下列统计变量中，属于定性变量的是（ ）。

【答案】：D当变量取值表现为类别且具有一定的顺序时,被称为顺序变量,比如员工受教育水平。

只有通过以下语句：　　SAVE OUTFILE="文件名" /keep=var1 var10 var2 to var7 var9 var8　　/COMPRESSED．　　OUTFILE指定一个文件名， SPSS将把当前的数据保存为该文件；KEEP语句后要写上所有的变量名，按照您想要的顺序书写。未写上的变量将被删除。运行该语句以后打开O UTFILE指向的文件，变量顺序就已经改变了。如果变量很多的话，逐个书写变量名将是一件很烦的事情，这时一个简便的方法是通过菜单　　Variables）选择变量并paste到SYNTAX中。 　　以上语句适用于一般情况下的数据，下面再介绍另一种方法。 　　如果只想让变量按照变量名的顺序排列（升序或降序），并且变量中不包含任何字符型变量。那么可以将SPSS的数据进行行列转置，转换后S PSS自动将原来的变量名保存在一个新变量case_lbl中，再接着对数据按变量case_lbl进行排序（升序或降序），然后再进行一次行列转置，这样就可以实现排序的目的。 　　用syntax来实现就是：　　FLIP．　　SORT CASES BY case_lbl．　　FLIP NEWNAMES=case_lbl．　　用对话框来执行以上操作就是：　　1、从菜单DataTranspose ，在对话框中选中所有变量进入Variables列表框，然后点OK ，将数据行列转置　　2、从菜单DataSort Cases ，将数据按照变量case_lbl排序　　3、再回到菜单DataTranspose ，选中变量case_lbl进入Name Variable ，将剩下的所有变量选进Variables列表框，按OK执行。 　　和进行行列转置前的数据相对比，数据中多了一个变量case_lbl ，我们可以把它删除。但是更重要的差别是：行列转置后的数据，所有的变量标签、数值标签和格式都丢失了，需要重新设置。如果有字符型变量，那么该变量数据将全部丢失，成为s ysmis 。所以我们在进行数据的行列转置之前，先将文件保存。在执行完以上三个步骤后，从菜单 FileApply Data Dictionary 选择先前保存过的文件将其变量标签、数值标签、格式等信息导到转换过的数据中。相应的syntax就是：　　APPLY DICTIONARY　　FROM="D：aa．sav"．　　至于数据中存在字符型变量而又确实要执行以上操作的，可以先用 Automatic Recode 将字符变量转化成数值变量，然后再执行以上操作。

【答案】：A顺序数据是对顺序变量的观测结果，也表现为类别， 一般用文字表述，也可用数值代码表示 。 比如用 1 表示硕士及以上；用2 表示本科；用 3 表示大专及以下 。

如果从第一列开始排，用order var1 var2...;如果仅仅需要调整两个变量的位置可以用order var1，before（var2）。

X上有一横是平均数，S是标准差；统计学书里面没有明说用x±s这种方式来表示均数加减标准差，但是习惯都这样用。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。主要术语统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

【答案】：A知识点: 变量和数据；变量的种类包括：①定量变量或数量变量。当变量的取值是数量时，该变量被称为定量变量或数量变量，如企业销售额、注册员工数量等。②分类变量。当变量的取值表现为类别时则被称为分类变量，如企业所属行业。③顺序变量。当变量的取值表现为类别且有一定顺序时被称为顺序变量，如员工受教育水平。分类变量和顺序变量统称为定性变量。A项为定性变量的分类变量；BCD三项为定量变量。

是。顺序数据是只能归于某一有序列表的非数字型数据，想要进行分类，就只能按照顺序变量进行分组，不然没有办法分组。

(1)两列观测数据都是顺序变量数据，或其中一列数据是顺序变量数据，另一列数据是连续变量的数据。(2)两个连续变量的观测数据，其中有一列或两列数据的获得，主要依靠非测量方法进行粗略评估得到。

