变量

独立随机变量的线性组合也是独立的。根据公开资料查询得知，两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布，而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布，所以独立随机变量的线性组合也是独立的。

算式应该是可以的，很多题目都是这样的！ 不过最后的算式确定还是要看显著性怎么样了！ 至于关系嘛，应该是线性相关吧，不是一般意义上的关系！（不确定） 有详细注释的话谢谢分享！应该是，多元回归里面要做的一步就是多重共线性的检验，就是线性相关关系

XY相互独立，只能和F(X,Y)=Fx(X)+Fy(Y)是充分必要条件（式子中小写xy为下标），其他回答里的都不对XY相互独立，可以推出1，ρXY（XY的相关系数）=0；2，XY不相关；3，Cov（X，Y）（XY的协方差）=0；4，E(XY)=E(X)+E(Y);5,D(X±Y)=D(X)+D(Y)。这五句话，可以互相作为彼此的充分必要条件，是【XY互相独立】的充分但不必要条件，可以从【XY相互独立】推出这五句话，但是不能从这五句话反推【XY相互独立】

解释是对的 但字母写错了 应该选 B不相关

只有相互独立才能计算结果。因为只有相互独立才能计算结果。独立性是指两个变量的发生概率一点关系没有，而相关性通常是指线性关系。

“自变量”或“独立变量”。因不因外界改变而发生变化的变量称为“自变量”或“独立变量”。在科学实验中，自变量是实验人员可以控制的变量，是对实验结果有影响的原因，通常在实验设计之初就要选定和控制变量的范围，以保证实验结果的准确性和可重复性。自变量的变化可能会导致因变量的变化，但是因变量的变化并不一定是由自变量引起的。

independent 自变量，就是独立变量dependent 因变量

如果这三个随机变量互相是独立的，你这个式子才成立。你先考虑两个独立变量的情况，E（A*B）=COV（A，B）+E（A）*E（B）。因为独立，所以协方差COV（A，B）=0，所以E（A*B）=E（A）*E（B）。再把两个变量的情况推广到三个，就能得出E（A*B*C）=E（A）*E（B）*E（C）。扩展资料：用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎；而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。可见，虽然不能再进行比赛，但依据上述可能性推断，甲乙双方最终胜利的客观期望分别为75%和25%，因此甲应分得奖金的100*75%=75(法郎)，乙应分得奖金的的100×25%=25(法郎)。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。参考资料来源：百度百科-数学期望

独立就是不受其他干扰，第一张图三个电容，当他们同时存在时，改变其中一个的参数那么其他的状态都会改变，而任选两个时，改变其中一个参数另一个的状态不会发生变化。举个更简单的例子，第四张图，两电感同时存在时电流分两路走，改变其中一个电感的阻值，那么他分走的电流就会发生变化，而只保留一个电感的话，只要电流源不变，通过电感的电流就不会变

如，i1 i2 i3, 3可由1 2求出，1 2可以由其他量分别求出，不需要建立1 2之间的函数关系！

即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变

独立变量，即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变。只有将某物理量由独立变量来表达，由它给出的函数关系才是正确的因变量，一个量改变会引起除因变量以外的其他量改变。把非独立变量看做是独立变量，是确定物理量间关系的一大忌。变量，是指没有固定的值，可以改变的数常量有多种类型，每种类型都有一个数据类型，有整型，字符，浮点，枚举等常量变量，是指没有固定的值，可以改变的数,比如函数y=f(x)+K+1中 x和y都是变量,其中K和1就是常量,即不变的物理量和一些不变的数,有确定的数值独立变量，即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变，比如G=mg中的m就是独立变量,m的变化只会引起函数值的变化不会引起因子g的变化非独立变量(因变量)，一个量改变会引起除因变量以外的其他量改变。比如匀强电场中E=F/q.F与q任何一个变化,另外个跟着变

变量是统计学研究中对象的特征。 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）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。

学习、知觉、动机和决策。独立变量，即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变。个体层面上的控制变量包括受教育水平、年龄、年龄的平方、性别、民族、是否为党员、宗教信仰、婚姻状况、健康状况和社会地位。家庭层面上的控制变量包括家庭总收入和财富水平。

简单的说就是独立变量变化时，相互不影响，依赖变量与独立变量存在相关性

请你输入mysql.exe所在的完整路径，例如你安装在d:mysql下，那么cmd后面应该这样输入：d:mysqlinmysql.exe-h127.0.0.1-uroot-p

变量可以作为参数参数是变量的一种

在翻转课堂实验中，控制因变量的方法包括：1. 随机分组：将实验对象随机分成实验组和对照组，以消除个体差异对实验结果的影响。2. 控制变量法：在实验过程中，尽可能保持其他变量不变，只改变研究对象的某一变量，以确保实验结果的可靠性。3. 双盲实验：实验对象和实验者都不知道实验组和对照组的分组情况，以消除主观因素对实验结果的影响。4. 重复实验：多次重复实验，以确保实验结果的稳定性和可靠性。5. 控制实验环境：在实验过程中，尽可能保持实验环境的一致性，以消除环境因素对实验结果的影响。

分类变量是指只能选择有限个数的值，如男女、红绿蓝等非数值数据。赋值是将变量赋予一个值，例如将性别变量赋值为男或女。在Python等编程语言中，分类变量可用数字标签来表示，例如将男表示为0，女表示为1。但是，将分类变量赋值成数字后，不能随意进行数值运算或计算平均数等操作，因为其没有纯数值含义，只是一种标签或分类。因此在进行机器学习等数据分析时，需要对分类变量进行编码，将其转化为可以进行数值计算的形式，可以使用独热编码、标签编码等方法。独热编码是指为每个分类变量的每一个取值创建一个虚拟列，其中只有一个为1，其他为0，从而防止算法错误地将标签解释为具有平均值的连续变量。标签编码是将每个可能的取值映射为一个数字，用于将其转换为数值，并保留原有的分类含义。总之，分类变量赋值后不能随意转化，必须进行编码才能用于机器学习等数据分析应用。

一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量是（自变量是一天中的时间，因变量是温度）。自变量是研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量是在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。分布状况等温线气温的分布通常用等温线图表示。所谓等温线就是地面上气温相等的各地点的连线。等温线的不同排列，反映出不同的气温分布特点。如等温线稀疏，则表示各地气温相差不大。等温线密集，表示各地气温悬殊。等温线平直，表示影响气温分布的因素较少。等温线的弯曲，表示影响气温分布的因素较多。等温线沿东西向平行排列，表示温度随纬度而不同，即以纬度为主要因素。等温线与海岸平行，表示气温因距海远近而不同，即以距海远近为主要因素等等。

控制变量和观测变量是科学研究中经常使用的术语，两者的含义如下：1. 控制变量(Control Variable)控制变量是指在一项实验或研究过程中，除了被研究的变量以外，其他可能影响结果的变量都要保持不变。这样做可以消除其他因素对被研究变量的干扰，从而更准确地研究被研究的变量与结果之间的关系。例如，假设我们要研究某种化妆品的效果对皮肤的影响，为了控制其他可能影响皮肤状态的因素，我们需要让参与实验的人在使用化妆品前使用同样的护肤品、保持相同的饮食习惯、不接触雾霾等污染物等。2. 观测变量(Observed Variable)观测变量指的是在研究中实际观察到并记录下来的变量，就是实验中研究者直接或间接观察和测量到的数据，也称为自变量或因变量。观测变量可以是数量型变量(如身高、体重、年龄等)、分类型变量(如性别、民族、血型等)、顺序型变量(如教育水平、收入水平等)等。综上所述，控制变量和观测变量的区别在于前者用于消除其他可能影响结果的变量，从而提高实验或研究的准确性；后者则是直接或间接观察、测量得到的变量，用于分析和解释结果。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系把自变量的平方项 和自变量加入方程进行回归，如果平方项的回归系数显著，则有你说的这种 U 型关系，

变量和常量是用来在程序中表示数据的。常量是指取值在程序的执行过程中始终保持不变的量，又分为文字常量（Literal constant）和常变量（也称“符号常量”）。本节将分三小节来介绍。变 量◆ 变量：在程序中是指可以改变值的量。◆ 变量名：用于标识变量的标识符。而且变量必须用标识符进行标识。◆ 变量的类型：变量有类型之分，如整形变量、字符变量等。◆ 变量的说明：任何变量都必须先说明后使用。目的：一是便于编译程序为变量分配空间，二是便于编译时进行语法检查。1、效率：常量在编译的时候，可以以立即数形式编译进指令，比起使用使用内存的变量要高效。 2、约束：定义成常量，可以避免程序在运行中给它错误赋值，不要小看这种约束，给常量赋值的错误是很容易犯的，编译器会立即告诉你不对。 3、语法：定义数组大小等，是因为编译时候要确定分配的空间，这时必须使用常量。

