单变量值分组

单变量系统，相关建筑人士还是比较陌生的，以下就是中达咨询为建筑人士整理相关单变量系统的基本资料，具体内容如下：单变量系统是建筑专业术语中一个常用的系统，单变量系统又称单输入单输出系统。在自动控制系统中，许多简单的或基本的控制系统往往都是单变量系统。线性定常的单变量系统的特性常采用传递函数来描述。单变量控制系统的分析和设计方法已经相当成熟，主要有频率响应法和根轨迹法。基于这些方法的单变量系统的控制理论，称为经典控制理论。此外，随着现代控制理论的出现，也可采用状态空间法来分析和设计单变量控制系统。更多关于标书代写制作，提升中标率，点击底部客服免费咨询。

在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率。在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走，就能走到局部的最低点。多变量系统（multivariable systems）是指具有多个输入量或输出量的系统，又称多输入多输出系统。不同控制系统的输入与输出的数目是不同的。仅有一个输入与一个输出的系统称为单输入一单输出系统，简称为单变量系统。这只是从外部变量的数目而言，但系统内部变量可以是多种形式的。当系统的输入或输出变量的数目多于一个时，就称为多变量系统，它是现代控制理论研究的主要对象。在数学上，以状态空间法为基础来研究与分析多变量系统。概念：按照系统输入信号和输出信号的数目，可将系统分为单输入一单输出( SISO)系统和多输入一多输出( MIMO)系统。单输入一单输出系统通常称为单变量系统，这种系统只有一个输入（不包括扰动输入）和一个输出。多输入一多输出系统通常称为多变量系统，有多个输入或多个输出。单变量系统可以视为多变量系统的特例。在自动控制系统中，许多简单的或基本的控制系统往往都是单变量系统。例如过程控制中的压力或流量调节系统，天线的随动系统，坦克的火炮稳定装置等。线性定常的单变量系统的特性常采用传递函数来描述。单变量控制系统的分析和设计方法已经相当成熟，主要有频率响应法和根轨迹法。基于这些方法的单变量系统的控制理论，称为经典控制理论。此外，随着现代控制理论的出现，也可采用状态空间法来分析和设计单变量控制系统。

单变量数据表的输入值被排列在一列（列方向）或一行（行方向）中。单变量数据表中使用的公式必须仅引用一个输入单元格 （输入单元格:在该单元格中，源于模拟运算表的输入值将被替换。工作表中的任何单元格都可用作输入单元格。尽管输入单元格不必是模拟运算表的一部分，但是模拟运算表中的公式必须引用输入单元格。）。在一列或一行中的单元格中，键入要替换的值列表。将值任一侧的几行和几列单元格保留为空白。 请执行下列操作之一： 如果数据表为列方向（变量值位于列中），请在变量值上一行且位于值所在的列右边的单元格中键入公式。“概述”部分中所示的单变量数据表插图是列方向的，在该图中，公式包含在单元格 D2 中。 如果要查看各个值对其他公式的影响，请在第一个公式右侧的单元格中键入其他公式。如果数据表为行方向，请在第一个数值左边一列且位于数值行下方的单元格中键入公式。 如果要查看各个值对其他公式的影响，请在第一个公式下方的单元格中键入其他公式。选定包含需要替换的数值和公式的单元格区域。根据前述“概述”部分中的第一个插图，此区域为 C2:D5。 在“数据”选项卡上的“数据工具”组中，单击“模拟分析”，然后单击“模拟运算表”。 请执行下列操作之一： 如果数据表为列方向，请在“输入引用列的单元格”框中，为输入单元格键入单元格引用 （单元格引用:用于表示单元格在工作表上所处位置的坐标集。例如，显示在第 B 列和第 3 行交叉处的单元格，其引用形式为“B3”。）。根据第一个插图中所示的示例，输入单元格为 B3。 如果数据表是行方向的，请在“输入引用行的单元格”框中，为输入单元格键入单元格引用。 注释 创建数据表后，可能需要更改结果单元格的格式。在插图中，结果单元格使用了货币格式。

在多个不同的时点上从同一个受试对象(sub2ject) 重复获得指标的观察值; 或从同一个体的不同部位(或组织) 上重复获得指标的观测值。最简单的重复测量设计是对每个变量的水平前后测量两次, 计算变化值(试后数据- 试前数据) 或变化率(变化值/ 试前数据) 。这种比较采用配对t 检验。这种设计符合毒理、药理、临床试验本身的特点, 尤其是所需试验例数较少, 在医学研究领域中得到广泛的应用。如在药物非临床实验研究中收集的时序关系的试验数据, 同一种药物不同剂型在不同时间的血药浓度, 病人在不同时间对药物的生理反应等。在不同的剂量和时间中, 施以几种不同的药物, 这时每组分成三种因子: 药物、剂量、时间。通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析[1 ] , 可以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性检验做出综合判断。是否可以这样理解，配对t检验是重复测量方差分析的最简单的形式，就好象独立样本t检验是单因素方差分析的最简单的形式？重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等。http://zhidao.baidu.com/link?url=kLN7e_8_y2kmRYSREJeRvj_C7l0Te5l6TWAxmiFYiri-gOsrnEP1o9aC6Ckdu6dFj1BKYNO6ZTW2QQtd2u-_PgLjSKNNgsBMw7qftK6NdwC