特殊分裂方式。m1一般指减数分裂。减数分裂meiosis是有性生殖生物在生殖细胞成熟过程中发生的特殊分裂方式在这一过程中。DNA复制一次，细胞连续分裂两次，结果形成4个子细胞的染色体数目只有母细胞的一半，故称为减数分裂，又称成熟分裂。减数分裂的结果是形成单倍体n配子。减数分裂的全过程划分为4个阶段：间期Ⅰ、减数分裂Ⅰ、间期Ⅱ和减数分裂Ⅱ。

顺序数据只能按顺序变量进行分组。顺序数据是指具有一定顺序关系的数据，例如学生的成绩、产品的质量等。在对顺序数据进行分组时，应该按照其顺序关系进行分组，即按照数据的大小或等级进行分组。因此，顺序数据只能按照顺序变量进行分组，以便更好地反映数据的大小和等级。在进行顺序数据的分组时，需要根据数据的特点和应用目的进行合理的分组方式。

【答案】：A当变量的取值是数量时，该变量被称为定量变量或数量变量。例如，企业销售额、注册员工数量等。当变量的取值表现为类别时则被称为分类变量，比如企业所属行业。当变量的取值表现为类别且具有一定顺序时被称为顺序变量，比如员工受教育水平。分类变量和顺序变量统称为定性变量。B、C、D均为数量变量。

是。无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表。

楼主你好，学生每周去图书馆的次数并不是顺序变量哦，这个应该是随机变量

【答案】：A顺序数据是对顺序变量的观测结果，也表现为类别， 一般用文字表述，也可用数值代码表示 。 比如用 1 表示硕士及以上；用2 表示本科；用 3 表示大专及以下 。

不是顺序变量。资产负债率是按照债务总额与资产总额之间的比例计算得出的，固属于比例变量，而非顺序变量。资产负债率是企业财务分析中非常重要的指标之一，能够反映出企业的财务健康状况以及其偿还债务的能力。

教育研究方法等级相关的使用条件有：　　1、两列观测数据都是顺序变量数据，或其中一列数据是顺序变量数据，另一列数据是连续变量的数据。　　2、两个连续变量的观测数据，其中有一列或两列数据的获得，主要依靠非测量方法进行粗略评估得到。

员工对企业某项改革的态度属于顺序变量。根据查询相关公开信息，员工对企业的改革在心理学上的态度属于顺序变量亦称等级变量。心理变量的一种。其值仅表明事物属性在数量大小、多少上的次序的变量。可通过顺序量表观测。其各个数值之间的距离不一定相等，也没有一定的比例关系。

【答案】：D当变量取值表现为类别且具有一定的顺序时,被称为顺序变量,比如员工受教育水平。

只有通过以下语句：　　SAVE OUTFILE="文件名" /keep=var1 var10 var2 to var7 var9 var8　　/COMPRESSED．　　OUTFILE指定一个文件名， SPSS将把当前的数据保存为该文件；KEEP语句后要写上所有的变量名，按照您想要的顺序书写。未写上的变量将被删除。运行该语句以后打开O UTFILE指向的文件，变量顺序就已经改变了。如果变量很多的话，逐个书写变量名将是一件很烦的事情，这时一个简便的方法是通过菜单　　Variables）选择变量并paste到SYNTAX中。 　　以上语句适用于一般情况下的数据，下面再介绍另一种方法。 　　如果只想让变量按照变量名的顺序排列（升序或降序），并且变量中不包含任何字符型变量。那么可以将SPSS的数据进行行列转置，转换后S PSS自动将原来的变量名保存在一个新变量case_lbl中，再接着对数据按变量case_lbl进行排序（升序或降序），然后再进行一次行列转置，这样就可以实现排序的目的。 　　用syntax来实现就是：　　FLIP．　　SORT CASES BY case_lbl．　　FLIP NEWNAMES=case_lbl．　　用对话框来执行以上操作就是：　　1、从菜单DataTranspose ，在对话框中选中所有变量进入Variables列表框，然后点OK ，将数据行列转置　　2、从菜单DataSort Cases ，将数据按照变量case_lbl排序　　3、再回到菜单DataTranspose ，选中变量case_lbl进入Name Variable ，将剩下的所有变量选进Variables列表框，按OK执行。 　　和进行行列转置前的数据相对比，数据中多了一个变量case_lbl ，我们可以把它删除。但是更重要的差别是：行列转置后的数据，所有的变量标签、数值标签和格式都丢失了，需要重新设置。如果有字符型变量，那么该变量数据将全部丢失，成为s ysmis 。所以我们在进行数据的行列转置之前，先将文件保存。在执行完以上三个步骤后，从菜单 FileApply Data Dictionary 选择先前保存过的文件将其变量标签、数值标签、格式等信息导到转换过的数据中。相应的syntax就是：　　APPLY DICTIONARY　　FROM="D：aa．sav"．　　至于数据中存在字符型变量而又确实要执行以上操作的，可以先用 Automatic Recode 将字符变量转化成数值变量，然后再执行以上操作。

