在直流斩波器中,控制变量是什么

控制变量意味着只有一个量是变量,其他量保持不变,就能说明实验结果与变量的关系.

对照实验

计量泵所谓的控制变量,应该指控制流量的变量.一般来说,是控制行程长度或者转速.也就是说,一般计量泵的流量调节是通过调节行程长度或改变电机转速来实现的.

操作：词性：名词、动词 *日常用语：(1)指劳动;劳作; 或者按照一定的规范和要领操纵动作。例如，“小李给大家示范如何操作这种机床”。(2)执行，实施：例如，“小李，这件事情你负责操作一下”。(3)使用已有资源对已有事、物进行加工改造，使之产生目标结果的过程叫操作计算机用语：计算机的指令的运行，操作系统，计算机运行的基本的软件环境 ，例如DOS、OS/2、UNIX、XENIX、LINUX、WindowsNT、WindowsMe、Windows2000、XP、Netware等*基本解释：[labor] 劳动;劳作，[operate;manipulate;handle;manage] 按规范和要领操纵动作，操作规程，需要细心的操作,以防冲垮控制：掌握住对象不使任意活动或超出范围;或使其按控制者的意愿活动。（《现代汉语词典》） 控制应用控制，是指对事物起因、发展及结果的全过程的一种把握，是能预测和了解并决定事物的结果。 经济学中控制的定义：控制是指有权决定一个企业的财务和经营政策，并能据以从该企业的经营活动中获取利益。投资企业能够对被投资单位实施控制的，被投资单位为其子公司，投资企业应当将子公司纳入合并财务报表的合并范围 管理学中控制的定义：对员工的活动进行监督, 判定组织是否正朝着即定的目标健康地向前发展, 并在必要的时候及时采取矫正措施 自动控制理论中控制的定义：控制就是检查工作是否按既如果把输入值用x表示，输出值用y表示，客体的功能用s表示，控制系统也即反馈系统的作用用R表示，偏差信息用△x表示，则有：y=S(X+△X)=S(X+Ry)=SX+SRy式中CF称反馈因子或控制参数，它反映闭环控制系统的反馈功能或控制功能。管理中所运用的反馈原理主要是负反馈原理 定值控制：控制模型这是一种使预期量不随时间而变化的常量反馈控制。在定值控制中，由于预期量是个常量，因此其控制系统的主要任务是抗拒外来的干扰。当外部干扰影响系统运行时，输出量将偏离预期值，控制系统的作用是使被控变量恢复到预期的常量。在实际中，国家对于物价水平和经济增长速度的控制，一般都是定值控制 程序控制：（控制模型）这是一种预期量是一个预先知道的时间控制程序的反馈控制。在这类控制中，顶期量是一个由决策者预先规定的随时间而变化的控制程序。这种控制虽然不可避免地受到干扰的作用，但作为一种控制方式来说，只考虑被控变量按预定规律变化的问题。如果预期量变化了一个值，因被控变量从而变化，反馈后有偏差输出，从而使控制系统驱使被控对象作相应变化，如此直至两者按一定准确都作相应变化为止。在实际中，某些长期计划的完成多属程序控制，例如投资对GDP增长的控制 前馈控制：前馈控制也称超前控制、预先控制。是指观察作用于系统的可以测量的输入量和主要扰动量，分析它们对系统输出的影响关系，在这些可测量的输入量和扰动量产生不利影响之前，通过及时采取纠正措施，来消除它们的不利影响，“防患于未然”。前馈控制，可以克服事后控制的时滞，具有事先预防的作用，因此在管理中有广泛的用途。 反馈控制：控制论的基本原理，同时也是管理控制职能最基本的原理就是反馈的机理。所谓反馈，是指系统的输出信息返送到输入端，与输入信息进行比较，并利用二者的偏差进行控制的过程。如果输出信息的作用是抵消输入信息，称为负反馈；若作用是增强输入信息，则称为正反馈。反馈控制具有使系统稳定、跟踪目标、抗干扰三个方面的性质。反馈控制，不仅是管理系统，也是自然界和人类社会中普遍存在的一种现象 过程控制：过程控制也称自动控制，是指在无人直接参与的情况下，采用自动化装置使各生产或其他活动环节能以一定的准确度自动调节的控制。这种控制多用于生产中的自动操作系统，在市场经济条件下，自觉运用价值规律和市场机制的调节，从某种意义上说，也是一种自动控制 优化控制：这是指在给定的约束条件下，寻求一个控制系统，使给定的被控系统性能指标取得最大或最小值的控制。一般说，进行优化控制必须要具备三个条件：一是要给出系统的性能指标；二是要给出约束条件；三是要寻找优化控制的机制和方法。由于在实际中情况是复杂多变的，进行优化控制不可能达到十全十美，因此优化控制只能是相对的或满意的控制，而难以做到最优控制。 随着科学技术的发展，智能控制已开始广泛应用。这种控制将人类的智能，例如把适应、学习、探索等能力引入控制系统，使其具有识别、决策等功能，从而使自动控制和优化控制达到了更高级的阶段 自组织控制：自组织控制是指工作条件和外部环境发生不确定性变化时，组织能及时调整自身的组织结构，以达到预期的理想目的的一种控制。自组织控制是适应性控制的进一步发展，它不但能适应外部环境和条件的变化，改变原定策略及某些参数，而且还能改变管理系统的组织结构。实行自组织控制要不断测量系统的输入和输出，积累经验，深入研究，以求在低成本的情况下，使组织结构与环境变化相适应，取得较好的控制效果定的计划、标准和方法进行，发现偏差，分析原因，进行纠正，以确保组织目标的实现

