自变量是什么

统计学类别变量分析主题包括以下几个方面：社会经济统计：包括人口统计、社会经济统计、农业统计、工业统计、建筑业统计、交通运输统计、财政金融统计、商业统计、劳动统计、教育统计等。环境统计：包括自然资源统计、环境污染统计、生态环境统计、环境质量统计等。生物统计：包括人类遗传统计、生理统计、心理统计等。工程统计：包括工程设计统计、工程管理统计、工程经济统计等。医学统计：包括医学临床统计、疾病统计、药物统计等。心理统计：包括心理测量统计、心理咨询统计等。金融统计：包括利率统计、股票市场统计、房地产市场统计等。教育统计：包括学生统计、教师统计、教育经费统计等。

使用二分类的logistic回归分析 因变量移入相应对话框 自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了 其实操作是很简单的，但是结果解释就比较难

类别变量可以用012表示。根据查询相关信息得知，类别变量可以用012表示，这属于数值型变量。

分类变量是水平变量，例如我设置了三个水平的农药浓度数值变量是连续性的，一般就是测量的数据，例如株高，叶数等至于什么是dependent，什么是independent，就看你把谁作为纵坐标了，你要看农药水平下的株高，株高就是dependent，农药量就是independent；而如果你要看不同株高下的叶片数，那么株高就是independent，而叶数才是dependent希望对你有帮助

自变量是类别变量的话，应该分别计算中介变量到因变量的系数，比如A类别算一次，B类别算一次。但这样你模型中的中介变量这个角色就变为自变量的角色了，自变量的角色变成了调节变量的角色。

不完全正确。面板数据回归并不是将地区设置为分类变量。实际上，面板数据回归是利用面板数据的优势，对特定主体在时间序列上的数据进行回归分析。所谓面板数据，是指在一定时间内，对多个个体或单位的多个变量进行观测的数据集，如对不同地区、不同企业或行业等的多个年度数据；而面板数据回归则是针对面板数据进行的回归分析。通常，面板数据回归模型可以分为固定效应模型和随机效应模型两种。其中，固定效应模型指个体固定特征或常数不变，而随机效应模型则认为个体特征或常数服从某种分布，其具体选择需要根据其样本性质、数据特征等进行判别和选择。在面板数据回归中，需要使用各自数据特性和回归原理，同时还需要考虑固定效应、随机效应与空间自相关等问题，以便分析时间序列变化和主体间的相互影响。因此，面板数据回归不同于单纯的类别变量分析，其本质是更为复杂和系统化的数据分析方法，应用领域十分广泛，如经济学、金融学、医学等多个领域。

不是类别变量。根据查询相关资料信息这是一道选择题，A正确、B错误，正确答案是B错误。

将鼠标指针放在拖动的控件上。按下Ctrl 键，同时双击该控件。出现添加成员变量对话框。在“访问权限”框中，为控件选择正确的访问。单击“控件变量”复选框。在“变量名”框中，键入名称。在“类别”下，单击“控件”。在“控件 ID”列表中，选取已添加的控件。“变量类型”列表应显示正确的变量类型，而“控件类型”框应显示正确的控件类型。在“注释”框中，添加希望在代码中出现的注释。单击“确定”。

其时就是x

等闲识得东风面,万紫千红总是春.

不知道你为什么将企业性质作为控制变量，是希望得到国企和私企两个回归模型吗？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。

虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。

dx表示自变量。自变量（Independent variable）一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。

假设将OpenCV装到C:Program FilesOpenCV！！这个过程还是有些麻烦的。首先要先将OpenCV安装好。然后检查C:Program FilesOpenCVin是否已经被加入到环境变量PATH，如果没有，请加入。加入后需要注销当前Windows用户（或重启）后重新登陆才生效。接下来就要修改VC6.0种的lib路径了。选择include files，在下方填入路径：C:Program FilesOpenCVcxcoreinclude C:Program FilesOpenCVcvinclude C:Program FilesOpenCVcvauxinclude C:Program FilesOpenCVmlinclude C:Program FilesOpenCVotherlibshighgui C:Program FilesOpenCVotherlibscvcaminclude 除此之外，每次建立一个工程后都需要给它指定需要的lib。有下面这些： kernel32.lib user32.lib gdi32.lib winspool.lib comdlg32.lib advapi32.lib shell32.lib ole32.lib oleaut32.lib uuid.lib odbc32.lib odbccp32.lib cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib 然后就可以运行其了！

