变量

通过bc 还有一些其它方法也可以达到 ---------------------------补充-------------------------下面的朋友已经给出写法了另外还可以使用awk具体用法你可以百度，google 都比较容易的

两个自变量一个因变量非线性拟合可以参考下列实列来进行。clc,clearx=[1 2 3 4 5 6 7]"; y=[0.051 0.052 0.053 0.055 0.056 0.056 0.055]";X=[x y];z=[1.7 1.5 1.4 0.9 0.7 0.65 0.7]";y=z;fun=inline("exp(a(1)*X(:,1)-a(2)*X(:,1).*X(:,2))","a","X")beta0=[0,0]beta = nlinfit(X,y,fun,beta0)运行结果

sizeof(int)求取整形变量的字节数sizeof(a)求变量a对应的字节数，如果a是int型的就得到与上句相同的返回值总之sizeof可以写变量类型，也可以引用变量，都是可以的，并不矛盾假设sizeof(int)得到int型占用4字节，而int a[5];则sizeof(a);会计算出数组a占用4*5=20字节空间。

有。当两个自变量的乘积项（也称为交互项）显著时，说明这两个自变量之间存在交互作用。交互作用的存在意味着，当两个自变量一起作用时，它们对因变量的影响不是简单地加和或减去，而是受到彼此作用的影响，其效果更加复杂和多变。

用散布图。散布图常用于分析研究两个相应变量是否存在相关关系。散布图又称为相关图，它是指用来研究两个变量之间是否存在相关关系的一种图形。在质量问题的原因分析中，常会接触到各个质量因素之间的关系。这些变量之间的关系往往不能进行解析描述，不能由一个(或几个)变量的数值精确地求出另一个变量的值，称为非确定性关系(或相关关系)。散布图就是将两个非确定性关系变量的数据对应列出，标记在坐标图上，来观察它们之间的关系的图表。

操作如下：1、将所有I/O点的参数收集齐全，并填写表格，以备在监控组态软件和PLC上组态时使用。2、搞清楚所使用的I/O设备的生产商、种类、型号、使用的通信接口类型，采用的通信协议，以便在定义I/O设备时做出准确选择。3、将所有I/O点的I/O标识收集齐全，并填写表格，I/O标识是唯一地确定一个I/O点的关键字，组态软件通过向I/O设备发出I/O标识来请求其对应的数据。在大多数情况下I/O标识是I/O点的地址或位号名称。4、根据工艺过程绘制、设计画面结构和画面草图。5、按照第一步统计出的表格，建立实时数据库，正确组态各种变量参数。6、根据第一步和第二步的统计结果，在实时数据库中建立实时数据库变量与I/O点的一一对应关系，即定义数据连接。7、根据第四步的画面结构和画面草图，组态每一幅静态的操作画面（主要是绘图）。8、将操作画面中的图形对象与实时数据库变量建立动画连接关系，规定动画属性和幅度。9、视用户需求，制作历史趋势，报警显示，以及开发报表系统。之后，还需加上安全权限设置。10、对组态内容进行分段和总体调试，视调试情况对软件进行相应修改。11、将全部内容调试完成以后，对上位软件进行最后完善（如：加上开机自动打开监控画面，禁止从监控画面推出等），让系统投入正式（或试）运行。

char a; //这个就是字符型变量的定义

表格法，解析式法，图象法

其实实验本来不应该限制什么“次数”，但考试环境使然，没有办法，一般的要求是：探究两个变量的关系，如果器材充足且两个变量都可测量，就是6次；如果两个变量中出现一个不可测量的量，比如粗糙程度、亮度等，就是3次；如果器材不足，也是3次。探究两个变量“是否有关”，只需3次；探究三个变量关系，3次；研究“规律、特点”等实验，3次；所以，规律性还是很强的，但要理解起来，并不容易。

#include <stdio.h>int main(){ int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);if(a>b){printf("max = %d",a);}elseprintf("max = %d",b);system("pause"); return 0;}

