变量

具体题目呢？

分离变量法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方程。将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。 数学上，分离变量法是一种解析常微分方程或偏微分方程的方法。使用这方法，可以借代数来将方程式重新编排，让方程式的一部分只含有一个变量，而剩余部分则跟此变量无关。这样，隔离出的两个部分的值，都分别等于常数，而两个部分的值的代数和等于零。 利用高数知识、级数求解知识，以及其他巧妙的方法，求出各个方程的通解。最后将这些通解“组装起来”。分离变量法是求解波动方程初边值问题的一种常用方法。

d，方程是齐次微分方程，令u=y/x，方程化为u+x*du/dx=u+1/cosu，所以cosudu＝dx/x，所以sinu=ln|x|+c，原微分方程的通解是sin(y/x)=ln|x|+c。a，微分方程化为dx/dy+(1-2y)/y^2*虎珐港貉蕃股歌瘫攻凯x=1，是一阶非齐次线性方程，由通解公式得x=y^2+cy^2e^(1/y)。另外y=0也是解。

如图

解：∵dx+xydy=y^2dx+ydy ==>y(x-1)dy=(y^2-1)dx ==>2ydy/(y^2-1)=2dx/(x-1) ==>d(y^2-1)/(y^2-1)=2d(x-1)/(x-1) ==>∫d(y^2-1)/(y^2-1)=2∫d(x-1)/(x-1) (积分) ==>ln│y^2-1│=2ln│x-1│+ln│C│ (C是任意常数) ==>y^2-1=C(x-1)^2 ==>y^2=1+C(x-1)^2 ∴此方程的通解是y^2=1+C(x-1)^2。

分离变量法求解如图所示。

∵dx+xydy=y^2dx+ydy ==>y(x-1)dy=(y^2-1)dx ==>2ydy/(y^2-1)=2dx/(x-1) ==>d(y^2-1)/(y^2-1)=2d(x-1)/(x-1) ==>∫d(y^2-1)/(y^2-1)=2∫d(x-1)/(x-1) (积分) ==>ln│y^2-1│=2ln│x-1│+ln│C│ (C是任意常数) ==>y^2-1=C(x-1)^2 ==>y^2=1+C(x-1)^2 ∴此方程的通解是y^2=1+C(x-1)^2。

可以说是，但是 not exactly。.1、试探法，在英文中，有两种说法：guess and check；error and trial。.2、分离变量法 separation of variables只要能分离，分离后就是纯粹的一元函数积分的技术性（technique）问题了（不是 technical，不是 technology）；.但是，并不总是能分离，也并不总是需要分离.例如有些变量代换 u = x + y，转移了函数关系后，微分方程却迎刃而解了。.从这个层面来说，分离变量法，是有试探法的含义。

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。

分离变量： ydy/(1+y^2) = dx/(x+x^3) 左边凑微分,右边有理分式展开 dy^2 /2(1+y^2) = [1/x-x/(1+x^2)]dx 两边积分： arctgy /2 = lnx - arctgx /2 +c

我可以说脏话吗？

当y=0时，y"=0，y""=0代入原方程，等号左右两边如果可以相等，那么y=0就是原方程的一个特解

偏微分方程的所有解都可以写成单变量函数的积的形式或者是但变量函数积的和不一定……，达朗贝尔公式是无界波动问题的解。X(x)*Y(y)大概线性二阶

解：∵dy/dx-e^(x-y)+e^x=0 ==>dy/dx=e^x(1-e^y)/e^y ==>e^ydy/(1-e^y)=e^xdx ==>ln│1-e^y│=ln│C│-e^x (C是积分常数) ==>1-e^y=C/e^(e^x) ==>(1-e^y)e^(e^x)=C ∴原方程的通解是(1-e^y)e^(e^x)=C。

用了 lnu-lnv = ln(u/v) , lnu+lnv = ln(uv), klnu = ln(u^k) , C = ln(e^C)lny = (1/4)[ln(x-4)-lnx]+ C = (1/4)ln[(x-4)/x] + ln(e^C) = ln{[(x-4)/x]^(1/4)} + ln(e^C) = ln{(e^C)[(x-4)/x]^(1/4)} 则 y = (e^C)[(x-4)/x]^(1/4)

用变量new替换。分离符号矩阵中的变量，用变量new替换符号表达式或符号矩阵S中的变量old。MATLAB是一款商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