只有通过以下语句：　　SAVE OUTFILE="文件名" /keep=var1 var10 var2 to var7 var9 var8　　/COMPRESSED．　　OUTFILE指定一个文件名， SPSS将把当前的数据保存为该文件；KEEP语句后要写上所有的变量名，按照您想要的顺序书写。未写上的变量将被删除。运行该语句以后打开O UTFILE指向的文件，变量顺序就已经改变了。如果变量很多的话，逐个书写变量名将是一件很烦的事情，这时一个简便的方法是通过菜单　　Variables）选择变量并paste到SYNTAX中。 　　以上语句适用于一般情况下的数据，下面再介绍另一种方法。 　　如果只想让变量按照变量名的顺序排列（升序或降序），并且变量中不包含任何字符型变量。那么可以将SPSS的数据进行行列转置，转换后S PSS自动将原来的变量名保存在一个新变量case_lbl中，再接着对数据按变量case_lbl进行排序（升序或降序），然后再进行一次行列转置，这样就可以实现排序的目的。 　　用syntax来实现就是：　　FLIP．　　SORT CASES BY case_lbl．　　FLIP NEWNAMES=case_lbl．　　用对话框来执行以上操作就是：　　1、从菜单DataTranspose ，在对话框中选中所有变量进入Variables列表框，然后点OK ，将数据行列转置　　2、从菜单DataSort Cases ，将数据按照变量case_lbl排序　　3、再回到菜单DataTranspose ，选中变量case_lbl进入Name Variable ，将剩下的所有变量选进Variables列表框，按OK执行。 　　和进行行列转置前的数据相对比，数据中多了一个变量case_lbl ，我们可以把它删除。但是更重要的差别是：行列转置后的数据，所有的变量标签、数值标签和格式都丢失了，需要重新设置。如果有字符型变量，那么该变量数据将全部丢失，成为s ysmis 。所以我们在进行数据的行列转置之前，先将文件保存。在执行完以上三个步骤后，从菜单 FileApply Data Dictionary 选择先前保存过的文件将其变量标签、数值标签、格式等信息导到转换过的数据中。相应的syntax就是：　　APPLY DICTIONARY　　FROM="D：aa．sav"．　　至于数据中存在字符型变量而又确实要执行以上操作的，可以先用 Automatic Recode 将字符变量转化成数值变量，然后再执行以上操作。

【答案】：A考查变量和数据。当变量的取值是数量时，该变量被称为定量变量或数量变量，例如企业销售额、注册员工数量等。当变量的取值表现为类别时则被称为分类变量，比如企业所属行业。当变量的取值表现为类别且具有一定顺序时被称为顺序变量，比如员工受教育水平。A选项为定量变量或数量变量；B选项属于顺序变量。C选项和D选项属于分类变量。

统计学的定义如下：统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，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。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。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斯多德时代，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。主要术语：统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。

顺序变量。据查管理心理学，员工对企业的改革在心理学上的态度属于顺序变量亦称等级变量。心理变量的一种。顺序变量是心理变量的种类之一，其值仅表明事物属性在数量大小、多少上的次序的变量。可通过顺序量表观测。

统计学“95%UCL”指的是0.95的置信区间。按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围,该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间,预先给定的概率(1-α)称为可信度或者置信度,常取95%或99%.在样本量相同的情况下,置信水平越高,置信区间越宽.置信水平0.95上的置信区间是（40%,70%）统计学：是通过搜索、整理、分析数据等手段，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。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学主要术语：统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

