变量

选择多元线性回归就行了，实在不会我帮你代做

1、首先，使用的相关性系数方法中，只能判断两个变量间的相关性，而通过关联分析得到的规则，可以判断多个变量之间的关系。2、其次，利用关联规则，多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算，只能通过间接测算。3、最后，关联规则分析能从大量数据中发现多个变量之间，以及两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。

方差，协方差。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

自变量之间存在共线性，说明自变量所提供的信息是重叠的，可以删除不重要的自变量减少重复信息。但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并从偏相关系数检验证实为共线性原因的那些变量中删除。如果删除不当，会产生模型设定误差，造成参数估计严重有偏的后果。多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。扩展资料：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。参考资料来源：百度百科-多元线性回归

计量经济线性回归分析可以分析多变量的。因为计量经济线性回归分析的效果非常非常好，性能很好，功能很多，影响很大，所以计量经济线性回归分析可以分析多变量的

原文：Multivariate pattern analysis of MEG and EEG: A comparison of representational structure in time and space MEG和EEG的多变量模式分析：表征性结构在时间和空间的比较 亮点 ：系统比较了MEG和EEG在采用SVM的RSA分析时的结果差异，其比较思路和技术细节值得参考，例如给出了采用方法的详尽理由，包括优点辨析和成功条件。也展示了如何用RSA结合EEG/MEG和fMRI进行研究。可以加深理解MEG、EEG差异，以及RSA分析方法的使用逻辑和注意问题。 【内容】为个人思考补充 脑磁图MEG和脑电图EEG来进行多变量模式分析可以揭示认知背后的高时间分辨率的神经机制，但问题是 MEG和EEG的神经活动采样存在系统的差异 。 Method ：为了解释这个问题，在被试观看 日常物体的图像 时进行了同步的脑磁图MEG/脑电图EEG研究。对脑磁图和脑电图数据进行多变量分类分析（multivariate classification analyses），互相比较时间进程下的结果，并对功能磁共振成像数据进行单独的空间分析。 Result ：脑磁图和脑电图显示的视觉处理的毫秒级时空变化基本一致。除了产生收敛的结果外，也发现了脑磁图和脑电图对于视觉表征部分独特的方面。 相较于EEG，在MEG这些独特的成分较早出现 。通过fMRI识别这些独特成分的来源， 无论脑磁图还是脑电图都来自于高级视觉皮层，而脑磁图还显示了来自低水平视觉皮层的成分 。 Conclusion ：总之，对MEG和EEG数据的多变量分析提供了一个关于神经处理的趋同和互补的观点，并促使在MEG和EEG研究中更广泛地采用这些方法。 16名健康人类志愿者（7名女性，年龄mean ± s.d. = 24.1 ± 4.5） 刺激集包括92张彩色照片（Kiani等人，2007；Kriegeskorte等人，2008b；Cichy等人，2014，2016b），包括人类和非人类的面部和身体，以及分隔在灰色背景上的自然和人工物体（图1a）。 被试观看在屏幕中心呈现的图像（视觉角度4度），时间为500毫秒，并叠加一个浅灰色的固定十字。共15次测试，每次持续290秒。在每次测试中，每个图像都以随机顺序呈现两次，试验间隔（ITI）被随机设置为1.0或1.1秒，概率相同。被试被要求保持固定，并在每3至5次试验中随机显示回形针图像时按下按钮并眨眼（平均4次）。回形针图像不是92个图像集的一部分，回形针试次被排除在进一步分析之外。 同时采集MEG和 EEG 信号。MEG 306个通道，EEG 74个通道。 先用Maxfilter software，采用默认参数处理清除不良数据。之后用BrainStorm进行预处理，分段是-100 到 900ms，采用30Hz低通滤波 【以下分析为揭示两种数据对于不同实验材料和概念水平进行分类的精度】 使用了多种采样方式 1）全部74个EEG通道；2）全部306个MEG通道；3）74个MEG通道的随机子集和同样数量的EEG通道路；4）380（306+74）个所有MEG和EEG通道等 首先确认了单个实验条件下，区分MEG和EEG激活模式的时间进程。分类采用了SVM线性支持向量机，使用libsvm软件，固定正则化参数，C=1. 【Feature selection】分类方法是时间分辨的，从MEG和EEG通道的测量结果中分别创建了每一毫秒的模式向量。特别是，对于每个时间点t（从-100到900毫秒，以1毫秒为单位）， 每个试验的特定条件下通道激活值作为模式向量 （M =30【15个run，每个材料重复两次】），从而产生30个原始模式向量。 【Pattern assembly & partitioning】【Average】为了减少计算负荷，提升信噪比，按照随机顺序再次平均了每组（k=5）的M向量，得到了M/k=6 个的平均模式向量。 