统计学变量变换的方向是什么

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?

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

其实都是翻译惹的祸.有一个英文单词,它的意思是“可以影响结果、但不被研究者关注的变量”.有的书把它翻译成“额外变量”,也有的书翻译成“无关变量”.另一个英文单词,它的意思是“不影响结果的变量”.中国人也翻译成“无关变量”.所以,“无关变量”这个词有两种意思.由此可见中国心理学的落后,连名词都不统一,那必然影响学术交流.为了避免混淆,我在要用到“可以影响结果、但不被研究者关注的变量”的时候一律写“额外变量”.而那“不影响结果的变量”,这个词我连提都不提.

累计变量是指： 频率直方图和累积频率直方图 组频率是组频数除以观察数据的个数（总频数 ）所得的比值。频率直方图与频数直方图有完全相同的图形。只不过把相应频数直方图中纵坐标的单位缩小为原单位长的 。累积频率是将相应一些组频率累加起来的和。

最近在做在职研究生的论文时，教授要求用SPSS做数据实证分析，于是我开始了苦逼的自学之路，今天先把几点我在做二元逻辑回归结果解读的过程中遇到的几个问题用大白话列出来，希望能帮到那些像我这样统计学零基础却突然需要做统计分析的童鞋们。 1、虚拟变量 把定类变量作为因变量的时候，需要转化为SPSS能数字，比如得病为1，健康为0。这里多说一句，在统计学中，因变量还可称为被解释变量，自变量还可称为解释变量、控制变量。 2、卡方检验 做描述性统计时要做的检验。看两个变量（比如，1个因变量和1个自变量）之间的相关性的。一般只看第一行的“Pearson卡方”就可以，同样注意看“Sig”，这个值<0.05,则两个变量相关。 3、Hosmer-Lemeshow检验 做二元逻辑回归时需要看的内容。这个检验主要看模型的预测结果与实际发生情况的吻合程度的（术语叫“模型拟合度”）。如下图所示，重点看“Sig”值，这个值>0.05，说明拟合度比较好，最好的是这个值>0.1。 4、描述性统计 因变量是分类变量，做描述统计时，可以用“交叉表”的功能，展现出频度和百分比（占总样本）即可。因变量是连续变量的，做描述统计时，标准差、最大最小值、分布等都可以体现出来。还有记得交叉表也叫列联表…… 5、二元逻辑回归 因变量是分类变量的，二分类（比如就是、否两种情况）用二元逻辑回归，多分类的就用多元逻辑回归。 我做的是二元逻辑回归时，在此可以多说一些。首先注意要看Hosmer-Lemeshow检验，拟合度不好的，需要调整模型。然后直接去看最后那张“方程中的变量”表格就可以了，主要看B（系数）、S.E.（标准误）、Sig（显著性）。B值，值越大，说明发生的可能性越高，“-”意味着负相关，反之，意味着正相关；S.E.越小越好，越小说明测量值越可靠；而Sig值<0.1即有显著性，更好一些的<0.05，最显著的<0.01。 后面的Exp(B)是B的指数，意义就是变量每增加一个单位，你的因变量的B会增加 Exp(B)，不看也行。 先分享这么多，

为了使变量正态化

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.

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。

楼主指回归方程中要求的变量独立么？

Y = AX ^ 2 + BX + C 其中X是自变量，Y是因变量，Y与X的变化而变化

原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.

目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。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。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到开发和应用。近几十年间，计算机技术不断发展，使统计数据的搜集、处理、分析、存贮、传递、印制等过程日益现代化，提高了统计工作的效能。计算机技术的发展，日益扩大了传统的和先进的统计技术的应用领域，促使统计科学和统计工作发生了革命性的变化。如今，计算机科学已经成为统计科学不可分割组成部分。随着科学技术的发展，统计理论和实践深度和广度方面也不断发展。

“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。

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。参考资料来源：百度百科-概率论与数理统计参考资料来源：百度百科-国际金融学：简明本

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础。?? 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。由于我们概准确地界定了社会统计学变量与数理统计学随机变量的各自研究的范围，。当我们社会统计学在研究到连续的变量时，就会用到高深的微积分了。而我们在研究离散的变量时，往往用到加、减、乘、除等运祘就已得心应手了，也就无需故弄玄虚。历史上，往往最科学的东西，形式最简单。

随机变量是样本空间中的样本点到实数集合上的函数。通俗说就是用变量取值表示随机事件。而随机事件（实验）的特点是：可观察性，可重复性，随机性。随机变量x取值是随机的，是按照某种概率分布取值的，实验前x取到何值是未知的，是无法预测的。而变量取值是任意的，是人为确定的。社会统计学与数理统计学都是统计学的分支，侧重点和研究对象不同。社会统计学是以人和社会为研究对象，利用统计学的方法研究社会现象，为预测决策服务。数理统计学侧重于研究统计的方法，理论。