概念与变量的含义是什么？变量有哪些类型？答案概念是对现象的抽象，是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中，从类似事物或现象中概括出共同的本质属性，对这种共同属性的表述就是概念。 变量是概念的一种类型，是指本身可变动的概念。 社会调查研究经常涉及的变量类型有：离散变量，是按一定标准把事物分为两类或多类的变量；连续变量，是指用一组数值直接表示出同一类事物的量的变化的变量；自变量，是指能够影响其它变量，而又不受外界因素的影响而自身产生变化的变量；因变量，是指不能影响其它变量，而又受外界因素影响而变化的变量；中间变量，是介于自变量和因变量中间的变量；定类变量，即只有类别属性之分，而没有大小、优劣之别的变量；定序变量，是除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别的变量；定距变量，是除了具有类别、次序区别之外，还有同标准化的距离的区别变量；定比变量，是除具有定类、定序、定距等特征外，在变量取值中还有一个以零为最终参照系的变量。收起去不挂科APP 查看更多试题题目反馈概念与变量的含义是什么？变量有哪些类型？答案概念是反映事物的本质属性的思维形式，也就是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中，从某类事物或现象中概括出共同的本质属性，对这种共同属性的表述就是概念。变量可以说是概念的另一种称谓，是说明事物或现象某种特征的概念。社会调查研究所涉及的大多数概念都是变量。但并不是所有的概念都是变量，只有可变动的概念才能称作变量。（5分）社会调查研究经常涉及的变量类型有：离散变量；自变量；因变量；中间变量；定类变量；定序变量；定距变量；定比变量。（5分）展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈概念与变量的含义是什么?变量有哪些类型?答案概念是对现象的抽象,是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中,从类似事物或现象中概括出共同的本质属性,对这种共同属性的表述就是概念。变量是概念的一种类型,是指本身可变动的概念。社会调查研究经常涉及的变量类型有:离散变量,是按一定标准把事物分为两类或多类的变量;连续变量,是指用一组数值直接表示出同一类事物的量的变化的变量;自变量,是指能够影响其它变量,而又不受外界因素的影响而自身产生变化的变量;因变量,是指不能影响其它变量,而又受外界因素影响而变化的变量;中间变量,是介于自变量和因变量中间的变量;定类变量,即只有类别属性之分,而没有大小、优劣之别的变量;定序变量,是除了有类别属性之分外,还有等级或次序的区别的变量;定距变量,是除了具有类别、次序区别之外,还有同标准化的距离的区别变量;定比变量,是除具有定类、定序、定距等特征外,在变量取值中还有一个以零为最终参照系的变量。展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈概念与变量的含义是什么?变量有哪些类型?答案概念是对现象的抽象，是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中，从类似事物或现象中概括出共同的本质属性，对这种共同属性的表述就是概念。变量是概念的一种类型，是指本身可变动的概念。社会调查研究经常涉及的变量类型有：(1)离散变量、连续变量；（2）自变量、因变量、中间变量；（3）定类变量、定序变量、定距变量、定比变量展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈【简答题】概念与变量的含义是什么?变量有哪些类型? (8.0分)答案答:概念是对现象的抽象,是类似事物或现象的属性在人们主观上的反映。人们在社会实践中,从类似事物或现象中概括出共同的本质属性,对这种共同属性的表述就是概念。 变量是概念的一种类型,是指本身可变动的概念。 社会调查研究经常涉及的变量类型有:离散变量,是按一定标准把事物分为两类或多类的变量;连续变量,是指用一组数值直接表示出同一类事物的量的变化的变 量;自变量,是指能够影响其它变量,而又不受外界因素的影响而自身产生变化的变量;因变量,是指不能影响其它变量,而又受外界因素影响而变化的变量;中间 变量,是介于自变量和因变量中间的变量;定类变量,即只有类别属性之分,而没有大小、优劣之别的变量;定序变量,是除了有类别属性之分外,还有等级或次序 的区别的变量;定距变量,是除了具有类别、次序区别之外,还有同标准化的距离的区别变量;定比变量,是除具有定类、定序、定距等特征外,在变量取值中还有 一个以零为最终参照系的变量。展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈说明变量时有哪些存储类型?其含义是什么?答案答:C 语言支持四种存储类型:auto, register, static和extern。(1) auto称为自动型也称为堆栈型,用auto存储类型说明的变量都是局部于某个程序范围内的,只能在某个程序范围内使用,通常在函数体内或函数中的复合语句里。(2) register称为寄存器型,使用register关键词说明的变量主要目的是想将所说明的变量放入CPU的寄存器存储空间中,这样可以加快程序的运行速度。(3) static称为静态存储类型,在C 语言中,既可以在函数体内,也可在函数体外说明static 存储类型的变量。在函数体内说明的static 存储类型的变量也是一种局部变量,与auto最大不同点是:static存储类型的变量在内存中是以固定地址存放的,而不是以堆栈方式存放的;只要整个程序还在继续运行静态变量就不会随着说明它的程序段的结束而消失,它下次再调用该函数,该存储类型的变量不再重新说明,而且还保留上次调用存入的数值。(4) extern称为外部参照引用型,使用extern说明的变量是想引用在其它文件中函数体外部说明的变量。当变量在一个文件中的函数体外说明,所有其他文件中的函数或程序段都可引用这个变量。这种变量的作用域是所有的函数和程序段,一般用于在函数之间传递数据。展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈简述概念和变量的区别。答案（1）概念注重从质的规定性方面去反映客观的社会现象某种特征，而变量侧重从量的方面去反映这种特征的存在及变化程度。（2）一个概念可以是高度抽象的，并且有时无需考虑它是否可以在经验当中实际测量；而一个变量则必须能够在经验当中测量。因此，当我们需要对某种社会现象做出综合性的理论概括和描述时，更多地需要运用概念；而当我们要在经验研究中对一个概念进行测量时，就必须首先将它转化为一个变量。展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈说明变量时有哪些存储类型？其含义是什么？答案C. 语言支持四种存储类型：auto，register，static和extern。（1）auto称为自动型也称为堆栈型，用auto存储类型说明的变量都是局部于某个程序范围内的，只能在某个程序范围内使用，通常在函数体内或函数中的复合语句里。（2）register称为寄存器型，使用register关键词说明的变量主要目的是想将所说明的变量放入CPU的寄存器存储空间中，这样可以加快程序的运行速度。（3）static称为静态存储类型，在C 语言中，既可以在函数体内，也可在函数体外说明static存储类型的变量。在函数体内说明的static存储类型的变量也是一种局部变量，与auto最大不同点是：static存储类型的变量在内存中是以固定地址存放的，而不是以堆栈方式存放的；只要整个程序还在继续运行静态变量就不会随着说明它的程序段的结束而消失，它下次再调用该函数，该存储类型的变量不再重新说明，而且还保留上次调用存入的数值。（4）extern称为外部参照引用型，使用extern说明的变量是想引用在其它文件中函数体外部说明的变量。当变量在一个文件中的函数体外说明，所有其他文件中的函数或程序段都可引用这个变量。这种变量的作用域是所有的函数和程序段，一般用于在函数之间传递数据。展开查看完整答案去不挂科APP 查看更多试题题目反馈变量的含义：答案是指可以定量并能取不同数值的事物的特征。去不挂科APP 查看更多试题题目反馈什么是变量？它有哪些主要类型？变量中的相关关系如何？答案所谓变量是指某一社会现象包含有一个以上的变量值的概念，也就是说概念是具有变量和变量值。变量是指概念本身是可变动的，变量值即取值，是指用数值表现的变量。对变量可以从不同方面进行区分：（1）自变量、因变量、中间变量：自变量是指不受外界因素的影响而自身产生变化的变量。因变量是指受外界因素影响而变化的变量。中间变量是介于自变量和因变量中间的变量。（2）定类变量、定序变量、定距变量，定比变量：定类变量是指变量的取值即变量值只有类别属性之分，而没有大小、优劣之别。定序变量是指变量的取值，即变量值，除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别。定距变量是指变量的取值即变量值，除了具有类别、次序区别之外，还有类别之间、序列之间的标准化距离的变量。定比变量是指变量的取值，即变量值除具有定类、定序、定距等特征外，在变量取值中还有一个真正的零的变量即为定比变量。社会现象之间的关系不是互相存在着严格的依存关系的函数关系，而是一种相关关系。主要特征是某一现象与另外一种现象之间存在着一定的依存关系，但是这种依存关系不是确定的和严格存在的。相互联系的社会现象之间存在着一定的因果关系，有一因一果、一果多因、一因多果以及多因多果等等。在社会调查研究中，调查者的主要目的之一就是探寻事物之间的因果关系。此外，事物之间的还有非因果关系的关系，这种关系，我们称之为相关关系。也就是说，事物之间有一定关系、有一定联系，但不是因果关系。这种关系的类型主要有：（1）正相关与负相关。当自变量的数值增加时，因变量的数值也随之相应增加，这种相关关系是正相关。当自变量的数值增加时，因变量的数值也随之有减少的趋势，这种关系就是一种负相关。（2）直线相关与曲线相关。当自变量的数值发生变动（增加或减少），因变量的数值随着发生大致均等的变动时，这种关系称为直线相关。当自变量的数值发生变动时（增加或减少），因变量的数值随之发生不均等的变动，这种关系称为曲线相关。社会调查研究中，运用相关这一概念，其目的是在调查研究社会现象之间关系的密切程度。研究社会现象之间关系的紧密程度，这种研究是一种相关分析。

变量和因变量是（变量是一天中的时间，因变量是温度）。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。自变量是实验研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。如研究酶活性与温度的关系的实验，温度变化就是自变量，酶活性的改变就是因变量。扩展资料：自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试（符号O）对刺激（符号S）作反应（符号R），即S－O—R。显然，这里刺激变量就是自变量。参考资料来源：百度百科-自变量

理解不同变量涵义变量是与常量相对的概念，常量是一个不变的值，变量则是在性质、数量上可以变化或操纵的条件、现象、事件或事物的特征，变量至少具有两个以上的值。实验过程中可以变化的因素称为变量。变量依其相互关系可分为自变量、因变量和无关变量。自变量也称实验变量，是指实验中由实验者主动操纵而变化的变量，是能独立地变化并引起因变量变化的条件。因变量也称反应变量，是由自变量的变化引起变化的变量，是一种结果变量。无关变量又称控制变量，泛指除自变量以外一切可能影响因变量数值而对研究可能起干扰作用的因素。由于它对研究结果将产生影响，所以需要在研究过程中加以控制。例如在“观察SO2对植物的影响”的实验中，不同浓度的SO2就是自变量。而由于SO2浓度的变化，植物体的生长状态也随之改变，这就是因变量。该实验中，除自变量以外，实验装置及器材的一致性、实验植物的生长状况、培养的环境条件、实验操作程序、观察时间的长短等等，都属于无关变量。2． 掌握变量控制方法根据实验目的和实验原理，对实验中的各变量进行不同方式的控制是生物实验设计最关键的步骤，也是生物实验设计的灵魂。对上述三种变量的控制可归纳为以下三句话，即操纵自变量，控制无关变量，检测因变量（见图1）。2.1 正确操纵自变量不同的实验有不同的操纵自变量的方法，一般来说有两种情况。一种情况是如果自变量是一个外在的条件（对研究对象而言），一般运用实验控制的加法原理来操纵自变量，即设法给研究对象施加自变量的干扰，造成研究对象的变化，从而使研究对象在被激发状态中反映其某些特征。如例1中，就是通过对苹果插条施加自变量来观察插条的生长状况的。另一种情况是如果自变量是一个实验条件，一般运用实验控制的减法原理来操纵自变量，即设法排除自变量对研究对象的干扰，同时尽量保持被研究对象的稳定。如例2中，通过去掉幼叶的叶片和顶芽来观察叶柄脱落的情况。应该说明的是，有的实验，对某一自变量的控制既运用减法原理又运用加法原理，如“植物对不同矿质元素的需要”的实验，其目的是探讨某种植物对不同矿质元素的需要与否。实验中，先依据减法原理设计出对各种矿质元素的控制，即在完全营养液中人为除去某种矿质元素，以观察植物生长发育的情况，如果发育正常，说明该矿质元素不是该植物的必需元素；如果发育不正常，则还要运用加法原理人为补充该种元素，以证明该元素为植物所必需的矿质元素

灯泡装置距离保持不变是为了保持变量的实验结果的准确性。根据查询相关公开信息显示：灯泡装置距离保持不变是为了保持变量的实验结果的准确性。在做实验的过程中要保持变量唯一的目的是实验结果的准确性，如果存在多个变量的话，实验就没有任何意义了，故灯泡装置距离保持不变是为了保持变量的实验结果的准确性。

http://cqyx.cersp.com/article/browse/26352.jspx

确定时间序列中是否存在单位根，如果变量不能拒绝有单位根，则认为是非平稳的。如果经过单位根检验得到所研究的序列是非平稳的，可以通过一次或多次差分变为平稳序列。

由图可以得出因变量就是P（价格），变量就是P（需求量），1.在实际问题中。关键：因变量随自变量变化而变化。其次，研究的目的及方便于问题的研究。以矩形面积问题为例。从理论上讲，长a，宽b，面积S都有资格当因变量或自变量。它们有众所周知的关系式S＝ab如果我们把长a固定（不变，是常数），研究宽b的变化引起面积S如何变化，则把面积S看成宽b的函数。这时，面积S是因变量，b是自变量。按习惯用y表示因变量，x表示自变量。记为S＝ax或y＝ax也可记为S(x)=ax.同理S＝bx或y＝bx如果我们把长a固定（不变，是常数），研究面积S的变化引起宽b如何变化，则把宽b看成面积S的函数。这时，b是因变量，S是自变量。关系式b＝a/S。记为y=a/x不过，注意：在函数的应用题中，命题者一般会告诉你谁是谁的函数。2.在解析式中。如果含有x，y。一般认为y是x的函数。但是有两种极其少见的情况例外：其一，有特别约定。其二，不构成“y是x的函数”。就是不满足函数的定义。 希望采纳

