每个自定义函数的第一条可执行语句是？

剩余变量等于1的含义是在一个经济决策中超额满足最低需求的量。剩余变量表示在一个经济决策中超额满足最低需求的量，若为正，表示超额满足最低需求，若为负，表示没有满足最低需求，其结果不影响收入，也不影响支出。

1、控制变量不同。2、约束条件不同。所谓可控变量，即可以整可控制的参数，这种变量通常称为信号因子。剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件，可以增加的一些代表最低限约束的超过量。

对。通过道客巴巴官网查询可知，新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。松弛变量反映了SVM模型对野点的容忍程度，只有野点有对应的松弛变量。

先枚举出一根原料上的下料方式有多少种，即n种棒材各下几个。设决策变量为Xm表示采用第m种下料方式下料的原料根数。两个方程，四个未知数，所以令其中的两个等于零，则得到两个方程，两个未知数，解方程组得到另外两个变量的值，和前面的两个零元素构成一个基本解。松弛变量剩余变量和松弛变量容易区分，剩余变量的引入将“≥”的不等式约束化为等式约束，而松弛变量的引入将“≤”的不等式约束化为等式约束，它们的目的都在于将一般形式化为标准形式。改写前后的两个问题是等价的，这两种变量的取值能够表达现行的可行点是在可行域的内部还是其边界，也就是说，在此可行解处，原来的约束是成立严格不等式还是等式。因此，剩余变量、松弛变量是“合法”的变量。

1min Z=CX —> max Z"= -CX 2“≤ ” → “ = ” (左边加松弛变量) （称为松弛变量 小-松-加） 同时，令目标函数中松弛变量的目标系数为0。 3“≥ ” → “ = ” (左边减剩余变量 ) （称为剩余变量大-剩-减） 同时，令目标函数中剩余变量的目标系数为0。 4决策变量xi≤0 —> xj = - xi 5决策变量的符号不受限制—>xj = xj"- xj""， xj"，xj"" ≥0.6决策变量有上下界，即a ≤ xj ≤b。 （1）令xj=xj"+a，则0 ≤xj"≤b-a。 （2）用xj"替换目标函数和s.t.中所有的xj； （3）将xj"≤b-a作为新的约束条件，列入原有s.t.中； （4）采用添加“松弛变量”的方法来标准化 xj"≤b-a约束。

remaining 英[ru026au02c8meu026anu026au014b] 美[ru026au02c8menu026au014b] adj. 剩余的，剩下的; v. 保持; 剩余，剩下(remain的现在分词); 停留，逗留; the rest of 其余的；剩下的；

Slack or Surplus 松弛变量或剩余变量Dual Price 对偶价格Reduced Cost 最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数其它几个词自己查字典 这个词都不认识可以重新上初中了