企业股市跟踪法属于单变量分析法吗企业股市跟踪法适用于上市公司，一般认为企业股票价格的持续下降是企业经营失败的前兆。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

方差分析是没有图的，请准确描述问题，机器人

在B6中输入或复制粘贴下列公式=PMT(B5,B4,B3)

【答案】：C单变量指分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适用于离散变量且变量值较少的情况。

1、首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。2、点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。3、之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。4、最后点击“选项”，选择“描述统计”、“参数估计值”，得到分析结果。

【答案】：B分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少的情况。在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组。

数据表功能。数据表是Excel中的一种高级功能，可以用于快速计算数据的变化对结果的影响。

常用。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

【答案】：C、D数据分组就是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准划分成不同的组别。分组后再计算出各组中出现的次数或频数，形成一张频数分布表。分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少的情况。在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组。

只能猜你的意思：ANOVA：单个自变量，多个水平GLM里的单变量：单个因变量，多个自变量

Y=b0+b1X1+e。单变量线性回归模型一般形式为Y=b0+b1X1+e，其中Y为因变量，X为自变量或预测变量，e为扰动项，b为模型的系数。一般线性模型单变量分析的基本过程包括单因变量多因素方差分析和多因变量方差分析。

在进行SPSS单变量分析时，样本数量是一个非常重要的因素。样本大小可以影响统计显著性和效应大小等方面的结果。通常来说，样本越大，所得出的结论就越可信。在进行SPSS单变量分析时，需要考虑样本的大小与所选择的统计方法之间的关系。例如，在使用t检验时，需要确保样本数量足够大以满足正态分布假设，否则可能会导致结果失真。因此，建议在进行SPSS单变量分析时，应该考虑样本数量，并根据不同的统计方法确定适当的样本大小。

不一定 f(x,y)= 2xy/(x^2+y^2) (x,y)不等于(0,0) 0 (x,y)等于(0,0) 固定的x,函数对y连续 固定y,函数对x连续 但是函数在(0,0)不连续

回归方程，主要是看各个自变量的假设检验结果，和系数。两个自变量都有统计学意义，系数分别为-5.423和0.001，也就是说，随着自变量一增加一个单位，因变量要降低5.423三个单位。自变量二同理。比如我的因变量是高血压患病与否，随着自变量一得增加，患病危险降低。说明自变量一为保护因素。

单变量分析是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量，它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。可以将变量视为数据所属的类别，比如单变量分析中，有一个变量是“年龄”，另一个变量是“高度”等，单因素分析就不能同时观察这两个变量，也不能看它们之间的关系。单变量数据中的发现模式有：查看平均值、模式、中位数、范围、方差、最大值、最小值、四分位数和标准偏差。此外，显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。

A1偿还贷款试算表,B1空白,C1年利率变化,D1月偿还额,A2贷款额,B2:300000,C2空白,A3年利率,B3:2.5%,A4贷款期限（月）,B4:240,C3:3%,C4:3.5%,C5:4%,C6:4.5%,C7:5%;在D2中输入:=PMT(B3/12,B4,-B2)>选定C2:D7单元格区域>在“数据”菜单中，单击“模拟运算表”命令>请在“输入引用列的单元格”编辑框中，输入B3>确定。

时间序列是指一组在连续时间上测得的数据，其在数学上的定义是一组向量x(t), t=0,1,2,3,...，其中t表示数据所在的时间点，x(t)是一组按时间顺序（测得）排列的随机变量。包含单个变量的时间序列称为单变量时间序列，而包含多个变量的时间序列则称为多变量。

单变量类别变量可以进行频数统计，然后看各类别的分布直方图

是。单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据。所有研究变量和双变量统计是相关系数，研究变量变量（variable）指在质或量上可以变化的概念或属性，是随条件变化而变化的因素或因个体不同而有差异的因素。

单变量预测模型虽然比较简便,但其缺点在于:一个企业的财务状况是用多方面的财务指标来反映的,没有哪一个比率能概括企业的全貌。

一般线性模型包含了单向方差分析，当只考虑单个变量对单个结果的影响时，可以采用单向方差分析，亦可以采用一般线性模型，结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候，采用一般线性模型不仅会省时，一下子得出结果，而且结果会更加准确的，因为多个变量同时进行分析的话，一般线性模型会把变量间的交互作用也考虑进去的，所以结果会相对更准确一些

不一定f(x,y)= 2xy/(x^2+y^2) (x,y)不等于(0,0) 0 (x,y)等于(0,0)固定的x,函数对y连续固定y,函数对x连续但是函数在(0,0)不连续