　　变量是指在一定的取值范围内可以取任意值的数值。常见的变量例子有每天的温度、每加仑牛奶的价格、每天往返办公地点与住处的时间。变量的定义与常量刚好相反，常量是指 数值随时间的变化保持不变，或变化十分细微可忽略不计。例如，你每天驱车往返办公地点与住处的时间是一个变量，而两者之间的距离却是一个常量。一个变量的取值依赖于其他有关的变量的数值。例如，你驱车上班的时间将取决于当时的路况。由于驾车时间的长短依赖于路况的变化， 我们便将驾车时间定义为相关变量。　　　　让我们继续这个例子，我们可以清楚地知道路况的好坏并不依赖于你驾车的时间（它依赖于其他的因素）。它相对于驾车时间是独立的，因此我们将路况称为（相对于驾车时间而 言）独立变量。当然这并不是说路况相对于其他因素， 也是独立变量。因为路况可能与天气有关，这样路况相对于天气而言，就是相关变量。　　　　项目小组必须确定过程中的相关变量。相关变量是那些由于其他（独立）变量变化而发生改变的变量。因此我们可以通过了解其他（独立）变量的数值来预测相关变量。项目小组最好可以建立一个相关变量的关系图表，这样可以帮助小组全面、清晰地了解过程中的相关变量。一旦定义了相关变量，应确定每个相关变量的独有特性，以及它的限制条件和理想值。　　　　独立变量同样需要进行确定。为确定过程中的独立变量 其影响相关变量的取值　　需要建立因果图（ Cause-and-Effect ）来寻找影响相关变量的因素。一旦确定后， 这些因素将组成独立变量的集合。　　　　在确定了相关变量和独立变量后，项目小组已经完成了确定过程关键元素三分之二的工作。剩下的工作是确定控制变量。　　　　控制变量实际上也是独立变量，它是那些由项目小组选定进行控制的因素。通过对这些 因素的研究可以更清楚地了解它们是如何影响过程以及它们取什么数值才能使过程最有效率。在选择控制变量的过程中，小组应清楚地定义控制对象。　　　　1、六西格玛多变量分析的含义：　　六西格玛多变量分析是一种用于显示及分析多变量数据的图形工具。它可以帮助我们更好地理解过程中出现的偏差。　　2、使用多变量分析的目的：　　当需要找寻改进的机会时，当需要在众多的因素中，排除非重要部分。而将项目重心集中到重要的因素中时。　　3、偏差的来源　　①位置偏差:　　是由于不同位置所造成的，例如，同一零件上不同的部位，不同的上件/机头，不同的生产线。　　②循环偏差:　　是指流程中连续件之间的偏差。例如，连续生产出的产品之间的偏差。　　③时间偏差:　　例如，不同天次、不同的班次、不同的月份。　　4、生成六西格玛多变量分析的方法：　　①选择输出变量　　流程的输出变量往往不止一个。例如，零件长度、零件直径。选择其中与项目有关联的做进一步分析。在使用数据进行分析之前，确认己通过测量系统的重复性与复现性的分析。　　②列举所有可能造成偏差的原因　　例如，机器设置/原材料/环境/设备，等等。　　③制订抽样计划　　了解不同偏差来源的类别及水平数目。我们至少需要收集2*2=4组数据。　　④收集数据　　与相关人员讨论抽样计划；准备记录表格；记录所有的特殊事件；如有可能，记录所有可能的输入变量；如有可能，测量多次，以降低测量系统所造成的偏差。　　⑤制作多变量分析图　　输入MINITAB，得出分析图。　　⑥分析结果，检查重要的非随机特征　　⑦找出可能产生的原因　　⑧总结所有的结果，得出结论并制订下一步计划