这两种方法本质是一样的啊，没什么本质区别。还有一种叫分离参数法，其实都是一样，就是讲能都分离出来的的东西分离出来，从而使我们的式子更为简单，或是将我们要求得量能够独立出来。一般，求值域、最值、恒成立问题时，这几种方法用的较多，若式子是一次比一次的有分离常数；如果是二次比一次；用分离变量；若式子还有参数，则一般分离参数，在构造函数。

是二阶微分方程吧：

dx/x=-?*dt两边积分得 ln x=-?t+C代入初始条件即得

分离变量法就是把x与y分写到方程两边，再分别积分，如图。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

由不可积的积分（未分离变量前）变成可积的（分离变量后）。但有的过程非常复杂，比如需要乘一个积分因子后才好分离变成可积的。

这两种方法本质是一样的啊，没什么本质区别。还有一种叫分离参数法，其实都是一样，就是讲能都分离出来的的东西分离出来，从而使我们的式子更为简单，或是将我们要求得量能够独立出来。一般，求值域、最值、恒成立问题时，这几种方法用的较多，若式子是一次比一次的有分离常数；如果是二次比一次；用分离变量；若式子还有参数，则一般分离参数，在构造函数。

整体要是乘积的形式,否则也可以将两个关联变量等价代换成一个变量求解

可以给个原题来解么

将参数与自变量分离 即将参数一到不等号或等号的一边 自变量移到另一边。然后可得a=f（x） 或a＞f（x）之类的式子 求出f（x）的值域就是参数的值域

分离变量不定积分如下：dy/dx=e^(3x-y)=e^3x/e^ye^ydy=e^3xdx所以：e^y=(1/3)∫e^(3x)d3x=(1/3)e^(3x)+C.

如图

我们将分别使用分离变量法来求解这两个微积分方程. 1. 对于方程1:y"=xy,我们可以将其改写为：y"/y = x接下来，我们需要找到一个函数u(x),使得y"/y = u(x).这个函数u(x)被称为微分方程的通解.令u(x)=ln|x|+C,其中C是任意常数.那么，我们有：y"/y = ln|x|+C现在，我们需要找到一个函数v(x),使得y"/y = v(x).这个函数v(x)被称为微分方程的特解.由于y"/y = xy,我们可以得到：xy/y = xy*v(x)两边同时除以xy,得到：1/y = v(x)所以，微分方程的通解为u(x)=ln|x|+C和v(x)=1/y。 2. 对于方程2:y"=1/y,我们可以将其改写为：y"/y = -1/y^2接下来，我们需要找到一个函数u(x),使得y"/y = u(x).这个函数u(x)被称为微分方程的通解.令u(x)=-ln|x|+C,其中C是任意常数.那么，我们有：y"/y = -ln|x|+C现在，我们需要找到一个函数v(x),使得y"/y = v(x).这个函数v(x)被称为微分方程的特解.由于y"/y = 1/y,我们可以得到：1/y = v(x)所以，微分方程的通解为u(x)=-ln|x|+C和v(x)=1/y。

因为弦在震动时所有的质点均没有横向（x方向）的位移，即x与t是互相不相干的两个分量，所以可以分离变量在方程中某两个或更多变量是互相不相干的时候即可进行此种分量。具体可以参考理论物理的相关章节

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方程。根据查询相关公开信息显示，将方程中含有各个变量的项分离开来，再原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。

　　1、分离变量法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方程。将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。 　　2、主要思想：数学上，分离变量法是一种解析常微分方程或偏微分方程的方法。使用这方法，可以借代数来将方程式重新编排，让方程式的一部分只含有一个变量，而剩余部分则跟此变量无关。这样，隔离出的两个部分的值，都分别等于常数，而两个部分的值的代数和等于零。利用高数知识、级数求解知识，以及其他巧妙的方法，求出各个方程的通解。最后将这些通解“组装起来”。分离变量法是求解波动方程初边值问题的一种常用方法。

不是同一个。参变分离简单来说就是把一个式子化成关于一个变量的通过变化的式子，知道了这个变量的变化就可以判断原式的变化。分离变量法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方程。分离变量将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。