多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok

1一种认为为了避免损失信息,应该全部纳入变量建立方程,然后就如同你所提到的采用多种筛选方法,找出较为适合的模型.另一种就是我们现在常用的,先进行单变量分析,然后放宽纳入标准(0.6)这个界值不是一定的,和你的研究目的有关,如果你所关心的变量单变量分析p值较大,可以适当放宽标准,当然如果从专业上考虑通过单因素分析无法纳入的变量是你的研究变量可以采用强迫法纳入.2 共线性的问题,除了考虑相关矩阵外还应考虑其几个诊断指标(已有文献发现,相关性并不是共线性诊断的一个凭据).因为logistic回归其实质也是线性模型,所以在进行诊断时(以上战友已提及)可以借鉴多元线性回归的诊断方法3如果想要比较前面的了解一个模型,往往涉及的方面很多,需要相当长的一段时间学习.如果你的目的只是简单的应用,国内的教材就可以满足你的需要.4样本含量的问题,如果你的样本含量不足,那么会造成你最后建立的模型系数估计不稳定,出现意想不到的情况(比如说系数特大)从而影响模型的正确拟和.一般为自变量的15-20倍是一个经验值,一般认为>15倍后拟和的方程就相对比较稳定了.5一点建议,现在比较的倾向是采用单因素分析(0.3-0.6)后,再进行多因素分析.在进行多因素分析时对变量间共线性进行诊断.如果变量间共线性较大.可以采用主成分logistic回归等方法.

分析错误：单变量方差分析具体步骤：1.选择菜单【分析】-【一般线性模型】-【单变量】，在弹出的对话框中进行如下选择：把【产品销量】选入因变量列表框，把【超市规模】选入固定因子列表框。需要注意的是：这里的【因变量】列表框只能选择一个变量，【固定因子】、【随机因子】列表框可以选择多个变量。从对话框可以看出单变量方差分析与单因素方差分析的差别：一般线性模型单变量方差分析的因子区分为固定因子和随机因子，比单因素Anova分析更为细致，而且固定因子列表框可以同时选入多个变量，单因素Anova分析，因子列表框只能选入一个变量。2.在主对话框界面选择右侧【模型】菜单，选择默认【全因子】，【类型Ⅲ】，单击【继续】按钮返回主对话框3.在主对话框界面右侧选择【事后多重比较】菜单，把【超市规模】选入【事后检验】列表框，同样勾选【LSD】、【SNK】、【Bonferroni】、【Tukey】、【Duncan】复选框，单击【继续】按钮，返回主对话框。该对话框与单因素Anova对话框类似，但不同的是这里可以自由选入因子。4.在主对话框界面右侧选择【选项】菜单，在【输出】栏，勾选【描述性统计】【同质性检验】、【残差图】复选框，单击【继续】按钮返回主对话框5.单击【确定】按钮，输出结果。

主要是看iv和dv的指标类型，来选择统计方法我经常帮别人做这类的数据分析的

财务预警模型有两种模式。一、单变量模型指使用单一财务变量对企业财务失败风险进行预测的模型。二、多变量模型是指使用多个变量组成的鉴别函数来预测企业财务失败的模型。建立财务预警模型最根本的是要选择一个合适的分析模式，也就是要首先分析判断所研究的对象是适合选用单变量模型还是多变量模型。扩展资料结果检验：对结果的检验主要有两个方面：一个是准确性检验，另一个是预测性检验。要对回归模型进行准确性检验，就需要将所有同类企业或随机抽取部分企业的财务数据进行整理，代人预警模型，对判定结果进行检验，算出准确率。准确率越高，说明该预警模型越能判定企业的财务状况是否陷入财务危机。当然，一个模型是否能满足使用者的需要，主要还应考察模型是否能达到使用者对预警模型准确性的要求。进行预测性检验的目的是检验预警模型能够提前多久预测财务危机的发生。这需要将几年前的数据逐年代入预警模型，得到每年的准确率表，判断最佳的预测年限，以保证预测准确度。参考资料：百度百科-财务预警模型

有以下三种原因：1、数据不是时间序列数据。时间序列数据是在时间上有顺序的数据，如果数据不具备时间顺序，那么就不是时间序列数据。2、数据是面板数据。面板数据是指在同一时间点上，有多个个体同时被观测的数据。例如，对于在不同国家的多家公司的股票价格，我们可以使用面板数据来记录每个公司在不同时间点的股票价格。3、数据是多维时间序列数据。多维时间序列数据是指在同一时间点上，观测值是由多个变量组成的，且这些变量的维度可以大于1。例如，对于一个地区每天的气温数据，我们可以记录空气温度、水温、土壤温度等多个变量，这就是一个多维时间序列数据。

设变量经变换后， (2.1) 对固定的，，的似然函数为 (2.2) 同为变换Jacobi的行列式 (2.3) 　求得和的极大似然估计为 　（2.4） 　（2.5） 对极大似然函数作对数变换 (2.6) 化简得 (2.7) 其中 (2.8) (2.9) (2.9)亦即为几何平均值。 为了简单起见，重新将Box－Cox变换定义为 (2.10) 为了最大化，只须最小化。

