变量

研究区域化变量并通过研究,刻画出它的特征,通常有两种方式:一是全面完整地描述它的所有点信息特征;二是通过研究它的若干典型(关键)特征达到了解它的目的。第一种方式固然能够达到详尽了解区域化变量的目的,但实际上很少有做到的可能,即使能做到也无必要。如同一个画家素描人像,并不需要把这个人身体的全部部位上的每个点都画出来,只需把关键部位(如脸形、五官、头发等)准确地刻画出来就行了,就能满足需要了。对于区域化变量的刻画正是通过对其数字特征的刻画来达到了解它的目的。但需指出的是,区域化变量与一般随机变量虽然相似,但是不同。随机变量的数字特征是通过数字表达的,而区域化变量的数字特征是通过函数来表达的。区域化变量的主要数字特征为区域化变量的平均值函数、区域化变量的方差函数和区域化变量的变差函数(也称变差函数或变程方差函数)。1.区域化变量的平均值函数定义:设E[Z(x)]为区域化变量的平均值函数。对于自变量x的每一个确定值x0,它的函数值等于区域化变量Z(x)在x0值处的平均,即E[Z(x)]x=x=E[z(x0)]这就是说,对于区域化变量Z(x),当x=x0时,Z(x0)便是一个随机变量,它的均值为E[Z(x0)],当x为变量时,则为E[Z(x)]函数,E[Z(x)]是区域化变量Z(x)的所有实现的一个平均值。它体现了区域化变量取值平均的大小。这时我们定义中心化的区域化变量Z0(x)为区域化变量Z(x)与其平均值E[Z(x)]的差,即Z0(x)=Z(x)-E[Z(x)],于是地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用上式说明,中心化的区域化变量的平均值恒等于零。这是区域化变量一个重要的数字特征(E是数学期望,一般指随机变量取值的平均数)。2.区域化变量的方差函数区域化变量的平均值函数E[Z(x)]体现了区域化变量Z(x)取值平均的大小,但仅知道它的均值是不够的,还应该了解区域化变量的取值在均值周围是如何变化的。譬如一批统计数字,只知道它的平均数是不够的,还应知道它们分散的程度。区域化变量的方差函数则是刻画分散性的指标。这一重要的数字特征对于研究区域化变量的特征具有重要意义。定义:设D2[Z(x)]为区域化变量的方差函数。对于自变量x的每一个确定值x0,它的函数值等于区域化变量Z(x)在x0值处的方差。即地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用(方差函数D2[Z(x)]也可以作:Var[Z(x)]从上式中很容易看出,方差函数D2[Z(x)]实际是点x函数Z(x)-E[Z(x)]的数学期望,即E{[Z(x)]2}-{[EZ(x)]}2。它反映和刻画取值的空间信息数据的波动情况,波动情况的大小是以E[Z(x)]为基准的。但是,在自然界研究地质客体(如矿床)时往往涉及多个区域化变量Z(x),这就需要研究多个随机变量Z(x)之间的联系程度,相互之间是如何协同变化的。于是在方差函数的基础上提出了协方差函数概念。协方差的大小,反映了两个随机变量协同变化的密切程度。协方差函数(covariance function)记作:“Cov”。对于区域化变量Z(x)空间的两个点x和x+h处的两个随机变量Z(x)和Z(x+h),协方差函数可用下式表达:Cov[Z(x),Z(x+h)]=E[Z(x)·Z(x+h)]-E[Z(x)]·E[Z(x+h)]这里需注意的是:(a)由于该数学式中表示的是同一个区域化变量Z(x)两个不同空间位置的随机变量Z(x)和Z(x+h)之间的关系,故Cov[Z(x),Z(x+h)]又称自协方差函数,简称协方差函数或协方差。(b)当h=0时,则Cov[Z(X)]2=E[Z(x)]-2{E[Z(x)]}2。便有Cov[Z(x)]2=D2[Z(x)]=Var[Z(x)]因此,可以认为方差函数是协方差函数当h=0时的特例。3.区域化变量的变差函数区域化变量定义明确告诉我们,它不是一般意义的变量,而是同时具备地质变量空间变化的两大特征(相关性和随机性)的。区域化变量的这一特征,在研究区域化变量数字特征中至关重要。变差函数(又称结构函数)便是正确反映地质现象区域化的随机函数。其表达式为:γ(x,h)= [需说明的是,该式是假设空间点只在一维x轴上变化而定义的。如果Z(x)定义在二维、三维空间中,其x便是二维、三维空间点,h应写成向量 ,因为h是二维、三维空间中的向量。]这是地质统计学的基本工具,是地质统计学中许多计算的基础(详见后面章节)。