什么是统计学如下：统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学主要术语：1，统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。2，描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。3，推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。4，变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。5，分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。6，顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。7，数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。8，均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。9，中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。10，众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学主要术语：1，统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。2，描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。3，推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。4，变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。5，分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。6，顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。7，数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。8，均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。9，中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。10，众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。参考资料：百度百科---统计学

【答案】：A（1）当变量的取值是数量时，该变量被称为定量变量或数量变量；如企业销售额、固定资产投资完成额。（2）当变量的取值表现为类别时则被称为分类变量；如企业所属行业、产品类型。（3）当变量的取值表现为类别且有一定顺序时被称为顺序变量；如员工受教育水平、产品等级。分类变量和顺序变量统称为定性变量。

（1）统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。 （2）变量：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。

int main() { int a; a = 3; int b; b = 2; } //上面的写法没有大的错误，根据英文提示，你是不是把a=3后面的分号打成了逗号？

统计学是一门聚集了人类上千年智慧结晶的深奥科学，对其的研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史，经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段，十九世纪末，欧洲大学开设“统计分析科学”课程，该课程的出现是现代统计发展阶段的开端，现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。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。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才可能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法对数据进行归纳整理、分析判断，所以，得到的结论也可能是不同的。

【答案】：A、DA项，只能反映现象分类特征的变量称为分类变量，如q陛别”、“职业”；D项，定性变量的最大特点是它只能反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点，而不能说明具体量的大小和差异。B项，如果类别具有一定的顺序，如“教育程度”，中学的教育程度就是比小学高，大学又比中学高，这样的变量称为顺序变量；CE两项，变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异，这些变量就是定量变量，也称为数值变量。故职业为分类变量和定性变量。

对照组和治疗组。

统计学是一门万用的学科！

统计学就业方向：企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。主要课程：数学基础课（分析、代数、几何）、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、参数统计、统计预测与决策、风险管理等，以及根据应用方向选择的基本课程等。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学主要术语：1，统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。2，描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。3，推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。4，变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。5，分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。6，顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。7，数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。8，均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。9，中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。10，众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。参考资料：百度百科---统计学

统计学确实很难学。数学是一门能代表智商的学科，统计学是一门极其考验智商的学科，数学63分代表智商比较低，缺少学习天赋，如果不计后果的去学习统计学，大学1年就会后悔，反倒不如选择复读，给自己重来一次的机会。但要注意的是统计学确实学起来有一定的难度，也跟数学相关联，但是高中数学成绩不好，并不代表大学统计学学不好。主要术语统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_694d276c0100uliv.html供参考。

【答案】：A当变量的取值是数量时，该变量被称为定量变量或数量变量。例如，企业销售额、注册员工数量等。当变量的取值表现为类别时则被称为分类变量，比如企业所属行业。当变量的取值表现为类别且具有一定顺序时被称为顺序变量，比如员工受教育水平。分类变量和顺序变量统称为定性变量。B、C、D均为数量变量。

等级相关的使用条件有： 1、两列观测数据都不是正态双变量，或者总体分布都未知。 1、两列观测数据都是顺序变量数据，或其中一列数据是顺序变量数据，另一列数据是连续变量的数据。 2、两个连续变量的观测数据，其中有一列或两列数据的获得，主要依靠非测量方法进行粗略评估得到。

