统计学是什么？

【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？

【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。

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

　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！　　

又到了周末，之前就跟小伙伴约好，这个周末要去骑行。 一大早，我们收拾好行装，去了学校附近的店铺租好车子，然后就开始了我们的骑行之旅。 从学校出发，跟随着地图，我们目的地是学校东边的彩虹湖，其实之前也有去过那里，于是一路上还是很顺利的，穿过人群，骑过了一个大坡，又骑了一段路，很快就到了目的地，有些意犹未尽，又带点小骄傲。 到达彩虹湖，我们来来回回转了几圈，一边看风景，一边闲聊日常，也当是散心了。 后来我们看到湖中心很多在划船的人们，也起了兴致，于是打算也过去租一辆小船。我们四个人，位置正好够，于是我们分工合作，前面的两个人控制方向，后面的就踩着脚蹬，负责小船的行进。配合默契，乐趣很多。 搞笑的是，在我们正乐在其中的时候，一时没注意，就撞到了别人的小船上。一时间，陷入了尴尬的气氛，我们互相一笑了之，虽然跟对方并不认识，也算个意外的邂逅。 到了湖中央的.时候，小船好像因为阻力太大，而很难前行，我们更加默契的配合，转变了它的划行方向，终于顺利的到达了岸边。 虽然回来之后，刚刚划船的那种心情已经所剩无几，但是依旧记得那天阳光很好，大家的笑容都很灿烂。

你是原告别以为我不知道。

　　五月一日大家都去哪儿玩呢？告诉你们，我去了楠溪江玩！ 　　楠溪江以水为美，去那里当然少不了玩水了：看着水上那些大人，坐在橡皮艇上，拿着船桨在无忧无虑的划，真是太爽了！我赶紧对妈妈说："妈妈，我也要玩船，你快去买票！"妈妈立马去买票了。 　　工作人员把船移过来，我先上船：我左脚在后右脚在前，一步跨上去，妈妈也跟着上去，还有许多表哥也上来，阿姨在前面指引我们，我拿着船桨，心想：这个很简单嘛，一定一下子就会了。大家开始划船，弟弟和妈妈在中间休息，我和两个表哥还有阿姨在橡皮艇的左右划。我们一边喊口哨一边划："一二划，一二划！"看来，划船并非我想的那么简单，大人们力气大，而我的`力气对这艘船一点也没用。我叫他们先别划，让我一个人来划，我一手拿一个浆，双臂用力的摆，由于水流太急，橡皮艇不但没前进，反而后退了，我费了九牛二虎之力才前进一点，最后，表哥就来帮我了。 　　时间到了，我们只好下船了，看来，划船真得要有点技巧！

一个年轻人拜一位老船工为师学划船。　　一开始，老船工并没有教他怎么划船，而是让他先学会游泳。徒弟不敢有意见，于是乖乖练习游泳，这一练就是半年。　　终于有一天，徒弟练得不耐烦了，就问：“师父，我是跟您学划船的，您却一天到晚让我学游泳，这是为何呢？”　　师父答：“你要想学划船，就得先学会游泳。道理在于：如果你不会游泳，那么你在划船时就会担心自己失足落水，一旦有了这个担忧，就难以专心致志地去划船。这样去学，船能划得好吗？”　　徒弟顿悟，于是潜心学好游泳再学划船。很快，他成了一名划船好手。　　这就是所谓的“有备无患”。　　徒弟学会游泳之后，对风浪的畏惧大大减轻，便能专心致志地学划船。　　演讲家在演讲时也一样，他们不一定会照着稿子上面写的去念，但他们一定会拿着稿子，只为求一个心安。　　备用方案的价值在于：它不一定直接派得上用场，但它能让我们不担忧，这样，注意力就容易集中在做事本身，就会事半功倍。

意思指离别，分手（一般要打个招呼或说句话）。特指和死者最后诀别，以示哀悼。日常用于比较悲伤的场景就会使用这个词。告别通常都是在比较悲伤的场景里会运用到，比如告别亲人，告别爱人，告别想念的人，属于销宴歼单方面的一种分开方式。与这个此相近的还有离别，离别与告别相比可能程度更深一点，还有道别一词，三个词差别都很大。告别带有伤感，怀着某种离亏冲别心情而离开。而道别而更像是中立词，与老师同学那种正式道别。告别造句：1，这一天,有人忙着网购,有人忙着“脱单”,单身一族希望在这一天告别“耍单儿”的日子,领取结婚证成了最好的过节方式。2，生命中的千山万水，任你一一告别，殉葬的花朵开合有度，菩提的果实奏响了空山，告诉我，你藏在落叶下的那些脚印，暗示着多少祭日，专供我法外逍遥，先是在拉萨河的两岸遥相误解，然后用一生的时间奔向对方。仓央嘉措。3，在向妻子遗体告别的霎间,李卫红想得更多的是他非常留恋的,以前他和妻子及女儿一家三口在一起其乐融融的日子。4，大家祥配都抱头痛哭告别,他却不辞而别。

My name is Tony.I"m a student.I like boating very much.It"s my hobby.On Sundays,I often go boating with my good friends in the park.The water in the river is clean,the weather is fine.Sitting in the b...