可以，凡是变量，它的值就可以被修改：）常量的值不能被修改。

不是的，静态方法中的变量是局部变量。如果在Java中，加载类时，局部变量不会被初始化。

什么变量都不可以重复定义。写在函数中的自动变量声明或定义，在进入这个函数时声明或定义，退出这个函数时自动撤消了，所以根本不存在“重复定义”的问题。第二个问题，用static修饰声明的变量不是自动变量，叫“静态变量”

静态变量是从属于类的，在java虚拟机加载的时候就会在内存中加载这个变量，可以用类直接调用。而普通的变量是从属于对象的，只有用对象来使用

静态变量静态对象静态函数和非静态函数的区别。（我的理解，大家看看对不对）先明确一下语言：asp.netC#1、静态变量:staticstringstr1="1234";2、静态对象staticSqlConnectioncn=newSqlConnection();3、静态函数classaa{publicstaticstringtest(stringstr){returnstr&"111";}}调用aa.test("123");4、非静态函数（就是需要实例化的）classaa{publicstringtest(stringstr){returnstr&"111";}}调用aaa1=newaa();a1.test("123");其中静态变量和静态对象是比较好理解，也没有什么争论。争论最大的是静态函数这一块。1、静态变量。在内存里是应该只有一份，不管是不是多线程，是不是多用户同时访问，静态变量只占用一份内存。2、静态对象和静态变量也差不多，只有一份。个人认为SqlConnection是不应该只用静态的，除非你的网站没有（或很少）并发访问的情况。否则就很容易出现千军万马过独木桥的现象。挤不过去了就会瘫痪的。而且连接池也就无用武之地了。3、非静态函数，就是在调用的时候必须先实例化，然后才能访问到。实例化到底做了什么呢？是不是把整个类都“复制”了一份供调用者使用呢？类的属性、函数的参数、返回值，这些应该是在实例化的时候产生一份，供调用者单独使用，其他的调用者是绝对访问不了的。那么函数（或者说是类）呢？也又生成了一份吗？还没有弄清楚。4、静态函数，直接调用不需要实例化，也没有“属性”没有实例化，函数是一份的，多少人调用，都是这一份。那么函数用的参数和返回值呢？也是只有一份吗？这个好像就不是了，应该有多份，有一个调用的就产生一份，return后自动销毁。我想应该是这样的，要不然多线程的时候不就乱了吗？当然函数内定义的变量、对象也应该是独立的（多份），有一个调用的就产生一份。小结静态函数和非静态函数最大的区别是，静态的不能访问所在类的属性和内的私有变量，其他的好像都一样了。再有就是在调用的时候会不会“复制”一遍算法（函数本身）？（我感觉是都不会复制的）。两者需要的参数，返回值应该是独立的，一个调用者一份，一个调用者不会访问到其它调用者的参数和返回值。不知道我的看法对不对，请大家检查一下。

static 静态方法里 定义的就是静态的变量，只不过作用域只在方法内。 你可以定义一个全局的静态变量。在这个方法中使用。 就可以达到你的计数增长的目的。

比如你想知道你点击了几次按钮，就可以用静态变量例子：Option ExplicitPrivate Sub Command1_Click()Static i As Integeri = i + 1Print "您点击了" & i & "次"End Sub

