什么是名义变量?请给我尽量精准的答案

在统计学和机器学习中，变量（Variable）是指可以随着某个因素的改变而发生变化的属性或特征。按照变量的数据类型不同，可以将变量分为两类：分类型变量（Categorical Variable）和数值型变量（Numerical Variable）。本文将讨论分类型变量的分类。分类型变量（Categorical Variable），也叫名义变量，是指不同类别之间没有可度量的顺序关系的变量。分类型变量主要包括以下几种类型：1.二元变量（Binary Variable）：只有两种取值，比如“是/否”、“男/女”等。2.名义变量（Nominal Variable）：有两种或两种以上的取值，但没有可度量的顺序关系，比如“颜色”“国籍”等。3.有序变量（Ordinal Variable）：有两种或两种以上的取值，且取值之间有可度量的顺序关系，但没有可计量的差异，比如“身高”、“温度”等。4.计数变量（Count Variable）：指计量某个事件发生的频率，比如“人数”、“车辆数”等。5.时间变量（Time Variable）：指时间戳、日期等。总之，分类型变量是指在样本中，每个变量的取值只能属于若干个离散的类别中的一种，分类的方式和数据类型影响了后续的数据分析和建模方法的选择。

名义变量的单位是货币。根据相关信息表明，所用经济变量均为人民币名义变量，单位均为亿元人民币，国内生产总值（GDP）有三种核算方法，生产法、收入法和支出法。

nominal variable.真实变量是指以实物数量衡量的变量,名义变量则是指以货币表示的价值衡量的变量.在古典经济理论中,真实变量被认为是最重要的,它们反映了经济的真实情况,名义变量只是一种表达的工具而已.

这个在我的印象中应该是实参和形参吧，就是实际参数和形式参数，怎么和你解释呢？好比说我定义一个变量a和一个变量b，再定义一个变量x和一个变量y，将a的值传递给x，b的值传递给y，这个的用处我就不说了，几句话说不明白的，你必须去看专业的书籍。比如C语言，或者C++，会的大侠别喷啊，我学的不好，也只能这么和你解释了。。。。。。。

名义和有序变量的应用（能否作因变量？能否作自变量？如...看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。汗马绝尘安外振中标青史 锦羊开泰富民清政展新篇 春满人间

正确答案:B,D解析：定量变量，也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量，是指并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。可以分为：有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等；名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气(阴、晴)、性别(男、女)、职业(工人、农民、教师、干部)和产品的型号等。

人工变量。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。简单说自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。

重新整理数据进行分析

变量的类型包括1连续变量(continuous) ，观察可以在某组实数之间取任何值。给连续变量的观察值可以包括与测量仪器允许的一样小的值。连续变量的示例包括高度，时间，年龄和温度。2离散变量(discrete)。观察可以基于来自一组不同的整体值的计数来获取值。3分类变量(Categorical) 具有描述数据单元的“质量”或“特征”的值。4序数变量。观察可以采用可以逻辑排序或排序的值。与序数变量相关联的类别可以比另一个更高或更低，但不一定在每个类别之间建立数字差异。5名义变量(nominal) 。观察可以采用无法按逻辑顺序组织的值。名义分类变量的例子包括性别，商业类型，眼睛颜色，宗教和品牌。

