变量

实型变量　　在程序运行过程中可以改变其值的实型量被称为实型变量，实型变量分为单精度(float)，双精度(double)和长双精度(longdouble)型。　　中文名　　实型变量　　含义　　在程序运行过程中可以改变其值　　分类　　单精度(float)，双精度(double)　　相关特征　　在VC6.0中，所有的单精度实型　　c中格式　　c(c++)中实型变量的输入格式是%.nf　　其中%、.、f是固定格式，n代表小数点后保留的位数。如：　　printf("%.3nf",12.34567);　　输出结果：　　12.345　　这个格式还可以再加一些部分，请参阅?　　定义　　实型变量定义的一般形式如下：　　类型说明符变量名1[,变量名2，...]；　　例：　　单精度型变量定义的形式如下：　　floatx，y；　　双精度型变量定义的形式如下：　　doublea，b，c；　　长双精度型变量定义的形式如下：　　longdoublec;　　fa是单精度浮点型的变量，有效位数（有效位数是指整数部分和小数部分的总位数）6~7位　　db是双精度浮点型的变量，有效位数（有效位数是指整数部分和小数部分的总位数）15~16位

类似整数与实数的区别

单精度、双精度。单精度值具有4个字节，包括一个符号位、一个8位二进制指数和一个23位尾数。由于尾数的高顺序位始终为1，因此它不是以数字形式存储的。此表示形式为float类型提供了一个大约在-3。4E+38~3。4E+38之间的范围。代表数据类型的关键字主要分为下面六类，数据类型的大小由编译器决定。用一个数据类型关键字定义一个变量的过程，相当于向内存空间请求一定大小的空间。

其实用2的N次方和用10的N次方表示，本质上没有什么不同，比如2的8次方与2.56乘10的2次方有什么不同呢。只是用10的N次方表示，编程者更容易直观地估计出它的大小范围。因为人更善于用十进制思考。Double（双精度浮点型）变量存储为 IEEE 64 位（8 个字节）浮点数值的形式，它的范围在负数的时候是从 -1.79769313486231E308 到 -4.94065645841247E-324，而正数的时候是从 4.94065645841247E-324 到 1.79769313486232E308。

双精度实型变量与长双精度实型变量：这个不总是有区别的。long double的精度不低于double。早期的VC里面long double就是double的别名。现代的X86编译器，double一般是64位浮点数，long double一般是80位浮点数。对于其他平台，double和long double有着各种不同的解释，一般需要类似sizeof来判定究竟long double究竟在所在系统的含义。在80x86系统中的，80x87本身是一个80位的浮点协处理器，所以一般long double对应的就是80位浮点数，但是有少数系统是128位浮点数或者64位浮点数。double一般都是64位浮点数，通过80x87截断后面的结果得到。虽然是80位浮点数，但是可能占用10个、12个或者16个字节的存储空间，这个随编译器而不同。

一般都会宏定义个eps来避免浮点误差吧。。

因为1/2的结果是0.

dfgdsg

1其实%f%lf都一样，都是输出double类型的。2当参数即上面的4.0/3.0被传递到printf时，float总是会被转化成double类型的，然后才能背printf正确输出。3无论是%f还是%lf，只要不指定精确度和宽度，默认的输出都是小数点后跟6位，float和double类型只是决定那后6位有几个是有效数字。这点，cf2009000已经说的很清楚了。4所以，你的这几行想要输出的就是，输出两个浮点数，一个是float一个是double。因为第3点，所以，结果都是1.333333。

实型变量中只能存放实型变量a=10是将10做了隐式转换成实型变量后再存在a中的，只能说是整形可以实型可以转换反之不行

机器识别的其实是二进制数，就是0和1，一个整型数是16位的二进制位表示的，所以整型数的范围在16 个0和16个1之间

第一个答案显得更为详细些，第二个只是标明了变量的数量级，但也不能说他是错的。

在变量方面，二者的变量名的规定有明显不同。MATLAB的变量名必须是不包括空格的单个词，且区分大小写。变量名的字符数也有限制，最多不超过31个字符。变量名必须以字母打头，之后可以是任何字母、下划线或者数字。另外，许多标点符号在MATLAB中有特殊含义，变量名不允许使用。此外，MATLAB中还有一些默认的特殊变量，它们有确定的形式和意义，使用时应加以注意。如：ans是用于结果的默认变量名，pi表示圆周率等。与之对比，C语言的变量名的规定就比较统一、规范。其对不同的数据类型有各自特定的变量名，如int代表整型变量，代表float单精度实型变量，double则是双精度实型变量，char是字符型变量的变量名。

