统计学中的平均年龄是变量吗

年龄应该是连续型变量的呀，我们平常所说的的19岁20岁等等都是以年为整数的近似说法，实际上一个人从出生到死亡，这个计算可以精确到几分几秒的，这样就可以精确到以年为整数的无限多位小数。

连续变量！因为可以叠加。例如你今年18岁，明年就19岁，后年就20岁。

年龄随时间推移自动增长是自变量，身高因年龄与饮食健康等多方面影响产生增或减属因变量。

对，是量变而不是质变

一个母群体的年龄的平均值是一个常数，不是变量。一个样本的平均年龄是变量，表现在每次从相同的母群体提取的不同样本会有不同的平均年龄。这个平均年龄有方差。

年龄的计算公式为：年龄=现在的年份-出生年份+1。年龄，指一个人从出生时起到计算时止生存的时间长度，通常用年岁来表示。年龄是一种具有生物学基础的自然标志。公式就是用数学符号表示各个量之间的一定关系(如定律或定理)的式子。具有普遍性，适合于同类关系的所有问题。在数理逻辑中，公式是表达命题的形式语法对象，除了这个命题可能依赖于这个公式的自由变量的值之外。周岁年龄：又称实足年龄，指从出生到计算时为止，共经历的周年数或生日数。例如，1990年7月1日零时进行人口普查登记，一个1989年12月15日出生的婴儿，按虚岁计算是2岁，实际刚刚6个多月，还未过一次生日，按周岁计算应为不满1周岁，即0岁。周岁年龄比虚岁年龄常常小1~2岁，它是人口统计中常用的年龄计算方法。周岁-出生时为0岁，每过一个公历生日长1岁。确切年龄：指从出生之日起到计算之日止所经历的天数。它比周岁年龄更为精确地反映人们实际生存的时间，但由于其统计汇总时较为繁琐，故人口统计中使用甚少。在实际生活中，人们除对不满1周岁的婴儿，特别是不满1个月的新生儿常常按月日计算外，一般不按日计算确切年龄。

问题一：sql中定义年龄用什么数据类型，长度为多少？ char（3） 小于10位且长度基本固定的字符串最好用char，而不要使用varchar，因为varchar虽然是长度可控制，但是他需要有额外的空间记录varchar的长度变量，在10以内占用空间比char大，而且年龄基本上集中在2位数之内，长度基本固定，所以用char较好。 int占用4个字节，比char（3）占用空间大 另外可以尝试使用tinyint类型，只占用1个字节，范围浮~255，我想应该没有人活到256岁的吧。。。。 问题二：年龄用什么数据类型 int类型。既然是数字，就不要用其他类型。 你可以在Age上加约束，比如大于0。小于150，如果你不是要录入仙人的资料。 问题三：在数据库中，年龄的数据类型是？ 应该是数值型 问题四：谁能告诉我下SQL数据类型及对应的作用？比如姓名是什么类型，年龄是什么类型？ 可能包含汉字或者较长英文的就是varchar，完全是数字的就是int，日期的就是datetime。 你这个问题太基础了，这都需要问的话怎么做编程。。好好看看书吧。。。 问题五：大神来！！在数据表中定义“年龄”字段时，采用________数据类型最为合适。 15分 1、学号、ResultSet接口 2、show database;、use 表名; 3、mysql -u student -p123456 4、视图 5、delete 6、limit 7、mysqldump -ustudent -p123456 jxg> jxg1.sql mysql -ustudent -p123456 jxg 问题六：vb中年龄的数据类型和大小是什么 Date是日期数据类型，包含时间 问题七：数据库逻辑结构中 年龄应该用什么类型 int够了 不建议使用年龄，应该使用出身年月，因为年龄不是固定的 问题八：要怎么判断什么时候用什么数据类型？ 定义：数据类型在数据结构中的定义是一个值的 *** 以及定义在这个值集上的一组操作。 数据类型分类： c语言基本数据类型short、int、long、char、float、doubleJava基本数据类型：byte short int long float double boolean char，String是类类型 sql数据类型：int、varchar、float、double、char、bit、datetime等 以java为例，定义学生姓名 可以用String类型 public string name; 定义年龄 ,可以用int整型类型，int age = 18; 定义考试成绩 ，可以用float或者double类型，定义性别，可以用char，也可以用bit，定位好其使用范围和作业即可 问题九：字段名为年龄段在vfp属于什么类型 字段类型是指存储在字段中的值的数据类型,字段类型包括字符型、货币型、数值型、浮点型、日期型、日期时间型、双精度型、整型、逻辑型、通用型、备注型、字符型（二进制）、备注型（二进制），共13种。 而常量、内存变量、函数、表达式的数据类型包括字符型、数值型、货币型、逻辑型、日期型和日期时间型等6种。 字段类型、内存变量类型等都属于数据类型。