变量的属性设计和尺度概念名词界定清楚之后,接下来便是变量设计,变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础,总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量,可以直接测量。另一些变量,内涵虽很清晰，但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词，概念上是国内生产总值除以职工总数,但在收集数据计算时,还会有不同理解,需要作出具体说明,如职工总数,是指在册的职工人数,还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量,而操作变量可能是“企业在册职工数”,或“在册职工加合同工总数”。将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定,“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高” ,但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告,这些年教师与公务员比较起来,平均工资水平到底是高还是低,差别有多大,谁都说不清楚。究其原因,是按此规定表述的命题去测量和检验,操作有难度。“平均工资水平”是名义变量,要计算的话,还须转换成合理的操作变量,并要清晰界定每个变量的含义,如平均工资水平,是指所有教师和公务员而言,还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资,这些细节不交代清楚就无法统计。变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异,如“职工人数”这个变量指职工群体的数量,它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性，只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种，也可以设定为18岁到60岁之间的数字。变量是属性的集合,不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数,所用尺度是定比尺度。如“1 000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种,属于定类尺度变量,将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年,也属于定类尺度,如设定为18到60岁,则属定比尺度。如设定“职工学历”变量,可以采用定类尺度,分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序，可采用定序尺度,例如招聘职工中按学历指标优先排序,设定为本科、高中、硕士、博士、初中,则定序尺度相应标为第一至第五。研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如3.2来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间，设计出一套有效的测度指标，就是一项研究工作结果。二、变量操作化过程从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻，于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮"的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。这种情况下,有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行，就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”，多个或多层指标便形成“指标体系”。设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标，使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况，需设计一套可供操作的指标体系。直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来，可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以，管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程,有两个问题值得注意。一是变量和属性不能混淆。属性表示变量在类型或程度上的差异，总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如，性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。二是从名义变量转换到可直接测度的指标,要论证各环节的有效性,有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时，却简单地依靠问卷中的一个认识性问项:“你认为本企业的创新性(绩效)属于:很强(很好) ,强(好),一般,差,很差。”面对这样的问题和选项，企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据，其有效性就难以令人信服。

　　不是的，但名义利率属于名义变量。　　我们直接从现实中收集到的（未经处理的）宏观经济数据几乎都是名义的，因为他们大部分是以货币为计量单位的，于是免不了会受货币币值的影响，但是为了更好地分析政策对实际变量的影响（尤其是短期的），我们就需要把政策对价格水平的影响和对实际变量的影响分离开，于是才有了实际变量和名义变量的区别。

不是。名义变量是在现有的前提或条件下确定的数值，而不是整体价格水平。价格总水平，是指在一定时期内全社会所有商品和服务价格的加权平均水平。

体重是名义变量。根据查询相关信息显示：变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念，变量是可变的，体重为70kg，体重是会变化的，体重是变量数据。

这个在我的印象中应该是实参和形参吧，就是实际参数和形式参数，怎么和你解释呢？ 好比说我定义一个变量a和一个变量b，再定义一个变量x和一个变量y

名义变量。spss中的变量有三种类型：名义变量，有序变量，度量变量。“是”，“否”是逻辑值，属于名义变量。

进行聚类分析时，可使用的方法有很多，而这些方法的选择往往与变量的类型是有关系的，由于数据的来源及测量方法的不同，变量大致可以分为两类。 （1）定量变量。也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。 （2）定性变量，这些量并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。这些量还可以分为两种，一种是有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等，矿石的质量分为贫矿和富矿，另一种是名义变量，这种变量即无等级关系，也无数量关系，如天气（阴、晴），性别（男、女）、职业（工人、农民、教师、干部）和产品的型号等。

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

虚拟变量取1、0以外的数值。虚拟变量称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。虚拟变量设置的原则：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：（1）如果回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。（2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

定量变量也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量这些量并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。这些量还可以分为两种，一种是有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等，矿石的质量分为贫矿和富矿；另一种是名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气（阴、晴）、性别（男、女）、职业（工人、农民、教师、干部）和产品的型号等。

可以as.numeric，或者其他方式

spss里二分类变量对应标度吗表示两个(组)变量是否是显著性相关；另一个相关系数，它用来表示两个变量的相关强度有多强，一般相关系数都在-1~1之间，越接近1和-1代表相关强度越强(正向和负向)，越接近0，代表强度越弱。

spss的单选一般是名义数据。单选问题的选项没有固定的顺序，只是用来区分不同的类别，那么可以将其编码为名义变量，名义变量表示不同的类别之间没有大小或顺序的关系，比如性别、民族、颜色等。在SPSS中，名义变量通常被编码为一系列数字，每个数字表示一个类别，可以对数据进行分类、计数和统计分析等。

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。

虚拟变量引入的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：（1）如果回归模型有截距项。有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。（2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。虚拟变量简介：虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。