第六章 变量之间的关系 变量的概念 变量之间的关系 表格法 关系式法 变量的表达方法 图象 一、变量、自变量、因变量 1、在某一变化过程中，不断变化的量叫做变量。 2、如果一个变量y随另一个变量x的变化而变化，则把x叫做自变量，y叫做因变量。 3、自变量与因变量的确定： （1）自变量是先发生变化的量；因变量是后发生变化的量。 （2）自变量是主动发生变化的量，因变量是随着自变量的变化而发生变化的量。 （3）利用具体情境来体会两者的依存关系。 二、表格 1、表格是表达、反映数据的一种重要形式，从中获取信息、研究不同量之间的关系。 （1）首先要明确表格中所列的是哪两个量； （2）分清哪一个量为自变量，哪一个量为因变量； （3）结合实际情境理解它们之间的关系。 2、绘制表格表示两个变量之间关系 （1）列表时首先要确定各行、各列的栏目； （2）一般有两行，第一行表示自变量，第二行表示因变量； （3）写出栏目名称，有时还根据问题内容写上单位； （4）在第一行列出自变量的各个变化取值；第二行对应列出因变量的各个变化取值。 （5）一般情况下，自变量的取值从左到右应按由小到大的顺序排列，这样便于反映因变量与自变量之间的关系。 三、关系式 1、用关系式表示因变量与自变量之间的关系时，通常是用含有自变量（用字母表示）的代数式表示因变量（也用字母表示），这样的数学式子（等式）叫做关系式。 2、关系式的写法不同于方程，必须将因变量单独写在等号的左边。 3、求两个变量之间关系式的途径： （1）将自变量和因变量看作两个未知数，根据题意列出关于未知数的方程，并最终写成关系式的形式。 （2）根据表格中所列的数据写出变量之间的关系式； （3）根据实际问题中的基本数量关系写出变量之间的关系式； （4）根据图象写出与之对应的变量之间的关系式。 4、关系式的应用： （1）利用关系式能根据任何一个自变量的值求出相应的因变量的值； （2）同样也可以根据任何一个因变量的值求出相应的自变量的值； （3）根据关系式求值的实质就是解一元一次方程（求自变量的值）或求代数式的值（求因变量的值）。 四、图象 1、图象是刻画变量之间关系的又一重要方法，其特点是非常直观、形象。 2、图象能清楚地反映出因变量随自变量变化而变化的情况。 3、用图象表示变量之间的关系时，通常用水平方向的数轴（又称横轴）上的点表示自变量，用竖直方向的数轴（又称纵轴）上的点表示因变量。 4、图象上的点： ① 对于某个具体图象上的点，过该点作横轴的垂线，垂足的数据即为该点自变量的取值； ② 过该点作纵轴的垂线，垂足的数据即为该点相应因变量的值。 ③ 由自变量的值求对应的因变量的值时，可在横轴上找到表示自变量的值的点，过这个点作横轴的垂线与图象交于某点，再过交点作纵轴的垂线，纵轴上垂足所表示的数据即为因变量的相应值。 ④ 把以上作垂线的过程过来可由因变量的值求得相应的自变量的值。 5、图象理解 （1）理解图象上某一个点的意义，一要看横轴、纵轴分别表示哪个变量； （2）看该点所对应的横轴、纵轴的位置（数据）； （3）从图象上还可以得到随着自变量的变化，因变量的变化趋势。 五、速度图象 1、弄清哪一条轴（通常是纵轴）表示速度，哪一条轴（通常是横轴）表示时间； 2、准确读懂不同走向的线所表示的意义： （1）上升的线：从左向右呈上升状的线，其代表速度增加； （2）水平的线：与水平轴（横轴）平行的线，其代表匀速行驶或静止； （3）下降的线：从左向右呈下降状的线，其代表速度减小。 六、路程图象 1、弄清哪一条轴（通常是纵轴）表示路程，哪一条轴（通常是横轴）表示时间； 2、准确读懂不同走向的线所表示的意义： （1）上升的线：从左向右呈上升状的线，其代表匀速远离起点（或已知定点）； （2）水平的线：与水平轴（横轴）平行的线，其代表静止； （3）下降的线：从左向右呈下降状的线，其代表反向运动返回起点（或已知定点）。 典型例题 1．在一次实验中，小强把—根弹簧的上端固定，在其下端悬挂物体，下面是测得的弹簧的长度y与所挂物体的质量x的一组对应值： (1)上述表格反映了哪两个变量之间的关系?哪个是自变量?哪个是因变量? (2)当所挂重物为4kg时，弹簧多长?不挂重物呢? (3)若所挂重物为6kg时(在弹簧的允许范围内)，你能说出此时弹簧的长度吗? 2．如图所示，梯形上底的长是x，下底的长是15，高是8． (1)梯形面积y与上底长x之间的关系式是什么? (2)用表格表示当x从10变到20时(每次增加1)，y的相应值； (3)当x每增加1时，y如何变化?说说你的理由； (4)当x=0时，y等于什么?此时它表示的是什么? 3．地壳的厚度约为8到40km．在地表以下不太深的地方，温度可按y=35x+t计算，其中x是深度(km)，t是地球表面温度（℃），y是所达深度的温度（℃)． (1)在这个变化过程中，自变量、因变量各是什么? (2)分别计算当x为lkm，5km，10km,20km时地壳的温度(地表温度为2℃)． 题型发散 发散1 选择题 把正确答案的代号填入题中的括号内． (1)下面的图表列出了—项试验的统计数据，表示将皮球从高处d落下时，弹跳高度b与下落高度d的关系．试问，下面的哪个式子能表示这种关系(单位：cm) ( ) 2 (A)buf03dd (B)b=2d (C)buf03d d (D)b=d+25 2 (2)某地一天的气温随时间的变化如图，根据图象可知：在这一天中最高气温与达到最高气温的时刻分别是 ( ) (A)14℃；12h (B)4℃；2h (C)12℃；14h (D)2℃；4h 发散2 填空题 1、如图，△ABC是等腰三角形，周长是60cm，腰为xcm，底为ycm． (1)写出用含x的关系式来表示y； (2)当腰由20cm变化到25cm时，底边长由_______cm变化到________cm； (3)腰为20cm时，是什么形状的三角形?若腰为30cm时，行吗? 纵横发散 发散1 南京市在某一天的地表气温是38℃，据测量每升高1km，气温下降6℃，那么在hkm的高空，温度t是多少?并计算当h的值是6km、10km、12km时的气温.讨论一下民用飞机在一万米高空飞行时，机舱为什么要与机外空气隔绝? 发散2 婴儿在6个月、一周岁、2周岁时体重分别大约是出生时的2倍、3倍、4倍，6周岁、10周岁时体重分别约是1周岁时的2倍、3倍． (1)上述哪些量在发生变化?自变量和因变量各是什么? (2)某婴儿在出生时的体重是3.5kg，请把他在发育过程中的体重情况填入 下表： (3)根据表格中的数据，说一说儿童从出生到10周岁之间体重是怎样随年龄增长而变化的? 转化发散 发散1 如图是某地一天的气温随时间变化的图象．根据图象回答，在这一天中： (1)什么时间气温最高?什么时间气温最低?最高气温和最低气温各是多少? (2)20时的气温是多少? (3)什么时间的气温为6℃? (4)哪段时间内气温不断下降? (5)哪段时间内气温持续不变? 发散2 为了加强公民的节水和用水意识，合理利用水资源，各地采用价格调控等手段达到节约用水的目的．某市规定如下用水收费标准：每户每月的用水不超过6m时，水费按每立方米a元收费；超过6m时，不超过的部分每立方米仍按a元收费，超过的部分每立方米按c元收费．该市某户今年3、4月份的用水量和水费如下表所示： 3 3 3 设某户该月用水量为xm，应交水费为y(元)． (1) 求a、c的值，并写出用水不超过6m和超过6m时，y与x之间的关系式； (2) 若该户5月份的用水量为8m，求该户5月份的水费是多少元? 发散3 如图6—5所示的曲线表示某人骑一辆自行车时离家的距离与时间的关系．骑车者九点离开家，十五点回家．根据这个曲线图，回答下列问题： (1)到达离家最远的地方是什么时间?离家多远? (2)何时开始第一次休息?休息多长时间? (3)第一次休息时离家多远? (4)11:00到12:00他骑了多少千米? (5)他在9:00到10:00和10:00到10:30的平均速度是多少? (6)他在何时至何时停止前进并休息用午餐? (7)他在停止前进后返回，骑了多少千米?返回时的平均速度是多少? 专题练习： 专题一、速度随时间的变化 1、 汽车速度与行驶时间之间的关系可以用图象来表示，下图中A、B、C、D四个图象，可以分别用一句话来描述： 3 3 3 （1）在某段时间里，速度先越来越快，接着越来越慢。 （ ） （2）在某段时间里，汽车速度始终保持不变。 （ ） （3）在某段时间里，汽车速度越来越快。 （ ） （4）在某段时间里，汽车速度越来越慢。 （ ） 速度 速度 速度 速度 o A 时间 B 时间 o C 时间 o D 2、描述一名跳水运动员从起跳到落水这一运动过程中，速度v与时间t之间关系的图象大致是（ ） V O A B O C 3、李明骑车上学，一开始以某一速度行进，途中车子发生故障，只好停下修车，车修好后，因怕耽 误时间，于是加快了车速．如用s表示李明离家的距离，t为时间．在下面给出的表示s与t的关系如 图中，符合上述情况的是 ( ) t t 4、一辆轿车在公路上行驶，不时遇到各种情况，速度随之改变，先加速，再匀速又遇到情况而减速，过后再加速然后匀速，下公路、上小路，到达目的地．图中哪幅图象可近似描述上面情况 ( ) 5、“龟兔赛跑”讲述了这样的故事：领先的兔子看着缓慢爬行的乌龟，骄傲起来，睡了一觉。当它醒来时，发现乌龟快到终点了，于是急忙追赶，但为时已晚，乌龟还是先到达了终点u201eu201e.用S1、S2分别表示乌龟和兔子所行的路程，t为时间，则下列图象中与故事情节相吻合的是（ ） 6、小明某天上午9时骑自行车离开家，15时回家，他有意描绘了离家的距离与时间的变化情况（如图6－32所示） . （1）图象表示了哪两个变量的关系？哪个是自变量？哪个是因变量？ （2）10时和13时，他分别离家多远？ （3）他到达离家最远的地方是什么时间？离家多远？ （4）11时到12时他行驶了多少千米？ （5）他可能在哪段时间内休息，并吃午餐？ （6）他由离家最远的地方返回时的平均速度是多少？ 专题二、温度与时间的关系 1、夏天,一杯热水越来越凉，图中可表示这杯水的水温T与时间t的函数关系的是（ ） 2、气温与海拔高度有关，一般情况下，每升高1 km,气温下降6℃.某山地面温度为28℃，请写出气温t(℃)与高度h(km)之间的关系式：________. 3、下面是某人某一天正常体温的变化图(如图). 35.35. (1)大约什么时间其体温最高？最高体温是多少？ (2)大约什么时间其体温最低？最低体温是多少？ (3)在什么时间内其体温在降低？ (4)在什么时间内其体温在升高？ (5)A、B两点分别表示什么？ (6)从大体上说说体温在24小时内的变化情况. 专题三、高度（深度）与时间的变化 1、如图是某蓄水池的横断面示意图，分深水区和浅水区，如果这个蓄水池以固定的流量注水，下面哪个图象能大致表示水的最大深度h和时间t之间的关系？( ) A B C D 2、如图：向放在水槽底部的烧杯注水（流量一定）注满烧杯后，继续注水，直至注满水槽，水槽中水面上升高度与注水时间之间的关系大致是下列图象中的（ A B C D 3、气温随高度而变化的过程中，________是自变量，_______因变量 4、一圆锥的底面半径是5cm，当圆锥的高由2cm变到10cm时，圆锥的体积由________cm变到_________cm． 3 3 5、△ABC的底边BC＝8 cm,当BC边上的高线从小到大变化时，△ABC的面积也随之变化. (1)在这个变化过程中，自变量和因变量各是什么？ (2)△ABC的面积y(cm2)与高线x(cm)的关系式是什么？ (3)用表格表示当x由5 cm变到10 cm时(每次增加1cm),y的相应值. (4)当x每增加1 cm时，y如何变化？ 专题四、数学与生活 1、某人用新充值的50元IC卡打长途电话，按通话时间3分钟内收2.4元，超过1分钟加收一元钱的方式缴纳话费.若通话时间为t分钟（t大于等于3分钟），那么电话费用w可以表示为 ；当通话时间达到10分钟时，卡中所剩话费从50元减少到 元 2、一种豆子每千克售2元，豆子总的售价y(元)与所售豆子的质量x(kg)之间的关系如下表. (1)在这个表中反映哪两个变量之间的关系？哪个是自变量？哪个是因变量？ (2)当豆子卖出5 kg时，总价是多少？ (3)如果用x表示豆子卖出的质量，y表示总价，按表中给出的关系,用一个式子把x和y之间的关系表示出来. (4)当豆子卖出20 kg时，总价是多少？ 体验中考： 1、（2011重庆市潼南,8,4分）目前，全球淡水资源日益减少，提倡全社会节约用水．据测试：拧不紧的水龙头每分钟滴出100滴水，每滴水约0.05毫升.小康同学洗手后，没有把水龙头拧紧，水龙头以测试的速度滴水，当小康离开x分钟后，水龙头滴出y毫升的水，请写出y与x之间的函数关系式是（ ） A．y=0.05x B． y=5x C．y=100x D．y=0.05x+100 2、（2010湖北孝感，7，3分）一艘轮船在长江航线上往返于甲、乙两地.若轮船在静水中的速度不变，轮船先从甲地顺水航行到乙地，停留一段时间后，又从乙地逆水航行返回到甲地.设轮船从甲地出发后所用的时间为t（小时）,航行的路程为s（千米）,则s与t的函数图象大致是（ ） 3、（2011四川重庆，8，4分） 为了建设社会主义新农村，我市积极推进“行政村通畅工程”，张村 和王村之间的道路需要进行改造，施工队在工作了一段时间后，因暴雨被迫停工几天，不过施工队随后加快了施工进度，按时完成了两村之间道路的改造．下面能反映该工程尚未改造道路里程y(公里)与时间x(天)的函数关系的大致图像是( ) A． B． C． D． 4、（2011山东济宁，7，3分）如图，是张老师出门散步时离家的距离y与时间x之间的函数关系的图象，若用黑点表示张老师家的位置，则张老师散步行走的路线可能是（ ） x （第4题） A B C D 5、（2011浙江衢州，9,3分）小亮同学骑车上学，路上要经过平路、下坡、上坡和平路（如图）.若小亮上坡、平路、下坡的速度分别为v1、v2、v3，且v1uf03cv2uf03cv3，则小亮同学骑车上学时，离家的路程s与所用时间t的函数关系图像可能是（ ）

控制变量根据研究目的、运用一定手段（实验仪器、设备等）主动干预或控制自然事物、自然现象发展的过程，在特定的观察条件下探索客观规律的一种研究方法。自然界发生的各种现象往往是错综复杂的，并且被研究对象往往不是孤立的，总是处于与其他事物和现象的相互联系之中，因此影响研究对象的因素在许多情况下并不是单一的，而是多种因素相互交错、共同起作用的。要想精确地把握研究对象的各种特性，弄清事物变化的原因和规律，单靠自然条件下整体观察研究对象是远远不够的，还必须对研究对象施加人为的影响，造成特定的便于观察的条件，这就是控制变量的方法。控制变量的科学方法在物理学的研究中是经常使用的。例如在研究气体的温度、体积、压强这3个状态变量之间的关系时，必须设法把决定气体状态的一个量或两个量用人为的方法控制起来，使它保持不变，然后来比较、研究其他两个变量之间的关系。在进行观察时，首先把研究对象限定为一定质量的气体，然后研究在温度恒定的条件下，它的体积跟压强的关系，得出了玻意耳定律。如果使一定质量气体的体积（或压强）保持不变，研究它的压强跟温度的关系（或体积跟温度的关系），便得出了查理定律了（或盖·吕萨克定律）。这2个定律都是用控制变量的方法得出的描述一定质量的气体的状态量之间的关系的实验定律，为建立理想气体模型、推导理想气体状态方程提供了可靠的实验依据。在研究物体的加速度跟所受的外力和物体质量的关系时，也采用了控制变量的方法。如先研究物体质量不变时，在大小不同的外力作用下，物体的加速度跟外力的关系；再研究在相同大小的外力作用下，物体的加速度跟质量的关系。这就是著名的牛顿第二定律。 比如一位保健品推销员推销产品：第一种说法：“这补脑剂效果可好了，我儿子吃了一个月，学习成绩明显提高了。”；第二种说法：“我们的研究表明，在吃了我们的保健品半年后，学生的记忆力显著提高。”到底哪种说法可信，通过控制变量的方法解决。一般数据会受许多因素的影响，所谓控制变量，指的就是把额外的因素控制住，使它们尽量少地影响数据，从而让人们能集中观察需要研究的因素产生了什么影响。比如，针对这种保健品，科学家不会简单说有效还是无效，而是要进行实验，把年龄、教学方法之类额外的因素影响去除，单独针对保健品来检验。他会选取一个班级，先测试一下孩子的记忆力，然后把孩子随机分成两半，一半服用保健品，一半服用相同量的面粉压成的药片，即安慰剂。三个月或半年半年以后回来再次测试，看看两组的成绩有没有差异。如果实验结束后，学生们的记忆力确实比半年前有所提高，可两组之间没有差异，就知道，这提高并非来自保健品的功效了。这里服用安慰剂就是控制其他影响记忆力的变化因素。 统计学诞生之初，作用之一就是提供各种数据以供参考，但同时弊端也显现，比如控制某些条件，就会得到某些人意愿的结果。将因果和相关混淆事物之间的关系多种多样，统计上关心的两种关系是因果和相关。前者不难理解，比如说缺水导致歉收；后者对大众却有点生疏，它指的是两者有着相同和相异的变化趋势。相同的趋势叫做正相关，比如一组孩子的身高和体重往往是正相关的，身高越高体重相应越重；相异的则是负相关，比如吃高脂肪的食物越多，患血管疾病的几率越大。这些关系并不是因果关系，不能确定其中一个变量的变化导致了另一个变量的变化。很有可能存在另一个变量影响了它们两个。然而，将相关当作因果确实屡见不鲜。某调查显示，常去网吧和学习成绩低下呈高度正相关，就是说学生去网吧越频繁，学习成绩越差。这不免让人推论，去网吧使成绩变差，但事实情况可能并不存在这种因果关系，而是厌学情绪或者学习障碍导致了学生成绩差和喜欢去网吧。在这个例子中，去网吧的频率和学习成绩可能都受厌学情绪的影响。学生厌学情绪越强烈，去网吧越频繁，同时学习成绩越差。仅仅把相关的两者看作因果，从而将学习不好完全归因于网吧。而禁止学生去网吧，起到的作用很可能十分有限。一个收费昂贵的训练班宣称，他们的学员在毕业后三年都获得了极高的收入。只要仔细检查一下他们统计的数据，会发现这么事实：这些学员在入学前已有一定的经济基础，正因为如此他们才担负得起高昂的学费，则他们增长的收入很大程度上来自于已有的基础。统计数据的真实性统计时需要样本足够大，尽可能减少随机误差带来的干扰。这个“大”在不同的情况下是很不一样的。如果研究的是一所学校，可能选取一到两个班就可以了。可如果涉及的问题是全国性质的，可能人数就要达到数千、数万甚至更大。样本容量有保证是一方面，另一方面是样本选取不能有偏，就是样本能很好的代表总体。如果人们现在做一个调查，看一看最初恢复高考的三年中几所名牌大学入学学生如今的年收入，会得到很高高数字。其实是调查的缺陷，能够准确联系调查的却只有一部分较为成功的人。其中有一些人却不一定愿意接受调查。最后，还不能排除一些人受赞许倾向的影响，有意无意地提高报告自己的收入水平。最终，调查员只回收了那些成功人士的数据，而沉默的大多数却被“统计式”地忽视了。

