变量

因为cot(x+y)中x和y无法有效的分列到等号两侧

可分离变量的微分方程及解法： ①通过观察可将其化为g(y)dy=f(x)dx的形式 ②变量分离至等式两端时，两边同时积分③应用积分知识，得出通解G(y)=F(x)+C

齐次方程必须借助第三个变量u，设u=y/x才能求出来。可分离的微分方程直接两边求定积分就可以求出来。

cosy=(+-C)(e^x+1);C本身就是任意数了，所以可以去掉+-号

牛顿，莱布尼茨和伯努利。微分方程起源于17世纪，简单的微分方程是由这三位数学家从几何和力学上解决的问题，这些早期发现开始于1690年。

可分离变量的，不啰嗦，能分解成这样f（p）dp=f（y）dy，就是的

这没有关系吧。因常数是任意常数。- lnC = ln(1/C), 与 + lnC1 比较， 取 C1 = 1/C 岂不是一样吗 ？

已知：f(x)=xe^(1-ax)有：f"(x)=x"e^(1-ax)+x[e^(1-ax)]"=e^(1-ax)+x·[e^(1-ax)](-a)=e^(1-ax)-ax·e^(1-ax)=(1-ax)·e^(1-ax)

如图，分离变量，积分，带入特解

微分相同，则两个函数相差一个常数。你可能没有弄明白：函数、自变量、因变量的关系，题中，x、y都是自变量，z是因变量，最后的z=f（x，y）这个把自变量、因变量联系到了一起的表达式才是函数

这个，貌似在微分方程中见得比较多。变量可分离，就是说，多个变量，可以分开，各自为一组。比如，x^2+x=y^3+6y^2+3左边全是关于x的，而右边全是关于y的。这样，就把他们分成了两组。

因为齐次的式子等号右边为0 等号左边的变量就可以移到等号右边去 就可以分离变量 如果是非其次 右边还多常数项 问题就变得复杂了 不能分离变量

不影响。根据《数学证明条例》规定，在可分离变量中，其通解常数c的值与变量是否为正或负无本质上的关系，并不会影响结果。

不需考虑，最后把特解排除即可

这个,貌似在微分方程中见得比较多. 变量可分离,就是说,多个变量,可以分开,各自为一组. 比如,x^2+x=y^3+6y^2+3 左边全是关于x的,而右边全是关于y的.这样,就把他们分成了两组.

分离变量就是将偏微分方程中的一个变量都移到等号一边，另一个变量移到等号的另一边，这样若使方程成立，左右两边都等于一个常数，这样就把偏微分方程转换为常微分方程求解。xdy+2ydx=0xdy=-2ydx-1/(2y)dy=(1/x)dx两边同时等于常数C，完成了变量分离。

这个,貌似在微分方程中见得比较多. 变量可分离,就是说,多个变量,可以分开,各自为一组. 比如,x^2+x=y^3+6y^2+3 左边全是关于x的,而右边全是关于y的.这样,就把他们分成了两组.

这个，貌似在微分方程中见得比较多。变量可分离，就是说，多个变量，可以分开，各自为一组。比如，x^2+x=y^3+6y^2+3左边全是关于x的，而右边全是关于y的。这样，就把他们分成了两组。

多个变量。在微分方程中，变量可分离，4xy有多个变量，可以进行拆分，所以是可分离变量。变量可分离，就是多个变量可以分开，各自为一组。

一般合并同类项后，x和y存在加减运算的，都不能分离变量比如这道题，(x-y)y"=cosx，存在x-y，所以不能分离变量

不是。可分离变量是将一个偏微分方程分解为两个或多个只含一个变量的常微分，而x-y为方程式，并不是可分离变量。在用分离变量法的过程中多次应用叠加原理，方程的解是所有特解的线性叠加。

