.1GLM过程命令8.2.2GLM过程的统计功能8.2.3用GLM做单因素3水平方差分析8.2.4用GLM做二因素方差分析8.3协方差分析8.3.1GLM过程命令8.3.2用GLM做协方差分析习题第9章相关分析9.1数据的4种测量水平9.2皮尔逊积差相关9.2.1皮尔逊相关系数CORR的计算公式9.2.2皮尔逊相关系数的测量9.2.3皮尔逊相关系数CORR的分析9.3皮尔逊二分“点-距”相关9.4肯氏(Kendall)等级相关τ?b9.4.1计算肯氏等级相关系数的数据9.4.2通过Analyst中的对话框计算肯氏相关系数τ?b9.4.3肯氏相关系数τ?b结果分析9.5计算次序-比率数据的肯氏相关系数9.5.1次序-比率数据例子9.5.2计算次序-比率数据的Eta系数9.5.3肯氏相关系数τ?b结果分析9.6斯皮尔曼等级相关9.6.1斯皮尔曼等级相关系数的计算公式9.6.2用“分析家”对话框测量等级相关9.6.3Spearman相关系数的分析9.7“标称-标称”型变量的相关测量9.8Cronbach的Alpha系数与Spearman相关系数9.9用PROCCORR过程编程计算相关系数习题第10章用GLM过程进行回归分析10.1最小平方法的原理10.1.1方差分析10.1.2统计量F10.1.3回归系数Β计算法10.1.4判定系数R10.1.5残差分析10.1.6DW统计量D10.2GLM中各语句的格式10.3GLM程序各语句的使用说明10.4调用GLM程序作一元线性回归10.4.1数据与程序10.4.2数据分析10.4.3结果分析10.5调用GLM程序进行多元线性回归分析10.6调用GLM程序进行多项式回归10.6.1多项式回归的一般模型10.6.2多项式回归的实例10.7虚拟变量的用法习题第11章采用REG过程进行多元线性回归分析11.1用Analyst对话框做多元线性回归11.2REG过程的语句格式11.2.1REG程序中的语句及任选项11.2.2REG程序中主要语句及关键词的注解11.3REG程序进一步实例11.4MAXR回归法和RSQUARE回归法11.4.1MAXR回归法11.4.2RSQUARE回归法11.4.3实用程序及图例习题第12章路径分析12.1路径分析所用的程序12.2图形输出12.3路径图的分析方法习题第13章生存分析13.1名词引论13.2用LIFEREG进行生存分析13.2.1LIFEREG过程命令13.2.2LIFEREG过程的应用实例13.3用LIFETEST过程进行生存检验习题第14章非线性回归分析一：对数与多项式回归14.1对数曲线回归14.1.1对数曲线回归所要求的数据14.1.2对数曲线回归的编程解法14.2对数曲线回归分析14.3拟合抛物线的多项式回归14.3.1多项式回归分析的原始数据14.3.2多项式回归的方程式14.3.3多项式回归的SAS程序14.4多项式回归的结果与分析14.4.1多项式回归的输出结果14.4.2改用“分析家”对话框法进行多项式回归14.4.3拟合大学生生长发育的二次曲线模型习题第15章非线性回归二：Logistic回归与指数回归15.1Logistic曲线回归15.2从Logistic曲线模型解出初始值15.3拟合Logistic曲线回归的分析15.3.1参数估计15.3.2参数近似的置信区间15.3.3用Logistic曲线预测人口15.4负指数生长曲线回归15.5分析负指数生长曲线15.6拟合指数曲线Y=AeBX回归15.6.1建立指数曲线Y=AeBX的回归模型15.6.2分析指数曲线Y=AeBX回归结果15.6.3指数曲线的预测习题第16章用Logistic过程做逻辑斯蒂克回归16.1逻辑斯蒂克回归模型16.2Logistic回归过程对数据的要求16.3用“分析家”对话框做Logistic回归16.4用编程法做逻辑斯蒂克回归16.5假设与检验16.6解释回归系数16.7概率预测16.8多分变量的编码习题第17章2*2维LogisticRegression回归分析17.12*2维LogisticRegression模型17.22*2维LogisticRegression的变量及其数据17.3用“分析家”对话框进行2*2维Logistic回归17.42*2维Logistic回归分析习题……

