变量

?kanbudong

P（-3.36<X<7.36)=P((-3.36-2)/4<（X-2）/4<(7.36-2)/4)=P(-1.34<（X-2）/4<1.34)=φ（1.34）-φ（-1.34）=φ（1.34）-（1-φ（1.34））=2φ（1.34）-1=0.82就是一个标准化的过程。

P(X<0)=P((X-5)/2<(0-5)/2)=Φ(-0.25)，查表即可因为只有标准正态分布的表，所以需要标准化

你好！答案是d=7，可以利用正态分布的标准化如图分析。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

你不是已经得到η~N(μ,σ^2)了吗，还要求什么。。。或者是要这个答案η=μ+σξ?用正态随机变量的标准化(η-μ)/σ服从N（0，1），所以有(η-μ)/σ=ξ

这是个正态分布的标准化啊..要证的话也可以.]简洁版：证：已知EX=μ DX=σ平方EY=E（X-μ/σ）=1/σ （EX-Eμ）=1/σ （μ-μ）=0DY=D（X-μ/σ）==[D（X-μ)]/σ平方=DX/σ平方=1得证证法2假设X～N(μ,σ^2),则Y=(X...

标准化后查表计算。请采纳。谢谢！

简单计算一下即可，答案如图所示

你好！当X~B(n,p)时，EX=np，DX=np(1-p)，所以有X*=(X-np)/√(np(1-p))。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

不懂！！

这个不需要证明 对任意的随机变量的分布经过标准化处理后都服从标准正态分布N（0，1）

看了就挺难的。

你好！由于相关系数为0，这两个正态分布是相互独立的，E(X)=1,D(X)=4,E(X^2)=D(X)+E(X)^2=5，E(Y)=1,D(Y)=9,E(Y^2)=D(Y)+E(Y)^2=10，所以E(X^2Y^2)=E(X^2)E(Y^2)=50。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

正态分布的概率求解需要用到正态分布的标准化。还需要知道φ（）表示的是标准正态分布的分布函数，具体的值可以查标准分布表得到，考试的时候题目会给出这个值。假设X～N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ～N(0,1).所以求解P=φ（（188.7-5）/根号下（0.0144））再化简括号里面就可以，不过188.7比均值5大非常多，一般情况下可以直接认为小于它的概率为1.满意请采纳。

根据中心极限定理：独立随机变量之和经标准化后的极限分布是【标准正态分布】。

概率论题：这个题应该是让你们熟悉：标准化的问题所给的条件是：X 服从正态分布 然而不是：标准正态分布 着就很难计算了化成标准型：X - 均值 / 标准差 就是可以了后面的有绝对值 那个去的绝对值 然后求出 即可

包括多维随机变量的概念及分类。 3。概率论与数理统计非常强调对基本概念；概率的定义与性质（含古典概型；全概公式与贝叶斯公式、几何概型、公式的深入理解、考点分析 1；离散型随机变量概率分布及其性质；事件之间的关系与运算（含事件的独立性），包括样本空间与随机事件.随机事件和概率.随机变量及其概率分布，包括随机变量的概念及分类；随机变量分布函数及其性质。重要基本知识要点如下；条件概率与概率的乘法公式；随机变量函数的分布.二维随机变量及其概率分布；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；伯努利概型；二维随机变量联合分布函数及其性质。 2；随机变量的独立性： 一概率论与数理统计是考研数学重要组成部分、加法公式）、定理；两个随机变量的简单函数的分布；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质；连续型随机变量概率密度及其性质；常见分布；二维随机变量的边缘分布和条件分布

标准化变量是按某一标准构成，对指标进行校正的一种方法，当两个或者几个列进行比较时，如果各组资料的内部构成明显不同。标准变量，也称效标变量，是一种效度标准，是指连测验消毒研究中与其他变量相比较的变量。 标准化是将不同变量，至于同一规格的过程。