多变量正态性检验可以用r或者stata做

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第五章 相关与回归本章重点内容：本章主要讲授相关分析的概念，相关与回归的关系，简单线性回归模型，多元线性回归模型等。难点是讲授相关与回归的关系以及线性回归模型的基本原理。第一节 相关关系分析的意义和种类�一、相关关系的概念�世界是普通联系的，孤立的现象或事物是不存在的。事物或现象之间的相互联系、相互制约，构成错综复杂的客观世界，构成世界的运动和发展。所有各种现象之间的相互联系都通过数量关系反映出来。�如果进一步加以考察，可以发现，现象之间相互联系可区分为两种不同的类型：�(一)函数关系。它反映着现象之间存在着严密的依存关系，在这种关系中，对于某一变量的一个数值，都有另一变量的确定的值与之对立，如：S=πR2圆的面积S与半径R是函数关系，R值发生变化，则有确定的S值与之对应。在客观世界广泛存在着函数关系。�(二)相关关系。它是指现象之间确实存在的，但关系值不固定的相互依存关系。即对于某一变量的每一个数值，另一变量有若干个数值与之相适应。如：身高1.75米的人可以表现为许多不同的体重；再如，施肥量与亩产之间，一定的施肥量，其亩产数值可能各不相同。之所以发生这种情况，是因为体重、亩产受很多因素的影响。但是很明显施肥量与亩产量之间、身高与体重之间的关系是非常密切的。在各种经济活动和生产过程中，许多经济的、技术的因素之间都存在着这种相关关系。分析这种关系的内在联系和表现形式是统计研究的一项重要任务。�为了进一步理解相关关系，下面说明一下相关关系与其他关系的区别与联系。�相关关系和函数关系有区别。函数关系是指两个变量之间存在着相互依存关系，但是它们的关系值是固定的，而具有相关关系的变量之间关系值是不固定的。相关关系与函数关系也是有联系的，由于有观察或测量误差等原因，函数关系在实质中往往通过相关关系表现出来。 相关关系的因果关系也有区别。从相关关系的内容来讲，有许多是由于因果关系而产生的，如施肥量和亩产量，劳动生产率和成本等，但它也包括互为因果的关系。如身高如体重，生产量和销售量。同时它还包括非直接的因果关系。如：哥哥高，妹妹也高，这产生于同一原因，父母亲的身材比较高。所以相关关系比因果关系的概念要广泛。但是这种关系必须是客观存在的真实的关系。�相关关系是变量之间关系值不确定的相互依存关系，但在一定条件下，变量之间又可能存在着某种确定的函数关系，要找出这种关系要应用统计中的回归分析与相关分析的方法。�回归分析与相关分析的作用主要在于：(1)确定特定变量之间是否存在相关关系，并根据观察资料建立比较合适的回归方程，从而分析变量之间相互关系的密切程度。(2)根据一个或几个变量的数值，预测或控制另一个变量的数值，并且了解这种预测或控制的精确度。(3)在共同影响一个变量的许多变量之间，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素。�二、相关关系的种类� (一)按影响因素的多少分为单相关与复相关。�(二)按相关关系的表现形态分为直线相关和曲线相关。�(三)按变量之间相关关系的方向分为正相关与负相关。�(四)按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关。�三、相关关系分析的主要内容�对现象之间变量关系的研究，统计是从两方面进行的：一方面是研究变量之间关系的紧密程度，并用相关系数或指数来表示，这种研究称为相关分析。另一方面是关于自变量和因变量之间的数量变动关系，并用数学方程表达之，在统计上称为回归分析。相关——回归分析的目的是对相关的密切程度和变化的规律性在数量上加以表现，进而得各种推算和预测。相关与回归分析的主要内容如下：�(一)确定现象之间有无关系及相关关系的表现形式。 (1)根据对客观现象的定性认识。(2)用列相关表、画相关图或数学解释进行判断。�（二）确定相关关系的密切程度。（三）关系不密切，就不必重视它，不必花费大量的精力研究它； （四）对具有比较密切相关的变量进行回归分析，以测定变量之间数量变化上的一般关系。（五）确定因变量估计值的误差程度，计算估计标准差。第二节 直线相关的测定�一、相关表和相关图�进行相关分析必须具备若干个自变量与因变量的对应的实际(观察)资料，作为相关分析的原始数据，一般来讲，资料越多越全面，越有利于分析和研究。�(一)简单相关表和相关图�进行相关分析，先要将原始统计资料进行整理。根据总体单位的原始资料，将其中一个变量的数值按一定的顺序排列，同时列出与之对应的其它变量的变量值，这样形成的表格称为相关表。例如 某种棉纱产量与单位成本之间的关系月份 产量（吨） 单位成本（千元/吨） 1 97 7.2 2 100 7 3 103 6.9 4 109 6.7 5 110 6.5 6 115 6.5 7 108 7.2 8 106 7.2 9 114 6.8 10 118 6.8 从上述相关表可以看出，随着棉纱产量的增加，其单位成本有减少的趋势。