单精度和双精度变量的范围与整数不同，在整数中是每个位只存放0和1，每位作为一个有效位出现，可以直接通过将二进制转换为十进制的方式来完成最大最小值的获得。而浮点型的比较复杂，建议你找一下IEEE754标准看一下。 在IEEE754标准中进行了单精度浮点数(float)和双精度数浮点数(double)的定义。float有32bit，double有64bit。它们的构成包括符号位、指数位和尾数位。 这些位的构成如下： 种类-------符号位-------------指数位----------------尾数位---- float---第31位(占1bit)---第30-23位(占8bit)----第22-0位(占23bit) double--第63位(占1bit)---第62-52位(占11bit)---第51-0位(占52bit) 取值范围主要看指数部分： float的指数部分有8bit(2^8)，由于是有符号型，所以得到对应的指数范围-128~128。 double的指数部分有11bit(2^11)，由于是有符号型，所以得到对应的指数范围-1024~1024。 由于float的指数部分对应的指数范围为-128~128，所以取值范围为： -2^128到2^128，约等于-3.4E38 — +3.4E38 精度(有效数字)主要看尾数位： float的尾数位是23bit，对应7~8位十进制数，所以有效数字有的编译器是7位，也有的是8位

实型就是一种数据类型还有什么整型啊 日期型 货币型 布尔型float 浮点数 就属于实型可能这道题是想让你输入一个定义实型变量的c语句 他会自动判断你的定义是否正确

可以，不过会把整数转成浮点数

因为浮点数表示方式以及计算机表示实数时的有限精度效应，比较两个浮点数f1和f2是否相等通常都用其差的绝对值小于一个很小的正实数的方法。所提问题中的例子即此方法的一个具体使用。

示例如下，定议一个实型变量 y(双精度double型)，并输出:

您要问的是实型变量的两种类型是什么吗？单精度型和双精度型。1、单精度型：是指计算机表达实数近似值的一种方式，范围在负数的时候是从-3.402823E38到-1.401298E-45，在正数的时候是从1.401298E-45到3.402823E38。2、双精度型：此数据类型与单精度数据类型相似，但精确度比float高，双精度型占8个字节（64位）内存空间，其数值范围为-1.79769313486232E308到1.79769313486232E308。

　　在C语言中实型变量用double类型来运算，double类型占用8个字节，而int类型是4个字节，所以把4个字节的东西放到8个字节中，是可以的。但是反过来，把double放到int里就是不行了（8个字节是无法放到4个字节里）。　　语法上规定实型变量是不能存放整型类型的数据的，整型数据也不能存放实型数据。是为了避免类型转换之间可能会发生的错误。

自己翻一下书啊！

一般编程语言里整型是精确的值，实型（浮点数）是不精确的，不适合金融方面的计算

C 语言中的实型变量（float）、以及双精度变量（double）都不包括整型（int）。它们都是独自的数据类型，不存在哪个数据类型包括另外的数据类型。而且它们的数据表示范围也是完全不同的。