电阻一定，电流随电压的增大而增大;质量一定，加速度随合外力的增大而增大：电压一定时，电流和电阻成正比。

简化论，“即用一组特别的、狭窄的概念来看待和解释所有事物”。“社会学家只考虑社会学变量（价值观、规范、角色）；经济学家只考虑经济变量（供给、需求、边际价格）；心理学家只考虑心理学变量（人格类型、精神创伤）……不同领域的科学家都想从自己的角度找出答案，并忽视其他可能……任何类型的简化论都倾向于认定，某种分析单位或变量比其他的更重要或相关。”　　新闻理念、报纸定位与新闻操作层面的简化论　　报界也好，整个社会也好，当前最显著的“简化论”莫过于“细节决定成败”这句话的流行。细节固然能在某些特定环境下对成败产生影响，但很显然，细节只是附着于深厚内涵之外的表象，对成败起到决定性作用的依然是事件本身的特质。只有当竞争的双方或者多方，在内涵的竞争上到了白热化的程度、达到了东邪西毒南帝北丐“华山论剑”的程度，细节才有可能起到决定性作用。就像两个武功极高、难分高下的大侠进行比试，第三者帮甲一个小指头，甲就胜；帮乙一个小指头，乙便赢。这个时候，说“细节决定成败”还是讲得通的，但前提是竞争程度已经很高、经过了无数次优胜劣汰的行业。　　然而，这句话恰恰感动了很多易感动的报人，他们言必称“细节”，却忽略了内涵。不要忘了，和家电业、酒店业等竞争程度高的行业相比，多数城市的报业市场还处在浅度竞争和中度竞争状态。在这个时候过分关注细节、忽略内涵，是一种舍本逐末式的简化论。　　受这种思维的影响，报界在新闻理念层面一度出现了简化论倾向。到底哪种理念最适合自己？没有人知道，多数人在空想。“制造”理念之前，认真细致的调查、分析、研究、借鉴少，拍脑袋的设想多。更可笑的是，似乎每一家报社都要刻意创造一种在报林中一枝独秀、与众不同的理念，他们创造的理念也就越来越生僻、越来越难懂。而事实上，不同地区的很多报纸，无论在竞争层面、报纸的实际操作上，都是十分雷同的。北京的《华夏时报》长得像山东的《生活日报》；不看报头，青岛的《半岛都市报》与淄博的《鲁中晨报》在内容、版式上也没有太大差别。除了北京、上海等报业竞争程度比较高的大城市，国内不同地区的报纸雷同化是一个客观存在；相对雷同的报纸却非要提出成百上千条各不相同、五光十色的办报理念来，本身就是一种浮躁。由于地域分割，这些报纸虽然雷同，但都有自己的生存空间；这种情况下办报理念的相似也是一种必然，没有必要去刻意回避。刻意回避，往往会造成办报上的舍本逐末，形成“唯理念论”的简化心理。层次谬误(Ecological Fallacy) Daivd 发表于 2006-2-18 16:01:00 风笑天.现代社会调查方法[M].武汉:华中科技大学出版社,2001.2城市的流动人口越多,城市的犯罪率越高. 不能就此得出"流动人口比非流动人口的犯罪率高"的结论.因为他调查资料是以城市为单位收集的,所得出的也只是有关城市的结论,而不能是有关流动人口和非流动人口的结论.研究者在两个规模相当的小城镇做调查,发现甲城镇高收入居民的比例超过50%,大大高于乙城市的比例.同时还发现甲城镇中居民拥有摩托车的比例也大大高于乙城镇.不能得出以下结论:"收入高的居民更可能拥有摩托车".因为他不知道哪些居民收入较高,也不知道哪些居民拥有摩托车.研究者只有以居民而不是以城镇为分析单位,来收集有关的资料才能得出此种结论.当调查发现越穷的村庄生育率越高,我们不能立即推论为越穷的农民生的孩子越多.因为可能是穷村中较富裕的农民生的孩子多,才使得整个村子生育率增高.又如调查发现黑人多的城市比黑人少的城市犯罪率高,我们并不能因此作出黑人的犯罪率高的结论.因为也许是黑人多的城市中的白人犯罪多,而使得整个城市中的犯罪率增高.

简单理解：比热容就是物体温度降低或升高1摄氏度所放出或吸收的热量。一般用来算热量，例如水温度升高10摄氏度吸收多少热量，就用10乘以水的比热容就可以了。

计算面积，解未知数…