你要清楚什么是对象实例化，什么是变量。你举的这个例子中，int a在main的里面，是一个函数的内部变量，你认为，你一个函数中定义的变量，你这个函数难道还不可以使用吗？？对不对? 这个函数就当然可以使用了。另外的情况，如果你的int a是这样的话：int a=0;public static void main (String[] args) { System.out.println("a的数="+a); }就是在main之前定义，反正就是不是在main里面定义的。那么你这样使用就是不对的，因为按照规则静态的方法是不能使用非静态变量的，这条对不对？？好，那么我给你解释一下，为什么不可以使用吧。第一，JAVA几乎都是面向对象的这样一种思想，所以基本上都是通过实例化对象来完成功能的。静态的方法，是不管你对象实例化与否都存在的，这个能明白吗？第二，而类中定义的属性(就是所谓的变量),是要在对象实例化之后才会存在的，这个明白吗？？好的，因为上面的第二条的原因，你的静态方法不知道你的对象究竟实例化没有，所以静态方法不知道你这个变量存不存在。这个懂吗？？既然，都不知道变量存不存在，那么你怎么可以随便使用呢？？明白了吗？没明白接着提问哈。。。我尽量帮忙

用_static修饰的变量叫静态变量，可以通过 对象 和 类名 访问

博图中static是静态变量变量类型，static是静态变量类型说明符。静态变量类型说明符是静态的。静态变量属于静态存储方式,静态数据的存储空间区域的内存存储单元)(在静态存储区分配,数据的过程中在该地区被占领期间的操作存储空间(程序运行期间整个不释放),也可以认为它的内存地址保持不变，直到程序运行结束(相反，自动自动变量，即动态局部变量，属于动态存储的范畴，占用动态存储空间，在函数调用后被释放)。静态变量在程序执行过程中始终存在，但不能在其作用域之外使用。

在知乎中找到了答案，希望对你有帮助网页链接

为了静态方法调用....更多的自己上网找,有问时间都能找到的了..

js没有静态变量

没有静态变量

static关键字不仅可以用来修饰变量，还可以用来修饰函数。在使用 static 关键字修饰变量时，我们称此变量为静态变量。静态变量的存储方式与全局变量一样，都是静态存储方式。静态变量属于静态存储方式，属于静态存储方式的变量却不一定就是静态变量。在C语言中，static关键字的作用如下： 在修饰变量的时，static修饰的静态局部变量只执行一次，而且延长了局部变量的生命周期，直到程序运行结束以后才释放。 static修饰全局变量的时，这个全局变量只能在本文件中访问，不能在其它文件中访问，即便是extern外部声明也不可以。 static修饰一个函数，则这个函数的只能在本文件中调用，不能被其他文件调用。Static修饰的局部变量存放在全局数据区的静态变量区。 C++的static用法： 面向过程程序设计中的static和面向对象程序设计中的static。前者应用于普通变量和函数，不涉及类；后者主要说明static在类中的作用。 在类中，static可以用来修饰静态数据成员和静态成员方法。 静态数据成员： 静态数据成员可以实现多个对象之间的数据共享，它是类的所有对象的共享成员，它在内存中只占一份空间，如果改变它的值，则各对象中这个数据成员的值都被改变。 静态数据成员是在程序开始运行时被分配空间，到程序结束之后才释放，只要类中指定了静态数据成员，即使不定义对象，也会为静态数据成员分配空间。 静态数据成员既可以通过对象名引用，也可以通过类名引用。 静态成员函数： 静态成员函数和静态数据成员一样，他们都属于类的静态成员，而不是对象成员。 非静态成员函数有this指针，而静态成员函数没有this指针。 静态成员函数主要用来方位静态数据成员而不能访问非静态成员。

可以，采用twostep两阶段聚类这个聚类方法可以用于混合多种变量类型的聚类或者如果是全部都是0,1变量的还可以采用系统聚类，该种方法是用于一种类型的变量聚类，可以全是分类变量，可以全部是连续变量kmean法只能用于连续数据变量聚类

1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类； 2.分层聚类 适用于对变量聚类； 3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类； 4.基于密度的聚类算法； 5.基于网络的聚类； 6.机器学习中的聚类算法；前3种，可用spss简单操作实现；