主成分分析与因子分析及SPSS实现一、主成分分析（1）问题提出在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？这时，主成分分析隆重登场。（2）主成分分析的原理主成分分析的本质是坐标的旋转变换，将原始的n个变量进行重新的线性组合，生成n个新的变量，他们之间互不相关，称为n个“成分”。同时按照方差最大化的原则，保证第一个成分的方差最大，然后依次递减。这n个成分是按照方差从大到小排列的，其中前m个成分可能就包含了原始变量的大部分方差（及变异信息）。那么这m个成分就成为原始变量的“主成分”，他们包含了原始变量的大部分信息。注意得到的主成分不是原始变量筛选后的剩余变量，而是原始变量经过重新组合后的“综合变量”。我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。假设现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图如下：可见，他们之间存在相关关系，如果我们将坐标轴整体逆时针旋转45°，变成新的坐标系Y1、Y2，如下图：根据坐标变化的原理，我们可以算出：Y1 = sqrt(2)/2 * X1 + sqrt(2)/2 * X2Y2 = sqrt(2)/2 * X1 – sqrt(2)/2 * X2其中sqrt(x)为x的平方根。通过对X1、X2的重新进行线性组合，得到了两个新的变量Y1、Y2。此时，Y1、Y2变得不再相关，而且Y1方向变异（方差）较大，Y2方向的变异（方差）较小，这时我们可以提取Y1作为X1、X2的主成分，参与后续的统计分析，因为它携带了原始变量的大部分信息。至此我们解决了两个问题：降维和消除共线性。对于二维以上的数据，就不能用上面的几何图形直观的表示了，只能通过矩阵变换求解，但是本质思想是一样的。二、因子分析（一）原理和方法：因子分析是主成分分析的扩展。在主成分分析过程中，新变量是原始变量的线性组合，即将多个原始变量经过线性（坐标）变换得到新的变量。因子分析中，是对原始变量间的内在相关结构进行分组，相关性强的分在一组，组间相关性较弱，这样各组变量代表一个基本要素（公共因子）。通过原始变量之间的复杂关系对原始变量进行分解，得到公共因子和特殊因子。将原始变量表示成公共因子的线性组合。其中公共因子是所有原始变量中所共同具有的特征，而特殊因子则是原始变量所特有的部分。因子分析强调对新变量（因子）的实际意义的解释。举个例子：比如在市场调查中我们收集了食品的五项指标（x1-x5）:味道、价格、风味、是否快餐、能量，经过因子分析，我们发现了：x1 = 0.02 * z1 + 0.99 * z2 + e1x2 = 0.94 * z1 – 0.01 * z2 + e2x3 = 0.13* z1 + 0.98 * z2 + e3x4 = 0.84 * z1 + 0.42 * z2 + e4x5 = 0.97 * z1 – 0.02 * z2 + e1（以上的数字代表实际为变量间的相关系数，值越大，相关性越大）第一个公因子z1主要与价格、是否快餐、能量有关，代表“价格与营养”第二个公因子z2主要与味道、风味有关，代表“口味”e1-5是特殊因子，是公因子中无法解释的，在分析中一般略去。同时，我们也可以将公因子z1、z2表示成原始变量的线性组合，用于后续分析。（二）使用条件：（1）样本量足够大。通常要求样本量是变量数目的5倍以上，且大于100例。（2）原始变量之间具有相关性。如果变量之间彼此独立，无法使用因子分析。在SPSS中可用KMO检验和Bartlett球形检验来判断。（3）生成的公因子要有实际的意义，必要时可通过因子旋转（坐标变化）来达到。三、主成分分析和因子分析的联系与区别联系：两者都是降维和信息浓缩的方法。生成的新变量均代表了原始变量的大部分信息且互相独立，都可以用于后续的回归分析、判别分析、聚类分析等等。区别：（1）主成分分析是按照方差最大化的方法生成的新变量，强调新变量贡献了多大比例的方差，不关心新变量是否有明确的实际意义。（2）因子分析着重要求新变量具有实际的意义，能解释原始变量间的内在结构。SPSS没有提供单独的主成分分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。 一、问题提出 男子十项全能比赛包含100米跑、跳远、跳高、撑杆跳、铅球、铁饼、标枪、400米跑、1500米跑、110米跨栏十个项目，总分为各个项目得分之和。为了分析十项全能主要考察哪些方面的能力，以便有针对性的进行训练，研究者收集了134个顶级运动员的十项全能成绩单，将通过因子分析来达到分析目的。 二、分析过程 变量视图： 数据视图（部分）： 菜单选择（分析->降维->因子分析）：打开因子分析的主界面，将十项成绩选入”变量“框中（不要包含总分），如下： 点击”描述“按钮，打开对话框，选中”系数“和”KMO和Bartlett球形度检验“：上图相关解释：”系数“：为变量之间的相关系数阵列，可以直观的分析相关性。”KMO和Bartlett球形度检验“：用于定量的检验变量之间是否具有相关性。点击”继续“，回到主界面，点击”抽取“，打开对话框。”方法“ =>”主成分“，”输出“=>”未旋转的因子解“和”碎石图“，”抽取“=>”基于特征值“，其余选择默认。解释：①因子抽取的方法：选取默认的主成分法即可，其余方法的计算结果可能有所差异。②输出：”未旋转的因子解”极为主成分分析结果。碎石图有助于我们判断因子的重要性（详细介绍见后面）。③抽取：为抽取主成分（因子）的方法，一般是基于特征值大于1，默认即可。点击”继续“，回到主界面，点击”确定“，进入分析。输出的主要表格如下：（1）相关性检验因子分析要求变量之间有相关性，所以首先要进行相关性检验。首先输出的是变量之间的相关系数矩阵：可以直观的看到，变量之间有相关性。但需要检验，接着输出的是相关性检验： 上图有两个指标：第一个是KMO值，一般大于0.7就说明不了之间有相关性了。第二个是Bartlett球形度检验，P值<0.001。综合两个指标，说明变量之间存在相关性，可以进行因子分析。否则，不能进行因子分析。（2）提取主成分和公因子接下来输出主成分结果：这就是主成分分析的结果，表中第一列为10个成分；第二列为对应的”特征值“，表示所解释的方差的大小；第三列为对应的成分所包含的方差占总方差的百分比；第四列为累计的百分比。一般来说，选择”特征值“大于1的成分作为主成分，这也是SPSS默认的选择。在本例中，成分1和2的特征值大于1，他们合计能解释71.034%的方差，还算不错。所以我们可以提取1和2作为主成分，抓住了主要矛盾，其余成分包含的信息较少，故弃去。下面，输出碎石图，如下： 碎石图来源于地质学的概念。在岩层斜坡下方往往有很多小的碎石，其地质学意义不大。碎石图以特征值为纵轴，成分为横轴。前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息也小。由图直观的看出，成分1和2包含了大部分信息，从3开始就进入平台了。接下来，输出提取的成分矩阵：上表中的数值为公因子与原始变量之间的相关系数，绝对值越大，说明关系越密切。公因子1和9个运动项目都正相关（注意跑步运动运动的计分方式，时间越短，分数越高），看来只能称为“综合运动”因子了。公因子2与铁饼、铅球正相关，与1500米跑、400米跑负相关，这究竟代表什么意思呢？看来只能成为“不知所云”因子了。（三）因子旋转前面提取的两个公因子一个是大而全的“综合因子”，一个不知所云，得到这样的结果，无疑是分析的失败。不过，不要灰心，我们可以通过因子的旋转来获得更好的解释。在主界面中点击“旋转”按钮，打开对话框，“方法”=>“最大方差法”，“输出”=>“旋转解”。点击“继续”，回到主界面点击“确认”进行分析。输出结果如下： 这是选择后的成分矩阵。经过旋转，可以看出：公因子1得分越高，所有的跑步和跨栏成绩越差，而跳远、撑杆跳等需要助跑类项目的成绩也越差，所以公因子1代表的是奔跑能力的反向指标，可称为“奔跑能力”。公因子2与铁饼和铅球的正相关性很高，与标枪、撑杆跳等需要上肢力量的项目也正相关，所以该因子可以成为“上肢力量”。经过旋转，可以看出公因子有了更合理的解释。（四）结果的保存在最后，我们还要将公因子储存下来供后续使用。点击“得分”按钮，打开对话框，选中“保存为变量”，方法采用默认的“回归”方法，同时选中“显示因子得分系数矩阵”。SPSS会自动生成2个新变量，分别为公因子的取值，放在数据的最后。同时会输出一个因子系数表格：由上图，我们可以写出公因子的表达式（用F1、F2代表两个公因子，Z1~Z10分别代表原始变量）：F1 = -0.16*Z1+0.161*Z2+0.145*Z3+0.199*Z4-0.131*Z5-0.167*Z6+0.137*Z7+0.174*Z8+0.131*Z9-0.037*Z10F2同理，略去。注意，这里的变量Z1~Z10，F1、F2不再是原始变量，而是标准正态变换后的变量。