最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量。即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。若f（.)是Logistic分布，则其为Logistic模型。特点：logit模型也叫Logistic模型，服从Logistic分布。probit模型服从正态分布。两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接，应用更广。而且，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Logit的扩展。

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或 哑变量 ，用以反映质的属性的一个 人工 变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且 接近现实 。 例如，反映文化程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历 一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。 在进一步解释虚拟变量的含义之前，我们需要先了解一下“参照”的含义。分类结果的解释一般是要有参照类别的。比如我们说男性肺癌发生率高，暗含了“相对女性”这样的参照；50岁以上人群冠心病发生率更高，暗含了“相对50岁以下人群”的参照。没有参照，就没法说高或低。比如我们单独说80%这个数字，它是高还是低呢？相对70%就是高的，相对90%就是低的。所以分类变量的结果需要结合参照来解释。 当我们把k个类别的多分类变量转化为k-1个二分变量后，每一个二分类变量表示相对参照类的大小。例如，多分类变量x用1、2、3、4表示，我们设定以1作为参照，那么生成的3个虚拟变量分别表示：2和1相比的大小、3和1相比的大小、4和1相比的大小。 通过生成虚拟变量，就把原来的一个系数变成了多个系数，这多个系数更详细地显示了自变量与因变量之间的关系，尤其在非线性关系的时候，尤其重要。因为当你在用线性回归、logistic回归这些方法的时候，已经默认了是线性关系了，你是不可能找出非线性关系的。 模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差） 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： （1）如果回归模型有截距项 有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。 （2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

Nominal名义变量是对数据进行分类得到的变量，如按性别分为男女，按年龄分为老、中、青；Ordinal顺序变量是对数据进行排序得到的变量，如按成绩先后分为第一、第二、第三、第四等；Scale 定距变量是对数据经过按标准测量，或使用工具测量后得到的数据，有绝对零点或相对零点的数据：有绝对零点的如长度、重量等；有相对零点的如温度、成绩、智商等。

用层级回归做的吗？？？如果满足正态分布可以用层级回归分步将自变量调节变量带入方程再看结果！

自变量和因变量之间呈线性相关不要紧，logistic回归就是避免共线性所提出的。单因素是为了鉴别自变量的共线性的，如果有线性关系就直接用线性回归就好了

（变量分为定性和定量两类，其中定性变量又分为分类变量和有序变量；定量变量分为离散型和连续型）continuous data(连续数据)discrete data(离散数据)【discrete data are produced when a variable can take only certain fixed values.【continous data are produced when a variable can be take any value between two values.】【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值】

