变量

#include <stdio.h>int main(){ int a=00; printf("%d",a); return 0;}能运行

y=x%100//10

90以上，优80-89，良60-79，中59以下，差请采纳回答

切比雪夫不等式 对于任一随机变量X ,若EX与DX均存在,则对任意ε>0, 恒有P{|X-EX|>=ε}<=DX/ε^2 ,该题就是p<=4/9=2/3

f(x)=1/(b-a)=1/(1-0)=1 E(X)=积分 x*f(x)dx=积分 x dx=1/2 V(X)=积分 [x-(1/2)]^2 f(x)dx=积分x^2-x+1/4 dx =1/3-1/2+1/4=1/12 标准差s=1/(2√3) 由切比雪夫, P{|X-E(X)|

切切比雪夫不等式：对于任一随机变量X ,若EX与DX均存在,则对任意ε＞0, 恒有 P{|X-EX|>=ε}<=DX/ε^2 或P{|X-EX|=1-DX/ε^2 在你这题中,X~N（2,4） 所以EX=2 ε=3 DX=4 所以P{|X-2|>=3}<=4/(3^2)=4/9

由X~N(2,9)可知EX=2,DX=9，由Y~E(1/2)可得EY=2,DY=4，所以E(X-Y)=EX-EY=0，D(X-Y)=DX+DY-2ρ(√DX)(√DY)=7。再由切比雪夫不等式可得P(|X-Y|≥4)=P(|X-Y-E(X-Y)|≥4)≤D(X-Y)/4^2=7/16。

根据切比雪夫不等式公式有：P{|X?E(X)|≥ε}≤D(x)ε2，于是：P{|X?E(X)|≥2}≤D(x)22＝12．

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX?2随机变量X的数学期望E（X）=7，方差D（X）=5，故有：P{2＜X＜12}=P{|X-7|＜5}而对于P{|X-7|≥5}≤DX52=15P{2＜X＜12}=P{|X-7|＜5}=1-P{|X-7|≥5}≥45

sd(Y)=根号(npq)=根号（12*(1/4)(3/4)）=(3/2)X+3~U[3,9]和12相差在[9,3]X-3~U[-3,3],和12相差[15,9]P(2sd<=Error<=10sd)=1-P(Error>2sd)-P(Error>10sd）>=1-0.25-0.01>=0.74

切比雪夫不等式是说P{|X-EX|<ε}>=1-DX/ε^2y为参数的泊松分布的期望和方差都是y，直接代入就有p（0＜x＜2y）≧（1-1／y）

P(|X-2|u22653)u2264(1/0.5)^2/3^2=4/9

sd(Y)=根号(npq)=根号（12*(1/4)(3/4)）=(3/2) X+3~U[3,9]和12相差在[9,3] X-3~U[-3,3],和12相差[15,9] P(2sd10sd） >=1-0.25-0.01 >=0.74,2,

效果比较差。普通PCR反应管进行10uL体系的荧光定量实验，效果很差，而且明显灵敏度下降，检测结果不稳定。模板被降解或模板不足时也会出现无曲线扩增现象。

标准正态分布的分布函数，期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。满意请采纳。

若X服从指数分布，则其期望为该指数分布参数的倒数，即若EX=λ，则X~E(1/λ)，密度就很容易了：f(x)=1/λe^{-x/λ }, x>=0.

1/2。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量，尽管它们的具体内容是各式各样的，但从数学观点来看，它们表现了同一种情况，这就是每个变量都可以随机地取得不同的数值，而在进行试验或测量之前，我们要预言这个变量将取得某个确定的数值是不可能的。按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：扩展资料在研究随机变量的性质时，确定和计算它取某个数值或落入某个数值区间内的概率是特别重要的。因此，随机变量取某个数值或落入某个数值区间这样的基本事件的集合，应当属于所考虑的事件域。根据这样的直观想法，利用概率论公理化的语言，取实数值的随机变量的数学定义可确切地表述如下：概率空间(Ω,F,p)上的随机变量x是定义于Ω上的实值可测函数，即对任意ω∈Ω，X(ω)为实数，且对任意实数x，使X(ω)≤x的一切ω组成的Ω的子集{ω:X(ω)≤x}是事件，也即是F中的元素。事件{ω:X(ω)≤x}常简记作{x≤x}，并称函数F(x)=p(x≤x)，-∞<x<∞ ，为x的分布函数。

