变量

1、在目录下新建如下几个变量 2、vite.config.js配置 3、store配置 4、axios请求 5、页面请求

官网总是写的那么含蓄，默认我们不是萌新。 https://cn.vitejs.dev/guide/env-and-mode.html#env-variables 环境变量其实有两种原型环境：浏览器、node。 在.js、.ts、.vue里面使用环境变量，其实是在浏览器里运行，我们可以直接用 console.log 打印出来看看结构： 你以为这就完了吗？并没有。 当我们在 vite.config 里面想打印一下看看结构的话，就会发现，看不到。 那么要如何正确使用呢？需要用的 loadEnv 这样才可以拿到环境变量。 这就完了吗？并没有，你知道如何设置环境变量吗？ 需要我们设置 .env 文件 然后在package 里面设置mode build 命令后面的 --mode project 表示，需要使用 project 模式打包项目，对应的是 .env.project 文件。 lib 命令后面的 --mode lib 表示，需要使用 lib模式打包项目，对应的是 .env.lib 文件。 这样我们可以根据不同的命令，使用不同的模式，加载对应的.env文件，得到具体的环境变量。 需要使用 VITE_ 开头 好绕圈圈呀。好像没说清楚，因为我也没绕出来。

问题实际开发中，开发环境和生产环境中一些变量是不同的，比如接口地址等等，打包之前需要手动切换。编译时新建env.jsletbaseUrl="";if(process.env.NODE_ENV=="production"){baseUrl="https://xxxxxxxxx";}elseif(process.env.NODE_ENV=="development"){baseUrl="/api"}export{baseUrl}process.env.NODE_ENV是通过webpack内置的DefinePlugin为所有的依赖定义的变量webpack.dev.conf.jsnewwebpack.DefinePlugin({"process.env.NODE_ENV":"development"}),webpack.prod.conf.jsnewwebpack.DefinePlugin({"process.env.NODE_ENV":"production"}),这样在项目任意文件中都能调用process.env.NODE_ENV变量，本人测试过，process并不是挂载在window变量上，猜测可能是挂载到了node的process变量。在运行脚本编译项目的时候，会根据变量值的不同，设置不同的baseUrl。以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。您可能感兴趣的文章:vue-cli配置环境变量的方法

P(X=k)=(λ^k/k!) * e^(-λ) E(X)=λP(X=1)=(λ^1/1!) * e^(-λ)=λ * e^(-λ)P(X=2)=(λ^2/2!) * e^(-λ)=0.5λ^2 * e^(-λ)λ * e^(-λ) = 0.5λ^2 * e^(-λ)λ=0或λ=2λ=0舍去，故λ=2E(X)=2

这是高几的题

你好！所有概率之和一定是1，即a+2a+3a+4a+5a=1，所以a=1/15。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

随机变量X服从参数为λ的泊松分布P{X=k}=e^(-λ) * λ^k / k!P{X=1}=e^(-λ) * λ^1 / 1!P{X=2}=e^(-λ) * λ^2 / 2!若P{X=1}=P{X=2}λ=2E(x)=D(x)=2如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！

概率密度的积分为1，即1=(0到1)∫(ax+b)dx=(a/2)+b，而1/3=E(X)=(0到1)∫x(ax+b)dx=(a/3)+(b/2)，两式联立可解出a=-2，b=2。

如图，求解过程与结果如下所示

由题意知，该随机变量服从两点分布，所以E（x）=p所谓方差,就是随即变量与它的均值(数学期望)的差值的平方的均值.如果变量x的均值用E(x)来表示,那么x的方差 Var(x)=E((x-E(x))^2)=E(x^2)-E^2(x) 注:x^2是x的平方. 当然，简单一点就是D(x)=np*(1-p)=pq

1/（PI）^O.5

E（Y）＝bμD(Y)=b^2σ^2因此Y=bX+c的分布密度为：f(x)=2/[√（2π）σ]*e^[-(y-bμ)^2/(b^2σ^2)]

