求救：怎样用spss制作roc曲线，尤其是数据的输入。可以演示一下吗？最好有个例子加以说明，谢谢！

在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。定义在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。例如，生产零件的规格尺寸，人体测量的身高、体重、胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。反之，其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。例如，企业个数，职工人数，设备台数等，只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。性质符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。 [1] 连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是相邻组限重叠的组距式分组。 [2]

离散变量一般都是整数，例如人口总数。连续变量可以取小数，例如身高体重等

顾名思义就变量就是会变化的量啊。可能是随时间或者空间或者其他因素而改变。离散变量就是说变量是离散的，一个一个的，比如某教室中人的个数，只能是整数啊，可能是1,5,2,...而不同时间可能教室的人数不一样，所以是变量啊。连续的变量，比如温度。

能取小数的变量是连续变量，不能取小数的变量是离散变量

类型转换函数 1、 Int(x):求不大于自变量x的最大整数 2、 Fix(x):去掉一个浮点数的小数部分，保留其整数部分 3、 Hex$(x):把一个十进制数转换为十六进制数 4、 Oct$(x):把一个十进制数转换为八进制数 5、 Asc(x$):返回字符串x$中第一个字符的ASCII字符 6、 CHR$(x):把x的值转换为相应的ASCII字符 7、 Str$(x):把x的值转换为一个字符串 8、 Cint(x):把x的小数部分四舍五入，转换为整数 9、 Ccur(x):把x的值转换为货币类型值，小数部分最多保留4 位且自动四舍五入 10、 CDbl(x):把x值转换为双精度数 11、 CLng(x):把x的小数部分四舍五入转换为长整数型数 12、 CSng(x):把x值转换为单精度数 13、 Cvar(x):把x值转换为变体类型值 14、 VarPtr(var):取得变量var的指针 85 数学函数 1、 Sin(x):返回自变量x的正弦值 2、 Cos(x): 返回自变量x的余弦值 3、 Tan(x): 返回自变量x的正切值 4、 Atn(x): 返回自变量x的反正切值 5、 Abs(x): 返回自变量x的绝对值 6、 Sgn(x): 返回自变量x的符号，即当x为负数时，返回-1；当x为0时，返回 0;当x为正数时，返回1 7、 Sqr(x):返回自变量x的平方根，x必须大于或等于0 8、 Exp(x):返回以e为底，以x为指数的值，即求e的x次方 85 日期与时间函数 1、 Day(Now):返回当前的日期 2、 WeekDay(Now):返回当前的星期 3、 Month(Now):返回当前的月份 4、 Year(Now):返回当前的年份 5、 Hour(Now):返回小时(0~23) 6、 Minute(Now):返回分(0~59) 7、 Second(Now):返回秒 (0~59) 85 随机数函数 1、 Rnd[(x)]:产生一个0~1之间的单精度随机数 2、 Randmize[(x)]:功能同上，不过更好 85 字符串函数 1、 LTrim$(字符串):去掉字符串左边的空白字符 2、 Rtrim$(字符串):去掉字符串右边的空白字符 3、 Left$(字符串,n):取字符串左部的n个字符 4、 Right$(字符串,n):取字符串右部的n个字符 5、 Mid$(字符串,p,n):从位置p开始取字符串的n个字符 6、 Len(字符串):测试字符串的长度 7、 String$(n,字符串):返回由n个字符组成的字符串 8、 Space$(n):返回n个空格 9、 InStr(字符串1,字符串2):在字符串1中查找字符串2 10、 Ucase$(字符串):把小写字母转换为大写字母 11、 Lcase$(字符串):把大写字母转换为小写字母 85 窗体输入输出函数 1、 Print(字符串):在窗体输出字符串，可以用”&”对变量进行连接后输出 2、 Tab(n):把光标移到该行的n开始的位置 3、 Spc(n):跳过n个空格 4、 Cls:清除当前窗体内的显示内容 5、 Move 左上角x，左上角y,宽度，高度:移动窗体或控件 6、 InputBox(prompt,…):跳出一个数据输入窗口，返回值为该窗口的输入值 7、 MsgBox(msg,[type]…):跳出一个提示窗口 85 文件操作函数 1、 Open 文件名 [For方式] [Access存取类型] [锁定] AS [#]文件号 [Len=记录长度] 功能：为文件的输入输出分配缓冲区，并确定缓冲区所使用的存取方式 说明： 1) 方式：指定文件的输入输出方式，可选,默认是Random,可以是以下值 a、 Output:指定顺序输出方式，将覆盖原有内容 b、 Input:指定顺序输入方式 c、 Append:指定顺序输出方式，在文件未尾追加内容 d、 Random:指定随机存取方式，也是默认方式，在Random方式时，如果没有Access子句，则在执行Open语句时，VB将按下列顺序打开文件：读/写、只读、只写 e、 指定二进制文件。在这种方式下，可以用Get和Put语句对文件中任何字节位置的信息进行读写。在Binary方式中，如果没有Access子句，则打开文件的类型与Random方式相同 2)、存取类型：放在关键字Access之后，用来指定访问文件的类型。可以是下列类型之一 a、 Read:打开只读文件 b、 Write:打开只写文件 c、 Read Write:打开读写文件。这种类型只对随机文件、二进制文件及用Append方式打开的文件有效 3)、锁定：该子句只在多用户或多进和环境中使用，用来限制其他用户或其他进程对打开进行读写操作。锁定类型包括： a、 默认：如不指定锁定类型，则本进程可以多次打开文件进行读写；在文件打开期间，其他进程不能对该文件执行读写操作 b、 Lock Shared:任何机器上的任何进程都可以对该文件进行读写操作 c、 Lock Read:不允许其他进程读该 文件。只在没有其他Read存取类型的进程访问该文件时，才允许这种锁定。 d、 Lock Write:不允许其他进程写这个文件。只在没有其他Write存取类型的进程访问该文件时，才允许这种锁定 e、 Lock Read Write:不允许其他进程读写这个文件 如果不使用lock子句，则默认为Lock Read write 4)、文件号：由用户自行指定一个由1~511之间的整数，只要该文件号未被使用就合法；打开文件后，可以用该文件号进行读写等操作 5)、记录长度：是一个整型表达式。当选择该参量时，为随机存取文件设置记录长度。对于用随机访问方式打开的文件，该值是记录长度；对于顺序文件，该值是缓冲字符数。”记录长度”不能超过32767字节。对于二进制文件，将忽略Len子句 举例：Open “price.dat” for Output as #1 Open “C:abc.dat” for radom as #1 len=256 2、 Close [#文件号][，#文件号]……:关闭文件 3、 Seek #文件号，位置：文件指针跳到指定位置，以字节为单位。取值1~pow(2,31)-1 4、 Seek (文件号):返回当前文件指针的位置 5、 FreeFile():取得一个未使用的文件号 6、 Loc(文件号)：返回指定文件的当前读写位置 7、 LOF（文件号）：返回文件长度 8、 EOF（文件号）：用来测试文件是否结束，结束返回true 9、 Print #文件号，变量1，变量2，…变量n:按顺序将各变量的值写入顺序文件 如果是print #文件号，则写入空行 10、 Write #文件号，表达式表…：作用同 Print 11、 Input #文件号，变量表….：读顺序文件，进行与Print相反的操作 12、 Line Input #文件号，字符串变量：从顺序文件中读入一行 13、 Input$(n,#文件号)：从顺序文件读出 n个字符的字符串 14、 Put #文件号，[记录号]，变量：把除对象变量和数组变量外的任何变量（包括号含有单个数组元素的下标变量）的内容写入随机文件。 例如：Put #2,,filebuff 15、 Get #文件号，[记录号]，变量：读随机文件，执行与put相反的操作 16、 Get|put #文件号，[位置]，变量：读写二制文件，位置是指下一次读写操作的位置。 17、 Kill 文件名：删除文件 18、 FileCopy 源文件名，目标文件名：复制文件 19、 Name原文件名 as 新文件名：重命令文件

