variables select是什么意思

变量选择的方法有哪些：前进法、后退法、Lasso方法。某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：1、与所替的随机解释变量高度相关；2、与随机误差项不相关；3、与模型中其他解释变量不相关；4、同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：工具变量的相关性和工具变量的外生性，其中相关性是指工具变量与回归因子相关，外生性是指工具变量与残差项u无关。为了在具体操作能够实现，常常分两步来做：1、第一步将X分解两部分：一个是可能与回归误差项相关的有问题的部分，另一个是与回归误差项无关的没有问题的部分；2、第二步就是使用这个没有问题的部分来估计参数。工具变量可以起到随机抽样的结果，同时，除第一阶段的影响外，工具变量不会通过其他影响被解释变量。

根据矿产资源评价成果的“四定”要求，资源位置预测和资源量预测是必须回答的两个性质不同的基本问题。位置预测要求研究资源体的空间分布规律对地质条件的依赖性。而资源量预测则要求研究影响资源量变化规律的地质因素。很明显，在定量计算时要选用不同的变量去解决不同的问题。此外，由于研究的目的各异，所使用的计算方法也就不同，而不同的计算方法对变量的性质也有不同的要求。但是在一般情况下最初设置的原始变量对此并没有加以区分，所以不能不加区分地用于评价。为完成不同目的的预测任务，重要变量的选择要分两步来进行。首先从原始变量中选取与研究问题有关的地质变量。第二为了保证在计算模型中仅保留起重要作用的变量，还要进行重要变量的筛选工作。表9-13 描述性定量预测变量一览表1.重要变量的初步选择与研究问题有关的变量的选取工作是在原始变量的基础上进行的。它以已知矿田单元为研究对象，考察每个变量的统计特点，决定其与资源特征的关系，选择出可能参与定位预测和资源量预测的有关变量。定位预测变量的选择，要求变量在已知单元中应有统计性的良好反映；定量预测变量的选择，要求变量在不同等级规模的矿田单元中的反映有明显的差异，或者变量的取值规律应与资源量取值规律具有明显的相依关系。值得注意的是，为了使模型能直接外推，在已知单元考察的变量，应再考察其在未知预测单元中的取值特点。如果在未知单元反映不好，即使在已知单元中是用变量，也应将其去掉。按上述原则选用20个项目，60个类目作为定位预测的初选变量。表9-7是20个项目构置成的定位预测变量表；表9-11是在20个项目的基础上构置的60个类目的变量表。选用于资源量预测的变量分为描述性变量和连续型变量两种，其中描述性定量预测变量用于逻辑信息法作资源量规模预测，列于表9-13；连续型变量用于有矿单元资源量预测，其变量构置见表9-12。2.变量的优化经过初选的变量的地质意义清楚，与资源特征的关系明确，这对于变量的使用无疑是有意义的。但同时应该看到，初选时仅仅考察了单一变量与资源量的关系，因而也就看不到变量重要性的变化特点。为了建立最优计算模型，显然这些问题都要研究。实践证明，应用适当的数学方法解决变量的优化问题是行之有效的。研究过程中分别使用计算变量的权系数、变异序列方法对定位和定量预测变量进行优化，并确定了最终参与计算模型的地质变量。（1）定位预测变量的优化：应用乘积矩阵矢量长度法和乘积矩阵主分量法计算变量的权系数，两者都是以计算变量间的匹配系数为出发点，不同的是用以度量变量的准则。前者把乘积矩阵的每一行中的平方根作为度量某个变量与其他变量关系密切程度的准则。其值愈大则与其他变量的关系愈密切，在刻划资源特征上的作用也就愈大。后者把资源特征视为地质变量联合作用的结果，每个变量都为这个结果的产生做出了贡献。但贡献的大小是有差异的，贡献大的显然作用大，反之亦然。从数学角度看，变量贡献大小的研究，可以归结为特征向量的计算。由变量选取原则不难判定，第一大特征值所对应的特征向量即表示了资源的总体特征。因此，可以把这个特征向量上的各个分量视为相应变量的重要性的参数。定位预测变量的二、三态赋值的计算结果列于表9-14和表9-15。图9-25是14×20模型的变量权系数曲线图。变量权系数的大小是表征与其有关的矿化强弱的指标，权系数越大，该变量定义的地质因素在成矿过程中的作用就越大。由图看出，两种计算方法所得的变量权系数从大到小的排序相当一致，仅8、13号变量略有变异，这说明我们所构置的变量与所研究的地质问题的关系密切。其中，主分量法曲线主要是呈单调下降的，只是排序在后的两个变量突然变陡隆，表明与矿化作用密切程度急剧减弱，这两变量是剔除对象；矢量长度法曲线后两变量也有这种趋势，但不甚明显。为妥当计，只把7号变量筛选掉，保留其余19个变量参与下一步计算。表9-14 14×20模型三态变量权系数计算结果表表9-15 14×60模型二态变量权系数计算结果表图9-26是14×60模型的变量权系数曲线图。排序1～28号和45～60号的诸变量两种计算结果的排序一一对应相同，其余变量的排序变异较大；此外，曲线在排序号42和52处出现两突变点。根据曲线特征，排序号1～28诸变量显然是应该保留的变量；而排序号在52～60的诸变量当予剔除；但是，排序号为29～51诸变量由于变异性较大，其弃留与否不能简单地依突变点行事，而是结合它们的地质意义及其在预测单元内的反映良好性确定的。图9-25 14×20模型特征分析变量权系数曲线图（2）描述性定量预测变量的优化：定量预测变量中的9个连续型变量的使用情况将在以后阐述。这里优化的是描述性变量，共25个（表9-13）。其中2号变量在模型单元中取值均为零，故首先剔除，其余24个变量所确定的8个标准模型单元构置的变异序列见表9-16。变异序列是通过对两两变异序列的构形特点的异同计算出每个变量的变量权，并用此度量变量的重要作用。计算结果列于表9-17。表9-17中第二列P（1）的值表示P（1）<0.5的个数；第三列为P（1）=P（0）=0.5的个数；第四列是P（0）>0.5的个数。每个变异序列所有可能的构形个数为Sn。S表示按矿床规模分组的组内单元个数，n表示规模的级别数。在我们的规模分级和组内单元数分别是S=2;n=4，因此所有的可能构形共有16种。根据计算结果，变量权值方向性特别明显者有17个；有一定方向性，且在预测单元中反映尚好的变量有3个；其他变量予以剔除。按此结果构置两套重要变量，第一方案17个变量，第二方案20个变量，详见表9-15。图9-26 14×60模型特征向量法变量权系数曲线图表9-16 8×24标准模型变异序列表表9-17 8×24标准模型变异序列法变量权计算结果表