【Pairwise classification】对于所有成对的条件组合，在平均的模式向量上训练和测试SVM分类器。详细来讲，M/k-1个模式向量被分配到一个训练集来训练SVM。保留的模式向量被分配到测试集，用来评估训练后的SVM的性能（%解码准确率）。 训练和测试程序重复100次，随机分配原始模式向量到平均模式向量。对于减少通道数据集的情况，这也涉及到对每个迭代的通道进行重新取样，以获得解码准确的无偏估计。 【RDM】对于每个时间点，将跨迭代的平均分类结果存储在92* 92大小的矩阵中，按分类条件的行和列进行索引。这个解码矩阵是对称的，有一个未定义的对角线（因为条件内没有分类）。 评估了何时MEG和EEG激活模式可以在 上级（有生命与无生命，自然与人工）、中级（身体与面孔） 和下级（人与动物的身体和面孔）这三个水平区分五种不同物体类型。为此，根据矩阵元素索引的条件对，将92* 92解码矩阵划分为相关分类的类别内和类别间。类别间减去类别内的解码准确度的平均值 作为 类别的聚类衡量标准 ，表明关于类别成员的信息超过单一图像的可辨别性。 【以下分析为揭示MEG和EEG测量的差异之处】 为了揭示MEG和EEG数据的多变量模式分析所发现的视觉表征的共同与独特之处，使用了表征相似性分析（RSA）。将 解码准确率作为异质性（dissimilarity）测量指标：解码准确率越高，分类条件的激活模式就越不相似。 使用由 线性SVM确定的解码准确率作为距离测量的优点 是：i）它可以自动选择包含鉴别性信息的通道，从而避免了基于人类的选择的需要，因为这种选择可能带来偏见；ii）它可能对噪音很强的通道不那么敏感，而不是对所有通道的贡献进行同样权重的测量，如相关性分析。 MEG和EEG解码矩阵被解析为 表征差异矩阵（RDMs） ，这允许在两种模式之间进行直接比较。其基本思想是，如果EEG和MEG测量类似的信号，那么在EEG中唤起类似模式的两个物体也应该在MEG中唤起类似的模式。 RDMs的有效比较要求它们 由独立的数据构建 （Henriksson等人，2015）。否则，与实验条件无关的trial by trial信号波动，如认知状态（注意力、警惕性）或外部噪声（运动、电磁噪声）将膨胀、扭曲，并使EEG和MEG之间的相似性产生偏差。 为了独立构建MEG和EEG的RDMs，我们将数据分成两半，将偶数和奇数试验分配到不同的集合 。然后我们用RSA比较了（Spearman"s R）来自split half 1与split half 2的RDMs，在MEG和EEG测量模式内部和之间进行比较（Fig 3A）。重要的是， 由于相同试验的脑电图和脑电图数据在每次分割中都被分组，脑电图和脑电图测量模式内部和之间的比较同样受到逐次试验波动的影响，因此具有很好的可比性 （如果脑电图和脑电图分别记录于记录在单独的session，就不会出现这种情况【强调了两个数据需要同时获得而不能分别获取的必要性】）。 比较不同成像模式（MEG与EEG）的RDMs，只显示了视觉表征的共同方面。比较成像模式内的RDMs（MEG vs MEG，EEG vs EEG）获取的信度估计就包含了其共同和独特方面。 因此， 模式内相似性减去跨模式相似性的差异 揭示了用MEG或EEG测量的视觉表征的独特方面。在这个分析中，时间分辨的分类与上述单个图像分类类似，但为了减少试次，再次平均模式向量时平均k=3个的模式向量。 与已有数据进行对比【Cichy, R.M., Pantazis, D., Oliva, A., 2014. Resolving human object recognition in space and time. Nat. Neurosci. 17, 455–462.】 15名参与者在记录fMRI数据时观看了相同的92幅图像集。每个参与者在两个不同的日子里完成了两个测试，每个测试由10-14次trial组成，每次持续384秒。在每次运行中，每幅图像都被展示一次，图像顺序是随机的。在每次试验中，图像显示500毫秒。【保持被试注意的任务】所有试验中的25%是无效试验，在此期间只呈现灰色背景，固定的注视点变暗了100毫秒。被试被要求用按下按钮的方式来报告固定交叉亮度的变化。 两个兴趣区（ROI）：初级视觉区 V1（primary visual area）和下颞叶皮质IT（inferior temporal cortex）。 使用基于相关性的异质性测量为每个被试单独构建fMRI的RDMs。 【构建相似性矩阵】对于每个ROI，提取并串联每个图像条件的fMRI 体素激活值 。然后，计算每对图像条件的模式向量之间的所有成对相关系数（皮尔逊的R），并将结果存储在一个92 92的对称矩阵中，按比较条件的行和列索引。 【转换指标】通过1-R，将相关相似性测量转换为差异性测量。选择这种距离测量的原因是， 1）它是fMRI分析中的常见选择； 2）已被证明能够与MEG数据成功融合； 3）计算速度快；并允许直接比较基于相同fMRI数据的结果。 为了进一步的分析，对所产生的异质性的测量进行了平均，产生 每个被试和ROI一个RDM 。 为了确定在MEG和EEG中观察到的时间动态的空间来源，并将它们相互比较，使用了基于RSA的MEG/EEG-fMRI融合方法（Cichy等人，2014，2017，2016b，a）。 