就是把一个变量分离出来比如一个式子中既有x又有y用y表示x就是把x分离了出来

分离变量 dy/y＝＋－dx两边同时积分 ∫dy/y=＋－∫dxIny=＋－x+Cy=e+－∧x＋C以上正确别忘记y(0)=0 （已知）x趋于无穷y=0（已知）带入y=e∧（x＋C） and y=e∧（-x＋C）这样才能确定c=0 故 y=e∧－x

因为y是关于x的函数g(y)直接对x积分是不能出结果的，∫ g(y) dx因为g(y)对于x来说是符合函数，g(y)的自变量是y，不是x所以一定要两边各自对自变量积分后才会出结果即∫ g(y) dy = ∫ h(x) dx很高兴能回答您的提问，您不用添加任何财富，只要及时采纳就是对我们最好的回报。若提问人还有任何不懂的地方可随时追问，我会尽量解答，祝您学业进步，谢谢。☆⌒_⌒☆ 如果问题解决后，请点击下面的“选为满意答案”

你好呀

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。

变量分离就是把一个不等式（或等式）中的一个未知变量与其它已知变量分别整理到不等号（或等号）两侧。比如：当x属于[1/3，3]时，恒有ln(x+a)≥x，求a的取值范围。就可以整理为a≥e^x-x，这就是变量分离。当然接下来只需要使a大于等于右侧“函数”f(x)=e^x-x，[1/3，3]的最大值即可；于是，问题转化为求“闭区间上函数最大值问题”。

以矩形平面区域流场为例进行讨论，设流场的定义域为x∈［0，Lx］，且y∈［0，Ly］，下面讨论某种边界条件下的分离变量法。取一侧为定水头边界，三侧为隔水边界（图3.3）。这种情况下的边界条件描述为地下水运动方程其中f（x）表示y＝Ly时水头的变化。图3.3 平面二维稳定流采用分离变量法时，由于控制方程与时间无关（稳定流），所以两组特征值应该满足地下水运动方程根据x＝0和x＝Lx处的边界性质，查表3.1可以得到特征值λm和特征函数Xm（x）分别为地下水运动方程因而，特征函数Ym（y）的控制方程为地下水运动方程这个方程的通解为地下水运动方程式中：A、B、C、D为任意常数。利用y＝0的边界条件，可以得到sinh（λmD）＝0，即D＝0。所以特征函数Ym（y）实际能够表示为地下水运动方程因而水头分布函数可以表示为地下水运动方程式中：cm是待定的系数。根据y＝Ly处的边界条件应有地下水运动方程为此，把f（x）展开为偶函数的Fourier级数，即式（3.29），与式（3.90）对比可得地下水运动方程因此，水头分布的级数解为地下水运动方程

因为加减法部分被通解的线叠加取代了，求解只考虑乘除运算就行，乘除自然可以分离

对于平面二维非稳定流问题，可以在稳定流的基础上采用分离变量法进行求解。与稳定流的讨论类似，设边界条件仍然为式（3.85）～式（3.86），而初始条件为地下水运动方程式中：h0为常数。同时设地下水运动方程其中hs（x，y）是稳定流的解，由式（3.95）确定，而hv（x，y，t）为相对水头。将式（3.97）代入式（3.75）有地下水运动方程这是因为hs（x，y）已经满足稳定流方程，且其边界条件与式（3.85）～式（3.86）一致。而hv（x，y，t）对应式（3.85）的边界条件变为地下水运动方程其他边界条件不变。初始条件相应的变为地下水运动方程对hv（x，y，t）的求解采用分离变量法，设hv＝X（x）Y（y）T（t），则根据边界条件，其特征函数为地下水运动方程地下水运动方程因为边界条件是齐次的，所以式（3.83）中的w（λm，βm）＝1，有地下水运动方程因此初始条件又可以表示为地下水运动方程而把式（3.95）所给出的hs（x，y）代入式（3.100），可以得到初始条件的另一种级数展开为地下水运动方程对比式（3.104）和式（3.105）可以得到地下水运动方程利用三角函数的正交性，有地下水运动方程而式（3.107）等号右边可展开为以下级数形式：地下水运动方程其中地下水运动方程因此式（3.107）中的地下水运动方程把式（3.108）和式（3.111）代入式（3.103），即可得到非稳定流的完整级数解。

导数变微商，变量分两边，两边同积分。可分离变量的微分方程求解算法（分离变量法）步骤口诀：导数变微商，变量分两边，两边同积分。分离变量法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方程。