您好，请问您是想知道如何 计算两个变量之间的相关性吗？

在SQLServer服务都已经开启的情况下，按照一下步骤进行连接 (1)将web.config配置文件的&lt;connectionStrings/&gt;改成 &lt;connectionStrings&gt; &lt;add name=SqlConn connectionString=server=服务器名称;uid=用户名;pwd=密码;database=数据库/&gt; &lt;/connectionStrings&gt; （2）在你的SQLHelper文件导入命名空间using System.Configuration;记得在项目中也要引用进来。 （3）在类中申明一个字符串变量，获取web.config文件中连接字符串的值： 不过要注意的是[SqlConn]中的SqlConn必须与add节点中的name=SqlConn中的SqlConn同名，（SqlConn是可随意取的）不然的话连接不上。

如果两个随机变量X与Y独立，则D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)=(a^2)D(X)+(b^2)D(Y)。如果两个随机变量X与Y独立，则D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)+2abcov(X,Y)=(a^2)D(X)+(b^2)D(Y)+2abρ{√D(X)}{√D(Y)}，其中ρ是X与Y的相关系数。

显函数，隐函数或参变量函数表。是这样？

相等。在高中的数学知识中可知，两个随机变量有线性关系时，方差，均值都相等。随机变量是指变量的值无法预先确定仅以一定的可能性(概率)取值的量。

具有相关关系的两个变量的特点是（） A.一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定B.一个变量的取值由另一个变量唯一确定C.一个变量的取值增大时，另一个变量的取值也一定增大D.一个变量的取值增大时，另一个变量的取值肯定变小正确答案：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定

这个计算机语言，具体要是情况而定的。

如果是二元函数u＝f（x，y），两个变量x丶y同时发生变化，那么，它们两个都是自变量！

具体情况具体分析. 在一个变化过程中可能有两个或者两个以上的变量. 比如登山运动过程中,人的位置（经度,纬度,和高度）发生变化, 还有时间,大气压等发生变化. 如果讨论幂函数,就是两个变量（x和y）.

不能在echo的一行上写else，一般这样： IF %X%==%Y% ( ECHO TRUE )ELSE( ECHO FALSE )

装两个tomcat 分别是6.0和7.0 可想运行tomcat6.0 但是实际上却运行tomcat7.0 两个版本都是用解压缩包 其实就是不能运行tomcat6.0 只能运行7.0 两个环境变量都配置了。端口也改了 还是不行我遇到这种情况了，不知大家遇到没有，如下是我的解决方法：当第一个tomcat启动后，后面tomcat的server.xml中的端口不管怎么改，仍然会报端口冲突。后来在dos下运行才发现所有的tomcat都会去找CATALINA_HOME和CATALINA_BASE这两个环境变量(CATALINA_HOME这个变量指向tomcat的安装目录,CATALINA_BASE指向tomcat的工作目录,如果一个tomcat服务下只有一个工作目录,则这两个变量路径相同,如果想要多个工作台目录使用同一个tomcat服务,则这个变量分别指向各自的目录)，因此步骤如下：1.使用压缩版的tomcat不能使用安装版的。2.第一个tomcat的配置不变。3.增加环境变量CATALINA_HOME2，值为新的tomcat的地址；增加环境变量CATALINA_BASE2，值为新的tomcat的地址。4.修改新的tomcat中的startup.bat，把其中的CATALINA_HOME改为CATALINA_HOME2。5.修改新的tomcat中的catalina.bat，把其中的CATALINA_HOME改为CATALINA_HOME2，CATALINA_BASE改为CATALINA_BASE2。6.修改conf/server.xml文件：6.1 <Server port="8006" shutdown="SHUTDOWN">把端口改为没有是使用的端口(原始8005)。6.2 <Connector port="8081" maxHttpHeaderSize="8192"maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100"connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true" /> 把端口改为没有是使用的端口(原始8080)。6.3<Connector port="8010"enableLookups="false" redirectPort="8443" protocol="AJP/1.3" /> 把端口改为没有是使用的端口(原始8009)。7成功！8 第三、第四.....等N台服务器参考3~6 步顺序进行即可！