不是。可分离变量是指该变量可以进行一定的因式分解。常数不属于变量，不是分离变量，可分离变量是高等数学中一定需要学习的数学知识，难度很高。

1、数据可用性：门槛变量应该基于可用的数据。如某个变量无法收集或缺乏足够的数据，那么该变量可能不适合作为门槛变量。2、解释性：门槛变量应该容易被解释。需要确保门槛变量的意义和作用容易理解和解释，以便在业务中推广。

简单说,之所以有新的解释变量进入或者剔除,那是因为解释变量之间存在一定程度的相关,用某个变量可以解释其他变量,因而有些变量就是多余的.既然解释变量之间是完全不相关的,这就意味着,新引入的变量不会被已有的解释变量解释,因而肯定不会被剔除；之前被剔除的变量也不会因为新变量的引入而重新具有解释力,因为它和新变量毫无相关,所以不会被再次引入.打个比方说,某个地方地震了,家家户户都可以领取政府发放的慰问金,但显然如果是同一户人家的人来领的话就不能重复领取.A、B、C1、C2四个人去领,其中C1、C2是同一户人家的,那肯定被剔除,因为不能被重复领取；这时,第五个人D也去领,如果D和前面四个人都毫无关联,必然可以领取慰问金,因为他和谁都不是一户人家的,同时,之前被剔除的C1或C2也不可能重新有资格领取,因为他和这个新加入的D没有任何关联,这个D也和A、B没有任何联系,不可能挤掉他们而重新召回C1或C2.

不可以。分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。

解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为...

不可以。含解释变量滞后一期的面板模型是无法做门槛回归的。

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--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）

为了提高实验结果的准确度。对所有控制变量做门槛检验是为了提高实验结果的准确度，控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。

可以。门栏模型是静态的另外固定效应回归估计要求协变量是强外_变量，估计值是_致的，可以加入滞后变量，加入后可以正常的生变量。

是一种特殊的被解释变。用于定量分析，有助于研究者在复杂系统中检测出由不同因素影响的潜在关系，被解释变量大于门槛值时，可能会发生某种行为，当被解释变量小于门槛值时，不会发生这种行为。门槛值是一种特殊的被解释变量，可用于定量分析，有助于研究者在复杂系统中检测出由不同因素影响的潜在关系。

是的。核心解释变量也是门槛变量时，核心解释变量一般为内生变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。

是两个不同变量。常态下具有不饱和体系的分子中存在着电子转移，由这种电子转移所产生的效应称为中介效应。当个体先接受了一个小的要求后，为保持形象的一致，他可能接受一项重大、更不合意的要求，这叫做门槛效应，又称登门坎效应、得寸进尺效应。对我们的启示很多,在教育工作上也有应用和借鉴。如对学习有困难的学生,教师一下子不宜对他们提出过高的要求。

门槛变量和控制变量是实验设计中的两个重要概念，它们都与实验结果的可靠性和有效性密切相关。门槛变量指的是一个变量的取值必须达到一定门槛值，才能对实验结果产生显著的影响。例如，在一项药物疗效实验中，药物剂量可能是一个门槛变量，只有当药物剂量达到一定水平时，才能显著改善患者的病情。而控制变量指的是在实验过程中，保持其它变量的恒定，只改变一个变量来观察其对实验结果的影响。例如，在一项研究中，要观察不同温度对植物生长的影响，那么光照、土壤湿度、施肥量等变量都需要保持恒定，只改变温度来观察植物生长的变化。门槛变量和控制变量之间没有必然的相关性，但是它们都是实验设计中需要考虑的因素。门槛变量的存在会影响实验结果的可靠性，因为如果门槛值没有达到，就无法观察到其对实验结果的影响。控制变量的存在则可以排除其它因素对实验结果的影响，提高实验结果的可信度。在实际研究中，门槛变量和控制变量的选择需要根据研究问题和实验设计来确定。同时，还需要注意在实验过程中严格控制门槛变量和控制变量的影响，以保证实验结果的可靠性和准确性。