数据变量是构造样本的基本参数，不同的变量对所解决的问题所起的作用贡献不等，通常应选择作用大的变量，相关性好的变量。变量选择的目的是选出与研究目的有关的、最重要的变量，使变量的结构最优化(即使系统内变量个数尽可能少，且各变量独立，同时对主要信息没有多大损失)。这样不仅经济，而且能获得最佳的地质效果。从众多的变量中筛选重要变量，必须以地质理论、物化探理论为基础，应用数学方法进行选择，而且不能只强调一个方面而忽视另一个方面，为此需注意如下问题：①由于地质现象的复杂性，各地区工作程度和研究程度不同，取值空间不一致，因此人们的认识必然会存在差异，学术观点也难免不同，这时要想选出合适的变量就要明确研究目的，兼顾各种观点，尽量多选变量，以免漏掉有用信息。②样本是统计分析的基础，需要十分注意样本中变量的代表性。要全面收集三度空间的变量资料，特别是深部资料，例如某些物化探资料和反映深部地质构造、地壳结构的资料。③通过数学方法选出的变量，有时会与研究对象密切相关的变量不一致，有的地质意义不明确，这就需要认真研究，明确其地质意义。同时谨防漏掉隐含意义的变量。对未被选上但地质意义明确，又确实与研究对象密切相关的变量，应查找原因，使其尽可能被数学方法选上。(一)几何作图法几何作图法可直观地显示变量与研究对象之间的关系以及变量与变量间的关系。它是根据直角坐标系中样本数据的散点凝聚趋势或离散特点决定变量取舍的方法。这种方法大致分两类。1.点聚图法该方法是把变量值点在直角坐标系中，视散点的凝聚趋势来考查变量间关系的方法。图6-15是变量y与x的点聚图，它清楚地表明，取值(xk，yk)(k=1，2，…，n)是沿着一条曲线分布的，它也表明x，y之间有密切关系。这时x可选作y的相关变量。图6-16是两个自变量x1，x2与一个因变量y的点聚图。它的作法与等值图的作法类似，即把x1x2看作一个地理平面或纵、横坐标。按(xij)(i，j=1，2，…，n)两坐标的分度把对应的此值逐个标在x1x2平面上，构成y值数据图；并画出y值等值线图。若y值散布的趋势性明显，y等值线就随x1x2呈现规律性的变化，那么x1x2与y的关系就密切，说明x1x2对y的贡献大，可选作y的相关变量。否则关系不密切，不能作为相关变量。对于三个或三个以上的相关变量的选择，可采用逐步回归分析法。以上所述均属相关变量选择方法。若利用相关程度分类，则这些方法也可作为选择分类变量的方法。2.数轴法数轴法是在单一数轴或多条辐射状排列的数轴上标以点值，然后用某一个点值或多个数轴点值构成的多边形图来选择分类变量的方法。图6-15 一个自变量的点聚图图6-16 两个自变量的点聚图(1)单数轴法它是把已知且分别属于两总体的样品按某变量的值标在一条数轴(即一个变量轴)上，若两总体的散点聚能用数轴上某一点值分开，且区分率在70%以上，该变量即可作为分类变量。又如对两个变量的散点图，若通过某一条直线能把两总体的散点聚基本分开，区分率在70%以上时，这两个变量可选作分类变量，如图6-17(a)所示。图6-17 数轴法1～8为样品编号(2)多数轴法(雷达图法)以选择分类变量为例来阐明该方法的基本思想。假设在已知有矿及无矿的两类样品中每个样品取p个变量(x1，x2，…，xp)，构作雷达图。作图方法：以O为原点，取适当长度(图面清晰即可)为半径画圆。将圆周分成p等分，连接圆心与等分点得p条辐射状的半径，以这p条半径作为p个变量的坐标轴，根据每个变量观测值的波动大小，对p条坐标轴分度。然后将每个样品中各变量观测值点于坐标袖上，连成p边形，每个p边形代表一个样品，分析对比两类总体所构成的p边形，以选择分类变量。现举一个假设的例子加以说明，设有8个岩体：1，2，3，4为已知含矿岩体；5，6，7，8为已知无矿岩体。在每个岩体内取n个样品，分析5个变量(TiO2，SiO2，FeO，CaO，K2O)的含量值。分别算出8个岩体5个变量的含量平均数，然后作成8个五边形的雷达图，如图6-17(b)所示。由图可以看出，区分两总体最好的变量是 SiO2和 FeO，其次是 TiO2和CaO。但仅依据TiO2和CaO就可能将有矿的4 号岩体错划成无矿岩体。若考虑变量组合SiO2TiO2CaO FeO在有矿岩体中的强相关性，从8个五边形分析，4 号岩体被判为有矿的可能性很大，此外，由图还可以看出，K2O无区分意义，予以删除。(二)相关法利用相关原理选择相关变量的方法较多，这里介绍秩相关系数法。对于简单相关系数法可参看(6-34)式和逐步回归分析法。秩相关系数法又称等级相关系数法。所谓“秩”就是按变量x值由大到小的顺序排成序列(如果有n个数据的值相同，序号取它们对应的序号平均值)，则每个数据的序号就称为该数据的“秩”。若需要算出变量x与y的秩相关系数，则应按照上述原则排成两个序列，然后用x、y的秩代替原始变量值，用简单相关系数公式计算，即可得到秩相关系数r：放射性勘探方法式中：di为对比序列的秩差，且 恒等于0；n为对比序列的对数。(三)秩和检验法秩和检验法是依据某种变量在两个具有相同分布的总体中，其观测值是否有显著差异来区分两总体的。若差异显著，则该变量就可作为分类变量，否则不能选用。该法的基本假设是：在A、B两总体中，变量x的取值分别为 序列(i=1，2，…，n1；j=1，2，…，n2)，如果概率放射性勘探方法成立，则两总体关于变量x无差异，即x无区分意义。若上式不成立，说明两总体有差异。差异是显著的，则x可选作A、B两总体的分类变量。若x的大小用秩表示，由于x的大小在A、B两总体中随机出现，则两总体中，x对应的秩也随机出现。若两总体中，变量x的秩和没有显著差异，说明两总体相似。若有显著差异，说明两总体不相似。也就是说，用变量x可区分这两个总体。检验步骤如下：①将来自两总体的数据混合起来，根据变量值，由小到大分两总体按秩排成两行；②计算样品数极少的那个总体的秩和，用T表示之；③根据两总体的样品数n1和n2以及给定的显著性水平α，查秩和检验表求出秩和上限T2和下限T1；④若T≥T2或T≤T1，则认为两总体有显著差异，x可选作分类变量。