因为只有这两组取值，可以得出Y=15-5X，所以相关系数为-1。如果一定要计算的话，可以参考下图列出概率表并计算期望、方差、协方差，最后求出相关系数。

先考察X-Y，这个随机变量是正态分布，且有 E(X-Y)=E(X)-E(Y)=1-1=0D(X-Y)=D(X)+D(Y)=1/4+3/4=1所以X-Y~N(0,1)，是标准正太分布。令Z=|X-Y|，那么E(Z)就是标准正态分布y轴右半部分的2倍所以E(|X-Y|)=1/根号(2π) * 2 = 根号(2/π)

k=1/2

你好！求其概率密度怎么求如有疑问，请追问。

（1）由∫ +∞u2212∞f(x)dx＝1，得∫ 10Cx3dx＝14C＝1得C=4（2）由F(x)＝∫ xu2212∞f(x)dx，得当x≤0时，F（x）=0；当0＜x＜1时，F(x)＝∫ x04x3dx＝x4；当x≥1时，F（x）=1∴F(x)＝1 ，x＞1x4 ，0≤x≤10 ，x＜0（3）由于P（X＞a）=1-P（X≤a）=1-P（X＜a）=P（X＜a）∴P（X＜a）=0.5∴∫ a04x3dx＝a4＝0.5∴a＝4 0.5（4）由于P（X＞b）=1-P（X≤b）=1-P（X＜b）=0.05∴P（X＜b）=0.95∴b＝4 0.95．扩展资料：概率密度函数的例子：最简单的概率密度函数是均匀分布的密度函数。连续型均匀分布的概率密度函数对于一个取值在区间[a,b]上的均匀分布函数 ，它的概率密度函数：也就是说，当x不在区间[a,b]上的时候，函数值等于0；而在区间[a,b]上的时候，函数值等于这个函数 。这个函数并不是完全的连续函数，但是是可积函数。正态分布是重要的概率分布。它的概率密度函数是：

Y=-2X+1的分布律：Y= -5, -3, 1, 5P= 0.3, 0.3, 0.2, 0.2Y=X^2的分布律：Y= 0, 4, 9, P= 0.2 0.5 0.3,

．试题分析：由随机变量，利用二项分布的概率计算公式能求出．次独立重复试验的模型．

先对f(x)=Ax在0到1内求积分求出A的值再把f(x)在0到0.5的区域内积分，设得到的值为αα=P{X<=0.5}从而y就服从一个二项分布B(4,α)E(Y^2)=DY+E^2Y关于二项分布的方差和数学期望都是有公式的哪里有问题的话追问

11111111

y=ax+b，得x=(y-b)/a=u(v)即fY(y)=fX(u(v))*|u"(v)|=fx((y-b)/a)*|a^-1|=1/|a|σ√2π*e^-(y-(au+b))^2/2(σ|a)^2

【答案】：E(X2)=11．E[(X+2)2]=27．

已知X分布律 , Y=X^2 所以Y分布律就是 Y 0 1 4 ----------------------------- Pk 3/8 3/16 7/16 FY（3）=P{Y<=3}=3/8+3/16=9/16 有问题请追问 如对你有帮助请及时采纳

不知道为什么这么大一新生婴儿

解：cov(x,y)=2*3/4=3/2D(z)=25D(x)+D(Y)+2cov(5x,y)=136+10cov(x,y)=151如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！

已知X分布律 , Y=X^2 所以Y分布律就是 Y 0 1 4 ----------------------------- Pk 3/8 3/16 7/16 FY（3）=P{Y

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根据概率密度函数的定义，积分【0,2】 （x/2+c）dx=1.所以（x^2/4+cx）【0,2】=1。所以1+2c=1.所以c=0._____________________第二问F（x）=0(x<=0时)F（x）=积分【0,x】 （x/2）=x^2/4.(0<x<=2)F(x)=1.(x>2)—————————第三问P（x<o.5）=F(0.5)=0.5^2/4=0.0625.不懂再追问，满意烦劳点个采纳~