首先，我们必须给变量取一个合适的名字，就好像每个人都有自己的名字一样，否则就难以区分了。　在VB6中，变量的命名必须遵循以下规则：（1）变量名必须以字母或下划线打头，名字中间只能由字母、数字和下划线“_”组成；最后一个字符可以是类型说明符；（2）变量名的长度不得超过255个字符；（3）变量名在有效的范围内必须是唯一的。有效的范围就是引用变量可以被程序识别、使用的作用范围——例如一个过程、一个窗体等等。有关引用变量作用范围的内容，将在以后介绍。（4）变量名不能是VB中的保留字（关键字），也不能是末尾带类型说明符的保留字，但可以把保留字嵌入变量名，　关键字是指VB6语言中的属性、事件、方法、过程、函数等系统内部的标识符。如已经定义的词（if、endif、while、loop等）、函数名(len、format、msgbox等)。像Print、Print$是非法的，而Myprint是合法的。　例如：　strName1，intMax_Length，intLesson，strNo3等是合法的变量名,而A&B，all right，3M,_Number等是非法的变量名。注意：（1）变量名在VB中是不区分大小写的（如ABC、aBc、abc等都是一样的）。C语言中区分大小写。不同的语言有不同的规则。（2）定义和使用变量时，通常要把变量名定义为容易使用阅读和能够描述所含数据用处的名称，而不要使用一些难懂的缩写如A或B2等。例如：假定正在为水果铺编一个销售苹果的软件。我们需要两个变量来存储苹果的价格和销量。此时，可以定义两个名为Apple_Price和Apple_Sold的变量。每次运行程序时，用户就这两个变量提供具体值，这样看起来就非常直观。具体方法是：通过用一个或多个单词组成有意义的变量名来使变量意义明确。例如，变量名SalesTaxRate就比Tax或Rate的意义明确得多。（3）根据需要混合使用大小写字母和数字。一个合理协议是，变量中每个单词的第一个字母大写，例如：DateOfBirth。（4）另一个合理协议是，每个变量名以两个或三个字符缩写开始，这些字符缩写对应于变量要存储数据的数据类型。例如，使用strName来说明Name变量保存字符串型数据。这种命名方法叫匈牙利命名法格式 变量类型 + 变量名字比如刚才说的strname str 是string的缩写 Name 则是变量名字注意 变量类型都是小写 而且变量名字是开头大写C# 命名方法 stringstrNameVB 命名方法 DimstrNameasString虽然无须过多地关注字符缩写的细节，但以后还是需要看一下这方面的约定。在Visual Basic联机帮助和许多Visual Basic高级编程的书籍中都可以找到这一约定的细节。

高中生物两个自变量时，设四组实验的原因：在实验或实际问题中，往往有许多因素发生变化，导致规律不易显现。前提就你要控制好量程的变化，然后依次研究一个因素的影响和利用。例如，气体的性质、压力、整体面积和气温常常一同变化。我们可以控制一个状态参数不变，找到其他两个参数之间的关系，然后统一它们。还有我们之前人们的一些定理都是能进行钻研的。广义解释任何一个系统（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。例如：我们可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样庞杂。

数据放在A列和B列，C1输入=SUMPRODUCT(A:A*B:B)/COUNT(A:A)

两个变量一般来说足够。要看什么模型，数据的实验属性，标准的分析因果关系的控制变量法实验，除了一个感兴趣的变量，其他变量取值都保持相同，因此模型中就连一个协变量都可以不出现，也能得到一致无偏的估计，但是由于缺少影响被解释变量的相关解释变量，估计的效率会降低，即误差项的方差会增大。对于多变量的问题，常常采用控制其中多个变量，每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个因素不变，从而研究被改变的这个因素对事物的影响，分别加以研究，最后再综合解决，这种方法叫控制变量法。它是科学探究中的重要思想方法，广泛地运用在各种科学探索和科学实验研究之中。

