变量的词性变量的词性是什么

我什么什么都不知道的啊！

什么语言？数据库吗？

变量的解释(1) [variable] (2) 可假定为一组特定值中之任一值的量 (3) 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 f(x)的值 取决于 变量x的值 (4) 数值可变的量 详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。 词语分解 变的解释 变 （变） à 性质 状态 或情形和以前 不同 ，更改：变调。变动。变法。变为。变革。变更。变通（把原定的办法略加改动以适应事实的需要）。变本加厉。变幻无常。 部首 ：又； 量的解释 量 á 确定、计测 东西 的多少、长短、高低、深浅、远近等的器具：量具。量杯。量筒。量角器。 用计测器具或其他作为 标准 的东西确定、计测：计量。测量。量度。量体温。 估计 ，揣测：估量。 思量 。 打量 。 质 量

总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合.样本是从总体中抽取的一部分元素的集合.参数是用来描述总体特征的概括性数字度量.统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量.变量是说明现象某种特征的概念.比如我们欲了解某市的中学教育情况,那么该市的所有中学则构成一个总体,其中的每一所中学都是一个个体.我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了10所中学,则这10所中学就构成了一个样本.在这项调查中我们可能会对升学率感兴趣,那么升学率就是一个变量.我们通常关心的是全市的平均升学率,这里这个平均值就是一个参数.而此时我们只有样本的有关升学率的数据,用此样本计算的平均值就是统计量.

教育统计学统计规律表明，学生的智力水平，包括学习能力，实际动手能力等呈正态分布。因而正常的考试成绩分布应基本服从正态分布。考试分析要求绘制出学生成绩分布的直方图，以“中间高、两头低”来衡量成绩符合正态分布的程度。其评价标准认为：考生成绩分布情况直方图，基本呈正态曲线状，属于好，如果略呈正（负）态状，属于中等，如果呈严重偏态或无规律，就是差的。从概率统计规律看，“正常的考试成绩分布应基本服从正态分布”是正确的。但是必须考虑人与物的本质不同，以及教育的有所作为可以使“随机”受到干预，用曲线或直方图的形状来评价考试成绩就有失偏颇。许多教育专家（如上海顾泠沅、美国布鲁姆等）已经通过实践论证，教育是可以大有作为的，可以做到大多数学生及格，而且多数学生可以得高分，考试成绩曲线是偏正态分布的。但是长期受到“中间高、两头低”标准的影响，限制了教师的作为，抑制了多数学生能够学好的信心。这是很大的误会。通常正态曲线有一条对称轴。当某个分数（或分数段）的考生人数最多时，对应曲线的最高点，是曲线的顶点。该分数值在横轴上的对应点与顶点连接的线段就是该正态曲线的对称轴。考生人数最多的值是峰值。我们注意到，成绩曲线或直方图实际上很少对称的，称之为峰线更合适。

一、正态分布的概念由一般分布的频数表资料所绘制的直方图，可以看出，高峰位于中部，左右两侧大致对称。我们设想，如果观察例数逐渐增多，组段不断分细，直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央（均数所在处），两侧逐渐降低且左右对称，不与横轴相交的光滑曲线。这条曲线称为频数曲线或频率曲线，近似于数学上的正态分布（normal distribution）。由于频率的总和为100%或1，故该曲线下横轴上的面积为100%或1。为了应用方便，常对正态分布变量X作变量变换。该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布（standard normal distribution），亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差（standard normal deviate）。实际工作中，常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数，以便估计该区间的例数占总例数的百分数（频数分布）或观察值落在该区间的概率。正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得。对于正态或近似正态分布的资料，已知均数和标准差，就可对其频数分布作出概约估计。正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1

用randn命令生成标准正态分布随机数(均值为0，方差为1)：r=randn(n)returnsann-by-nmatrixcontainingpseudorandomvaluesdrawnfromthestandardnormaldistribution.均值为1方差为0.2正态分布的500个随机数，语句如下：r=1+0.2.*randn(1,500);