一、问题准备 需要做出的决策和解决的问题 1、特定业务重点（过退，风险，动支。。。）确定好坏客户的标签定义 2、确定计划的评分卡范围、开发、实施的窗口 解释： 3、获取的数据范围和来源，确保能够获取到数据，内部，外部 可能不同的业务场景能获取到的数据不同，有些场景存在缺失 4、项目管理计划 时间、资源、人员 二、数据获取与整合 取得数据项，并且将其整合为适合进一步数据准备的形式 通常，数据表中的每一行代表一个账户 这是评分卡开发的首要任务 1、原始变量： 易于理解，可能不是最有效 2、衍生业务指标： 来源于原始变量，有明确业务含义，可能比原始变量更有效 3、分析变量： 原始数据进行转换和加工计算生成具有较高预测能力的变量 缺少简单或清晰的含义 建模视图包含以下变量： 1、记录标识：唯一的符号或者识别变量 2、候选自变量：所有可能被用于预测模型中预测变量的字段，包括原始变量，衍生业务指标，分析变量 3、描述变量：包含其他字段取值的标识或描述的字段（将复杂的离散数据提取转换成简单的） 4、报告变量：并不直接用建模，但是用于作报告 （动支金额，逾期金额之类的，辅助判断模型的好坏） 5、标签状态字段：好坏客户 自变量包含如下三种类型： 1、分类变量，之间没有顺序和数量关系，这些值不能进行数学运算；性别，居住地... 2、顺序变量，在类别中定义了顺序的概念；等级 1,2,。。。 3、连续变量，取值表示真实数量规模的真正指标 数据来源 1、人口统计特征: 客户基本属性 2、征信数据，外部评分 3、交易记录 ：某个时间窗口的频率和汇总值 4、其他产品的使用情况 建模窗口、实施窗口 数据校准

反义词就是两个意思相反的词，包括：绝对反义词和相对反义词。分为成对的意义相反、互相对立的词。下面是我帮大家整理的张开的反义词是什么，仅供参考，希望能够帮助到大家。 张开的反义词 ： 紧闭、合拢、并拢、闭合、合上、收拢 近义词： 伸开、展开、睁开、开展、打开、分开 张开的造句 (1) 这么多梨花，一朵有一朵的姿势。有的仰着头，似乎在张开双臂拥抱美丽的春天；有的低着头，像个害羞的小姑娘；还有的.半开半合，仿佛翘着兰花指在炫耀自己的美丽。 (2) 瞧，那棵高大的杨树换上新装，绿油油的；那朵小巧的梅花绽放出可爱的笑容，甜蜜蜜的。一切事物都像刚睡醒的样子。这时我恍然大悟，原来是春天到！我张开双手，拥抱着五彩缤纷的世界。 (3) 太阳公公露出久违而又可爱的笑容，将温暖的阳光洒向大地，花儿抬头张开花瓣，开出美丽的花朵。 (4) 桂花在秋风中渐渐张开笑脸。 (5) 鲜花像刚出生的宝宝一样，慢慢地张开他的小手和小脚然后灿烂地向我们一笑。 (6) 突然，喷泉中心一束水柱射出来，有四五层楼房那麽高，就像一条“小白龙”飞向天空。只见“小白龙”在高空中张开嘴巴开始喷水，洒落许多水滴，水滴漂漂渺渺落下来散作成层层水雾，仿佛在喷泉上空穿上一件朦胧的轻纱。 (7) 家乡的小山都穿上春天的绿装，戴上锦花的玉簪，美丽极。杏花也笑盈盈地开放，张开秀气的脸庞，观看这个神奇的世界。 (8) 她那张开的双臂摇动不停，如同翻飞的翅膀。 (9) 晚上，昙花开，像一盏精致的宫灯似的花苞，张开洁白的小口，散发出一股清香。 (10) 晴天时碰含羞草，虽然它也会把叶子合起来，但一会儿就又张开；雨天时碰含羞草，它把叶子合上的时间就会长一些。而且，你碰含羞草的速度越快，它合叶子的速度就越快；碰含羞草的速度却慢，它合叶子的速度也会变慢。 (11) 百合花的淡绿的花蕾昨天还刚刚张开一个小口，今天就开花开得差不多。花瓣雪白雪白的，花蕊金黄金黄的，叶片儿碧绿碧绿的，它分外引人注目。一朵朵百合花就像一支支小喇叭。 (12) 那两道浓黑的眉毛，好似湖上野鸭张开的翅膀。 (13) 螳螂看见一只灰绿色的大蝗虫，忽然摆出可怕的姿势，张开翅膀斜斜伸向两侧，后翅直立形如船帆，身体的上端弯曲，像一条曲柄，并且发出像毒蛇喷气的声音。 (14) 昌边鱼长着一对圆溜溜的大眼睛，张着一张小嘴巴。宽大的肚子扁扁的，一点鱼鳞也没有。尾巴很像小燕子的尾巴，又像一把张开的剪刀。 张开造句 (1) 火红的叶片像一只只张开的小手掌，如同无形的巧手裁剪而成的艺术品。 (2) 那只天鹅张开美丽的翅膀飞向蓝天。 (3) 公安人员张开大网去抓逃犯。 (4) 我矗立船首，张开双臂，体会一下乘风破浪的感觉。 (5)夜深人静，我张开眼睛，看到了月亮澄净的银白色圆脸。 (6) 他张开嘴时，参差不齐的黄牙露了出来。 (7) 春风杨柳时它张开笑脸，大度地喜迎万紫千红同争春。 (8) 别的鹅也都怕了，纷纷张开翅膀，落入了池中。 (9) 我捋起袖口，将锅凑到水龙头，冲满水，然后张开“如来神掌”先给它来一招“倒转乾坤”，再来招“天昏地暗”，最后来个“荡气回肠”。一番折腾，累得我“气喘如牛”。 (10) 祖母坐在一个靠近她床的松软的大椅子里，无精打采地坐着，闭着眼睛，嘴巴麻木地张开着。