自变量是被操纵的变量。因变量是被测定或被记录的变量。因果关系 :因变量随自变量而变化问题 自变量 因变量 植物的生长速度与气温有何关系？ （气温） （植物的生长速度）受热时的液体的体积如何变化？ （受热） （液体的体积）人的生长速度是怎样的？ （生长速度） （人体）

前因变量就是它的影响因素，结果变量就是它所造成的结果consequences

变来变去的，编译器怎么解析啊别用字符串了，用个数字的数组吧。

问题一：什么叫因变量，什么叫解释变量？ 如果甲导致乙的结果发生变化，则导致的原因甲就是解释变量，而引起的结果已就属于因变量。 问题二：自变量和因变量的定义是什么? 简单点说，自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。 在实验中，自变量是由实验者操纵、掌握的变量户因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果。 因此自变量和因变量的相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。 问题三：常量,变量,因变量,常变量各指什么意思? 数学中表征事物量的一对概念。在事物的特定运动过程中，某量若保持不变，则称之为常量；反之，则称之为变量，在生活中有广泛运用。 因变量（dependent variable）函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。另外“因变量”也特指心理实验中的专业名词。 编程中： 常变量就是类似：const float pi=3.14，pi是圆周律。pi虽然是一个变量，但是它的值不能改变。 变量是类似int i，i是一个变量，你可以在它表示的范围类随便给它赋值，如i=1，i=2.。。。 常量就是在程序运行过程中,其值不可改变的量.与变量不同,常量没有名称,由于常量同样要存储,所起其有地址。常量有很多种，整型，字符等。。。如1，2，3是整型常量，a，b，c是字符常量。。 问题四：变量和因变量什么区别 通俗的说，变量就是指一切存在不同的值的指标。比如性别、年龄、身高、学历、温度等，几乎所有的都可以称作变量。 变量里面又贰据研究目的的不同分为 自变量、因变量、控制变量、随机变量等 自变量和因变量通常是一起出现的，有自变量的地方就应该有因变量，或者只要谈到因变量 就必须提自变量 问题五：统计学中的自变量、因变量、额外变量是什么意思？ Y = AX ^ 2 + BX + C 其中X是自变量，Y是因变量，Y与X的变化而变化 问题六：变量是什么意思 变量是指在程序的运行过程中随时可以发生变化的量。 变量是程序中数据的临时存放场所。在代码中可以只使用一个变量，也可以使用多个变量，变量中可以存放单词、数值、日期以及属性。由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏骇上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。 问题七：什么叫变量？ 变量即在程序运行过程中它的值是允许改变的量。 常量即在程序运行过程中它的值是不允许改变的量。 变量必须说明，说明的目的，是让程序知道变量类并给变量分配相应数量的存储单元。 变量必须先说明，后使用耽变量名不可为系统保留字。 问题八：应变量与因变量的区别 初中和高中的教材有些事不同步的 如果有差异很正常 应该没有什么太大的区别还是请教老师比较好

一般而言，概率抽样调查的基本组织形式分为单阶段抽样和多阶段抽样两大类。单阶段抽样是指只需一次抽样的过程。它包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。多阶段抽样是指将总体分层，再逐层抽取样本的过程。多阶段抽样在总体特别大时使用。

相关分析主要目的是研究变量间关系的密切程度在统计分析中常利用相关系数定量的描述两个变量之间线性关系的紧密程度。在统计分析中，相关分析通常被用来评价两个变量之间的线性关系，也是研究变量间关系的一种常用方法。相关系数是评价两个变量之间相关程度的一种定量指标。如果两个变量之间相关程度非常高，在数据分析和预测建模中可以被认为是一个优秀的指标。具体来说，相关分析的主要目的有：描述两个变量之间线性关系的紧密程度，是评估变量关系的一种定量方法。提供相关系数作为量化指标，可用于比较不同变量关系的强度和方向。用于检测和确定两个变量之间是否存在线性关系，揭示变量之间的因果关系等。除了线性相关系数，相关分析还涉及到相关系数的显著性检验、偏相关分析、多重相关分析、因子分析、回归分析等方法。在实际应用中，相关分析有着广泛的应用场景，如市场研究、医学研究、社会科学、自然科学、金融分析等领域。相关分析的种类：1、按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关。两种依存关系的标志，其中一个标志的数量变化由另一个标志的数量变化所确定，则称完全相关，也称函数关系。两个标志彼此互不影响，其数量变化各自独立，称为不相关。两个现象之间的关系，介乎完全相关与不相关之间称不完全相关。2、按相关的方向分为正相关和负相关。正相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向一致。负相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向是相反的。3、按相关的形式分为线性相关和非线性相关。一种现象的一个数值和另一现象相应的数值在指教坐标系中确定为一个点，称为线性相关。4、按影响因素的多少分为单相关和复相关。如果研究的是一个结果标志同某一因素标志相关，就称单相关。如果分析若干因素标志对结果标志的影响，称为复相关或多元相关。

1、连续变量样式自变量“孕前子宫内膜厚度”本身是一个连续变量，我们用上面这一连续线来表示。如某医生总共收集了100个case。2、找截点将所有数据按照大小排列，将排列好的100个case平均分为10组（若想进行更加细致的分析，可以分为更多组），每组10个case。计算每组的妊娠发生率。3、合并结局发生率相似的组将妊娠发生率相似（差别较小）的相邻组合并成一组。根据实际情况决定合并后的组数，一般建议3-4组。由此，将连续变量转换为分类变量，将结局发生率相似的组认为是一类。4、按照分类变量的要求，设置成哑变量纳入模型于是，这样我们就将原本是连续变量的数据转换为分类变量。数据需要进行转换的原因是该连续变量的数据与结局之间并非线性关系，而可能是折线或抛物线等非线性关系。那么，应该直接将连续变量纳入模型进行分析，还是先转换为分类变量？这需要依据数据的实际情况，并结合临床目的进行数据处理和结果解读，以得到对客观世界真实合理的诠释。

原因：定义要求，如定类变量量只具有＝≠的性质，而定比变量同时具有＝≠＞＜＋－×÷的性质。可以向下兼容会损失信息，但不能向上使用。

在一个研究全天气温变化的实验中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，所以自变量是时间。因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量，所以在一个研究全天气温变化的实验中因变量是气温。扩展资料：1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。

在实验中,有很多物理量,由于其自身属性的关系,难于用仪器、仪表直接测量,或 因条件所限,无法提高测量的准确度,就可以根据物理量之间的定量关系和各种效应把不 易测量的物理量转化成可以（或易于）测量的物理量进行测量,之后再反求待测物理量的 量值,这种方法就叫转换测量法（简称转换法）.由于物理量之间存在多种关系和效应,因此将会有多种不同的转换法,这恰恰反映了 物理实验中最具启发性和开创性的一面.科学实验不断地向高精度、宽量程、快速测量、 遥感测量和自动化测量的方向发展,这一切均与转换测量紧密相关.转换法一般可分为参量换测法和能量换测法两大类.1．参量换测法 利用物理量之间的相互关系,实现各参量之间的变换,以达到测量某一物理量的目的 .通常利用这种办法将一些不能直接测量的或是不易测量的物理量转换成其它若干可直接 测量或易测的物理量进行测量.例如金属丝杨氏模量的测量,即可根据虎克定律转换成应 力与应变量的测量.2．能量换测法 利用物理学中的能量守恒定律以及能量具体形式上的相互转换规律进行转换测量的方 法.能量换测法的关键是传感器（或敏感器件）——用于把一种形式的能量转换成另一种 形式的能量的器件.把能够实现接收由测量对象的物理状态及其变化所发出的激励（敏感 部分）,并将此激励转化为适宜测量的信号（转换部分）的能量转换装置称为传感器.由于电磁学测量方便,迅速,容易实现,所以最常见的换能法是将待测物理量的测量 转换为电学量的测量（亦称电测法）.下面着重介绍几种典型的能量换测法.（1）热电换测——将热学量通过热电传感器转换为电学量的测量.热电传感器的种类很 多,它们虽然依据的物理效应各有不同,但都是利用了材料的温度特性.如利用材料的温 差电动势,将温度测量转换成热电偶的温差电动势的测量.（2）压电换测——这是一种压力和电位间的变换,这种变换通常是利用材料的压电效应 制造的器件来实现的.例如,将被极化的钛酸钡制成柱状器件,其极化方向为柱子的轴向 .器件在极化方向上受压力而缩短时,柱子就会产生与极化方向相反的电场,据此,可 将压力变化变换成为相应的电压变化.话筒和扬声器也是人们所熟悉的一种压电换能器.（3）光电换测——利用光电元件将光信号的测量转换为电信号的测量.利用光电效应制 造的光电管、光电倍增管、光电池、光敏二极管、光敏三极管等光电器件都可以实现光电 转换.光电传感器可分为光电导传感器、光电发射管、光电池等类型.（4）磁电换测——利用电磁感应器件将磁学量的测量转换成电学量的测量.用于磁电转 换的元器件可分为半导体式和电磁感应式两类.常用的霍尔元件、磁敏电阻等典型的磁敏 元件,可直接用于磁场的测量,也可以利用与磁学量的关系,将位置、速度、旋转、压力 等非电量信号转换成电学量测量. 物体发生形变或运动状态改变可证明一些物体受到力的作用；马德堡半球实验可证明大气压的存在；雾的出现可以证明空气中含有水蒸气；影子的形成可以证明光沿直线传播；月食现象可证明月亮不是光源；奥斯特实验可证明电流周围存在着磁场；指南针指南北可证明地磁场的存在；扩散现象可证明分子做无规则运动；铅块实验可证明分子间存在着引力；运动的物体能对外做功可证明它具有能等. 控制变量法是为了研究物理量之间的关系所用.举例来说,s=vt 即位移=速度*时间,（如果你不能理解什么是位移,可以暂且认为它就是距离好了）.这个公式可以用控制变量法来研究,就是说,知道“速度”、“位移”、“时间”,但为了研究出“位移=速度*时间”这个公式,我们要采用控制变量法. 研究的方法是这样的,我们让一辆小车匀速行驶一段时间,然后看它的位移.为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系,我们先让小车以不同的速度行驶相同的时间,比较两种情况下行驶的位移.例如：先以3m/s的速度行驶5秒,记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒,记下位移45m,这样,我们可以看到在同样的时间里,速度翻了几倍,位移也翻了几倍,即位移和速度成正比.注意在这个例子中,我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒）,从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系,因为是控制住“时间”这个变量,使其不变,来研究问题,所以这种方法叫“控制变量法”.同样的,如果我们控制住“速度”这个变量,也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系.（做法就是,让小车以相同的速度行驶不同的时间,比较两种情况下行驶的位移）.