可以。调节变量是调节一组关系的变量，和门槛变量可以是一个人，比如人力资本和经济增长的关系，门槛变量可以是其他解释变量比如城镇化，也可以是该解释变量。

门槛变量的估计系数是可以计算出来的。即如果将整个样本分成若干个子样本分别进行回归，是否还能得到大致相同的估计系数。对于时间序列数据，这意味着经济结构是否随着时间的推移而改变。对于横截面数据，比如，样本中有男性与女性，则可以根据性别将样本一分为二，分别估计男性样本与女性样本。如果用来划分样本的变量不是离散型变量而是连续型变量，比如，企业规模、人均国民收入，则需要给出一个划分的标准，即“门槛值"。

可以阿，通常来说混合数据分为两种，一是pool，二是panel pool是横截面数据少而时间期较多；而panel正相反，时间期较短。 所以3年用panel做是可以的。

单变量统计分析，双变量统计分析根据涉及的变量多少不同,可分为单变量统计分析、双变量统计分析和多变量统计分析。

选择敏感变量、控制变量总量必须适当。1、选择敏感变量。门槛变量必须要灵敏，而且对结果的影响程度应该为中等强度，这意味着它们对实验结果有确定性的影响。2、控制变量总量必须适当。控制变量的总量应该保持在适当的范围内，过多的门槛变量可能会导致实验范围过于狭窄、发现问题的能力下降，甚至出现不充分的研究结果。门槛变量是指用于控制实验范围或评估数据可信程度的参考变量。确保门槛变量的选择能够有助于探索研究变量的不同属性或因素之间的相互关系，得出清晰明确的实验结果。

1、数据可用性：门槛变量应该基于可用的数据。如某个变量无法收集或缺乏足够的数据，那么该变量可能不适合作为门槛变量。2、解释性：门槛变量应该容易被解释。需要确保门槛变量的意义和作用容易理解和解释，以便在业务中推广。

不需要。因为解释变量之间存在一定程度的相关，用某个变量可以解释其他变量，因而有些变量就是多余的。既然解释变量之间是完全不相关的，这就意味着新引入的变量不会被已有的解释变量解释，因而肯定不会被剔除。之前被剔除的变量也不会因为新变量的引入而重新具有解释力，因为它和新变量毫无相关，所以不需要剔除。

常量是5/2,变量是h,函数是s

正常放入自变量里就好。哑变量问题可以参考SPSSAU帮助手册中的说明：哑变量说明-SPSSAU

二峰的这个回归模型中，单个解释变量的这个统计量服从自由度为一是什么风格，他应该是分散分布。

logistic回归只对线性可分问题表现良好，对非线性可分问题表现不好，可以尝试其他方法

1、二分类分组;严格意义上，提到哑变量通常是指转化为多分类的变量，但在这里我们首先介绍二分类分组，将连续型变量按照某个切点转化为二分类变量，是因为二分类变量在某种意义上也是一种最为简单的哑变量形式。二分类变量有2个分类属性，我们选择其中一个分类作为参照（通常设置变量=0），则另一个分类自动作为比较组（通常设置变量=1）。通常情况下，为了保证以切点划分的两组研究对象，在样本量上能够尽量保持一致，我们可以以该自变量的中位数为切点进行分组，即按照中位水平分为高、低两组来进行比较；或者也可以按照临床实践中具有某种特殊意义的诊断切点作为分组标准，将研究人群分为有无此类疾病特点的两组来进行比较。2、等分位分组;将连续型变量进行二分类分组，这种方法固然简单易行，也便于理解，但是在有些情况下，比如我们想要更多地观察自变量与因变量之间复杂的变化关系，此时若仅分为二组，则会遗漏很多重要的信息，使得数据本身的价值没有得到更充分的利用。因此，在借鉴二分类分组思想的基础上，我们可以对连续型变量进一步离散化，根据样本量和分析的需要，通常可以按照该变量的三分位、四分位或者五分位等切点来进行分组。进行等分位分组，其优点在于不仅可以保证每一组的研究人群在样本量上能够保持相对一致，而且可以较为直观的反映自变量与因变量之间复杂的变化关系，为进一步探讨两者之间的关联性提供了一定的依据。3、等距分组;在进行等分位分组时，研究对象被均匀分组，基本上每一组研究人群的样本量大致相同，但是组与组之间的间距却很难保证是一致的。例如上述研究中，研究人员对水果纤维摄入水平进行5分位分组，每一组的中位数分别为1.45、2.55、3.55、4.69、6.68，相邻两组之间的间距是不相等的。当我们需要探讨某个连续型自变量，在每增加固定间距的单位水平时，引起的因变量的变化效应，就可以将该自变量以一个设定好的固定间距，对其进行分组，然后再引入到模型中进行分析。这样分组转换的好处在于，在实际的临床应用中，分析结果的临床意义易于解释和理解。等分位分组时，切点的选择是依赖于当前的研究人群，如果研究人群发生了变化，其分组的切点也会跟着发生变化；但是如果以固定的单位间距作为切点去分组，在进行临床解释时则更加便于病人理解和接受。