f 变量=1，生成新变量为=1，其余为0fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0

应该属于分类变量。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。

1.标志值品质标志是表明总体单位属性方面的特征，其标志表现不是数量的，只能用文字表现。数量标志是可用数值表示的特征。品质标志不可以加总。2.变量变量是以数值来反映现象特征的抽象化概念，包括数量标志和所有统计指标。

指标是反映统计总体的数量特征,标志反映的是总体单位的特征. 指标分为数量指标和质量指标.（都可以用数量表示） 数量指标,反映总体总规模或总水平,如人口数,产量,耕地面积. 质量指标,反映总体内在质量,如产品合格率,劳动生产率等. 标志分为品质标志和数量标志. 品质标志,如人的性别,籍贯等.（只能用文字表示） 数量标志,人的年龄,身高,职工工资等.（用数量表示） 关系：1、指标反映的是总体,标志反映的是单位； 2、表示方法不同（文字还是数字）； 3、标志是构成指标的基础,指标是标志的汇总,在一定情况下可以互相转化. 如A同学,性别女,女是A的标志,B同学,性别男,男是B的标志……假设一共有5位男同学,3位女同学,男女性别比为5：3,这个5：3就是指标了.没有前面每个同学的性别标志,就不能通过加总得到后面的5：3. 我打字打得好累,你才给我5分吗?

对数变换。统计学是应用数学的一个分支学科，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，进行量化分析和总结。在该学科中变量变换的方向是对数变换，无规律，即一种变量值变化时，另一种变量值可能变化也可能不变化。变量变换常用于将不具有高斯分布的数据变换成具有高斯分布的数据。

统计量的定义如下：样本的已知函数；其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来；是数理统计学中一个重要的基本概念。统计量依赖且只依赖于样本x1,x2,…xn；它不含总体分布的任何未知参数。统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。统计量的分布统计量的分布叫抽样分布。它与样本分布不同，后者是指样本x1,x2，…，xn的联合分布。统计量的性质以及使用某一统计量作推断的优良性，取决于其分布。所以抽样分布的研究是数理统计中的重要课题。寻找统计量的精确的抽样分布，属于所谓的小样本理论（见大样本统计）的范围，但是只在总体分布为正态时取得比较系统的结果。对一维正态总体，有三个重要的抽样分布，即Ⅹ分布、t分布和F分布。

统计学的历史与今天——《社会统计学与数理统计学的统一》理论统计学是一门通过搜索、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。据权威统计学史记载，从17世纪开始就有了“政治算术”、“国势学”，即初级的社会统计学，起源于英国、德国。几乎同时在意大利出现了“赌博数学”，即初级的概率论。直到19世纪，由于概率论出现了大数定理和误差理论，才形成了初级的数理统计学。 也就是说，社会统计学的形成早于数理统计学两个世纪。 由于社会统计学广泛地用于经济和政治，所以得到各国历届政府的极大重视，并得到系统的发展。而数理统计在20世纪40年代以后，由于概率论的发展，而得到飞速发展。经过近400年的变迁，目前世界上已形成社会统计学和数理统计学两大体系。两体系争论不休，难分伯仲。 王见定教授经过30年的学习与研究，发现了社会统计学与数理统计学的联系与区别。它们的关系与著名牛顿力学与相对论力学关系非常相似。 相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况下是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便。如果硬套相对论力学，则是杀鸡用了宰牛刀，费力不讨好。社会统计学在描写变量时使用，数理统计学在描写随机变量时使用。 我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1时，随机变量就变成了变量。 变量与随机变量的联系与区别搞清楚了，社会统计学与数理统计学的关系就搞清楚了。以后，在描述变量时，大胆地使用社会统计学；在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀。 近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是以美国为代表的发达国家，几乎认为统计学就是数理统计学。实际上，这是一个极大的误区。王见定教授的研究已经说明了数理统计学永远“吃不掉”社会统计学，今后的日子，将是社会统计学与数理统计学的共存与互补。 社会统计学与数理统计学的争论可以结束了。 结束语 “社会统计学与数理统计学的统一”理论对近四百年历史的统计学进行了科学的梳理，规范了整个统计学的发展，结束了一百年来社会统计学与数理统计学之间的争论。由于经济是通过统计学进行计量和分析的，所以社会统计学与数理统计学的统一，必将从整体上提高经济学的分析水平。