1.在实际问题中。关键：因变量随自变量变化而变化。其次，研究的目的及方便于问题的研究。以矩形面积问题为例。从理论上讲，长a，宽b，面积S都有资格当因变量或自变量。它们有众所周知的关系式S＝ab如果我们把长a固定（不变，是常数），研究宽b的变化引起面积S如何变化，则把面积S看成宽b的函数。这时，面积S是因变量，b是自变量。按习惯用y表示因变量，x表示自变量。记为S＝ax或y＝ax也可记为S(x)=ax.同理S＝bx或y＝bx如果我们把长a固定（不变，是常数），研究面积S的变化引起宽b如何变化，则把宽b看成面积S的函数。这时，b是因变量，S是自变量。关系式b＝a/S。记为y=a/x不过，注意：在函数的应用题中，命题者一般会告诉你谁是谁的函数。2.在解析式中。如果含有x，y。一般认为y是x的函数。但是有两种极其少见的情况例外：其一，有特别约定。其二，不构成“y是x的函数”。就是不满足函数的定

答：这个问题提的非常好，说明出题人认真地思考了坐标横轴和坐标纵轴之间的变化关系。实际上是人为定义了坐标轴以横轴为自变量，纵轴为因变量；反之，亦可以（即自变量和因变量颠倒），在定义中称之为反函数。实际按照定义进行坐标轴的的翻转（把纸面翻过来，进行90度旋转）；这就说明因变量和自变量是互为函数关系的两个变量，那个做函数哪个作自变量都可以。但是，根据函数的定义，自变量去定义后，自变量的定义域有可能发生变化，函数的值域也可能发生变化；因此，与其说是去定函数关系，不如说是确定函数的自变量的定义域和函数值域的变化范围。这是确定一个是自变量，一个是因变量的主要目的。同时，也是为了确定函数曲线都有一个统一的标准，避免引起不必要的争论。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。

自变量变化，而因变量始终不变，它们之间的关系是函数关系。分析：关键：因变量随自变量变化而变化。其次，研究的目的及方便于问题的研究。函数就是一种对应关系，如果值域在实数上时，为函数。需要满足一对一或者多对一的关系。函数表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。由此看来，自变量变化，而因变量始终不变，它们之间的关系是函数关系。

别听楼上胡说 他就是个sb 因变量不随自变量的变化而变化 那还叫函数么？

伽利略理想斜面实验是假设斜面光滑无摩擦，从同一高度释放同一个小球，小球下滑后滚上另一个光滑斜面，小球到达的高度不变，实验中改变的是斜面倾角，因此变量是斜面倾角。

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型。w=c×exp(be)×exp(cx)×μ为了回归分析，就左右取对数，如此连乘变成连加也就是线性。等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了。取对数是计算方便。讲起意义还是要脱了对数才能说。

自变量是研究者要研究的相关变量，它可以是作业，任务，作业和任务的环境，也可以是被试者特征；自变量最大的特征是要操纵，改变，要有变化；没有变化的量不能作为自变量；例如，新生儿的视觉发展研究中，选择的新生儿只有一个年龄，那么，年龄变量就不能作为自变量，因为年龄没有改变、操纵；如果视觉刺激和新生儿的距离没有变化，距离也不能作为自变量。要研究灯光强度对工作业绩的影响，灯光强度始终保持不变是无法进行研究的。只有对灯光强度不断进行改变，灯光强度才可以作为自变量，这样的研究才能称为实验。 需要指出的事，某些特别引起的被试的状态也可以作为自变量，比如，被试的疲劳状态，情绪状态也可以作为自变量进行研究。 朱滢（2000）将自变量分为4种：1．刺激特点自变量，例如，反应时研究中，听觉刺激、视觉刺激引起的反应时不同，强度不同的声音，灯光引起的反应时不同；记忆实验研究时，刺激材料的类型，比如，文字资料，图画资料，被试对刺激材料的熟悉度，刺激材料的意义性；这些都是刺激物本身固有的特点，感知觉研究中广泛采用此类变量作为自变量。2．环境特点自变量；比如，运动员参加比赛时，由于环境改变可能影响其水平的发挥；进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、实验的时刻都可以作为自变量。比如，测量个体的身高早上刚醒来、下午两个不同时间内就有差别，记忆实验中时间就是一个很重要的自变量，例如，艾炳浩斯的遗忘曲线。3．被试特点自变量，在某些心理学实验中，我们特别关注被试的固有属性对被试的反应所产生的影响，比如，个体对“甜”的体验中，性别因素就是一个研究者关心的变量，优势手对语言的影响，发展心理学研究中年龄对心理发展所产生的影响，这些都是被试固有的属性，研究者无法改变、操纵，只能选择；4．暂时造成的被试状态；比如，研究特定情绪状态对认知作业的影响，研究者首先采用某种药物引起被试的特定生理状态，在注意警觉研究中，人为造成被试的疲劳，研究疲劳状态对注意警觉任务作业的影响。 需要特别指出的是，上面所说的都是单一自变量，在某些特殊情况中，存在一种情形，需要把几个单一的自变量捆绑起来，看作是一个自变量，有学者称之为复合自变量（complex independent variable），其目的在于考察这些自变量的综合效应，这类研究常见于教学改革实验研究，由于教学改革措施经常是一组同时施加的措施，很难区别各个自变量各自的作用、影响。典型的心理学实验中一般不采用此类自变量。 心理学实验中，要操纵、改变自变量的水平，但如何确定自变量变化的水平是一个很有学问、很有挑战性的问题。研究者要观察因变量如何随着自变量的变化而发生相应的改变，如果自变量变化的幅度选择不好，可能会导致自变量改变，因变量不敏感现象的发生。例如，无论自变量怎样变化，因变量都没有什么变化，或者说变化很小。这种现象又分为地板效应、天花板效应，前者指：无论自变量怎样变化，因变量都处于较低的水平；后者指：无论自变量怎样变化，因变量都处于较高的水平，两种现象都是心理学实验要避免的。这两种现象的出现都可能与自变量变化水平的设置有关。如何设置自变量水平变化的间距，这是一个心理学实验工作者必须掌握的基本技巧。 自变量水平的设置。当我们确立对某个自变量进行研究时，第一个遇到的问题就是如何去操纵、改变自变量。如果自变量是被试特点自变量，由于这些特点是被试固有的属性，研究者无法对它进行操纵，改变，只能选择，比如，被试的性别，如果自变量是刺激特点自变量，比如，灯光的强度，声音的大小，刺激物的重量，长度，那么，就需要考虑如何变化灯光强度，变化的间距多大比较合适，这些刺激实际上都是心理物理学研究的材料，较好的办法是查阅心里物理学方面是否有相关研究。德国生理学家韦伯最早这方面的问题，后来心理物理学之父费希纳在其研究基础上提出最小可觉差（just noticeable difference ，简称为j. n. d ）的概念，即，刚刚能引起差别感觉的刺激之间的最小差别，而心理物理学家一般约定为有50%次能被觉察出差别，50%次不能被觉察出差别。后来的学者将它称为差别阈限。由于采用的研究差别阈限的具体方法不同，有时也不一定就是选择50%作为标准，也可能是75%。由于用来感觉差别的器官不同，也就是感觉道不同，差别阈限也不同，例如，2000赫的乐音相差1/333就能分辨，而咸味要相差1/5才能分辨。较早的《实验心理学》教材都有大量的篇幅阐述心理物理学研究方法。需要指出的是，差别阈限的研究结果只能是作为自变量变化水平的最小间距的参考，而且差别阈限成立有限制条件，只有刺激强度在合适的范围内，差别阈限才可以解释。在参考差别阈限研究成果基础上，根据研究实际情况，确立自变量变化间距之后，要做预备试验，根据预备试验的结果来调整自变量水平变化的间距。 自变量变化范围。这与自变量水平变化间距不同，自变量变化间距指自变量水平之间的强度差异，自变量变化范围则指自变量取值的上限、下限。由于自变量取值范围不同，研究者得到的结果也可能不同，这种现象在心理学实验研究中经常遇到。比如，研究学习焦虑对学习成绩的影响，如果焦虑程度变化范围是在较高水平内取值，那么，我们得到的结论很有可能是学习焦虑不利于学习成绩的提高；如果焦虑程度变化范围在较低水平取值，我们得到的结论很有可能是学习焦虑有利于学习成绩的提高；例如，研究单字识记次数和单字巩固效果之间的关系，如果学习次数取值从每个单字学习15遍开始，最多学习50次，学习后测验单字记忆效果，我们得到的结果很可能是识记次数不影响记忆效果，这里就有一个过度学习次数问题，如果学习次数超过过度学习次数，之后的学习并不能起到巩固学习效果的目的。这类问题与心理学实验研究中经常碰到的问题，自变量对因变量的影响随自变量取值区间变化呈现出不同的影响、作用；低于某个临界值，自变量得分越高，因变量越高；达到某个临界值，自变量的变化对因变量影响很小，例如，智力对学习成绩的影响；这样的情形提醒研究者在确定自变量变化范围区间时，首先要确定自变量和因变量之间的变化趋势，也就是要确定因变量如何随着自变量改变而出现怎样的变化趋势，是否具有转折点，这些转折点就是临界值。当然，这些临界点的确定是比较困难的，确立了一个临界点，事实上就是一个重要的研究成果，重要的创新，心理学的许多实验研究也就是想找出这样一些临界点。 心理学研究领域的不同，自变量类型也不尽相同。心理物理学研究中自变量主要是刺激的质和量的属性，比如，声音的响度，灯光的强度，物体的重量，气味的浓度，这些都是容易直接操纵、改变的量。这些自变量的计量单位都有严格的规定，需要对相关的知识比较了解。在知觉研究领域，刺激的物理特征是最常见的自变量，比如，视觉刺激的大小、形状、背景、透视、视角，听觉刺激的频率、强度、波形、波的复杂性；另外一类是改变人或者动物的环境，一般都是将他们置于非正常环境，例如，在黑暗中侍养动物，让人戴上特制眼镜，使其视觉被扭曲。反应时研究中的自变量类型比较多，但基本上都是刺激呈现的速度之类影响被试注意量的变量，比如，增加被试的工作负荷，使其超负荷工作，观察反应时的变化；学习领域中，强化的数量与时间是最常见的自变量；记忆领域，即材料的性质，主要是意义组合的不同，字母、数字、无意义音节、单词、词组、句子、段落；呈现材料与测试之间的间隔时间，这种方法始于艾宾浩斯，学习策略。思维与问题解决领域，最基本的自变量是问题呈现方式，问题呈现中无关信息的呈现量，解决问题的时间限制，解决问题的奖赏程度；发展心理学领域，严格说，被试变量不是真正的自变量。