1、首先可以通过把两个变量构成的不等式，使两端变量各自相同，解决变量与软件不等式恒成立。2、利用再现性题组将软件提出。3、将方法技巧和之前例题样例带入软件变量分离中。4、最后就可以利用分离变量法，就可以将变量与软件转化分离。

把变量分离到一边。一般就是解其最大值最小值问题。

数据拆分。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。spss变量分离是对一种数据拆分，来进行解释。变量分离法（即傅里叶变换），简单来说就是找到一个场的解，将其分解为几个函数，每个函数只包含一个变量。

1、分离变量法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方程。将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。 2、主要思想：数学上，分离变量法是一种解析常微分方程或偏微分方程的方法。使用这方法，可以借代数来将方程式重新编排，让方程式的一部分只含有一个变量，而剩余部分则跟此变量无关。这样，隔离出的两个部分的值，都分别等于常数，而两个部分的值的代数和等于零。利用高数知识、级数求解知识，以及其他巧妙的方法，求出各个方程的通解。最后将这些通解“组装起来”。分离变量法是求解波动方程初边值问题的一种常用方法。

变量分离是心理学中一种研究方法，它可以帮助研究人员更加清晰地分析问题。它指的是将复杂情境分解成单独的变量，以深入理解问题，探索影响其行为的因素，从而为预测行为以及改变行为提供线索。

stata两变量相差很大画图：直方图：首先输入命令:histogram number，frequency (划线部分为研究变量，根据自己研究问题来输入)绘制结果分析 :自变量number指城市拥有技工学校的数量，frequency指拥有某一特定数量的城市的频次。显然，由图可知，拥有技工学校数量少的城市数量是占比最大的。 最后给图加个标题，输入命令：histogram number，frequency title(”案例结果“)。 Stata是一个非常有特色的统计分析软件，和 SAS、SPSS 一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata 最为突出的特点是短小精悍、功能强大，整个系统只有 10M 左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，故而已经在科研、教育领域得到了广泛应用。

药物剂量和动物死亡率、环境介质中污染物浓度与污染源距离等，回归与相关就是研究这种关系的统计方法，属于双变量分析范畴

第八章二维列联表:双变量关系考察一、基本概念1、二维表二维表就是行列交叉的表格,将两个变量一个分行排放,一个分列排放,行列交叉处就是变量。

(null) 　　论述双变量描述性统计分析中散点图的六种图形。 查看答案解析 　 　[答案] 散点图的图形大致有下列六种：（1）当变量X的数值增大时，Y变量的数值也显著增大，坐标点的分布呈窄带状，称为强正相关。（2）当变量X的数值增大时，Y变量的数值也增大，但坐标点的分布呈宽带状，称为弱正相关。（3）当变量X的数值增大时，Y变量的数值显著减少，坐标点的分布呈窄带状，称为强负相关。（4）当变量X的数值增大时，Y变量的数值大致下降，坐标点的分布呈宽带状，称为弱负相关。（5）当变量X的数值增大时变量Y的数值也开始增大，继而又下降，坐标点的分布呈曲线状，称为非线性相关。（6）坐标点很散，表示变量X和变量Y之间没有相关关系或极弱的相关关系。 　 　[解析] 本题考查散点图。 　

两变量列联分析和单因素方差分析都不是双变量分析方法。1、单因素方差分析只涉及一个因素或自变量。2、而双因素方差分析则有两个自变量。

密度图。在单变量分析的时候，绘制了单变量的概率密度曲线，在双变量中我们也可以使用密度图来分析数据的分布情况。其次密度图表现与数据值对应的边界或域对象的一种理论图形表示方法。

不能直接排出，因为模型选择的不一样导致的变量的统计性显著也不一样，所以最好选择逐步回归，让系统帮你选择。

仿生学颊饲不相容驹灯

改成数值型的，你数据录入就不对

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析）.最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.因子分析的步骤：菜单栏"分析"——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.方差分析的步骤：分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量"框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.回归分析：分析——回归.选择线性或曲线模型.