字符串的要转化为数字的才行

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。

什么叫做自己XY的回归？什么意思

数据挖掘 | 数据理解和预处理小编遇到过很多人(咳咳，请不要对号入座)，拿到数据后不管三七二十一，先丢到模型中去跑，管它具体什么样呢，反正“大数据”嘛，总能整出点东西来。但就像上次说过的，“大数据”很有可能带来“大错误”!所以在数据挖掘工作开始前，认真的理解数据、检查数据，对数据进行预处理是至关重要的。很多人说，数据准备工作真是个“体力活”，耗时耗力不说，还异常的枯燥无味。这点小编承认，建模之前的数据处理确实是平淡的，它往往不需要多高的智商，多牛的编程技巧，多么高大上的统计模型。但是，它却能时时触发你的兴奋点，因为它需要足够的耐心和细心，稍不留神就前功尽弃。在这次的内容里，小编首先会从“数据理解”、“变量类型”和“质量检查”三个方面进行阐述，然后会以一个自己做过的实际数据为例进行展示。一、数据理解拿到数据后要做的第一步就是理解数据。什么是理解数据呢?不是简单看下有多少Excel表，有多少行，多少列，而是要结合自己的分析目标，带着具体的业务需求去看。首先，我们需要明确数据记录的详细程度，比方说某个网站的访问量数据是以每小时为单位还是每天为单位;一份销售数据记录的是每家门店的销售额还是每个地区的总销售额。其次，我们需要确定研究群体。研究群体的确定一定和业务目标是密切相关的。比方说，如果我们想研究用户对产品的满意度与哪些因素有关，就应该把购买该产品的所有客户作为研究群体;如果我们想研究用户的购买行为受哪些因素影响，就应该同时考察购买人群和非购买人群，在两类人群的对比中寻找关键因素。研究群体的确定有时也和数据的详细程度有关。比如我们想研究“观众影评”对“电影票房”的影响，我们既可以把“每部电影”看成一个个体，研究“影评总数”对“电影总票房”的影响，也可以把“每部电影每天的票房”看成一个个体，研究“每天的影评数”对“每天的电影票房”的影响。具体选择哪一种取决于我们手上有什么样的数据，如果只有总票房和总影评数的数据，那我们只能选择第一种;如果有更详细的数据，那就可以考虑第二种方案。需要注意的是，这两种方案还会影响我们对于模型的选择。例如，如果研究“每天的影评数”对“每天电影票房”的影响，那每部电影又被细分为很多天，同一部电影不同时间的票房会有较高的相似性，这就形成了一种层次结构，可以考虑使用层次模型(hierarchical model)进行分析。最后，当我们确定了研究目标和研究群体后，我们需要逐一理解每个变量的含义。有些变量和业务目标明显无关，可以直接从研究中剔除。有些变量虽然有意义，但是在全部样本上取值都一样，这样的变量就是冗余变量，也需要从研究中剔除。还有一些变量具有重复的含义，如“省份名称”和“省份简称”，这时只需要保留一个就可以了。二、变量类型所有变量按其测量尺度可以分成两大类，一类是“分类变量”，一类是“数值变量”。不同类型的变量在处理方法和后期的模型选择上会有显著差别。【分类变量】分类变量又称属性变量或离散变量，它的取值往往用有限的几个类别名称就可以表示了，例如“性别”，“教育程度”，“收入水平”，“星期几”等。细分的话，分类变量又可分为两类，一类是“名义变量”，即各个类别间没有顺序和程度的差别，就像“手机系统”中ios和安卓并没有明显的好坏差别，“电影类型”中“动作片”和“科幻片”也都是一样的，说不上哪个更好或更差。另外一类是定序变量，即不同类别之间存在有意义的排序，如“空气污染程度”可以用“差、良、优”来表示、“教育程度”可以用“小学、初中、高中、大学”来表示。当研究的因变量是分类变量时，往往对应特定的分析方法，我们在后面的章节会陆续讲到，这里暂且不谈。当研究中的自变量是分类变量时，也会限制模型选择的范围。有些数据挖掘模型可以直接处理分类自变量，如决策树模型;但很多数据挖掘模型不能直接处理分类自变量，如线性回归、神经网络等，因此需要将分类变量转换成数值变量。对于定序自变量，最常用的转换方法就是按照类别程度将其直接转换成数值自变量，例如将空气污染程度 “差、良、优”转换为“1,2,3”。对于名义自变量，最常用的转换方法就是构造0-1型哑变量。例如，对于“性别”，可以定义“1=男，0=女”。当某个名义变量有K个类别取值时，则需要构造K-1个哑变量。例如教育程度“小学，初中，高中，大学及以上”，可以构造三个哑变量分别为：x1：1=小学，0=其它;x2：1=初中，0=其它;x3：1=高中，0=其它。当x1，x2，x3三个哑变量取值都为0时，则对应着“大学及以上”。需要注意的是，有时候名义变量的取值太多，会生成太多的哑变量，这很容易造成模型的过度拟合。这时可以考虑只把观测比较多的几个类别单独拿出来，而把剩下所有的类别都归为“其它”。