不用跪，翻翻书就有。

四种变量的类型：无序分类变量(nominal) 有序分类变量(ordinal) 离散型数值变量(discrete) 连续型数值变量(continuous)。

主要特点及具体事例_大学《统计学》课后作业及答案 1.1 什么是统计学？ 统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体” 的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事 物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。 用统计来认识事物的步骤是： 研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。 这里， 研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统 计推断是分析资料的过程。 显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不 完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。 增加定义：是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学，是一门认识方法论 性质的科学， 其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认 识。统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学 1.2 解释描述统计和推断统计 描述统计学（Descriptive Statistics）研究如何取得反映客观现象的数据，并通过 图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示， 进而通过综合概括与分析得出反 映客观现象的规律性数量特征。 内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理 方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。 推断统计学（1nferential Statistics）则是研究如何根据样本数据去推断总体数 量特征的方法， 它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特 征做出以概率形式表述的推断。 描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶 段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。 统计研究过程的起点是统计数据， 终点是探索出客观现象内在的数量规律性。 在这一过程中，如果搜集到的是总体数据（如普查数据） ，则经过描述统计之后 就可以达到认识总体数量规律性的目的了； 如果所获得的只是研究总体的一部分 数据（样本数据） ，要找到总体的数量规律性，则必须应用概率论的理论并根据 样本信息对总体进行科学的推断。 1.3 统计数据可分为哪几种类型？不同类型的统计数据各有什么特点？ 1．分类数据：由定类尺度计量形成，表现为类别，通常用文字表述，但不区 分顺序。 2．顺序数据：由定序尺度计量形成，表现为类别，通常用文字表述，但有顺 序。 3．数值型数据：由定距尺度和定比尺度计量形成，说明的是现象的数量特征， 通常用数值来表现。也称为定量数据或数量数据。 数据类型的不同，可采用不 同的统计方法来处理和分析。 1.4 解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果 表现为类别，因而也称为定性数据或品质数据。 数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因而也可称为定 量数据或数量数据. 1.5 举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合。样本是从总体中 抽取的一部分元素的集合。 参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。统计量 是用来描述样本特征的概括性数字度量。变量是说明现象某种特征的概念。比如 我们欲了解某市的中学教育情况，那么该市的所有中学则构成一个总体，其中的 每一所中学都是一个个体。我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了 10 所中 学，则这 10 所中学就构成了一个样本。在这项调查中我们可能会对升学率感兴 趣，那么升学率就是一个变量。我们通常关心的是全市的平均升学率，这里这个 平均值就是一个参数。 而此时我们只有样本的有关升学率的数据，用此样本计算 的平均值就是统计量。 1.6 变量可分为哪几类? 在统计中，把说明某种现象特征的概念称为变量，变量的具体表现为变量值。 1. 分类变量：一个变量由分类数据来记录就称为分类变量。 2. 顺序变量：一个变量由变量数据来记录就称为顺序变量。 3. 数值型变量：一个变量由数值型数据来记录就称为数值型变量。 (1) 离散变量：可以取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一例举。 (2) 连续变量：可以取无穷多个值，其取值是连续不断的，不能一一例举。 在社会经济问题研究中， 当离散变量的取值很多时，也可以将离散变量当作 连续变量来处理。 大多数统计方法所处理的变量是数值型变量，因此有时也把 数值型变量称为变量 1.7 举例说明离散变量和连续变量。 (1)离散变量可以取有限个值，而且其取值都以整数位断开，可以一一列举。如 企业数、产品数量. (2)连续变量可以取无穷多个值，其取值是连续不断的，不能一一列举。如年龄、 温度、零件尺寸 1.8 请举出统计应用的几个例子。 统计方法在实际生活中的应用的三个例子 我们知道真理往往隐藏在各种繁杂的凌乱的表象之中， 很多的科学研究就是通 过对大量的数据进行统计分析，进而得到其内在的规律。面对各种现象，我们首 先要做的就是数据的获得， 这就涉及到统计的知识！结合视频学习下面给出几个 具体的例子来谈谈几种抽样方法。 （1）分层抽样 如果总体样本是具有明显个性差异的几个部分组成， 则在抽样时可将其分为 若干部分（具有明显相同特性的放在同一部分） ，然后按比例在每个部分内利用 简单随机抽样法抽样。 例：现在要了解某市 400 个国营企业的生产经营情况，决定采取类型随机抽样 法抽取 20 个企业作为样本进行调查，其具体做法是：首先，将这 400 个企业按 产业分为三类，假定第一产业 40 个，第二产业 200 个，第三产业 160 个。然后， 按各类企业在总体中的比重，确定各类企业抽取样本单位的数量。其中，第一产 业的企业占总体 10%，按比例应抽样本企业 2 个；按同样方法计算，第二产业中 应抽样本企业 10 个，第三产业中应抽样本企业 8 个。最后，采用简单随机抽样 或等距随机抽样方法，从各类企业中抽出上述数量的样本单位。（2）系统抽样 如果总体和样本容量都很大是时，采用随机抽样会很麻烦，就可以使用系统抽 样。先将总体的个体编号，按照随机抽样抽取第一个样本，然后按相同的间隔抽 取其他样本。例如：某工厂每天生产机器零件 15000 个，检验员每天要抽取其中 的 100 个进行检验。首先计算抽样距是：15000÷ 100=150；其次将一天生产的零 件编号，比如第一个是 1 号，第二个是 2 号，以此类推；第三步从编号为 1?150 中随机抽取一件零件，编号是 k，下来只需按顺序抽取编号为 k+150，k+150*2， k+150*3…k+150*99。 （3）简单随机抽样 从包含有 N 个个体的总体中抽取样本量为 n 个样本，每个样本被抽取的可能 性相等。常见的方法有抽签法、随机数法。要考察某公司生产的 500 克袋装牛奶 的质量是否达标，现从 800 袋牛奶中抽取 60 袋进行检验。 首先，将 800 袋牛奶 编号，001，002，…，800，再在在随机数表中任选一数，例如是 7 则从 7 开始 往右读（方向随意） ，得到第一个三位数 785<编号 800，将对应编号的牛奶取出； 继续向右读，得到 916>编号 800，舍弃；如此继续下去，直至抽出 60 袋牛奶。 从以上三个方面和实例中来看： 通过实例和学生的实践统计的实用价值，帮助 学生理解统计的概念和解决方法，再统计相关性教学重在数学思想。 1.9 请举出应用统计的几个领域。 统计是适用于所有学科领域的通用数据分析方法， 是一种通用的数据分析语言 主要有几个研究方向：包括国民经济核算与研究，市场调查分析，社会公共事业 统计领域，金融市场领域等等。 统计学研究所涉及领域相当广泛，但归结起来三方面。核算、计量、市场调查。 统计学的应用 企业发展战略发展策略是一个企业长远的发展方向。 控制发展战略一方面需要及 时的了解和把握整个宏观经济的状况及发展变化趋势， 另一方面还要对企业进行 合理的市场定位， 把握企业自身的优势和劣势。所有这些都需要统计提供可靠的 数据，利用统计方法进行科学的数据分析和预测。 产品质量管理 质量是企业的生命， 是企业持续发展的基础。 质量管理中离不开统计的应用。 在一些知名的跨国公司， 准则已经成为一种重要的管理理念。质量控制应经成为 统计学在生产领域中的一项重要应用。 各种统计质量控制图被广泛应用于监测生 产过程。 市场研究 企业要在激烈的市场竞争中取得优势，首先必须了解市场，要了解市场就需要进 行广泛的市场统计调查，取得所需信息，并对这些信息进行统计分析，以便作为 生产和营销的依据。 财务分析 上市公司的财务数据是股民投资的重要参考依据。 一些投资咨询公司主要是根据 上市公司提供的财务和统计数据进行分析，为股民提供参考。企业自身的投资也 离不开对财务数据的分析，其中要用到大量的统计方法。 经济预测 企业要对未来市场状况进行预测。比如：对产品的市场潜力进行预测，及时调整 生产计划。这就需要利用统计方法进行收集、整理和分析数据。人力资源管理 利用统计方法对企业员工的年龄、性别、受教育程度、工资等进行分析，并作为 企业制度工资计划、奖惩程度的依据。 2.1 什么是二手资料？使用二手资料需要注意什么？ 主要特点及具体事例_把表现人物特点的事例写具体 把表现人物特点的事例写具体 教学目标： 1、体会加入听、看、想、说、做的内容后，事例会变得具体生动。 2、总结把事例写具体的方法。 3、会运用加入听、看、想、说、做的内容的方法来修改自己的作文，把事 情写得生动具体。 教学重难点： 总结把事例写具体的方法。 （重点） 运用总结的方法把作文中的事例写具体写生动。 （难点） 教学过程： 一、明确特点，选择事例 1、这学期我们认识了很多人物，杨老师这里也有一些他们的图片，来看看 他们是谁？ 2、如果用词语来概括这些人的特点，怎样的法布尔，怎样的李时珍，怎样 的炮手，你想给他们补什么词？（指名） 你从课文中的哪个地方知道的？ 原来我们要写一个人的特点，可以像课文这样，选择一件具体的事例。 二、对比文段，总结妙招 1、老师这里还有一些照片，看看这又是谁？我知道你们对他们都特别了 解，那你能给杨老师介绍一下他们的特点吗？也用“怎样的谁”来说一说。 2、你们都抓准了他们的特点，我知道这些特点的背后肯定都藏着一个个故 事，谁来说一说你说的那个特点背后的故事。3、我听出来了，你说出了事情的事情的起因，还说了经过、结果（板书） 基本完整了，太棒了。 但是我想问一下同学们，你们听得过瘾吗？杨老师也听得不过瘾，问 题到底出在哪里？我们一起去下面这个故事里找一找答案。 4、这两篇都是我们班小朋友写的丁丁，来读一读 这两段话都讲的是丁丁是个怎样的人？（乐于助人） 如果你是这个作者，你会选哪一段加入自己的文章？为什么？ 师：是啊，第二段更能明显的感受到丁丁的特点。第二段比第一段多了 些什么？请你勾画出来，和你的同桌说一说。指名 评：原来我们要写一个人的特点时，一定要把表现他特点的事情写具 体。写生动的妙招就是加入看、听、想、做、说的内容。 三、运用妙招，小试牛刀 1、妙招学会了，挑战就来了，之前我们写了写人的作文，现在请你拿出你 的作文，用上我们的妙招，给你的作文润润色，好作文都是改出来的，赶 快动手吧！ 2、四人小组交流，选出最好的一篇 3、汇报，其他组听后做评价，他哪里写得好，评价后改一改自己的作文。 四、总结 今天我们学习了把事例写具体的妙招，还马上运用了我们的妙招，修改了 自己的大作，相信大家在以后写作文时一定会写得更生动，让你写的人物 活灵活现。 主要特点及具体事例_用典型事例表现人物特点 用典型的事例表现人物特点大乘镇中心学校 刘艳琼 执教年级：三年级 议题：用典型的事例表现人物特点 选文篇目： 《本，好样的》 《战胜自己是一种快乐》 《最贵的蛋是“笨蛋” 》 推荐篇目： 一、阅读目标： 1、引导学生快速浏览阅读，把握故事主要内容； 2、引导学生抓住主要事例，体会作者是是用什么典型事例来表现人物特点 的。 3、读一读，评一评，体会作者是怎样用典型事例表现人物特点的。 二、阅读重点： 1、引导学生抓住主要事例，体会作者是是用什么典型事例来表现人物特点 的。 3、读一读，评一评，体会作者是怎样用典型事例表现人物特点的。 三、阅读准备： 教师：PPT、文本、阅读卡 学生：语文书、文具盒 四、阅读活动： （一） 、复习导入。 （约 5 分钟） 1、PPT 出示《她是我朋友》中阮恒的图片。 2、问：这是谁？他给你留下了什么样的印象?为什么给你留下了这么深刻 的印象？ 今天，刘老师也给大家带了几篇类似的文章，同学们想读吗？那先让我们 和选文题目打个招呼吧！ （二） 、群文学习 。 （约 18 分钟） 求 同： 读书容易，把书读好读懂不容易。除了正确的读书方法，还要带着一定的要 求（目的）去读。出示 PPT,请同学们仔细看明白阅读提示要求，再开始我们本 堂课的快乐阅读。 1、PPT 出示阅读提示一： （1） 、默读四篇选文，用“○”分别圈出三篇选文的主人公（人物） 。 （2） 、静默思考：三篇选文分别写了一件什么事情？ （3） 、主人公(人物)给你留下了什么印象？ （4） 、完成表格一的填写后，用心观察、对比、思考：三篇选文有什么相同的地 方？（通过一件事情写出人物特点的） 2、指名回答,引导达成共识。 文 章 《战胜自己是一种快乐》 《最贵的蛋是笨蛋》 《本，好样的》 人物 典型事例 人物特点13、揭题，板书课题。三篇选文都是用典型事例表现人物特点的。 求 异： （约 8 分钟） 看来，要想表现人物特点，我们必须通过典型的事例来写，那么在典型事 例中作者又是如何具体表现人物特点的呢？请默读阅读提示二，完成记录卡， 再和组员讨论交流你从记录卡上发现句子有什么相同和不同之处？ 1、PPT 出示阅读提示二： ? （1） 、选择自己最喜欢的两篇选文。 ? （2） 、以跳读的方式，找出人物给你留下深刻印象的句子，并思 考：所 勾画句子是用什么方法描写人物的？ 完成记录卡。 ? （3） 、快速浏览勾画的句子，和小组成员讨论、交流、对比选文与选文间 的句子有什么不同，这样描写有什么好处？ 记录卡： 《战胜自己是一种快乐》 1、＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿（ ）描写 2、＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿（ ）描写 《最贵的蛋是笨蛋》 3 （ ）描写 ）描写 ）描写 ）描写4、 （ 《本，好样的》 5、＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿（ 6、 （2.全班交流，指名回答。 小结：通过这一组选文的阅读，我们知道了用典型的事例表现人物特点，不 仅要抓典型事例，还要抓住描写人物的方法来刻画其特点。我们可以用一个加 法算式来表示：典型事例 + 描写人物方法 = 人物特点 （三） 、总结（约 5 分钟） 孩子们，通过本次群文阅读学习，你有什么收获？ （四） 、推荐阅读： （约 4 分钟） 冯骥才---- 《俗世奇人》 。 推荐理由：在这本书里，有许多本领各异的奇人：有凭着一把钓竿把鱼钓绝 的大回，有专会溜须拍马屁的“死鸟”贺道台；有只认七个银圆不认人的骨科 医生苏大夫；也有抠一团鞋泥就能捏出人像的“泥人张”… …各个人物活灵活 现，生动有趣！ 板书设计：用典型的事例表现人物特点典型事例 + 描写人物方法 = 人物特点2

同意楼上观点，这孩子，不愿意学习就退了吧 别拿着父母的钱狂造

统计学变量类型如下：一、定量变量1、连续变量：在一定区间内可以任意取值，比如身高体重。2、离散变量：只能用自然数或者整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值。二、定性变量1、有序分类变量：描述数据的等级或顺序，可以进而比较优劣，变量值可以是数值或字符。2、无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量。发展过程：统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