分组汇总分变量汇总分个体观察值汇总是这个吗？

统计量（statistics）是样本均值14.6km（n=800）；变量（variable of interest）是每个学生的通勤距离xi；参数（parameter）是全校学生通勤距离平均值

一、应用不同概率论与数理统计属于数学的一个分支，它更注重于理论研究，它的结论广泛应用于各领域随机现象的研究。概率论与数理统计的理论与方法已广泛应用于工业、农业、军事和科学技术中，如预测和滤波应用于空间技术和自动控制，时间序列分析应用于石油勘测和经济管理，马尔科夫过程与点过程统计分析应用于地震预测等二、变量不同社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量。而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基矗。当变量取值的概率论与数理统计、统计学、应用统计学有什么相同。三、形式不同统计学更注重应用，它的许多结论都来自于概率论与数理统计。数理统计更注重公式的推导，而统计学原理只是把数理统计的公式转换为更易用的形式。四、概率不同概率研究的是单个事件发生的概率。数理统计研究的是一个群体的抽样概率。以及发生这个概率的可能区间。数理统计更倾向于统计学的概念。扩展资料：1、概率论与数理统计是数学的一个有特色且又十分活跃的分支，一方面，它有别开生面的研究课题，有自己独特的概念和方法，内容丰富，结果深刻;另一方面，它与其他学科又有紧密的联系，是近代数学的重要组成部分。由于它近年来突飞猛进的发展与应用的广泛性，目前已发展成为一门独立的一级学科。同时他又向基础学科、工科学科渗透，与其他学科相结合发展成为边缘学科，这是概率论与数理统计发展的一个新趋势。2、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。3、应用统计学系统讲述应用统计学基本知识和基本技能，融入电子表格的实际应用，介绍参数估计、假设检验等应用统计方法。

一、指标是反映统计总体的数量特征，标志反映的是总体单位的特征。变量是可变的数量标志。指标分为数量指标和质量指标。1、数量指标，反映总体总规模或总水平，如人口数，产量，耕地面积。2、质量指标，反映总体内在质量，如产品合格率，劳动生产率等。二、标志分为品质标志和数量标志。1、品质标志，如人的性别，籍贯等。（只能用文字表示）2、数量标志，人的年龄，身高，职工工资等。（用数量表示）关系：1、指标反映的是总体，标志反映的是单位；2、表示方法不同（文字还是数字）；3、标志是构成指标的基础，指标是标志的汇总，在一定情况下可以互相转化。扩展资料指标与标志两者的区别有以下四点：第一，指标说明总体的特征，而标志则说明总体单位的特征。第二，指标只反映总体的数量特征，所有指标能用数值来表示，；而标志则既有反映总体单位数量特征的品数量指标，也有反映总体单位的品质特征的品质指标，只有数量标志才用数值表示，品质标志则用属性来表示的。第三，指标数值是经过一定的汇总取得的，而标志中的数量标志不一定经过汇总，也可直接取得。第四，标志一般不具备时间、地点等条件，但作为一个完整的统计指标，一定要讲时间、地点、范围。参考资料来源：百度百科-指标

1.标志值品质标志是表明总体单位属性方面的特征，其标志表现不是数量的，只能用文字表现。数量标志是可用数值表示的特征。品质标志不可以加总。2.变量变量是以数值来反映现象特征的抽象化概念，包括数量标志和所有统计指标。

相关系数是一个介于-1到+1之间(包括+-1)的数,r=1表明两变量完全正相关,r=-1表明完全负相关,0表示两个变量之间没有任何相关性,在x-y散点图上表示为类似白噪声的分布,均匀的布满整个坐标平面