你可以去想一下

依依不舍恋恋不舍流连忘返依依惜别

划船是我期盼已久的事情。终于有一天晚上，爸爸告诉我明天我们一起去公园划船玩。即激动又兴奋的我一整晚也没睡上个安稳觉。一眨眼的功夫，就听到窗外公鸡啼叫，天色微微亮了。我连忙起床，把爸爸从梦想中唤醒了。吃完早饭后，我们就出发了。到了“安宁晋福”公园，我迫不及待的跑到了划船购票处。那里人山人海，游人如织，可热闹了！我和爸爸选了一条脚踏船。买好船票后，等工作人员把缆绳解开，我就急促的进入了船舱，船左摇右晃，起伏不平，我心里感到一丝丝的惶恐不安，脸上露出了害怕的神情。爸爸说：“我们先坐下，保持一下平衡，再划船。”我看看那个蹬板像自行车的转轮，想：哼，我的骑车技术那么高，这点小事能难道我？我使出了全力，一会儿向前蹬，一会向后蹬，可船还在码头旁打转，甚至有些后退，当我看见其它只只小船从我身边划过，我可真是心急如焚呀！经过爸爸细心的指导，船终于能歪歪扭扭的向前划进了。不一会儿我们就划到了水中心。蔚蓝的天空上飘着几朵朵散落的白云，温暖的阳光照耀着大地，一阵阵凉爽的微风掠过水面，扩散出一道道水纹，水面上微波荡漾，泛着金光；鱼儿在水中自由自在的游来游去，若隐若现，不时的从水中窜出来，仿佛在欢迎我们的到来。一条条小船纵横交错，来回穿梭，在水面上飘来荡去。时间过的真快，一小时转眼间就过去了，该返航了，此时，我已经掌握了划船的技巧，熟练的划着船返航了。恋恋不舍的回岸了。划船虽然很辛苦，但它让我感到在水面上美妙的感觉。

在暑假里的一个阳光明媚的下午，爸爸妈妈带我去公园游玩，那里有许多游戏项目，我都非常喜欢，有骑马、彩弹射击、划船等，我们选中了划船的项目。我们沿着林荫小道来到了湖边，我看到那碧蓝如洗的天空倒映在碧波荡漾的湖面上，美丽极了。我们租了一条向龙似的船，上船后，爸爸划船，我和妈妈就坐在船上欣赏风景。我看到湖里有许多小鱼、小虾，我情不自禁地喂它们食物，心情舒畅极了，我还看到有一条快艇在湖面上奔驰。湖面上的空气很凉爽，我的心情非常激动，情不自禁的拿起照相机给爸爸妈妈照了几张，爸爸妈妈也给我照了几张。我看到爸爸划得自在的样子，也想试试。一开始我不会划，后来照着爸爸的样子我学会了，我这才明白：双桨往后划水，船就往前走；双桨往前划水，船就往后走；如果光把右桨往后划，船就从前面往左拐，往前划水，船就从后边往左拐；如果左桨往后划水，船就从前边往右拐，往前划水，船就从后边往左拐；如果左桨往后划，右桨往前划，船就向右转圈；左桨往前划，右桨往后划，船就向左转圈。妈妈告诉我：“这是桨给水一个作用力，水就给桨一个反作用力，这是作用力和反作用力的结果。到了初中和高中就真正明白了。”这是我第一次划船，不但掌握了划船的技术，并且还体验到了许多乐趣。我摇着双桨，摇呀摇，越摇越熟练，从北头划到南头，又从南头划到北头，越划越高兴。一会儿，光线暗淡下去，好像谁打翻了墨汁瓶，天幕上染上了一层黑色。因为太晚了，蚊子也多了，我们只好恋恋不舍的离开了湖面，回家去了。