不对各变量标准化处理会影响具有小数量级的特征变量。根据查询相关信息得知不对解释变量进行标准化，具有小数量级的特征变量的影响就会微乎其微，对各变量数值进行标准化处理，或者叫无量纲化处理，解决各数值不具综合性的问题。

元特征变量的意思是数量或参数发生了改变。变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。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）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。

控制变量个体特征包括哪些方面的内容。这主要体现在保持实验条件恒定的方面。实验时，不同试验场所、不同实验者以及不同的实验时间等都是额外变量。

变量取值必须满足的两项重要特征为：一个是“类型兼容”，一个是“值域之内”。一、类型兼容：就是指赋的值必须与变量的类型兼容。类型兼容规则是多态性的重要基础之一。1、类型兼容规则是指在需要基类对象的任何地方，都可以使用公有派生类的对象来替代。2、通过公有继承，派生类得到了基类中除构造函数、析构函数之外的所有成员。这样，公有派生类实际就具备了基类的所有功能，凡是基类能解决的问题，公有派生类都可以解决。类型兼容规则中所指的替代包括以下情况：（1）派生类的对象可以赋值给基类对象。（2）派生类的对象可以初始化基类的引用。（3）派生类对象的地址可以赋给指向基类的指针。（4）在替代之后，派生类对象就可以作为基类的对象使用，但是只能使用从基类继承的成员。二、向上兼容（char->short->int->float->double），或完全相等（int->int之类的）。1、值域之内，就是赋的指不能超过变量的值域。2、在较低档计算机上编写的程序，可以在同一系列的较高档计算机上运行，或者在某一平台的较低版本环境中编写的程序可以在较高版本的环境中运行，都称为向上兼容，前者是硬件兼容，而后者是软件兼容。3、向上兼容常常是相对于向下兼容而言的，两者在兼容的方向性上是相反的，因此这两个概念是不同的。

因变量是研究中最重要的变量之一，是在研究中被测量的、预测的或被控制的变量的响应或结果。因此，因变量具有一些重要特征，下面将从五个方面进行介绍。一、可测量性因变量应该是可测量的。这意味着，它必须能够通过某种方式来量化或记录，以便研究人员能够比较不同条件下的结果。例如，研究中使用的常见因变量包括：生理指标（如血压、心率等）、行为反应（如反应时间等）、认知成果（如记忆力等）和情感状态（如情绪等）。这些都是可以被测量和记录的结果。二、可变性因变量应该是具有可变性的，在研究过程中会受到自变量的影响发生变化。实验或调查的目的就是要观察这种变化，并确定自变量和因变量之间的关系。如果因变量不随自变量的不同水平而发生变化，那么研究就无法得出任何有效的结论。三、受控性因变量应该是可以受到控制的。在实验中，研究人员可以通过操纵自变量来控制因变量。通过这种方式，确保因变量的变化是由自变量导致的，而不是其他因素所引起的。在调查研究中，虽然不能像实验一样直接控制因变量，但也会尽力消除其他因素的影响以确保因变量准确地反映所要探究的变量。四、可操作性因变量应该是可操作的。在进行实验时，必须能够使因变量受到自变量的影响。研究人员必须确保在实验过程中不会有其他变量影响因变量，以便更好地控制因变量的变化。五、学理意义因变量应该具有在某些方面上的学理意义。也就是说，它应该与已有理论或相关领域的研究相联系。只有在这种情况下，才能够从研究结果中得出有意义的结论，这也是科学研究应该遵循的基本原则之一。因此，一个恰当选定的因变量不仅应该满足可测量性、可变性、受控性和可操作性的要求，还应该具有一定的学理意义。这样才能更好地为研究问题提供有效的解决方案，产生有意义的结论，推动研究领域的发展。