EX=1.5算法1×0,5+2×0.5=1.5

X~N(0,σ^2)fX(x) = (1/√2πσ) * e^[-(x^2)/(2σ^2)]考察FY(y) = P{Y<=y}当y<0时，显然P{Y<=y}=0当y>=0时，P{Y<=y} = P{|X|<=y} = P{-y<=X<=y} = ∫ {从-y积到y} fX(x) dxfY(y)就是对FY(y)求导数：fY(y)=0, y<0时fX(y)+fX(-y), y>=0时计算一下就是：fY(y)=0, y<0时(√2/πσ) * e^[-(y^2)/(2σ^2)], y>=0时

1，求随机变量X的密度fX(x),边沿分布，积分不好写，结果是fX(x)={e^(-y)0<x<y{0其他2.概率密度函数f(x,y)在直线x=0,y=x,y=-x+1所围的三角形区域的二重积分，结果是1+e^(-1)-2e^(-1/2)3.条件分布，应该写成fX(x|Y=y)而非fξ(x|η=y)，表示Y=y的条件分布，按题目意思，此处y理解为某一常数，则fX(x|Y=y)=f(x,y)/fY(y)=e^(-y)/ye^(-y)=1/yfY(y)=ye^(-y)随机变量Y的边沿分布4.条件概率，似应写成P（X<2|Y<1)，也是积分计算P（X<2|Y<1)，=P{X<2,Y<1}/P(Y<1)P{X<2,Y<1}为f(x,y)在直线x=2,y=1,y=x所围区域积分，P(Y<1)为f(x,y)在直线y=x,y=1所围区域积分，在本题情况，两个区域的有效部分（即不为零部分）恰好相等，故积分值为1。概率意义是，随机点分布区域为0<x<y，有Y<1，则必有X<2矣。

具体解答方法如图：随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。参考资料来源：百度百科——随机变量

1、求随机变量X的密度fX(x)，边沿分布fX(x)={e^(-y)；0<x<y；{02、概率密度函数f(x,y)在直线x=0,y=x,y=-x+1所围的三角形区域的二重度积分，结果是1+e^(-1)-2e^(-1/2)3、条件分布，应该写成 fX(x|Y=y)而非fξ(x|η=y)，表示Y=y的条件分布，按题目意思，此处y理解为某一常数，则fX(x|Y=y)=f(x,y)/fY(y)=e^(-y)/ye^(-y)=1/y；fY(y)=ye^(-y)随机变量Y的边沿分布。4、条件概率，似应写成P（X<2|Y<1)，也是积分计算：P（X<2|Y<1)，=P{X<2,Y<1}/P(Y<1)P{X<2,Y<1}为f(x,y)在直权线x=2,y=1,y=x所围区域积分，P(Y<1)为f(x,y)在直线y=x,y=1所围区域积分，在本题情况，两个区域的有效部分（即不为零部分）恰好相等，故积分值为1。概率意义是，随机点分布区域为0<x<y，有Y<1，则必有X<2矣。例如：∵P(X>2丨Y<4)=P(X>2,Y<4)/P(Y<4)，内∴分别求出P(X>2,Y<4)、P(Y<4)即可得。而，P(X>2,Y<4)=∫(2,4)dy∫(2,y)f(x,y)dx=∫(2,4)(y-2)e^(-y)dy=-(y-1)e^(-y)丨(y=2,4)=e^(-2)-3e^(-4)。对P(Y<4)，先求出Y的边缘分布容的密度函数，由定义，fY(y)=∫(0,y)f(x,y)dx=ye^(-y)，y>0、fY(y)=0,y为其它。∴P(Y<4)=∫(0,4)fY(y)dy=∫(0,4)ye^(-y)dy=-(y+1)e^(-y)丨(y=0,4)=1-5e^(-4)。∴P(X>2丨Y<4)=P(X>2,Y<4)/P(Y<4)=[e^(-2)-3e^(-4)]/[1-5e^(-4)]。扩展资料：二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关，而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。一般，设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}，设X=X（e）和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X，Y），叫做二维随机变量或二维随机向量。有一个班（即样本空间）体检指标是身高和体重，从中任取一人（即样本点），一旦取定,都有唯一的身高和体重（即二维平面上的一个点）与之对应，这就构造了一个二维随机变量。由于抽样是随机的,相应的身高和体重也是随机的,所以要研究其对应的分布。参考资料来源：百度百科-二维随机变量