你想问的是什么，录入还用说吗？分析的话，1）点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，弹出单因素方差分析设置窗口，2）设置分析变量因变量: 选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。因素变量: 选择一个因素变量进入“Factor”框中。3）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开设置对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式的系数需要由自己根据研究的需要输入。具体的操作步骤如下：① 选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。② 单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。③ 为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients”框中输入一个系数，单击Add按钮，“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。依次输入各组均值的系数，在方形显示框中形成—列数值。因素变量分为几组，输入几个系数，多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数，必须把第二个、第三个系数输入为0值。如果只包括第一组与第二组的均值，则只需要输入前两个系数，第三、四个系数可以不输入。 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束，激话“Next”按钮，单击该按钮后“Coefficients”框中清空，准备接受下一组系数数据。如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击“Previous”或“Next”按钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在此进行修改，修改后单击“Change”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个系数时，同时激话“Remove”按钮，单击该按钮将选中的系数清除。④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后，按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入，单击“Cancel”按钮；需要查看系统的帮助信息，单击“Help”按钮。不做多项式比较的选择,选择缺省值。4）设置多重比较在主对话框里单击“Post Hoc”按钮，将打开多重比较对话框。该对话框用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著，多重比较检测可以求出均值相等的组；配对比较可找出和其它组均值有差异的组，并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵，在矩阵中用星号表示有差异的组。(1)多重比较的选择项：①方差具有齐次性时(Equal Variances Assumed)，该矩形框中有如下方法供选择：LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整。Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。Sidak 计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。Scheffe 对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用F检验进行多重比较检验。R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布范围进行多重配对比较。S-N-K (Student-Newmnan-Keuls) 用Student Range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了 “Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较 小的子集)的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。Tukey (Tukey"s，honestly signicant difference) 用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误 差率作为实验误差率。Tukey"s-b 用“stndent Range”分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。Duncan (Duncan"s multiple range test) 新复极差法（SSR），指定一系列的“Range”值，逐步进行计算比较得出结论。Hochberg"s GT2 用正态最大系数进行多重比较。Gabriel 用正态标准系数进行配对比较，在单元数较大时，这种方法较自由。Waller-Dunca 用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。Dunnett 指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control Category”参数框。展开下拉列表，可以重新选择对照组。“Test”框中列出了三种区间分别为：“2-sides” 双边检验;“<Control” 左边检验“>Conbo1”“右边检验。②方差不具有齐次性时(Equal Varance not assumed)，检验各均数间是否有差异的方祛有四种可供选择：Tamhane"s T2, t检验进行配对比较。Dunnett"s T3，采用基于学生氏最大模的成对比较法。Games-Howell，Games-Howell比较，该方法较灵活。Dunnett"s C，采用基于学生氏极值的成对比较法。③ Significance 选择项，各种检验的显著性概率临界值，默认值为0.05，可由用户重新设定。如选择“LSD”和“Duncan”比较，检验的显著性概率临界值0.05。5）设置输出统计量单击“Options”按钮，打开“Options”对话框。选择要求输出的统计量。并按要求的方式显示这些统计量。在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。各组选择项的含义如下： “Statistics”栏中选择输出统计量:Descriptive，要求输出描述统计量。选择此项输出观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量 的95％置信区间。Fixed and random effects, 固定和随机描述统计量Homogeneity-of-variance，要求进行方差齐次性检验，并输出检验结果。用“Levene lest ”检验，即计算每个观测量与其组均 值之差，然后对这些差值进行一维方差分析。Brown-Forsythe 布朗检验Welch,韦尔奇检验Means plot，即均数分布图，根据各组均数描绘出因变量的分布情况。“Missing Values”栏中，选择缺失值处理方法。Exclude cases analysis by analysis选项，被选择参与分析的变量含缺失值的观测量，从分析中剔除。Exclude cases listwise选项，对含有缺失值的观测量，从所有分析中剔除。以上选择项选择完成后，按“Continue”按钮确认选择并返回上一级对话框；单击“Cancel”按钮作废本次选择；单击“Help”按钮，显示有关的帮助信息。如选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验，缺失值处理方法选系统缺省设置。6）提交执行设置完成后，在单因素方差分析窗口框中点击“OK”按钮，SPSS就会根据设置进行运算，并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。7）结果与分析输出结果：结果表1描述统计量，给出了分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。结果表2为方差齐次性检验结果，从显著性慨率看，p>0.05，说明各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。这个结论在选择多重比较方法时作为一个条件。结果表3为差分析表：第1栏是方差来源，包括组间变差“Between Groups”；组内变差“Within Groups”和总变差“Total”。第2栏是离差平方和“Sum of Squares”，组间离差平方和，组内离差平方和，总离差平方和，是组间离差平方和与组内离差平方和相加之和。第3栏是自由度df，组间自由度，组内自由度；总自由度。第4栏是均方“Mean Square”，是第2栏与第3栏之比；组间均方，组内均方。第5栏是F值（组间均方与组内均方之比）。第6栏：F值对应的概率值，针对假设H0：组间均值无显著性差异(即5种品种虫数的平均值无显著性差异)。计算的F值，对应的概率值。结果表4为 LSD法进行多重比较表，如从结论已知该例子的方差具有其次性，因此LSD方法适用。第1栏的第1列“[i]”为比较基准因素，第2列“[j]品种”是比较因素。第2栏是比较基准因素平均数减去比较因素平均数的差值（Mean Difference），均值之间具有0.05水平上有显著性差异，在平均数差值上用“*”号表明。第3栏是差值的标准误。第4栏是差值检验的显著性水平。第5栏是差值的95%置信范围的下限和上限。结果表5 是多重比较的Duncan法进行比较的结果。第1栏为品种，按均数由小到大排列。第2栏列出计算均数用的样本数。第3栏列出了在显著水平0.05上的比较结果，表的最后一行是均数方差齐次性检验慨率水平，p>0.05说明各组方差具有齐次性。多重比较比较表显著性差异差异的判读：在同一列的平均数表示没有显著性差异，反之则具有显著性的差异。例如，因素3横向看，平均数显示在第3列“2”小列，与它同列显示的有因素2的平均数，说明与因素2差异不显著（0.05水平），再往右看，平均数显示在第3列“3”小列，与它同列显示的有因素4的平均数，说明与因素4差异不显著（0.05水平）。则因素3与因素5和因素1具有显著性的差异（0.05水平）。因素3和因素4都显示有平均数值。结果分析:根据具体显示值进行逻辑分析。只有在方差分析中F检验存在差异显著性时，才有比较的统计意义。