�相关图也称散点图，是根据原始数据，在直角坐标中绘制出两个变量相对应的观察值的所有点，从这些点的分布情况观察分析两个变量间的关系，这个图称为相关图。该图表明相关点分布状况，如将上表的资料画在一坐标系中，以x轴代表产量，y轴代表单位成本，各点的分布状况如图，即散点图(相关图)。�从图7—1中10个点的分布情况看，产量越大单位成本越低，点的分布接近一直条线，该直线是从左上角至右下角，即变量之间呈负相关，另外，从图中还可以看出，各点是比较密集的，说明这两个变量之间的相关关系是比较密切的。�(二)分组相关表和相关图�当相关资料包括的对应数值很多时，直接根据两变量各原始值编制相关表、绘制相关图进而计算各相关指标，工作量很大，且相关表会很长，也不方便，相关图也不好绘制，在这种情况下，可编制分组相关表或绘制分组相关图。�分组相关表就是将原始资料进行分组而编制的相关表。根据分组的情况不同，分组表有两种，一是单变量分组表，一是双变量分组表。�1、单变量分组表。2、双变量分组表。二、直线相关分析的特点�(一)两个变量是对等关系。(二)直线相关分析中，只能计算出一个相关系数，相关系数的绝对值在0与1之间，其值大小反映两变量间相关的密切程度。(三)相关系数有正、负之分。(四)相关系数计算的资料要求是：相关的两个变量必须是随机的，这也是对等关系的反映。 �三、相关系数的测定和应用通过编制相关表和绘制相关图对现象之间的关系做了初步的了解，关系的密切程度如何，还需计算相关系数。相关系数是说明两个变量之间有无直线相关关系及相关关系密切程度的统计指标。相关系数计算方法有多种，如积差法、等级相关系数、另外还可根据回归方程方差分析来测定相关系数，这里主要介绍积差法和等级相关系数两种方法。�(一)用积差法测定相关系数�其计算公式为：�据此推倒得到以下公式：从公式中可以看出：(1)γ取正值或负值决定于分子，当分子为正值，得出γ为正，x与y是正相关；当分子为负值，得出γ为负，变量x与y为负相关。(2)γ是一个相对数，不受计量单位的影响，无论x与y的计算单位如何，x与y相关的相关系数只有一个。γ数值有个范围，在+1和-1之间，即-1≤γ≤1。�为判断时有个标准，有人提出了相关关系密切程度的等级，下面介绍一种四级划分法：�｜γ｜＜0.3 弱相关�0.3≤｜γ｜＜0.5 低度相关�0.5≤｜γ｜＜0.8 显著相关�0.8≤｜γ｜＜1 高度相关�按以上标准来判断，计算相关系数的原始资料要比较多，这样关系程度是可以相信的，否则相信的程度会降低，即判断相关关系的起点值要高。�(二)等级相关系数�等级相关也是一种直线相关分析法。这种方法是以变量的等级作为基础计算相关系数的方法。其计算公式如下：�式中：R为等级相关系数�n为样本容量�d为两个变量的等级差数：�等级相关系数R与相关系数γ作用或者说意义相同。�第三节 简单直线回归分析�一、回归分析的概念�相关系数是说明在直线相关条件下两个现象相关的方向和相关的紧密程度，这只是研究相关问题的一个方面，它不能指出两变量相互关系的具体形式，也无法进行数量上的推算。相关分析的另一面，就是要研究变量之间数量变化的一般关系，通常把测定现象之间数量变化上的一般关系所使用的数学方法总称为回归分析法，回归分析能够解决相关系数不能解决的问题。�相关关系是变量之间数量关系不严格不固定的相互依存关系，要找出这种关系数量变化的一般关系值或者平均值，也就是找出这种关系数量变化的一般规则，其方法是配合相应的直线或曲线，这条直线称回归直线方程，曲线称为回归曲线。其中两个变量之间的回归称简单回归，三个变量之间的回归称复回归。由于简单回归分析中的简单直线回归是最基本、也是最常用的分析方法，故本节主要以简单直线回归为主介绍回归分析法。�二、回归分析的特点� (一)两变量中，一个是自变量，一个是因变量。�(二)回归方程不是抽象的数学模型，而是用自变量数值推算因变量数值的根据，必须反映变量之间关系的一般变动情况。�(三)对于没有明显因果关系的两个变量，可以确定两个不能互相替代的回归方程，一是以x为自变量，以y为因变量的回归直线方程；另一是以x为因变量，以y为自变量的回归直线方程，这两条回归直线方程斜率不同，意义不同。需要注意的是，一个回归方程只能作出一种推算，即只能根据自变量的取值推算因变量的可能值，不能反过来由因变量推算自变量，尽管在数学形式上这样计算是可能的，但在实际意义上却是不允许的。� (四)直线回归方程系数即斜率有正有负，正回归系数表明两变量之间是正相关，负回归系数表明两变量之间是负相关，至于回归系数数值的大小，视原数列使用的计算单位而定，这不能表明两个变量之间的变动程度。�(五)计算回归方程的资料要求是，因变量为随机的，而自变量是给定的数值，求出回归方程后，也是给定自变量值，代入方程中，推算出因变量的一般值或平均数值。�以上为回归分析的特点，下面来分析回归分析与相关分析的区别与联系。�区别主要表现在：�1、相关关系是用来度量变量与变量之间关系的紧密程度的一种方法，在本质上只是对客观存在的关系的测度。回归分析是根据所拟合的回归方程研究自变量与因变量一般关系值的方法，可由已给定的自变量数值来推算因变量的数值，它具有推理的性质。