在C语言中的实型变量分为2种类型，它们是（）和（） float 和double 实型变量 实型变量分为两类：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。 实型变量说明的格式和书写规则与整型相同。 例如： float x,y; (x,y为单精度实型量) double a,b,c; (a,b,c为双精度实型量) 实型常数不分单、双精度，都按双精度double型处理。 void main(){ float a; double b; a=33333.33333; b=33333.33333333333333; printf("%f %f ",a,b); } 在C语言中，实型变量分为两种类型，它们是_______________。 float类型及double类型 c 语言中实型变量分为哪两种类型？ float和double 在C语言中的实型变量分为float型和double型,按浮点数进行存储，分为数符、_______和_______几部分 在C语言中的实型变量分为float型和double型,按浮点数进行存储，分为数符、阶码 和 尾数 几部分 在C语言中的实型变量分为float型和double型,按浮点数进行存储，分为数符、_______和尾数几部分。 阶码。用于表示小数点在该数中的位置，它是一个带符号的整数 C语言中实型变量有分正负吗？ 实型变量!!!!!! 什么是实型变量啊 还把ASCII码给搬出来了呢 只有字符而且是单字符采用ASCII来编码来“表示” double float类型非但是有符号的 而且它们连定义成unsigned double，unsigned float 都是错误的！编译器不会报错，但输出结果一定会让你感到费解的！ C语言中双精度实型变量与长双精度实型变量的区别 双精度实型变量与长双精度实型变量：这个不总是有区别的。 long double的精度不低于double。 早期的VC里面long double就是double的别名。 现代的X86编译器，double一般是64位浮点数，long double一般是80位浮点数。 对于其他平台，double和long double有着各种不同的解释，一般需要类似sizeof来判定究竟long double究竟在所在系统的含义。 在80x86系统中的，80x87本身是一个80位的浮点协处理器，所以一般long double对应的就是80位浮点数，但是有少数系统是128位浮点数或者64位浮点数。double一般都是64位浮点数，通过80x87截断后面的结果得到。虽然是80位浮点数，但是可能占用10个、12个或者16个字节的存储空间，这个随编译器而不同。 没财富值，纯属好学，希望中国能够资源共享啊-》共享的精神应该是你要要积累财富值吧 一般我们说的共享都是双方向，“有来无往非礼也”。 单方向的那种不是共享的精神。 C语言中为何整型变量以实型变量输出为0？ 1、整形数和浮点数在内存中的存储格式和布局不同（理解浮点数的内存布局和表示方式，请参考：:blog.csdn./songjinshi/article/details/7753777） 2、printf在进行参数入栈时是根据实参的类型进行入栈，而不是根据格式化字符中指定的类型，具体入栈过程如以下所示。所以造成入栈实参的类型和实际函数使用的类型不匹配（关键是所占内存的大小不同），所以在具体的解析中就会出现如题所说的结果，因为整形的内存布局在被解析为浮点数时会非常小，因为整形本来是4个字节存储，而被解析为8个字节的浮点数，所以所得的值会非常小，正如浮点数的的表示：非规格化：当E的二进制位全部为0时，N为非规格化形式。 注意，此时小数点左侧的隐含位为0。 为什么e会等于(1-bias)而不是(-bias)，这主要是为规格化数值、非规格化数值之间的平滑过渡设计的。后文我们还会继续讨论。 有了非规格化形式，我们就可以表示0了。把符号位S值1,其余所有位均置0后，我们得到了 -0.0; 同理，把所有位均置0,则得到 +0.0。非规格化数还有其他用途，比如表示非常接近0的小数，而且这些小数均匀地接近0,称为“逐渐下溢(gradually underflow)”属性。 下面贴出两段反汇编代码，解析参数如何入栈： printf("%f",45); 00405028 mov esi,esp 0040502A push 2Dh 0040502C push offset _ORDER_SERVER_ADDRESS-0ACh (43F2ACh) 00405031 call dword ptr [__imp__printf (43C124h)] 00405037 add esp,8 printf("%f",d);（d为整形变量） 00405028 mov esi,esp 0040502A mov ecx,dword ptr [d] 0040502D push ecx 0040502E push offset _ORDER_SERVER_ADDRESS-0ACh (43F2ACh) 00405033 call dword ptr [__imp__printf (43C124h)] 00405039 add esp,8 0040503C cmp esi,esp 0040503E call _RTC_CheckEsp (439760h) double a=5,c; float b; int d=0x40a00000,y=6; int *p; char s=5; p=&d; b=(float)a; printf("%f,%f,%f,%f,%f,%f,%d",b,c,(float)d,s,(float)s,y,y); 00405028 mov esi,esp 0040502A mov ecx,dword ptr [y] 0040502D push ecx 0040502E mov edx,dword ptr [y] 00405031 push edx 00405032 movsx eax,byte ptr [s] 00405036 mov dword ptr [ebp-34h],eax 00405039 fild dword ptr [ebp-34h] 0040503C sub esp,8 0040503F fstp qword ptr [esp] 00405042 movsx ecx,byte ptr [s] 00405046 push ecx 00405047 fild dword ptr [d] 0040504A sub esp,8 0040504D fstp qword ptr [esp] 00405050 sub esp,8 00405053 fld qword ptr [c] 00405056 fstp qword ptr [esp] 00405059 fld dword ptr [b] 0040505C sub esp,8 0040505F fstp qword ptr [esp] 00405062 push offset _ORDER_SERVER_ADDRESS-0C4h (43F2ACh) 00405067 call dword ptr [__imp__printf (43C124h)] 0040506D add esp,30h 00405070 cmp esi,esp 00405072 call _RTC_CheckEsp (439780h) c语言 实型变量有哪两类 单精度型 float 双精度型 double c语言中变量有多少种类型呢？ 基本类型有： int short char float double long unsigned 指针 还有数组、结构体、联合(union)等组合数据类型，此外还可以自定义数据类型。