X～N（1,4）即(X-1)/2～N(0,1) P{|X|>2}=P{X>2}+P{X0.5}+P{(X-1)/2

由X～t（n），根据t分布的性质可得X2～F（1，n），因此Y=X2，P{Y＞c2}=P{X2＞c2}=P{X＞c}+P{X＜-c}=2a，故答案为2a

E(x)=∫xf(x)dx,分别在[0,1)和[1,2]上求积分，结果是E(x)=1/3x^3|[0,1)+(x^2-1/3x^3)|[1,2]=1

N(0,σ^2) fX(x) = (1/√2πσ) * e^[-(x^2)/(2σ^2)] 考察FY(y) = P{Y

对概率密度积分，结果为∫f(x)dx=[ax+(bx^3)/3],在零到一区间内，得到a+b/3=1；平均值∫f(x)*xdx=(ax^2)/2+(bx^4)/4,在零到一区间内，得到a/2+b/4=3/5；故a=0.6,b=1.2.方差∫(f(x)-3/5)^2dx,代入a,b,在零到一区间内，得到0.288.

A ∵x2-2x+ξ=0无实根， ∴得△＜0．（-2） 2 -4ξ＜0， ∴ξ＞1， 结合正态分布的图象， 它在x＞μ时的概率为 ，故μ=1． 故选A．

直接用书上的公式，答案如图所示

因为X~B(10,0.5),Y~N(2,10),所以EX=10×0.5=5, DX=10×0.5×0.5=2.5, EY=2, DY=10, 又E(XY)=14,所以X与Y的协方差为cov(X, Y)=14-5×2=4，从而X与Y的相关系数为Pxy=4/(√2.5√10)=4/5=0.8

先求得x的分布函数：FX（x）=x/4 FY（y）=p（Y≤y）=p（2X-1≤y）=p（X≤（1+y)/2)=FX[（1+y)/2]=(1+y)/8

正态分布的线性函数还是正态分布E(Y)=E(1-2X)=1-2EX=1D(Y)=D(1-2X)=4D(X)=4故Y~N(1,4)

不对的地方多多指教

1，求随机变量X的密度fX(x),边沿分布，积分不好写，结果是fX(x)={e^(-y)0<x<y{0其他2.概率密度函数f(x,y)在直线x=0,y=x,y=-x+1所围的三角形区域的二重积分，结果是1+e^(-1)-2e^(-1/2)3.条件分布，应该写成fX(x|Y=y)而非fξ(x|η=y)，表示Y=y的条件分布，按题目意思，此处y理解为某一常数，则fX(x|Y=y)=f(x,y)/fY(y)=e^(-y)/ye^(-y)=1/yfY(y)=ye^(-y)随机变量Y的边沿分布4.条件概率，似应写成P（X<2|Y<1)，也是积分计算P（X<2|Y<1)，=P{X<2,Y<1}/P(Y<1)P{X<2,Y<1}为f(x,y)在直线x=2,y=1,y=x所围区域积分，P(Y<1)为f(x,y)在直线y=x,y=1所围区域积分，在本题情况，两个区域的有效部分（即不为零部分）恰好相等，故积分值为1。概率意义是，随机点分布区域为0<x<y，有Y<1，则必有X<2矣。

根据定义做，密度函数在其定义域上两重积分值为1，由题意知：该密度函数在矩形区域 0<x<2， 2<y<4有值，而其他区域为零，且k为常数，则：只在0<x<2， 2<y<4

1.f(X,Y)关于X的边缘概率密度fX(x)=f(x,y)对y积分，下限x，上限无穷，结果fX(x)=e^(-x)2.f(X,Y)关于Y的边缘概率密度fY(y)=f(x,y)对x积分，下限0，上限y，结果fY(y)=ye^(-y)3.f(x,y)=e^(-y)不等于fX(x)*fY(y),故X和Y不独立4。概率密度函数f(x,y)在直线x=0,y=x,y=-x+1所围的三角形区域的二重积分，结果是1+e^(-1)-2e^(-1/2）