� 2、在研究相关关系时，不需要确定哪个是自变量，哪个是因变量，但回归分析的首要问题就是确定哪个是自变量，哪个是因变量。�3、现象之间的相关关系的研究，只能计算一个相关系数；而回归分析时回归系数可能有两个，也就是两现象互为因果关系时，可以确定两个独立回归方程，从而就有两不同的回归系数。�联系表现为：�两者是相辅相成的，由相关分析法测定的变量之间相关的密切程度，对是否有必要进行回归分析以及进行回归分析意义的大小起着决定的作用，相关程度大，进行回归分析的意义也大，相关程度小，进行回归分析的意义就小，甚至没有必要进行回归分析。同时，相关系数还是检验回归系数的标准，回归分析的结果也可以推算相关系数。因此，相关分析与回归分析是相互补充密切联系的，相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式，而回归分析则应建立在相关分析的基础上。�三、简单直线回归方程的建立和求解�两个变量的相关关系最简单的形式就是直线相关，其直线方程称为一元一次方程。即：�y=a+bx�式中，y为因变量，x为自变量，a与b是特定参数。a为直线的截距，b为直线斜率又称回归系数。参数a、b的确定方法有随手画法、最小平方法，统计中使用最多的是最小平方法，用这种方程求出的回归直线方程是原资料的最适合的方程，也就是这条直线是代表x与y之间关系最优的一条直线。�若用(x，y)表求几对观察值，yc为估计值，则拟合的回归直线方程的形式为：�yc=a+bx�用最小平方法求回归直线，就是要使观察值y与估计值yc的离差平方和最小，即直线的误差平方和最小，也就是Q需要取最小值，来确定参数a和b。即：�Q=∑(y-a-bx)2=最小值�得到� 解出参数a、b，并代入回归直线方程，得到一个确定的回归直线方程。该回归直线方程的意义是，自变量每增加1各单位，因变量平均变动b个单位。�回归直线的特征：�1、回归直线是一条平均线�2、观察值与回归值之差的平方和最小，即∑（y-yc）2取最小值。�3、观察值y与回归值yc之差的和为零，即∑(y-yc)=0�4、回归直线yc=a+bx必定经过x与y的交点即点(x，y) y=a+bx�。�5、回归直线的走向由b决定。�当b＞0，直线走向是由左下角至右上角，两变量为线性正相关；�当b＜0，直线走向是由左上角至右下角，两变量为线性负相关；�当b=0，直线平行于x轴，说明x与y之间无线性相关关系。�不难看出，直线回归方程中的回归系数与相关系数的符号是一致的，它们都能判断两变量线性相关的方向，但相关的密切程度则只能由相关系数值判断。同时，还可根据回归系数计算相关系数相关系数。四、估计标准差�在建立了回归方程后，就可以利用回归方程进行预测。要进行预测，就需首先测定回归估计值的可靠性，计算估计标准差(s)，即观察值与估计值之间的标准差。根据回归直线方程，当给定某一特定值(x)，就可以推算出y的数值yc=a+bx，但是yc的数值并不就是特定x值所对应的实际值y，因为x与y并不存在函数关系，估计值yc是实际值y之间的平均值，实际值y与yc之间的上下波动。估计值与对应的观察值y之间的离差称为估计误差，这种误差的大小反映回归估计的准确程度，也就是说明回归直线方程代表性的大小，为了说明估计误差，需要从变差的分析开始。�(一)离平方和的分解�在直线回归中，观察值y的取值大小是上下波动的，但这种波动总是围绕其均值而在一定范围内，统计上将y取值的这种波动现象称为变差，这种变差的产生是由两方面原因引起的：(1)受自变量变动的影响。(2)其他因素(随即因素)的影响，为了分析这两个方面的影响，需要对总的变差进行分解。���总平方和（总变差）=剩余平方和（剩余变差）+回归平方和（回归变差）������(二)估计标准差的计算�回归标准差是观察值y对估计值yc的平均离差，就直线回归来说，这个离差值愈小，则所有观察点愈靠近回归直线即关系愈密切；而当离差的值愈大，则所有观察点离回归直线愈远，即愈不密切。可见这个指标是从另一侧面反映关系的密切程度的。�剩余标准差是以回归直线为中心反映各观察值与估计值平均数之间离差程度的大小，从另一方面看，也就是反映着估计值平均数yc的代表性的可靠程度，通常剩余变差也称为估计标准误差。�估计标准误差的计算有两种方法：�公式中Syx代表估计标准误差，即x为自变量，y为因变量时的估计标准误差。�此种方法在计算时运算量比较大的，也比较麻烦，需计算出所有的估计值。如果已经有了直线回归方程的参数值，可用下面方法计算。��五、运用回归方程分析时注意的问题�用回归方程分析变量之间的变动关系，是一种科学的方法，在计算和应用时，应注意如下几点：�(一)在定性分析的基础上进行定量分析，是保证正确运用回归分析的必要条件。(二)在回归方程中，回归系数的绝对值只能表示自变量与因变量之间的联系程度所用计算单位的大小。(三)应用回归分析方法进行推算或预测时要注意条件的变化。(四)注意社会经济现象的复杂性。�(五)在进行回归分析时，最好要与相关分析、估计标准误并同时使用。