交换次数的区别书上的那种是先找出剩余变量里数值最大的变量的数组下标，再去交换你说的就是每个数都去判断并交换

多元线性回归分析要求自变量正态分布吗? 不要求；自变量为连续性资料但是非正态分布可以吗？可以。

尼玛。。。看不懂啊。。。隔行如隔山啊啊。。。。不过很感兴趣。。。

你说的是backward和forward吗？我感觉基本上没差别。一般它们跟stepwise的结果是一样的。检验该自变量对y影响贡献大小用的都是t检验。不同选入变量方法的区别只是对于进入方程的变量不再检验其显著性，则为forward法，而backward是按照贡献从小到大依次剔除的。stepwise是每剔除出去一个，就又重新计算方程中剩余变量的贡献是否还显著。

对偶（min型）变量的最优解等于原问题松弛变量检验数的绝对值；对偶问题最优解的剩余变量解值等于原问题对应变量的检验数的绝对值；原问题和对偶问题是相互对偶的。原问题指的是原本的问题，而不是延伸出来的所有问题。对偶问题是实质相同但从不同角度提出不同提法的一对问题。如果 原问题 有最优解 , 对偶问题也 有最优解 ;如果 原问题 有 无界解 , 对偶问题 无可行解 ;如果 原问题 无可行解 , 对偶问题 无法判断 ;

s1就是一个数组，你把k从2开始就可以去掉前两个，因为数组是从0开始的。

公共变法和剩余法是求解多项式方程的两种方法。公共变法是把多项式方程化为一元n次方程，然后用公式求解。它的优点是求解简单，但是它的缺点是只能求解一元n次方程，而且当n次方程的阶数较大时，求解起来会比较困难。剩余法是把多项式方程化为一元n次方程，然后用求余数的方法求解。它的优点是可以求解任意阶数的多项式方程，而且求解起来比较容易，但是它的缺点是求解起来比较复杂，而且需要计算比较多的求余数。总之，公共变法和剩余法都是求解多项式方程的有效方法，但是它们各有优缺点，应根据实际情况选择合适的方法。

　　消费者剩余　　消费者剩余因为假设的前提条件不同，所以该概念的内 涵也不同，分为马歇尔消费者剩余和希克斯消费者剩余。 马歇尔认为，消费者剩余是消费者对购买某种商品所愿意支 付的货币超过其实际支付的货币的余额。该余额可以用来衡量消 费者得到的额外满足。马歇尔是以货币的边际效用不变为假设前 提，并以边际效用分析为工具建立消费者剩余这一概念的。在图 中，刀艺为马歇尔需求曲线。当商品X的市场价格尸等于尸;时， 消费者购买的X数量等于x;，且愿意支付的货币数量为口ODExl 一介，、二)dx，但实际支付的货币数量为口oPIExl一尸，.二:，这 样，消费者就可以得到消费者剩余。尸、DEOp1DE一口。刀五x，一 口。尸1二二1一又‘，、二。、二一尸1·二，。 希克斯认为，消费者剩余是消费者在商品价格下降以后所获 得的利益的货币表现，即保证消费者满足程度不变的补偿变量。假 设货币的边际效用不变，但商品的边际效用递减时，希克斯的消费 者剩余(补偿变量)正好等于马歇尔的消费者剩余。假设货币的边 际效用递减，且商品的边际效用仍递减时，作为希克斯消费者剩余 的补偿变量就不等于马歇尔消费者剩余。当价格上升时，希克斯消 费者剩余小于马歇尔消费者剩余;但是，当价格下降时，希克斯消 费者剩余大于马歇尔消费者剩余。　　http://www1.chkd.cnki.net/kns50/XSearch.aspx?KeyWord=%E6%B6%88%E8%B4%B9%E8%80%85%E5%89%A9%E4%BD%99　　......