　　二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍：　　Logistic 回归：变量选择方法　　方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同　　的变量组构造多个回归模型。　　? Enter. 一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。　　? 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。　　? 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。　　? 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。　　? 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。　　? 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。　　? 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。　　输出中的显著性值基于与单个模型的拟合。因此，当使用逐步方法时，显著性值通常无效。　　所有被选自变量将被添加到单个回归模型中。不过，您可以为不同的变量子集指定不同的进入方法。例如，您可以使用逐步式选择将一个变量块输入到回归模型中，而使用向前选择输入第二个变量块。要将第二个变量块添加到回归模型，请单击下一个 。

　Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。　　二值logistic回归：　　选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。　　细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。　　然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。　　选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。　　点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。　　继续，确定。　　然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。　　第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。　　第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。　　在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。　　在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。　　此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。　　此外还有相关矩阵表和概率直方图，就不再介绍了。

上一篇： 信用评分：第三部分 - 数据准备和探索性数据分析 “少花钱多办事”是信用资质的主要理念，而信用风险模型是实现这一目标的手段。使用自动化流程并关注关键信息，可以在几秒钟内完成信用决策 - 最终可以通过更快地制定决策流程来降低运营成本。更少的问题和快速的信贷决策最终会提高客户满意度。对于贷方而言，这意味着扩大其客户群，接受风险较小的客户并增加利润。 如何实现简约性以及要查找的关键信息是什么？答案是在信用风险建模过程的下一步 - 变量选择过程中找到的。 作为数据准备的结果创建的挖掘视图是多维客户的唯一签名，用于发现潜在的预测关系并测试这些关系的强度。在根据客户签名中发现的特征创建一组可测试假设时，对客户签名进行全面分析是一个重要步骤。这种分析通常被称为 商业洞察 ，它提供了对客户行为趋势的解释，旨在指导建模过程。 业务洞察分析的目的是： 业务洞察分析使用的工具类似于通过结合单变量和多变量统计数据以及不同的数据可视化技术进行 探索性数据分析 。典型的技术有相关分析，交叉表分析，分布，时间序列分析以及监督和非监督分割分析。分割特别重要，因为它确定何时需要多个评分卡。 基于业务洞察分析的结果，变量选择首先将挖掘视图划分为至少两个不同的分区：训练和测试分区。训练分区用于开发模型，测试分区用于评估模型的性能和验证模型。 变量选择是在模型训练期间测试一系列候选模型变量的显著性。候选模型变量也称为自变量，预测变量，属性，模型因子，协变量，回归量，特征或特征。 变量选择是一个简约的过程，旨在识别最大增益的预测器（预测准确性）的最小集合。这种方法与数据准备相反，其中尽可能多的有意义的变量被添加到挖掘视图中。达到这些相反的要求需要追求简约; 也就是说，在给定的约束下找到最小的选择偏差。 关键目标是找到一组正确的变量，这样记分卡模型就能够，不仅可以根据客户的坏账可能性对客户进行排名，还可以估算出坏账的可能性。这通常意味着在预测模型中选择统计上显著的变量，并且具有一组平衡的预测变量（通常8-15被认为是良好的平衡），以收敛到360度的客户视图。除了客户特定的风险特征，我们还应考虑包括系统风险因素，以解释经济漂移和波动。 说起来容易做起来难 - 在选择变量时，存在许多限制。首先，该模型通常包含一些高度预测变量，其使用受到法律，道德或监管规则的禁止。其次，在建模或生产阶段，某些变量可能不可用或质量较差。此外，可能存在未被认识到的重要变量，例如，由于人群样本偏差，或者由于多重共线性，他们的模型效应会违反直觉。最后，业务将永远掌握最后的发言权，并可能坚持只包含业务可靠变量，或要求单调增加或减少影响。 所有这些约束都是潜在的偏差来源，这使数据科学家们面临一项挑战性的任务，即尽量减少选择偏差。变量选择期间的典型预防措施包括： 重要的是要认识到变量选择是在整个模型构建过程中发生的迭代过程。 在达到“最佳点”之后，变量选择结束 - 意味着在模型精度方面不能再实现改进。 有多种可变选择方法可供选择。随着机器学习的进步，这个数字一直在增加。变量选择技术取决于我们是使用变量减少还是变量消除（过滤），选择过程是在预测模型内部还是外部进行; 我们是否使用有监督或无监督学习; 或者如果基础方法基于特定的嵌入式技术，例如交叉验证。 在信用风险建模中，两种最常用的变量选择方法是在模型训练之前用于过滤的信息值和在逻辑回归模型的训练期间用于变量选择的逐步选择。尽管两者都受到了从业者的批评，但重要的是要认识到没有理想的方法存在，因为变量选择的每种方法都有其优点和缺点。使用哪一个以及如何最好地将它们组合起来并不是一件容易解决的任务，需要扎实的领域知识，对数据的良好理解以及广泛的建模经验。 上一篇： 信用评分：第三部分 - 数据准备和探索性数据分析 下一篇： 信用评分：第五部分 - 评分卡开发