指数分布E（X）=1/λ=1/6，E（3X）=3E（X）=3/6=1/2二项分布记作ξ~B(n,p)期望：Eξ=np方差:Dξ=npq其中q=1-pE（X）=np=2D（x）=2npq1=2q，q=1/2，p=1-q=1/2

解题思路：首先将X的期望和方差写出来，然后利用数学期望的性质，将E{X+e -2X}化成两个期望之和，分别计算即可． />∵X服从参数为1的指数分布， ∴X的概率密度函数f(x)= e-x，x＞0 0，x≤0， 且EX=1，DX=1， ∴Ee-2x= ∫+∞0e-2xu2022e-xdx=- 1 3e-3x |+∞0= 1 3， 于是：E(X+e-2X)=EX+Ee-2X=1+ 1 3= 4 3． 点评： 本题考点： 指数分布． 考点点评： 此题考查指数分布的概率密度函数及其期望，以及期望的性质．对于常见的分布函数，其期望和方差要熟记．

你好！答案与参数有关，可以如图借用Γ函数计算比较方便。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

微积分变换，fx"gx＝(gxfx)"-gx"fx

积分不知道怎么打 积0-2就这么表示了（∫0-2） 能看明白就行 X的分布函数 f(x)=e^(-x) (x>0) 0 (x2) (指数分布） ∫f(x)dx/2（积分区间0-2） =(1-1/e^2)/2 (2>y>0) （均匀分布) =0 (y

X是参数为2的指数分布的随机变量---> EX=1/2,DX=1/4 EX^2-(EX)^2=DX-->EX^2=DX+(EX)^2=1/2

解题思路：首先将X的期望和方差写出来，然后利用数学期望的性质，将E{X+e -2X}化成两个期望之和，分别计算即可． ∵X服从参数为1的指数分布， ∴X的概率密度函数f(x)＝ eu2212x，x＞0 0，x≤0， 且EX=1，DX=1， ∴Eeu22122x＝ ∫+∞0eu22122xu2022eu2212xdx=u2212 1 3eu22123x |+∞0＝ 1 3， 于是：E(X+eu22122X)＝EX+Eeu22122X＝1+ 1 3＝ 4 3． 点评： 本题考点： 指数分布． 考点点评： 此题考查指数分布的概率密度函数及其期望，以及期望的性质．对于常见的分布函数，其期望和方差要熟记．

是内层函数的自变量

小明骑车（7×20-20）÷（7+1）=15千米/小时列方程：设骑车速度xkm/h则追及速度20-x，路程一班汽车间隔距离相遇路程，7班汽车距离所以7（20-x）=20+x解之x=15骑车速度15km/h

。

填空：社会调查研究的观点具体由概念和变量，命题和（假设）等，理论要素联系而成。

这两个随机变量分别服从参数为3与4的指数分布，故其期望分布是1/3与1/4.,方差是1/3^2与1/4^2 从而：E(x1+x2)=Ex1+Ex2=1/3+1/4=8/15 由X1 与X2独立，得：E(X1 X2)=EX1 EX2=1/3*1/4.=1/15 E(2x1-3x2^2) =2Ex1-3E(x2^2)...