b

是的。在做因变量与自变量之间的多元线性回归的时候，要考虑到控制变量也就是人口学变量的影响因素。人口学变量都是一些类别变量和顺序变量。

你可以在VB 6.0 使用下面的程序 不过你得自己做窗体Private Sub Command1_Click()Dim swApp As ObjectDim Part As ObjectDim boolstatus As BooleanDim longstatus As Long, longwarnings As LongSet swApp = CreateObject("sldworks.application")Dim D1 As DoubleDim D2 As DoubleDim L As DoubleD1 = Val(Text1.Text) * 0.001 "将垫片外圆半径赋给 D1D2 = Val(Text2.Text) * 0.001 "将垫片内圆半径赋给D2L = Val(Text3.Text) * 0.001 "将垫片厚度 即拉伸长度赋值给LSet Part = swApp.NewDocument("C:Documents and SettingsAll UsersApplication DataSolidWorksSolidWorks 2010 emplates零件.prtdot", 0, 0, 0)swApp.ActivateDoc2 "零件1", False, longstatusSet Part = swApp.ActiveDocboolstatus = Part.Extension.SelectByID2("前视基准面", "PLANE", -0.08327989191729, 0.05061857142857, 0, False, 0, Nothing, 0)Part.SketchManager.InsertSketch TrueDim skSegment As ObjectSet skSegment = Part.SketchManager.CreateCircle(0#, 0#, 0#, 0, D1, 0#)Set skSegment = Part.SketchManager.CreateCircle(0#, 0#, 0#, 0, D2, 0#)Part.ClearSelection2 Trueboolstatus = Part.Extension.SelectByID2("草图1", "SKETCH", 0, R2 + 0.001, 0, False, 0, Nothing, 0)Dim myFeature As ObjectSet myFeature = Part.FeatureManager.FeatureExtrusion2(True, False, False, 0, 0, L, 0.01, False, False, False, False, 0.01745329251994, 0.01745329251994, False, False, False, False, True, True, True, 0, 0, False)Part.SelectionManager.EnableContourSelection = FalseEnd Sub这个很简单，实在不行就加我QQ:472224578

非平稳性（nonstationarity，也译作不平稳性，非稳定性）：即时间序列变量无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线性函数。 波动幅度随时间变化（Time－varying Volatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特征使得有效分析时间序列变量十分困难。 平稳型时间数列（Stationary Time Series）系指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。

迷津实验控制了：环境变量、操作变量、社会变量、个体特征变量四个变量。1、环境变量：密闭房间的大小、形状、温度、光线等环境因素。2、操作变量：实验的设计、测量和任务过程，如任务的难度、复杂度等。3、社会变量：实验中个体间互动的情况，如个体间合作、竞争等。4、个体特征变量：包括个体的年龄、性别、文化背景、性格、情绪状态等。

集中特征的有 平均值、中位数、众数离散特征的有 方差、标准差、极差、四分位数等

变量的特征，它是随着一个量的变化而变化的。如果其中一个量它变化了，而另一个量随着变化。那辆叫这边量随着变化的量叫做因变量。

总体 就总体均值 总体方差 总体协方差…………样本就样本均值样本方差…………名字上没什么特别区别的吖英文教材里会用distribution of the population和distribution of the sample进行区分

这个是温度不变情况下

变量具备的三个特征如下：1、变量是用于研究总体和个体具有属性变异与数值变异的量化概念。2、变量是一个具有量化性质的概念或名称，它不是指具体的数字。3、变量的取值有两个方面，一是在时间上取值，二是在空间上取值。什么是变量1、变量又名变数，是指没有固定的值，可以改变的数。变量以非数字的符号来表达，一般用拉丁字母。变量是常数的相反。变量的用处在于能一般化描述指令的方式。结果只能使用真实的值，指令只能应用于某些情况下。变量能够作为某特定种类的值中任何一个的保留器。2、变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。3、变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

用途如下：1、家庭经济条件优越及社会资本水平较高的农民工更倾向于返乡创业。2、“家乡交通与经济发展”发展。3、“家乡社会治安状况”稳定发展。个人特征变量，包括年龄、性别、民族、婚姻状况、户口、是否是党员、健康状况等。个人特征变量，主要是指初中生自身所具有的一些“ 属性”。市场用途是对用户进行引流，有针对性地通过新媒体或者硬广在移动端和网页上为产品带来新的用户。有商品交换和价值的实现、服务功能、传递信息功能、收益分配的作用。

【答案】：D,E利用信用评分模型进行信用风险计量时，对法人客户而言，可观察到的特征变量主要包括现金流量、财务比率等；对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等。