关于卫生统计学变量选择的方法分享如下：卫生统计学是一门运用统计学原理和方法，对卫生问题进行系统研究和分析的学科。在卫生统计学的研究中，变量的选择非常重要，它直接关系到研究的结果质量。本文将介绍卫生统计学变量选择的方法。1、根据研究对象和研究问题确定变量在研究开始前，需要根据实际问题确定研究对象和研究问题，以便正确选择变量。例如，在研究某种疾病的发病率时，需要选取与该疾病有关的风险因素作为自变量，如年龄、性别、职业、生活环境等。此外，还需要选取与疾病关系密切的影响变量，如家族病史或治疗方法等。2、根据变量类型进行选择卫生统计学的变量类型主要有连续型变量和分类型变量。在变量选择时，需要根据具体问题的研究目的，选取不同类型的变量。例如，在研究一个人的肥胖程度时，体重等指标是连续性变量；而BMI（身体质量指数）属于分类型变量，需要根据BMI指标的标准进行区分。3、根据变量的相关性选择在卫生统计学研究中，样本数据之间存在不同的关联性。例如，既往经验可以预测未来一段时间内的某种疾病的发生可能性；同时，某些卫生因素可能相互影响，导致某种疾病的发生率增高。因此，在选择变量的过程中，需要对变量之间的相关性进行评估和判断。可以通过使用相关系数和多元回归分析等方法进行判断，选取相关性高的变量。4、根据变量的可控性选择在变量选择的过程中，还需要考虑到变量的可控性。如果变量是无法控制的，那么就会影响研究的结果。例如，如果研究高血压患者的治疗效果，但无法控制患者的饮食、生活方式等多个因素，那么结果就会受到干扰。因此，在选择变量时，需要考虑到哪些变量是可以控制的，并以此决定是否将其作为自变量或影响变量。5、根据研究问卷进行选择在某些卫生统计学研究中，需要使用问卷调查的方式进行数据收集。因此，在设计问卷上也需要考虑到变量的选择。例如，在一项关于职业病的调查中，需要选择与该职业相对应的影响因素作为自变量，以及可能影响职业病发生的其他相关因素。总结起来，卫生统计学变量选择需要考虑到多个因素，包括研究对象、研究问题、变量类型、变量相关性、变量可控性等等。只有在正确选择变量的基础上，才能保证卫生统计学研究结果的准确性和实用性。

Step1 菜单Utilities-------define sets------进入define variable sets 对话框,从左侧所有变量中选择你想要分析的字段进入右侧变量框,在set names中为这些字段的集合命一个名(aaa),点击add set,即可。点击close。Step2 Utilities-------use sets 中选择你设置的(aaa),----OK

工具变量的选择要满足两个条件：1.相关性：工具变量与内生解释变量相关。2.外生性：工具变量与u i uiui不相关。计量经济分析分为模型设定、参数估计和模型检验3个步骤：1、模型设定。模型是对所研究的某种现象、某种关系或某种过程的一种模拟。模型的类型很多，例如：物理模型、图形、数学模型（如方程式）计量经济学中用的主要是数学模型。2、参数估计。经济参数是变量间数量关系和经济数量规律性的具体体现，获取经济参数的数值是经济计量分析的主要目的。3、模型检验。

　　Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。　　二值logistic回归：　　选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。　　细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。　　然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。　　选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。　　点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。　　继续，确定。　　然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。　　第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。　　第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。　　在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。　　在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。　　此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。

控制变量你自己选择啊。多看文献

控制变量的选择原则是放大系数大，纯滞后小，控制变量应是工艺上允许控制的变量。控制变量介绍：控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。变量的概念此前在相关研究法的介绍中提到过，在实验法中，各种需要操纵、控制和测量的因素或条件都是变量。控制变量的排除法：排除法（elimination method）是把额外变量从实验中排除出去。例如，如果外界的噪音和光线影响实验，最好的办法就是进入隔音室或暗室，这样可以把它们排除掉。在有效消除源自实验者效应和被试效应的额外变量的干扰方面，双盲实验（double—blind experiment）就是一个很好的排除法。简单地说，双盲控制时让实验的操作者和实验被试都不知道实验的内容和目的，由于实验者和研究参加者都不知道哪些被试接受哪种实验条件，从而避免了主、被试双方因为主观期望所引发的额外变量。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难于推广。

如何选择经济变量如下：经济变量是指经济学中各种变化的参数模型。主要指宏观经济变量。　　经济变量可能是个量的平均量，如价格水平是各种商品价格的平均数。主要宏观经济变量包括，国民生产总值，国内生产总值，消费量，投资量，储蓄率，货币存量，政府预算，失业率，通货膨胀率，利率，汇率等等。利用这些表示经济活动特点方面的概况性指标（summary measures），宏观经济学家能够对宏观经济变动的大致轮廓给以描述和分析。

变量的地址，在C语言中，一般写作指针类型。不同类型的变量地址，用不同的指针进行保存。比如，char 类型的地址，使用char*保存，而int型地址，用int *保存。除此外，部分情况下也会采用整型类型来保存变量地址，具体使用何种整型类型，取决于编译器：1 16位编译器，地址占16位，2字节，可以使用short或者int保存。2 32位编译器，地址占32位，4字节，可以使用int或long保存。3 64位编译器，地址占64位，8字节，可以使用long保存。不过不推荐使用整型类型保存地址，会带来移植上的不通用。

1 中介变量的选择需要根据具体研究问题和数据分析方法来确定，无法简单地给出一个固定的数量。2 选择中介变量需要满足两个条件：与自变量和因变量有显著相关性，又可以解释二者之间的关系。3 在实际研究中，可以借助先前的研究成果、理论知识、专家意见等多种途径来确定中介变量。4 此外，一般情况下，选择2-3个中介变量进行分析较为合理。但具体还需根据研究所需确定。