系列文章： 聚类分析（1）之市场细分 聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类（层次聚类）。快速聚类spss使用的是K-means聚类算法。该聚类方法需要指定聚类数量，通常我们需要多次尝试并分析多少个类合适。聚类分析适合大样本量情况。样本个数超过500，变量数超过50（并不是强制的）。 聚类分析数据类型为数值型，非数值型变量需要做转换，二分类变量（0,1）可以参与聚类分析。聚类多数适用于连续变量，分类变量适用对应分析。 聚类分析对极端值敏感，同时变量数据的量纲也会影响到聚类结果，需要做标准化处理。 结果依赖于第一次初始分类，聚类中绝大多数重要变化均发生在第一次分配中。 聚类分析中，关于分类时，一种是利用相似系数，性质越接近的，相似系数就越接近1或者-1，通过此来确定归类。另一种是利用空间距离，将每一个点看做m维空间上的一个点，并在空间中定义距离。 在spss中可以设定迭代次数。 来自《Python数据科学：技术详解与商业实践》。聚类效果的评估基于结果的可解释性，通常需要多次聚类才能找到合适的分类。 数据包含6个变量（字段），除了客户编号为名义变量外，其他都是连续变量。 不论什么做什么数据分析，第一步就是查看原始数据的分布，这里应该查看一下各变量的数据分布状态：均值，极大极小值，方差，缺失情况。 通过spss分析-描述 可以看出1.量纲差异较大。2极大极小值组距很大。从这方面可以讲，我们需要做标准化处理。先尝试不做标准化处理。 通过业务知识等，决定先设定5个细分人群，后面可以再尝试4和6。 先做标准化处理：spss分析-描述。在左下角中有一个“将标准化值另存为变量”，标准化为Z分数。确定后会生成新的标准化后的变量。 对标准化后的变量聚类：分析-分类-K-means 选择迭代次数同时将分类结果存在表中。 默认迭代次数是10次，迭代次数过少，可能已经迭代完了仍无法收敛，所以需要增加迭代次数。将分类结果保存在表中，是指对每个样本标注被分到哪一类了。这一步的目的是为了后续通过其他方法（比如比较均值）来看5类人群之间的差异。停 输出4个表格，都是经过标准化处理的。主要查看是否已经迭代收敛。然后下一步就是做均值比较等，目的是查看5类人群是否有差异，分类是否合理。同时还可以在对4和6类人群试做分类。聚类分析无法检验标准， 通过比较均值，可以了解5类人群之间的差异 输出的结果 从结果中可以看出 第一类：高端商用客户，总通话时间长，工作日上班时间通话比例高 第二类：少使用低端客户，总通话时间短，各时段通话时间都短 第三类：中端商用客户，总通话时间居中，工作日上班时间通话比例高 第四类：中端日常用客户，总通话时间居中，工作日下班时间通话比例高 第五类：长聊客户，每次通话时间长

使用聚类代码。三个特征变量是可以使用聚类代码进行聚类的，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

主成份分析本质上是一种降维技术，要将多个变量通过旋转在少数维度（最好是2个）上表示出来，并据此分类。但是旋转的方法不同，投射出来的结果也是不一样的，因此你会看到特征向量数值绝对值相同，但符号相反。就好比一种旋转方法将点投影到了X轴之上，而另一种方法恰好投影到了X轴之下。在使用时你只要能确定变量和主成份之间的关系就可以了，解释时用最方便解释得结果。

你在聚类分析界面里选择对分类组别进行方差分析，通过方差检验值来判断分几组比较好。

运用聚类分析法主要做好分析表达数据：　　1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。　　2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。　　3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。　　4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。　　聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。

1.单独效应：其他水平固定，同一因素不同水平间的差别（单独由某一因素产生的效应，比如单独由CBT导致抑郁改善的多少，时间固定在1周）。2.主效应：一个自变量的主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异，比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性差异。3.交互效应：单独效应随另一因素变化（CBT在第一周产生的和第二周产生的这种抑郁改善量是否相等，如果相等，则无交互作用，两条线也是平行的，反之则有交互，两条线相交，因为其各时间点上的改变量不同，线的斜率也变化了）。交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

私信里看看

在排除了你数据质量的问题后，如果结论与常识矛盾 就说明自变量之间有共线性 另外 你现在这种分析 也不属于调节变量，而是都算在自变量里面了，如果是作为调节变量 应该是采用分层回归的方式