统计学中描述总体特征的变量是参数，将描述样本特征的变量称为统计量。

可以，但是你要事先有初步的假设哪个变量是自变量，哪个变量是因变量，然后通过回归分析来验证两者之间的因果关系

可以做相关分析或者散点图

一般多个自变量和因变量的关系确认 仍然是通过每个自变量和因变量的关系来确认的，也就是只要每个自变量和因变量属于线性关系，则就可以认为自变量和因变量是线性的而方法主要是通过绘制散点图矩阵，看每个自变量和因变量的散点图是否呈线性趋势长期兼职论文、问卷数据分析 qq94168195

1和2是对的。

5列3秩说明2自由变量，把当做自由变量的那两列移到等号右边变成非齐次，剩下的变量系数行列式为零说明没有右移的变量里面还有自由变量，这样就导致有3个自由变量，推出右移的变量不能同时作为自由变量。所以原则就是去掉自由变量的列剩下的行列式不为零

最小二乘法是加权最小二乘法的特例。使用最小二乘法需要一些前提，数据大多数时候是满足这些条件的。但有时候这些条件是不能满足的，这时需要对原始数据作适当变换，让他符合最小二乘法的使用条件，然后继续使用最小二乘法。从整体上看，在处理数据前作的处理相当于在数据上加权，这个时候就把整个处理过程（包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法）看作加了权的最小二乘法。从这个意义上讲，加权最小二乘法就是最小二乘法。