Mplus分析方法：_员淞课嗬啾鸱掷啾淞浚_=3），调节和中介、因变量均为连续变量。

据我所知二分类结果变量是可以有s1m模型的。

Pearson 相关要求自变量和因变量都是正态数据，个人推荐混合线性模型。但自己还不熟悉，抱歉。

不可以。根据查询多元线性回归定理和性质得知，多元线性回归中自变量不可以是二分类。在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

如考察的是生育率对gdp影响第一个模型，教育投资作为控制变量，可以看做教育投资在所研究的所有案例中都是固定不变的。即我们只关心自变量生育率和因变量gdp，个人认为此事楼主所研究的生育率应该是按年份来的，所以第一个模型即假设教育投资在所有年份基本一样（考虑了通货膨胀、汇率等各种因素后的一样）。教育投资不变， 生育率和gdp回归，不知道也没有其他自变量。。。如果生育率和gdp关系显著为正，那就是生育率上升或下降对gdp有显著影响，要么生育率上升，gdp升；反之，降。第二个模型，是否沿海是二分变量， 这假设了不管是不是沿海对实验本身的影响是恒定的。保证了实验本身生育率的独立性。解释同上。控制不同的变量对研究本身都是有影响的，因变量gdp的变化不仅受自变量生育率等影响，但我们为了达到我们的目的，控制了一些变量，假定他们不变。但是，如果控制得不合理、不得当，甚至只是可能控制变量的差异，都可能对研究结果有很大差异。

二项logistics回归

卖家已提交规划就那样合同价

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。　　二值logistic回归：　　选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。　　细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。　　然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。　　选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。　　点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。　　继续，确定。　　然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。　　第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。　　第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。　　在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。　　在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。　　此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。

不合适，这个不是的，cox回归可以是定量资料的自变量，分类变量可以被进一步分为多种类型，要根据情况来选择合适的模型。

使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了其实操作是很简单的，

ROC曲线体现的是多个“自变量的界限”下的敏感度、特异度变化，如果你的自变量是个两分类变量（即只有一个“界限”，将其分为正常或异常），那么ROC曲线虽然可以画，但却没有任何意义。

变量主要是用来描述事物特征,那么按照描述的粗劣,有以下两种划分方法:按基本描述划分定性变量 :也称为名称变量、品质变量、分类变量,总之就是描述事物特性的变量,目的是将事物区分成互不相容的不同组别,变量值多为文字或符号,在分析时,需要转化为特定含义的数字。定性变量可以再细分为:无序分类变量:取值之间没有顺序差别,仅做分类,又可分为二分类变量和多分类变量二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女,对、错,阴、阳等,二分类变量是一种特殊的分类变量,有其特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别,如血型分为A、B、AB、0。定量变量:也称为数值型变量,是描述事物数字信息的变量,变量值就是数字,如长度、重量、产量、人口、速度和温度。定量变量可以再细分，连续型变量:在一定区间内可以任意取值,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。如身高、绳子的长度等。离散型变量:值只能用自然数或整数单位计算,其数值是间断的,相邻两个数值之间不再有其他数值,这种变量的取值一般使用计数方法取得。