对数函数在其定义域内是单调增函数，取对数后不会改变数据的相对关系，取对数作用主要有：缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。2. 取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。3. 某些情况下，在数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同。例如，中文分词的mmseg算法，计算语素自由度时候就取了对数，这是因为，如果某两个字的频率分别都是500，频率和为1000，另外两个字的频率分别为200和800，如果单纯比较频率和都是相等的，但是取对数后，log500=2.69897, log200=2.30103, log800=2.90308 这时候前者为2log500=5.39794, 后者为log200+log800=5.20411，这时前者的和更大，取前者。因为前面两个词频率都是500,可见都比较常见。后面有个词频是200,说明不太常见，所以选择前者。从log函数的图像可以看到，自变量x的值越小，函数值y的变化越快，还是前面的例子，同样是相差了300,但log500-log200>log800-log500，因为前面一对的比后面一对更小。对数值小的部分差异的敏感程度比数值大的部分的差异敏感程度更高。4. 取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度，例如800/200=4, 但log800/log200=1.2616，数据更加平稳，也消弱了模型的共线性、异方差性等。5. 所得到的数据易消除异方差问题。6. 在经济学中，常取自然对数再做回归，这时回归方程为 lnY=a lnX+b ，两边同时对X求导，1/Y*(DY/DX)=a*1/X, b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 这正好是弹性的定义。当然，如果数据集中有负数当然就不能取对数了。实践中，取对数的一般是水平量，而不是比例数据，例如变化率等。

非也，要对质量指标赋值，变为计数资料，才能进行分析。

你好！描述统计分析的指标通常如下：1.描述数据的集中趋势：众数，中位数2.面熟数据的离散趋势：最大最小值，极差，四分位差，方差与标准差.3.数据分布的偏度与峰度. 指标是反映一个事物特点的量，当然他也是变量. 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）. 统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。 标志一词，我没听说过，应该不是统计里面的特定意义.

共线性表达的是预测变量之间的共线程度，你模型里只有2个变量，当然两个变量的容忍度和方差膨胀因子VIF是相同的，如果变量多了，每个变量的共线性统计量就不一样了。这个两个因子的共线性很小，结果挺好的。VIF应当小于10，容差应大于0.1

不需要。文中常说的控制行业、年度、省级等等的固定效应，指的是在回归中加入相应虚拟变量，加入虚拟变量改变的是回归的系数值，而在回归中加入r或vce改变的是标准误。如果数据存在异方差问题，那么就要在回归中加入r。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com

1、首先拿出手机，打开spss软件。2、其次在spss软件里面，点击设置进入。3、最后在设置里面，点击虚拟变量右滑设置参照即可。

需要的话加qq

如果是2类，设置1个虚拟变量，赋值为0和1；3个类别，设置2个虚拟变量，两上变量各自赋值00代表一类，01代表一类，11再代表一类。自变量中分类变量不宜过多，否则交互作用够你解释，不如当成多元方差分析来做，多个自变量，1个因变量。

时间序列所具有时间趋势是可以定量度量的 (通过 [公式])，但也存在一些影响经济变量的因素无法定量度量，比如季节对某些产品 (如冷饮) 销售的影响，战争、金融危机对 GDP 的影响等。为了在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，我们需要引入时间虚拟变量 (time dummies)，根据这些因素的属性类型人工取值为 “0” 或 “1” 。假如一组时间序列是季度或更高频的数据，那么其很可能含有季节性因素 (seasonality)，在进行进一步回归分析之前，我们有必要对数据进行季节性调整，可以选择的方法包括：回归法、移动平均比率法以及目前最权威的 X-12 方法 。如果我们收集的数据为年度数据，那么是否就不需要考虑时间虚拟变量了呢？答案是否定的，我们有时仍需要引入时间虚拟变量，以反映某些冲击事件对特定年度经济数据的影响，比如 2008 年的全球金融危机导致这一年几乎每个国家的股市出现下跌，再如 2020 年的新冠疫情将导致全球经济萎缩 5.2% (世界银行半年度《全球经济展望》)。

可以先按年度求变量的中位数，并将中位数赋值给新变量，程序可以是bysortyear:egena=median(varname)再将原变量与新赋值的中位数变量a比较，如果小于0则赋值为0，大于0则赋值为1，这校就将原变量变成了0和1两个虚拟变量。