1、总体包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的集合。2、总体单位构成总体的每一个别事物。如：对工业企业进行调查，全国工业企业是总体，每一个工业企业就是单位。3、指标说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。比如，经统计调查得知某企业固定资产原值为9.1亿元人民币，这就是指标，是说明总体综合数量特征的，它包括指标名称即固定资产原值、指标数值即9.1亿元人民币两个方面。4、标志标志亦称“标识”，指总体单位的特征。如某工人的性别是男，年龄是32岁，月工资收入为100元，工种是车工等，均称为标志。5、变异指标志（包括品质标志和数量标志）在总体单位之间的不同表现。如性别表现为男、女，民族表现为汉、满、回、苗等。6、变量在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。如，函数y = f（x）涉及两个变量y和x，分别表示函数的值和参数。扩展资料1、总体统计总体具有同质性、大量性和差异性三个主要特点。2、总体单位构成总体的单位必须是同质的。总体与总体单位具有相对性，随着研究任务的改变而改变。3、指标一个完整的指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。4、标志根据基本构成因素文字标志：文字标志有直接用中文、外文或汉语拼音的单词构成的，有用汉语拼音或外文单词的字首进行组合的。图形标志：通过几何图案或象形图案来表示的标志。图形标志又可分为三种，即具象图形标志、抽象图形标志与具象抽象相结合的标志。图文组合标志：图文组合标志集中了文字标志和图形标志的长处，克服了两者的不足。5、变量统计上的绝对量指标，按连续性分可分为离散变量与连续变量。按性质分可分为确定性变量和随机变量。参考资料来源：百度百科-总体参考资料来源：百度百科-总体单位参考资料来源：百度百科-指标参考资料来源：百度百科-标志参考资料来源：百度百科-变异参考资料来源：百度百科-变量

如果研究的对象是100人，这100人就是总体。从中抽取10人做研究，那就是样本。参数是反映总体统计特征的数字，如这100人的平均身高，方差等等。变量就是反应总体的某些特性的量，如身高。

回归分析的认识及简单运用回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。定义回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。方差齐性线性关系效应累加变量无测量误差变量服从多元正态分布观察独立模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）误差项独立且服从（0，1）正态分布。现实数据常常不能完全符合上述假定。因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过程的约束。研究一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法，又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ^2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，它有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由于自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。回归分析的主要内容为：①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic回归、cox回归、poission回归、probit回归等等等等，可以一直说的你头晕。为了让大家对众多回归有一个清醒的认识，这里简单地做一下总结：1、线性回归，这是我们学习统计学时最早接触的回归，就算其它的你都不明白，最起码你一定要知道，线性回归的因变量是连续变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。如果只有一个自变量，且只有两类，那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量，且有三类或更多类，那这个回归就等同于方差分析。如果有2个自变量，一个是连续变量，一个是分类变量，那这个回归就等同于协方差分析。所以线性回归一定要认准一点，因变量一定要是连续变量。2、logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。3、cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。4、poisson回归，poisson回归相比就不如前三个用的广泛了。但实际上，如果你能用logistic回归，通常也可以用poission回归，poisson回归的因变量是个数，也就是观察一段时间后，发病了多少人？或者死亡了多少人？等等。其实跟logistic回归差不多，因为logistic回归的结局是是否发病，是否死亡，也需要用到发病例数、死亡例数。大家仔细想想，其实跟发病多少人，死亡多少人一个道理。只是poission回归名气不如logistic回归大，所以用的人也不如logistic回归多。但不要因此就觉得poisson回归没有用。5、probit回归，在医学里真的是不大用，最关键的问题就是probit这个词太难理解了，通常翻译为概率单位。probit函数其实跟logistic函数十分接近，二者分析结果也十分接近。可惜的是，probit回归的实际含义真的不如logistic回归容易理解，由此导致了它的默默无名，但据说在社会学领域用的似乎更多一些。6、负二项回归。所谓负二项指的是一种分布，其实跟poission回归、logistic回归有点类似，poission回归用于服从poission分布的资料，logistic回归用于服从二项分布的资料，负二项回归用于服从负二项分布的资料。说起这些分布，大家就不愿意听了，多么抽象的名词，我也很头疼。如果简单点理解，二项分布你可以认为就是二分类数据，poission分布你可以认为是计数资料，也就是个数，而不是像身高等可能有小数点，个数是不可能有小数点的。负二项分布呢，也是个数，只不过比poission分布更苛刻，如果你的结局是个数，而且结局可能具有聚集性，那可能就是负二项分布。简单举例，如果调查流感的影响因素，结局当然是流感的例数，如果调查的人有的在同一个家庭里，由于流感具有传染性，那么同一个家里如果一个人得流感，那其他人可能也被传染，因此也得了流感，那这就是具有聚集性，这样的数据尽管结果是个数，但由于具有聚集性，因此用poission回归不一定合适，就可以考虑用负二项回归。既然提到这个例子，用于logistic回归的数据通常也能用poission回归，就像上面案例，我们可以把结局作为二分类，每个人都有两个状态，得流感或者不得流感，这是个二分类结局，那就可以用logistic回归。但是这里的数据存在聚集性怎么办呢，幸亏logistic回归之外又有了更多的扩展，你可以用多水平logistic回归模型，也可以考虑广义估计方程。这两种方法都可以处理具有层次性或重复测量资料的二分类因变量。7、weibull回归，有时中文音译为威布尔回归。weibull回归估计你可能就没大听说过了，其实这个名字只不过是个噱头，吓唬人而已。上一篇说过了，生存资料的分析常用的是cox回归，这种回归几乎统治了整个生存分析。但其实夹缝中还有几个方法在顽强生存着，而且其实很有生命力，只是国内大多不愿用而已。weibull回归就是其中之一。cox回归为什么受欢迎呢，因为它简单，用的时候不用考虑条件（除了等比例条件之外），大多数生存数据都可以用。而weibull回归则有条件限制，用的时候数据必须符合weibull分布。怎么，又是分布？！估计大家头又大了，是不是想直接不往下看了，还是用cox回归吧。不过我还是建议看下去。为什么呢？相信大家都知道参数检验和非参数检验，而且可能更喜欢用参数检验，如t检验，而不喜欢用非参数检验，如秩和检验。那这里的weibull回归和cox回归基本上可以说是分别对应参数检验和非参数检验。参数检验和非参数检验的优缺点我也在前面文章里通俗介绍了，如果数据符合weibull分布，那么直接套用weibull回归当然是最理想的选择，他可以给出你最合理的估计。如果数据不符合weibull分布，那如果还用weibull回归，那就套用错误，肯定结果也不会真实到哪儿去。所以说，如果你能判断出你的数据是否符合weibull分布，那当然最好的使用参数回归，也就是weibull回归。但是如果你实在没什么信心去判断数据分布，那也可以老老实实地用cox回归。cox回归可以看作是非参数的，无论数据什么分布都能用，但正因为它什么数据都能用，所以不可避免地有个缺点，每个数据用的都不是恰到好处。weibull回归就像是量体裁衣，把体形看做数据，衣服看做模型，weibull回归就是根据你的体形做衣服，做出来的肯定对你正合身，对别人就不一定合身了。cox回归呢，就像是到商场去买衣服，衣服对很多人都合适，但是对每个人都不是正合适，只能说是大致合适。至于到底是选择麻烦的方式量体裁衣，还是图简单到商场直接去买现成的，那就根据你的喜好了，也根据你对自己体形的了解程度，如果非常熟悉，当然就量体裁衣了。如果不大了解，那就直接去商场买大众化衣服吧。8、主成分回归。主成分回归是一种合成的方法，相当于主成分分析与线性回归的合成。主要用于解决自变量之间存在高度相关的情况。这在现实中不算少见。比如你要分析的自变量中同时有血压值和血糖值，这两个指标可能有一定的相关性，如果同时放入模型，会影响模型的稳定，有时也会造成严重后果，比如结果跟实际严重不符。当然解决方法很多，最简单的就是剔除掉其中一个，但如果你实在舍不得，毕竟这是辛辛苦苦调查上来的，删了太可惜了。如果舍不得，那就可以考虑用主成分回归，相当于把这两个变量所包含的信息用一个变量来表示，这个变量我们称它叫主成分，所以就叫主成分回归。当然，用一个变量代替两个变量，肯定不可能完全包含他们的信息，能包含80%或90%就不错了。但有时候我们必须做出抉择，你是要100%的信息，但是变量非常多的模型？还是要90%的信息，但是只有1个或2个变量的模型？打个比方，你要诊断感冒，是不是必须把所有跟感冒有关的症状以及检查结果都做完？还是简单根据几个症状就大致判断呢？我想根据几个症状大致能能确定90%是感冒了。不用非得100%的信息不是吗？模型也是一样，模型是用于实际的，不是空中楼阁。既然要用于实际，那就要做到简单。对于一种疾病，如果30个指标能够100%确诊，而3个指标可以诊断80%，我想大家会选择3个指标的模型。这就是主成分回归存在的基础，用几个简单的变量把多个指标的信息综合一下，这样几个简单的主成分可能就包含了原来很多自变量的大部分信息。这就是主成分回归的原理。9、岭回归。岭回归的名称由来我也没有查过，可能是因为它的图形有点像岭。不要纠结于名称。岭回归也是用于处理自变量之间高度相关的情形。只是跟主成分回归的具体估计方法不同。线性回归的计算用的是最小二乘估计法，当自变量之间高度相关时，最小二乘回归估计的参数估计值会不稳定，这时如果在公式里加点东西，让它变得稳定，那就解决了这一问题了。岭回归就是这个思想，把最小二乘估计里加个k，改变它的估计值，使估计结果变稳定。至于k应该多大呢？可以根据岭迹图来判断，估计这就是岭回归名称的由来。你可以选非常多的k值，可以做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，那就确定k值了，然后整个参数估计不稳定的问题就解决了。10、偏最小二乘回归。偏最小二乘回归也可以用于解决自变量之间高度相关的问题。但比主成分回归和岭回归更好的一个优点是，偏最小二乘回归可以用于例数很少的情形，甚至例数比自变量个数还少的情形。听起来有点不可思议，不是说例数最好是自变量个数的10倍以上吗？怎么可能例数比自变量还少，这还怎么计算？可惜的是，偏最小二乘回归真的就有这么令人发指的优点。所以，如果你的自变量之间高度相关、例数又特别少、而自变量又很多（这么多无奈的毛病），那就现在不用发愁了，用偏最小二乘回归就可以了。它的原理其实跟主成分回归有点像，也是提取自变量的部分信息，损失一定的精度，但保证模型更符合实际。因此这种方法不是直接用因变量和自变量分析，而是用反映因变量和自变量部分信息的新的综合变量来分析，所以它不需要例数一定比自变量多。偏最小二乘回归还有一个很大的优点，那就是可以用于多个因变量的情形，普通的线性回归都是只有一个因变量，而偏最小二乘回归可用于多个因变量和多个自变量之间的分析。因为它的原理就是同时提取多个因变量和多个自变量的信息重新组成新的变量重新分析，所以多个因变量对它来说无所谓。看了以上的讲解，希望能对大家理解回归分析的运用有些帮助。以上是小编为大家分享的关于回归分析的认识及简单运用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

不严密地说,一致连续说明这个函数在区间上,任意接近的两个自变量,它们的函数值也是任意接近的. 从图形上看,就是函数别变化太快了. 反例：y=sin(1/x)在(0,1]上就不一致连续. 这个图像相当于一个越接近0越密的一个弹簧,两个x任意接近,它们的值还是可能相差2（1与-1）嘛!