整型变量只能存储整型数据，不同类型的变量存储数值的范围不同，整型变量的存储类型主要有：短整型short（占2字节），基本整型int（占4字节），长整型long（占4字节）等；实型变量存储数据的范围较广，顾名思义是实数，当然整数也是实数，也能存储。实型变量的存储类型主要有：单精度浮点型float（占4字节），双精度浮点型double（占8字节）等。注：以上变量所占字节数，均在32位计算机上进行测试。其他的变量类型还有字符类型(char)、结构体、枚举类型、共用体等。

问题一：什么是实型变量 float countdata; 就是 这样的啊 问题二：C语言中，单精度实型变量和双精度实型变量的具体区别是什么呀 每一本讲C的书都会直接告诉你，而且不用动一丁点脑子。 问题三：在C语言中的整型变量与实型变量的区别，还有哪些变量？ 整型变量只能存储整型数据，不能类型的变量类型存储数值的范围不同，整型变量的存储类型主要有：短整型short，基本整型int，长整型long等；实型变量存储数据的范围较广，顾名思义是实数，当然整数也是实数，也能存储。实型变量的存储类型主要有：单精度浮点型float，双精度浮点型double等char是字符型，存储的是ASCII码，也可以用来存储整形数0~255这几个是长用的，其他的也有，但是几乎用不到 问题四：C语言中什么叫实型数据？ C语言中的实型数据是指带有小数的数。 比如：1.23，87.225等 根据精度的高低，实型数据又分为单精度实型、双精度实型和长双精度实型。 问题五：在C语言中的实型变量分为2种类型，它们是（）和（） float 和double 实型变量 实型变量分为两类：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。 实型变量说明的格式和书写规则与整型相同。 例如： float x,y; (x,y为单精度实型量) double a,b,c; (a,b,c为双精度实型量) 实型常数不分单、双精度，都按双精度double型处理。 void main(){ float a; double b; a=33333.33333; b=33333.33333333333333; printf(%f %f ,a,b); } 问题六：c语言中什么算是实型数据？举例子！ 其实!C和数学一样!所谓的实型!就是一切的数,包括有理数、无理数……!比如1.2 0.22222 1.2451并且包括1 2 3 123454这类的整数也都是实型耽虽然像1 2 3 4这类的数是整数!但他们又有实型的特征!这就好像是1是自然数,但同时它也是奇数,而且它还时正整数……只要你想得出符合这种性质的!它都属于!所以说:1.1525 25 35 甚至时根号二也都时实型的!这样说你应该懂了吧!!!呵呵!!!叫你学数学了!现在知道了吧!! 问题七：浮点型与实型有什么区别? 两者本来就是一样的, 实型只是十进制. 3.4x10-38E~3.4x10+38E 单精度 1.7x10-308E~1.7x10+308E 双精度 问题八：在C语言中，实型变量分为两种类型，它们是_______________。 float类型及double类型 问题九：C语言中实型数据，float和double,可以指哪些数？什么是实型，？？？ 实型数据分为实型常量和实型变量，在计算机中的实型数以浮点形式表示，实型常量既可以是实数，也可以是浮点数。如3.14159等。实型变量分为单精度型（float）、双精度型（double）和长双精度型（long double)。实型可以说是实数。 问题十：用double来定义什么实型变量 双精度浮点型变量 不过具体还是要看你用的什么语言

float countdata;就是 这样的啊

把连续变量全部变成等级，就可以用kendall系数来做了

选择B统计分组按分组标志的多少分为简单分组和复合分组。统计分组按分组标志的性质分为品质分组和变量分组。对于品质标志分组,当分组标志一旦确定,组名称和...