SPSS中的相乘交互是一种统计分析方法，用以探究两个不同独立变量对因变量的影响是否存在交互作用。通过相乘交互，可以获得两个独立变量对因变量的连锁效应、比单个因素对因变量的影响更强烈或更微弱的现象。当两个独立变量的交互影响显著时，则意味着他们对因变量的影响不是简单的加和效应，而是存在某种复杂的相互影响。因此在解释这种情况下的结果时，需要联合考虑独立变量的主效应和交互效应，以深入理解结果背后的含义。

相关系数是衡量两个数据相关关系的指标，两个数据相关在某种程度上可以帮助人们理解事物的变化规律。例如在商品推荐中，我们已知一个用户A的购买喜好，同时发现另一个用户B的购买数据和A相关性很高，那么我们可以根据A的喜好去给B推荐相关的产品，等等。皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）就是最为常用的用来衡量两个变量线性相关关系的指标，有了指标就有评分的依据，然而评分多高代表二者相关，评分多低代表二者无关呢？为了回答这个问题，我们常把皮尔逊相关系数和显著性检验共同使用以评价是不是二者有明显的相关性。1. 皮尔逊相关系数对皮尔逊相关系数的理解可以从很多个角度来进行，有人从协方差矩阵的角度思考，有人从向量cosine夹角的角度思考，这几种方式只要能让你对皮尔逊相关有感性的理解就可以。我们假设两组数据X和Y，每个都包含n个元素，计算二者协方差的方法就可以记为在这里插入图片描述其中E(X)和E(Y)分别代表二者的期望，也就是平均值。我们看分子部分，在分子中，当总体的一个值小x比X的平均值大，而且小y也比Y的平均值大的时候，分子就是正的，或者二者都小于平均值的时候，分子也是正的。当二者不都大于或者小于平均值的时候，分子就是负的。这里我们就可以感性的理解，如果数据杂乱，正负抵消，那么这个协方差就很小，就谈不上二者相关；如果两个变量相关，整个协方差就是很大的正值或者负值。然而从这里，我们也看出一些问题，就是这里面二者都是带有量纲的数据，假如说x都是0.01左右的数据，y都是1000左右的数据，那么整个的协方差就很容易被这么大的y带跑偏，为了解决这个量纲的问题，我们就消除量纲，从而得到一个无量纲的量，也就是皮尔逊相关系数了。方法就是除以二者的方差（可以看作每个x和y都经历了减均值除方差的归一化操作，消除了量纲）

1.什么是效应或影响（effect）？我们经常说“事件A对事件B有影响”，这句话的含义是什么？是说“事件A的发生使事件B发生了某种变化”。假如事件A发生了，对事件B没有丝毫的改变，我们就会说事件A对事件B没有影响。这里我们可以将事件A看作自变量（发生和不发生两个水平），事件B看作因变量。一般我们说自变量对因变量有影响或有效应，就是指“自变量的变化使因变量也发生了变化”。因此，判断自变量有没有效应，就是看它变化时，因变量有没有发生相应的改变。2.什么是因素之间的相互制约和影响？“A因素对B因素有制约或影响”，是指A因素对B因素的效应有制约和影响，也就是“A因素对B因素对因变量的效应有效应”，有些拗口，但意思很简单，就是A和B同时作为变量时，A的变化，会影响B对因变量的影响。一般而言，如果A因素对B因素的效应有制约和影响，那么同时，B因素对A因素的效应也会有制约和影响。3.关于两因素交互作用的概念交互作用和交互效应是同一个概念。既然之前已经知道一般情况下因素之间的影响和制约是双向的、相互的，我们就把因素间这种相互影响和制约的关系称为交互作用或交互效应。具体来讲，如果A因素对因变量的效应在B因素的不同水平上有差异（或者反过来），那么就说A和B之间有交互作用。4.三因素及多因素交互作用三因素交互作用是指，A×B的两向交互效应随着第三因素C的变化而变化。即第三因素对另外两因素之间的交互效应产生了效应。以此类推，四因素交互效应即“第四因素对另外三因素之间的三因素交互效应产生了效应”，然而限于统计技术的复杂性，三因素交互效应的实验数据就已经很难处理了，所以有四因素交互或更甚的实验设计，往往是不好进行的。