问题一：请问 哑变量如何设置呢？ 如果你的第六个变量的变量值是1和0的话，直接就可以作为哑变量了，不需要再重新设置哑变量了，因为哑变量就是0和1两个值。 问题二：哑变量怎么在Stata中设置? 50分 例如，有一串年份数据 id year 001 2001 010 2002 100 2003 110 憨004 111 2005 输入命令 tab year, gen(dummy_year) 这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量 回归命令 reg y x dummy* dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题。 问题三：spss如何设置哑变量 哑变量又称虚拟变量，简单地说，就是设置为0和1两个水平的变量。比如性别，一般是设男为1，女为0. SPSS设置方法： 第一步，在变量视图，建立变量名，比如xingbie， 第二步，点值标签，弹出值标签窗口，如图： 在值框输入1，标签中输入男，点添加。然后再来，值中输入0，标签中输入女，添加。确定！ 即完成了虚拟变量设置。 问题四：用SPSS做logistic回归时 多分类变量怎么设置哑变量 二元logit回归 1.打开数据，依次点击： *** yse--regression--binarylogistic，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（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。 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。其他方法都是逐步进入的方法。 4.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。 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。 5.选项里面至少选择95%CI。 点击ok。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴 问题五：spss上logistic回归怎么设置成哑变量 你好 很高兴为你解答。 如果想对变量grade设置哑变量 步骤如下：1. 将grade选入变量框 2. 点击Categorical选项 3. 将grade选入即可 问题六：用SPSS做logistic回归时 多分类变量怎么设置哑变量 在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦，其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量，举例来说，原多分类变量有四个取值（A/B/C/D），这时需要设置三列哑变量，比如D2,D3,D4 用如果变量值是B，则D2=1，否则取0，如果是C，则用D3=1,否则取0，如果是D，则D4=1，否则取0 D2 D3 D4 1 0 0――》B 0 1 0――》C 1 0 0――》B 0 0 1――》D 0 0 0――》A 注意，4分类只能设置3个哑变量，否则会出现虚拟变量陷阱问题，另外还需要考虑设置很多虚拟变量会造成自由度和共线性问题。 问题七：如何在spss里面用多元回归方程设置哑变量 第一：如果是建立的回归模型没有意义说明你的数据不适合做线性回归分析。 第二：如果是建立的回归模型有意义，但是其中的某个自变量没有意义（可能是你要问的）；就要具体问题具体解决了，一般如果纳入的自变量较多的话（大于5个）在分析时选择向前、向后的方法进行分析则不会出现纳入自变量没有意义的变量（因为没有意义的已经被排除了）；如果某个自变量对所要建立模型非常重要但是又没有意义，可以再次将其与有意义的其他变量一起进行分析，方法采用进入法就行了。当然进行多个自变量的回归分析时，最好先进性单个的回归分析，然后再进行多个因素一起的回归分析。 问题八：想请教一下，把分类变量转变成哑变量之后，如何进行多元线性回归呢？ 嗯，在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量，其中二分类的变量改成虚拟变量，只要将一类赋值为0，另一类赋值为1就可以了，0作为对照组；如果是多分类的变量，改成虚拟变量时，需要设立分类数减1的虚拟变量，比如年级有三个值：一年级、二年级、三年级，那就需要设两个虚拟变量：年级1、年级2，以一年级作为对照组，那年级1和年级2同时为0则表示一年级，年级1为1，年级2为0表示二年级，年级1为0，年级2为1表示三年级。 在输入数据时，数据中有两个变量：年级1和年级2，两个变量的取值都是0和1，在做回归分析时将这两个变量选入自变量中就可以了。（这些在logistic回归中其实就一步完成了，但是在线性回归中就按照上面说的，比较麻烦。）不知道我是否说明白了。 问题九：怎么根据两个变量设置一组哑变量（spss） 我不知道你用的是中文版还是英文版~ 我就用英文版说吧~ 假设性别为a~男为1~女为2~年龄为b~新变量为c~ 你的最终目的是要自动生成新变量~ 那么就要用Transform --> Recode into Different Variables~ 就你例子里转换的原始变量和条件变量可以随便选择~年龄和性别都行~ 我这里以年龄为转换变量~性别为条件变量来说明~ 在上一步的弹出窗口点if~选择Include if case satisfies condition~ 然后从左边的变量列表里面选中性别~再点击中间的箭头将其选择到右边编辑条件~ 那么设置的条件写成“a=2”~ 如果还有学历、收入等等条件~也可一起加入~中间用“&”连接~ 条件设置好之后Continue回到之前的窗口~ 将年龄的变量b从左边选到右边~即Numeric Variable -> Output Variable下方~ 再点Old and New Values...进行转换的规则设置~ 转换规则有很多种设法~最适合例子中的自然是Old Value的第4个Range~ 方框里将下限设为30~上限为39~注意这里的上下限是包含在内的~ 然后再New Value设置生成值~在下方的Value旁边简单设为1~ 再点击下方的Add~转换的规则就会自动出现在旁边的方框内~接着是Continue回到上一个窗口~ 为新变量在Output Variable的Name下面命名为c~点击change~ 那么现在OK就亮了~点击之后spss就会自动生成新的变量了~ 问题十：请问 哑变量如何设置呢？ 如果你的第六个变量的变量值是1和0的话，直接就可以作为哑变量了，不需要再重新设置哑变量了，因为哑变量就是0和1两个值。

分析--回归--线性，把IOP调入因变量框，把其它两个调入自变量框，确定。得到的结果就是变截距的虚拟变量模型。还是即变截距也变斜率的虚拟变量模型，那样的话，要生成一个新的自变量，即性别与能量的乘积，再回归就可以了。

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。

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

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！

任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。

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。

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。

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。

等闲识得东风面,万紫千红总是春.