你可以到百度去搜索一下！

要使用变量age来存储人的年龄，则将其声明为Float类型最为适合。假设现在的年龄是23岁，一年之后的年龄是24。可以使用变量age来存放年龄并在生日那天改变这个值。把值存入变量的操作称为赋值。

年龄属于定距测量（等距测量或区间测量）。含义：不仅具有类别和等级的特征，还可以确定变量的数量差别和间隔距离。例子：老年人、中年人、青年人，可以分别给出它们的区间值，如老年人规定为60岁及以上，中年人规定为35-59岁，青年人规定为18-34岁，它能清楚地告诉我们老年人、中年人、青年人之间的年龄差距。关系：定距测量没有一个绝对的零，也就是说“零”是有意义的，是人们根据一定的标准主观规定的。定比测量是有一个绝对的零。

int类型。既然是数字，就不要用其他类型。你可以在Age上加约束，比如大于0。小于150，如果你不是要录入仙人的资料。

那些改变的就是变量呗，不改变的就是常量，比如身高，年龄就是变量，而圆周率就是常量主要看你要用在哪些方面，变量在一定得范围内也可以是常量的。比如说2008年内你每月的收入，这时2008年就可以当做常量使用了

性别和年龄是消费者社会地位这个抽象概念的变量是人口和社会经济状况因素。

变量的测量类型可以分为分类变量、连续变量两大类年龄显然不是“类”的变量，某些情况下可以进行加减运算，甚至可以进行乘除运算，且年龄可以认为是物理上存在绝对“0”值，所以就有你的结论了！

年龄是数量属性。扩展资料：属性数据（Attribute Data）即非空间数据，是与地理实体相联系的地理变量或地理意义。属性数据分为定性和定量两种。前者包括名称、类型、特性等，如土地利用现状、岩石类型、行政区划、某些土壤性状等；后者包括数量和等级，如面积、长度、土地等级等。属性数据的录入与编辑一般是在属性数据处理模块中进行的。文档数据资料的录入一般是通过键盘直接键入数据文件或属性数据库。也可以将另一个数据库中的有关数据直接传输到属性数据库中。但为了建立属性描述数据与几何图形的联系，通常需要在图形编辑系统中设计属性数据的编辑功能，主要是将一个实体的属性数据直接连接到相应的几何目标上，这项工作可在数字化及建立图形拓扑关系的同时或之后，对照一个几何目标直接输人属性数据，并可对数据进行修改、删除、拷贝等编辑操作

年月日，分别列三列，填入每个数据，方便以后分析

连续变量。年龄变量的取值范围在理论上可以取任意正实数，注意不是正整数，比如一个人的年龄可以记为17.55岁，表示年龄为17岁6个月18天，甚至还可以利用出生时刻的信息精确到更小的时间单位（如分、秒），主要是因为其取值范围在理论上是连续不断的。

是的

数值型。根据知到题库得知，年龄组身高体重三个变量的类别是数值型，数值型数据（metricdata）是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值，现实中所处理的大多数都是数值型数据。