通常，有些变量的测量结果只有两种类别，譬如男性与女性、房东与房客、成功与失败、及格与不及格、生或死等等。这种按事物的某一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分变量。

p(a)的概率为1,a一定是样本空间吗？答： 不一定。举例说明： 设连续随机变量X在闭区间 [0,1]上均匀分布。设事件A定义为： A={x: 0

比如你今年身高1.81，前一年身高1.80，前两年1.79这个身高是一点点叠加上来的，不会说今年1.51，明年就1.80了。这身高就属于连续变量，它的增长量是固定的，通过测量和计量来取得。离散变量呢比如a市今年只有3家超市，第二年又开了5家，一共就有8家超市了，类似超市数量的这种变量就叫做离散变量，它的增长量不固定。通过计数得到，且只能是自然数或整数。

比如你今年身高1.81，前一年身高1.80，前两年1.79这个身高是一点点叠加上来的，不会说今年1.51，明年就1.80了。这身高就属于连续变量，它的增长量是固定的，通过测量和计量来取得。离散变量呢比如a市今年只有3家超市，第二年又开了5家，一共就有8家超市了，类似超市数量的这种变量就叫做离散变量，它的增长量不固定。通过计数得到，且只能是自然数或整数。

比如你今年身高1.81，前一年身高1.80，前两年1.79这个身高是一点点叠加上来的，不会说今年1.51，明年就1.80了。这身高就属于连续变量，它的增长量是固定的，通过测量和计量来取得。离散变量呢比如A市今年只有3家超市，第二年又开了5家，一共就有8家超市了，类似超市数量的这种变量就叫做离散变量，它的增长量不固定。通过计数得到，且只能是自然数或整数。

变量是统计学研究中对象的特征.它可以是定性的也可以是定量的,一个定量变量要么是离散的,要么是连续的.社会科学中研究变量的关系,通常把一个变量称为自变量（独立变量）,另一个变量称之为因变量（依赖变量） 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 　　反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.

例如，对某地区国营工业企业（总体）的每一个企业（总体单位）总产值（数量标志）的不同数量（标志表现）进行登记、核算，最后汇总、综合成全省的工业总产值（统计指标）。简单明了举例子：我们班里的同学：有25位男生和30位女生，其中男生身高都在170米左右，女生身高都在160米左右．品质标志就是男生和女生，身高；数量标志就是25位男生和30位女生；质量指标身高都在170米和160米；数量指标170和160

我理解问统计知识吧统计知识解答——总体：根据定目要求统计所需要研究客观事物全体称统计总体简称总体总体单位：组总体每事物称总体单位简称体例：要解某区工业企业产经营情况(研究目)总体该区全部工业企业每工业企业总体单位要解某企业职工工资情况(研究目范围变)总体该企业所职工总体单位每位职工比我网看某区电力系统职工查表员工薪达12万我针该电力企业职工工资情况进行实际调查总体该电力企业所职工总体单位每位职工标志说明总体单位特征名称指标说明总体特征概念或说明总体特征概念及其具体数值例：例某区工业企业（总体）每工厂（体）总产值（标志）同数量（标志值）进行登记核算汇总全区工业总产值（指标）某标志每总体单位具体表现同称变标志变标志属性或数值表现总体各单位间存着差异统计称变异所变标志称变异标志变异标志称变量变量泛指切变标志既包括变数量标志包括变品质标志例：例某市已让土划定统计总体则已让土即变标志据判定否应计入该统计总体每宗已让土面积、单价、位置、用途等均尽相同(即变异)其面积与单价(变数量标志)、位置与用途则(变品质标志)即变量

举例说明 总体 总体单位 标志 指标 指标体系 变异 变量:http://www.baidu.com/s?cl=3&wd=%BE%D9%C0%FD%CB%B5%C3%F7+%D7%DC%CC%E5+%D7%DC%CC%E5%B5%A5%CE%BB+%B1%EA%D6%BE+%D6%B8%B1%EA+%D6%B8%B1%EA%CC%E5%CF%B5+%B1%E4%D2%EC+%B1%E4%C1%BF

1、总体：在一定研究目的下，所要研究的全部现象（每次研究目的的不同总体也不同）。2、总体单位：构成总体的个别单位叫做总体单位。3、指标：是说明总体数量特征的概念及数值。例如：研究某市工业企业的基本情况，总体是该市所有的工业企业，则全部企业总数、工业总产值、职工平均工资就是指标。4、标志：说明总体单位特征的名词。例如：工人为总体单位则性别、年龄、学历、工资、政治面貌等都是标志。企业是总体单位则所有制类型、职工人数、总产值、劳动生产率、销售额等都是标志。5、变异：同一标志在各单位的具体表现不同。例如：人口普查中，性别、年龄、职业、学历，这些标志中每个人的表现不同，这个就叫变异。6、变量：描述所观察对象某种特征的概念，其特点是从一次观察到下次观察可能出现的不同结果，变量的具体表现就做变量值。例如：工资4300、5800、8000，工资是变量，4300、5900、8000是变量值。温馨提示：以上信息仅供参考。应答时间：2021-04-21，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

不好意思我没有这方面的知识

　　相关研究和因果研究的区别在于相关研究是揭示相关关系，因果研究是揭示因果关系。　　心理学实证研究中若只有存在变量，则一般属于相关研究，研究的主要目的是为了探讨存在变量之间的相关关系。以“动机因素、学习策略、智力水平对学生学业成就的影响”研究为例，其中有动机因素、学习策略、智力水平与学业成就四个存在变量。为了探讨四个变量之间的相关关系，研究者在研究设计时首先要明确变量的变动类型，即是类型变量还是连续变量，因为不同变量的变动方式不同，不同的变动方式又会导致不同的数据模式，进而需要采用不同的统计方法确定四者之间是否有关。　　本例中，动机因素、学习策略属于类型变量，可以采用量表确定学生为内部动机为主还是外部动机为主以及学习过程中学习策略的运用水平；智力水平和学业成就既可以是类型变量又可以是连续变量，作为类型变量，智力可以按照一般标准区分出低常、中常、超长三个水平，学习成成就也可以按照一般标准区分出好、中、差三个水平，而作为连续变量则可以把所有被试的智力测验得分和学业成就作是一个呈正态分布的数据连续体而不需要进行水平划分。由此而造成的统计方法也有所差异。若四个存在变量都是类型变量，需要采用uf0632检验的统计方法进行列联相关分析；若动机因素、学习策略与智力水平是类型变量，学习成就是连续变量，或动机因素、学习策略、学业成就是类型变量，智力水平是连续变量，则需要采用F检验的统计方法加以考察。假设只探讨智力水平与学业成就之间的关系，若二者都是类型变量，需要采用uf0632检验进行二列或点二列相关分析；但若其中一个是类型变量，另一个是连续变量,需要采用t检验；而当二者都是连续变量时，则可以采用皮尔逊积差相关（r）或一元回归（连续变量在三个及以上时用多元回归）的统计方法。　　心理学实证研究中若只存在引发变量，则一般属于因果研究，研究的主要目的则是为了探讨引发变量之间的因果关系。以“笔划频率和字体对汉字大小辨认阈限的影响”研究为例，笔划频率（以一定方向的线段贯穿汉字,该线段从头至尾与汉字产生了多少个交点）、字体和汉字大小辨认阈限都是在研究过程中由研究者施加的、可以发生变动的变量，因而都是引发变量，其中笔划频率和字体由研究者主动操纵，是自变量，汉字大小辨认阈限因笔划频率、字体的改变而可能发生变化，是因变量。与相关研究一样，为了考察自变量与因变量之间的因果关系，研究者在研究设计时首先也要明确变量的变动类型以满足不同统计方法的需要。但与相关研究不同的是，研究者在研究设计时还要明确设计的类型，因为在相关研究中只有被试间设计，而在因果研究中既有被试间设计又有被试内设计，还有混合设计，被试间设计又可分为完全随机设计和随机区组设计，不同的设计类型也需要采用不同的统计方法。　　在因果关系研究中，都需要对自变量进行水平划分，因而无论自变量原本是类型变量还是连续变量，最终都需要划分为不同水平而成为类型变量。本例中，笔划频率和字体属于类型变量，可以根据需要分成若干水平，如把笔划频率划分为0.67，1.35，1.90，3.43和4.62(划/字)5个水平，把字体划分为宋体、楷体、仿宋和黑体4个水平；汉字大小辨认阈限既可以是类型变量也可以是连续变量，作为类型变量，汉字大小辨认阈限可以按照一定的标准划分为高、中、低三个水平，作为连续变量则可以把所有被试的阅读成绩看作是一个呈正态分布的数据连续体而不需要进行水平划分。由此而造成的统计方法也各不相同。若三个都是类型变量，无论采用何种类型的研究设计，都需要采用uf0632检验的统计方法进行分析；而当笔划频率和字体是类型变量，汉字大小辨认阈限是连续变量时，若采用被试间设计（完全随机设计和随机区组设计），需要采用F检验的统计方法进行非重复测量多元方差分析，若采用被试内设计，需要采用F检验的统计方法进行重复测量多元方差分析，若采用混合设计，组间变量需要采用非重复测量多元方差分析，组内变量则需要采用重复测量多元方差分析。假设只探讨笔划频率对汉字大小辨认阈限的影响，若二者都是类型变量，各种研究设计都需要用uf0632检验进行分析；若笔划频率是类型变量而汉字大小辨认阈限是连续变量，当采用完全随机设计时需要用独立样本t检验，采用区组设计时需要用配对样本t检验，采用被试内设计时需要用F检验进行重复测量方差分析，采用混合设计时则是组间变量用非重复测量方差分析，组内变量用重复测量方差分析。

不严密地说,一致连续说明这个函数在区间上,任意接近的两个自变量,它们的函数值也是任意接近的. 从图形上看,就是函数别变化太快了. 反例：y=sin(1/x)在(0,1]上就不一致连续. 这个图像相当于一个越接近0越密的一个弹簧,两个x任意接近,它们的值还是可能相差2（1与-1）嘛!

一、DBBACC 二、1.BE 2.BCDE 3.ABCD 4.BC 三、错 错 对 错（应该是指数吧）四、五、答案发你信箱。

　　随机变量的种类与描述 　　有些实验结果是用数值表现的，我们可以直接用这些数值代表随机变量的数值，如掷骰子的点数。但有一些试验的"结果并不是数值，而是各种态度，观点和属性，如记录顾客的性别，对于这样的试验结果，我们通常使用不同的数值来代表不同的结果，如令“男性=1”，“女性=0”，这样就可以用随机变量来描述试验的结果了。 　　根据随机变量所代表数值的不同，随机变量分为两类：离散型随机变量和连续型随机变量。 　　离散型随机变量是指它全部的取值是有限个或可列无限多个。例如，每月销售的电脑数量就是一个离散型随机变量，它的取值是0，1，2，u2026。这是有限个变量值。上例中掷骰子的点数，也是一个离散型随机变量。离散型随机变量还有一些其它例子： 　　1) 一天内光顾某家商店的顾客人数; 　　2) 固定资产由200万元达到10亿元的年数; 　　3) 某年观看春节晚会的观众数; 　　4) 一个班级上课迟到的学生数; 　　连续型随机变量是指在某一段区间上可以取无限多个数值的随机变量。也就是说连续性随机变量是个无间隔变量，他在一定区间内可以取任何值。例如，每天接到的前两个电话的时间间隔是个随机变量，这个随机变量的取值可以是任意Xu22650。它可以是1min，2.34min，3.6547min等，因为在理论上任意两个时刻之间都可以有无数个时间段，所以时间间隔是一个连续型随机变量。连续型随机变量的其它例子还有： 　　1) 一口油井每小时抽出是由的质量; 　　2) 等待电梯所用时间; 　　3) 企业一年的利润; 　　4) 灯泡的寿命; 　　对于两种不同的随机变量，他们的概率计算也是不同的。离散型随机变量的取值可以一一举例，因而可以分别计算他们的概率值，而连续型随机变量的取值是连续的，计算概率的方法相对复杂。