采取这一分析的目的是绑定特定的(无时间)的fMRI空间点与(无空间)的MEG/EEG时间点的表征相似性，如果条件在fMRI和MEG信号空间中唤起类似的模式，那么时间和空间的点就被联系起来。 这种方法的成功关键是取决于，在物体视觉过程中表征几何学在空间和时间上的快速变化，从而空间分辨率的fMRI RDMs可以与时间分辨率的MEG RDMs独特地联系起来。 最后，为了比较基于不同MEG和EEG数据集的融合结果，我们基于一个通道采样的结果中减去基于另一个通道采样的结果，来获得特定被试的融合结果。 对于每个ROI和被试，计算每个时间点特定的fMRI RDM和平均的MEG或EEG RDM之间的相似性，从而得到表征相似性时间进程。（Fig 4A） 对每个fMRI被试，在时间点从-100到+500毫秒以5毫秒为单位，分别进行了Searchlight分析。对于每个体素v，在以体素v为中心、半径为4个体素的球体中提取特定条件的t-value 模式（searchlight at v），并将它们排列成 模式向量 。 用1减去每对条件的Pearson"s R 来计算模式向量之间的成对不相似性，从而得出fMRI RDM。然后计算探照灯特定的fMRI RDM和被试平均的MEG或EEG RDMs之间的相似性（Spearman"s R）。 对大脑中的每个体素重复这一分析，得到了fMRI和MEG或EEG在每个时间点的表征相似性的三维图。对所有的时间点重复同样的方法，我们得到了一系列的三维地图，揭示了在物体感知过程中人脑的时空激活，这些激活分别由MEG和EEG记录。 置换检验和bootstrap 对于每个时间点，对解码矩阵的所有元素进行了平均，产生了所有实验条件下特定条件下解码准确性的大平均时间过程（Fig. 1C）。观察到MEG/EEG 的所有四个主要通道采样的显著效果。这表明， 原则上MEG和EEG信号都可以进行同样的多元分析 ，并再现了Cichy等人（2014）基于脑电图的结果。 鉴于MEG和EEG在解码单一图像方面的定性和定量差异，调查了MEG和EEG在揭示不同分类抽象水平的物体类别处理信息方面是否也有差异。 按照Cichy等人（2014）的方法，我们将解码准确率矩阵划分为两个分区：图像属于统一类别浅灰，不同类别深灰。 平均子类之内和之间的解码正确率（decoding accuracies）的比较作为检验类别的聚类标准。其原理是，为了揭示多于单个图像信息的类别信息，必须从表明单个图像和类别之间（不同的子类）的差异的信息中减去表明单个图像之间的差异的信息（相同的子类）。这就产生了对一个表征的明确测量，即类别信息可以以线性方式读出（DiCarlo和Cox，2007）。 发现在MEG和EEG的sensor的所有四个采样中，所有五个细分类别的信息都有明显的信号（Fig 2A-E，中间部分，除了EEG中的自然性）。 从差异的角度来看，仅发现微小的统计差异。且潜伏期无显著差异。 最后，基于MEG&EEG与MEG采样的结果比较显示，除自然性外，所有情况下都有差异（Fig 2A-E）。 平均单幅图像解码准确性和特定类别的信号是汇总统计，只能部分反映脑电图和EEG数据中丰富的多变量信息。如果考虑到解码矩阵所捕获的整个表征空间结构，那么脑电图和EEG是如何比较的呢？为了进行研究，在完整的解码矩阵上使用了表征相似性分析（RSA） Fig 5B，发现了一个正性显著的表征相似性时间过程，表明视觉表征的某些方面被两种模式都捕捉到了。同时也存在一个显著高于跨模式表征的相似性，表明MEG和EEG也分别解决了视觉表征的部分独特方面。 MEG和EEG独特信号的时间进程是不同的：MEG的峰值延迟明显早于EEG的峰值延迟。 发现了两个脑区在所有通道采样方式的情况下显著的fMRI和MEG/EEG的表征相似性（Fig4 BD） 在比较 MEG和EEG的差异和共同之处时， 首先，比较峰值潜伏期，没有发现显著差异 其次，比较减去EEG或MEG的结果（Fig4 CE）观察哪种模式和fMRI相似性更高。发现MEG为基础的融合相似性一致的强于EEG为基础的融合。 第三，进一步进行偏相关分析。发现MEG 在V1脑区的独特成分比EEG更敏感（Fig 5） 基于MEG和EEG的与fMRI数据的融合都揭示了腹侧视觉流中表征相似性的逐级前馈（feedward cascade 前馈级联）早期的表征关系在枕极（occipital pole）类似，以可比较的动态变化沿腹侧视觉通路迅速扩散。（Fig.6B） 总体而言结果表明，MEG和EEG都很适合与fMRI数据进行基于RSA的融合，以揭示皮质信息流，但没有揭示MEG/EEG对视觉表征独特方面的进一步敏感性来源。 总的来说，几乎所有在一种测量模式中产生重要结果的分析在另一种模式中也产生了重要结果（EEG的自然性分类是唯一例外）。 通过基于分类的时间进程对脑电图和EEG进行比较，以及直接通过表征相似性分析，产生了对神经表征的共同和独特方面的敏感性证据。 MEG和EEG与fMRI的融合使独特的方面得到了空间定位：两种模式都捕捉到了高水平视觉皮层中表征的独特方面，而MEG也捕捉到了低水平视觉皮层中的表征。可能是由于低级视觉区位于浅层来源，而高级视觉区是深层来源。因为低级视觉区神经元活动更早出现，所以MEG更早的峰值，也可以被解释为MEG对浅层神经源更敏感。 并且在通道数保留很少（32）时，大部分效应仍然可以被观察到，说明了RSA可以应用于只有少量通道时的情景。 EEG效应弱于MEG，说明MEG在需要时间分辨率时是更优选