　今天，我和爸爸去八境台公园划船。　　到了公园，我发现湖面上有很多人在划船。我觉得手划船和脚踏船很费力气，所以我和爸爸选了一条电动船。船启程了，我高兴得在船上摇来摇去，爸爸厉声对我说：“不要摇！小心沉船！”爸爸拉下一个脸，又严肃地对我说：“这里的水有三米多深，两个爸爸一样高的人下去都看不见头！”我这才意识到事情的严重性，老老实实地坐在座位上看风景。　　终于轮到我驾驶船了。我摆出大船长的样子，一边开船，一边看风景。爸爸说：“袁船长，你可不能只顾看风景，而忘记了自己的航线啊！”可我觉得这里的风景太美了，不能不看啊！船速越来越快，发动机的响声也越来越大，飞速前行的船把本来就不平静的湖面冲出一条条浪痕。暖风“唆唆”地从耳边吹过，风景不断地擦肩而过，岸边好像还不时传来对我的加油声，真是太洽意了！　　船很快回到了终点，可我却不舍得下船！

鹅吃饭时，必须有一个人侍候，难道不是架子十足吗？

星期天的下午,我在家里翻阅着相本.。在许多照片里有一张照片令我至今难忘。让我想起了已经去世的爸爸。在我六岁的时候,爸爸妈妈带我到东湖公园划船,我听了立刻高兴得跳起来。一路上我吱吱喳喳地说个不停,像一只小鸟在树枝上快活地唱歌。转眼间,我们终于来到了东湖公园,进了大门,来到湖边,我们上了船。努力地把船划到湖中心,我们终于停下来了。突然,爸爸沉思了一会儿,爸爸对我说：“人的学习就像划船一样。如果，你很努力划船，船就会向前走。如果，你不努力划就会落后。学习也一样，如果，努力学习就会提高，学习不努力的话，成绩就会下。”我明白了爸爸的意思就对爸爸说：“那我们继续划船，永远不落后。”爸爸听了微微一笑。

今天，是个难得的艳阳天，我们一家人去汤江岩景区游玩。 汤江岩的对面是一片一望无际的大湖。湖水深不见底，波光粼粼，美丽动人。我们就准备去湖里划船。 我们穿上救生衣，踏入船内。爸爸和妈妈坐在船头和船尾，有节奏地摇着船桨。船随着湖上被风吹皱的湖面上下浮动，很有飘逸之感。乘着温暖的阳光，徐徐的微风，和沿途的风景，我有了从未有过的愉悦之情。左侧是一片直入云霄的高山，曲线分明，一看就是经历了千年风霜；前边是怎么也望不到尽头的碧绿湖水。风缓了，湖面只有丝丝千万条的小波浪，好像是成群结队的小鱼又上了湖面。把手伸进湖水中，仿佛感觉到了谁的柔情与放荡，那一刻，我忘却了一切烦恼，沉醉在水的世界里，感受着水的万变。忽然起风了，从徐徐微风越吹越猛，变成了大风，吹得我头发都乱了。整个湖水都起伏了，好像是个少年心生浮躁。船也随之起伏。 我紧张地抓住扶手，心简直快跳出身体了，尽管穿着救生衣。爸爸妈妈也不划了，船随风飘动，紧张之余，我感受到了大自然独特的风情。 我也想试试划船的滋味，于是，我和妈妈互换了位置。我对划船并不熟悉，经常转错方向，害得我们只能原地打转。但是后来我逐渐掌握了要领，我们划得越来越顺。夕阳西下了，我和爸爸妈妈依依不舍地回家。 划船的感觉，真好！

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