1：如果你是在做回归分析，那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了，比如在分析你们家中的每月消费支出是，如果你选取的解释变量有父母工资，期货收益，还有存款利息等，加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出，这样变量之间就明显的产生了多重共线性了，应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话，那么这样变量：父母工资与变量：爸爸的工资的相关系数就会相当高了，这样在回归分析中就会产生许多错误，违反了高斯假定。所以这里就是为了消除多重共线性了2：这里使用的方法叫做逐步回归法

1、首先打开软件。鼠标左键双击桌面上的 Eviews 图标，打开软件。2、其次建立新文件。鼠标点击File菜单项，并选择 New子菜单中的 Workfile。3、最后 建立一个新的工作文件。选择数据类型。

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，

Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

1 操纵变量必须是可控的。2 选择操纵变量应该考虑工艺的合理性和生产的经济性。3 操纵变量一般应比其他干扰对被控变量的影响更加灵敏。

显现等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量就可以选择了。1、打开数据，依次点击，打开二分回归对话框。2、将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3、设置回归方法，这里选择最简单的方法enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。4、就可以显现等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量就可以选择了。

变量操作步骤如下。双击鼠标打开创建好的西门子S7200PPI通讯。点击【增加设备通道】进入添加变量通道窗口。选择对应的通道类型，通道地址等参数。双击新建通道中的变量连接进入变量选择窗口。在选择变量中输入其代表的名称点击确定。完成变量创建。

一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。

概念重视程度。调节变量选择自变量和因变量之间的关系，既可以是对关系方向的了解，又可以是对关系强度的大小了解。调节变量为现有的理论画出限制条件和使用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论。

在多重线性回归的实际应用中，研究者根据相关专业知识和研究经验收集与因变量y可能有关的自变量信息，由于不清楚变量间的真实联系同时又担心可能会遗漏对因变量y有重要作用的自变量，所以回归模型最初的自变量数量通常很多。但是这些自变量间可能相互有联系，同时其中某些自变量可能和因变量y间不具有线性关系，若把它们都引入回归方程，不但回归模型复杂，模型计算量大，而且会降低回归参数估计和预测的精度。另一方面，如果遗漏了对因变量有重要作用的自变量，回归模型的效果自然也不好。所以回归模型应尽可能包含对因变量有较大贡献的自变量，同时也要尽可能保证模型中自变量的数目尽可能少，将贡献不大或没有贡献的自变量应排除在回归模型之外，该过程称为自变量筛选，由筛选出的自变量建立的回归方程称为最优回归方程。（一）自变量选择准则1. 残差平方和减小或决定系数增大 若某一自变量被引入模型后SS残差减小很多，说明该变量对反映变量y的作用大，可被引入；反之，说明其对y的作用小，不应该被引入。残差平方和SS残差减小与决定系数R2增大完全等价。需要说明的是随回归模型中自变量个数的增加SS残差总是在减少，决定系数R2总是在增大，故SS残差减小准则只适用于自变量个数相同的模型间的比较。2. 残差均方减小或调整决定系数增大 由于在回归模型中的自变量个数越多，残差平方和就越小，R2的值也越大，而增加的自变量可能对因变量贡献很小。采用残差均方则可消除了自变量个数的影响，，若增加自变量而使残差平方和的减少被自由度的减少所抵消，则残差均方不会减小。调整决定系数 (adjusted R-square)，记为R2adj。 其中，n为样本含量，p为引入回归模型的自变量个数，R2为决定系数。调整决定系数越大越好则越小越好，两者等价。3.Mallow"s Cp选择法 Mallow"s Cp也可以用来评价回归模型，其计算公式为：式中p为方程中包含的自变量个数，(SSE)p为包含p个自变量的回归方程所对应的残差平方和，(MSE)m为包含所有m个自变量的回归方程（该模型称为全模型）对应的残差均方。该方法就是选择Cp最接近于p的回归方程为最优方程。4.AIC信息准则 AIC即赤池信息量，由日本统计学家赤池提出。AIC越小，模型越优，可以比较变量数不同的模型。对于线性回归模型其计算公式是式中p为方程中包含的自变量个数，SSE为包含p个自变量的回归方程所对应的残差平方和，n为样本量。5.BIC信息准则 BIC即贝叶斯信息量，由统计学家Gideon E. Schwarz提出，所以也称SBC或者SBIC。BIC和AIC类似，BIC越小，模型越优，可以比较变量数不同的模型。对于线性回归模型其计算公式是式中p为方程中包含的自变量个数，SSE为包含p个自变量的回归方程所对应的残差平方和，n为样本量。（二）自变量的选择方法1. 最优子集法 对于含有p个自变量的回归建模，所有可能的自变量子集回归模型有个。根据某种模型“最优”的判断准则，从中选择一个或几个“最优”回归模型，称为最优子集法，也称全局择优法。该方法可选出固定自变量个数时的最优回归方程。缺点是计算量较大，一般适用于自变量个数不太多的情形。 2. 局部择优法 局部择优法是根据各自变量对因变量的作用大小决定是否将其引入回归方程。各自变量的作用大小一般常用偏回归平方和及偏F检验来判断，但也可以采用模型评优的方法来确定，比如采用AIC准则。局部择优法具体有以下三种筛选模式，分别是前进法，后退法和逐步法。（1）前进法：回归模型中的自变量从无到有，依次逐一选入有意义的自变量进入模型。首先确定纳入标准；每一个自变量按此标准逐一引入回归方程；首先选入最有意义的自变量，直到没有自变量可选为止。该方法可以剔除高度相关的自变量。它的局限性在于纳入标准取值严格时，可能没有一个自变量能选入；纳入标准较宽松时，开始选入的自变量在新的变量选入后又不再进行检验，因而模型中可能包含无意义的自变量。采用偏F检验作为选入标准时，若某变量的，则选入，一般α=0.15。（2）后退法：回归模型中首先包含所有的自变量，然后逐一剔除无意义的自变量。首先确定剔除标准；每一个自变量按此标准逐一从回归模型中剔除；首先剔除最没有意义的自变量，直到没有自变量可剔除为止。后退法的局限在于剔除标准较大时，任何一个自变量都不能被剔除；剔除标准较小时，开始被剔除的自变量后来在新条件下即使变得对因变量有较大的贡献，也不能再次被选入回归模型并参与检验。采用偏F检验作为选入标准时，若某变量的，则剔除，一般α=0.15。（3）逐步筛选法：逐步筛选法是前进法和后退法的综合。首先确定纳入标准和剔除标准；先进行自变量选入，选入时模型中的自变量从无到有，按选入标准逐一选入模型外最优意义的自变量；当模型中包含的2个以上的自变量时，每选入一个新的自变量，按剔除标准从模型中逐一剔除没有意义的自变量；重复以上过程，直到模型外的自变量都不能选入，模型内的自变量都不能被剔除。逐步筛选法能比前进法和后退法更好地选出自变量构造模型。采用偏F检验作为选入和剔除标准时，若某变量的，则选入；若某变量的，则剔除，一般，通常α选入=α剔除=0.15。