联合概率密度的二重积分等于1，实际计算时只要计算概率密度非零区域上的积分。被积函数k是常数，它在区域[0,1]×[1,4]上的积分就是常数k乘以区域的面积，即3k=1，所以k=1/3，答案是（A）。

P(X=Y)=P(X=0)*P(Y=0)+P(X=1)*P(Y=1)=0.4^2+0.6^2 = 0.52选 C

∵ Y的分布函数为 FY ( y)=P (Y≤y )=P ( | X |≤y)当y不等于0时：ψ( y)= [FY ( y)]" = [(-y,y)(1/√2π）e^-(x^2/2)dx]＇=√(2/π)e^-(y^/2)

是不是少了什么条件啊！

Y仍然服从正态分布，期望是au+b 方差是a平方西格玛平方

第一个是对的。第二个变换有问题， P(sinx<=y)=P(arcsiny<=x<=π-arcsiny)这一步出错了，正弦函数基本问题。

这是离散型随机变量的分布函数，由分布函数得随机变量x的分布律如下：p(x=-5)=1/5p(x=-2)=3/10-1/5=1/10p(x=0)=1/2-3/10=1/5p(x=2)=1-1/2=1/2所以p(|x|<3)=p(-3评论00加载更多

你好！若X~B(n,p)则有公式Var(X)=np(1-p)。本题Var(X+1)=Var(X)=10*0.1*0.9=0.9。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

由于X服从正态分布，而Y与X成线性关系，所以Y必定也成正态分布（有点耗时间，所以不跟你证明。），而正态分布的期望等于μ，方差等于σ∧2，所以E(Y)=2E(X)+3=5，而方差Var(Y)=4D(X)=16

利用概率的规范性得到a+b=1/2 且P{1

根据密度函数的定义得到：把a和b解出：a=-1/2, b=1

因为 X ~ N（2，4），所以 D(X) = 4，D(Y) = D(3-2x) = (-2)^2*D(X) = 4*4 = 16 。

你好！均匀分布取值于某区间的概率就是区间长度与总长度的比值，所以P(0.5<X<0.6)=P(1<X<6)=(6-1)/(7-1)=5/6。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

不是。预报变量和响应变量是两个不同的概念，预报变量是指被用来预测或估计响应变量的变量，而响应变量是研究中关注的主要变量，其变化受预报变量的影响。在统计学和机器学习中，通常将响应变量作为待预测的主要变量，预报变量则作为用来估计或预测响应变量的辅助变量预报变量可以是连续型的，例如气温、湿度等，也可以是分类型的，例如文化程度、性别等，而响应变量都是连续型的，例如雨量，销售额等。

增加一个辅助变量，d=c-b；然后设置d>0就OK了。

给煤量、送风量等。通过工业锅炉监控系统获得各辅助变量（给煤量、送风量、排烟温度、蒸汽流量、蒸汽压力及蒸汽温度）的历史数据作为训练样本。

问卷中单选题的编码可以通过一个变量完成。一个问卷必须首先包括理论模型中的所有变量。在行为研究中，这些变量往往是心理变量。一个心理变量是用三个或三个以上的测度问题 (measurement item) 来测量的。一个心理变量往往对应于一组、而不是单一的语义。扩展资料：一个问卷要包括三类的问题：理论模型中的变量、辅助变量、与人口统计学特征。控制变量并不是理论模型中的主角，但是因为一个理论模型往往只从一个角度出发，所选变量有时不能有很好的充分性。这时，包括一些控制变量就可以用来表明即使另外一些重要的变量在场，所选的理论变量仍具有重要性，并表明理论变量具有有别于控制变量的额外作用。参考资料来源：百度百科-问卷调查

一般是有明显变化的。工具变量也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。

不属于。1、工具变量（英语：instrumentalvariable，简称“IV”）也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。2、准实验设计是将真实验的方法用于解决实际问题的一种研究方法。