标准正态分布是一种特殊的正态分布，标准正态分布的μ和σ2为0和1，通常用（或z）表示服从标准正态分布的变量，记为z～n（0，1）

服从正态分布的变量转换为标准正态分布时，变量就服从标准正态分布。正态分布的标准化需要相反侧面积相等若分别都服从正态分布，那么变量也服从正态分布。服从正态分布，则先计算该组数据的期望及标准差，则新构成的这一组数据服从标准正态分布，即可以得出概率，不同参数的正态分布之间需要相互比较时，就需要按照上述方式转换为标准正态分布，实际应用，某金融机构的的风险水平下资产损失为亿，即有的可能性会亏损亿元，就是即为风险值。

C正态分布变量标准化的公式为Z=（观测值-均值）/标准差

标准正态分布是转换过去：实际这就是一个坐标系的转换，标准正太分布（均值为0，标准差为1），为正太分布分均值，为正太分布的标准差，z为变化后的值，X为随意变量。在一般形式的正态分布中，变量是X，是采样的具体数据，所求值要么是具体的该数据下的数据量，要么是此数据量在总数据量中所占的百分比；而在标准正态分布中，变量是采样的具体数据与总体均值的差值并且用标差为单位显示出来（比上标差σ）。正态曲线呈钟型两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

是 第一节 正态分布的概念和特征 一、正态分布的概念 由表1.1的频数表资料所绘制的直方图,图3.1（1）可以看出,高峰位于中部,左右两侧大致对称.我们设想,如果观察例数逐渐增多,组段不断分细,直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央（均数所在处）,两侧逐渐降低且左右对称,不与横轴相交的光滑曲线图3.1（3）.这条曲线称为频数曲线或频率曲线,近似于数学上的正态分布（normal distribution）.由于频率的总和为100%或1,故该曲线下横轴上的面积为100%或1. 图3.1频数分布逐渐接近正态分布示意图 为了应用方便,常对正态分布变量X作变量变换. （3.1） 该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布 (standard normal distribution),亦称u分布.u被称为标准正态变量或标准正态离差（standard normal deviate）. 二、正态分布的特征： 1．正态曲线（normal curve）在横轴上方均数处最高. 2．正态分布以均数为中心,左右对称. 3．正态分布有两个参数,即均数和标准差.是位置参数,当固定不变时,越大,曲线沿横轴越向右移动；反之,越小,则曲线沿横轴越向左移动.是形状参数,当固定不变时,越大,曲线越平阔；越小,曲线越尖峭.通常用表示均数为,方差为的正态分布.用N（0,1）表示标准正态分布. 4．正态曲线下面积的分布有一定规律. 实际工作中,常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数,以便估计该区间的例数占总例数的百分数（频数分布）或观察值落在该区间的概率.正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得.对于正态或近似正态分布的资料,已知均数和标准差,就可对其频数分布作出概约估计. 查附表1应注意：①表中曲线下面积为-∞到u的左侧累计面积；②当已知μ、σ和X时先按式（3.1）求得u值,再查表,当μ、σ未知且样本含量n足够大时,可用样本均数和标准差S分别代替μ和σ,按式求得u值,再查表；③曲线下对称于0的区间面积相等,如区间（-∞,-1.96）与区间（1.96,∞）的面积相等,④曲线下横轴上的总面积为100%或1. 正态分布曲线下有三个区间的面积应用较多,应熟记：①标准正态分布时区间（-1,1）或正态分布时区间（μ-1σ,μ+1σ）的面积占总面积的68.27%；②标准正态分布时区间（-1.96,1.96）或正态分布时区间（μ-1.96σ,μ+1.96σ）的面积占总面积的95%；③标准正态分布时区间（-2.58,2.58）或正态分布时区间（μ-2.58σ,μ+2.58σ）的面积占总面积的99%.如图3.2所示. 图3.2 正态曲线与标准正态曲线的面积分布