随机变量是对试验结果的数值化处理，即以数值型数据来表示试验的结果。之所以采用这种处理方式是希望可以将取值及其概率用一个函数的形式来表示，以方便的使用数学工具定量的对概率分布进行研究，在实际应用中可以按照一定的规则将类别型数据转化成数值型数据。基于试验结果的不同，可以将随机变量分为离散型随机变量和连续性随机变量： 概率分布 Probability distribution 则是对于随机变量取得各个值的概率的一个描述，对于离散型随机变量可以定义一个概率分布函数 Probability mass fuction u0192(x) 来描绘随机变量取得某个值时的概率，其要求： 当已获得的样本的数据量较大时，可以通过对于各个随机变量的取值的相对频率来近似其概率，这种方法获得的概率分布称为经验分布。 如果随机变量的可能取值有 n 个，且取得每一个值的概率均等，那么这种概率分布称为均匀概率分布： 离散型随机变量的期望值： 离散型随机变量的方差： 由公式可知，随机变量的方差值计算公式是一个对于随机变量与均值的偏差的平方的加权平均，相应的权重系数是各个取值的概率。 当研究对象为两个随机变量时，相应的概率分布称为 Bivariate probability distribution，也称为 Joint probability distribution，可以通过历史数据并采用表格的形式来统计概率分布情况： 除概率分布外，一般也会通过计算协方差和相关系数了解这两个随机变量的关系，且对于两个离散型随机变量 x，y 来说，如果已知 x，y 的各自取值及概率分布，可以有两种方法来计算随机变量的协方差： 更一般地，有： 前述离散型随机变量可以通过采用列表的形式进行统计频数来获得相应的概率，最终获取取值的概率分布，还有一类离散型随机变量的概率分布可以通过一定的数学公式来描述。 二项分布最早的研究出自数学史上的一个著名的家族——伯努利家族，因此也叫伯努利概型，其主要特点为： 我们感兴趣的是在这 n 次实验中成功的次数 x 是多少，很明显这里 x 是一个离散型随机变量，对应的成功次数 x 的概率分布称为二项概率分布。 可以认为二项分布的多次试验是一个分步进行的过程，因此可以采用树状图来可视化多次试验的结果的组合： 由于 n 次试验产生的所有可能的试验结果的数量为 2 n ，当我们考虑这所有的结果中成功的次数 x 时，是将结果中出现 x 次成功的试验从 2 n 个结果中进行抽取，且 x 内部对于次序没有要求，因此所有结果中出现成功次数为 x 的结果的次数可以采用组合的知识进行计算： 每一个连续 n 次试验的结果组合中有 x 次成功的概率为： 将上述两个公式组合起来就是所有 n 次试验中出现 x 次成功的概率，也即二项分布的概率分布函数： 由于二项分布非常常用，且其计算中包含了大量的常数项，所以为了方便使用，已经针对不同的 n，x 及 p 建立了二项分布表，可以从表格中查取。 当 n = 1 时，由于 x = 1 表示成功，x = 0 表示失败，所以二项分布是对 0 - 1 分布的一个多次试验。对于 0 - 1 分布来说，可以按照定义计算其期望值为 p，方差为 p(1 - p)，由于在二项分布中 n 次试验彼此独立，因此有 n 次实验的期望及方差为： 泊松分布的命名也来自于其最早的研究者 Simeon Poisson，这个分布是对某个具有一定发生频率的事件在某个时间和空间跨度内发生的次数的一个描述，例如一小时内前来某个洗车场的客户的数量，飞机每 100000 公里所需要的维修的次数，符合泊松分布的随机变量的特点为： 这一分布研究是基于日常生活中大量现象的发生是有一定频数 Frequency 可循的，通过对于历史数据的统计，我们可以得到这个频数。这个频数是对事件发生的频繁程度的一个总体水平的衡量，实际上某一个时间间隔内发生的次数 x 是不确定的，因而是个随机变量。 如果我们用 λ 表示单位时间内出现的频数，t 表示需要考察的时间，难么这个时间间隔内发生 x 次的概率为： 从上式中可以看出这个概率尽管从理论上 x 可以取得任何值，但当 x 非常大的时候，可以通过计算得知其概率趋近于 0，即基本不可能发生。 泊松分布的期望和方差均为 λ，其可以认为是 n 很大而 p 很小的二项分布的一个极限形式，对于泊松分布和下一节 指数分布 的理解我参考了 阮一峰的博客 和 QUETAL 的博客 ，在此表示感谢！ 我写这个笔记是为了系统的复习概率论中的一些概念，阅读的是 Statistics for Business and Economics, 12th Edition 英文原版，这是一本非常经典的参考书，毫无保留的满分推荐。尽管书名暗示了是在商业和经济学中的统计学，但根本的统计学知识是不变量，并且和很多优秀的原版书一样，作者时刻注意用实例来讲解统计学概念，基本上每一个新的概念的定义都建立在日常生活的实例的基础上，在此基础上还保留了精美的排版和精心设计的插图，十分便于理解。

指数分布，E(λ1)+E(λ2)=E(λ1+λ2)