可以。原则是工具变量的个数不低于内生变量的个数，所以对于一个内生变量，寻找一个工具变量即可。工具变量（英语：instrumentalvariable，简称“IV”）也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。

可以。工具变量和被解释变量是同等的，可以替换。工具变量也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。

需要。工具变量（英语：instrumental variable，简称“IV”）也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学，计量经济学，流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量。此时，如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。

可以。工具变量和被解释变量是同等的，可以替换。工具变量也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。

什么是辅助变量在抽样调查中，变量按具体作用可分为调查变量和辅助变量两种。调查变量是指要估计的变量，如在农村经济抽样调查中，要估计粮食总产量，农村住户总收入等指标，这里粮食产量和农村住户收入就是调查变量。辅助变量指为提高调查的估计精度在抽样调查或估计阶段引入的其他变量，比如，以农村住户作为抽样单元，通过住户的人均收入和总人口来估计农村住户的总收入，人口数就是辅助变量。辅助变量是相对于调查变量而言的，在多目标抽样调查中如果需要，一个调查变量还可以作为另一个调查变量的辅助变量。辅助变量可以是表示抽样单元规模大小的量。例如，在以群作抽样单位时，群的个体数目或是能间接反映群规模大小的群内个体标志都可以作为辅助变量。辅助变量也可以是调查目标量的前期历史资料。例如，要调查全省的粮食总产量时，可以以全省各县前一期的粮食产量作为辅助变量。辅助变量可以是抽样单位的数量标志，也可以是抽样单位的品质标志。如以工业企业作为抽样单元，估计全省工业企业产值时，该省工业企业数目、企业大小、企业类型、以及各行业相关属性都可以作为辅助变量。辅助变量的分类辅助变量就其性质而言可分为以下几类：1、反映总体结构的信息。如总体抽样单元按调查指标取值差异程度可分为若干层，各层的构成及其在总体中所占比重等信息就是反映总体结构的。2、规模的信息。如在总体分为不同级别的抽样单元时，要知道某一级别抽样单元数目，就可以用它所包含的下一级别抽样单元的数目或其它度量值来表示这一抽样单元的规模或大小。3、是与所调查指标有密切关系的辅助指标的信息。例如在对居民消费支出情况进行调查时，居民可支配收入就是一个与支出有着高度相关性的辅助指标，这种辅助指标的信息可以是总体的，也可以是抽样单元和样本的。4、调查指标的相关历史信息。例如， 在一些经常性的抽样调查中，常取上期调查指标作为现期调查指标的辅助指标，有时也可用同一调查项目的近期普查指标作为现期抽样调查指标的辅助指标，这时辅助指标提供的信息就是调查指标的历史信息。辅助变量的作用辅助变量的作用主要体现在两个方面：一是改进抽样方法， 提高样本对总体的代表性。二是改进估计方法，缩小估计误差，提高估计精度。对于第一个方面主要有以下三种作用方式。1、辅助变量在分层抽样中的作用。分层抽样是在实际工作中使用频率较高的一种抽样方法，分层抽样的效率主要取决于总体层内的方差与层间的方差。利用辅助变量对总体进行分层可以有效地缩小层内的方差，扩大层间方差。降低总体层内方差与层问方差的比值，从而大大提高抽样估计的效率。2、辅助变量在系统抽样中的作用。对称等距抽样适用于对线性趋势总体的抽样设计，但我们在实际工作中所面对的总体大多是非线性的，利用辅助变量对研究总体排序，可以把非线性的总体线性趋势化，在此基础上实施对称等距抽样是提高抽样效率的一种有效方法。3、利用辅助变量比例作为抽样单元的抽取概率，实施不等概率抽样。