z=x∨y，是逻辑函数。写成集合形式是:z=xUy这是二元函数。aqui te amo。

表格法,解析式法,图象法． 两个变量之间的关系有三种表示方法：表格法,解析式法和图象法．其中解析式是列表格和画图象的基础．注意体会三种表示方法的优势

1、把变量分别移到方程的两边。2、方程两边同时做除法。“解出x”。3、当方程的一边出现x项或你使用的其他变量时，两边同时做除法，以得到变量本身。

随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)概率为P 设X,Y两随机变量，密度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。常用的证明方法有三种：1 证明P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B)2 证明 p(x,y)=q(x)r(y)3 证明 F(x,y)=G(x)H(y)随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X，Y)=FX(X)FY(Y)，f(x，y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)设两个变量为X、Y，对应的事件为A、B(1)当X、Y均服从0、1分布，即X={1，A发生；0，A不发生}；Y={1，A发生；0，A不发生}；写出X、Y、XY的分布列，因为X、Y不相关，则cov(X,Y)=EXY-EXEY=P(AB)-P(A)P(B)=0，推出P(AB)=P(A)P(B)，所以X、Y相互独立(2)若为其他分布，则不能推出另外若X、Y为二维正态分布，则不相关等价于独立仅供参考整体独立，部分当然独立。概率论中两个随机变量的函数的分布_ …… 》 你对x求积分了,出来的公式中不会有x了,上下限怎么可能会有x……对x积分,是横坐标上积分,x=z-y,所以下限是0,上线是z-y,可以重新去看一下微积分里二重积分怎么算的概率论,两个随机变量的函数分布_ …… 》 E(X1-2X2) =E(X1)-2E(X2) =0 D(X1-2X2) =D(X1)+4D(X2) =4+16 =20 X1-2X2~N(0,20)概率论两个随机变量的函数分布x服从标准正态分布,y的概率分布为p{y=0}=p{y=1}=0.5记F(z)为随机变量Z=xy的分布函数,则函数F(z)间断求间断点个数_作业帮 …… 》 没有间断点,否则如果有那么在间断点Z0处P(Z=Z0)=P>0,这与X是连续随机变量矛盾.

两个变量之间的关系包括： A.完全相关 B.不完全相关 C.不相关 D.负相关 正确答案：ABC

函数。两个变量的取值都不是整数，所以两个变量组合用函数表示。排列组合是组合学最基本的概念。 所谓排列，就是指从给定个数的元素中取出指定个数的元素进行排序。

python中的for循环和c中的for循环意义不同，python中for循环是迭代，如果要加入条件，要在for中嵌套if条件语句，如果循环设两个变量的话可以这样:foriinrange(1,10):forjinrange(2,100):print(i,j)或者利用元组for(i,j)in[(1,2),(2,3),(4,5)]:print(i,j)

变量最好见词达意

两个变量间的相关关系称为单相关。单相关和复相关是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系、原材料消耗量与生产费用总额之间的关系等。 变量之间的相关关系 变量之间的相关关系是一种非确定性的关系,如果所有样本的数据点都分布在一条直线附近,那么它们之间就是一种线性相关关系,否则不是线性相关关系。 如果散点图中点的分布从整体上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相关关系。 相关关系 相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。

　　SPSS没有这样的功能　　两个变量都是Scale尺度的数据，单独来讲的确都适合用直方图来进行分布描述，但是还从来没有把两个Scale尺度的数据同时绘制在同一坐标平面的两张直方图(只有Nominal或Ordinal尺度的数据才会出现多变量的复合条形图)。　　把变量同时绘制成直方图的目的应该是比较这两个变量的分布特征，这样的话并不需要借助直方图，而只需要借助BoxPlot箱形图即可，从箱形图可以更加直观的看出每个变量各自的分布特征，同时还能对两个变量进行横向的比较。

printf ("sum=%d%d/n",a,b);我知道了，你一定没有引用"stdio.h"文件，看看

自变量和因变量。回归分析中的两个变量是自变量和因变量，回归分析中的两个变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量;相关分析中的两个变量是自变量和因变量，而且都是随机变量。在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

1一个量变化，另一个量也随着变化，变化方向一样。2 一个量变化，另一个量也随着变化，变化方向不一样。

具体情况具体分析. 在一个变化过程中可能有两个或者两个以上的变量. 比如登山运动过程中,人的位置（经度,纬度,和高度）发生变化, 还有时间,大气压等发生变化. 如果讨论幂函数,就是两个变量（x和y）.