连续型随机变量，如何定义，如何表示？分布函数： 1）均匀分布、平均分布 2）指数分布这个分布的形式很重要，它是一般线性回归的分布的主要形式。对于可靠性分析，排队论中有广泛应用。 3）高斯分布、正态分布也可以说是指数分布的一种特殊表现形式。拥有对称性，极大值等特性。 噪声的分布经常都是正态分布，在应用中，基本上都假设是这种分布，在大部分的统计中，也确实符合这种分布。其方差与置信区间的关系，3sigma法则 99.74% 正态分布的线性变换，仍然是正态分布，且性质保持不变。所以，任何随机变量正态分布，都可以转换为标准正态分布，进行求值，查询。分位点的概念，就是随机变量转换为标准正态后的对应的值。已知随机变量X的分布，Y与X的关系，推导Y的分布。很重要。 F(Y) = P(Y

由于X～E（λ），所以密度函数为f(x)＝λe?λx，x＞0 0，x≤0 ，分布函数为F(x)＝1?e?λx，x＞0 0，x≤0 ?EX＝1 λ ，DX＝1 λ2 ，所以A，B，C都不对．因为E(X+Y)＝2 λ ，E(X?Y)＝0，而max（X，Y）的分布函数不是F2(x)＝1?e?2λx，x＞0 0，x≤0 ，所以D对．事实上，min（X，Y）的分布函数为 P{min（X，Y）}≤x}=1-P{min（X，Y）}＞x}=1?P{X＞x，Y＞x}＝1?P{X＞x}P{Y＞x}＝1?[1?F(x)]2＝1?e?2λx，x＞0 0，x≤0 ．故选择：D．

对于这种min形式的随机变量，计算Z>t的概率。易知Z是期望为1/n的指数分布，方差是1/n^2

EX=DX =u03bb

根据指数分布的定义，其概率密度函数为：f(x) = λe^(-λx)，其中 λ = 3因此，X的期望值为：E(X) = ∫[0,∞] x * f(x) dx = ∫[0,∞] x * 3e^(-3x) dx通过分部积分法，可以得到：E(X) = [-x * e^(-3x) / 3] [0,∞] + ∫[0,∞] e^(-3x) / 3 dx由于当x趋近于无穷大时，e^(-3x)趋近于0，因此第一项为0，第二项可以通过积分计算得到：E(X) = [-e^(-3x) / 9] [0,∞] = 1/3因此，X的期望值为1/3。由于Y = 2X + 1，因此Y的期望值为：E(Y) = E(2X + 1) = 2E(X) + 1 = 2/3 + 1 = 5/3接下来计算Y的方差：Var(Y) = Var(2X + 1) = 4Var(X)因此，我们只需要计算X的方差即可。根据指数分布的性质，X的方差为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2其中，E(X^2)可以通过类似于计算E(X)的方法得到：E(X^2) = ∫[0,∞] x^2 * f(x) dx = ∫[0,∞] x^2 * 3e^(-3x) dx通过分部积分法，可以得到：E(X^2) = [-x^2 * e^(-3x) / 3] [0,∞] + ∫[0,∞] 2x * e^(-3x) / 3 dx由于当x趋近于无穷大时，x^2 * e^(-3x)和2x * e^(-3x) / 3都趋近于0，因此第一项为0，第二项可以通过积分计算得到：E(X^2) = [2 * e^(-3x) / 9] [0,∞] = 2/9因此，X的方差为：Var(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 = 2/9 - (1/3)^2 = 1/9因此，Y的方差为：Var(Y) = 4Var(X) = 4/9

EX=1/y DX=1/(y^2) 不需要算的

这里π(1）是poisson分布吧确实对poisosn分布有EX=DX

应该是0,期望其实是一个运算，把一个随机变量变成一个常量，然后对常量做方差为0

注意有公式:D(X)= E(X^2)- [E(X)]^2 由此,在本题,求得E(X^2)=3+(-1)^2 =4. 再由性质:E(kX)= kE(X),E(X+Y)=E(X)+E(Y) 得:E【3（x^2-2）】=3E【（x^2-2）】=3{E【x^2】+E【-2）】}=3{4-2}=6