三 正态分布N（0，1）的分位数 这里结合标准正态分布N（0，1）来叙述分位数概念。对概率等式 P（u≤1.282）＝0.9 1 解释 : 解释1 ：0.9是随机变量u不超过1.282的概率。 解释2：1.282是标准正态分布N（0，1）的0.9的分位数，记为 。 解释2表示：0.9分位数把标准正态分布密度函数 下的面积分为左右两块，左侧一块面积恰好为0.9，右侧一块面积恰好为0.1。 2 分位数的意义 一般说来，对介于0与1之间的任意实数α，标准正态分布N（0，1）的α分位数是这样一个数,它的左侧面积恰好为α，它的右侧面积恰好为1－α。 用概率的语言，U（或它的分布）的a分位数 是满足下面等式的实数： 四 正态分布的有关计算 1正态分布计算的理论根据 性质⒈ 设 ，则 （标准化公式） 解释：此性质表明，任一个正态变量X（服从正态分布的随机变量的简称）经过标准化后，都归一到标准正态变量 .如： 若 ，通过标准化变换 ； 若 ，通过标准化变换 ； 例1设 和 ，概率 和P（1.7＜Y＜2.6)各为多少？ 解析： 首先对每个正态变量经过各自的标准化变换得到标准正态变量。 根据性质2中③，让区间端点随着标准化变换而变化，最后可得： 其中 ， 例2 已知X～N（10，0.022），uf046（2.5）＝0.9938。求X落在（9.95，10.05）内的概率。 解析： 例3 已知X～N（1，2 2），uf046（1）＝0.9987，uf046（－1）＝0.1587，则P{－1＜X＜3}＝__________。 解析： ＝uf046（1）－uf046（－1）＝1－2uf046（－1）＝0.6826 注释： 从这个例子可以看到标准化变换在正态分布计算中的作用，各种正态分布计算都可通过一张标准正态分布函数表来实现，关键在于标准化变换。

其他人都回答的啥啊...别误导了.平方之后是卡方分布, 卡方(1). 如果两个独立的话, 除以自由度之后的比值是F分布.所以是F分布, F(1,1)

启动ENVI IDL；程序在IDL的命令行中运行，注意最终结果的变量名称；在ENVI菜单中选择file-import IDL variables选择变量导入到ENVI中显示

图中1-Φ(xo-20/40)=0.50有误，应该是题目中给出的0.05。不过不影响答题的完整性，答案很好，学习中。

分布函数F（x)是 概率密度函数p(x)的从负无穷大到x的积分，你所说的图像先增后减的那是p(x)概率密度函数的图像。

正态分布的通俗概念：如果把数值变量资料编制频数表后绘制频数分布图（又称直方图，它用矩形面积表示数值变量资料的频数分布，每条直条的宽表示组距，直条的面积表示频数（或频率）大小，直条与直条之间不留空隙。），若频数分布呈现中间为最多，左右两侧基本对称，越靠近中间频数越多，离中间越远，频数越少，形成一个中间频数多，两侧频数逐渐减少且基本对称的分布，那一般认为该数值变量服从或近似服从数学上的正态分布。扩展资料：定理由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。若服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）

面积为S=0.4951方法：将一般的正态变量：X~N(μ，σ^2)化成标准正态变量t~N(0,1)；之后查表：Φ（2.58）=0.4951.

x1与x2要独立

Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后，服从标准正态分布Φ（0,1），并且Z为该标准正态分布下的新变量。Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数。Z越小即越趋近-∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越小，接近0；Z值越靠近0，说明该新变量出现的累计概率越接近50%；Z越大即越趋近+∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越大，也接近1.