这个不需要证明 对任意的随机变量的分布经过标准化处理后都服从标准正态分布

xdiiiiiiiiiiyyt

答：

你好！当X~B(n,p)时，EX=np，DX=np(1-p)，所以有X*=(X-np)/√(np(1-p))。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

大概就是这样

数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。 例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值

英文叫normalization已知随机变量x的期望mu,和方差sigmasquare(标准差是sigma)那么x的标准化变量是(x-mu)/sigma

概率论中标准化随机变量的意义是什么?为了方便计算。方便比较。

具体步骤如下：打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框，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。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，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。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。选项里面至少选择95%CI。点击ok。

、访问调查法：访问者通过口头交谈等方式直接向被访问者了解社会情况或探讨社会问题的调查方法。 2、问卷调查法：运用统一的问卷向被调查者了解情况或征询意见。是标准化的、书面的、抽样的。分为自填式问卷和代填式问卷。 3、问卷调查法：范围大一些的调查，常采用问卷的方式进行。问卷即是书面提问的方式。问卷调查通过收集资料，然后作定量和定性的研究分析，归纳出调查结论。 扩展资料：主要特点： 调查法是科学探究常用的方法之一，调查时要明确调查目的和调查对象，制定合理的调查方案，如实记录，对结果进行整理和分析，有时还要用数学方法进行统计。常用的调查方法有普查法和抽样法等。 调查法的主要特点是，以问题的方式要求被调查者针对问题进行陈述的方法。根据研究的需要，可以向被调查者本人作调查，也可以向熟悉被调查者的人作调查。调查法可以分为书面调查和口头调查两种。 调查法能够同时收集到大量的资料，使用方便，并且效率高。 参考资料：调查法-百度百科调查研究主要有哪些方法，各有何优缺点研究方法的选择1、实验法自变量由研究者控制或操纵；当研究者主要关心变量之间的因果关系、需要剔除各种替代解释对研究结论的影响时，实验法是最好的选择。2、准实验设计没有对被试采用随机分配的方法，而是在自然场合下进行观察。相对于实验法，缺点在于不能用随机分配消除混淆变量和替代解释，内部效度略低，但是准实验设计对研究条件要求较低，可以做到灵活多变，而且所得到的结论使用范围较广。3、问卷调查特点是快速、有效、廉价。需要大规模的样本才能保证自变量有足够的变异量。4、二手数据来源不受研究者控制，不能对研究对象进行随机分配。客观性和可重复性较高，适用于研究对象较大、需要较大规模样本、时间跨度长。5、质性研究研究者与研究对象进行深入接触。样本量普遍较小，经常通过方便抽样方式获得。由于来源不受控制，很难将研究结论进行重复验证。对研究过程控制程度较低，质性研究对变量间因果关系的推论不容易严谨。它可以作为数据来源方式、其他研究手段补充、成为孕育新概念、新理论的摇篮。

1.如果你想查看版本详细的版本信息 SQL>select * from v$version; 如果想验证是否环境变量配置成功可以 C:>exp看是否出现相关信息2.你在sql环境下要使用操作系统命令的话必须： SQL>host echo %ORACLE_SID% 或者是 SQL>!echo %ORACLE_SID%

wincc7.3看开7.4的变量方法如下：1、系统参数-单元-逻辑设备名称。2、选择PLCSIM.TCPIP.1，仿真PLC程序。3、连接参数-IP地址，设定和CP443IP一致。机架号、槽号和PLC硬件组态一致。4、选择好变量和趋势名称。在线趋势控件变量要添加到变量记录里。

你本科的话加起来就平均就行了

在台达dopsoft触摸屏设计变量值的方法如下。1、打开dopsoft软件，选择需要设置变量的页面。2、在页面中选择需要设置变量的组件，文本框，数值框。3、右键点击组件，在弹出的菜单中选择属性设置。4、在属性设置窗口中找到变量名选项，点击选择按钮，在弹出的变量选择窗口中选择需要设置的变量。5、设置变量的初始值，可以手动输入初始值，也可以选择绑定其他变量的值。6、点击确定保存设置，重新编译上传程序到触摸屏上。