http://wenku.baidu.com/view/7d42e08671fe910ef12df82a.html

设计一个可控进制的计数器，当输入控制变量M=0时工作在五进制；M=1时工作在十二进制。请标出计数输入端和进位。（十二进制！）此设计题目，纯属一个技巧性的问题。并没有什么技术含量。可采用一块集成电路计数器 74163。这是四位二进制递增计数器，计数状态为：0000~1111。关键的特点，是：可以设置其初始值。如果把初始值设为：1011，计数状态就是：1011~1111。这就是五进制计数器。如果把初始值设为：0100，计数状态就是：0100~1111。这就是十二进制计数器。横扫一眼，即可看出，这两种初始值，是互为反相的。那么，只要用 M 控制两种不同的初始值，即可构成“可控计数器”。采用“异或门”即可控制初始值的反相操作。电路如下：当计数到了 1111，图中的非门，即将“进位”反相送到“LOAD”，初始值便被装入了。本电路，经过了调试验证，可以满足题目要求。

个可控进制的计数器,当输入控制变量m=0时工作在五进制,m=1时工作在肯定大

回归分析中自变量与因变量的确定与相关分析不同，在回归分析中，需要确定自变量和因变量。自变量不同，得到的回归方程也不同。在研究的对象所采用的描述变量中，确定哪些变量可作为自变量、哪些可作为因变量，可遵循如下两个原则。1.根据变量可控与否来确定自变量和因变量通常选择可以控制的变量为自变量，而随可控制的变量波动的变量为因变量。例如，在分析化学领域，利用分光光度法、色谱建立标准工作曲线时，标准溶液的浓度是人为可控的，通常作为自变量，而仪器的响应值——吸光度（或色谱峰面积）是随样品浓度而变化的，则作为因变量。在化学合成实验中，各实验条件（温度、配比、催化剂用量）是可以人为控制的，通常作为自变量，而产物的收率、纯度是随上述实验因素的大小和组合方式而变化，在回归建模时则作为因变量。2.根据回归建模的目的来确定自变量和因变量在这一原则下，变量自身是否可以人为控制不再重要，重要的是希望通过回归建模预测什么性质，想要根据某个（或某些）变量去预测另一变量的性质时，则作为依据的变量就选择作为自变量，而希望用模型预测的变量则作为因变量。例如，上面讲的分光光度、色谱工作曲线建立的目的是希望根据吸光度（或峰面积）响应值去预测样品中物质的浓度，那么就应该选择吸光度（或峰面积）作为自变量、样品浓度作为因变量。这样就可以在建立好工作曲线后直接根据仪器的响应值求得样品浓度。但是分析化学传统做法仍旧是按照第一种方法建立好以浓度为自变量的标准工作曲线后，将待定样品的仪器响应值（因变量）代入工作曲线后换算出样品浓度。这样做的前提就是工作曲线必须足够准确，即标准工作曲线（一元线性回归方程）的r要尽可能接近1，一般要求r＞0.99。这时，无论以哪个变量为自变量，所建立的标准工作曲线所得浓度都基本一致。例4－7　对表4－3中的数据以峰面积为自变量、进样量为因变量，可得如下回归方程img264对应的统计检验指标r2、F值及P值均与例4－2相同。对例4－2中的问题（2），峰面积相应为2 000时的柴胡皂苷样品溶液中的柴胡皂苷a的质量＝－0.140 9＋0.003 2×2 000＝6.166 6（μg）。样品中柴胡皂苷a的浓度＝6.166 6μg/10μL＝0.617μg·μL－1。在有效位数内采用上述两个回归方程得到的样品柴胡皂苷浓度相等。这归结于两个回归方程的精度非常高（r＝0.999非常接近于1）。否则，采用不同自变量回归得到的方程进行预测的结果是不会相等的。我们来看下一个例子。例4－8　例3－2中的腐蚀时间是可以控制的，按照规则（1）选择时间为自变量，而刻蚀深度随腐蚀时间而变化，选其为因变量。根据表3－2，可以得到如下回归方程

但这种量的话你直接把它达到一个标准就可以了呀，这个都是很容易的。

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007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ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