可以不管方差齐性，你几个因素啊？2个因素以上就可以忽略了

你是指望大家都是银行的人吧，能通过这几行文字就完全明白你想做什么。。。。。至少我不知道你想怎么做，如果你需要在这里请别人帮忙，那还请把要求写得更明白些，也就是你需要的计算方式：月存款额*存款期限*存款年利率*月款额变化=存款总额这样的吗？还是其他什么样的计算方式得到存款总额？不知道你的计算方式，谁也帮不了你啊。给你一个简单的提示吧，Excel里进行简单计算其实真的很简单如下图：$B$2这个$为的是固定计算单元格位置，让公式下拉时这几个位置不会改变，而最后那个C2没有$，所以D2的公式下拉时自动会变成C3、C4、C5........如果在D2位置把公式右拉，那就会变成D2、C2、E2......

一个分类进行描述统计的命令（sum的进阶版）：tabstat price weight length, by(foreign) stat (me sd N) nototal longstub 按照foreign分类，对 price weight length进行描述统计，统计量分别包括me（均值） sd（标准差） N（样本数）星号不知怎么一并加进去，你检测完手工加吧……

如果因变量只有一个题项被测量，那么就不能使用传统的因变量分析方法，因为至少需要两个或多个因变量来执行因变量分析。你可以使用其他方法来分析与该题项相关的数据，比如描述性统计方法，如均值和标准差，或使用更复杂的分析方法，如聚类分析、因子分析等。但请注意，在分析数据之前，需要确保该题项测量的信度和效度，并选择适当的数据收集和分析方法。

回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如我的因变量是高血压患病与否,随着自变量一得增加,患病危险降低.说明自变量一为保护因素.