对于确定性信号与随机信号,两变量间相关程度的表示方法是什么？蓝色姑姑

严密控制的条件下、有组织地逐次变化条件、观察/记录/测定心理现象 1、实验范式 实验范式即相对固定的实验程序。 2、实验逻辑 将其他可能存在的环境变化因子控制在不变的水平，而是否引起人的心理现象是因为是否接受了实验处理，由此可以证实因果关系。 3、实验与理论的关系 理论研究为实验研究提供了理论指导，而实验研究为理论研究提供了材料。一切实验研究都是以一定的理论假设为基础的，而心理学理论假设的构建又必须建立在一定的事实基础上。 1、自变量及其操纵 种类（刺激、环境、被试、被试暂时差别）、控制（操作性定义、检查点、仪器、刺激呈现方式） 2、因变量及其观测 种类（正确性、速度、概率、强度）、控制（消除法、恒定法、平衡法、统计控制法） 1、实验设计及评价标准 实验设计（对用实验方法解决问题的工作模式说明）、评价标准（内部效度、外部效度） 2、前实验设计与事后设计 单组后测、单组前后测、固定组比较（无前测/非随机）、事后设计（相关研究、准测组设计） 3、准实验设计 时间序列、相等时间样本、非等组前后测（非随机）、非等组前后测时间序列 4、真实验设计 单因素完全随机实验设计、完全随机多因素实验设计、随机区组设计（统计方法、相关样本） 1、内部效度 自变量/因变量/关系的明确程度、影响因素（历史/成熟/被试选择及分配/测验/统计回归） 2、外部效度 研究结果的可推广性、影响因素（实验情景人工化/样本缺乏代表性/测量工具的效度） 3、构思效度 对变量及变量之间关系构思的准确性、操作性定义、影响因素（理论构思代表性过窄或过宽） 4、统计结论效度 统计方法引起/统计结论有效性程度、影响因素（统计检验力/统计前提条件/测量工具信度） 考点：心理学实验的含义与基本形式、实验研究的效度、变量及其控制、实验设计 易错知识点： 1、不能排除成熟等因素影响的设计是？单组前后测设计 单组前后测设计是在实验处理前施加一次前测，获得所抽取样本的最初水平或心理特征，再与单组后测结果进行比较，以分析实验处理的效应。实验的结果可能受到练习效应以及历史成熟等因素的影响。 2、拉丁方实验设计采用循环法平衡实验顺序对实验结果的影响，使实验顺序、被试差异都作为自变量因素来处理。 3、对无关变量的控制方法有： 1）消除法：将影响研究结果的各种无关变量消除掉； 2）恒定法：使某些无关变量在整个研究过程中保持恒定不变； 3）平衡法：对某些不能被消除，又不能或不便被恒定的无关变量，通过采取某些综合平衡的方式使其效果平衡； 4）统计控制法：当无关变量的影响无法消除或未能加以控制，而其影响已经测定和已知时，可用统计的校正或调整将这些影响从研究结果中排除。 *恒定刺激法是测量感觉阈限所使用的一种方法，不是控制无关变量的方法。 4、对实验结果产生影响的心理效应的区分： 1）霍桑效应：实验气氛对被试反应的影响，通常发生在个体体验到新事物以后的状态。 2）安慰剂效应：被试在实验过程中的预期心理，被试在接受实验处理后，按照对实验目的的猜测来调整自己的心理或行为反应方式的现象。 3）约翰亨利效应：对照组在与实验组竞争过程中，往往会表现出其行为反应超出原有水平的现象。 4）罗森塔尔效应：汉斯马通过观察主人的表现进行计算，与实验者效应相似。 5、实验研究效度的定义： 1）内部效度：自变量和因变量之间存在关系的明确程度； 2）外部效度：实验的结果能够一般化和普遍化到其他的总体、变量条件、时间和背景中去的程度； 3）构思效度：关于变量及变量之间关系构思的准确性，以及实验变量在实验时的操作定义与推论时的定义的一致程度。即对研究的特质在理论上构思的全面性； 4）统计结论效度：由于统计方法引起的统计结论有效性的程度。 6、配对法的步骤不包括？随机分组 配对法是配对组设计的一种重要方法，主要包括两个步骤：共同作业和配对分组。共同作业又称为事先检验或前测。 7、自变量与因变量 “超常与常态儿童的兴趣、动机与创造性思维的比较研究”一文中，因变量是：兴趣动机与创造性思维；自变量是：超常与常态儿童。 “动机过程对青少年网路游戏行为意向的影响”自变量是动机过程，因变量是青少年网络游戏行为意向。 8、实验设计 实验设计的类型：组间设计、组内设计。组内设计的特点是每个被试接受自变量所有水平的处理。与组间设计相反的是组内设计完全不会受到来自被试个体差异的困扰，但必须面对实验处理之间相互污染的问题。 9、天花板效应：测验中由于题目的数量少或难度不够，使被试的得分受到限制，通过测验不能充分展示他们的能力，也叫高限效应。要求被试完成的任务过于简单，所有不同水平（数量）的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别的情况。 例如，同是100%的正确或100分，各个被试的反应不尽相同，有的吃力有的轻松。与之相对应的是地板效应。 *不会引起天花板效应的是：题目太难。（排除：被试不具有代表性、让4年纪学生做10以下加减、被试不了解实验目的） 10、实验的外部效度：实验结果能够普遍推论到总体或其他同类现象中去的程度，即实验结果的普遍代表性和适用性。 影响实验外部效度的因素：实验环境的人为性、测量工具的局限性、被试样本的代表性。 *被试的选择偏向性影响实验的内部效度。 11、实验的内部效度：实验中的自变量与因变量之间的因果关系的明确程度。一项实验的内部效度越高，意味着因变量的变化是由特定的自变量引起的。 影响实验内部效度的因素：生长和成熟、前测的影响、被试者的选择偏向性、被试者的缺失、实验程序的不一致、统计回归。 *后测不影响实验内部效度。 12、额外变量。 实验者效应：主试有意无意影响被试，使他们的反应符合实验者期望。 安慰剂效应：被试在实验过程中的语气影响被试的反应，导致理论上无效的实验处理也会对因变量产生影响。 霍桑效应：实验处理所带来的气氛影响被试的反应。 约翰亨利效应：对照组与实验组竞争过程中，表现出其行为反应超出原有水平的现象。 13、恰当的因变量指标：1）有效性：充分代表当时的现象或过程；2）客观性：可以用客观的方法观察到；3）数量化：可用数字、次数或用一定的反应程度来表示。 *选择恰当的因变量指标不包括？确定性（排除有效性、客观性、数量化） 14、操作性定义：根据某个心理现象的测定程序对这种心理现象下定义。 15、各类实验类型的理解与应用 1）实验前后设计：在实验条件处理前对被试者进行观测的结果与实验条件处理后所做的同样观测的结果加以对比的设计。比如实验前后都有问卷。

【错误】函数关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。相关关系是指存在着密切的联系但又不是严格的、确定的关系。

还可以设置“隔离速度”、“救治速度”等控制量

【错误】函数关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。相关关系是指存在着密切的联系，但又不是严格的、确定的关系。

【错误】函数关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。相关关系是指存在着密切的联系但又不是严格的、确定的关系。

使用统计学来确定。计量经济学通常使用统计学方法来确定变量间的数学关系，具体以计量经济学使用回归分析来确定变量间的数学关系。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。