自变量：可以改变的量（上司的心情） 因变量：随着自变量改变而改变的量（员工的心情） 可控变量：可以通过某些条件控制的变量（控制饭量改变体重） U0001f60cU0001f60c

【答案】：影响群体交流效率的可控变量有：领导风格、群体的相互影响与角色、群体效率一、领导风格民主的;独裁的;自由放任的。二、群体的相互影响与角色1、相互影响模型2、群体角色和行为分析（1）任务角色；（2）群体建设和维持角色；（3）任务和维持双重角色;（4）无功能行为的类型。三、群体效率低效率的会议原因有:1、会议目的不明确2、会议没必要召开3、开会的人没有做好准备4、不应该出现的人出现了5、时间不合适6、地点不合适7、与会者不能正确地参与8、糟糕的主席

C.切削速度

随机变量。血压属于随机自变量，。农作物的亩产量与施肥量、 血压与年龄之间的这种关系称为相关关系， 在这些变量中， 施肥量、 年龄是可控变量， 亩产量、 血压是不可控的。

不可控变量或扰动变量、控制变量、状态变量。根据作业帮显示功率倍增的变量的类型可分为不可控变量或扰动变量、控制变量、状态变量；它的计算公式是:Pout除以Pin等于10^(Gdb除以10)其中，Pout是输出功率，Pin是输入功率，Gdb是增益，单位为dB。功率是指物体在单位时间内所做的功的多少，即功率是描述做功快慢的物理量。功的数量一定，时间越短，功率值就越大。

是负数很正常的，表示负相关

线性回归不要求因变量是连续性数值变量，是对的。 线性相关分析的数据要求：可以是连续性数据,也可以是分类数据，线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量. 因变量必须是连续性变量。变量可分为可控制变量（当然常数变量也算）与随机变量， 在没有研究统计概率之前，从小学到大学 我们所研究的都是可控变量，也就是函数的自变量。基本含义在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量）。

变量x与y之间的负相x关是指y值随x值的增大（减小）而减小（增大）。负相关的意义：函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数量形式。对于两个变量，如果当一个变量的取值一定时，另一个变量的取值被惟一确定，则这两个变量之间的关系就是一个函数关系。对于一个变量，可以控制其数量大小的变量称为可控变量，否则称为随机变量。自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系，叫做相关关系。相关关系中的两个变量有两种类型，一类是一个为可控变量，另一个为随机变量，另一类为两个都是随机变量。是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。即其数据曲线的切线斜率始终大于零。如身高与体重，身高越长，体重就越重。也就是说，在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化（两个变量同时变大或变小）。其中，引起变化的量叫做自变量（即自己发生变化的量），另一个变量叫做因变量（即跟着自变量变化的量）。负相关（Negative correlation），是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量反而有小到大或由大到小变化。即其数据曲线的切线斜率始终小于零。也就是说，在负相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相反方向的变化。

分类: 教育/学业/考试 >> 学习帮助 问题描述: 用简单语言说明下 谢谢 解析: 可控变量就是可以通过某些条件控制的变量；自变量是在它满足的 *** 或者域里可以取任意值；因变量是它的取值会受其他变量影响的变量