题主是否想询问“eviews不能处理单变量数据原因是什么”？原因如下：1、EViews是一种专业的计量经济学软件，主要用于时间序列数据和交叉面板数据的建模、分析和预测。EViews可以处理单变量数据，例如单个时间序列数据。使用EViews分析单变量数据的方法和分析多变量数据的方法类似，不同之处在于单变量数据只有一个变量，而多变量数据包含多个变量。2、对于单变量数据，用户可以使用EViews中的时间序列分析功能进行分析，例如绘制时间序列图、计算统计量、进行趋势分析、季节性分析等。此外，用户还可以使用EViews中的时间序列模型功能进行建模和预测，例如自回归模型、移动平均模型、ARMA模型等，这些模型可以用于描述单变量数据的特征和变化规律，从而为决策提供支持。

这说明多变量的回归分析模型有问题。因为单变量的回归分析与多变量的回归分析是没有可比性的，所以多变量的回归分析不能按单变量的思路进行。

这个很正常的，多个变量分析时，变量之间会因为相关等关系而相互影响而导致与因变量的关系发生改变。

在B4做公式 =PMT(0.0612/12，A4*12，B$1) 把公式下拉。每月还款约为：9.98万，8.8万，7.9万，7.2万........18年为4.59万。（显示为红色负数，表示要还款）函数的语法：=PMT(月利率，还款月数，贷款总额）

主体间效应检验那个表说明，变量12和变量13的主效应都显著，而交互效应不显著，也就是说两个变量单独对因变量产生显著性差异影响，而不受对方变量的影响。因此，之后应该分别对这两个变量进行单因素方差分析。

P是检验水平，F是显著性差异的水平，用计算出的F值与F表中的值对比，就可以确定是否存在显著性差异。

在跳出的窗体中，按照图中方式，目标单元格选择总平均下的单元格F3，目标值则自行输入想达到的数值，将光标移动到可变单元格框内，鼠标直接选择空白单元格，可得到$D$3

学太久差不多忘记了。模型肯定选面板没错啦。

是否有意义，就先看 sig的值，如果sig值小于0.05 就说明 其对应的自变量有显著影响。从你的表中可知，只有身体状况对自变量有显著的影响。但是你这样分析应该是错的，因为你这里面的身体状况变量应该是分类变量，包括其他的也应该都是分类变量，需要先对这些分类变量进行虚拟变量设置，之后再进行分析。

测试多维变量的相关性：先对数据做个正态性检验，这个是相关分析的基本条件，下来做个散点图，可以初步判断变量之间的是否具有相关性。 最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵。如果想玩的深一点，可以用因素分析、聚类分析、判别分析，多元回归等等。spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过之间相关性的计算，可以得到X与Y之间的相关性，这种相关性只是推测的定性描述而已，是不能定量描述的. 一般地 从散点图上可以观察到两个变量有以下三种关系之一：两变量正相关、负相关、不相关。如果一个变量高的值对应于另一个变量高的值，相似地，低的值对应低的值，那么这两个变量正相关。在土壤中，孔隙率和渗透度就具有典型的正相关。 反之，如果一个变量高的值对应于另一个变量低的值，那么这两个变量负相关。如果两个变量间没有关系，即一个变量的变化对另一变量没有明显影响，那么这两个变量不相关。

对的，还有生存分析、对应分析、主成份分析、对数线性等都属于多元统计分析技术

结构方程模型等等都可以

因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。

可以使用EViews中的回归分析功能来分析多家公司多个变量与某个量之间、多年间的数据的相关性。首先，将多家公司多年的x和y数据导入EViews中，然后在EViews中设置回归模型，将x1,x2,x3等多个变量作为自变量，y作为因变量，运行回归分析，就可以得到多家公司多个变量与某个量之间、多年间的数据的相关性分析结果。

在SPSS中，多变量检验表提供了一种将多个变量进行比较和分析的方式。它可以帮助您探索变量之间的相互关系，并确定它们是否与您的研究问题相关联。多变量检验表通常用于以下几个方面：1. 变量的相关性分析：可以使用多变量检验表来查看不同变量之间的相关性，并确定它们之间的关系。例如，您可以使用多变量检验表来探索不同变量之间的线性关系、非线性关系或者异方差性。2. 变量的分类和组合分析：可以使用多变量检验表来将不同变量进行分类和组合，并探索它们之间的关系。例如，您可以使用多变量检验表来比较不同性别、年龄、教育水平等变量的差异，并确定它们是否与您的研究问题相关联。3. 变量的预测和回归分析：可以使用多变量检验表来预测和回归分析，例如多元线性回归、逐步回归和逐步逐个回归等。它可以帮助您确定哪些变量对于预测和解释目标变量是最重要的，以及它们之间的关系和影响程度。通过多变量检验表，您可以了解不同变量之间的关系和影响，进而更好地理解和解释您的研究结果。

做多因素回归分析，可以的统计专业

单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。