在回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是（一个自变量，一个因变量；一个是随机变量，一个是可控变量；不对等关系）。回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向困配伍上的投影间的距离来描述。数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi。总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即（Yi-a-bXi）^2计算。提到回归直线，首先要知道变量的相关性。变量与变量之间的关系常见的有两类：一类是确定性的函数关系，像正方形的边长a和面积S的关系。原理如果散点图中点的分布从整体看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线。根据不同的标准，可以画出不同的直线来近似表示这种线性相关关系。比如可以连接最左侧点和最右侧点得到一条直线，或者让画出的直线上方的点和下方的点数目相等。当所有数据点都分布在一条直线附近，显然这样的直线还可以画出许多条，卖肢而我们希望找出其中的一条，它能最好地反映x与Y的关系，换言之，我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法

【答案】：BA项，因果分析图法是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因之间关系的有效工具；B项，相关图又称散布图，在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形；C项，直方图法是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，又称质量分布图法；D项，控制图法是利用控制图区分质量波动的原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法。

说清楚点好吗谢谢

连续变量。年龄变量的取值范围在理论上可以取任意正实数，注意不是正整数，比如一个人的年龄可以记为17.55岁，表示年龄为17岁6个月18天，甚至还可以利用出生时刻的信息精确到更小的时间单位（如分、秒），主要是因为其取值范围在理论上是连续不断的。扩展资料：注意事项：在一个系统中，如果某一变量的值能够被另一个变量或若干个变量(因素)的值，按一定的规律惟一地确定，则该变量就可以称之为确定性变量。例如在销售价格P为一定的条件下，某商品的销售额Y的变动完全由销售量X所确定，Y就成为确定性变量。随机变量其数值的变动受到许多种因素的影响，在相同条件下进行观测，由于影响因素的作用不同，其可能的实现值(或观测值)不止一个，数值的大小随机波动，带有偶然性，事前无法确定。参考资料来源：百度百科-连续变量

确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。随机性变量指受随机因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是不确定的，偶然的，变量受随机因素影响的大小和方向是不确定的。

因为是线性回归，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值，因此x此时不是随机变量，事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。所以说相关分析中所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。而回归分析是有解释变量X和被解释变量Y之分的。扩展资料在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。

年龄是定量变量,它可以被测量、计算和比较。年龄变量的取值范围在理论上可以取任意正实数，注意不是正整数，比如一个人的年龄可以记为17.55岁，表示年龄为17岁6个月18天，甚至还可以利用出生时刻的信息精确到更小的时间单位（如分、秒），主要是因为其取值范围在理论上是连续不断的。扩展资料：注意事项：在一个系统中，如果某一变量的值能够被另一个变量或若干个变量(因素)的值，按一定的规律惟一地确定，则该变量就可以称之为确定性变量。例如在销售价格P为一定的条件下，某商品的销售额Y的变动完全由销售量X所确定，Y就成为确定性变量。随机变量其数值的变动受到许多种因素的影响，在相同条件下进行观测，由于影响因素的作用不同，其可能的实现值(或观测值)不止一个，数值的大小随机波动，带有偶然性，事前无法确定。在一个系统中，如果某一变量的值能够被另一个变量或若干个变量(因素)的值，按一定的规律惟一地确定，则该变量就可以称之为确定性变量。例如在销售价格P为一定的条件下，某商品的销售额Y的变动完全由销售量X所确定，Y就成为确定性变量。随机变量其数值的变动受到许多种因素的影响，在相同条件下进行观测，由于影响因素的作用不同，其可能的实现值(或观测值)不止一个，数值的大小随机波动，带有偶然性，事前无法确定。

是。确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。商品价格只会受到市场因素的影响，可人为控制，是确定性变量，可以确定变化方向。

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6、随机误差项服从正态分布。如果该变量与剩余的变量相关，小样本下，系数OLS估计量是有偏的，大样本也是非一致性的，主要是因为被剔除的解释变量包含在随机误差项里，这时解释变量与随机误差项相关，产生内生性问题；如果变量与剩余的变量无关，斜率项系数满足无偏性和一致性，但截距项系数却是有偏的。扩展资料：在随机误差中，最重要的是抽样误差。我们从同一总体中随机抽取若干个大小相同的样本，各样本平均数（或平均率）之间会有所不同。这些样本间的差异，同时反映了样本与总体间的差异。它是由于从总体中抽取样本才出现的误差，统计上称为抽样误差（或抽样波动）。例如，抽样误差在医学生物实验中最主要的来源是个体的变异。所以这是一种难以控制的、不可避免的误差。但抽样误差是有一定规律的。研究和运用抽样误差的规律,是根据样本估计总体时所必须领会的基本概念之一，也是医学统计学的重要内容之一。参考资料来源：百度百科-随机误差