譬如,S=vt(路程＝速度×时间) 当我们不知道这个公式的时候,可以用控制变量来推出来.我们先让v(速度)恒定不变,则t对于S的函当t越大,我们会发现路程越长.这证明时间t对S有影响,经检验,是正比关系.同理,让时间不变,改变速度,速度越大,路程越长.要是控制S不变,速度越大,时间越短.就像100米跑,S＝100恒定不变,控制运动员的跑速v,v越大,自然所用时间t就越小了.就是让一些变量暂时为定值,控制剩下一个变量,看对函数有什么作用效果.

按住cotrol，一个个选或者按住shift点第一个，然后点最后一个，或者按control+a即可。SPSS分析变量时同时选中变量的方法：打开SPSS数据库，点击data-select，随后可以看到如下图所示的界面，每个条目的意思如下标注，假如我们需要选择契合度等于1的个案，那么首先点击第二个按钮，随后进行操作，然后点击OK即可。假如我们要随机选择个案，点击第二步中的第三个按钮。可以输入需要个案的百分比，也可以是第二个，比如30个个案从前面的60个个案中suiji选择。还可以按照过滤变量进行选择，但是过滤变量必须是0,1编码的，最后保留的就是编码为1的个案，编码为0的都过滤掉了。相关信息1、超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。2、改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。3、改进的日期／时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期／时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

1 操纵变量必须是可控的. 2 选择操纵变量应该考虑工艺的合理性和生产的经济性. 3 操纵变量一般应比其他干扰对被控变量的影响更加灵敏.

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。做logistic 回归分析，用enter, foward, backword不同方法，结果为何不同?答：当前进法和后退法给出的答案相同，这是模型稳健的一种象征，但并不总是这样。前进法和后退法无需得到相同回答的理由是特定变量的重要性常常取决于变量选择时模型中有哪些其他的变量。某一变量当另一变量（或一组变量）处在模型中时是重要的，而当这一变量（或一组变量）不在模型中时，它却不显著了。这称为抑制效应。几种变量的选择技术的比较：1、 前进法：把变量逐次引入模型中。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定引入的顺序（相关性最强的变量最先引入），最适于涉及样本含量小的研究。不能很好的解决抑制效应。2、 后退法：从模型中逐次剔除变量。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定剔除的顺序（相关性最弱的变量最先剔除）。评价抑制效应比前进法好。3、 最优子集法：选择使某一特定参数达到最大的变量子集，但计算困难。4、 全变量法（全部变量）：同时引入所有的变量。如果自变量多、样本含量小或缺失数据多，把所有变量都包括进来可能会出问题。二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍。Logistic 回归：变量选择方法：方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同的变量组构造多个回归模型。- Enter.一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。- 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。- 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。- 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。- 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。- 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。- 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。一般来说，backward更准确一些，后退法优于前进。但是变量太多，会很慢。stepwise用的最广泛，但也有人说慎用逐步回归的方法。总之，选哪种都行，选择拟合最好的就可以了。大致来说，就是决定系数R2最大的就是。

多元线性回归 1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。 2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。 3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

1、打开eviews，左键单击，选中第一个变量。2、按住键盘Shift键，不放。3、左键单击，选中最后一个变量，然后松开Shift键。4、在蓝色选中区域，单击鼠标右键。5、左键单击Open，左键单击asGroup。

SPSS中生成新变量应选择（）主窗口菜单。 A.转换 B.编辑 C.数据 D.分析 正确答案：A

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：（1）与所替的随机解释变量高度相关；（2）与随机误差项不相关；（3）与模型中其他解释变量不相关；（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：缺点工具变量法的关键是选择一个有效的工具变量，由于工具变量选择中的困难，工具变量法本身存在两方面不足：一是由于工具变量不是惟一的，因而工具变量估计量有一定的任意性；二是由于误差项实际上是不可观测的，因而要寻找严格意义上与误差项无关而与所替代的随机解释变量高度相关的变量事实上是困难的。参考资料来源：百度百科-工具变量法

在“资源”选项卡中,选择“工程选项”/“Build”/“自动检验”,选中“未用变量”,在编译时会自动检验未使用变量。数据类型和地址LM系列PLC数据存放区分为输出和输入。