不是。多变量回归分析中一个是自变量，一个是因变量，多变量回归分析中的各个变量不是给定的。自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x），在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，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，自变量被看作是因变量的原因，所以多变量回归分析中各个变量不是定的是随机的。

spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然你可以在分析时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单的相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的，也就是说，在回归当中你所看到的相关，是在控制了其他进入回归方程的变量之后的。因此，普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别。举个例子，比如你考查变量a，b，c之间的关系，如果你使用一般的相关，那么其结果呈现的是a和b的简单相关，b和c的简单相关，a和c的简单相关，每一个相关都只涉及到两个变量，而与第三个变量无关，但如果是回归，回归里a和b的相关是在减去c变量的效应之后的，b和c的相关是在减去a的效应后的，a和c的相关是减去b的效应后的。计算方法不同，得出的结果就不同。所以相关性分析时两变量负相关,回归分析却是正相关这很正常。出现任何形式的不同都不奇怪

简单,采用anlyze---tables功能就可以了.原理是先在multipleresponsesets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用customtables中找到这个新变量（通常在最下面）功能对新变量操作,输出频数分析结果.好运!

这个地方需要做典型相关分析，我给你个典型相关分析的SPSS程序：(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口。在语句窗口中输入下面的语句：INCLUDE "D:SpssWinCanonical correlation.sps". 请使用时改为各自相应的安装目录cancorr set1 = x1 x2 x3 x4 / set2 = y1 y2 y3 /.(2)点击语句窗口run菜单中的all子菜单项，运行命令，就得出结果了。

eviews无法实现多个因变量的模型回归（也有可能是我不知道= =）.据我所知,结构方程相关的路径分析可以同时处理多个因变量和多个自变量.需要SPSS和AMOS实现.如果一定要用eviews做,那么可以对每个因变量分别回归.或者首先用因子分析或AHP等方法对要研究的某一状况进行综合评价,得到每个样本某一状况的综合指数,然后再做回归.

在实验上，可以通过控制变量法来实现。多变量分析(multivariable analysis)是指多个变量统计分析技术在社会研究中的运用。又称多元分析。回归分析当多个变量x1，x2，…，xm（称为回归变量或自变量、独立变量）同时影响某个指标 y（称为因变量或依赖变量）时，可进行回归分析，回归分析的第一个任务就是求回归变量对指标 y的影响的统计规律性（也称回归关系）。第二个任务是寻找众多的回归变量中哪一些能对指标 y产生影响（常称为因素分析或变量的筛选）；第三个任务（也称相关分析）是在固定（或称消除）其他变量的影响后，考察每一个回归变量对指标 y的相关程度（称为偏相关系数）。上述三个任务常是相互联系，可以同时完成。

可以把出现负值的变量的所有值统一加一个绝对大值（最小负数的绝对值），然后作为该变量的值进行面板数据回归。

数据模型指的应该是计量模型吧。模型有两种，描述理论的数学模型和实证分析的计量模型经济学论文也有两种方向，理论型和实证分析型实证分析论文就是运用计量模型和真实得数据来证明作者的猜想。一般不需要理论模型。理论论文就是作者提出一个理论，并用数学模型对理论进行描述，推导出这个理论引出的各种引理和性质。根据理论的不同，作者还需要使用simulation或者实证分析来支撑理论十年前有很多理论文章没有实证分析也可以发表，但现在的理论文章一般都需要计量模型和数据来支撑理论。