为了保证因子的稳定以及分析的顺利进行，经验上每个因子不少于3个题项，最好更多一些。

故障识别是指一个东西在使用的过程当中遇到了创伤剩余使用寿命是指它使用的寿命还能使用多长时间的意思？

分离变量法求解电势的使用条件：分离变数法是利用边界条件将偏微分方程化成几个常微分方程边界条件转化为附加条件而构成本征值问题，再利用初始条件求对应系数。将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。利用高数知识、级数求解知识，以及其他巧妙的方法，求出各个方程的通解。最后将这些通解“组装起来”。主要思想数学上，分离变量法是一种解析常微分方程或偏微分方程的方法。使用这方法，可以借代数来将方程式重新编排，让方程式的一部分只含有一个变量，而剩余部分则跟此变量无关。这样，隔离出的两个部分的值，都分别等于常数，而两个部分的值的代数和等于零。

能打这么多字你还叫新手啊？那我等岂不是还没出生

某地一批超基性岩样品，经分析 Ni，Co，Cu，Cr，S，As 含量见表8-6。表8-6 某地超基性岩样品 Ni，Co，Cu，Cr，S，As 含量1.用 R 型聚类分析对元素进行分类1)将原始数据转换为对数，并计算各元素对数值的平均值和标准离差，其结果见表8-7。表8-7 某地超基性岩样品中元素含量对数值 lg(wB/10－ 6)、平均值 及标准偏差值 2)将各样品中各元素含量对数值进行标准化。3)按照数据标准化公式:地球化学找矿方法于是可得标准化数据见表8-8。4)计算相关系数，列出相关系数矩阵(R(0))，按照相关系数计算公式:地球化学找矿方法表8-8 标准化数据于是得相关矩阵(R(0))地球化学找矿方法5)将 R(0)中相关系数最大的 Co，Cu 联结成一类，记为 Co"填入分类统计表中，并计算 Co"的数据。按照加权平均计算公式:地球化学找矿方法于是得表 8 9。表8-9 由 R(0)得到的 Co"值6)计算新变量 Co"与剩余的变量的相关系数，列出新相关矩阵 R(1)。相关系数计算公式同前(以下同)于是得:地球化学找矿方法7)将 R(1)中相关系数最大的 Ni，Co"联结成一类，记为 Ni"填入分类统计表中，并计算 Ni"的数据。Ni"的数据仍按前加权平均的公式计算(以下同)，于是得表 8 10。表8-10 由 Co"重新计算的 Ni"值8)计算新变量 Ni"与剩余的变量的相关系数，列出新相关矩阵 R(2)。于是得:地球化学找矿方法9)将 R(2)中相关系数最大的 S，As 联结成一类，记为填入分类统计表中，并计算 S"的数据(表 8 11)。表8-11 S"计算结果10)计算新变量 S"与剩余变量的相关系数，列出刷新的相关矩阵 R(3):地球化学找矿方法11)将 R(3)中相关系数最大的 Ni"与 S"联结成一类，记为 Ni″，填入分类统计表中(表 8 12)。表8-12 Ni″计算结果12)计算新变量 Ni″与剩余变量的相关系数，列出刷新的相关矩阵 R(4)。13)最后将 Ni″与 Cr 联结起来，记入分类统计表 8 － 13。表8-13 分类统计表14)制作谱系图(图 8 6)。从上述谱系图可见，在相关系数 0.2 ～ 0.5 的相似水平上，可将述六个元素分为两类: 一类是 Cr(亲氧元素); 另一类是 Co，Cu，Ni，As(亲硫元素)。在相关系数 0.6 左右可将亲硫元素分为两组，一组是 S，As(阴离子); 一组是 Co，Cu，Ni(阳离子)，且 Co，Cu 相关关系更密切。这样通过 R 型聚类分析清楚地提示出这些元素在超基性岩石的相互关系。图8-6 谱系图2.用 Q 型聚类分析对样品进行分类仍以上述超基岩样品分析结果为例。对样品分类常用距离系数。由于距离系数是对直角坐标系而言，即要求变量要互不相关。故可先用 R 型聚类分析(式 R 型因子分析)选出互相独立的变量(在用 R 型聚类分析时，通常取相关系数绝对值小的变量)，然后以距离系数对样品进行分类。上例 R 型聚类分析结果，在 R = 0.6 水平左右可将变量分为三组，即 Ni"(Ni，Co，Cu); S"(S，As); Cr，现以这三组为变量对样品进行分类。1)将变量数据(对数值)进行合并，得出新的数据表。合并的办法是取该组变量的平均值，于是得表 8 14。表8-14 对变量数据合并后的新的数据2)将数据正规化。按正规化的公式:地球化学找矿方法于是得表 8 15。表8-15 正规后的数据表3)计算距离系数 djk，列出初始距离系数矩阵 D(0)。按距离系数公式:地球化学找矿方法于是得:地球化学找矿方法4)将 D(0)中距离系数值最小的(5)，(6)样品联结成一类，记为(5")填入分类统计表中，并计算(5")的数据。按照加权平均计算公式:地球化学找矿方法于是得表 8 16。表8-16(5")的数据表5)计算(5")与样品的距离系数，列出刷新距离系数矩阵 D(1)。于是得:地球化学找矿方法6)将 D(1)中距离系数最大的(2)，(5")联结成一类，记为(2")，填入分类统计表中，并计算(2")的数据。于是得表 8 17。表8-17(2")的数据表7)计算(2")与剩余样品的距离系数，列出刷新的距离系数矩阵 D(2)于是得:地球化学找矿方法8)将 D(2)中距离系数最小的(1)，(4)联结成一类，记为(1")，填入分类统计表中，并计算(1")的数据。于是得表 8 18。表8-18(1")的数据表9)计算(1")与剩余样品的距离系数，列出刷新的距离系数矩阵 D(3)。于是得:地球化学找矿方法10)将 D(3)中距离系数最小的(1")，(2")，联结成一类，记为(1″)，填入分类统计表中，并计算(1″)的数据。于是得表 8 19。表8-19(1″)的数据表11)计算(1″)与剩余样品的距离系数，列出新的距离系数矩阵 D(4)。于是得:地球化学找矿方法12)最后将(1″)，(3)联结成一类，填入分类统计表 8 20。表8-20 分类统计表13)制作谱系图(图 8 7)。从谱系图上可得: 在距离系数 0.35 ～ 0.5水平上，可将数个样品分成三类: 一类是矿化的蛇纹岩(1)及(4); 另一类是无矿化的蛇纹岩(2)及滑镁岩(5)，(6); 样品(3)为单独一类，它是无矿化的蛇纹岩。因此，通过Q 型聚类分析很好地将该地含矿岩体和不含矿岩体区分开来。至于样品(3)单独开，还可进一步研究它与其他无矿岩体的差异。图8-7 谱系图这里需要特别指出的是运用回归分析、判别分析、聚类分析都是在特定的地质条件下得出的统计规律，因此，在利用这些规律对未知进行判断时，一定要注意地质条件的相似性，切不可把某一地质条件下导出的规律，生搬硬套地用于解决不同地质条件下的问题。本 章 小 结1.地球化学测量数据原则上都要进行相应的数据处理，不同的统计方法处理数据，将得到不同的结果。2.这些不同的结果将以图表的形式表示以便异常的解释评价。复习思考题1.相关分析能解决哪些问题?2.为了解决数据在空间上的变化规律，我们常用哪种数理统计方法?3.移动平均在一维、二维空间上处理数据，会使相应的图件发生什么样的变化?