人口因素有哪些人口统计变量主要有：性别、年龄、健康状况、职业、婚姻、文化水平、收入。1、性别是指男女或雌雄两性的差别。2、年龄是指按年计算的人或动植物等已经生存的时间。3、健康状况是指在具有的健康意识、健康知识、健康能力基础上，通过个体(或群体)的健康实践而达到的情形。职业是指个人从事的为社会服务并作为主要生活来源的工作。4、婚姻是指因结婚而产生的夫妻关系。5、文化水平是指一个人拥有的知识力量程度。收入是指收进来的钱款。

int

这是作业题吧？~

那些改变的就是变量呗，不改变的就是常量，比如身高，年龄就是变量，而圆周率就是常量主要看你要用在哪些方面，变量在一定得范围内也可以是常量的。比如说2008年内你每月的收入，这时2008年就可以当做常量使用了

可以按分类变量录入，也可以直接录入年龄

），过程如下：AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives你只要把你想计算的变量选入就可以了。以下是我的一个计算“年龄”的实例结果：Descriptive StatisticsNx09Minimumx09Maximumx09Meanx09Std. Deviation年龄x091393x096.00x0989.00x0947.5083x0914.81568Valid N (listwise)x091393在默认的情况下，SPSS只提供以上4个统计量（最小值、最大值、均值、标准差）。你还可以通过点击Options键要求计算更多的统计量，十分方便

长方形的宽一定时，其长与面积，满足函数关系条件。等腰三角形的底边长与面积，限制条件不足致使每个自变量未能唯一对应一个因变量。某人的年龄与身高，是函数关系，某人的年龄唯一对应着某一个身高，符合函数关系。关系式|y|=x中的y与x，y作为自变量，x作为因变量，构成函数关系。是否构成函数关系，就套用函数的定义。在一个变化过程中，任意一个自变量，都存在唯一一个因变量与之对应。特别注意字眼的就是：“任意一个自变量”中的“任意”“都存在唯一一个因变量与之对应”中的“都存在”“唯一一个”我看到不少人说“某人的年龄与身高”不是函数关系，这是不对的。年龄作为自变量，身高作为因变量，任意一个年龄，都有唯一一个身高与之对应，符合函数的关系。但是要限制在“某人”成立，否则，多人，就会有多个身高与某个年龄对应，不能构成函数关系。另：一般所说的函数都是单值函数，如上所述。《复变函数》等中的多值函数是特殊的一类，格外讨论如果是初学函数，就不要考虑多值函数的情况。

声明一个变量在VB的语法中来说,首先需要确定的是该变量的作用范围,用dim,private或者是public,dim的作用范围最小,public最大,然后是要定义的变量名,然后用as连接,最后是该变量的类型有long,integer,string等等,赋值很简单只要写出: 变量名 = 要赋予的新值 就可以了比如说你的问题可以写成Dim intAge as integerintAge = 25 这样就OK了需要注意的是如果变量类型是string型的具体的赋值内容要用""号括起来,第二个赋值只能在过程中,不能在声明中.