定性数据(Qualitativedata)：包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。定性数据说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别.定量数据说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的.分为离散数据(Discretedata)和连续数据(Continuousnumericaldata).定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

都可以做,单因素方差分析一般称为单因素Anova分析,单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。

你的数据是否存在时间序列？还有数据量，太少也不行

在D3中输入或复制粘贴下列公式=FV(B$4,B$3,-C3)下拉填充

变量用static修饰

类变量。。。

main（）方法结束了，就该释放资源了，你还共享什么。

类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。 类有一个名为 __init__() 的特殊方法（构造方法），该方法在类实例化时会自动调用 self:self 代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而 self.class 则指向类。 类调用 Car.weight 实例化 car01=Car(5) 实例对象调用 car01.weght 我们在构造类时，Python3默认我们继承了object这个基类，我个人理解object就是个空的类，可以不用管为何要在括号中写上object，这是Python3的特性，在python2中如果你没有写object的话不会默认继承了object这个基类。 同样的我们自己希望继承的父类只需要把objetc改为我们自己定义的类名即可。子类中可以拥有父类中所有的公有属性和方法，但是可以通过在变量名前加下划线使其变为私有，这样子类就不可以访问父类中的成员了。 以下三个公交车类的父类均为客车类，我们可以写一个funcs方法使得每次调用funcs方法时，传入不同的对象以执行不同的func方法，具体实现如下： 主函数 ： 可以看到，我将小 汽车 实例化为带有重量为5t的一个具体对象，将客车实例化为带有重量为20t的一个具体对象，将三个公交车实例化为带有重量为15t的一个具体对象. 如上图所示，我每次在调用funcs方法时都传入了一个实例化对象，funcs根据不同的对象执行相应的内部方法。