我们首先知道变量之间的关系，然后分析这个关系，在这之后才会选择这个变量，这个变量最主要的特点就是每一个人都有比较大的分别。

当所研究的问题涉及较多的自变量时，我们很难想象事先选定的全部自变量对因变量的影响 都有显著性意义；也不敢保证全部自变量之间是相互独立的。换句话说，在建立多元线性回归方程时，需要根据各自变量对因变量的贡献大小进行变量筛选，剔除那 些贡献小和与其他自变量有密切关系的自变量、发现那些对回归方程有很坏影响的观测点（这些都是回归诊断的重要内容），从而求出精练的、稳定的回归方程。　　在运用SAS中REG或STEPWISE等过程进行回归分析时,是通过MODEL语句对模型作出初步假设，然后，就要根据实验数据和统计规则，选择模型中的变量和估计回归参数。对于线性模型而言，在REG中可以同时采用以下8种选择变量的方法，现逐一加以介绍。　　1．向前选择法(FORWARD)　　模型中变量从无到有依次选一变量进入模型，并根据该变量在模型中的Ⅱ型离差平和(SS2)计算F统计量及P值。当P小于SLENTRY(程序中规定的 选变量进入方程的显著性水平)则该变量入选，否则不能入选；当模型中变量少时某变量不符合入选标准，但随着模型中变量逐次增多时,该变量就可能符合入选标 准；这样直到没有变量可入选为止。SLENTRY缺省值定为0.5,亦可定为0.2到0.4，如果自变量很多，此值还应取得更小一些，如让 SLENTRY=0.05。　　向前选择法的局限性∶SLENTRY取值小时，可能任一个变量都不能入选；SLENTRY大时，开始选入的变量后来在新条件下不再进行检验，因而不能剔除后来变得无显著性的变量。　　2．向后消去法(BACKWARD)　　从模型语句中所包含的全部变量开始，计算留在模型中的各个变量所产生的F统计量和P值，当P小于SLSTAY(程序中规定的从方程中剔除变量的显著性 水平)则将此变量保留在方程中，否则，从最大的P值所对应的自变量开始逐一剔除，直到模型中没有变量可以剔除时为止。SLSTAY缺省值为0.10，欲使 保留在方程中的变量都在α=0.05水平上显著时,应让SLSTAY=0.05。　　程序能运行时, 因要求所选自变量的子集矩阵满秩,所以当观测点少、且变量过多时程序会自动从中选择出观测点数减1个变量。　　向后消去法的局 限性∶SLSTAY大时，任一个变量都不能剔除；SLSTAY小时，开始剔除的变量后来在新条件下即使有了显著性，也不能再次被入选回归模型并参入检验。　　3．逐步筛选法(STEPWISE)　　此法是向前选择法和向后消去法的结合。模型中的变量从无到有像向前选择法那样，根据F统计量按SLENTRY水平决定该变量是否入选；当模型选入变量 后，又像向后消去法那样，根据F统计量按SLSTAY水平剔除各不显著的变量，依次类推。这样直到没有变量可入选，也没有变量可剔除或入选变量就是刚剔除 的变量，则停止逐步筛选过程。　　逐步筛选法比向前选择法和向后消去法都能更好地在模型中选出变量，但也有它的局限性∶其一，当有m个变量入选后，选第m＋1个变量时，对它来说，前m个变量不一定是最佳组合；其二，选入或剔除变量仅以F值作标准，完全没考虑其他标准。　　4．最大R2增量法(MAXR)　　首先找到具有最大决定系数R2的单变量回归模型,其次引入产生最大R2增量的另一变量。然后对于该两变量的回归模型，用其他变量逐次替换，并计算其 R2，如果换后的模型能产生最大R2增量，即为两变量最优回归模型，如此再找下去，直到入选变量数太多，使设计矩阵不再满秩时为止。　　它也是一种逐步筛选法，只是筛选变量所用的准则不同，不是用F值,而是用决定系数R2判定变量是否入选。因它不受SLENTRY和SLSTAY的限制，总能从变量中找到相对最大者;胀克服了用本节筛选法1～3法时的一种局限性∶找不到任何变量可进入模型的情况。　　本法与本节第3种方法都是逐步筛选变量方法，每一步选进或剔除变量都是只限于一个，因而二者局限性也相似∶第一，当有m个变量入选后，选第m＋1个变量时，对它来说，前m个变量不一定是最佳组合；第二,选入或剔除变量仅以R2值作标准,完全没考虑其他标准。　　5．最小R2增量法(MINR)　　首先找到具有最小决定系数R2的单变量回归模型，然后从其余变量中选出一个变量，使它构成的模腥其他变量所产生的R2增量最小，不断用新变量进行替换 老变量，依次类推，这样就会顺次列出全部单变量回归模型,最后一个为单变量最佳模型;两变量最小R2增量的筛选类似第4种方法，但引入的是产生最小R2增量的另一变量。对该两变量的回归模型，再用其他变量替换，换成产生最小R2增量者，直至R2不能再增加，即为两变量最优回归模型。依次类推，继续找含3 个或更多变量的最优回归模型等等,变量有进有出。　　它与本节第4种方法选的结果不一定相同，但它在寻找最优模型过程中所考虑的中间模型要比本节第4种方法多。　　本法的局限性与本节第3、4种方法相似∶第一，当有m个变量入选后，选第m＋1个变量时，每次只有1个变量进或出，各变量间有复杂关系时，就有可能找不到最佳组合；第二，选入变量或替换变量仅以R2值作标准，完全没考虑其他标准。　　6．R2选择法(RSQUARE)　　从模型语句中的各自变量所有可能子集中选出规定数目的子集，使该子集所构成的模型的决定系数R2最大。要注意∶当观测点少、且模型语句中变量数目过多 时, 程序不能运行，因为过多变量使误差项无自由度，设计矩阵不满秩，所以最多只能从所有可能的变量中选择观测点数减1个变量放入模型。本法和第7、 8种方法分别是按不同标准选出回归模型自变量的最优子集，这类选变量法不是从所有可能形成的变量中，而仅仅从模袖量中穷举。　　本法的局限性在于∶其一，当样本含量小于等于自变量(含交互作用项)个数时，只能在一定数目的变量中穷举，为找到含各种变量数目的最优子集，要么增加观测，要么反复给出不同模型；其二，选最优子集的标准是R2，完全没考虑其他标准。　　7．修正R2选择法(ADJRSQ)　　根据修正的决定系数R2取最大的原则，从模型的所有变量子集中选出规定数目的子集。程序能运行的条件是设计矩阵X满秩。　　本法的局限性与第6种方相似: 其一，与第6种方中“其一”相同；其二，选最优子集的标准只是用修正的R2取代未修正的R2而已，完全没考虑其他标准。　　8．Mallow"s Cp选择法(CP)　　根据Mallow"s Cp统计量，从模袖量子集中选出最优子集。 Cp统计量的数值比第6、7种方法更大地依赖于MODEL语句所给出的模型，它比前二者多考虑的方面是∶用模型语句决定的全回归模型估计出误差平和。 程序能运行的条件是设计矩阵满秩。　　本法的局限性与第6种方相似，只是用Cp统计量取代R2而已。　　[说明1]　全回归模型选择(NONE)∶不舍弃任何变量，将全部变量都放入模型之中去。当各回归模型中的各回归变量的设计矩阵不满秩时，与第6～8种方法选择方法同样道理，回归分析是不能正常进行下去的。　　[说明2]　用第6～8种方法只能达到筛选变量的目的，但结果中并没有具体给出回归方程各参数的估计值及其检验结果，需从所给出的变量组合中结合专业知识选择某些变量子集，用不筛选变量的方法建立含所指定变量子集的回归方程。