资料名称：2020-1990年上市公司董事会多样性指标2.数据说明：本数据为1990-2020年上市公司董事会多样性数据，董事会多样性包含董事会成员年龄多样性、性别多样性、经验多样性、教育背景多样性和专业多样性五个指标。附件包含全部Stata处理代码do文件、原始数据、计算结果3.变量说明：董事会多样性分为统计学层面的多样性和认知层面的多样性。董事会多样性可分为五个方面，分别是董事会成员年龄、性别、经验、教育背景和专业的多样性。具体度量方式如下： （1）董事会成员年龄多样性（Age）：董事会成员的年龄差异。使用董事会成员年龄变异系数进行度量，变异系数越大说明董事会成员年龄多样性较高； （2）董事会成员性别多样性（Gender）：是董事会成员的性别丰富度。使用董事成员是否为女性作为类别变量， 性别为女赋值为 1， 否则2， 然后用BLAU指数来衡量，该指标越高，说明该公司董事会成员在该维度越分散，较高则说明董事会成员多样性更高（3）董事会成员经验多样性（Experience）：董事会成员经验的丰富程度。使用董事成员是否在股东单位任职作为类别变量， 兼任为类别 1， 不兼任为类别 2， 然后 BLAU指数来衡量，该指标越低，说明该公司董事会成员集中于一个类别，较高则说明董事会成员多样性更高； （4）董事成员教育背景多样性（University）：董事会成员教育经历的丰富程度。使用董事 会成员的毕业院校来代表教育背景。 根据授予每个董事会成员学士学位的机构， 计算 diversity_University，该指标越高，董事会成员教育经历丰富程度越高； （5）董事会成员专业多样性（Major）：董事会成员所学专业的多样性。将所有的专业分为 五个方面：经济/金融、管理、财会、法律、其他，依次赋值为 1、2、3、4、5，如果专业为 缺失值，则赋值 6，然后计算 diversity_University，该指标越高，董事会成员专业丰富程度越高。

就是一个选择语句。你用那些框图可以画出来！你试试吧！

之所以不对是因为混淆了标志和标志值的概念。性别是人的标志，男性是标志值。年龄是标志，40岁是标志值。

分析。控制年龄，就是在分析其他变量时将年龄因素作为自变量纳入回归，这样其他变量的结果就是控制年龄后的结果，年龄变量纳入回归的方法与其他变量一样。

收入种族性别和年龄是消费者市场细分变数中的人口和社会经济状况因素。按人口标准进行细分是企业按照人口的不同变量(年龄、性别、收入、职业、教育水平、家庭规模、家庭生命周期阶段、宗教、种族及国籍等)来细分市场。人口变量比其他变量更容易认知和测量，所以一直是细分市场的变量。

细分变量中属于人口变量的是消费者的职业。人口变量。人口细分按照人口变量（包括年龄、性别、收入、职业、教育水平、家庭规模、家庭生命周期阶段、宗教、种族、国籍等）来细分消费者市场。人口变量就是企业可以利用一定的人口统计指标，对整个市场当中的顾客进行相关的市场细分。人口变量的统计指标，典型的比如可以根据顾客的年龄做出划分。比如划分成青少年，划分成中年人，划分成老年人，有的时候是按照比较明确的年龄段来划分，比如18岁以下、19岁到35岁、36岁到60岁等等，以上都说明企业用年龄做了划分，这就属于人口细分变量。不同年龄段的顾客，他们对产品的需求一定是不一样的，最典型的老年人和青少年，他们对产品的需求肯定是不一样的，比如产品的款式、产品的颜色等等方面之间会存很明显的差别。除了年龄之外，还可以考虑性别，谈到性别划分标准就很简单，分成男性和女性。为什么可以用性别做市场细分？就是因为男性消费者跟女性消费者对某些产品的需求受到自身生理特点的影响是存在明显差别的。比如女性消费者，根据其自身的生理条件，所以会有一些特定的产品专门针对女性消费者，最典型就是卫生巾之类的相关产品，这就可以根据性别进行划分。

　　年龄的计算公式为：年龄=现在的年份-出生年份+1。年龄，指一个人从出生时起到计算时止生存的时间长度，通常用年岁来表示。年龄是一种具有生物学基础的自然标志。 　　公式就是用数学符号表示各个量之间的一定关系(如定律或定理)的式子。具有普遍性，适合于同类关系的所有问题。在数理逻辑中，公式是表达命题的形式语法对象，除了这个命题可能依赖于这个公式的自由变量的值之外。