稍等 录制一段 动画 给你就知道了

如果红框中的数据是用公式随机生成的，则您保存一次，再打印则内容会改变。如果是“一次性”的内容，则不太可能。如果有什么规律，则可用vba实现。不知您到底是什么需要不好说。祝顺利！！

是10个字符 而不是字节数 如果ch的长度大于10 那么就只截取前面10个字符作为ch的值

建议使用一个专门过程(Sub)来清空全局变量，在运行需要调用这些全局变量的过程中调用这个Sub：Public i As LongPublic arr() As LongPublic rng As RangeSub 清空全局变量() i = 0 Erase arr Set rng = NothingEnd SubSub 你的Sub() Call 清空全局变量" 你的代码End Sub或在每个Sub执行完毕后调用Sub清空全局变量:Sub 你的Sub()" 你的代码 Call 清空全局变量End Sub

如何在变量输入文字？？？是在建立变量的时候如何输入文字吗？变量名就是文字，你打开SPSS以后看左下角，进入变量视图，把变量名输入到变量框就好了，默认是输入数值型，如果你这个变量不是输入数值而是文字的话，就把数据类型修改为字符型就好了。

视图-把值标签前的√去掉

ifix数据库入sql或者别的数据库（1） ifix实时数据入sql在ifix数据库中建立sqt sqdsqt进行基本的配置（相当于触发数据采集的方案配置）sqd包含要导入的数据列表看看置顶的那个帖子， 历史报表（2） ifix实时数据入调出或入别的数据库可以采用编程的方式调用ifix vdba.dll 的方法具体可以参考ifix开发手册通过这个方法 可以实时访问ifix的实时数据库你可以在delph中通过这种方法直接访问ifix的实时数据第一种方法 属于间接方法 但容易第二种方法 属于直接方法 需要很多资源来支持。

spss数据自变量年份处理方法如下：1、在spss中打开数据集，点击“变量视图”，点击“新建变量”，输入变量名称，选择“数值”，点击“确定”。2、在spss中输入年份，并将其转换为数值型变量。3、在spss中使用数值型变量来表示年份，可以使用数值型变量进行统计分析，如求和、求平均值等。

每个变量一列logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。

在“按行汇总”的报告中，"列变量"就是选定汇总的变量；"终止列变量"则是一种“为选定为中断变量的类别控制间距和分页”。一般情况下，需要计算均数的放"列变量"，类别变量放“终止列变量”。

对缺失值的处理 (1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开op t ions 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ;(2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS 提供的工具进行估计. 在“transfo rm ”菜单下的“rep lace m issing values”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly po int: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)M edian of nearly po int: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpo lat ion: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear t rend at po int: 用线形回归法进行估计和替代; (3) 将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”.

options templateindex E: est1_NAFP_C_BABJ_2014092700_P_gmf-639-2014092700000.grib1.idxundef 9.999E+20title E: est1_NAFP_C_BABJ_2014092700_P_gmf-639-2014092700000.grib1* produced by grib2ctl v0.9.12.5p39cdtype grib 255options yrevydef 91 linear 0.000000 1xdef 181 linear 0.000000 1.000000

方法如下：1.打开组态王组态软件,在工程菜单中选择【数据库】2.在数据库下拉菜单中选择【数据词典】3.然后在弹出的变量设置菜单中选择【新建】4.进入定义变量菜单后,输入变量名称以及选择变量类型。5.将寄存器选择为变量类型对应的寄存器类型。6.然后选择数据类型并点击确定，组态王的数据变量就创建完成了。

公式修改为 =indirect(""D:路桥工地[" & A12 & ".xls]" & B8 & ""!F8") 注意这里的".xls" 也是必须的.

short数据变量，变量定义方法是查看公式是否有将前列代码转换模式需求，有则为short数据变量。visualbasic变体变量是short数据变量的一种，一般使用在java和C++的页面开发中，visualbasic变体变量很少出现无法运行的状况，因此被程序员广泛使用至今。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抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的;但在纯函数式语言(如Haskell)中，变量可能是不可变(immutable)的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和VisualBasic中);但另外一些语言可能使用其它概念(如C的对象)来指称这种抽象，而不严格地定义"变量"的准确外延。