数据里面有缺失值，通过transform填补缺失值，然后才能运行。剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件，可以增加的一些代表最低限约束的超过量。

两个只要有一个发生变化，就会影响到z的最小值。松弛变量，数学术语，若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型，那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。

　　松弛变量：若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型，那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。　　松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。　　一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。

松弛变量：若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型，那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，注意事项对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。以上内容参考：百度百科-松弛变量以上内容参考：百度百科-人工变量

原问题引入人工变量x4，剩余变量x5，人工变量x6 。Maxz=2x1+3x2-5x3 -Mx4-Mx6x1+x2+x3+x4=7，2x1-5x2+x3-x5+x6=10,x1,x2,x3，x4，x5，x6≥0用人工变量法求解

　　消费者剩余　　消费者剩余因为假设的前提条件不同，所以该概念的内 涵也不同，分为马歇尔消费者剩余和希克斯消费者剩余。 马歇尔认为，消费者剩余是消费者对购买某种商品所愿意支 付的货币超过其实际支付的货币的余额。该余额可以用来衡量消 费者得到的额外满足。马歇尔是以货币的边际效用不变为假设前 提，并以边际效用分析为工具建立消费者剩余这一概念的。在图 中，刀艺为马歇尔需求曲线。当商品X的市场价格尸等于尸;时， 消费者购买的X数量等于x;，且愿意支付的货币数量为口ODExl 一介，、二)dx，但实际支付的货币数量为口oPIExl一尸，.二:，这 样，消费者就可以得到消费者剩余。尸、DEOp1DE一口。刀五x，一 口。尸1二二1一又‘，、二。、二一尸1·二，。 希克斯认为，消费者剩余是消费者在商品价格下降以后所获 得的利益的货币表现，即保证消费者满足程度不变的补偿变量。假 设货币的边际效用不变，但商品的边际效用递减时，希克斯的消费 者剩余(补偿变量)正好等于马歇尔的消费者剩余。假设货币的边 际效用递减，且商品的边际效用仍递减时，作为希克斯消费者剩余 的补偿变量就不等于马歇尔消费者剩余。当价格上升时，希克斯消 费者剩余小于马歇尔消费者剩余;但是，当价格下降时，希克斯消 费者剩余大于马歇尔消费者剩余。　　http://www1.chkd.cnki.net/kns50/XSearch.aspx?KeyWord=%E6%B6%88%E8%B4%B9%E8%80%85%E5%89%A9%E4%BD%99　　......

理论计算，推力=压力*截面积F=PS=P*D*D*3.14/4按照这个公式，D=160毫米，还剩余2个变量，推力F和压力P例如，P=7MPA时，F为13吨；P=14MPA时，F为25吨

标准型为：minz1=-1500u2022x1-2500u2022x23u2022x1+2u2022x2+y1=652u2022x1+x2+y2=40x2+y3=25x1≥0,x2≥0,y1≥0,y2≥0,y3≥0

看看下面的解释和实例就明白了。PARAMETERS命令将调用程序传来的数据赋值给私有内存变量或数组。语法PARAMETERSParameterList参数ParameterList指定接收数据的内存变量或数组。“ParameterLis”中的参数应用逗号分隔。PARAMETERS语句中的参数数目至少应与DO...WITH语句中的参数数目相同。如果PARAMETERS语句中所列的变量或数组数目比DO...WITH语句传递的多，剩余的变量或数组就初始化为“假”(.F.)。最多可传递27个参数。PARAMETERS()函数返回传递给最近执行程序的参数数目。说明当PARAMETERS命令与DO...WITH语句一起使用时，它必须是被调用程序、过程或用户自定义函数中的第一条可执行语句。默认情况下，DO...WITH语句以引用传递方式向过程传递变量和数组。当一个值在被调用过程中更改时，新值传递回调用程序中相关的变量或数组。如果想以值传递方式向一个过程传递变量或数组，在DO...WITH语句的参数列表中用括号把变量或数组括起来，这样，在被调用过程中对参数的任何更改都不传回调用程序。默认情况下，变量以引用传递方式向过程传递，以值传递方式向一个用户自定义函数传递。使用SETUDFPARMSTOREFERENCE命令，能以引用传递方式向用户自定义函数传递变量。*下面的示例向一个错误处理例程传递变量。ONERRORDOerrhandWITHERROR(),MESSAGE(),;MESSAGE(1),PROGRAM(),LINENO()USEnodatabaseONERROR&&还原系统错误处理例程PROCEDUREerrhandPARAMETERSgnError,gcMess,gnMess1,gcProg,gnLineNo?"Errornumber:"+LTRIM(STR(gnError))?"Errormessage:"+gcMess?"Lineofcodewitherror:"+gnMess1?"Linenumberoferror:"+LTRIM(STR(gnLineNo))?"Programwitherror:"+gcProg*测试数组传递数据dimensiona(5)a(1)=5a(2)=4a(3)=3a(4)=6a(5)=7?a(1),a(2),a(3),a(4),a(5)&&传递前的数组值aa=ttt(@a)&&引用函数，在数组前加上@?aa&&函数的返回值?a(1),a(2),a(3),a(4),a(5)&&传递后的数组值functttparab(5)b(1)=1+b(1)b(2)=3+b(2)return"OK"func定义的的就是一个函数。你可以在自定义函数或过程中使用数组，但是系统函数并不是都支持数组引用的。