运动鞋厂房租房子住的地方了。

【答案】：B箱式图：当连续变量为偏态分布时，用误差条图展示多组间比较不够恰当，可使用箱式图比较多组间的平均水平和变异程度。箱式图由中部的箱体和两端的“T”型图标构成，箱体的上下端分别表示上下四分位数（P75和P25），箱体高度为四分位数间距，箱体中的横线表示中位数所在位置，箱体两端的“T”型图标的短横线位置通常为最小值和最大值，当数据中存在离群值时，也常表示去除离群值后的最小值和最大值。

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距，作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著，而截距差异显著。这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验？如何在R软件中实现？为此，我总结了回归系数的比较方法，如下。回归系数的比较通常可以分为两类，线性回归模型回归系数比较和非线性回归模型回归系数比较。我们先谈谈线性回归模型回归系数比较，而本帖只针对上面的文献讲解两组回归系数之间的比较。多组线性回归模型的回归系数比较与两组之间比较类似，只是多了几个虚变量，而非线性回归系统比较则使用的是残差平方和简化测验(sumofsquarereductiontest,SSRT)，你可以参考”不同株型小麦干物质积累与分配对氮肥响应的动态分析“。我们虚构有一个数据集，有gender、height和weight三个变量，文件名为new.csv。#设置工作目录setwd("E:\MyDocuments\R\data")#读取外部csv格式数据mydata<-read.table(file="new.csv",header=TRUE,sep=",")#查看数据集mydata这样我们首先得到了线性回归方程。现在假定零假设Ho：Bf-Bm=0，其中Bf为女性组的回归系数，Bm为男性组的回归系数。我们需要定义两个虚变量，虚变量female的值为1表示女性，为0表示男性。虚变量femht为female与女性身高的乘积。

方差分析不能够有效反映变量间相互关系。方差分析，又称变异数分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。

http://wenku.baidu.com/view/cc221f12866fb84ae45c8d58.html这里有一个简单的例子，检验变量在这里是生存时间，分组变量是生存结局（用1或者0编码，表示生存组或死亡组）。定义组通常用不到，它有时可以帮你更方便的分组用的，比如指定某些点作为截断点。

应该就是独立样本均值t检验就可以了比如一个变量 在不同性别上的均值差异比较，用t检验

应该就是独立样本均值t检验就可以了比如一个变量 在不同性别上的均值差异比较，用t检验

不同字母表示差异性显著，相同字母表示差异不显著。以第一个数据为例，a, ab, abc没有显著性差异，ab, abc, bc没有显著性差异，abc, bc, c没有显著性差异，a和c之间有显著性差异。

力控的中间变量不算点的，要驱动设备变量应该用数据库组态中的变量，力控说的64点，128点之类的指的就是数据库组态中的点，先在IO设备组态中选择要用的驱动，再在数据库组态中将变量与设备对应的点连接就行

可以帮忙解决两两比较的问题。欢迎点击我的百度名字查看联系信息

你要是就做两组的检验，t检验就行。第一组的第一个题和第二组的第一个题。你要是想做多组的，应该用方差分析了。

多因素组间实验设计是单因素组间实验设计的扩展。在多因素完全随机实验设计中，基本方法是：随机取样被试，并将参加实验的被试分为若干个实验处理组，每组被试分别接受一种实验处理水平的结合。我们以两因素完全随机实验设计举例，表1中自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。表1 两因素完全随机实验设计举例 　　实验处理水平的结合 后测 实验组1 A1B1 Y 实验组2 A1B2 Y 实验组3 A1B3 Y 实验组4 A1B4 Y 实验组5 A2B1 Y 实验组6 A2B2 Y 实验组7 A2B3 Y 实验组8 A2B4 Y