1.单独效应：其他水平固定，同一因素不同水平间的差别（单独由某一因素产生的效应，比如单独由CBT导致抑郁改善的多少，时间固定在1周）。2.主效应：一个自变量的主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异，比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性差异。3.交互效应：单独效应随另一因素变化（CBT在第一周产生的和第二周产生的这种抑郁改善量是否相等，如果相等，则无交互作用，两条线也是平行的，反之则有交互，两条线相交，因为其各时间点上的改变量不同，线的斜率也变化了）。交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

问题一：会不会出现交互作用显著但是简单效应不显著的情况？ 有这种情况的，交互作用显著而主效应不显著的情况一般比较少见，但是也是有的。这种情况就是说两个变量之间相互影响都不显著，但是两个变量交互作用显著，在这种情况下，不能单独讨论二者之间的简单影响作用，要深入讨论二者如何交互的 问题二：Design-Expert做响应面分析，A B交互作用显著说明什么 说明在AB两个因素中,有一个因素对于结果的影响大于另外一个因素。 在多因素数量处理试验的分析中，可以分析试验指标(因变量)与多个试验因素(自变量)间的回归关系，这种回归可能是曲线或曲面的关系，因而称为响应面分析。例如农作物产量与N、P、K的施肥量有关，可以通过回归分析建立产量与施肥要素间的回归关系，从而求得最佳施肥配方。 问题三：请教ANOVA交互作用显著 简单效应不显著 用一般线性模型中的单变量模块（Analyze>General Lineal Model >Univariate）实现操作。其次，进入相应的模块一般线性模型中的单变量模块（Analyze>General Lineal Model >Univariate），将相应的变量选人相应的窗口中。点击确定，就能得到结果了。其中 A*B既是交互作用的结果。 编程实现有交互作用的两因子方差分析 proc anova data=数据集名； class A B;/*A和B分别是两个分组的变量名*/ model Y=A B A*B;/*Y为数值型变量*/ [means a b a*b/t;]/*模型显著时means该语句用于多重t检验*/ run; 问题四：协方差分析中交互作用显著怎么办 协方差不是用来做交互效应的，有交互效应反而说明协方差不适合。 问题五：双因素方差分析交互作用显著说明什么问题交互作用显 双因素方差分析是有交互项的，比如你有自变量a和b，则交互项就是a*b，如果a*b项显著，也就是其p值（即sig）小于0.05，可以认为交互作用显著。 问题六：spss交互作用结果分析 交互作用指的就是两个自变量的成绩对因变量的作用，所以说 工龄*工资级别代表交互效应，是否显著看sig，可以看到sig

可以比如回归的regress y x1 x2 x1*x2这样就检验交互作用了

自由度是指物理学当中描述一个物理状态，独立对物理状态结果产生影响的变量的数量如运动自由度是确定一个系统在空间中的位置所需要的最小坐标数。

它的意思是让你每两个自变量都相乘设置为一个新变量加入方程里。你可以通过vif检验来看自变量之间到底有没有相互影响。ppv课学习网站

设1个应变量Y与m个自变量Xi（i=1，2，…，m，m为自变量个数）呈线性相关。从多元回归全模型中取消一个自变量Xi后，回归平方和U减少的部分，称为这个自变量Xi对Y的偏回归平方和（Pi），即这个自变量Xi对Y的回归贡献。关于每个自变量Xi在多元回归中所起的作用大小，可通过相应Xi的偏回归平方和Pi来衡量。Pi表明对Y的回归贡献。Pi越大，表示相应的Xi在回归中对Y的作用越大；当Pi很小时，表示相应的Xi在回归中所起的作用越小。总偏回归平方和（Pt）表示全部Pi之和，如能计算出每个Pi与Pt之比Ri（Pi／Pt，Ri∈［0，1］），根据Ri大小不同，可较快选择出“较优”自变量组合或子集。方法如下：① 估计全模型即包括所有自变量Xi回归方程的残差平方和Q：Q=Y"*Y-Y"*X*（X"*X）-1*X"*X② 计算每个自变量Xi的偏回归平方和Pi［2］：Pi=Qi-Q　　（i=1，2，…，m）（1）式（1）中Qi表示自变量Xi不在回归模型时的残差平方和，即Y与m-1个自变量X1，…，Xi-1，Xi+1…，Xm的选模型的残差平方和。Q为包括所有自变量Xi回归方程即全模型的残差平方和。至此所计算回归方程总数为m+1个。③ 计算总偏回归平方和Pt ：Pt=ΣPi　（i=1，2，…，m）（2）④ 计算各Pi占Pt的比例：Ri=Pi／Pt　（Ri∈［0，1］）（3）根据各Ri大小选择自变量，选出“较优”回归方程。⑤ 将Ri按由大到小秩序排列，然后计算累积Ri。一般地，可选择使累积Ri≥0ue01095（或0ue01085，0ue01090，0ue01099，需按数据的实际情况而定）的自变量组合，作为“较优”回归模型的自变量组合，从而得到所求“较优”回归方程。