当影响因变量的因素是多个时候，这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归，分为：多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性回归：1.1多元回归模型：1.2多元回归方程1.3估计的多元回归方程2.1**对参数的最小二乘法估计：** 和一元线性回归中提到的最小二乘法估计一样、这不过这里的求导变量多了点、原理是一样的、这里需要借助计算机求导、就不写了。3 回归方程的拟合优度：3.1多重判定系数：(Multiple coefficient of determination)注解：(1)对于多重判定系数有一点特别重要的需要说明：自变量个数的增加将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变量数量。当增加自变量时，会使预测误差变得较小，从而减小残差平方和SSE。自然就会是SSR变大。自然就会是R2变大。这就会引发一个问题。如果模型中增加一个自变量，即使这个自变量在统计上并不显著，R2的值也会变大。因此为了避免这个问题。提出了调整的多种判定系数

JAVA_HOME C:Program FilesJavajdk1.8.0_05 CLASSPATH %JAVA_HOME%libdt.jar;%JAVA_HOME%lib ools.jar; PATH %JAVA_HOME%in;

多元线性回归：1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。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。计算模型一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。 　设y为因变量X1,X2…Xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：Y=b0+b1x1+…+bkxk+e

关于在相关分析中如何选择参证变量如下：参证变量与设计变量在成因上有密切的联系；参证变量与设计变量有一段相当长的平行观测资料， 以便建立相关关系；参证变量必须具有长期的实测资料， 以便展延设计站系列使之符合代表性的要求。 若流域面积不大， 单站的年雨量与流域平均年雨量有密切关系， 且单站年雨量系列较长， 可以考虑用点雨量， 即单站雨量代替流域平均降雨量， 以点雨量资料展延径流系列。变量间的关系有两类：存在明确的关系-函数关系；不存在完全确定性。相关变量关系有两种：平行关系——相互影响；依存关系——变量a收到变量b的影响。变量间关系及分析方法：a.函数关系（确定性关系）——数学表达式（数学模型）b.相关关系（非确定性的关系）——b1.平行关系（相关分析）；b2依存关系（回归分析）b1.平行关系（相关分析）——b11.一元相关分析——线相关分析；b12多元相关分析——复相关分析；典型相关分析；b2.依存关系（回归分析）——b21.一元回归分析：线性回归分析，非线性回归分析;b22.多元线性回归分析；多元非线性回归。相关分析以现象之间是否相关、相关（正负）、密切程度为主要内容，不区分自变量与因变量，也不关心各个变量的构成形式。主要分析法：绘制相关图、计算相关系数和检验相关系数。

【答案】：D回归分析是指根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型,来近似地表达变量间的依赖关系。应当指出相关分析与回归分析之间在研究目的和方法上是有明显区别的。相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度。但是相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况。回归分析则是研究变量之间相互关系的具体形式,它对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定,确定一个相关的数学方程式,根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量,从而为估算和预测提供了一个重要的方法。

王者荣耀里面的吕布上了妲己，赵云恋上了貂蝉，程咬金绑架了王昭君，嘿哈

spss有多选题分析的选项的

修改windows环境变量属于内核的东西，所以修改完最好还是重启下电脑系统

%SystemRoot%system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%System32Wbem;%SYSTEMROOT%System32WindowsPowerShellv1.0我是windows 7 rtm 7600 旗舰版本的，这是从Path上面完全复制下来的，默认的就这样，从来没改过，