例如，中国一共包含56个民族，如果每个民族都生成一个哑变量就会有55个，这时我们可以只考虑设置“是否为汉族”这一个0-1哑变量。【数值变量】我们再来看看数值变量。数值变量就是用数值描述，并且可以直接进行代数运算的变量，如“销售收入”、“固定资本”、“评论总数”、“访问量”、“学生成绩”等等都是数值变量。需要注意的是，用数值表示的变量不一定就是数值型变量，只有在代数运算下有意义的变量才是数值型变量。例如财务报表的年份，上市时间等，虽然也是用数值表示的，但我们通常不将它们按照数值型变量来处理。上面我们讲到，分类变量通常要转换成数值型变量，其实有些时候，数值型变量也需要转换成分类变量，这就用到了“数据分箱”的方法。为什么要进行数据分箱呢?通常有以下几个原因：1. 数据的测量可能存在一定误差，没有那么准确，因此按照取值范围转换成不同类别是一个有效的平滑方法;2.有些算法，如决策树模型，虽然可以处理数值型变量，但是当该变量有大量不重复的取值时，使用大于、小于、等于这些运算符时会考虑很多的情况，因此效率会很低，数据分箱的方法能很好的提高算法效率;3.有些模型算法只能处理分类型自变量(如关联规则)，因此也需要将数值变量进行分箱处理。数据分箱后，可以使用每个分箱内的均值、中位数、临界值等作为这个类别的代表值，也可以直接将不同取值范围定义成不同的类别，如：将污染程度划分后定义为“低、中、高”等。那如何进行数据分箱呢?常用的数据分箱的方法有：等宽分箱(将变量的取值范围划分成等宽的几个区间)、等频分箱(按照变量取值的分位数进行划分)、基于k均值聚类的分箱(将所有数据进行k均值聚类，所得的不同类别即为不同的分箱)，还有一些有监督分箱方法，如：使分箱后的结果达到最小熵或最小描述长度等。这里不详细介绍了，有兴趣的童鞋可以自行百度。三、质量检查对数据中的各个变量有了初步了解后，我们还需要对数据进行严格的质量检查，如果数据质量不过关，还需要进行数据的清洗或修补工作。一般来说，质量检查包括检查每个变量的缺失程度以及取值范围的合理性。【缺失检查】原始数据中经常会存在各种各样的缺失现象。有些指标的缺失是合理的，例如顾客只有使用过某个产品才能对这个产品的满意度进行评价，一笔贷款的抵押物中只有存在房地产，才会记录相应的房地产的价值情况等。像这种允许缺失的变量是最难搞的，因为我们很难判断它的缺失是合理的，还是由于漏报造成的。但无论哪种情况，如果变量的缺失率过高，都会影响数据的整体质量，因为数据所反映的信息实在太少，很难从中挖掘到有用的东西。对于不允许缺失的变量来说，如果存在缺失情况，就必须进行相应的处理。如果一个变量的缺失程度非常大，比方说达到了70%，那就考虑直接踢掉吧，估计没救了。如果缺失比例还可以接受的话，可以尝试用缺失值插补的方法进行补救。插补的目的是使插补值能最大可能的接近其真实的取值，所以如果可以从其他途径得到变量的真实值，那一定优先选择这种方法。比如某个公司的财务信息中缺失了“最终控制人类型”和“是否国家控股”这两个取值，这些可以通过网上的公开信息得到真实值;再比如缺失了“净利润率”这个指标的取值，但是却有“净利润”和“总收入”的取值，那就可以通过变量间的关系得到相应的缺失值，即净利润率=净利润/总收入。当然，更多的时候，我们无法得到缺失值的真实信息，这时就只能借用已有的数据来进行插补了。对数值变量来说，可以用已观测值的均值、中位数来插补缺失值;对分类型变量来说，可以用已观测数据中出现比例最高的类别取值来进行插补。这些方法操作起来非常简单，但它们都是对所有缺失值赋予了相同的取值，所以当缺失比例较大时，可能会扭曲被插补变量与其余变量的关系。更复杂一点的，我们可以选择模型插补方法，即针对被插补变量和其它自变量之间的关系建立统计模型(如回归、决策树等)，将模型预测值作为插补值。如何处理缺失值是一个很大的研究课题，我们这里只是介绍了最简单可行的方法，有兴趣的读者可以参阅Little和Rubin 2002年的专著“Statistical Analysis with Missing Data”。【变量取值合理性检查】除了缺失外，我们还要考察每个变量的取值合理性。每个变量都会有自己的取值范围，比如“用户访问量”、“下载次数”一定是非负的，“投资收益率”一定在0~1之间。通过判断变量的取值是否超出它应有的取值范围，可以简单的对异常值进行甄别。除了根据变量的取值范围来检查变量质量外，还可以根据变量之间的相互关系进行判断。例如一家公司的“净利润率”不应该大于“总利润率”等。只有通过了各个方面检测的数据才是一份高质量的数据，才有可能带来有价值的模型结果。四、实例分析——电影票房分析最后，我们给出一个实例分析。在这个例子中，我们的目标是研究电影哪些方面的特征对电影票房有影响。