应该在交互作用的不同水平下分别进行简单效应的估计我替别人做这类的数据分析蛮多的

随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求。将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美。

它一点都不显著，说明这个变量存在的意义几乎没有撒，你看一哈VIF值，是不是有多重共线性哦?ppv课视频学习网站

“因为不管你的年龄怎么变，性别都不会变”，这个例子好像举得牵强了，感觉容易让人理解成“一个人的性别是固定的，不会因为年龄增长而变化。”这个意思，尽管年龄和性别的确是相互独立的变量。而且楼上两位领导的看法原谅我才疏学浅没太看懂……甚至还有点小不同意我这样看的：相关性强是用在相关性研究中，变量之间的相关性大小，仅仅是变量本身之间看有没有互相影响，比如A factor和B factor,A的变化会因为B变化而受到影响，就说明他们之间有相关关系，另一个定义——“一个变量会随着另一个变量变化”，呈现一种类似函数形式，但只是大致上的函数，所以才有了“回归”的概念交互作用显著的定义和相关性强的定义很类似，是说：“当一个自变量的效果在另一个自变量的每一个水平上不一样时，我们就说存在着自变量的交互作用。 ”有个细微的区别，在“的效果”上。交互作用属于“析因实验”里的，找主效应，找交互效应什么的，不同的factor是自变量，另外还必须有因变量 。当自变量A对应的因变量，因为自变量B的变化而变化了，就说AB之间有交互作用。综上——相关：“AB两变量数据之间直接比，没有因变量”交互：“A因素对因变量的影响，会因B因素的变化而变化，必须有因变量参与”尽管两个概念都能画出“八叉”图，但是意思是不一样的。嗯，欢迎有逻辑，有证据的批斗 查看原帖>>

psm中因变量选择的是交互项交互项系数为正,自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而增强;交互项系数为负,自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而削弱。

无交互作用的双因素方差分析涉及的变量有几个：四个交互作用（interaction）是指一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。当交互作用存在时，单纯研究某个因素的作用没有意义，必须分别探讨另一个因素不同水平上该因素的作用模式。若所有实验设计的单元格内都只有一个影响因素时，则无法衡量自变量之间的交互作用。当存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。

不用重新拍，如果有交互，要在交互的不同水平下分析

recode into different variables根据一个旧的变量转变成一个新的变量Old and New Values设置某一段成为一个值，另一段成为另一个值

可以。双变量列联分析主要用于计数和汇总两个分类变量的数据，可以通过它可以使两个变量交叉分类的频数、比例等一目了然，从而为进一步分析做准备。

不用，直接设置x2*x3就行

1.单独效应：其他水平固定，同一因素不同水平间的差别（单独由某一因素产生的效应，比如单独由CBT导致抑郁改善的多少，时间固定在1周）。2.主效应：一个自变量的主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异，比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性差异。3.交互效应：单独效应随另一因素变化（CBT在第一周产生的和第二周产生的这种抑郁改善量是否相等，如果相等，则无交互作用，两条线也是平行的，反之则有交互，两条线相交，因为其各时间点上的改变量不同，线的斜率也变化了）。交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

交互作用：当一个因素的水平在另一个因素的不同水平上变化不一致时，就称这两个因素存在交互作用。选择：没有采取随机化的方式选择和分组被试。如果“选择”作为一个自变量，那我们不妨设他有两个水平：1.智力高的天才。2.智力一般般的。成熟：被试身心发展的状况。那我们也不妨选两个水平：1..小学生 2.成年人因变量：做一份小学生的试卷（只是打个比方）采用2*2完全随机设计那么聪明的小学生自然要比智力一般般的小学生分数要高，但是聪明的中年人未必就比智力一般般的中年人成绩要高，也许还要低也说不定（因为这些题目成年人都会，而且聪明的中年人会想：不会那么简单吧，会聪明反被聪明误）。智力一般般的小学生的成绩会比智力一般般的成年人要低，但是聪明的小学生和聪明的成年人的成绩差不多。这是选择和成熟的交互作用