市场营销组合要素，是企业根据战略定位制定的营销规划方法。是可以更改、调整的，故可控。1、市场营销组合是一个变量组合构成营销组合的"4Ps"的各个自变量，是最终影响和决定市场营销效益的决定性要素，而营销组合的最终结果就是这些变量的函数，即因变量。从这个关系看，市场营销组合是一个动态组合。只要改变其中的一个要素，就会出现一个新的组合，产生不同的营销效果。 2、营销组合的层次市场营销组合由许多层次组成，就整体而言，"4Ps"是一个大组合，其中每一个P又包括若干层次的要素。这样，企业在确定营销组合时，不仅更为具体和实用，而且相当灵活；不但可以选择四个要素之间的最佳组合，而且可以恰当安排每个要素内部的组合。3、市场营销组合的整体协同作用企业必须在准确地分析、判断特定的市场营销环境、企业资源及目标市场需求特点的基础上，才能制定出最佳的营销组合。所以，最佳的市场营销组合的作用，决不是产品、价格、渠道、促销四个营销要素的简单数字相加，即4Ps ≠ P + P + P + P，而是使他们产生一种整体协同作用。就像中医开出的重要处方，四种草药各有不同的效力，治疗效果不同，所治疗的病症也相异，而且这四种中药配合在一起的治疗，其作用大于原来每一种药物的作用之和。市场营销组合也是如此，只有他们的最佳组合，才能产生一种整体协同作用。正是从这个意义上讲，市场营销组合又是一种经营的艺术和技巧。4、市场营销组合必须具有充分的应变能力市场营销组合作为企业营销管理的可控要素，一般来说，企业具有充分的决策权。例如，企业可以根据市场需求来选择确定产品结构，制定具有竞争力的价格，选择最恰当的销售渠道和促销媒体。但是，企业并不是在真空中制定的市场营销组合。随着市场竞争和顾客需求特点及外界环境的变化，必须对营销组合随时纠正、调整，使其保持竞争力。总之市场营销组合对外界环境必须具有充分的适应力和灵敏的应变能力。

因为市场营销组合中的四因素是单方产生的，可以完全被控制，而竞争是多方产生的，无法完全被控制。市场营销组合中的四因素是企业单方产生的，可以完全由企业掌控，但是竞争是多家企业之间竞争，每家企业只能控制自己而不能控制其他企业，因此说艺术市场营销组合四因素为可控变量，而竞争是半可控变量。市场营销四因素为产品、价格、销售渠道和促销。

【答案】：A、C、D、E所谓市场营销组合是指企业用于追求目标市场预期销售量水平的可控营销变量的组合。营销组合中所包含的可控变量很多，可以概括为四个基本变量，即产品、价格、地点和促销。

自变量：可以改变的量（上司的心情） 因变量：随着自变量改变而改变的量（员工的心情） 可控变量：可以通过某些条件控制的变量（控制饭量改变体重）

整数、双字地址或符号名。西门子plc高速计数器的预置值和当前值均为有符号双字整数。其中预置值可以设置为整数、双字地址或符号名。德国西门子股份公司创立于1847年，是全球电子电气工程领域的领先企业。

大家习惯而已，如果你不这么用也可以比如你要定义一个全局变量，如果起名为i，那么你要知道，大家都喜欢用i做循环变量命名，很可能在具体使用全局变量i时会遇到些许障碍。

C++的科学计数法本质上是常量的一种表达方式，或者说一种写法，这种写法只能应用于常量中。所以变量是不能写入在科学计数法的任何位置的。如n为变量，那么nE2, 或1.2En的方式都是错误的，无法编译通过。要实现指数可变的情况，可以不通过科学计数法，而是采用变量赋值的方式变通实现。如要获取到一个值为aEb的实数，那么可以先输出a和b，然后根据科学计数法原理计算a乘10的b次幂，得到最终的值。double a, b;double r;cin >> a >>b;//输入a和b。r = a*pow(10,b);//计算值。

全局变量 可以在全局使用，在你需要它变0时，直接赋0 就 变0 了。例如：全局变量 int N=0;...while( scanf() ){。。。N=0; // 在循环体结束处 赋0 就 变0 了};当 scanf 失败时，退出 循环，在这里N=0;

对变量的什么呢，说出来

虽然可以实现，但很少这样去做。你可以说说你的原始需求，或许有更好的思路。

函数pow(a,b)表示a的b次方，这样写就可以了,没有直接的表达方式.头文件#include <math.h>

调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关。调节效应的主要前提是自变量和因变量应该有相关，因为调节的目的就是看自变量对因变量的作用在不同条件下有哪些变化。如果自变量和因变量本来就无关，也就是说在任何条件下都无关，那也没必要谈条件了。