微积分是研究函数的微分、积分以及有关概念和应用的数学分支。微积分是建立在实数、函数和极限的基础上的。 极限和微积分的概念可以追溯到古代。到了十七世纪后半叶，牛顿和莱布尼茨完成了许多数学家都参加过准备的工作，分别独立地建立了微积分学。他们建立微积分的出发点是直观的无穷小量，理论基础是不牢固的。直到十九世纪，柯西和维尔斯特拉斯建立了极限理论，康托尔等建立了严格的实数理论，这门学科才得以严密化。 微积分是与实际应用联系着发展起来的，它在天文学、力学、化学、生物学、工程学、经济学等自然科学、社会科学及应用科学个分支中，有越来越广泛的应用。特别是计算机的发明更有助于这些应用的不断发展。 微积分学是微分学和积分学的总称。 客观世界的一切事物，小至粒子，大至宇宙，始终都在运动和变化着。因此在数学中引入了变量的概念后，就有可能把运动现象用数学来加以描述了。 由于函数概念的产生和运用的加深，也由于科学技术发展的需要，一门新的数学分支就继解析几何之后产生了，这就是微积分学。微积分学这门学科在数学发展中的地位是十分重要的，可以说它是继欧氏几何后，全部数学中的最大的一个创造。 微积分学的建立 从微积分成为一门学科来说，是在十七世纪，但是，微分和积分的思想在古代就已经产生了。 公元前三世纪，古希腊的阿基米德在研究解决抛物弓形的面积、球和球冠面积、螺线下面积和旋转双曲体的体积的问题中，就隐含着近代积分学的思想。作为微分学基础的极限理论来说，早在古代以有比较清楚的论述。比如我国的庄周所著的《庄子》一书的“天下篇”中，记有“一尺之棰，日取其半，万世不竭”。三国时期的刘徽在他的割圆术中提到“割之弥细，所失弥小，割之又割，以至于不可割，则与圆周和体而无所失矣。”这些都是朴素的、也是很典型的极限概念。 到了十七世纪，有许多科学问题需要解决，这些问题也就成了促使微积分产生的因素。归结起来，大约有四种主要类型的问题：第一类是研究运动的时候直接出现的，也就是求即时速度的问题。第二类问题是求曲线的切线的问题。第三类问题是求函数的最大值和最小值问题。第四类问题是求曲线长、曲线围成的面积、曲面围成的体积、物体的重心、一个体积相当大的物体作用于另一物体上的引力。 十七世纪的许多著名的数学家、天文学家、物理学家都为解决上述几类问题作了大量的研究工作，如法国的费尔玛、笛卡尔、罗伯瓦、笛沙格；英国的巴罗、瓦里士；德国的开普勒；意大利的卡瓦列利等人都提出许多很有建树的理论。为微积分的创立做出了贡献。 十七世纪下半叶，在前人工作的基础上，英国大科学家牛顿和德国数学家莱布尼茨分别在自己的国度里独自研究和完成了微积分的创立工作，虽然这只是十分初步的工作。他们的最大功绩是把两个貌似毫不相关的问题联系在一起，一个是切线问题（微分学的中心问题），一个是求积问题(积分学的中心问题)。 牛顿和莱布尼茨建立微积分的出发点是直观的无穷小量，因此这门学科早期也称为无穷小分析，这正是现在数学中分析学这一大分支名称的来源。牛顿研究微积分着重于从运动学来考虑，莱布尼茨却是侧重于几何学来考虑的。 牛顿在1671年写了《流数法和无穷级数》，这本书直到1736年才出版，它在这本书里指出，变量是由点、线、面的连续运动产生的，否定了以前自己认为的变量是无穷小元素的静止集合。他把连续变量叫做流动量，把这些流动量的导数叫做流数。牛顿在流数术中所提出的中心问题是：已知连续运动的路径，求给定时刻的速度（微分法）；已知运动的速度求给定时间内经过的路程(积分法)。 德国的莱布尼茨是一个博才多学的学者，1684年，他发表了现在世界上认为是最早的微积分文献，这篇文章有一个很长而且很古怪的名字《一种求极大极小和切线的新方法，它也适用于分式和无理量，以及这种新方法的奇妙类型的计算》。就是这样一片说理也颇含糊的文章，却有划时代的意义。他以含有现代的微分符号和基本微分法则。1686年，莱布尼茨发表了第一篇积分学的文献。他是历史上最伟大的符号学者之一，他所创设的微积分符号，远远优于牛顿的符号，这对微积分的发展有极大的影响。现在我们使用的微积分通用符号就是当时莱布尼茨精心选用的。 微积分学的创立，极大地推动了数学的发展，过去很多初等数学束手无策的问题，运用微积分，往往迎刃而解，显示出微积分学的非凡威力。 前面已经提到，一门科学的创立决不是某一个人的业绩，他必定是经过多少人的努力后，在积累了大量成果的基础上，最后由某个人或几个人总结完成的。微积分也是这样。 不幸的事，由于人们在欣赏微积分的宏伟功效之余，在提出谁是这门学科的创立者的时候，竟然引起了一场悍然大波，造成了欧洲大陆的数学家和英国数学家的长期对立。英国数学在一个时期里闭关锁国，囿于民族偏见，过于拘泥在牛顿的“流数术”中停步不前，因而数学发展整整落后了一百年。 其实，牛顿和莱布尼茨分别是自己独立研究，在大体上相近的时间里先后完成的。比较特殊的是牛顿创立微积分要比莱布尼词早10年左右，但是整是公开发表微积分这一理论，莱布尼茨却要比牛顿发表早三年。他们的研究各有长处，也都各有短处。那时候，由于民族偏见，关于发明优先权的争论竟从1699年始延续了一百多年。 应该指出，这是和历史上任何一项重大理论的完成都要经历一段时间一样，牛顿和莱布尼茨的工作也都是很不完善的。他们在无穷和无穷小量这个问题上，其说不一，十分含糊。牛顿的无穷小量，有时候是零，有时候不是零而是有限的小量；莱布尼茨的也不能自圆其说。这些基础方面的缺陷，最终导致了第二次数学危机的产生。 直到19世纪初，法国科学学院的科学家以柯西为首，对微积分的理论进行了认真研究，建立了极限理论，后来又经过德国数学家维尔斯特拉斯进一步的严格化，使极限理论成为了微积分的坚定基础。才使微积分进一步的发展开来。 任何新兴的、具有无量前途的科学成就都吸引着广大的科学工作者。在微积分的历史上也闪烁着这样的一些明星：瑞士的雅科布·贝努利和他的兄弟约翰·贝努利、欧拉、法国的拉格朗日、科西…… 欧氏几何也好，上古和中世纪的代数学也好，都是一种常量数学，微积分才是真正的变量数学，是数学中的大革命。微积分是高等数学的主要分支，不只是局限在解决力学中的变速问题，它驰骋在近代和现代科学技术园地里，建立了数不清的丰功伟绩。 微积分的基本内容 研究函数，从量的方面研究事物运动变化是微积分的基本方法。这种方法叫做数学分析。 本来从广义上说，数学分析包括微积分、函数论等许多分支学科，但是现在一般已习惯于把数学分析和微积分等同起来，数学分析成了微积分的同义词，一提数学分析就知道是指微积分。微积分的基本概念和内容包括微分学和积分学。 微分学的主要内容包括：极限理论、导数、微分等。 积分学的主要内容包括：定积分、不定积分等。 微积分是与应用联系着发展起来的，最初牛顿应用微积分学及微分方程为了从万有引力定律导出了开普勒行星运动三定律。此后，微积分学极大的推动了数学的发展，同时也极大的推动了天文学、力学、物理学、化学、生物学、工程学、经济学等自然科学、社会科学及应用科学各个分支中的发展。并在这些学科中有越来越广泛的应用，特别是计算机的出现更有助于这些应用的不断发展。

．简述变量分组的种类及应用条件。变量分组有单项式分组和组距式分组之分，在组距式分组中又有等距式分组和不等距式分组两种形式。对于离散型变量来说，如果变量值的变动范围较小，可采用单项式分组；如果变量值的变动范围很大，变量值的项数又很多，就要采用组距式分组。对于连续型变量来说，只能采用组距式分组。在进行组距式分组的时候，如果标志值的变动比较均匀的话，可采用等距式分组；如果标志值的变动很不均匀的话，则要采用不等距式分组。

一:连续型举例，比如河水的水位，他就是一个连续型随机变量，因为水位之间是不间断的，是连起来的，所以叫做连续型随机变量．离散型举例，打靶，每次打靶之间没有必然联系． 二:简单次数分布表-MBA智库百科三:【DOC】总复习内容简介:(参考附录1练习题与答案)四:【DOC】总复习内容简介:(参考附录1练习题与答案)五:著名的卡特尔十六项人格测验(16pf)题目与记分方法六:【DOC】职业性格测验量表有关性格的自测量表很多，而最著名的是美国心理学家卡特尔编制的16种人格因素...对仟何真理都多方位探讨，结果成为一个热衷于辩论的人七:Untitled Document(1)任何一批原始分数，转化为Z分数后，这批Z分数的平均数为0，标准差为1。百分等级量表、线性Z分数量表和线性CEEB分数的量表比较[图示]八:线性CEEB量表(一)线性CEEB分数的意义及其量表的编制 CEEB分数是平均数为500、标准差为100的线性标准分数。它的获得就是在线性Z分数上乘以100，再加上500。用公式可以表示为：CEEB=100Z+500（6.3.2） (二)线性CEEB分数量表的评价 线性CEEB分数除具有线性Z分数的优点外，还克服了线性分数的两个缺点。 (1)线性CEEB分数全为正数，因为线性CEEB分数的计算公式(8,3)可以写成CEEB=lOO(Z+5)， 而线性Z分数的全距一般是在--3至+3之间，而Z=-5的可能性是极其罕见的，所以在线性Z分数上加5，就足以能使线性CEEB分数变成正数。这对运算提供了方便。 (2)线性Z分数的单位为1，线性CEEB的单位为而1/100，在同一个分布上，线性Z分数的全距如果有6个单位，而线性CEEB分数的全距就有600个单位。由于CEEB分数单位的缩小，一方面就使它全部变成了整数而不带小数，另一方面它能够精确地区分个别被试成绩的差异。因此它特别适合用于大规模选拔性测验，如高等学校入学考试等。

都是科学探究中的对比实验法。当某个量有好几个因素都影响它时。不可能一下子研究好几个因素。先将其他所有因素不变，只研究其中一个因素，这种方法叫控制变量法。这一个不相同的因素就叫做变量。比如导体的电阻与那些因素有关，可以假设温度相同，长度相等，横截面积相等。只考虑材料。那么材料即为变量。可以先研究导体的电阻与其材料的关系。不同的材料，银，铜，铝等等即为该实验的变量。看电阻怎样随不同的材料而变化。

BD

p(a)的概率为1,a一定是样本空间吗？答：不一定。举例说明：设连续随机变量X在闭区间[0,1]上均匀分布。设事件A定义为：A={x:0<X<1}----注意，是开区间,不包括0和1。P(A)=1.也就是说A不一定发生。但X=0或X=1是可能发生的。也就是说A不是空间。