随机变量

【答案】：CD所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。

C

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时间序列是按时间顺序的一组数字序列。样本（sample）：指从总体中抽取的一部分单位的集合，或者是由一部分总体单位所构成的集合。其中构成样本的总体单位的个数称为样本容量。通常用n表示。从总体中所抽取的某一个具体的样本数值被称为样本值。变量（variable）：说明现象某种特征的概念称为变量，在统计学中有时候也定义为可变的数量标志。具体可以分为：确定性变量：指受确定性因素影响的变量随机变量：指受随机因素影响的变量连续型变量：在一个区间内可以连续不断取值的变量离散型变量：其一切可能取值都以整数形式出现，并可以一一列举的变量样本容量n与总体方差、允许误差、可靠性系数有以下关系： 　　1．总体方差越大，必要样本容量n越大。即必要样本容量n 与总体方差成正比。　　2．必要样本容量n反比例于允许误差 。即在给定的置信水平下，允许误差越大，样本容量就可以越小；允许误差越小，样本容量就必须加大。 　　3.样本容量n与可靠性系数成正比。也就是说，我们要求的可靠程度越高，样本容量就应越大；我们要求的可靠程度越低，样本容量就可以越小。

灯管使用寿命不是确定性变量。根据查询相关公开资料显示：灯管使用寿命一半在2500--3500小时左右，使用日光灯要注意避免频繁启动。目光灯寿命一般不少于3000小时，其条件是每启动一次连续点燃3小时。随着每启动一次连续点燃时间的长短，灯管的寿命也相对延长或缩短。灯管往常指直管荧光灯，由于词汇特殊性，现指外观为长管的灯具。

因为是现行回归了，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量，

是。商业企业的商品库存量是指在某一时点上，存在企业产成品仓库中暂未售出的产品实物数量，是确定性变量，可人为控制的，不会随时间的改变而增加或者减少。

反映总体单位的属性或特征的统计术语称为标志。标志是统计认识的起点。按标志是否可以用数量表现进行划分，分为品质标志和数量标志。品质标志是指不能用数量表现而只能用文字、符号或代码进行说明的标志，如：人的性别、文化程度、工种等；数量标志是指能用数量表现的标志，如：人的年龄、工人工资、工业产值等。凡是反映品质标志单位组成的总体称为属性总体；凡是反映数量标志组成的总体称为变量总体。 　　将可变的数量标志抽象化就称其为变量，其取值称为变量值或标志值。变量分为确定性变量和随机变量。确定性变量是指受必然性因素的作用，各变量值呈现出上升或下降惟一方向性变动的变量；随机变量是指受偶然性因素的作用，变量值呈现出随机的混沌状态变动的变量。。根据变量的取值是否连续划分，有连续型变量和离散型变量。连续型变量是指在一个取值区间内可取无穷多个值。连续型变量值要用测量或计算的方法取得；离散型变量是指在一个取值区间内变量仅可取有限个可列值。离散型变量值只能用计数的方法

确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。随机性变量指受随机因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是不确定的，偶然的，变量受随机因素影响的大小和方向是不确定的。

如果一个随机变量,它所有可能取的值是可列的（countable),可列包括有限 个(finite）或者无限可列（infinite countable)多个,那么这个随机变量,就是离散的(discrete). 例子： 1. 抛一个骰子,所有可能得到的点数就是一个离散随机变量,所有可能的取...

等距变量是一种有相等单位但没有绝对零点的变量，因此它只能做加减运算，不能做乘除运算。 比如温度，有相同的单位——摄氏度；但没有绝对零点，0℃并不代表没有温度。温度可以加减但不能乘除，可以说20℃比10℃多10℃，但不能说20℃比10℃多一倍。

x=0.23,0.46,0.92,1.8,....3.6,.....7.2~~~.y=20.8,54.8,89.5,204.1,428.6,860.9~~~设y=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex+f,把以上数据代入得6元一次方程组，解出a,b,c,d,e,f.计算量较大。

不同公式中n代表的意思不同，第一式和第二式的n和nu27951实际上就是同一意思，相对数而已第一式的n完全可以理解为第二式的（nu27961）u27951

把a提出来，剩下的用等比数列公式套一下就可以了！这个a是带K的一个数

一般，百分制的分数是等距变量，五分制或等级制的分数是顺序变量。

等距变量是一种有相等单位但没有绝对零点的变量,因此它只能做加减运算,不能做乘除运算. 比如温度,有相同的单位——摄氏度；但没有绝对零点,0℃并不代表没有温度.温度可以加减但不能乘除,可以说20℃比10℃多10℃,但不能说20℃比10℃多一倍.