不太清楚你是不是想问数据结构相关的问题变量数据类型当然是由变量自身在程序中的作用决定的啊而且是由程序员依据程序需要而定义的默认情况下，是由赋值给变量的数值类型决定的

proc format;value missfmt " "="Missing" other="Not Missing"; value missfmt . ="Missing" other="Not Missing"; run; proc freq data=yourdata; format _CHAR_missfmt.; tables _CHAR_ / missing missprint nocum nopercent;format _NUMERIC_ missfmt.;tables _NUMERIC_ / missing missprint nocum nopercent;run;

你好，变量名必须是字母，数字和下划线的组合，且首字母必须为字母，且不能使用保留字符串比如int enum等。

java语言，声明8种基本类型的关键字是：byte,short,int,long,float,double,char,boolean。

通俗一点讲，数据类型就是这个数是什么类型啊，整型，浮点型，字符型，指针型等等变量的类型定义了它就会在内存中开辟一个这样大的空间给这个变量来存储啊

数据是以数值作为媒介来描述对客观事物和抽象概念经过定义后的信息，简单地说数据就是赋予意义（信息）的数值。变量是指计算机编程语言中，具有名称的用于存储数据的内存空间。他们的关系就是容器和存储物的关系，或者是水桶和水的关系。

这个需要专业的人来做的

局部变量声明变量: Declare @i Int赋值: Set 或 Select （常用Set）全局变量（系统全局变量）：@@RowCount @@SPID

用来分析两个变量之间是否有相关性，菜单栏-分析-双变量，依旧是将左侧变量移动到右侧，相关系数框中选择pearson，选择确定，输出表格，若表格中的显著性<0.05，则说明两变量之间显著相关。打开spss，在表格中添加两列实验数据。点击菜单栏“分析”-“描述统计”-“描述”。在描述窗口中选择要分析的数据变量，点击“确定”。在输出窗口中查看统计分析的结果。点击菜单栏“分析”-“相关”-“双变量”。选择两个变量数据，设置相关系数和显著性检验，点击“确定”。在输出窗口中查看相关分析的结果。点击“分析”-“回归”-“线性”。设置自变量和因变量，点击“确定”。在输出窗口中查看回归分析的结果。SPSS是世界上最早的应用最广泛的统计分析软件,在调查统计、市场研究、医学统计、政府和和企业的数据分析应用中久享盛名。

因为面板数据虽然减轻了数据的非平稳，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根。这样回归会造成伪回归。是检验每个变量的趋势，或是走势，但是是对每个变量做单位根检验。一般经济变量如GDP cpi等等吧，都是存在时间趋势，或是有截距项的。都是要做单位根检验。使用eviews里的pool，或者stata各版本 都能得到的！

常量记忆数据只能存储一个固定的数据，永远不变，所以这当然不能算得上是记忆数据变量存储的数据可以改变，你可以让它记忆5，下一步它可以变为10如果你还无法理解那么请不用尝试变量编程实现以下：输入一个100之内的整数，输出它。最后你会发现不使用变量无法实现因为你每次需要输入的数需要存储下来，而常量只能在程序开始才能"赋值"（指定值），自然就不能存储这个数据了，而变量就是用来存储数据的。我的理解：常量是橡皮檫，虽然有各种形状，但在你买时就已经决定形状不可更改了，就好像你在一个程序中可以设置常量，常量的值可以设为1，2，10或者是实型的1.5，2.6也可以是"a"但一经设置便不可更改。而变量则像是橡皮泥，你可以轻易地改变他的形状，但你不能轻易地改变它的类型，就如程序中你可以任意的改成它的值，从100到-100，从2到11111等

可能你的数据变量名称没有识别，你要勾选保留第一行变量名

消费者市场细分的主要变量包括：（1）地理环境因素。具体变量包括：国家、地区、城市规模、不同地区的气候及人口密度等；（2）人口因素。包括：年龄、婚姻、职业、性别、收入、教育程度、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层等变量；（3）心理因素。包括个性、购买动机、价值观念、生活格调、追求的利益等变量；（4）行为因素。包括消费者进入市场的程度、使用频率、偏好程度等变量。

【答案】：许多用来细分消费者市场的变量，同样可以用来细分企业市场。主要细分变量有：(1)人文变量。①行业，应把重点放在购买这种产品的哪些行业；②公司规模，应把重点放在多大规模的公司；③地址，应把重点放在哪些地区。(2)经营变量。①技术，应把重点关注哪些顾客重视的技术；②使用者/非使用者情况，应把重点放在大量、中度、少量使用者，还是非使用者；③顾客能力，应把重点放在需要很多服务的顾客，还是只需要很少服务的顾客。(3)采购方法。①采购职能组织，应把重点放在采购组织高度集中的公司，还是采购组织高度分散的公司；②权力结构，应把重点放在采购组织高度集中的公司，还是财务主导的公司；③现有关系的性质，应把重点放在现在与我们有牢固关系的公司，还是追求最理想的公司；④总采购政策，应把重点放在乐于采用租赁、服务合同、系统采购的公司，还是秘密投标等贸易方式的公司；⑤购买标准，应把重点放在追求质量的公司、重视服务的公司，还是注重价格的公司。(4)情境因素。①紧急，是否应把重点放在那些要求迅速和突产品有特殊用途的公司然交货或提供服务的公司；②特别用途，是否应把重点放在那些产品有特殊用途的公司；③订货量，应把重点放在大宗订货，还是少量订货的公司。(5)个性特征。①购销双方的相似点，是否应把重点放在那些其人员与价值观与本公司相似的公司；②对待风险的态度，应把重点放在敢于冒风险的顾客，还是避免冒风险的顾客；③忠诚度，是否应把重点放在那些对供应商非常忠诚的公司。一般来说，企业市场可以通过上述一系列的细分变量来进行市场细分。