您好，一、成员变量（类或对象的状态）1、认识成员变量（类或对象的状态）、类变量、实例变量、局部变量、方法参数之间的区别成员变量（field）是没有定义在代码块（包括初始化块、成员方法）中的变量。成员变量是类变量还是实例变量取决于在其声明中是否使用了static关键字。类变量在声明是用了static关键字，它的另一个名字叫静态变量、静态成员变量(static field) 。实例变量是在声明时没有使用static关键字的成员变量，它的另一个名字叫非静态成员变量（non-static field）。定义在代码块里的变量被称为局部变量（local variable）。定义在方法声明中的变量叫方法参数。[java] view plaincopyprint?public class Lesson08 { // 类变量 static String s1 = "类变量"; // 实例变量 String s2 = "实例变量"; // 初始化代码块里的局部变量 { String s3 = "初始化代码块里的局部变量"; System.out.println(s3); } // 静态初始化代码块里的局部变量 static { String s4 = "静态初始化代码块里的局部变量"; System.out.println(s4); } // 方法的参数和方法里的局部变量 public void printString(String s5) { String s6 = "方法里的局部变量"; System.out.println("方法的参数:"+s5); System.out.println(s6); } // 类方法 public static void printString() { String s7="类方法里的局部变量"; System.out.println(s7); } // main方法 public static void main(String[] args) { //调用类方法 Lesson08.printString(); //打印类变量 System.out.println(s1); //创建对象 Lesson08 lesson = new Lesson08(); //打印实例变量 System.out.println(lesson.s2); //调用实例方法 lesson.printString("参数的值"); } } 对于他们之间的区别，我们在以后的学习中你会越来越清晰的。2、变量的初始化实例变量一经定义就会有初始值，局部变量定义时不赋初值而直接使用，编译器会报错[java] view plaincopyprint?public class Lesson08_1 { int i; static int j; { int k; System.out.println(k); } static { int l; System.out.println(l); } public void print(String m){ System.out.println(m); } // main方法 public static void main(String[] args) { int n; System.out.println(n); Lesson08_1 lesson =new Lesson08_1(); lesson.print("m"); } } 运行程序，查看结果：然后我们再给局部变量都附上初值，再把实例变量和类变量都打印出来看看，代码如下：[java] view plaincopyprint?public class Lesson08_1 { int i; static int j; { int k=2; System.out.println(k); } static { int l=2; System.out.println(l); } public void print(String m){ System.out.println(m); } // main方法 public static void main(String[] args) { System.out.println(j); int n=2; System.out.println(n); Lesson08_1 lesson =new Lesson08_1(); lesson.print("m"); System.out.println(lesson.i); } } 运行程序，查看结果：我们看到类变量和实例变量没赋值照样有值打印出来，我们也看到int的初始值是0 。实例变量和类变量的类型 初始值 整数 0 浮点类型 0.0 字符类型 ‘/u0000′ 布尔类型 boolean false 引用数据类型(譬如数组、接口、类) null 二、方法（类或对象的行为）1、方法Java中类的行为由类的成员方法来实现。类的成员方法由方法的声明和方法体两部分组成。修饰符，可选，用于指定谁有权限访问此方法。返回值类型，必选，用于指定该方法的返回值数据类型；如果该方法没有返回值，则要用关键字 void 进行标示。方法的返回值只能有一个。参数列表，可以有0到多个，多个参数之间要用逗号隔开，参数的写法形如：String[] args, int age 这样。方法名，必选，这个……，好吧命名规则是方法名和变量名的首字母要小写，别丢我人，弄个大写方法名出来。方法体，可选，这个……，大括号，大括号不写的方法叫抽象方法。2、属性和方法之间的关系有句绕口令是这么说的：“状态影响行为，行为影响状态”。你有没有想过这问题，如果每个对象都是从同一个类中生成出来，每个对象如果都一摸一样，那么这个世界是不是太无趣了。好在，我们看到前面的例子中，小狗的大小属性影响了他叫的方式。通过设置狗大小的方法又改变了它的状态。这些属性和方法的细节上的不同导致了，多姿多彩的对象，我们后面还会讲到更多的技术，也会导致更多的多样性。三、方法重载 overloadJava里可以提供同一个方法的多个不同参数的版本供我们调用，譬如上面的小白，它叫 bark() 的方法有两种，一种是很随意的叫，无拘无束的叫，还有一种是根据它心情的不同来叫，当然我还可以再定义一个方法可以让他根据主人的脸色来叫，我们也可以再定义一个方法，穿的参数是食物，那么它的叫声可能就是边吃边幸福的吼叫了…… 这样一个bark方法就带来了丰富多彩的变化。在Java 中允许类定义中多个方法的方法名相同，只要它们的参数声明不同即可。这种情况下，该方法就被称为重载（overloaded ），这种方式就叫做方法重载（method overloading ）。方法重载是实现程序多样性的一个重要手段。也可以称作多态的一种表现方式。

一、一般线性模型的组成方差分析（ANOVA） 成组设计的方差分析 配伍设计的方差分析 多因素方差分析多元方差分析（MANOVA）重复测量方差分析协方差分析多元线性回归分析二、方差分析 对因变量的变异可以分解成两部分，一部分来自于自变量不同处理效应的影响（人为可控制的因素–控制变量），一部分来自于误差因素的影响（人为难以控制的因素–随机因素）。 总变异=组间变异+组内变异；

在统计学方法中，有协方差分析和方差分析之分，但对于软件，区分没有那么明显。比如SAS，不管你是协方差分析还是方差分析，都是一样的程序，所不同的就是将某些变量作为分类变量或是连续性变量而已。中心作为分类因素，也可以作为自变量纳入方差分析模型，只不过要将其指定为分类因素。分析过程中一样可以对其效应进行校正。希望以上言论对你有所帮助，不确切之处也请各位批评指正。

多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用（主效应），也可以分析因素之间的交互作用（交互效应），还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。根据观测变量（即因变量）的数目，可以把多因素方差分析分为：单变量多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）与多变量多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。本文将重点讲述一元多因素方差分析，下篇文章将详细讲述多元多因素方差分析。

要做校正年龄的

我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提：1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的：E（εi2）=σε2。5、残差项在各个观测值之间是不相关的：E（εiεj）=0，j≠i。6、残差项是正态分布的。二.计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：1、解释变量是确定变量，不是随机变量。2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。三.残差分析（1）残差分析定义在回归模型中，假定残差的期望值为0，方差相等且服从正态分布的一个随机变量。但是，若关于残差的假定不成立，此时所做的检验以及估计和预测也许站不住脚。确定有关残差的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residual analysis）.回归模型下的预测值和观测值之间的差异必须是随机不可预测的。换句话说，在误差(error)中不应该含有任何可解释、可预测的信息。(2)残差分析包括以下内容：①残差是否服从均值为零的正态分布；②残差是否为等方差的正态分布；③残差序列是否独立；④借助残差探测样本中的异常值。（3）如何进行残差分析：看分布-绘制残差图看独立-DW检验1.残差图1-1残差图的定义：是指以某种残差为纵坐标，以其他适宜的量为横坐标的散点图。这里横坐标有多种选择，最常见的选择是：1.因变量的拟合值；2. 某自变量的观察值；3.在因变量的观察值Y1，…，Yn为一时间序列时， 横坐标可取为观察时间或观察序号