你首先要明白E(X)和D（X）都是一个常数，再利用相关的公式得到E(D(X))=1，D(E(X))=0

方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示数学期望。若x1,x2,x3......xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。离散型：如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。

1、具体回答如图：位置参数γ确定了一个分布函数取值范围的横坐标。γ改变时，相应的分布函数仅仅向左或向右移动而不发生其他变化。2、你好！X服从参数为λ的泊松分布时E(X)=λ，E(X^2)=λ+λ^2，由于E[(X-2)(X-3)]=E(X^2-5X+6)=E(X^2)-5E(X)+6=(λ^2)-4λ+6=2，所以可以解出λ=2。经济数学团队帮你解请及时采纳。3、D（X）指方差，E（X）指期望。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。4、假设你知道Poisson分布的期望E(X)和方差Var(X)都是λ0，那么E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-3E(X)+E(2)=Var(X)+[E(X)]^2-3E(X)+2=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2=1，所以λ=1。5、具体回答如图：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。6、你好！离散型随机变量x服从参数λ=3的泊松分布，则ex=λ=3，所以e(2x—5)=2ex-5=2*3-5=1。经济数学团队帮你解请及时采纳。

E(X) 是一个常数D(E(X))=0

分别是 a 和 σ^2

Dζ=（x1-Eζ)2*p1+（x2-Eζ)2*p2+…+（xn-Eζ)2*pn是定义,D(X)=E(X^2)-(EX)^2是推论.如果E(X^2)能够统一求出,D(X)=E(X^2)-(EX)^2式子用起来很方便.一般来说,如果给出的分布列的各项的概率值可以用通项表示,那么用D(X)=E(X^2)-(EX)^2如果仅仅是做数字的计算,没有什么技术含量可言,那么用定义.比如说,已知某分布X值为0,1,2,3,……,n,……,其对应的概率P(X=k)=1/(e*k!)（泊松分布),求方差时用D(X)=E(X^2)-(EX)^2如果题目中给出的分布律是X012345p1/31/61/81/121/1611/48那么肯定是用Dζ=（x1-Eζ)2*p1+（x2-Eζ)2*p2+…+（xn-Eζ)2*pn

都知道均值了，按公式啊

正态分布,u=1

因为X~N(2,4)即μ=2；σ=2所以X服从正态分布，则数学期望为μ=2；方差为σ^2=4希望对你有帮助

变量 = "06 17 68"变量值 = Split(变量, " ")kk = ""j = 0For i = 1 To 99 If i < 10 Then i = "0" & i If cint(i) = cint(变量值(j)) Then j = j + 1 If j> UBound(变量值) then j=UBound(变量值) Else 输出 = 输出 & " " & i End IfNextTracePrint 输出

A.不合法，不能对变量进行强制数据类型转换B.正确，是为逗号表达式C.不合法，强制数据类型转换应将数据类型用小括号括起来D.不合法，对于赋值表达式a+2=c+b来说是非法的

两个都是对的

如果变量已经正确定义并赋值，这三个式子都是c语言中的正确的表达式。但在它们后面加了分号，就不再是表达式，而是表达式语句了。

A a被a加上10赋值B c给b赋值，c再加1，b再给a赋值C D都有语法错误

如果变量已经正确定义并赋值，这三个式子都是C语言中的正确的表达式。但在它们后面加了分号，就不再是表达式，而是表达式语句了。

严格说没有一个选项是正确的。但除了C，其余都能通过编译：A——结果是0，B——结果是n，C错，D结果是2。所以此题无唯一正确选项。

【答案】：B本题考查C语言表达式的语法。A选项中“:=”不是C语言中的运算符。C选项中int是定义一个整型变量，后面不能够跟算术表达式。D选项错误地使用了赋值运算符“=”，赋值运算符只能将一个数据赋给一个变量，而不能够对表达式进行赋值。题目中a=a+7或a=c+d都是正确的表达式，a+7=c+d是错误的。

A:c语言样赋值B:因该样:(int)15.8%5C:正确逗号运算符D:求余被除数只能整数----人观点

如果变量已经正确定义并赋值,这三个式子都是C语言中的正确的表达式. 但在它们后面加了分号,就不再是表达式,而是表达式语句了.