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

数据和程序给我看看，问题的原因太多了

会。随着你和效果的越来越明显，他越会随着时间变化。

如果变量x和变量y之间的线性相关系数为0，说明这两个变量之间是：不存在线性相关关系在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立，反之称为线性相关。线性相关的相关定理：1、向量a1,a2, ···,an(n≧2)线性相关的充要条件是这n个向量中的一个为其余(n-1)个向量的线性组合。2、一个向量线性相关的充分条件是它是一个零向量。3、两个向量a、b共线的充要条件是a、b线性相关。4、三个向量a、b、c共面的充要条件是a、b、c线性相关。5、空间中任意四个向量总是线性相关。

您好，您问题的描述是说有变量A（疾病）和B(年龄)都对该变量C有影响从控制变量的角度确实应该保持年龄一致，但描述中两个疾病的患者年龄不同，所以，可以考虑将疾病和年龄绑定为一个大变量D，即A1病B1年龄一种情况D1，A1病B2年龄是一种情况D2，A2病B1年龄一种情况D3，A2病B2年龄是一种情况D3。希望有帮助。

是的

组间变量通常是指研究中用于比较不同组别间差异的变量，比如性别、教育程度、治疗方法等。这些变量一般会作为自变量，用于预测或解释因变量的变化。所以说，组间变量可以作为自变量。

组间变量就相当于全局变量，在组内或者组外都可以使用。组内变量仅限于在组内部使用，必须在组内声明和赋值。全局变量在组内使用时可以再赋值，其它组使用时维持原始变量赋值。

组间变量为具有不同类别组值的变量，例如，假设”教学方式“为研究项目的单一变量，该单一变量可拥有"传统教学方式"和”混合教学方式“两大类别组值。

1 不用解释中介效应2 因为稳健性检验的目的是检验模型的稳健性，即使替换因变量后模型的结果是否依然有效，与中介效应无关。3 但是，如果在进行中介效应分析时，使用了稳健性检验来检验模型的稳健性，那么需要解释中介效应的作用和意义。

不会就让人直接帮你做我经常帮别人做这类的数据分析的

残差与解释变量不相关是因为残差是响应变量与解释变量之间的差异，它表示解释变量无法解释的变量部分。残差的目的是用来检测解释变量是否可以有效地描述响应变量。因此，残差必须是解释变量与响应变量之间的不相关。但是，这并不意味着解释变量与响应变量之间的关系是线性的。它可能是非线性的，也可能有多个解释变量，而残差只是表示解释变量无法解释的部分。残差也可能受其他因素的影响，例如误差，因此残差与解释变量可能存在相关性。

运用层次分析法：1、将问题层次化：目标层、准则层和方案层；2、分别将5个准则对满意度这一目标进行两两比较，求出它们于目标的重要性的比例标度，标度等级为1，2，……1/2,1/3,……,1/9。得到两两比较判断矩阵

影响变量是多少能量的多少，变量越大，目标越来越清，程序设计准确。

doe 响应变量y有哪几种类型变量就相当于数学方程中的x，y，可以对其赋值运算等操作，变量分为整型，浮点型，以及字符型

就是根据自变量发生改变的变量，你可以理解为因变量

冲击响应是任何动态系统响应某些外部变化的反应，是一个可变值。在信号处理中，冲击响应，或冲击响应函数（IRF） ，一个的动态系统是其输出当与短暂的输入信号的，所谓的冲击。更一般地说，冲击响应是任何动态系统响应某些外部变化的反应。在这两种情况下，冲击响应都将系统的反应描述为时间的函数（或者可能作为参数化系统动态行为的其他自变量的函数）。

遇到多响应变量时,确定最优工艺的方法是构建设计空间。在多响应变量下，通过构建设计空间来确定最佳工艺参数范围，从而建立稳定可靠的生产工艺，最终保障产品质量。

响应变量大概就是因变量，随自变量变化的变量

是y。在生产过程中，针对自变量（x，即影响参数）和响应变量(y，即结果参数)都是离散型（即计数型）数据时，将用到卡方分析的统计学工具。

请问公式法哪里错了

额 好高级啊 我竟然看不懂 你是学霸吗

dN/dt=N*(1-N)(1/N+1/(1-N))*dN=dtln(N)-ln(1-N)=t+CN/(1-N)=exp(t+C)N=1/(1+exp(-t+C))