　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。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。 　　统计学主要又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。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。　统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文 statista (国民或政治家)。 德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 　　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。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 　　统计学的发展过程的三个阶段 　　第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 　　“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 　　第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段 　　与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。 　　“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 　　1690年英国威廉·配弟出版 (政治算数)一书作为这个阶段的起始标志. 　　威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉？配弟的(政治算数)被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉？配弟本人也被评价为近代统计学之父。 　　配弟在书中使用的数字有三类： 　　第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多； 　　第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种： 　　“(1)以已知数或已知量为基础，循著某种具体关系进行推算的方法； 　　(2)通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法； 　　(3)以平均数为基础进行推算的方法”； 　　第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。 　　第三阶段称之为“统计分析科学”(Science of statistical analysis)阶段 　　在“政治算数”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。 　　十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程.当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。 　　“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端. 1908年，“学生”氏(William Sleey Gosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。 　　现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(Adolphe Quelet)，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，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法. 　　现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。今天的统计学已展现出强有力的生命力。在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求。随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。 　　第一，对系统性及系统复杂性的认识为统计学的未来发展增加了新的思路。由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。随着科学融合趋势的兴起，统计学的研究触角已经向新的领域延伸，新兴起了探索性数据的统计方法的研究。研究的领域向复杂客观现象扩展。21世纪统计学研究的重点将由确定性现象和随机现象转移到对复杂现象的研究。如模糊现象、突变现象及混沌现象等新的领域。可以这样说，复杂现象的研究给统计开辟了新的研究领域。 　　第二，定性与定量相结合的综合集成法将为统计分析方法的发展提供新的思想。定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授于1990年提出的。这一方法的实质就是将科学理论、经验知识和专家判断相结合，提出经验性的假设，再用经验数据和资料以及模型对它的确实性进行检测，经过定量计算及反复对比，最后形成结论。它是研究复杂系统的有效手段，而且在问题的研究过程中处处渗透着统计思想，为统计分析方法的发展提供了新的思维方式。 　　第三，统计科学与其他科学渗透将为统计学的应用开辟新的领域。现代科学发展已经出现了整体化趋势，各门学科不断融合，已经形成一个相互联系的统一整体。由于事物之间具有的相互联系性，各学科之间研究方法的渗透和转移已成为现代科学发展的一大趋势。许多学科取得的新的进展为其他学科发展提供了全新的发展机遇。模糊论、突变论及其他新的边缘学科的出现为统计学的进一步发展提供了新的科学方法和思想。将一些尖端科学成果引入统计学，使统计学与其交互发展将成为未来统计学发展的趋势。统计学也将会有一个令人振奋的前景。今天已经有一些先驱者开始将控制论、信息论、系统论以及图论、混沌理论、模糊理论等方法和理论引入统计学，这些新的理论和方法的渗透必将会给统计学的发展产生深远的影响。 　　统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。

变异就是标志在同一总体不同总体单位之间的差别。例如：对某地区所有工业企业这个总体来说，其不变标志是“某个地区”，“工业”，这两个标志对总体各单位包括的范围进行了具体的界定，构成企业的同质性；而每个企业的职工人数、产量、产值等都可能不同，是变异标志。就是可变的。再有，例如：以每个职工为总体单位时，性别就是品质变异标志，因为性别分男、女。年龄、工资等是数量变异标志。 变量是将数量变异标志称为变量。它的表现形式是具体的数值，就是变量值。例如：某公司有人数650人，那人就是变量，650就是变量值。你好！shaorunjia2001真心为您解答~~~亲，如果你认可我的回答，请点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问者在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~【如果我做错了欢迎大家指出我的错误，毕竟我不是万能的】~如还有新的问题，请好评和采纳后重新另外起一题向我求助，答题不易，敬请谅解~~O(∩_∩)O，记得好评和采纳，互相帮助祝学习进步！