第一次作业 填空 1. 依赖于 2. 文件系统、数据库系统 3. 文件、数据库 4. 局部、全局 5. 主属性、非主属性 6. 多、多 7. 1、多 8. 型、值 9. 元组、属性 10. 关系定义、DBMS 11. 封装、继承、多态 12. 数据库管理员、数据库设计员、应用程序员、终端用户 13. 外模式和模式、模式和内模式 14. 建立、维护 15. 关系数据结构、关系完性规则、关系运算 16. 单值、嵌套 17. 候选、属性 18. 主、非主 19. 空值、主码 20. 7、3、2 21. 选择、2 22. S、Π学生号 23.课程号(X)、C 24. X←→Y、决定因素 25. 非平凡、完全 26. 学号、系主任 27. X→Y、X→Z、分解性 28. X、候选码 29. (A,D)、2 30. (A,C,G)、3 31. 第一、不可再分 32. 数据冗余、操作异常（更新异常） 33. 第一、3 34. 第二、2 35. 第三 36. BC、决定因素第二次作业 一、填空题 1. 视图、基本表 2. create schema、drop schema 3. 列级、表级 4. 列级、表级 5. 建立、修改、删除 6. values、select 7. 表、建立 8. 连接、安全 9. 没有影响、有影响 10. select、from、where 11. group by、order by 12. 需求分析、概念设计 13. 数据流图、数据字典、需求说明书 14. 需求分析、ER图 15. 商品实体、销售实体、收款实体 16. 全局模式、外模式 17. 1对1、1对多 18. 设计要求、功能完善、操作方便 19. 客房表、住宿表 20. 娱乐费表、催补款表 21. 客房表、 客房空闲表 二、根据主教材第四章所给的商品库和教学库，按照下列所给的每条SQL查询语句写出相应的功能。 1. 从商品库中查询出每一种商品的商品代号、分类名、数量和品牌等信息。 2. 从商品库中查询出所有商品的不同产地的总数。 3. 从教学库中查询出每门课程被选修的学生数。 4. 从教学库中查询出学生号为@s1的学生和学生号为@s2的学生所选修的共同课程的课程号。 5. 从教学库中查询出所有已被学生选修的课程。 6. 从教学库中查询出最多选修了2门课程（含未选任何课程）的全部学生。 7. 从教学库中查询出每个学生选课的全部情况，并依次按学生号和成绩排序。 8. 从教学库中查询出选修了姓名为@a的学生的全部选课的所有学生。 三、根据教材第四章所给的商品库和教学库，按照下列所给的每种功能写出相应的查询语句。 1.select * from 商品表1 where 数量 between 10 and 20 （或where 数量>=10 and 数量<=20） 2.select 分类名,sum(数量) as 总数量 from 商品表1 group by 分类名 3.select * from 商品表1 where 单价>all(select avg(单价) from 商品表1 ) 4.select 商品表1.*,产地 from 商品表1,商品表2 where 商品表1.商品代号=商品表2.商品代号 and 产地 in (select 产地 from 商品表1 x,商品表2 y where x.商品代号=y.商品代号 group by 产地 having count(*)=1 ) 5.select distinct 学生.* from 学生,选课 where 学生.学生号=选课.学生号 and 课程号=any(select 课程号 from 学生,选课 where 学生.学生号=选课.学生号 and 姓名=@m1 )第三次作业 一、单选题 1. C 2. D 3. A 4. B 5. C 6. A 7. B 8. C 9. B 10. A 11. B 12. C 13. D 14. D 15. A 16. B 17. B 18. C 19. D 20. B 21. B 22. B 二、填空题 1. 数据库窗体 2. 工作状态 3. 下拉菜单 4. 8、4 5. 1、mdb 6. 名称、类型 7. 数据、数据库对象 8. 打印方式、显示方式 9. 窗体、报表、数据访问页 10. 更新 11. 页眉、主体、页脚 12. 1对多 13. 设计、预览、数据表 14. 报表页眉、页面页眉、主体 15. Access数据库、更高版本 16. HTML 17. 类模块、标准模块（次序无先后） 18. 工程资源管理器、模块属性窗口、代码编辑窗口 19. VBA 20. 模块 21. 大小写 22. 当前数据库、数据库对象 第四次作业一、单选题1. B 2. A 3. B 4. C 5. B 6. A7. D 8. A 9. D 10. C 11. B 12. A13. B 14. C 15. A 16. B 17. B 18. A19. A 20. B 21. B 22. D 31. CREATE INDEX、DROP INDEX 32. 聚集、非聚集33. 建立(创建)、 索引 34. 主码、唯一值35. @、@@ 36. DECLARE、逗号37. 空格、分号、换行（次序无先后） 38. 2、多、一39. BREAK、CONTINUE 40. OPEN、CLOSE 41. CURRENT、<游标名> 42. 并发控制、捆绑43. 多、RETURN(返回) 44. 参数、过程体45. CREATE TRIGGER、DROP TIRGGER 46. 检查、唯一值47. 更新、检查 48. 琐、钥匙49. GRANT、REVOKE 50. ON、FROM51. Visual C++、Visual J++、Visual Basic 52. 可视化开发、事件驱动、面向对象编程53. 关系、SQL 54. 控制中心、命令中心55. 企业版(Enterprise Edition) 56. Oracle Enterprise Manager(OEM) 57. 层次结构、对象(Object)、继承(Inherientance) 58. 实例、属性、方法 59. Borland、Pascal 60. Microsoft、编程工具三、根据下面所给的AAA数据库，写出下列每条查询语句的执行结果，或者写出下列每条语句或程序段的功能。假设存在名为AAA的数据库，包括Students（学号 char(8)，姓名 varchar(8)，年龄 int，专业 varchar(20)，入学日期 DateTime）和Score（学号 char(8)，课程名 varchar(10),成绩 numeric(5,2)）两张表。888-1. 889 889-2. 888 3. student 4. 学生号 课程号 0 5. 首先定义一个名为@MyNo的局部变量，并给它赋初值，如果@MyNo属于计算机软件专业，则显示出平均成绩，否则显示“学号为@MyNo的学生不存在或不属于软件专业”。6. 求出score表中最高成绩与最低成绩的分数之差。7. 从students表中统计出专业名开头为@a的值（即“计算机”）的所有学生人数。8. 从students表中分组统计出每个月份入学的学生人数。9. 显示出AAA库中所有学生的记录信息及选课成绩10. 显示出AAA库中每个学生的平均成绩11. 向score表中插入学号为@a的值、课程名为@b的值、成绩为@c的值的学生成绩记录。12. 从score表中统计并显示出记录总数13. 从score表中按成绩统计并显示出优秀、良好、及格 四、根据下面所给的AAA数据库，按照下列每种功能写出相应的Transact-SQL语句或程序段。假设使用名称为AAA的数据库，它包括Students（学号 char(8)，姓名 varchar(8)，年龄 int，专业 varchar(20)，入学日期 DateTime）和Score（学号 char(8)，课程名 varchar(10),成绩 numeric(5,2)）两张表。1. SELECT UPPER(‘I am a student")2. SELECT * FROM [My Table]3. select year(getdate()),month(getdate())4. select left(学号,4)fron Students5. create table students (学号 char(8) primay key,姓名 varchar(8),年龄 int,专业 varchar(20),入学日期 datetime)6. ALTER DATABASE AAAMODIFY FILE (NAME = AAA_data,SIZE = 5,MAXSIZE=10)

1.首先你要搞清楚两种随机变量,离散和连续随机变量 2.概率密度是针对连续型变量的而分布率是针对离散型的. 分布函数的定义是F(x)=P(X

问题在于，你求出f(xy)之后的积分范围不应该是1到正无穷，这时候需要注意的条件是y是小于等于x的，所以这时候你的积分范围应该是y到正无穷，这时候算出来的自然是带y的式子。

一般而言，logistics回归分析可以用于分析连续自变量和二元因变量之间的关系。因此，如果回归分析的因变量和自变量都是问卷数据中的连续变量，那么就可以采用logistics回归模型进行分析。例如，在心理学或教育学研究中，经常使用logistics回归模型来研究心理因素或教育干预对学生成绩及其分类的影响。然而，logistics回归分析在应用中也常常用于分析二元因变量和分类变量之间的关系。在这种情况下，因变量通常是二进制的（例如“是”或“否”），而自变量可以是连续变量或分类变量。在社会科学和健康科学领域，logistics回归常用于研究影响某些事件发生的因素，如疾病发生、婚姻稳定性、就业状态等。因此，如果回归分析的因变量和自变量时问卷数据中的分类变量和连续变量，则可以使用logistics回归模型进行分析。