(单精度浮点型) 4 个字节 负数时从 -3.402823E38 到 -1.401298E-45；正数时从 1.401298E-45 到 3.402823E38 Double (双精度浮点型) 8 个字节 负数时从 -1.79769313486232E308 到 -4.94065645841247E-324；正数时从4.94065645841247E-324 到 1.79769313486232E308 Currency (变比整型) 8 个字节 从 -922,337,203,685,477.5808 到 922,337,203,685,477.5807范围和精度有区别

给你图吧，x=2.000000Press any key to continue

if ( abs(x - y) < 1e-6) printf("x与y相等");else printf("x与y不等");

可以是可以的，但这涉及到C的隐式类型转换，是不提倡的编程风格x0dx0ax0dx0a浮点型除以整型时，整型变量首先被转换为浮点类型，然后执行除的操作，结果为浮点类型；x0dx0ax0dx0a类似的问题，釜底抽薪的做法是彻底搞清楚C的隐式类型转换是如何进行的，如整型提升等等；但是记不太清楚了，推荐阅读《C语言参考手册》（C，ARefenrecemanual）的相关章节；x0dx0ax0dx0a但是编程时应该尽量避免，类似的运算；

y为浮点型，x为整形，则根据转换规则y/x为双精度型，而y为浮点型，z也为浮点型，则y/z为浮点型，所以二者不相等。

if(f<0)就可以了，只是浮点型变量不能进行if(f==某个确定数值)判断。还有就是赋值变量之间可以用f1==f2判断。

3.4*10^38次为指数形式(小数点左边为一位非零的数字[只能一位])，的结果就是3.4e38float数据一般在内存占4个字节（32bit），系统把一个浮点数据分为小数部分和指数部分，有效位数这个看pc（计算机）和编译软件的配置默认规定，c语言一般以24位表示小数部分（包括符号），以8为表示指数部分（包括指数符号）【酷_酷_币】为您服务...

float i;const float j=3.1415;if(i==j){Console.WriteLine("两个数相等!");}else{Console.WriteLine("两个数不相等!");}

一、C语言中数值型数据分为两大类：整型和浮点型整型：char int short long浮点型：float(单精度) double(双精度)二、浮点型数据转存到字符串中char str[30]; //定义一个字符数组，来存储数据double d=123.456; //定义一个浮点型变量dsprintf(str,"%f", d ); //格式串同printf（）格式要求sprintf(str,"%.2f", d ); //保留两位小数，第三位四舍五入三、整型数据转存到字符串中char str[30]; int i=123;sprintf(str, "%d", i );四、0-9之间的数据转为字符C语言中，字符型数据在存储时，实际上存储的是字符的ASCII值，字符"0"到"9"对应的ASCII是连续的，其值为48-57，所以，0-9数值转为字符时，只需要加上"0"就可以了，如：char ch;int i;i=1;ch=i+"0" ;printf("ch=%c ascii=%d", ch, ch ); //按%c输出，就是字符1，按%d输出就是ASCII值49

为什么结果不一样我也不晓得，但是如果你定义的是浮点型，你scanf函数里面的必须用%f，你有输出结果的都还好，有些编译器是不会给你显示任何东西的。

这人说对了

浮点型常量包括两种形式 一种是小数点型的，如3.14、.14、4. 等，一种是科学计数法型的如4e3表示4X10^3。 不是，只是表示数据类型，数值型数据分为两种，一种是整形，一种是实型，也就是浮点型。

主要是数据范围的不同

.....