有。调节变量是有调节作用的，如果调节作用不显著是由于样本分布异质性造成的。重新选取合格的样品即可。

调节变量同时调节前后，可以理解为在控制其他变量不变的情况下，改变某一自变量的值，观察它对因变量的影响是否发生了变化。同时调节前后可以解释为，在随机化实验设计中，研究人员采用独立组设计，对实验组和对照组进行先后两次实验，保持其他变量不变，但在第二次实验中，已经知道了第一次实验的结果，可以更加针对性地调节自变量，以观察因变量的响应情况是否产生了变化。同时调节前后的实验设计可以有效消除某些噪音因素的影响，获得更加准确的实验结论。在生物医学领域中，同时调节前后的实验设计也常被用于探究某种治疗方案对不同人群的适应性，或验证某些疾病治疗方法的有效性。总之，同时调节变量和前后对照设计都可以帮助研究人员更加准确地观察研究对象的响应变化，并得到更加可靠的实验结果，提高实验的可信度和科学性。

调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关

第一，世界经济普遍下滑，对我国经济贸易环境产生重要影响。第二，中美关系对抗xing增强。第三，美国加紧推进“印太战略”，对华施加战略压力。

调节变量3条路径。根据相关调节模型公开资料查询显示分别是z、m以及x三条路径。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。

predictor是指:基于这个变量，我们可以预测另一个变量的值。也就是说，predictor是自变量。在英文专业术语中，自变量被称为predictor或者independent variable。相对应地，因变量的专业术语可以是dependent variable或者outcome variable。调节变量可以用下图来表示：Predictor：预测变量，又称自变量；Moderator：调节变量；Outcome Variable：结果变量，又称因变量。可以看到，Predictor X Moderator（自、调变量的乘积项）作为一个新的变量，考察它对因变量的相关。若路径C的系数显著，则调节效应存在。自变量与因变量之间的关系称为主效应，但若调节效应存在，考察主效应是不恰当的。为什么？因为自、因变量之间的关系取决于调节变量的取值。与自变量－中介变量的关系（自变量是中介变量的前导变量antecedent）不同，调节变量与自变量地位平等，都是因变量的前导变量。也就是说，调节变量通常扮演着与自变量相同的角色。

不是的，调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关。调节效应的主要前提是自变量和因变量应该有相关，因为调节的目的就是看自变量对因变量的作用在不同条件下有哪些变化。如果自变量和因变量本来就无关，也就是说在任何条件下都无关，那也没必要谈条件了。

没问题,我就这么干过. 不过,注意的是一定要仔细哦..我烦的错误是两个线程都访问 一个数组了.按理说线程1访问 数组[0] 线程2访问数组[1],我笔误都写成访问数组[0]了,结果那个错误我调试了2天才找到...

1、因变量不需要做中心化转换； 2、第一步是自变量进入回归方程；第二步是自变量和调节变量一起进入；第三步是自变量、调节变量、交互项一起进入；

方法还是很多的，例如： public static Dictionary<string, DateTime> dictionary = new Dictionary<string, DateTime>(); public static object locker = new object();//添加一个对象作为锁 public static void AddRecord()//线程1循环调用此函数 { lock (locker)//锁 { /*添加过程*/ dictionary.Add("....", DateTime.Now); } } public static void DeleteRecord()//线程2循环调用此函数 { lock (locker)//锁 { /*删除过程*/ dictionary.Remove("...."); } }至于线程的调用过程就不写了,你根据实际情况操作吧

不是很理解你的意思，简单按我的理解给你一个回答吧。全局变量是引用类型么？如果引用类型就需要加锁，防止并发访问。方法：定义一个空对象，用来加锁对象private static object _syncObject=new object();在需要被访问的全局变量当中加锁private object _myVariable = new object();public object MyVariable{get{lock(_syncObject){return myVariable ;}}}

看变量长度。如果是cpu一次能完成读写的，不要加。比如int，short，char不要加一次性完不成的，比如一个字符串，要加。其他模式代替：这是最基本的线程间同步了……windows下用Event即可。创建一个Event，然后状态是未触发，之后一个线程在上面等待，一个线程在特定时候去触发它

只要加上一下代码就可以了：public static object locker = new object();//添加一个对象作为锁就是在有修改的时候加上locklock (locker)//锁{/*添加过程*/dictionary.Add("....", DateTime.Now);}lock (locker)//锁{/*删除过程*/dictionary.Remove("....");}