变异就是标志在同一总体不同总体单位之间的差别。例如：对某地区所有工业企业这个总体来说，其不变标志是“某个地区”，“工业”，这两个标志对总体各单位包括的范围进行了具体的界定，构成企业的同质性；而每个企业的职工人数、产量、产值等都可能不同，是变异标志。就是可变的。再有，例如：以每个职工为总体单位时，性别就是品质变异标志，因为性别分男、女。年龄、工资等是数量变异标志。 变量是将数量变异标志称为变量。它的表现形式是具体的数值，就是变量值。例如：某公司有人数650人，那人就是变量，650就是变量值。你好！shaorunjia2001真心为您解答~~~亲，如果你认可我的回答，请点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问者在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~【如果我做错了欢迎大家指出我的错误，毕竟我不是万能的】~如还有新的问题，请好评和采纳后重新另外起一题向我求助，答题不易，敬请谅解~~O(∩_∩)O，记得好评和采纳，互相帮助祝学习进步！

等几天我学了告诉你

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

念y尖

在Java中，异常类的定义区不能定义变量。异常类的定义区只能定义异常类的构造方法、成员方法和字段。 当然，你可以在异常类的成员方法里定义成员变量，但这不是在定义区定义变量。异常类的字段应该是private和final类型的，而且通常只包含有关异常的信息，如异常代码、异常消息等。

难道是公选课的5道题作业？

作为环境参数导出了

Android系统中的同步机制是怎样的？Android系统作为目前全球最为流行的操作系统之一，其同步机制是非常重要的一个组成部分。在Android系统中，同步机制的作用是保证多线程程序的正确性，同时也确保数据的一致性和可靠性。本文将深入探讨Android系统中的同步机制是如何实现的。1.互斥锁互斥锁是一种最基础的同步机制，其作用是确保每一时刻只有一个线程访问数据或代码。在Android系统中，互斥锁通过Java中的synchronized关键字来实现。这个关键字可以应用于方法或者代码块，确保同时只有一个线程可以访问当前的方法或代码块。2.可重入锁可重入锁是一种特殊的互斥锁，其不仅可以保证同步访问，同时也支持单个线程多次获取锁。在Java中，ReentrantLock类提供了可重入锁的实现。Android系统也使用这个类来实现可重入锁。3.读写锁读写锁是一种高效的同步机制，其可以允许多线程同时对共享数据读取，但只有在没有其他线程进行写操作的时候才能进行写操作。在Android系统中，读写锁通过ReadWriteLock类来实现。4.信号量信号量是一种用于多线程同步的计数器。其可用于控制同时访问某个资源的线程数量。在Android系统中，可以使用Semaphore类来实现信号量。5.条件变量条件变量是一种用于线程之间通信的同步机制。其可以允许线程等待一个条件的发生，并在条件满足时被唤醒。在Android系统中，Condition类提供了条件变量的实现。总结Android系统中的同步机制是多种多样的，包括互斥锁、可重入锁、读写锁、信号量和条件变量等。这些机制都有其适用的场景和优缺点。在编写多线程程序时，需要根据实际情况选择合适的同步机制来保证程序正确性和数据可靠性。

静态变量，起始于类的加载，终止于类的释放。如果你的静态变量放到activity中，当activity被finish掉的时候，静态变量就不存在了，如果你的静态变量放到了一个静态的方法中应该就不会了，只有程序退出的时候才会消失，java的垃圾回收机制不会回收静态变量的

看了上面2个回答哦 我发现了问题 其实系这个lz基础太差..半桶水晃荡啦..扯到字节码..作用域都没理解对 2个{}不同 obj不是指针..怎么说详细..还要说别人错,自己懂.... 楼猪还是做些基本的题吧..

父类之类之间的多态方式 ： 方法的重写 覆盖父类的方法 是动态绑定的 在运行时确定调用的是哪个方法 。类内的多态方式：方法的重载 。

懒人模式 不想NEW了 就写STATIC

不断把值赋值给自己定义的变量就行了。1、自定义一个变量int self = 0;2、通过for循环给self赋值for(int i=0;i<100;i++){ self = i;//for循环，从0到99，依次赋值给自定义变量self}