我记得有个compute，两个一减就是了

个体固定效应是面板数据模型中的一个重要概念，它可以用于控制个体之间的差异，通常用虚拟变量的形式引入模型中。年龄是一个常用的控制变量，可用于衡量个体随时间推移而产生的变化。因此，可以考虑使用年龄作为个体固定效应的代理变量，并在面板数据模型中引入年龄的虚拟变量来控制不同个体在不同时期的差异。由此，可以更准确地估计其他自变量对因变量的影响，得到更具有解释力和预测能力的模型。

int是整数，double是带小数点的数字，比如年龄就用int，工资就可以用doublepublic是公开的，如果想让用户可以在其它类模块中访问这些函数和属性等，就要声明为public，一般用于多个类共享的函数。private是私有的，只能在声明的类里面使用，出了这个类就没法调用了。比如在A类里面有个DoSomething函数，如果声明为public，那么在B类中就可以调用这个函数。如果声明为private，那么在B类中就无法调用这个函数。

比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。

在日常生活中人们处理信息的时候,必需首先把信息保存起来,比如你将一群羊分成两部分,你必须把 它们赶到不同的领地,这些领地暂时保存着羊群,即便你是凭空想象,你想象时的信息也要暂时保存在脑细 胞中,也就说要处理任何信息首先就得保存信息,动作脚本也不例外,动作脚本使用变量保存信息,所以说 变量是保存数据的一种容器,容器本身始终不变，但内容可以更改,这个比喻是非常形象的,现在有一个容 器名称为 a,放进一些盐它就是盐罐子,放进一些醋它就是醋罐子了。 在 flash 中，通过动作脚本可以建立很多“容器”来存放 flash中的信息，比如影片剪辑的透明度、 坐标等，也可以存放人的名字、年龄等。为了区别不同的“容器”必须为每个“容器”取一个自己的名字， 即变里名。 怎么样来定义“容器”呢？下面来定义一个容器，它的名字是 myAge,用来存放年龄。定义如下： var myAge; var 是用来定义变量的关键字。 MyAge 变是变量名。 那么这个变量怎么存放年龄呢？在定义变此时可以给定一个值，即变量值，如下所示： var myAge=66； 其中“=”号代表赋值运算符，把 66 这个值赋给变量myAge。 提 提示 示： ：首次定义变量时，为该变量指定一个已知值，这就是所谓的初始化变量。 5.2 变量的命名的规则 用不同的符号对不同的事物进行标记,用作标记的符号就是标识符,标识符是用于表示变量、属性、对 象、函数或方法的名称。 命名变量名要遵守如下的规则： （1）不能是as 关键字，所谓关键字也称保留字，指as 预先定义好的标识符。 （2）不能以数字开头，第一个字符必须是字母或下划线“_”和美元符“$” 。 （4）中间不能有空格。 （5）变量名中不能使用标点符号， （6）不应将动作脚本语言中的任何元素用作变量名称。 正确的示例： a,m,ba,assw,a_aa,my_mc,$abc,$_ss,$_mc等等 my_txt 保存文本的变量 错误的示例： 2_m //不能用数字开头 my-a //不能用减号分割 a.ss //不能使用标点符号 a b //不能有空格 在 FlashMX 2004 以上的版本中变量也可以用中文来表示。 如： var 年龄=20; 其中年龄就是变量名。 提 提示 示： ： 在命名变量时规范的方法是不同类型的变量加不同的前缀或者后缀,在实际编程中我们往往不太 注意这些， 规范的命名变量使其他人更容易阅读， 命名变量时通过为其增加一些特殊的后缀触发代码提示。

如果以年龄为自变量X,身高为因变量Y 则每个年龄时间,都有唯一的身高值与此时刻对应,因此这是存在函数关系的,一一对应. 但反过来,如果以身高为自变量,年龄为因变量,则不存在一一对应关系,因为同一个身高,可对应不同的年龄.所以此时不存在函数关系. 函数需满足三个条件:定义域集合,值域集合,定义域到值域的一一对应的关系