答案：在定义两个时间差变量时，需要注意以下问题：1. 时间差的单位：需要明确定义时间差的单位，常见的包括秒、分钟、小时、天等，不同的单位对应着不同的时间精度和表示范围。2. 时间差的起点和终点：需要明确定义时间差的起点和终点，即计算时间差的两个时间点，要确保两个时间点的表示方式一致，如都是时间戳、日期时间等。3. 时间差的计算方式：需要考虑采用何种方式计算时间差，如直接相减、调用系统API函数等，要确保计算方式的准确性和可靠性。解释：在实际编程中，定义时间差变量是非常常见的操作，比如计算两个事件发生的时间差、计算程序执行时间等。因此，清晰明确地定义时间差变量对于程序的正确性和性能都有着重要的影响。需要注意的是，不同编程语言和库对于时间差的表示和计算方式可能有所差异，需要根据具体情况进行处理。拓展：除了时间差变量，还有一些相关的时间处理概念和操作，比如时间戳、日期时间格式化、时区转换等，都是编程中常用的操作。熟练掌握这些操作可以提高程序的效率和可读性，同时也能够避免很多时间相关的错误和问题。

通常情况下，在论文中引入的变量需要通过公式来进行说明和表示，包括变量的定义、符号和单位等。因此，建议在论文中使用公式来表示变量，以便读者更加清晰地理解您的研究内容。同时，在使用公式时要注意格式规范和正确性，以确保公式的表述准确无误。

可以先对因变量进行转换，例如对数、根号等转换，然后看看是否近似正态分布，之后再做线性回归分析。

假定方差齐时，一般用SNK。假定不齐时，一般用DunnettsC（U）。假如你做的是极其严谨的研究，则选择所用的方法，在进行两两比较，在确定。

Set ran = Rows(cc(1)）For i = 2 To y Set ran = Application.Union(ran, Rows(cc(i)))Next iran.Select

数据中心是自定义的【可以理解为外部变量】根据采集是系统自带的 这个好像不能选择吧。

有两种方法：一、使用SPSS软件中的COMPUTEVARIABLE这个功能，生成一个新的变量，这个新变量的计算公式为：A=(A1+A2+A3+A4)/4，也就是所谓的加总再平均。这样得出来的值就可以用来拿去作回归分析了。二、使用SPSS软件中的“降维”功能（DimensionReduction），在里面的“Score”的选项框中勾选SAVEASVARIABLE(不太记得具体的名称了)，然后会自动生成新的变量，这个新的变量就是所谓的因子得分，直接拿因子得分就可以进行后续的回归分析