变量：流量改变存量，存量改变世界。 看透复杂的商业世界，破解决策难题。 搭建任何复杂系统，只需要5个最简单的结构模块：变量、因果链、增强回路、调节回路、滞后效应。透彻理解这5个结构模块，我们才可能洞察本质。 这一讲，我们学习第一个：变量（Variable）。 这其中会涉及到你经常听到的两个概念：存量和流量，但是我相信，你听完我的解释，你会有新的思考。有一位80后企业家，打算二次创业，踏踏实实地开一家日用百货连锁店，卖眉笔、耳机、充电线、收纳盒等等。他考察了很多选址，逐个排除，最终在两个地方举棋不定： 1）地铁站，2）购物中心。 选哪一个？ 这还用选？必须是地铁站啊！ 地铁站熙熙攘攘都是人，租金也比购物中心便宜。 “顾客”在哪里，我们就应该去哪里。当然选地铁站。 真是这样吗？这位企业家决定，让真实的经营数据来作选择。 于是，他在地铁站和购物中心，各开了一家店。 结果怎样？结果人来人往的地铁站，亏损严重；而顾客明显比地铁站少的购物中心，非常赚钱。 为什么会这样？这不符合“常识”啊！ 常识，常常只是对表象的认识。 要理解这个问题，我们必须要透彻理解“顾客”这个“变量”。 什么叫变量？ 所谓变量，就是系统中变化的数量。 比如你的体重，忽高忽低地变化； 比如公司财务，忽好忽坏地变化； 比如门店顾客，忽多忽少地变化。 所有的“变”化，都是以时间为轴的。 “随时而变”，带来了系统的复杂度、未来的不确定性，和洞察本质的难度，让你觉得什么都抓不住。 那怎么办呢？ 用系统动力学中经典的“浴缸模型”，来理解变量，与时间之间的关系。在一个浴缸中，“水”这个“变量”，有两种不同的状态： 存量（Stock），就是在一个“静止的时间点”，浴缸中积蓄了多少水； 流量（Flow），就是在一个“动态的时间段”，有多少水流入浴缸（流入量），有多少水流出浴缸（流出量）。 现在请问：让你能泡澡的，是浴缸里存量的水，还是水管里流量的水？ 当然是浴缸里存量的水。水管里流量的水再大，只要不能积蓄为足够的存量，你都无水可泡。 互联网世界的“流量教信徒”，很难理解这件事。他们认为，流量当然是最重要的。但其实，流量确实是“必要”的，但只有能转化为存量的流量，才是“重要”的。 “浴缸模型”如此简单，但足以帮你理解最开始的案例。 为什么地铁站“流量”巨大，但亏损严重？因为每天上下班坐地铁的人，来去匆匆，甚至没时间抬头看一眼你的店面，更别说停留。在地铁站开店，相当于用啤酒瓶接雨。雨再大，啤酒瓶也很难接满；而落在啤酒瓶之外的雨，毫无价值。 而在购物中心，顾客有的是时间。他们的目的是停留，而不是暴走，这些“停留”，不是这家店的存量，就是那家店的存量。也许不多，但“颗粒归仓”，丝毫不浪费。 最后，这家日用百货连锁店，选择了购物中心的选址逻辑。今天，它已经在全球开了3000家门店，年收入超过100亿。 它就是原哎呀呀创始人叶国富二次创业的“名创优品”。 懂得把变量，拆解为“静态的存量”和“动态的流量”，对我们有什么用呢？ 可以帮你花式拆解复杂问题，直接关注底层本质。现在，作为商业顾问的重要心法，我必须把我是如何解决，那些来咨询“存量”、“流量”难题的三个经验分享给你。 第一，关注“核心存量” 有些存量，它的增长能明显提升实力，它的减少会迅速带来危机。这些存量，是你的“核心存量”。比如，对于一家零售企业而言，人流量和到店来客数都不是“核心存量”，只有“来客数”的“忠诚消费指数”才是真正意义上的“核心存量”：来客数消费频率*客单价复合增长率。 一家互联网公司的“核心存量”是什么？用户。 一家投资机构的“核心存量”是什么？案例。 一个医院的核心存量是什么？社会信任。 讲师呢？学员口碑。餐厅呢？回头客…… 找到你的核心存量后，不遗余力地往里注入流量。 如果“社会信任”是你的核心存量，你应该做什么？ 上次吃饭时，说好AA的，后来你微信转账了吗？有个朋友帮了你，你认认真真地感谢他了吗？出国旅行，记得给他带一样小礼物，作为心意了吗？你的品牌被客户投诉，确实是你的责任，你双倍赔偿了吗？客户在微博上贴出产品缺陷的照片，你狡辩了吗？3·15晚会，央视曝光你的质量问题，你“撒硬谎、道软歉”了吗？ 流量改变存量，存量改变世界。你的核心存量是什么？ 第二，关注“流量增速” 普通的人关注流量大小，但优秀的人关注流量增速。 国民财富，是存量；GDP，是国民财富今年新增的流量；6.5%的GDP增幅，就是“流量增速”。 流量很重要，流量增速更重要。因为流量增速是存量的“放大器”。 我有10万，邻居有100万。我们都投资了一个年收益5%的项目。年底，我们会变得一样有钱吗？不会。不但不会，我们之间的“贫富差距”，会从90万，扩大为94.5万。 当流量增速一样时，我们和领先者的差距，只会越来越大。落后者必须找到更大的流量增速，才有机会“赶超”。 实力靠存量，潜力靠流量，赶超靠流量增速。 第三，关注“周转时间” “周转时间”就是我们零售行业所说的周转天数或者周转率。 用存量除以流量得到的数值，就是周转时间。这是一个常常被人忽视，但有杠杆一样威力的要素。 你有1000件衣服的库存，是存量。每月能卖出500件，是流量。用1000的存量，除以500的流量，你2个月能把库存卖完。2个月，是你的周转时间。 周转时间，为什么重要？它是效率的刻度，而效率往往就是企业的生命线。 2019年1月参访了美国好市多超市（Costco）。好市多的高管Jay接待了我们。我问他，Costco是怎么做到，商品价格那么低，居然还赚那么多钱的？ Jay告诉我们：因为我们的库存周转时间，只有1个月。 1个月意味着什么？意味着，同样的1块钱，Costco一年可以掰成12块来花。 Costco的销售毛利率，大约是6%，用1块钱进货，赚6分。而它的周转时间是1个月，这样一年就可以周转12次。6分钱乘以12次，一年能赚7毛2分钱。 而效率低的公司呢？用1块钱进货，不受欢迎，一年才卖出去1次。就算销售毛利率是50%，一年也就才赚5毛钱。 这个世界上，从来没有什么一分价钱一分货。Costco卖得比你便宜，还比你赚钱，秘诀就是：更短的周转时间。 本文的要点总结： 透过表象，洞察系统本质，就必须首先透彻理解“变量”这个最基础的结构模块。 关于变量，我们需要知道： 变量就像浴缸里的水一样，有两种状态：存量，和流量。 存量，就是时间点上变量的数值（比如浴缸里的水）；流量，就是时间段上数值的变化（比如水管里的水）。 流量改变存量，存量改变世界。 一个有洞察力的人，要懂得看透变量的三个经验： 关注核心存量； 关注流量增速； 关注周转时间。 下一讲，我们学习系统的5个基础结构模块中的第2个，把变量连接起来的：因果链。

兄弟~你去书店随便找本书不都是吗?特别是总复习的

研究个体这些特征对个体就业概率的研究。作为解释变量，目的是对某商品的购买与否，取决于两类因素一类是该商品具有的属性，诸如用途、价格等，或者是研究个体这些特征对个体就业概率的研究。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。

这样做的目的是 拥有相同的速度

便于探究

自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，他们是对“对象将做什么”的反应。与这定义的本质有所冲突，这个词也用于我们将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。

多一种选择，有什么不好呢？为什么负载不变呢？难道没有负载变小的时候吗？

自变量变化，而因变量始终不变，它们之间的关系是函数关系。分析：关键：因变量随自变量变化而变化。其次，研究的目的及方便于问题的研究。函数就是一种对应关系，如果值域在实数上时，为函数。需要满足一对一或者多对一的关系。函数表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。由此看来，自变量变化，而因变量始终不变，它们之间的关系是函数关系。

对，保证b 大于零，X为可行解

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.

还是代表原来的意义,因为,方程两边可以同时乘以x消除权重,相当于没有变换.变换的目的是消除随机干扰项的异方差问题,而不是为了改变自变量和因变脸.

数据没有所谓的“定义”的意思，只有变量才能定义。变量就是保存数据的载体而已

打开Eviews软件，点击QUICK，选择GROUP STATISTICS，再选择CORRELATION，把你需要的自变量都输入对话框

单一变量的目的就是单独改变某一事态。

1 随机变量逆变换是指将一个已知的概率分布转化为随机变量的取值。2 一般使用累计分布函数来进行逆变换。3 逆变换的应用非常广泛，比如在统计推断和模拟中都有重要的作用。

对数据做一些变换的目的是它能够让它符合我们所做的假设，使我们能够在已有理论上对其分析。对数变换(log transformation)是特殊的一种数据变换方式，它可以将一类我们理论上未解决的模型问题转化为已经解决的问题。我将说两类比较有代表性的模型。理论上：随着自变量的增加，因变量的方差也增大的模型。先给个很经典的例子，如分析美国每月电力生产数。左边是正常数据，可以看到随着时间推进，电力生产也变得方差越来越大，即越来越不稳定。这种情况下常有的分析假设经常就不会满足（误差服从独立同分布的正态分布，时间序列要求平稳）。这必然导致我们寻求一种方式让数据尽量满足假设，让方差恒定，即让波动相对稳定。而这种目的可以通过对数转换做到。理论上，我们将这类问题抽象成这种模型，即分布的标准差与其均值线性相关。from：http://www.zhihu.com/question/22012482

改变变量。在二重积分的介绍下，变量变换的目的改变变量。二重积分是二元函数在空间上的积分，同定积分类似，是某种特定形式的和的极限。

可以动态的修改是使用这个值。

变量变换的目的是（D）A . 使方差齐B . 使资料正态化C . 使曲线直线化D . 使资料满足方差分析和t检验的需要E . 使要比较的资料有差异

ldir=/home/chris/letters cp myletter $ldir 这个复制命令等价于cp myletter /home/chris/letters，变量前置了$时，变量被引用时就会获取这个路径名。这样是能行的，那么ldir=/我想应该也可以的吧，我现在这儿没有LINUX，没法试，你试一下。说实在的，根目录我还真的没有想到过去赋值给一个变量，毕竟输入还是很方便的。

ldir=/home/chris/letterscp myletter $ldir 这个复制命令等价于cpmyletter/home/chris/letters，变量前置了$时，变量被引用时就会获取这个路径名。这样是能行的，那么ldir=/我想应该也可以的吧，我现在这儿没有linux，没法试，你试一下。说实在的，根目录我还真的没有想到过去赋值给一个变量，毕竟输入还是很方便的。

gettype()