选入分类协变量。二分类变量即为那些结局只有两种变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，二分类变量选择参考值选入分类协变量，对比处选择指示符最常用，参考类别选择第一个，点击继续。

在选择多元方程中的控制变量时，需要考虑以下几个因素：1. 理论基础：选择的控制变量应该与研究问题有关，并且在理论上应该有基础。这样可以确保所选的控制变量能够有效地影响自变量和因变量之间的关系。2. 实验可行性：选择的控制变量应该具有可测性，并且可以被实验所控制。在实际应用中，一些控制变量可能无法直接进行实验控制，或者难以测量，因此需要根据实验条件和可能的限制来选择控制变量。3. 统计分析：选择的控制变量应该具有一定的方差和均值，这样可以确保在统计分析中能够产生有效的信息，而不是对误差提供了过度的解释。4. 相互作用关系：最后，还需要考虑控制变量之间的相互作用关系。如果选择的控制变量之间存在相互作用，则需要进行潜在的多重共线性或交互效应的检验，以避免结果受到这些问题的影响。总之，在选择多元方程中的控制变量时，需要结合理论基础、实验可行性、统计分析和相互作用关系等多个因素进行综合考虑，以确保所选的控制变量能够有效地实现研究目的并提供可靠的结果。

解释变量(explanatory variable)又称独立变量(independent variable),与之相对的是非独立变量(dependent variable).一般的解释变量就是X,非独立变量就是Y.因为X的值是独立的,只取决于自身,而回归模型中Y的值取决于X所以叫非独立变量.比方说我们想研究年龄(X)与收入(Y)的回归模型. 则模型大致为:Y=a+bX+e,其中我们认为随着年龄X的增大,收入Y也会增大.a是截距,b是斜率,e是error.X年龄不受收入的影响,但Y收入却受年龄X的影响.故如此取值! 打出来不容易啊..

在统计学中，调节变量指的是一种可以解释原因与结果之间关系的变量，也可以帮助我们去除主要变量的作用。选择变量为调节变量是因为在研究原因与结果之间的关系时，存在一些其他因素对结果产生影响，而这些因素可以通过选择调节变量进行控制，从而减少被其他因素干扰的影响，更准确的研究原因与结果之间的关系。因此，选择变量为调节变量有助于研究者更加精确地了解原因与结果之间的关系。

被控变量的正确选择是关系到系统能否达到预期控制效果的重要因素。（1）、被控变量应能代表一定的工艺操作指标或是反映工艺操作状态的重要变量。（2）、被控变量应是工艺生产过程中经常变化，因而需要频繁加以控制的变量。（3）、被控变量应尽可能选择工艺生产过程的直接控制指标，当无法获得直接控制指标信号，或其测量或传送滞后很大时，可选择与直接控制指标有单值对应关系的间接控制指标。（4）、被控变量应是能测量的，并具有较大灵敏度的变量。（5）、被控变量应是独立可控的。（6）、应考虑工艺的合理性与经济性。

把握两个关键 1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么？你想解决什么问题？这是核心，是方向，这是业务把握层面。 2、全面理解数据。哪些变量，什么类型？适合或者可以用什么统计方法，这是数据分析技术层面。须把握三大关键：变量、数据分析方法、变量和方法的关联。 认识数据分析方法选择合适的数据分析方法是非常重要的。选择数据分析（统计分析）方法时，必须考虑许多因素，主要有： 1、数据分析的目的， 2、所用变量的特征， 3、对变量所作的假定， 4、数据的收集方法。选择统计分析方法时一般考虑前两个因素就足够了。 将变量与分析方法关联、对应起来

wincc7.0我也在用，也遇到过这样的问题，我的解决办法是：1：首先复制V6.5版本的报表看能不能显示。2：检查变量是不是有问题，我的变量一个名字的变量在列表中可以出现了两次，原因是可能在不同的时间建立的变量，不同的输入法输入的变量可能是两个不同的变量，检查那个变量可以和报表连接。3：把修改的变量先调用做实时曲线，看能否出现，如果出现，证明这个变量没有问题，如果实时曲线调用不出来，说

① 变量的有效范围② 变量的访问频度③ 变量的生命周期

1 操纵变量必须是可控的.2 选择操纵变量应该考虑工艺的合理性和生产的经济性.3 操纵变量一般应比其他干扰对被控变量的影响更加灵敏.

不知道你说的是什么东西？自变量选择还有要求么？那就是尽量是定量的，不要定性的。尽量组内差异小的，然后组间差异明显的，这样便于统计。尽量随机分配，不要太多人工因素。样本尽量大，避免小样本。分布尽量明显，不要模棱两可的。估计就这些了吧？自变量是研究变量，选择自变量没什么要求吧？直接选不就行了？能有什么要求呢？采纳我哦，亲。

变量选择有很多种方法。最老套的是 f-statistics，应该就是答主p-value的来源。接下来就是一系列penalize 变量数的指标，包括adjusted R2，Mallow"s Cp, AIC, BIC这一类，原则上可以通过穷尽所有2^p组合来挑选变量，实际操作中通常采用forward backward 的方法。如果数据多变量也多的话，计算量还是很大。以上指标应该也可以用cross validation的MSE代替。上面这种方法可以看做是某种形式的L-0正则，当然也可以用L-1的正则，那就是lasso了，这个计算量比较小，所以比较流行一些。我知识范围里面的大概就这些了吧。