这个可以直接看出来的，X的立方乘以标准正太分布的密度函数是一个奇函数，这个奇函数在负无穷到正无穷上积分，结果就是0 不用计算

二次函数回归关系的非正态数据如何转换为正态分布，同时不改变自变量和因变量的这种二次函数回归关系的统计性？

-X服从N(0,1)

正态分布变量取值具有呈钟型，两头低，中间高，左右对称的分布特征。它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。正太分布的特点及意义：1、正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越扁平。2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。4、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。5、u变换：为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。

如果x服从标准正态分布，x^2服从自由度为1的卡方分布。若n个相互独立的随机变量ξu2081，ξu2082，...,ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1，ξ2，…，ξn的一次取值，将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行标准化得(i=1,…,n)，显然每个都是服从标准正态分布的。扩展资料：若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间。

找一本数理统计的书应该会有详细证明的，印象中是构建正交矩阵进行证明。题主可以找一找看看。

由于c#采用unicode编码方式，所以可以使用中文变量，但这不是好习惯，可以考虑使用英文或汉语拼音做变量名。

System.Decimal.Round(c, 2);并不是四舍五入

字段分私有字段和公有字段，私有字段是定义在类的方法里的，公有字段是定义在方法外的；成员变量和公有字段意思相同

没意思。习惯问题。就和方法名，类名一样，习惯首字母大写。

在任意一个方法的外部声明一个int型变量变量就可以

s.toint32();s.parse

今天看WPF看一点点,好象有个application对象可以

你在定义变量的同时用using是错误的，应该是SNTPTimeClient client = new SNTPTimeClient("10.43.109.16");//获取时间的主机的IP;using放到文件开头引入类，底下所有using都如此

你最好把代码贴上来看看

首先，变量名不可能动态化其次，你可以用java.util.List类来做动态赋值//Listlist=newArrayList();for(inti=0;i<n;i++){list.add(你要添加的对象);//如果你的对象是int类型的,可以这样处理list.add(newInteger(int变量));}

没区别,定义@主要是考虑数据库中的变量名称命名问题

好理解一点就是整形指的是不到小数点的数：如1，2，3；单精度浮点型就是带小数点的位数,有效数值精确到7位:如1.0000001，2.0000001双精度浮点型就是更精确的带小数点位数了。精确到16位：如1.0000000000000001赋值，所有的变量都一个样子的赋值，只是赋予的有效值限制而已。如inti＝1.222；那么，C#会自动默认赋值为inti=1;并不接受后面的小数点；如doublei=1;那么，c＃会自动默认赋值为doublei实质上是1.0；并且，inti＝"a";这样的赋值是有效的,系统自动默认为是调用ASC码；若inti＝“a”；这样系统会报错；

楼上正解

C＃读作CSharp。最初它有个更酷的名字，叫做COOL。C＃是用于网络和Web开发的通用面向对象编程（OOP）语言。C＃被指定为公共语言基础结构（CLI）语言。微软从1998年12月开始了COOL项目，直到2000年2月，COOL被正式更名为C＃。在1998年，Delphi语言的设计者Hejlsberg带领着Microsoft公司的开发团队，开始了第一个版本C＃语言的设计。扩展资料：C＃的语言结构：强类型：C＃是一个强类型的语言，它的数值类型有一些可以进行隐式转换，其他的必须显式转换，隐式转换的类型只能是长度短的类型转换成长的类型，int可以转换成long、float、double、decimal，反之必须显式的转换。编译：程序直接编译成标准的二进制可执行形式．但C＃的源程序并不是被编译成二进制可执行形式，而是一种中间语言（IL），类似于JAVA字节码。接口：是其他类型为确保它们支持某些操作而实现的引用类型。接口从不直接创建而且没有实际的表示形式，其他类型必须转换为接口类型。NOTE：堆栈（stack）是一种后进先出的数据结构，在内存中，变量会被分配在堆栈上来进行操作。堆（heap）是用于为类型实例（对象）分配空间的内存区域，在堆上创建一个对象，会将对象的地址传给堆栈上的变量。参考资料来源：百度百科-C#