要求是最少二十个样本，十个变量。1、主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释8%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子。5、spss因子分析过程对各变量间量纲和单位造成的影响，默认自动进行标准化处理，因此不必要在开始之前单独进行数据标准化处理，因为，标准化与否结果一致。6、spss因子分析重要结果：KMO值，此值是否进行计算与变量个数、样本个数有关，不一定会在每次执行中都显示，如没有此结果，可通过调整变量和样本的比例实现。

1、首先是县接收到“游戏开始”消息后。2、然后设置变量初始值，并开始游戏倒计时。3、最后将变量“得分”设置为0，将变量“剩余时间”设置为30s即可。

　　要求是最少二十个样本，十个变量。1、主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。　　2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。　　3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。　　4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释80%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子。　　5、spss因子分析过程对各变量间量纲和单位造成的影响，默认自动进行标准化处理，因此不必要在开始之前单独进行数据标准化处理，因为，标准化与否结果一致。　　6、spss因子分析重要结果：KMO值，此值是否进行计算与变量个数、样本个数有关，不一定会在每次执行中都显示，如没有此结果，可通过调整变量和样本的比例实现。

　　要求是最少二十个样本，十个变量。 1、主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。　　2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。　　3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。　　4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释80%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子。　　5、spss因子分析过程对各变量间量纲和单位造成的影响，默认自动进行标准化处理，因此不必要在开始之前单独进行数据标准化处理，因为，标准化与否结果一致。　　6、spss因子分析重要结果：KMO值，此值是否进行计算与变量个数、样本个数有关，不一定会在每次执行中都显示，如没有此结果，可通过调整变量和样本的比例实现。

D利用标准化的数据计算的相关阵R的特征值对应的单位特征向量这既是因子载荷的统计学意义，实际上也简要说明了因子载荷的计算方式

建模以后,用lindo做这道题就很简单了.好好去研究一下书上的关于建模和对偶问题的例题吧!~~~

可能正自相关

消费者剩余也称为消费者的净收益，是消费者在购买一定数量的某种商品时愿意支付的最高总价格和实际支付的总价格之间的差额，是由纽约大学教授马歇尔于《经济学原理》中所提出的用于衡量消费者福利的重要指标，消费者剩余并不是实际收入的增加，而是一种心理感觉的体现。【计算公式】1、消费者剩余=买者愿意支付的最高价格-买者的实际支付价格2、生产者剩余=卖者得到的收入-卖者的实际成本3、总剩余=消费者剩余+生产者剩余=买者愿意支付的最高价格-卖者的实际成本

　　消费者剩余　　消费者剩余因为假设的前提条件不同，所以该概念的内 涵也不同，分为马歇尔消费者剩余和希克斯消费者剩余。 马歇尔认为，消费者剩余是消费者对购买某种商品所愿意支 付的货币超过其实际支付的货币的余额。该余额可以用来衡量消 费者得到的额外满足。马歇尔是以货币的边际效用不变为假设前 提，并以边际效用分析为工具建立消费者剩余这一概念的。在图 中，刀艺为马歇尔需求曲线。当商品X的市场价格尸等于尸;时， 消费者购买的X数量等于x;，且愿意支付的货币数量为口ODExl 一介，、二)dx，但实际支付的货币数量为口oPIExl一尸，.二:，这 样，消费者就可以得到消费者剩余。尸、DEOp1DE一口。刀五x，一 口。尸1二二1一又‘，、二。、二一尸1·二，。 希克斯认为，消费者剩余是消费者在商品价格下降以后所获 得的利益的货币表现，即保证消费者满足程度不变的补偿变量。假 设货币的边际效用不变，但商品的边际效用递减时，希克斯的消费 者剩余(补偿变量)正好等于马歇尔的消费者剩余。假设货币的边 际效用递减，且商品的边际效用仍递减时，作为希克斯消费者剩余 的补偿变量就不等于马歇尔消费者剩余。当价格上升时，希克斯消 费者剩余小于马歇尔消费者剩余;但是，当价格下降时，希克斯消 费者剩余大于马歇尔消费者剩余。　　http://www1.chkd.cnki.net/kns50/XSearch.aspx?KeyWord=%E6%B6%88%E8%B4%B9%E8%80%85%E5%89%A9%E4%BD%99　　......