我们有两方面的数据，一是描述电影特征的数据，二是描述电影票房的数据。由于我们关注的是北美的票房市场，所以描述电影特征的数据可以从IMDB网站得到，它是一个关于演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库，里面可以找到每部上映电影的众多信息;电影每天的票房数据可以从美国权威的票房网站Box Office Mojo得到，上面记录了每部电影上映期间内每天的票房数据。我们将从IMDB得到的数据放到“movieinfor.csv”文件中，将从Box Office Mojo中得到的数据放到“boxoffice.csv”文件中。这里，我们以2012年北美票房市场最高的前100部电影为例进行讲解。下表给出了这两个数据集中包含的所有变量以及相应的解释。在这两个数据中，movieinfor.csv数据的记录是精确到每部电影的，而boxoffice.csv数据精确到了每部电影中每天的票房数据，是精确到天的。上表中给出的变量中，除了电影名称和ID外，“电影类型”“MPAA评级”(美国电影协会对电影的评级)和“星期几”是分类型变量;“放映时长”、“制作预算”、“电影每天的票房”和“每天放映的影院数”是数值型变量。两份数据都不存在缺失值。我们首先对两个数据集分别进行变量预处理，然后再根据电影ID将两个数据整合到一起。下面给出了每个变量的处理方法：【电影类型】电影类型是一个分类变量。在这个变量中我们发现每部电影都不止一个类型，例如“The Dark Knight Rises”这部电影就有“Action”、“Crime”和“Thriller”三个类型，并且它们以“|”为分隔符写在了一起。同时，不同电影之间可能有相同的类型，也可能有不同的类型，例如票房排名第二的电影“Skyfall”，它的类型是“Action |Adventure |Thriller”。因此，我们首先需要做的是把每部电影所属的类型逐一取出来，然后将所有出现过的类型分别形成一个0-1哑变量，如果这部电影在某个类型上出现了，则相应变量的取值就是1，否则是0.通过上面一步，我们知道这个数据集中出现过的所有电影类型一共有11个。那是不是按照之前所讲的，应该把它转换为10个哑变量呢?这里需要注意的是，所有的电影类型之间并不是互斥的(即有了action，就不能有其他的类型)，所以我们无需因为共线性的原因去掉其中一个。也就是说，如果把每一个电影类型单独作为一个独立的变量，可以衍生出11个新的0-1变量，这完全没有问题。但11个变量未免有点过多，所以我们根据不同电影类型的频数分布情况，只把出现次数明显较多的类型单独拿出来，最终生成了6个0-1型变量，分别为Adventure，Fantasy，Comedy，Action，Animation，Others。【MPAA评级】对于这个分类型变量，我们首先可以看一下数据中它所包含的全部取值，发现一共有“PG”，“PG-13”和“R”三个。和上面的电影类型(Genre)不同，对于一部电影而言，它只能有一个MPAA取值。因此，在MPAA变量中，我们需要选择一个作为基准，将另外两个构造成哑变量。例如，我们以“PG”为基准，构造的两个哑变量分别为PG13和R，如果这两个哑变量的取值同时为0，那就相当于电影的MPAA评级是PG。【放映当天是星期几】这个变量同MPAA评级一样，每部电影只能有一个取值。如果它在星期一到星期日上都有取值的话，我们可以衍生出6个0-1型哑变量。因为这里我们更关注周末和非周末对电影票房的影响，而并不关注具体是哪一天，所以我们将其进一步概括成一个变量，即“是否是周末”。【放映时长和制作预算】放映时长和制作预算这两个变量都是取值大于0的数值型变量，我们可以分别检查它们的取值是否在合理的范围内，然后直接保留它们的数值信息。同时，对“制作预算”而言，假设我们这里关心的不是制作预算的具体数值，而是“小成本电影”和“大成本电影”的票房差异，那我们就可以将这个数值型变量进行分箱处理，转换为一个0-1型的分类变量，即 “是否为小成本电影”。在决定按照什么标准来划分是否为小成本电影时，我们根据之前文献里的研究结果，将制作预算在100 million以下的电影看成是小成本电影。上述所有变量的处理过程都可以使用R中最基本的语句(table，rep，which等)完成，由于篇幅限制，小编这里就不列出详细的code了，大家感兴趣的话，可以阅读狗熊会的“R语千寻”系列(戳这里)，相信会在R语言的学习上受到更多启发。最后，我们将所有新生成的变量按照电影ID整合到一起，就大功告成啦。五、总结最后总结一下，小编在这次内容中向大家介绍了拿到数据后的数据理解和预处理工作，内容虽然不难，但同样需要我们认真对待。就好像生活一样，只有踏踏实实走好前面的路，才有可能迎接后面的高潮迭起!