楼上是对的

dy/dx=-y/x dy/y=-dx/x lny=-lnx+C lny+lnx=C ln(xy)=C xy=e^C 即通解是 xy=C

你好，很高兴为你解答！满意请采纳，不懂请追问！

特征函数法是分离变量法。特征函数法，就是一快速解一类题的方法。主要是输入的f(t)是可以化为e指数形式，或者正余弦函数的形式(FT, ST中)，或者是a的k次方形式( z域中)，并且系统为LIT系统，且自变量t取值范围是负无穷到正无穷，就可以使用此法。

1作-π到π上的傅里叶级数，只有常数项1。你可以看一下题目里的θ的区间是什么，反正就是把1按本征函数展开（这里应该是1，sin nθ，cos nθ），展开结果可能就是n＞=1的时候都是0。

这个。。数理方程？汗。。我最头痛的东西。。定解问题还算比较容易的。。首先，根据边界的形状选取适当的坐标系，选取的原则是使在此坐标系中边界条件的表达式最简单。圆，圆环，扇形等域用极坐标系是很犀利的。。圆柱或者球域的话分别用柱坐标系与球坐标系。。然后，如果边界条件是非其次的，有没有其他条件可以用来定固有函数，则不管方程是否其次。。先要做函数的代换使化为具有其次边界条件的问题。。。最后，非其次方程、齐次边界条件的问题就简单啦。。可以分为2个定解问题，其一是具有原来初始条件的其次方程的定解问题，其2是具有齐次定解条件的非齐次方程的定解问题。前一个用分离变量法求解，后一个按固有函数法求解有问题再问我好啦。。

如果分母的判别式<0，还是用判别式法好，你自己可以试试，结果是1<=y<=5如用分离变量，得y=2-[3/(x+(1/x)+1)] (当x不=0时)此时分母中的x+(1/x)，还要分x>0或x<0两种情况来解决，比较繁。

为什么解一阶齐次线性微分方程时，用分离变量法和公式法做出来的结果 一般的，用公式法。因为不会漏解。而变量分离可能漏解，比如两端同取积分时，若有对数我们一般都会把常数写成lnC，这样就可能漏掉了c=0时满足的情况。如果确定不是计算过程出错，以公式法答案为准。

dy/dx=-y/x dy/y=-dx/x lny=-lnx+C lny+lnx=C ln(xy)=C xy=e^C 即通解是 xy=C

见图

把等式两边都看成某个变量的函数，然后用积分换元法

从您的问题中我觉得是这样的,其实积分的时候都是要做定积分的,一般这个定积分的积分上限是表达式里的积分变量,下限制是零,通常积分下限得出的结果是0,所以您用不定积分做出的结果和定积分的结果是一样的.但是,并不是所有问题积分下限积分得出的值都是0,所以为了避免错误,建议每次都用定积分去做. 如果有用,

1、lnx 的 x 必须大于 0，∫dx/x = ln|x| + c 这里的绝对值符号 modulus，是说明， 如果在 x < 0 时积分，也有这个结果， 只是写成了 ln(-x)，它就是 ln|x| ，这是 两者合二为一的精炼写法。2、而在微分方程中，一方面，有些正负号 的任务交给了 常数系数了；另一方面， 既然学到了微分方程，就应该抛弃负数 没有对数的概念，连纯虚数都有对数， 负数怎么会没有对数？ 在解齐次方程的特征解释时，我们不是 根本无所谓是虚数？还是实数？如果不 考虑虚数，何来 (e^x)sinx 的结果？ 如果不考虑虚数，薛定谔偏微分方程又 如何能成立？

解：∵令x=yt，则dx=ydt+tdy 代入原方程，化简得 dy/y+[(1+2e^t)/(t+2e^t)]dt=0 ==>dy/y+d(t+2e^t)/(t+2e^t)=0 ==>ln│y│+ln│t+2e^t│=ln│C│ (C是常数) ==>y(t+2e^t)=C ==>y(x/y+2e^(x/y))=C ==>x+2ye^(x/y)=C ∴原方程的通解是x+2ye^(x/y)=C。

你那边不不不不不不