fit1=glmnet(w.full[,1:18],w.full[,19],family="binomial")fit1.cv=cv.glmnet(w.full[,1:18],w.full[,19],family="binomial") #交叉检验coef1=coef(fit1,s=fit1.cv$lambda.min) #10折交叉检验惩罚系数最小时的系数active.fit1=which(coef1 !=0)active.coef1=coef1[active.fit1]active.fit1 #显示此时剩余的自变量active.coef1 #上述此时自变量的回归系数估计

一、基本思想的异同共同点从二者表达的含义上看，主成分分析法和因子分析法都寻求少数的几个变量（或因子）来综合反映全部变量（或因子）的大部分信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息量的 85%以上，用这些新变量来分析问题，其可信程度仍然很高，而且这些新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。不同点在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1，x2，……，x3，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi 作线性变换，每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi 中，Z1 在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。二、操作软件中的异同主成分分析与因子分析都可利用 SPSS 软件中的 FACTOR 过程来实现，在此过程中应该注意以下几点：1．指标的选定指标最好具有同趋势化，一般为了评价分析的方便，需要将逆指标转化为正指标。2.假设条件主成分分析：不需要有假设(assumptions)因子分析：需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specificfactor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。3．因子变量个数的确定在利用 FACTOR 实现主成分分析时，在确定公共因子个数时，一般直接选择与原变量数目相等的个数，这样可以避免由于采用默认形式后累积方差贡献率达不到 85%而造成的二次操作。在利用FACTOR实现因子分析时，可以选择的选项较多，除了主成分分析法之外，还有未加权最小平方法、广义最小平方法、最大似然法、主轴因式分解法、Alpha式分解法、映像因式分解法。这七种方法中只有用主成分分析法求解因子载荷时可以选择与变量个数相等的因子变量个数，其它方法都必须因子变量个数小于原始变量个数。4.模型的生成经过 FACTOR 过程都产生因子载荷阵，但主成分分析模型需要的不是因子载荷量而是特征向量，所以还需要将因子载荷量输入到数据的编辑窗口，利用“主成分相应特征根的平方根与特征向量乘积为因子载荷量”性质来计算特征向量，从而得到主成分的线性表达式。

残差序列估计相关系数的方法如下：1、简单相关系数：这个是统计中最常见的相关系数，也称作Pearson相关系数。该系数取值为[-1，1]，其中越靠近正负1，表明两个变量之间的线性关系越明显；越接近0，表明两个变量之间的线性关系没有。当其为0时，只是说明两个变量之间不存在线性关系，但有可能是其他的函数关系，例如二次函数，这也是叫它为线性相关系数的原因。2、偏相关系数：偏相关系数与复相关系数主要是出现在回归分析之中。其中，偏相关系数是为了研究某个自变量，当忽略其他变量时与因变量之间的相关关系。在实际问题中，这种相关性也是很重要的。一般的计算方法就是使用待研究的自变量与因变量分别对剩余的自变量进行回归，再通过计算所得到的两个回归方程的残差计算简单相关系数，便可以得到偏相关系数的值。由此也可以看出，偏相关系数同样描述的是两个变量之间的线性关系。

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同(一)共同点主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85%以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1，x2，...，x3，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi作线性变换，每个主成分都是由原有p个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi中，Z1在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。聚类分析的基本思想是:采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系[3]。聚类分析是通过一个大的对称矩阵来探索相关关系的一种数学分析方法，是多元统计分析方法，分析的结果为群集。对向量聚类后，我们对数据的处理难度也自然降低，所以从某种意义上说，聚类分析也起到了降维的作用。(二)不同之处主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量)，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0，或样本向量彼此相互垂直的随机变量)，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和)不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。依次类推。若共有p个变量，实际应用中一般不是找p个主成分，而是找出m(m

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同(一) 共同点主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1 ，x2 ，. . . ，x3 ，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi 作线性变换，每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi 中，Z1 在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。聚类分析的基本思想是: 采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系[3 ]。聚类分析是通过一个大的对称矩阵来探索相关关系的一种数学分析方法，是多元统计分析方法，分析的结果为群集。对向量聚类后，我们对数据的处理难度也自然降低，所以从某种意义上说，聚类分析也起到了降维的作用。(二) 不同之处主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0 ，或样本向量彼此相互垂直的随机变量) ，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和) 不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。依次类推。若共有p 个变量，实际应用中一般不是找p 个主成分，而是找出m (m < p) 个主成分就够了，只要这m 个主成分能反映原来所有变量的绝大部分的方差。主成分分析可以作为因子分析的一种方法出现。因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。 聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量，把每个向量归属到k 个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为: 类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。从三类分析的基本思想可以看出，聚类分析中并没于产生新变量，但是主成分分析和因子分析都产生了新变量。三、数据标准化的比较主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据进行标准化，将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数进行评价。聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化，即消除量纲的影响。不同方法进行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z 分数法。四、应用中的优缺点比较(一) 主成分分析1、优点首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。2、缺点当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。(二) 因子分析1、优点第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。2、缺点在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。(三) 聚类分析1、优点聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。2、缺点在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