　　系统定义的变量：这些变量由操作系统（Linux）自身创建并维护，通常它们以大写字母定义，我们可以通过命令“$ set”来查看这些变量。下面列出了部分系统定义的变量：系统定义的变量 意义 BASH=/bin/bash Bash Shell 名称 BASH_VERSION=4.1.2(1) Bash 版本 COLUMNS=80 你的屏幕宽度（列数） HOME=/home/linuxtechi 用户家目录 LINES=25 你的屏幕高度（行数） LOGNAME=LinuxTechi 当前登录用户的名字 OSTYPE=Linux 操作系统类型 PATH=/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin 可执行文件搜索路径 PS1=[u@h W]$ 命令行提示符 PWD=/home/linuxtechi 当前工作目录 SHELL=/bin/bash Shell 名称 USERNAME=linuxtechi 当前登录的用户名 要打印以上变量的值，可以使用echo command命令，如下：# echo $HOME# echo $USERNAME我们可以通过在环境变量名前前置一个美元符号来从你的脚本里输入环境变量。请看下面脚本演示：$ cat myscript #!/bin/bash# display user information from the system.echo “User info for userid: $USER”echo UID: $UIDecho HOME: $HOME 注意：echo命令中的环境变量在脚本运行时会被它们的值替代。同时注意，我们可以再第一个字符串的双引号中放置$USER系统变量，而shell脚本仍然可以明白我们的意思。然而，该方法有一个缺点。看下面这个例子：$ echo “The cost of the item is $15”The cost of the item is 5很明显，那不是我们说希望的。无论何时，当脚本遇见引号中的美元符号时，它都会认为你是在调用一个变量。在本例中，该脚本试着显示变量$1（而这个变量并没有定义），然后显示数字5。要显示实际上的美元符号，你必须前置一个反斜线字符：$ echo “The cost of the item is $15”The cost of the item is $15那样好多了。反斜线允许shell脚本将美元符号解释成为实际的美元符号，而不是变量。用户定义的变量：这些变量由用户定义。shell脚本允许我们在脚本中设置并使用我们自己的变量。设置变量允许你临时存储数据并在脚本中使用，让shell脚本看起来像一个真正的计算机程序。用户变量可以是任何不超过20个的字母、数字或者下划线字符的文本字符串（LCTT 译注：变量只能以字母或下划线开头）。用户变量是大小写敏感的，因此，变量Var1和变量var1是不同的变量。这个小规则常常让新手编写脚本时麻烦重重。我们可以通过等于号为变量赋值。变量，等于号和值（对于新手又是个麻烦的地方）之间不能有空格。下面是几个给用户变量赋值的例子：var1=10var2=-57var3=testingvar4=“still more testing”shell脚本为变量值自动确定数据类型。shell脚本内定义的变量会在脚本运行时保留它们的值，当脚本完成后则删除这些值。就像系统变量一样，用户变量也可以使用美元符号来调用：$ cat test3#!/bin/bash# testing variablesdays=10guest="Katie"echo "$guest checked in $days days ago"days=5guest="Jessica"echo "$guest checked in $days days ago"$运行脚本会产生以下输出：$ chmod u+x test3$ ./test3Katie checked in 10 days agoJessica checked in 5 days ago$每次变量被调用，它都会变成了当前分配给它的值。有一点很重要，当调用一个变量值时，你使用美元符号，但是当为一个变量分配一个值时，你不能用美元符号。下面用例子来说明：$ cat test4#!/bin/bash# assigning a variable value to another variablevalue1=10value2=$value1echo The resulting value is $value2$当你使用赋值语句中value1变量的值时，你仍然必须使用美元符号。这段代码产生了如下输出：$ chmod u+x test4$ ./test4The resulting value is 10$如果你忘了美元符号，而又让value2赋值行看起来像这样：value2=value1你会获得下面的输出：$ ./test4 The resulting value is value1$没有美元符号，shell解释变量名为普通文本字符串，这极有可能不是你想要的。在shell变量中使用反引号（`）：反引号允许你将shell命令的输出赋值给变量。虽然这似乎没什么大不了，但它是脚本编程中主要的构建基块。你必须使用反引号将整个命令行包含起来：**testing=`date`**shell会在反引号中运行命令，然后将输出结果赋值给变量testing。下面的例子给出了如何使用一个常规shell命令的输出结果来创建一个变量：$ cat test5#!/bin/bash# using the backtick charactertesting=`date`echo "The date and time are: " $testing$变量testing接收来自date命令的输出结果，而它又在echo语句中被调用。运行脚本会产生如下输出：$ chmod u+x test5$ ./test5The date and time are: Mon Jan 31 20:23:25 EDT 2011注：在bash中，你也可以选用$(...)语法来替换反引号(`)，它有个优点就是可以重用（re-entrant）。例：$ echo " Today"s date & time is :" $(date)Today"s date & time is : Sun Jul 27 16:26:56 IST 2014

首先定义变量，然后使用变量假设你定义了VAR=5然后你就可以使用这个VAR变量了echo $VAR显示的就是5

1 没有定义结构体变量结构体类型声明和变量声明可以写到头文件中需要在 .c 文件中定义变量 struct motor X,Y;//全局变量2 没有结构体类型声明，可以包含一下结构体声明的头文件

为什么我的可以？你是不是没有装papi变量前置？或者你没有安装变量/papi ecloud download player/papi reload

系统定义的变量：这些变量由操作系统（Linux）自身创建并维护，通常它们以大写字母定义，我们可以通过命令“$ set”来查看这些变量。下面列出了部分系统定义的变量：系统定义的变量 意义 BASH=/bin/bash Bash Shell 名称 BASH_VERSION=4.1.2(1) Bash 版本 COLUMNS=80 你的屏幕宽度（列数） HOME=/home/linuxtechi 用户家目录 LINES=25 你的屏幕高度（行数） LOGNAME=LinuxTechi 当前登录用户的名字 OSTYPE=Linux 操作系统类型 PATH=/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin 可执行文件搜索路径 PS1=[u@h W]$ 命令行提示符 PWD=/home/linuxtechi 当前工作目录 SHELL=/bin/bash Shell 名称 USERNAME=linuxtechi 当前登录的用户名 要打印以上变量的值，可以使用echo command命令，如下：# echo $HOME# echo $USERNAME我们可以通过在环境变量名前前置一个美元符号来从你的脚本里输入环境变量。请看下面脚本演示：$ cat myscript #!/bin/bash# display user information from the system.echo “User info for userid: $USER”echo UID: $UIDecho HOME: $HOME 注意：echo命令中的环境变量在脚本运行时会被它们的值替代。同时注意，我们可以再第一个字符串的双引号中放置$USER系统变量，而shell脚本仍然可以明白我们的意思。然而，该方法有一个缺点。看下面这个例子：$ echo “The cost of the item is $15”The cost of the item is 5很明显，那不是我们说希望的。无论何时，当脚本遇见引号中的美元符号时，它都会认为你是在调用一个变量。在本例中，该脚本试着显示变量$1（而这个变量并没有定义），然后显示数字5。要显示实际上的美元符号，你必须前置一个反斜线字符：$ echo “The cost of the item is $15”The cost of the item is $15那样好多了。反斜线允许shell脚本将美元符号解释成为实际的美元符号，而不是变量。用户定义的变量：这些变量由用户定义。shell脚本允许我们在脚本中设置并使用我们自己的变量。设置变量允许你临时存储数据并在脚本中使用，让shell脚本看起来像一个真正的计算机程序。用户变量可以是任何不超过20个的字母、数字或者下划线字符的文本字符串（LCTT 译注：变量只能以字母或下划线开头）。用户变量是大小写敏感的，因此，变量Var1和变量var1是不同的变量。这个小规则常常让新手编写脚本时麻烦重重。我们可以通过等于号为变量赋值。变量，等于号和值（对于新手又是个麻烦的地方）之间不能有空格。下面是几个给用户变量赋值的例子：var1=10var2=-57var3=testingvar4=“still more testing”shell脚本为变量值自动确定数据类型。shell脚本内定义的变量会在脚本运行时保留它们的值，当脚本完成后则删除这些值。就像系统变量一样，用户变量也可以使用美元符号来调用：$ cat test3#!/bin/bash# testing variablesdays=10guest="Katie"echo "$guest checked in $days days ago"days=5guest="Jessica"echo "$guest checked in $days days ago"$运行脚本会产生以下输出：$ chmod u+x test3$ ./test3Katie checked in 10 days agoJessica checked in 5 days ago$每次变量被调用，它都会变成了当前分配给它的值。有一点很重要，当调用一个变量值时，你使用美元符号，但是当为一个变量分配一个值时，你不能用美元符号。下面用例子来说明：$ cat test4#!/bin/bash# assigning a variable value to another variablevalue1=10value2=$value1echo The resulting value is $value2$当你使用赋值语句中value1变量的值时，你仍然必须使用美元符号。这段代码产生了如下输出：$ chmod u+x test4$ ./test4The resulting value is 10$如果你忘了美元符号，而又让value2赋值行看起来像这样：value2=value1你会获得下面的输出：$ ./test4 The resulting value is value1$没有美元符号，shell解释变量名为普通文本字符串，这极有可能不是你想要的。在shell变量中使用反引号（`）：反引号允许你将shell命令的输出赋值给变量。虽然这似乎没什么大不了，但它是脚本编程中主要的构建基块。你必须使用反引号将整个命令行包含起来：**testing=`date`**shell会在反引号中运行命令，然后将输出结果赋值给变量testing。下面的例子给出了如何使用一个常规shell命令的输出结果来创建一个变量：$ cat test5#!/bin/bash# using the backtick charactertesting=`date`echo "The date and time are: " $testing$变量testing接收来自date命令的输出结果，而它又在echo语句中被调用。运行脚本会产生如下输出：$ chmod u+x test5$ ./test5The date and time are: Mon Jan 31 20:23:25 EDT 2011注：在bash中，你也可以选用$(...)语法来替换反引号(`)，它有个优点就是可以重用（re-entrant）。例：$ echo " Today"s date & time is :" $(date)Today"s date & time is : Sun Jul 27 16:26:56 IST 2014

任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。在经济模型中，内生变量是指该模型所要决定的变量。外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。内生变量可以在模型体系内得到说明，外生变量决定内生变量，而外生变量本身不能在模型体系中得到说明。参数通常是由模型以外的因素决定的，因此也往往被看成外生变量。例：P=a+bQ，表示价格与数量的关系，则a、b是参数，都是外生变量；P、Q是模型要决定的变量，所以是内生变量。除此之外，譬如相关商品的价格，人们的收入等其他于模型有关的变量，都是外生变量。而Q随P的变化而变化。Q是因变量，P是自变量。在一个模型中，外生变量不可能是自变量和因变量，内生变量就是自变量或者因变量中的一个。