您好，行业几十种设置虚拟变量的方法如下：首先把行业分为十个一组的变量，然后使用SPSSAU中的‘生成变量"功能可实现虚拟变量设置。虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。虚拟变量的作用：1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）希望我的回答能够帮到你。

确定变量的测量类型。在SPSS中，对字符串型变量，测量类型有名义和有序两种，数字类型变量则有名义、标度和有序三种变量属性。个体之间采用数值类表示，例如质量、长度等，这类变量虽然是数值，但不一定全是连续型的，例如年龄和个数都是整数型的。这一类就是spss对应的标度，当区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离。名义：当变量值表示不具有内在等级的类别时（或者是不具有固有的类别顺序的分类数据），该变量可以作为名义变量，名义变量的示例包括地区、邮政编码和宗教信仰。有序：当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量，例如，从十分不满意到十分满意的服务满意度水平。有序变量的示例包括表示满意度或可信度的态度分数和优先选择评分。标度：当区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离，也称为定量或连续数据。

名义变量。生物中有许多物种可以划分成两个或两个以上的种类，称之为性别。这些不同的性别个体会互相补足结合彼此的基因，以繁衍后代，这种过程称为繁殖。典型的情况下，一个物种会有两种性别为主流：雄性与雌性。不过东欧鼹鼠和日本田鼠等就没Y基因，雌性被界定为生产较大配子（即生殖细胞）的那一方。因此，性别的种类,是依据个体在其生命周期某段时间中能够执行的生殖功能来决定。在染色体层面上，人类具有23对46条染色体，其中22对44条染色体被称为常染色体，主要调控身体的发育，而与性别发育相关的被称为性染色体，通常用 “X”和“Y”来表现为达。正常男性的性染色体的核型表现为现为：46，XY。正常女性的性染色体的核型表现为现为：46，XX。一般认为，在人类胚胎的染色体中如果存在Y染色体，就发育成男孩；如果缺乏Y染色体，则发育成女孩。但有些人由于性染色体数目或结构的变化，表现为现为性发育异常，如性染色体的核型为45，XO ，就表现为现出女性发育不良；再如染色体的核型为48，XXXY ，就表现为现为男性发育不良等。当然，常染色体对性别发育也有一定的影响，只是它们对全身发育的影响较大，鉴定性别一般不太考虑。

哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。1、哑变量（Dummy Variable）又称虚拟变量，是指在回归分析中，将分类变量转换为二元变量的一种方法。2、在回归分析中，分类变量通常无法直接参与计算，需要将其转换为数值变量或二元变量，以便进行回归分析。3、哑变量的应用非常广泛，特别是在社会科学、经济学和市场营销等领域。如在市场营销中，可以将顾客的年龄、性别、职业等变量转换为哑变量，以便进行市场分析和预测。在社会科学和经济学中，可以将受教育程度、收入水平、职业类型等变量转换为哑变量，以便进行社会调查和经济分析。哑变量的具体应用：1、在研究教育对收入的影响时，可以将受教育程度转换为哑变量，以便分析不同受教育程度的人群之间的收入差异。2、在研究职业对收入的影响时，可以将职业类型转换为哑变量，以便分析不同职业类型的人群之间的收入差异。3、在研究不同年龄段顾客对某种产品的购买意愿时，可以将年龄转换为哑变量，以便分析不同年龄段顾客之间的购买意愿差异。4、婚姻状态分为未婚、已婚、离异、丧偶等情况，可以将“未婚”作为参照；或者如学历，分为小学、中学、大学、研究生等类别，存在着一定的顺序，可以将“小学”作为参照，以便于回归系数更容易解释。

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

首先把行业分为十个一组的变量，然后使用SPSSAU中的‘生成变量"功能可实现虚拟变量设置。虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。虚拟变量的作用：1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差

碧绿的树叶飘落到地上

碧绿碧绿的照样子写可以是火红火红、金黄金黄、蔚蓝蔚蓝、雪白雪白。碧绿碧绿的句子：1、这雨中的绿色，在画家的调色板上是很难调出来的，然而只要见过这水淋淋的绿，便很难忘却。2、这清新的绿色仿佛在雨雾中流动，流进我的眼睛，流进我的心胸。3、在雨中，所有的色彩都融化在水淋淋的嫩绿之中，绿得耀眼，绿得透明。4、夏天，树上嫩绿的叶子长成了比大人手掌还大的绿色的叶子，茂密的枝叶如同一把巨形的大伞，遮住了骄阳似火的阳光，带来一片清凉的环境。5、小草绿油油的，缤纷的花朵星星点点的点缀着毛茸茸的绿草毯，高大的树木挺立在绿草红花的旁边，像是一个哨兵一样，守护着那些可爱的花草精灵。

不是很恰当，一片绿草，没法突出河流的绵长。可以这样修改：河水碧绿碧绿的好像大地佩戴的一条玉带。

碧绿的河水上飘来桃红的花瓣。碧绿的树叶间，点缀着桃红的花朵。学校旁边是一片碧绿的草地。丽丽今天穿着一件桃红的上衣。

碧绿碧绿的照样子写可以是火红火红、金黄金黄、蔚蓝蔚蓝、雪白雪白。碧绿碧绿的句子：1、这雨中的绿色，在画家的调色板上是很难调出来的，然而只要见过这水淋淋的绿，便很难忘却。2、这清新的绿色仿佛在雨雾中流动，流进我的眼睛，流进我的心胸。3、在雨中，所有的色彩都融化在水淋淋的嫩绿之中，绿得耀眼，绿得透明。4、夏天，树上嫩绿的叶子长成了比大人手掌还大的绿色的叶子，茂密的枝叶如同一把巨形的大伞，遮住了骄阳似火的阳光，带来一片清凉的环境。5、小草绿油油的，缤纷的花朵星星点点的点缀着毛茸茸的绿草毯，高大的树木挺立在绿草红花的旁边，像是一个哨兵一样，守护着那些可爱的花草精灵。

一、春雨过后，碧绿的麦苗长得更加旺盛。二、碧绿的草地上点缀着一簇簇紫色的花朵。三、碧绿的草原一望无际，远处的牛羊隐约可见。四、春天到了，各种花草树木在阳光下舒展它们碧绿的叶子。五、白杨树舒展着碧绿的叶子，吮吸着春天的雨露。六、广阔的天空下，是一望无际的碧绿的荷塘。七、潭水清澈碧绿，好似看尽人间世态炎凉的眼眸，沉静，深邃。八、春天，田野上一片碧绿。九、雨后的荷叶好像翠玉似的，格外碧绿。十、暂屋后是一片碧绿平整的菜田。十一、百草园里有碧绿的菜畦和五色的花坛。

回归模型中控制变量的数量选择主要依据经济学理论，一般而言，3个控制变量数量过少，可能会存在遗漏变量的问题从而导致回归结果不可靠，建议查询类似研究的论文中控制变量的选取准则

碧绿的柳条，阳光下闪耀出金丝般光芒。