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纵观现有的理论与实证研究文献[1-4]，财务困境研究基本上围绕两条主线展开。其一是财务困境的预测研究，即如何构建更为精确的预测模型，以服务于投资者评估投资风险等不同的目的；其二是财务困境与公司业绩之间关系的研究，即财务困境究竟是如何影响公司业绩的，此类研究可以归纳为“财务困境成本”与“财务困境收益”之争。目前在财务学界，学者们对于财务困境预测研究只是在适用模型和变量选择上有所区别，而在财务困境与公司业绩之间关系的理解上观点则完全相反。因此，第二条主线的研究似乎已成为继“资本结构之谜”“股利之谜”和“IPO之谜”后的又一个财务学谜题。一、国外相关研究述评关于财务困境对公司业绩（价值）的影响，学术界存在三种不同的观点。第一种是无关论，即财务困境对公司业绩没有影响；第二种是财务困境成本论，即财务困境对公司业绩存在负面影响；第三种是财务困境收益论，即财务困境对公司业绩存在正面影响。（一）无关论早期的经典文献并未考虑到财务困境对公司业绩的影响，或者认为这种影响即使存在，也是微不足道的。例如，Modigliani和Miller[5]在其正式模型中就没有考虑财务困境（破产）成本对企业加权平均资本成本（WACC）和公司价值的影响。他们只是在文章的脚注中提到，即使未来预期收益大于债务本息，企业也可能出现清算重组，而企业的经营业绩在重组期间无疑会受到影响。由此推知，这两位财务学大师并不否定财务困境成本的存在性，只是认为其并不构成影响资本结构决策的关键变量。Warner[3]以11家铁路企业为样本测度财务困境（破产）的直接成本。他发现，在平均意义上破产成本大约仅占破产之前第7年企业市场价值的1%，即使到了破产申请日这一比例也只上升至5.3%，因此Warner得出了破产成本无足轻重的结论。虽然Warner的研究样本选择了规模较大的铁路企业，克服了Baxter[6]研究样本规模较小的不足，但依然存在以下三个方面的问题：其一是行业选择的局限性，因为铁路行业存在进入壁垒，铁路企业陷入财务困境的机会损失要小于其他行业的企业；其二是样本量小（11家铁路企业）；其三是没有考察财务困境（破产）的间接成本。以上局限性的存在致使Warner的研究结论不具有一般性。值得肯定的是，Warner的工作在构建财务困境相关成本测度和估计的方法论方面迈出了重要的第一步[7].Andrade和Kaplan[8]对美国20世纪80年代末期的31宗陷入财务（而非经济上）困境的高杠杆交易（HighlyLeveragedTransactions）进行研究发现，综合考虑高杠杆交易的正效应和财务困境的负效应之后，企业的价值略有增加，也就是说高杠杆交易为企业创造了价值。财务困境成本估计占企业价值的10%～20%，最保守的估计也不超过23%.这一估计值与Altman的估计值11%～17%基本吻合[7].必须指出的是，Andrade和Kaplan对财务困境成本的定义采用财务困境开始前1年年末到困境解除年度年末之间经营业绩损失的比例，而Alt man的估计值是破产之前3年破产成本占企业价值的平均比例。虽然Andrade和Kaplan的全样本分析似乎找到了财务困境成本存在的证据，但An drade和Kaplan进一步对未经历不利经济波动的企业子样本进行研究，发现扣除经济因素的影响之后，财务困境成本在统计意义上并不存在。Bergstr m和Sundgren[9]以上世纪90年代初期瑞典经济衰退时期经历了财务困境的28家企业为样本，考察了财务困境对公司业绩的影响。研究发现，财务困境企业在重组前后3年的对比期间里盈利性和流动性等财务指标没有明显差异，从而认为财务困境对公司业绩的影响可以忽略不计。（二）财务困境成本论Baxter[6]对MM理论提出了批判，他认为在存在破产或丧失偿债能力可能性的情况下，过度运用财务杠杆将导致财务困境（破产）成本的上升，从而提高平均资本成本，最终降低公司的总价值。Baxter最早将财务困境（破产）成本划分为直接成本和间接成本。一般认为，直接成本包括破产时发生的支付给律师、会计师等中介机构的费用、法庭指定的重组委员会（信托人）支出以及企业经理人员处理破产事务损失的时间价值。间接成本则包括销售和利润的损失，由于获取外部融资的难度加大而增加的筹资成本，供应商为规避财务困境企业的信用风险而要求提高供货价格，客户的流失等“机会的损失”。而且，Baxter认为这种“财务窘迫（financialembarrassment）对企业净经营收益流量的负效应”可能比直接成本影响更大。但Baxter也指出，要想区分企业销售和盈利的下降究竟是财务困境造成的，还是前者本身导致了财务困境的发生是非常困难的，而且“毁灭风险（riskofruin）是否提高了高杠杆企业的资本成本依然是个实证问题”。Altman[7]首次对财务困境（破产）的间接成本进行计量。他选择1970～1978年间破产的12家零售企业和7家工业企业为研究样本，开创性地运用回归技术和证券分析师的预测两种估计方法计算预期盈利，再以预期盈利与实际盈利之差额度量财务困境（破产）的间接成本。Altman的研究表明，平均而言，在破产的前3年破产成本达到企业价值的11%～17%.应该说，Altman对财务困境（破产）成本的估计较之于以往的研究更为全面、准确，但早先Baxter所指的销售和盈利的下降与财务困境之间的因果关系问题在Altman的研究中依然没有被理顺。换言之，如果界定财务困境对公司业绩（价值）的影响未能剔除因业绩下滑（经济困境）而导致财务困境的情况，那么财务困境成本的计量必然有所偏误。为了消除经济困境对财务困境的影响，Opler和Titman[2]设计将样本企业按所处行业区分为经济困境与非经济困境行业，研究高杠杆企业相对于低杠杆企业在行业不景气（industrydownturn）时的业绩变化，如果高杠杆企业相对于低杠杆企业在行业不景气时业绩更差，说明财务困境对公司业绩的影响是负面的，即存在财务困境成本；反之，则验证了“财务困境收益”之说。Opler和Tit man的研究发现，当行业不景气时，高杠杆企业相对于采取保守融资策略的同行业竞争对手企业失去了更大的市场份额，具体来说，最高杠杆组企业比最低杠杆组企业的销售额相对下降26%，权益市场价值下降幅度基本相当。这一结果支持财务困境成本显着为正。（三）财务困境收益论事实上，财务困境对企业业绩的影响是多方面的。与上述学者只考察财务困境成本问题不同，也有很多学者提出了财务困境收益的观点，其中表述最好的可能是Jensen[10].显然，Jensen关于财务困境收益的观点与其同年提出的自由现金流量假说是一脉相承的。根据自由现金流量假说，债务很少且有大量的自由现金流量（满足NPV大于零的全部投资需求之后的剩余现金）的企业很可能会浪费资金。而财务困境企业的管理当局因其履行债务的任务更为紧迫，处境更为危险，资金被浪费的可能性大大降低。因此，在不存在其他激励制度安排的情况下，谨小慎微地偿还债务可能会对管理效率产生有益的影响。1989年，Jensen在《公众公司的消失》一文中正式提出“财务困境收益”概念。他认为财务困境会迫使企业管理层采取积极行动以提高经营和管理效率，进而改善业绩。否则，作为公司内部控制机制的董事会会考虑变更高级管理人员。支持Jensen的财务困境收益假说的经验研究不乏其例。Harris和Raviv[11]、Kaplan[12]、Wruck[4]认为财务困境至少可以带来三方面收益：（1）赶走表现糟糕的管理层；（2）改善经营业绩；（3）促使企业剥离（卖掉）业绩不良的资产。Andrade和Kaplan[8]的研究发现31家财务困境公司中有23家明显采取了削减成本和改善经营的措施，15家更换了董事会主席或CEO等高级管理人员。Whitaker[13]的研究也支持Jensen提出的财务困境收益假说。Whitaker发现，在企业陷入财务困境之后，平均而言企业的经营业绩和市场价值都有所提高。Logit回归结果显示，如果企业是因为经营管理不善而陷入财务困境，那么管理者行为是企业摆脱财务困境至关重要的因素。二、国内相关研究述评最近国内的学者也开始涉足财务困境与公司业绩之间关系这一研究领域，并取得了初步研究成果。吕长江、韩慧博[14]定义财务困境同时满足以下两个条件：（1）1994年以后连续两年流动比率小于1；（2）这两年中至少有一年营业利润小于零。他们认为，我国上市公司的间接财务困境成本显着为正，从总体来看，间接困境成本约占公司价值的25%～36 5%，而且资本结构对财务困境间接成本具有显着影响，即负债率越高的企业在困境期内将损失更大的市场份额和利润。虽然这一结论与Opler和Titman[2]完全一致，但吕长江、韩慧博的研究设计未能剔除经济困境的影响。与吕长江、韩慧博对财务困境的界定有所不同，吴世农、章之旺[15]选择了1998～2002年间沪深股市40家ST摘帽公司A股为财务困境企业样本，从“经营业绩观”和“权益价值观”两个角度考察我国上市公司是否存在财务困境成本。研究发现，从陷入财务困境之前到解除财务困境之后，企业经行业调整之后的平均主营业绩虽然有所增长，但经过市场调整之后的权益市场价值平均下降了2.04%，表明投资者平均承担2.04%的财务困境成本。实证检验同时表明，当财务困境企业所在行业业绩不佳时财务困境成本更高。吕长江、赵宇恒[16]以1999～2001年被特别处理的78家公司为样本，分析了这类公司重组与业绩变化之间的关系，结果发现，重组对ST公司命运具有明显的影响，重组具有即时效应，但其作用是有限的，并未带来以后年度的业绩全面改善和提高。必须指出的是，吕长江、韩慧博与吴世农、章之旺的研究结论在很大程度上不具有可比性，原因在于研究设计存在两方面的差异：（1）财务困境的界定不一致；（2）前者仅仅从经营业绩观来考察财务困境成本。但有一点是一致的，即两篇文章均以实际上已陷入财务困境的企业为研究样本。无论是基于流动比率小于1且营业利润小于零的定义，还是基于ST的定义，均表明企业已实际陷入财务困境，而非仅仅面临潜在财务困境的威胁。我们认为，对于财务困境如何影响公司业绩的研究不应仅仅定位于财务困境企业。正如Altman在谈及破产成本时所指出的，“间接的破产成本并非局限于那些实际失败的企业，只要是存在高破产概率的企业，无论其最终失败与否，均会招致这些（间接破产）成本”[7].同理，财务困境成本并非局限于那些实际陷入财务困境的企业，任何企业，只要有负债，财务困境的潜在压力或大或小总会存在。另外，以实际陷入财务困境的企业为研究样本，还会造成无法区分经济困境和财务困境对公司业绩的不同影响。三、未来研究展望（一）应剔除经济困境的影响为克服国内相关研究中存在的不足，消除经济困境对财务困境的影响，我们认为可借鉴Opler和Titman的设计思路，先将沪深股市自建市以来的全部A股上市公司按行业区分为经济困境行业和非经济困境行业，再将样本按财务杠杆的高低分类，考察在行业处于经济困境时高杠杆组企业的业绩是否比低杠杆组企业更差，即财务困境是否会对企业业绩产生不利影响。Opler和Titman对经济困境的定义为行业平均销售增长率为负，平均股票收益率低于-30%，两个条件同时具备。他们对此的解释是，股票收益率标准是为了避免将销售业绩短期下滑的企业定义为经济困境，而销售业绩标准是为了避免将健康企业因股价下跌而定义为经济困境。显然，Opler和Titman对经济困境的定义非常严格，但基于我国股市效率问题考虑，我们认为股票收益率标准并不适合于我国国情。因此，我国上市公司的经济困境可定义为行业平均（中位数）销售增长率为负值，即行业处于业绩下滑阶段。（二）关于公司业绩指标的选择按照财务困境成本的观点，公司在陷入财务困境后，供应商会对企业的偿债能力进行重新评估，顾客则会重新考虑公司产品的质量和服务，这些都可能导致公司的销售（营业）额在财务困境前后发生较大的波动。因此，销售增长率可以作为公司业绩度量的首选指标。必须指出的是，虽然销售增长率是企业在陷入经济困境和财务困境时业绩变化的最直接量度，而且具有度量上的客观性，有利于不同企业之间进行比较，但该指标的价值相关性不及利润类指标。基于财务困境的收益观，企业在陷入财务困境时销售业绩的下滑，有可能是企业采取收缩战略（downsizing）、清理非盈利项目、裁减冗员的结果，因此，研究财务困境对公司业绩的影响，若仅考察销售增长率单个指标，则有失偏颇。在此情况下，以主营业务利润增长率度量公司业绩是一个较好的选择。依据在于两个方面：（1）虽然ROE和ROA是证券监管机构和投资者所熟悉的度量公司财务业绩的重要指标，但是利润构成中的其他业务利润、营业外收支和投资收益相对于主营业务利润来说，更易于被陷入财务困境的企业所操纵；（2）主营业务利润更能反映一个企业基本的、持续的盈利能力。同时以销售增长率和主营业务利润增长率从不同的侧面度量公司业绩可以起到优点互补、相互印证的作用。另外需要注意的是，对于不同的行业而言，其成熟度和市场竞争程度一般存在较大差异，为消除这种差异的影响，以销售增长率和主营业务利润增长率度量公司业绩时，应进行行业调整。具体计算可参照单个公司的业绩指标剔除行业平均值（均值或中位数）。（三）关于财务杠杆的定义对于财务杠杆的定义应关注两个问题：（1）财务困境对财务杠杆的内生影响问题。事实上，企业陷入财务困境往往会导致净权益减少，财务杠杆随之提高。为了消除财务困境对财务杠杆的这种内生影响，我们认为应该选择整个业绩度量期间之前的企业资产负债率定义财务杠杆。举例来说，如果销售增长率和主营业务利润增长率度量的是t年度至t+1年度的公司业绩，财务杠杆选择的应是t-1年初的资产负债率。（2）财务杠杆的行业差异问题。不同行业的财务杠杆很可能存在系统性差异，这种差异在研究设计中必须予以调整。可行的调整方法有两种：其一，以单个企业的财务杠杆除以该企业所在行业平均值，如此得到该企业的相对财务杠杆值；其二，以某个特定行业的财务杠杆为标准，涉及行业财务杠杆系数，以单个企业的财务杠杆与该系数相乘，得到调整值。基于以往相关研究发现财务杠杆与公司业绩之间存在非线性关系的考虑，财务杠杆宜设置为哑变量而不是连续变量。例如，Lennox[1]发现财务杠杆与破产概率之间存在非线性关系。关于财务杠杆哑变量的具体设计可采取不同的分组形式，例如，可以先按资产负债率的高低将样本分为N组，将资产负债率最高的前若干组定义为高杠杆组，变量取值为1，其余组取值为0，也可以在N个杠杆组合中仅取最高、最低各若干组定义为高杠杆组合和低杠杆组合，变量分别取值1和0，居中的杠杆组合予以剔除。