在string前面家static试一试行不

C#已经提供了标准的类库来设置环境变量，如下：Environment.SetEnvironmentVariable(string variable, string value, EnvironmentVariableTarget target);variable是变量名称value是值EnvironmentVariableTarget是一个枚举：Process表示仅改变当前进程的环境变量；User表示改变当前用户的环境变量；Machine表示改变本地的机器环境变量。 具体用法可以查阅MSDN

// DbCommand或者其子类 有一个ExecuteScalar用来取第一行的第一列的值var getCountSQL = "select count(*) from tablename";var command = new System.Data.SqlClient.SqlCommand(getCountSQL);command.Connection = null;//此处需要赋值Connectionvar recordCount = int.Parse(command.ExecuteScalar() as string);

看不太懂啊，你所说的“对应的test”是个什么东西？

比如 你创建 2个窗口 分别是 Form1 和 Form2 ; 根据你所提出的 意思！ 假设 要在 Form2 窗口中 引用 Form1 窗口， 就 这样写 代码 Form1 f =new Form1();f.show(); 这样懂了不！不懂继续追问！

泛型，反射，动态编译都行

代表可空类型

我们知道，对于 tomcat 来说，设置 JAVA_OPTS 就可以给 jvm 设置一些参数， 比如 -Xms -Xmx 之类的堆大小参数 但是 对于 Spring boot 来说，因为是直接运行 java -jar 的，除非你修改 dockerfile ， 不然直接设置 JAVA_OPTS 是没有效果的 最近在网上找了一些资料，得到了答案，分享到这里 如果容器是直接运行 tomcat 的， 那么 入口其实是指定运行 catalina.sh JAVA_OPTS 是 catalina.sh 使用到的一个环境变量，在运行 org.apache.catalina.startup.Bootstrap 前， 会把 JAVA_OPTS 参数拼到前面 所以这是我们直接在 k8s yaml 里设置变量 JAVA_OPTS 可以生效的原因 大概看下 catalina.sh Spring boot 项目打出来的一般是 jar , 我们的 dockerfile 入口一般也是 java -jar xxx.jar 修改 dockerfile， 变成 java $JAVA_OPTS -jar xxx.jar 思路肯定是可行的，但是里面有些坑， 此处不详细描述，可以见 stackoverflow 在不修改 dockerfile 的情况下有一种很简单的方法，可以达到传递 jvm 参数的效果 就是使用 JAVA_TOOL_OPTIONS 我们以 初始堆大小 参数为例，来看一下 我们什么环境变量都不加 可以看到默认 大小是 24MB 命令解释一下: 执行三个命令 jps 看下运行的java进程pid 是啥 jinfo -flag InitialHeapSize {pid} 看下 初始堆大小参数是多少， 去掉 -flag InitialHeapSize 看所有的参数(具体看jvm厂商有没有实现这个功能，据我所知，oracle 的 openjdk 实现了，IcedTea的OpenJdk没有实现) echo $(( {size} >> 10 >> 10)) 位运算，jinfo 输出的是 byte, 除以1024 是 KB, 再除以1024 是 MB, 1024=2^10，所以除以1024等于位运算右移10位，计算更快 JAVA_OPTS -XX:InitialHeapSize=66m 可以看到 还是 24MB 细心的应该注意到了 exec 的 pod name 变了，因为我修改了环境变量，需要重启，重启之后pod name 自然就变了 可以看到 变成 66MB 了，符合我们的设置 另外，执行 jps 的时候，就输出了 Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -XX:InitialHeapSize=66m 前面两种场景是没有输出的哦 https://blog.csdn.net/feng_0207/article/details/86528588 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/troubleshoot/envvars002.html https://stackoverflow.com/questions/53785577/passing-java-opts-to-spring-boot-application-through-docker-compose

chmod u+x test.sh 给他一个执行权限啊~