t 是v的函数，v是自变量,t是因变量。

看看下面的解释和实例就明白了。PARAMETERS 命令将调用程序传来的数据赋值给私有内存变量或数组。语法PARAMETERS ParameterList参数ParameterList指定接收数据的内存变量或数组。“ParameterLis”中的参数应用逗号分隔。PARAMETERS 语句中的参数数目至少应与 DO ... WITH 语句中的参数数目相同。如果 PARAMETERS 语句中所列的变量或数组数目比 DO ... WITH 语句传递的多，剩余的变量或数组就初始化为“假”(.F.)。最多可传递 27 个参数。PARAMETERS( ) 函数返回传递给最近执行程序的参数数目。说明当 PARAMETERS 命令与 DO ... WITH 语句一起使用时，它必须是被调用程序、过程或用户自定义函数中的第一条可执行语句。默认情况下，DO ... WITH 语句以引用传递方式向过程传递变量和数组。当一个值在被调用过程中更改时，新值传递回调用程序中相关的变量或数组。如果想以值传递方式向一个过程传递变量或数组，在 DO ... WITH 语句的参数列表中用括号把变量或数组括起来，这样，在被调用过程中对参数的任何更改都不传回调用程序。默认情况下，变量以引用传递方式向过程传递，以值传递方式向一个用户自定义函数传递。使用 SET UDFPARMS TO REFERENCE 命令，能以引用传递方式向用户自定义函数传递变量。* 下面的示例向一个错误处理例程传递变量。ON ERROR DO errhand WITH ERROR( ), MESSAGE( ), ; MESSAGE(1),PROGRAM( ),LINENO( )USE nodatabaseON ERROR &&还原系统错误处理例程PROCEDURE errhandPARAMETERS gnError, gcMess, gnMess1, gcProg, gnLineNo? "Error number: " + LTRIM(STR(gnError))? "Error message: " + gcMess? "Line of code with error: " + gnMess1? "Line number of error: "+ LTRIM(STR(gnLineNo))? "Program with error: " + gcProg*测试数组传递数据dimension a(5)a(1)=5a(2)=4a(3)=3a(4)=6a(5)=7? a(1),a(2),a(3),a(4),a(5) &&传递前的数组值aa=ttt(@a) &&引用函数，在数组前加上@? aa &&函数的返回值? a(1),a(2),a(3),a(4),a(5) &&传递后的数组值func tttpara b(5)b(1)=1+b(1)b(2)=3+b(2)return "OK"func 定义的的就是一个函数。你可以在自定义函数或过程中使用数组，但是系统函数并不是都支持数组引用的。

看看下面的解释和实例就明白了。PARAMETERS 命令将调用程序传来的数据赋值给私有内存变量或数组。语法PARAMETERS ParameterList参数ParameterList指定接收数据的内存变量或数组。“ParameterLis”中的参数应用逗号分隔。PARAMETERS 语句中的参数数目至少应与 DO ... WITH 语句中的参数数目相同。如果 PARAMETERS 语句中所列的变量或数组数目比 DO ... WITH 语句传递的多，剩余的变量或数组就初始化为“假”(.F.)。最多可传递 27 个参数。PARAMETERS( ) 函数返回传递给最近执行程序的参数数目。说明当 PARAMETERS 命令与 DO ... WITH 语句一起使用时，它必须是被调用程序、过程或用户自定义函数中的第一条可执行语句。默认情况下，DO ... WITH 语句以引用传递方式向过程传递变量和数组。当一个值在被调用过程中更改时，新值传递回调用程序中相关的变量或数组。如果想以值传递方式向一个过程传递变量或数组，在 DO ... WITH 语句的参数列表中用括号把变量或数组括起来，这样，在被调用过程中对参数的任何更改都不传回调用程序。默认情况下，变量以引用传递方式向过程传递，以值传递方式向一个用户自定义函数传递。使用 SET UDFPARMS TO REFERENCE 命令，能以引用传递方式向用户自定义函数传递变量。* 下面的示例向一个错误处理例程传递变量。ON ERROR DO errhand WITH ERROR( ), MESSAGE( ), ;MESSAGE(1),PROGRAM( ),LINENO( )USE nodatabaseON ERROR &&还原系统错误处理例程PROCEDURE errhandPARAMETERS gnError, gcMess, gnMess1, gcProg, gnLineNo? "Error number: " + LTRIM(STR(gnError))? "Error message: " + gcMess? "Line of code with error: " + gnMess1? "Line number of error: "+ LTRIM(STR(gnLineNo))? "Program with error: " + gcProg*测试数组传递数据dimension a(5)a(1)=5a(2)=4a(3)=3a(4)=6a(5)=7? a(1),a(2),a(3),a(4),a(5) &&传递前的数组值aa=ttt(@a) &&引用函数，在数组前加上@? aa &&函数的返回值? a(1),a(2),a(3),a(4),a(5) &&传递后的数组值func tttpara b(5)b(1)=1+b(1)b(2)=3+b(2)return "OK"func 定义的的就是一个函数。你可以在自定义函数或过程中使用数组，但是系统函数并不是都支持数组引用的。

你那个暂存剩余数值的变量是什么类型的啊

1文化自信有利于个人树立民族自豪感2文化自信有利于社会传承优秀中华文化3文化自信有利于民族屹立于世界文化自信不管是从哪个角度来看，对我们都是非常重要的。因此，我们需要树立文化自信，我们中华优秀文化也是需要走出国门的，需要让更多的人去了解它并且欣赏它。同时，文化自信是一个国家，一个民族中更基本、更深沉、更持久的力量。这种力量是无形的，但是却是巨大的。因此，我们作为中华儿女都需要树立文化自信，都有义务去发扬我们的优秀文化。

青年学生如何坚定文化自信，那么一定是从小培养的中华文化源远流长。