如果是搜集数据是百分制分数，但在计算时将其按照某一标准分为及格和不及格，则为人为二分变量。1、二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2、变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1、二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2、常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3、二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析。若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。

不是吧，人为二分变量本身就要是一个连续型的测量数据，年级的高低不是连续型的

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。连续性变量：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。

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。连续性变量：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。

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。连续变量：1，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。2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量;如果它的域是连续的，它就是连续变量。3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3..........

比较指标对不同性别是否显示显著差异，一般使用方差分析，方差分析对应的统计量服从卡方分布。秩和检验是非参数统计，涉及到排序统计量的时候使用

这个问法不好做相关分析

SPSS 203个变量：Groups、hsCRP、X(值)图形Graphs->旧对话框Legacy Dialogs->条形图Bar复式条形图Clustered:，个案组摘要Summaries for groups of cases，定义Difine其他统计量(例如均值)Other Statistics，将X放入变量框Variable，Groups放类别轴Category Axis，hsCRP放定义聚类Difine clusteres by右上角，选项Options显示误差条形图Display error bars，置信区间Confidence Interval，继续，确定。

分类变量做分析时通常需要设定哑变量，有N个分类变量就设定N-1个哑变量。二分类变量比较特殊，自己刚好就可以作为一个哑变量，所以不需要特殊的处理，按照连续变量处理即可，中介分析也是一样。

也就是说非正态的人为二分也是可以用点二列的咯

录入1和2

较容易。比如，你想这样二分：4和5一组，1-3一组。点转换--计算新变量，就可以实现。下面有一个if按钮，可以点它，你尝试一下，很快会明白。

当自变量为连续变量，因变量为二分类变量时，可以使用t检验或方差分析中的方差齐性检验（Levene检验）来判断是否满足正态性和方差齐性假设。如果满足假设，可以使用t检验或方差分析；如果不满足假设，可以使用非参数的Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验来进行单因素分析。其中，t检验适用于两个样本之间的比较，方差分析适用于三个及以上样本之间的比较。如果存在多个自变量，则可以使用多元logistic回归分析。关于为什么使用这些方法，主要是因为这些方法考虑了不同样本之间的差异，能够较好地反映不同自变量对因变量的影响程度。而在判断是否满足正态性和方差齐性假设时，可以通过图形和统计检验进行验证。如果数据不符合正态分布假设或方差不齐假设，则选择非参数方法进行分析，可以提高分析的可靠性和准确性。关于内容延伸，需要在实际分析过程中仔细检查数据的质量和性质，保证使用的方法合理有效，结果准确可靠。同时，需要充分理解各种方法的原理和适用条件，不同方法的比较和选择也需要根据实际情况进行判断和决策。

可以的啊，需要将自变量哑变量化，就是将自变量转化为0和1的虚拟变量，你这里可以将干预组设置为1，将对照组设置为0。剩余的分析步骤和连读变量是一样的。

process是不允许二分调节变量。讲解了自变量、因变量为显变量，调节变量为二分类变量时，用Mplus编写代码进行分析。自变量、因变量为潜变量时的代码与显变量的差不多。

你对照组和实验组是用T检验还是卡方检验？你的二分变量是通过logistic回归分析还是一般回归分析？

K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据 你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。

二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。因为变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，手动移除出共线性的自变量调节增强相关性。所以二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。二分类变量是按照观察对象的某一特性或特点，将调查对象分为两组的变量。

在SPSS里面的重新编码即可。f变量=1，生成新变量为=1，其余为0。fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0。解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：1、将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。2、在【目标变量】中直接输入变量的名称。3、然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。4、可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。5、添加逻辑条件即可。6、最后点击确认即可。这样就解决了spss数据的变量类型如何转换的问题了。SPSSspss是统计产品与服务解决软件，SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件。

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。