二楼的回答是错的，表达式没有地址不能赋值而不是因为有个常量，逗比

d

应该是负数

一般这两种方法施用的对象均为线性规划问题，而且针对是标准形式的线性规划。有很多不是标准形式的线性规划是可以化成标准形式的。你提到的决策变量非负的情形是很容易化成标准型的。只要利用变量代换的思想，取新的决策变量为原来的相反数，然后相应改变约束条件和目标函数中的决策变量即可。记住，只要能化成标准型的线性规划，都是可以利用单纯形和对偶单纯形法解的。希望对你有用，加油。

这些都是常规模板，但是你自己要提供数据才行的阿我替别人做这类的数据分析蛮多的

回归分析根据两个变量可以求出两个回归方程。不相关的两个变量也是可以根据公式求出回归直线方程的。T统计量用来观测回归系数是否显著，可以从Sig概率值直接判断，常数项不显著，技术人员密度的系数显著。F统计量是来检验模型整体的显著性，从F值的相伴概率Sig来判断，模型整体上还是显著的。事实上，表1、表2、表4是对模型的效果进行判断。在大数据分析中回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。

我们可以帮助你

在KMO 检验和Bartlett 球度检验结果中，KMO 取值大于0.6，适于进行一般因子分析。而Bartlett 球度检验给出的相伴概率小于显著性水平0.05，可接受检验的零假设，认为适合于因子分析。

区别如下：通过F值看出，如果控制变量的不同水平对观测变量有显著影响，那观测变量的组间离差平方和就大，F值也大；相反，如果控制变量的不同水平没有对观测变量造成显著影响，那组内离差平方和就比较大，F值就比较小。同时，SPSS还会依据F分布表给出相应的相伴概率值sig。如果sig小于显著性水平（一般显著性水平设为0.05、0.01、或者0.001），则认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则不然。多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用（主效应），也可以分析因素之间的交互作用（交互效应），还可以进行协方差分析，以及各个因素变量与协变量的交互作用。

列方程需要的是表3，即表题是“系数”的那个表。具体而言就是：人均净利润= 14403.479 + 453037.528*技术人员密度 (22912.153) (147215.653)T统计量用来观测回归系数是否显著，可以从Sig概率值直接判断，在图3中，常数项不显著，技术人员密度的系数显著。F统计量是来检验模型整体的显著性，从F值的相伴概率Sig来判断，模型整体上还是显著的。事实上，表1、表2、表4是对模型的效果进行判断。表1总，调整后的R放才0.228，拟合效果并不是很好。 令，durbin-watson值为2是最好。

一般情况下求D(S^2)并不容易，但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。扩展资料：如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用，则s2是σ2的一致估计量。 可以看出，估计的方差趋于零。 在Kenney and Keeping（1951：164），Rose和Smith（2002：264）和Weisstein（n.d.）中给出了渐近等效的公式。正态总体的样本均值和样本方差相互独立。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。

问题能补充全面一点么？

区别是一个是真实值一个是估计值,关系是2个是数值上一样的.如图

对于某一个特定样本而言，均值和方差是恒定值。但对于服从某一分布的多个样本而言，样本不同，则均值和方差随之改变，此时均值和方差是随机变量，且样本均值的期望就是总体的期望，样本方差的期望就是总体的方差。

变量非负。使无约束变量为非负数：默认是变量非负，若要求变量不受限制，则去掉此勾选项。变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。

那个复数的赋值函数中，this是什么意思

C++的问题：定义描述复数的结构体类型变量，并实现复数之间的加减法运算和输入输出我记得在书本上直接有一个案例的，直接引用模板即可解决。

双曲函数是什么？可以吃吗？计算器的方差功能都不会玩的2酱油路过。

java环境变量设置不起作用、jdk修改环境变量不生效详细控制处理方法：修改JDK版本后配置的环境变量不生效的问题，不知道怎么回事也不知道怎么去解决很是苦恼，所以对于这种情况的解决办法是：1、之前版本未卸载干净进入控制面板 ——程序和功能——卸载或更改程序——卸载2、环境变量未被正确安装环境变量配置：PATH ： %JAVA_HOME%/binJAVA_HOME ： C:Program FilesJavajre1.8.0_161 (你jre的安装位置)用 " javac " 查看jdk是否被正确安装