多元线性回归本身是不会自动剔除变量的剔除变量，是因为你的选择方法是向前纳入、向后纳入或者其他自动筛选方法

SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》了。我拜读了一下，下面先说讲义上对此方法的总结。首先回到我们前面一直悬而未解的问题，对偶函数最后的优化问题：要解决的是在参数上求最大值W的问题，至于和都是已知数。C由我们预先设定，也是已知数。按照坐标上升的思路，我们首先固定除以外的所有参数，然后在上求极值。等一下，这个思路有问题，因为如果固定以外的所有参数，那么将不再是变量（可以由其他值推出），因为问题中规定了因此，我们需要一次选取两个参数做优化，比如和，此时可以由和其他参数表示出来。这样回带到W中，W就只是关于的函数了，可解。这样，SMO的主要步骤如下：意思是，第一步选取一对和，选取方法使用启发式方法（后面讲）。第二步，固定除和之外的其他参数，确定W极值条件下的，由表示。SMO之所以高效就是因为在固定其他参数后，对一个参数优化过程很高效。下面讨论具体方法：假设我们选取了初始值满足了问题中的约束条件。接下来，我们固定，这样W就是和的函数。并且和满足条件：由于都是已知固定值，因此为了方面，可将等式右边标记成实数值。当和异号时，也就是一个为1，一个为-1时，他们可以表示成一条直线，斜率为1。如下图：横轴是，纵轴是，和既要在矩形方框内，也要在直线上，因此，同理，当和同号时，，然后我们打算将用表示：然后反代入W中，得展开后W可以表示成。其中a,b,c是固定值。这样，通过对W进行求导可以得到，然而要保证满足，我们使用表示求导求出来的，然而最后的，要根据下面情况得到：这样得到后，我们可以得到的新值。下面进入Platt的文章，来找到启发式搜索的方法和求b值的公式。这边文章使用的符号表示有点不太一样，不过实质是一样的，先来熟悉一下文章中符号的表示。文章中定义特征到结果的输出函数为与我们之前的实质是一致的。原始的优化问题为：求导得到：经过对偶后为：s.t. 这里与W函数是一样的，只是符号求反后，变成求最小值了。和是一样的，都表示第i个样本的输出结果（1或-1）。经过加入松弛变量后，模型修改为：由公式（7）代入（1）中可知，这个过程和之前对偶过程一样。重新整理我们要求的问题为：与之对应的KKT条件为：这个KKT条件说明，在两条间隔线外面的点，对应前面的系数为0，在两条间隔线里面的对应为C，在两条间隔线上的对应的系数在0和C之间。将我们之前得到L和H重新拿过来：之前我们将问题进行到这里，然后说将用表示后代入W中，这里将代入中，得其中这里的和代表某次迭代前的原始值，因此是常数，而和是变量，待求。公式（24）中的最后一项是常数。由于和满足以下公式因为的值是固定值，在迭代前后不会变。那么用s表示，上式两边乘以时，变为：其中代入（24）中，得这时候只有是变量了，求导如果的二阶导数大于0（凹函数），那么一阶导数为0时，就是极小值了。假设其二阶导数为0（一般成立），那么上式化简为：将w和v代入后，继续化简推导，得（推导了六七行推出来了）我们使用来表示：通常情况下目标函数是正定的，也就是说，能够在直线约束方向上求得最小值，并且。那么我们在（30）两边都除以可以得到这里我们使用表示优化后的值，是迭代前的值，。与之前提到的一样不是最终迭代后的值，需要进行约束：那么在特殊情况下，可能不为正，如果核函数K不满足Mercer定理，那么目标函数可能变得非正定，可能出现负值。即使K是有效的核函数，如果训练样本中出现相同的特征x，那么仍有可能为0。SMO算法在不为正值的情况下仍有效。为保证有效性，我们可以推导出就是的二阶导数，，没有极小值，最小值在边缘处取到（类比），时更是单调函数了，最小值也在边缘处取得，而的边缘就是L和H。这样将和分别代入中即可求得的最小值，相应的还是也可以知道了。具体计算公式如下：至此，迭代关系式出了b的推导式以外，都已经推出。b每一步都要更新，因为前面的KKT条件指出了和的关系，而和b有关，在每一步计算出后，根据KKT条件来调整b。b的更新有几种情况：来自罗林开的ppt这里的界内指，界上就是等于0或者C了。前面两个的公式推导可以根据和对于有的KKT条件推出。这样全部参数的更新公式都已经介绍完毕，附加一点，如果使用的是线性核函数，我们就可以继续使用w了，这样不用扫描整个样本库来作内积了。w值的更新方法为：根据前面的公式推导出。12 SMO中拉格朗日乘子的启发式选择方法终于到了最后一个问题了，所谓的启发式选择方法主要思想是每次选择拉格朗日乘子的时候，优先选择样本前面系数的作优化（论文中称为无界样例），因为在界上（为0或C）的样例对应的系数一般不会更改。这条启发式搜索方法是选择第一个拉格朗日乘子用的，比如前面的。那么这样选择的话，是否最后会收敛。可幸的是Osuna定理告诉我们只要选择出来的两个中有一个违背了KKT条件，那么目标函数在一步迭代后值会减小。违背KKT条件不代表，在界上也有可能会违背。是的，因此在给定初始值=0后，先对所有样例进行循环，循环中碰到违背KKT条件的（不管界上还是界内）都进行迭代更新。等这轮过后，如果没有收敛，第二轮就只针对的样例进行迭代更新。在第一个乘子选择后，第二个乘子也使用启发式方法选择，第二个乘子的迭代步长大致正比于，选择第二个乘子能够最大化。即当为正时选择负的绝对值最大的，反之，选择正值最大的。最后的收敛条件是在界内（）的样例都能够遵循KKT条件，且其对应的只在极小的范围内变动。至于如何写具体的程序，请参考John C. Platt在论文中给出的伪代码。13 总结这份SVM的讲义重点概括了SVM的基本概念和基本推导，中规中矩却又让人醍醐灌顶。起初让我最头疼的是拉格朗日对偶和SMO，后来逐渐明白拉格朗日对偶的重要作用是将w的计算提前并消除w，使得优化函数变为拉格朗日乘子的单一参数优化问题。而SMO里面迭代公式的推导也着实让我花费了不少时间。对比这么复杂的推导过程，SVM的思想确实那么简单。它不再像logistic回归一样企图去拟合样本点（中间加了一层sigmoid函数变换），而是就在样本中去找分隔线，为了评判哪条分界线更好，引入了几何间隔最大化的目标。之后所有的推导都是去解决目标函数的最优化上了。在解决最优化的过程中，发现了w可以由特征向量内积来表示，进而发现了核函数，仅需要调整核函数就可以将特征进行低维到高维的变换，在低维上进行计算，实质结果表现在高维上。由于并不是所有的样本都可分，为了保证SVM的通用性，进行了软间隔的处理，导致的结果就是将优化问题变得更加复杂，然而惊奇的是松弛变量没有出现在最后的目标函数中。最后的优化求解问题，也被拉格朗日对偶和SMO算法化解，使SVM趋向于完美。