不可以 。。

通常在OnInitDialog函数或者对话框构造函数中，设置对话框对象的成员变量值。在对话框将要显示的前一刻，框架的DDX机制立即将成员变量值传输到对话框的控件中，而当用DoModal（创建Mode对话框）或者Create（创建Modeless对话框）创建对话框并显示时，即可看到那些控件值。对话框成员函数OnInitDialog缺省实现是：调用CWnd的成员函数UpdateData(FALSE)以初始化对话框的控件。当用户单击了“确定”按钮时，或者在任何时候以参数TRUE调用UpdateData时，DDX机制就会把数据从控件传输到成员变量中。此时，DDV机制按照事先指定的验证规则对传输的数据进行验证。控制的种类很多，每一种的交换方法都不一样，如CEdit是GetWindowText()和SetWindowText()，而CButton等的处理方法就更复杂了，好在MFC帮了你的忙。GetWindowText()是获取控件当前内容(Caption或者thetextwithinthecontrol—forthecontrol，具体可以查看MSDN)值，是对单个控件而言；而UpdateData()是作用于整个CWnd的DDX数据交换机制之中的，是控件和数据的双向通道。controlID就是一个标识啊，标识你的这个控件用的，如果你要获取一个控件，你就可以用getdlgitem(idnumber）来获取。member是一个关联变量而已，用时不要获取id号，直接用变量调用内部函数就行了。比如说你要求两个控件里面输入的数字的和。下面两种方式来求sum=getdlgitemint(idone)+getdlgitemint(idtwo);//idoneidtwo为两控件的id号。

是GC，不是GG

ata等于零。我想日。还有没有被使用，比如，a，等于是或者b等于a能否通过会变命令得到操作数字。若在。内存中的地址如果能得到上一条指令的蔬菜内层中的地址如果能得到上一条指令的操作数地址，我就能通过if括号圈aa。大约操作书籍是。来判断。有没有被使用过？求大神指点。

静态变量，起始于类的加载，终止于类的释放。如果你的静态变量放到activity中，当activity被finish掉的时候，静态变量就不存在了，如果你的静态变量放到了一个静态的方法中应该就不会了，只有程序退出的时候才会消失，java的垃圾回收机制不会回收静态变量的

临界资源定义。1、互斥访问机制：为了避免多个进程同时访问临界资源而导致的数据竞争和数据不一致问题，需要引入互斥访问机制，即只允许一个进程访问临界资源。常用的互斥访问机制包括信号量、互斥锁、条件变量等。2、临界资源定义：在设计进程框架时，需要明确哪些资源是属于临界资源，需要被互斥访问。临界资源可能包括共享内存、文件、网络连接、设备等。3、进程同步机制：为了保证多个进程在访问临界资源时的顺序和时序正确，需要引入进程同步机制。常用的进程同步机制包括条件变量、屏障、信号量等。4、异常处理机制：在访问临界资源时，可能会出现各种异常情况，例如死锁、饥饿、资源耗尽等。需要引入异常处理机制，对这些异常情况进行处理，以保证程序的正常执行。5、设计模式：在实现进程框架时，可以采用一些常用的设计模式，例如生产者-消费者模式、读者-写者模式等，以便更好地实现进程间通信和协作。

闭包的理解：闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。闭包是一种保护私有变量的机制，函数执行时形成私有作用域，保护私有变量不受外界影响。内部函数可以使用外部函数的参数和变量，函数和变量不会被垃圾回收机制回收。闭包的价值在于可以作为函数对象 或者匿名函数，对于类型系统而言这就意味着不仅要表示数据还要表示代码。支持闭包的多数语言都将函数作为第一级对象，就是说这些函数可以存储到变量中、作为参数传递给其他函数，最重要的是能够被函数动态地创建和返回。作用是：匿名自执行函数：我们知道所有的变量，如果不加上var关键字，则默认的会添加到全局对象的属性上去，这样的临时变量加入全局对象有很多坏处，如：别的函数可能误用这些变量；造成全局对象过于庞大，影响访问速度(因为变量的取值是需要从原型链上遍历的)。闭包对页面的影响：1、防止全局污染。2、内部的函数可以用外部的变量或参数。3、内部的变量不会被垃圾回收机制回收。4、闭包可以更新外部的变量的值。5、用闭包可以模拟私有方法。6、由于闭包会使得函数中的变量都被保存在内存中，内存消耗很大，所以不能滥用闭包，否则会造成页面性能的问题；闭包和全局变量一样，如果大量使用可能会造成内存泄漏。

顶：回答者： Rucky浪