不全是浮点分为单精度浮点(float)和双精度浮点(double)实型一般是双精浮点

整型是整数的一部分所组成的集合；浮点型是实数中的一部分组成的集合，带小数位。整型变量就是存放整数的变量，在Dos下，范围是：－32668～32767；在Windows下，范围是－2的32次幂到2的32次幂－1浮点变量：表示以浮点形式表示实数的变量，其中也规定了占用的空间量，字节数；以及表示的范围。

float。实型变量也可以称为浮点型，浮点型变量是用来存储小数数值的。在C语言中，浮点型分为两种：单精度浮点型（float）、双精度浮点型（double），但是double型变量所表示的浮点数比float型变量更精确。由于浮点型变量是由有限的存储单元组成，因此只能提供有限的有效数字。在有效位以外的数字将被舍去，这样可能会产生一些误差。

是小数

对精度要求不高的话，直接if（x==0）一般来说浮点数有讲究，需要判断误差；if（x<0.00000000001）上面的0.00000000001就是你认为的精度【误差】，如果浮点数小于0.00000000001，那么我认为浮点数就是0；

假定X 的绝对值小于 一个某个数则为0。例如：#include <stdio.h>#include <float.h>#include <math.h>int main(){double X= 2.22507e-308;printf("%g %g ",X, DBL_MIN); if (fabs(X) < DBL_MIN) printf("it is zero ");else printf("it is no zero ");}

浮点类型变量顾名思义，浮点类型变量是用来存储带有小数的实数的。C语言中有三种不同的浮点类型，以下是对这三种不同类型的声明示例：float Amount；／＊单精度型＊／double BigAmount；／＊双精度型＊／long double ReallyBigAmount；／＊长双精度型＊／ 这里 Amount，BigAmount，ReallyBigAmount 都是变量名。 浮点型都是有符号的。

变量就是可以变化的量，而这是变量在定义时定义成浮点型的变量就是浮点型的变量，如floati=4.76这是i就是个浮点型变量浮点型分为单精度浮点数float和双精度浮点数double其实两者没什么区别，就是一个精确度的问题，double的精确度要比float高，在计算比较小的数时两者没什么区别，如果计算比较大的数要用double两者关系就象int和long的关系差不多

变量就是可以变化的量，而这是变量在定义时定义成浮点型的变量就是浮点型的变量，如floati=4.76这是i就是个浮点型变量浮点型分为单精度浮点数float和双精度浮点数double其实两者没什么区别，就是一个精确度的问题，double的精确度要比float高，在计算比较小的数时两者没什么区别，如果计算比较大的数要用double两者关系就象int和long的关系差不多

就是float型变量 带小数的 例如 你可以 float i=1.1；i就是浮点型变量。

整型是整数的一部分所组成的集合；浮点型是实数中的一部分组成的集合，带小数位。整型变量就是存放整数的变量，在Dos下，范围是：－32668～32767；在Windows下，范围是－2的32次幂到2的32次幂－1浮点变量：表示以浮点形式表示实数的变量，其中也规定了占用的空间量，字节数；以及表示的范围。

FLT_MAX DBL_MAX

这个不可以

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c语言中定义浮点变量输入用的整数不会报错。根据查询相关资料信息，c语言中定义浮点变量时，c语言float输入时是可以输入整数的。浮点型变量的定义和其他数据类型对象的定义是一样的，只需要使用唯一的变量去接收一个浮点数字就可以定义出浮点变量。

也是可以的只是不能自增自减操作了需要i=i+1；这样写for（floati=0；i<10;i+=1.0）{}

float单精度浮点型6位有效数字一般float用32位表示，double用64位表示对于实际的程序来说，float类型精度通常是不够的，float只能保证6位有效数字，而double至少可以保证10为有效数字，能满足大多数计算的需要。事实上，有些机器上，double比float的计算要快得多。

float x;double y;和C一样啊。但要注意不要定义太多，如果RAM不大的话。

浮点型常量包括两种形式一种是小数点型的，如3.14、.14、4.等，一种是科学计数法型的如4e3表示4X10^3。不是，只是表示数据类型，数值型数据分为两种，一种是整形，一种是实型，也就是浮点型。

应该是浮点型变量。如float行变量可以保存小数：float f = 3.1415；

float。根据c语言的常量和变量规定，定义浮点型变量的关键词是float，这个完整的单词在c语言当中代表的是双精度，很准确的意思。定义浮点型变量是c语言控制台当中的一款常见应用项目，需要注意的是在定点开始的时候，初始化值为1.234，并且利用初始化的数字去接受一个浮点数字，即可定义出浮点变量。

在计算机中，单精度浮点型的定义方法是使用32位二进制数来表示一个浮点数，其中第1位表示符号位，后面的8位表示指数部分，剩下的23位表示尾数部分。具体的定义方法如下：使用关键字float定义一个单精度浮点型变量a，例如：复制float a;可以在定义时给变量a赋初值，例如：复制float a = 3.14;注意，在赋初值时，需要在数值后面加上字母f，表示这是一个单精度浮点型数值，例如：复制float a = 3.14f;这样就可以定义一个单精度浮点型变量a，并赋初值为3.14。在后续的程序中，可以使用变量a来存储和处理浮点数值。

float,double,long double