想要实现这一点可以有以下很多种方式（spss功能的名称以spss 19中文版为例）：第一种方法，“转换”-“对个案内的值计数”先定义个新变量，然后将年龄变量选入，再在“定义值”中确定20-30的范围，之后就会生成新的变量，凡在20-30范围的值为1，否则值为0，再用个频率或者描述性统计等，看一下新变量的合计，就是年龄在20-30的人数了。第二种方法，“数据”-“选择个案”选择“如果条件满足”，然后写入表达式，如年龄<=30&年龄>=20，这样就可以把20-30年龄段的数据筛选出来，然后对年龄变量做频率，就知道20-30的人数了。第三种方法，可以结合excelspss结合excel进行统计分析是我非常喜欢的方法。当数据量不是很大时（5000以下），而又需要做一些简单处理，比如数据之间运算、计数等，我都喜欢从spss复制到excel中，输入个公式，一拖拽就行了，然后再复制回spss中。对于这个问题，只把年龄变量复制到excel中，然后输入if表达式，令小于等于30且大于等于20的年龄定义为1，其余定义为0，再全选中，看右下角合计值就行了。原理上同方法一，只是觉得excel的操作会更快一点，当然可能对于这个问题没有体现出来，但是进行一些其他运算时候，用excel的效率会明显比spss高。

每个领域里面的定义或者概念是不相同的，给你两个例子，交通领域的可达性是指利用一种特定的交通系统从某一给定区位到达活动地点的便利程度。(1) 文件类型。可以从不同的角度来规定文件的类型，如源文件、目标文件及可执行文件等。(2) 文件长度。文件长度指文件的当前长度，长度的单位可以是字节、字或块，也可能是最大允许的长度。(3) 文件的物理位置。 该项属性通常是用于指示文件在哪一个设备上及在该设备的哪个位置的指针。文件：文件是指由创建者所定义的、具有文件名的一组相关元素的集合，可分为有结构文件和无结构文件两种。在有结构的文件中，文件由若干个相关记录组成；而无结构文件则被看成是一个字符流。文件在文件系统中是一个最大的数据单位，它描述了一个对象集。例如，可以将一个班的学生记录作为一个文件。一个文件必须要有一个文件名，它通常是由一串 ASCII 码或(和)汉字构成的， 名字的长度因系统不同而异。如在有的系统中把名字规定为 8 个字符，而在有的系统中又规定可用 14 个字符。用户利用文件名来访问文件。

尺度度量和名义度量。像1-6这样赋值的可以根据这样的变量属性之间是否是有内在的大小或者等级顺序，如果有就是有序度量，如果能够进行进行简单的运算的就是尺度度量。0-1只有两个选项的就是名义度量，还有字符型的变量都将设为名义型。像年龄、收入、花费这样的变量如果设置为1、2、3.。时可以定义为尺度变量，因为前面这些是定量变量。而喜好、动机是定性变量，你在赋值的时候可以将其转化为定量变量，如果转化为定量变量的话就跟年龄，收入、花费。

在SPSS中，您可以使用交叉表格或图表来表示年龄和总数之间的关系。以下是两种方法：1. 交叉表格：交叉表格显示了两个或更多变量之间的交叉频率或百分比。在SPSS中，您可以使用交叉表格来显示每个年龄组中的观测数量或百分比。您可以按以下步骤操作：- 在SPSS中，打开数据集并选择“分析”菜单中的“交叉表格”命令。- 在“交叉表格”对话框中，将年龄变量拖动到“行”区域中，并将“总数”变量拖动到“列”区域中。- 单击“统计”按钮并选择要计算的统计量，例如计数和百分比。- 单击“确定”按钮并查看生成的交叉表格。2. 图表：在SPSS中，您可以使用各种图表来显示年龄和总数之间的关系，例如柱状图、线图和饼图等。您可以按以下步骤操作：- 在SPSS中，打开数据集并选择“图形”菜单中的“图表画廊”命令。- 在“图表画廊”对话框中，选择要显示的图表类型，例如柱状图或饼图。- 将年龄变量拖动到“横轴”区域中，并将“总数”变量拖动到“纵轴”区域中。- 单击“应用”按钮并查看生成的图表。无论您选择哪种方法，它们都可以帮助您更好地理解年龄和总数之间的关系。