特别是以群作为抽样单位的不等概率抽样，可以有效的消除等概率整群抽样的“数水平效应”和“比率数变异度效应”，提高整群抽样的效率。利用辅助变量可以实施不等概率抽样，以改进抽样设计。对于第二个方面也有较常见的应用，例如，利用辅助变量建立比率估计量和回归估计量。对总体均值或总值构造比率或回归估计量，是从估计环节改善抽样设计的重要手段 ，但这两种估计方法都需要有相应的辅助变量，并且需要获得辅助变量的总体均值或总值。此外，除了以上两种辅助变量作用以外，有时还可以利用辅助变量对抽样调查中的缺失数据进行处理。利用辅助变量进行抽样设计可以大大提高估计的精度，所以在抽样设计之初，应着重考察有没有辅助变量的资料可供选择利用，并进一步考虑怎样利用效果更好。辅助变量的使用利用辅助变量进行抽样设计有两种目的：一是用于改进抽样方法，二是用于改进估计量。那么在抽样调查中，由于估计量和抽样方法的不同，对辅助变量就要分情况进行使用。1、利用辅助变量对总体进行分层分层抽样是实际工作中使用频率较高的一种抽样方法，适用于辅助变量有两个或两个以上的情形。分层抽样的效率主要取决于总体层内方差与层间方差的比值。利用辅助变量对总体进行分层，可以有效的缩小层内方差，扩大层间方差，降低总体层内方差与层间方差的比值，从而大大提高抽样估计的效率。利用这种方法可以确定最优分层的分点，使得在同样情况下目标量估计的方差最小。2、利用辅助变量对总体单元排队，然后进行系统抽样这是按有关标识排队的系统抽样。由于系统抽样的精度取决于样本内方差，系统样本内方差愈大，则目标量估计的方差愈小。而按辅助变量排队可把非线性总体线性趋势化，在此基础上实施系统抽样可以提高所获得系统样本内方差，从而提高精度。这种方法的操作简单、方便，效果一般比较理想，缺点是估计量的方差估计比较困难，而且由于排队只是利用了辅助变量大小顺序的信息，因此信息利用并不很充分。3、利用辅助变量进行不等概率抽样不等概率抽样，特别是以群单位作为抽样单位的不等概率抽样，可以有效地提高整群抽样的效率。在利用辅助变量进行不等概率抽样时，实际工作者常采用以下两种方法：放回PPS抽样与PPS系统抽样。前者抽样、估计量及其方差估计都极其简单，但精度稍差；而后者作为一种系统抽样，方差估计较为困难。4、利用辅助变量建立比率估计量、回归估计量对总体均值或总值构造比率或回归估计量，是从估计环节改善抽样设计的重要手段。但这两种估计方法都需要有相应的辅助变量，并获得辅助变量的总体均值或总值。比估计与回归估计通常都是极为有效的，当辅助变量与调查指标高度相关时．尤其如此。它的一个很大优点是可用于多指标情形，在此情况下不同指标值常采用不同的辅助变量。比估计或回归估计的缺点主要是计算较为复杂，而且估计量是有偏的。不过当样本量比较大时，估计量的偏倚并不大。在大样本情形下，偏倚在总的机样误差中相对于方差只占其中很小一部分。

分类变量插值处理的的插补方式可以分为单u2f00插补法和多重插补法单u2f00插补法单u2f00插补法是较为简单的u2f00种。假设X是取值为0或1的u2f06分类变量，pi=p(xi=1|ti)是给定辅助变量ti=(t1i, ......, tji)的条件下得到xi=1的条件概率，对于u2f00个给定的常数c（0>>pi>c时，令xi=1；当pi=c时，令xi=0。在选取有效的辅助变量的前提下，u2fb8先根据完整的r组观测数据（xi, t1i, ......, tji）建u2f74回归模型，也就是Logistic回归模型：其次对模型的参数进u2f8f估计，得到；然后利u2f64参数估计后的回归模型对缺失数据进u2f8f插补。

工具变量有一个不显著不行。通常一个变量不显著，并不能表明该变量对结果变量没有影响。不显著只意味着数据没有提供存在影响的证据，但这并不意味着这种效应不存在。工具变量也称为仪器变量或辅助变量，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。

研究两个变量的相关性，你可以构建线性回归模型（或是其他模型，看具体研究问题），一般写论文先对模型中变量进行相关性分析，然后，再对你所建的模型回归分析。这得根据你的研究问题而定