已知：相关系数是解释两连续变量之间是否存在线性关系的数值。趋近于0表示不相关，靠近1或-1表示强烈相关，符号表示正相关或负相关。 我的问题：书上说道，当利用相关系数来解释两个变量之间的关系时，这个相关统计是否重要，有两个判定标准： 然后是一通解释，我完全没有看懂。 对问题1的解释：要考虑样本来自相关系数为.00的总体的概率。做法是从总体中进行100次容量为N的抽样，计算每次抽样的相关系数，然后获取95%的相关系数范围，还断言这一范围会呈现关于.00对称的特点。如果实际样本的相关系数在此范围之外，可以认为所观测结果与.00显著不同。之后给出了Magnusson的公式，计算得到一个估值-.28和.28。我是没看懂书上的解释。 对于问题2的解释就更蹊跷了：相关系数的平方表示Y中方差中的百分之多少与X的方差相关。以母亲年龄与3岁儿童IQ的相关系数为.30，IQ方差为225，说IQ分数的方差的9%与母亲年龄有关。然后选择年龄为25岁的一批孩子，计算他们的IQ的方差。这个方差和估值之间的差异会说明什么吗？书上说“儿童IQ分数的标准差相对较小的减少（当与母亲年龄有关的变量消除后），表明这个相关系数可能不具有实际意义。” 进而提出中要对中等程度相关系数的解释保持谨慎态度。 以上问题有点复杂，但真心不太理解。求帮助。

在百度去搜啊!◆ 例如有一张学生成绩表，记录了一个班的学生各门课的成绩。按学生的姓名为一行记成的表。这个表就是一个数据结构。每个记录(有姓名，学号，成绩等字段)就是一个结点，对于整个表来说，只有一个开始结点(它的前面无记录)和一个终端结点(它的后面无记录)，其他的结点则各有一个也只有一个直接前趋和直接后继(它的前面和后面均有且只有一个记录)。这几个关系就确定了这个表的逻辑结构。　　那么我们怎样把这个表中的数据存储到计算机里呢? 用高级语言如何表示各结点之间的关系呢? 是用一片连续的内存单元来存放这些记录(如用数组表示)还是随机存放各结点数据再用指针进行链接呢? 这就是存储结构的问题，我们都是从高级语言的层次来讨论这个问题的。(所以各位赶快学C语言吧)。　　最后，我们有了这个表(数据结构)，肯定要用它，那么就是要对这张表中的记录进行查询，修改，删除等操作，对这个表可以进行哪些操作以及如何实现这些操作就是数据的运算问题了。

去单位面试，明明成功了，但又被通知说不录用了

题呢？

目前，国际、国内200多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。灰色系统理论应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果，在植物病理学科内也有一定的应用。灰色预测方法的特点表现：首先是它把离散数据视为连续变量在其变化过程中所取的离散值，从而可利用微分方程式处理数据；而不直接使用原始数据而是由它产生累加生成数，对生成数列使用微分方程模型。这样，可以抵消大部分随机误差，显示出规律性。研究一个系统，一般应首先建立系统的数学模型，进而对系统的整体功能、协调功能以及系统各因素之间的关联关系、因果关系、动态关系进行具体的量化研究。这种研究必须以定性分析为先导，定量与定性紧密结合。系统模型的建立，一般要经历思想开发、因素分析、量化、动态化、优化五个步骤，故称为五步建模。第一步：开发思想，形成概念。通过定性分析、研究，明确研究的方向、目标、途径、措施，并将结果用准确简练的语言加以表达，这便是语言模型。第二步：对语言模型中的因素及各因素之间的关系进行剖析，找出影响事物发展的前因、后果。一对前因后果（或一组前因与一个后果）构成一个环节。一个系统包含许多这样的环节。有时，同一个量既是一个环节的前因，又是另一个环节的后果，将所有这些关系连接起来，便得到一个相互关联的、由多个环节构成，即为网络模型。第三步：对各环节的因果关系进行量化研究，初步得出低层次的概略量化关系，即为量化模型。第四步：进一步收集各环节输入数据和输出数据，利用所得数据序列，建立动态GM模型，即动态模型。动态模型是高层次的量化模型，它更为深刻地揭示出输入与输出之间的数量关系或转换规律，是系统分析、优化的基础。第五步：对动态模型进行系统研究和分析。通过结构、机理、参数的调整，进行系统重组，达到优化配置、改善系统动态品质的目的。这样得到的模型，称之为优化模型。五步建模的全过程，是在五个不同阶段建立五种模型的过程：语言模型；网络模型；量化模型；动态模型；优化模型。在建模过程中，要不断地将下一阶段中所得的结果回馈，经过多次循环往复，使整个模型逐步趋于完善。灰色系统理论的产生和发展动态，灰色系统的基本概念，灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别，灰色系统预测GM（1，1）模型，GM（1，N）模型，灰色系统模型的检验，应用举例。

联系生活实际，采用实物教学

“事”字组的成语有哪些 一事无成、郑重其事、若无其事、煞有介事、不省人事、无事生非、无回济于事、答少不更事、便宜行事、意气用事。 带“言”和“语”字的四字成语有哪些 “冷言来冷语”源，“自言自语”，“甜言蜜语”，“闲言碎语”，“流言蜚语”。 用来字组成语有哪些 古往今来、 南来北往、 人来人往、 先来后到、 突如其来、 死去活来、 空穴回来风、答 继往开来、 卷土重来、 神来之笔、 来日方长、 纷至沓来、 来势汹汹、 熙来攘往、 姗姗来迟、 翻来覆去、 逆来顺受、 礼尚往来、 心血来潮、 别来无恙、 来历不明、 手到擒来、 飞来横祸、 有生以来、 机不可失，失不再来、 一来一往、 乘兴而来，败兴而归、 来之不易 有字组成语有哪些 别有洞天,尺有所短,后继有人,应有尽有,寸有所长,胸有成竹,责有攸归,有说专有笑,有机可乘属,有口皆碑,死有余辜,开卷有益,徒有虚名,错落有致,有始无终,无独有偶,铿锵有力,绝无仅有,若有所思,津津有味,彬彬有礼,卓有成效,有朝一日,孔武有力,念念有词,化为乌有,井然有序,赫赫有名,煞有介事,兼而有之, 球组四字成语有哪些 球字四字成语有： 1、蜚誉全球 【拼音】fēi yù quán qiú 【释义】蜚誉，蜚声中外，很内出名 。指国内外都容很有名气。 【反义词】臭名昭著 【出处】鲁迅的《布鲁塞尔第一公民》：蜚誉全球的“布鲁塞尔第一公民”塑像，矗立在大广场附近的埃杜里弗小巷中。 2、誉满全球 【拼音】yù mǎn quán qiú 【释义】美好的名声天下皆知。 【反义词】臭名昭著 【出处】南朝·梁·沈约《齐故安陆昭王碑文》：“宴语谈笑，情澜不竭；誉满全球，德冠生民。” (5)语字组成语有哪些扩展阅读： 一、球 【拼音】qiú 【释义】 1、数学上指圆形的立体。从中心到表面各点距离都相等。 2、某些体育用品或球类运动：足～。～赛。 3、球形的东西：煤～。 4、特指地球或星体：全～。月～。 二、球字三字词组： 擦边球：擦过边缘的球。比喻刚刚满足条件的事物； 滚雪球：雪球在雪中滚动，越滚越大。比喻越活动越发展的事物； 三、球字二字词组： 球迷、球门、球队、地球、打球、罚球、垒球、球艺、眼球、松球、角球、球菌、球星、球体、球路、球场、色球、手球、棒球、发球、球拍、血球、全球、球刀、月球等。 上字组成语有哪些 上字组成语有哪些 ： 上无片瓦，下无插针之地、 怒从心上起，恶向胆边生、回 新官上答任三把火、 走马上任、 上下交困、 山上无老虎，猴子称大王、 上不着天，下不着地、 羊毛出在羊身上、 热锅上的蚂蚁、 掌上明珠、 上蹿下跳、 举国上下、 后来居上、 老虎头上扑苍蝇、 火上浇油、 难于上青天、 上天无路，入地无门、 高高在上、 纸上谈兵、 比上不足，比下有余、 姜太公钓鱼，愿者上钩、 赶鸭子上架 用“道”字可以组的四字成语有哪些 用“道”字可以组的成语有： 1、津津乐道 [jīn jīn lè dào]：形容对这件事版十分地权感兴趣。 2、道貌岸然[dào mào àn rán]：指神态严肃，一本正经的样子。 3、志同道合 [zhì tóng dào hé]：志趣相同，意见一致的意思。 4、任重道远 [rèn zhòng dào yuǎn]：担子很重路很远。比喻责任重大，要经历长期的奋斗。 5、微不足道 [wēi bù zú dào]：微小得很，不值得一提。指意义、价值等小得不值得一提。 6、道听途说 [dào tīng tú shuō]：路上听来的、路上传播的话。泛指没有根据的传闻。 “组”字开头的成语有哪些 1、阻山带河：靠山环河。指形势险要。 2、组合优化：组合优化问题是最优版化问题的一类。最优化问题似乎权自然地分成两类：一类是连续变量的问题，另一类是离散变量的问题。具有离散变量的问题，我们称它为组合的。 3、组织心理：研究个体、群体与组织的关系。 4、组别活动：组别活动中，组别可以为动词：安排，即，安排活动，或作为形容词，即某一组织的活动。 5、组群效应：是出生在一个特定的时代对发展的影响。 6、组织界限：将组织同环境区别开来的人为设置的尺度。 “组”字开头的成语有哪些 “组”字开头的成语有： 组织心理（zǔ zhī xīn lǐ）：研究个体、群体与组织的关系。版 组群效应（zǔ qún xià权o yīng）：是出生在一个特定的时代对发展的影响。 组织界限（zǔ zhī jiè xiàn）：将组织同环境区别开来的人为设置的尺度。 阻山带河（zǔ shān dài hé）：靠山环河。指形势险要。 组别活动（zǔ bié huó dòng）：即某一组织的活动。 用道组四字成语有哪些 “道”字组成的成语有很多，这里仅举出3个例子，希望对你有所帮助。 【成语】： 道不拾遗 【拼音】： dào bù shí yí 【解释】： 遗：失物。路上没有人把别人丢失的东西拾走。形容社会风气好。 【出处】： 《韩非子·外储说左上》：“国无盗贼，道不拾遗。”《战国策·秦策一》：“道不拾遗，民不妄取。” 【举例造句】： 人人称赞道不拾遗，夜不闭户的良好社会风气。 2.【成语】： 道貌岸然 【拼音】： dào mào àn rán 【解释】： 道貌：正经严肃的容貌；岸然：高傲的样子。指神态严肃，一本正经的样子。 【出处】： 清·蒲松龄《聊斋志异·成仙》：“又八九年，成忽自至，黄巾氅服，岸然道貌。” 【举例造句】： 因看见端甫道貌岸然，不敢造次。 清·吴趼人《二十年目睹之怪现状》第一百四回 3.【成语】： 道听涂说 【拼音】： dào tīng tú shuō 【解释】： 从道路上听到，在道路上传说。泛指没有根据的传闻。 【出处】： 《论语·阳货》：“子曰：‘道听而涂说，德之弃也。"” 【举例造句】： 小说家者流，盖出于稗官，街谈巷语，道听涂说者之所造也。 《汉书·艺文志》

边际量就是增量，指自变量增加所引起的因变量的增加量。比如边际效用 是指某种物品的消费量每增加一单位所增加的满足程度。例子与楼上接近，一个饥饿的人吃包子，第一个包子给他带来的效用为10，缓解了他的饥饿感，第二个包子带来的效用为5，第三个为3，...，到第十个包子给他带来的效用为-10，因为他已经吃撑了。这反映了边际效用递减规律。再如边际成本，请参考http://bk.baidu.com/view/177880.htm

表现在图像上，就是函数曲线不是一直上升，或一直下降。例如，正弦函数，不是单调函数。例如，一次函数，指数函数是单调函数。