不是 因为没有一一对应关系，而且f（x）不一定

这里分享下利用SPSS进行问卷的人口变量统计分析，观察样本特征，建立年龄变量的操作方法。设备：联想电脑系统：win7软件：SPSS 25.0&EXCEL 20161、首先打开SPSS 25.0，选择分析→描述统计频率→频率。2、在变量栏，右击变量，选择显示变量名。3、接着将待分析项目移至右方。4、点击确定，得到频率表。5、最后在EXCEL中对数据进行整理，得到如下所示的表格。

希望得到国企和私企两个回归模型。不过如果这样可以将这个变量分割来做，不需要做控制变量。在多因素方差分析中有控制变量，而在回归分析中没有这个概念，你可以将这个变量一起选做自变量做回归分析，从而模型才能考虑企业总资产对企业绩效和高管薪酬的影响。拓展：回归模型（regressionmodel）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，?，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量,βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。

spss年龄的录入1、首先打开SPSS，即可进入以下界面，这个界面就是打开之后的初始页面;2、点击左上角的文件，新建一个文件，文件类型设置为数据;3、新建结束后，我们就进入了如下界面。仔细看左下角，分为数据视图和变量视图。要想输入数据，我们必须先设置好变量;4、点击变量视图，即可出现如下界面。我们可以看到变量视图中，第一个变量可以设置的包括名称、类型、宽度、小数、标签、和值等设置类型;5、这里我们设置两个变量，分别为姓名和年龄。姓名设置为字符串型，宽度为8位，小数位为0;6、年龄设置为数值型，宽度为2位，小数位为0;7、当这些设置完成后，即可出现下列界面，表示变量定义完成;8、然后点击保存该文档(文件——保存)，存在一个自己记得的位置，方便下次可以快速找到它;9、保存成功后，我们再回到刚刚已经保存的这个界面中，点击左下角的数据视图，就可以输入数据。

2020中级经济师打卡_经济基础知识每日一练 [单选]1.下列统计变量中，属于分类变量的是( )。 A.员工性别 B.商品销售额 C.员工受教育水平 D.学生年龄 [单选]2.下列变量中，属于顺序变量的是( )。 A.行业类别 B.可支配收入 C.受教育水平 D.性别 [单选]3.下列统计变量中，属于顺序变量的是( )。 A.原油价格 B.年末总人口 C.员工受教育水平 D.学生年龄 [单选]4.在某企业中随机抽取7名员工来了解该企业2013年上半年职工请假情况，这7名员工2013年上半年请假天数分别为：1、5、3、10、0、7、2这组数据的中位数是( )。 A.3 B.10 C.4 D.0 [单选]5.集中趋势的测度值对一组数据的代表程度，取决于该组数据的离散水平。数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该组数据的代表性( )。 A.越好 B.越差 C.始终不变 D.在一定区间内反复变化 【 2020中级经济师（经济基础）参考答案及解析 】 1、【参考答案】A。 解析：分类变量的取值是类别。员工性别是分类变量;商品销售额和学生年龄是定量变量;员工受教育水平是顺序变量。故本题选A选项。 2、【参考答案】C。 解析：当定性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，比如员工受教育程度。故本题选C选项。 3、【参考答案】C。 解析：顺序变量是变量的取值是类别且有顺序。如员工受教育水平。故本题选C选项。 4、【参考答案】A。 解析：本题计算的关键是一定要先排序，由小到大排序后的数是“0;1;2;3;5;7;10”。中位数直观观察即可知为“3”。故本题选A选项。 5、【参考答案】B。 解析：集中趋势的测度值是对数据一般水平的一个概括性变量，它对一组数据的代表程度，取决于该组数据的离散水平。数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该组数据的代表性就越差，离散程度越小，其代表性就越好。故本题选B选项。

加油 求采纳