【答案】：A当两列变量是等距或等比变量，且服从正态分布，计算它们的相关系数最恰当的方法是积差相关。

连续变量。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。医药统计中大豆的亩产量属于连续变量，在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量。

面积不是离散变量。离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值，即可以把它们当做离散变量来看待。例如年龄、评定成绩等虽属连续变量，但一般按整数计算，按离散变量来处理。离散变量的数值用计数的方法取得。离散变量的概率分布，常用的有二项分布、泊松(Poisson)分布。其余的还有两点分布、几何分布、超几何分布等概率分布。连续变量介绍：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。例如，生产零件的规格尺寸，人体测量的身高、体重、胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。以上内容参考：百度百科-连续变量

连续变量。连续变量是指在一定范围内可以取无限个值的变量，糖尿病患者的住院天数可以取任意实数值，属于连续变量。

可以。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，是研究分类的一种多元统计方法。而其中的变量可以是连续变量，也可以是分类变量，而年份就属于是连续变量的一种，是可以作为变量的，并无太大限制要求。

被调查者的背景信息中受教育程度变量属于连续变量。受教育程度是连续变量，因为受教育会影响到将来。教育程度就是某人受到教育的最高学历。实际生活和工作中，是指最后也是最高层次的一段学习经历，以经教育行政部门批准，实施学历教育、有国家认可的文凭颁发权力的学校及其它教育机构所颁发的学历证书为凭证。

spss中五点量表属于连续变量

看你从什么粒度和维度去说，如果按年算，那就是离散的1,2,3,4,5.。。如果按时间轴的变化来算，它是连续的。是一个单调递增的直线

不是，月降水属于间接变量，主要是统计一个月之中的降雨量（下雨即统计）。

属于。零售价格指数是属于变量中的连续型变量。零售价格指数是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变动程度的相对数。

都是连续变量。连续变量数值连续不断，在相临的两值之间可以无穷分割，表现为无穷小数。例如，销售额、建筑面积都是连续变量。而离散变量的值一般只能表示为整数，如人口数，学校数都是连续变量。连续变量数值连续不断，在相临的两值之间可以无穷分割，表现为无穷小数。例如，销售额、建筑面积都是连续变量。而离散变量的值一般只能表示为整数，如人口数，学校数都是连续变量。连续变量数值连续不断，在相临的两值之间可以无穷分割，表现为无穷小数。例如，销售额、建筑面积都是连续变量。而离散变量的值一般只能表示为整数，如人口数，学校数

连续变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值，因此物理成绩属于连续变量。

多选题与连续变量的分析简单来说是多选题不属于连续变量。由于多选题的选项没有单向或单维性特点，是一种大杂烩，因而多选题本身不能反映某个单一的内涵或方向，也就是说多选题本身不属于连续变量，不能直接某个单一的题目本身表示某个测量指标，则多选题不适合直接作为连续变量的测量指标。

居民储蓄存款余额属于连续变量。变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量。

按照中国人习惯,年龄一般取整数年龄,如21、22、23、24、25……,则属于离散型变量.而如果按照国外习惯,年龄取整数年龄+月+天的形式,如21岁6个月18天,则应该归类于连续型变量.

属于。连续变量，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，所以平民生活费用价格指数属于连续变量，居民生活费用价格指数是反映城乡居民购买的消费品价格和服务项目价格综合变动趋势和程度的相对指标。

不是。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，上课人数不会一直按顺序变化，不属于连续变量。在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的。

每周上网的时间属于：连续变量。变量，指值可以变的量，变量以非数字的符号来表达，用拉丁字母，变量的用处在于能化描述指令的方式，结果只能使用真实的值，指令只能应用于某些情况下。连续变量是指：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种，在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

财政税费属于连续型变量在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如，生产零件的规格尺寸，人体测量的身高、体重、胸围等为连续变量，其数值只能用测量或计量的方法取得。反之，其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等，只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。

产量是可以用自然数表示出来的，所以是离散变量。产值是连续变量。

不属于，这个应该是很稳定的数值