为什呢的啊

小学一年级关于划船的作文范文篇一 　　去年夏天的一个下午，晴空万里。爸爸、妈妈带我和弟弟去乡下玩。 　　到了那里，我不由得赞叹：“碧水清山，绿树红花，真是美极了！”这时，走来一个和我差不多大的女孩。爸爸告诉我，这就是小妮妮。小妮妮长的可真漂亮啊！我和弟弟都想和她成为好朋友。我对她说：“我们交一个朋友吧！”“对，对”弟弟在一旁起哄“好。”“我们去划小船吧。”“好啊，好啊。”我和弟弟从未划过船，只是坐过几次大船，这次我们俩得好好玩玩。小妮妮又叫上了她的几个好朋友：小宝、大宝、琳琳、王越、冉冉，拉上我们的手一块跑去河边。 　　到了河边，小妮妮到一颗大榕树下牵来了一条船，然后她又给我们每人一个船桨。我们纷纷上了船，小妮妮和其他几个孩子把船桨放在水里轻轻一拨，“呼”的一下，船飞快地跑了起来。起初，我还有点怕：划的那么快，船会不会翻哪？可是后来，我打消了这个念头。小妮妮和伙伴们还教我和弟弟划船，玩的可开心了！玩累了，我们就坐在船边，把脚伸进水中：“啊！好凉快呀，真是太舒服了！”“还有更舒服的呢，”小妮妮对我和弟弟说：“你们俩把脚伸进水中，不要动，坐好啊！”话音刚落，他们就用力拨脚，船飞一般地跑着，我和弟弟连声叫爽。过了一会，爸爸妈妈来叫我们吃饭了，才依依不舍地下了船。 　　回到家，我还沉醉在那冰凉的水中。今天的划船真是太爽了。 小学一年级关于划船的作文范文篇二 　　星期天，爸爸妈妈和我一起去中山公园玩。我们来到公园的湖边，湖里的水在阳光的照射下，金光闪闪。我们在工作人员的安排下，上了船一条划桨船。 　　我们掉转船头，向湖中心划去。突然，一条机动船开过来，撒下了许多五颜六色气球，气球在湖面上慢慢地漂动，大家都争着捞气球。 　　我们追上了一个气球，刚准备捞，气球却漂走了，好像在跟我们玩捉迷藏。这时，我看见几条游船围在一起，他们到底在干什么呢？我划过去一看，原来他们在争着捞一个皮球，我便跟他们一起捞，这时，皮球漂到了一条小船的旁边，小船上的游客把皮球捞起走了。虽然我没有捞到皮球，但还是很开心的。 　　我们一边划船一边欣赏着岸边的风景，天空万里无云，一阵风吹来，草坪上，小朋友拿的风车呼呼的转着，湖边，柳树摇着长长的辫子，笑开了脸的花朵随风舞动，美丽极了。 　　这次划船我真高兴，令我难忘！ 小学一年级关于划船的作文范文篇三 　　今天下午，我在奶奶家，坐在老旧的椅子上吃干货。忽然我想到了一个好主意——划船。 　　说干就干，我马上把爷爷找来，爷爷从小草房中取出两片浆，一片大一片小，他把小的那片给我。拿到浆的我别提有多高兴了，在那做划船的姿势。我想大家一定坐过船，但没自己亲自划过，就算划也是划气垫船。而我今天划的却是我爷爷他小时候划的小木船。我和爷爷来到河边，爷爷将船上的绳索解开，然后跳上船去，我随后跟上。爷爷坐在船头，我坐在船尾，爷爷划呀划，我在边上玩。我拿着木浆乱舞，当木浆划入水中，我再把它提起来的时候，我看到了小木船的周围全是垃圾，木浆上也是垃圾。看着这些飘在水上的一直发出着阵阵臭气的垃圾我不禁眉头一皱，想这些人这么不讲公德呀！把丢垃圾当成家常便饭呀！正在思考中的我被一团臭气打乱了脑子，我猛地一抬头，看到一位大妈正在往河里倒垃圾，难道这就是一个绍兴水乡该有的文明吗？爷爷继续划，来到了一个养鹅的地方，看到了这些在河上的鹅，让我想起骆宾王的一首《咏鹅》：“鹅，鹅，鹅，曲项向天歌。白毛浮绿水，红掌拨清波。”真是太形象了。 　　作为一个绍兴人，看到自己的家乡的环境遭到破坏，我怎能不感到气愤呢？绍兴是全国文明的水乡，保护水资源就要像保护我们的生命一样。

成功告别骄傲，是为了。。。。。