可以考虑以下解决方案：1、重新检查控制变量的选择和方法确认控制变量是否正确选择和使用，可能需要更多的数据来完善控制变量。此外，可以考虑使用不同的控制方法，如匹配、倾向得分匹配等。2、考虑样本外数据集的验证使用另一个独立的样本数据集，来验证结论是否具有一般性，以及是否存在估计偏差。如果结论在验证样本上也不显著，则需要进一步调整模型和控制变量。

因子分析算是spss高级进阶的内容了，一般缺少统计基础的人很难理解因子分析的数据基础，导致在数据分析的时候忽略很多细节，导致错误的发生。在因子分析中最容易发生的一个错误就是某些变量的因子载荷出现负数而没有对其进行处理，有的研究直接删除因子载荷为负数的变量，这不是一个可取的方法。什么条件下需要进行指标正向化：在因子载荷绝对值很大而符号为负的时候，我们要将其正向化；或者我们在数据分析之前就已经知道哪几个变量是负向变量，我举一个例子，如下图所示，这是8个城市的7个环境指标，其中X1--X4是正向指标，值越大环境越好；而剩下的指标就是负向指标，值越大环境越差。那么对于负向指标我们需要进行正向化。无法判定是否需要正向化怎么办？我们可以预先进行一次因子分析，使用上面表格中的数据，进行一次因素分析，并进行正交旋转。旋转后的成分矩阵，如图所示：我们看到权重最大的因子是成分1，5--7变量为负数，且绝对值很大，所以这三个变量有必要进行正向化。spss中变量正向化的方法：在spss中，我们一般采用原始变量的负数或者倒数来进行正向化。在spss菜单中选择：转换--计算变量打开计算变量对话框，输入一个变量名，然后输入公式，公式中的V5是原始的变量名，前面加一个符号就可以实现转换了，点击ok按钮转换后得到的就是一个新变量b5，如图所示，以此方法你可以实现所有的变量的正向化。使用新的变量进行因子分析：关于因子分析的方法你可以参考我以前写的文章，这里不是重点，这里的重点是如何进行变量的正太化。好了，教程到此了。欢迎大家关注我的后续文章。

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的

选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果，用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试

系统变量里有

选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果，用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试

spss有关学校的变量方法是：1、点击数据处理选项下的生成变量。2、点击选择具体分析题项，下拉复选框选择计算功能。3、填写新变量名点击确认处理。

传统变量抽样的方法有三种分别是:均值估计抽样、差额估计抽样、比率估计抽样。也有简单的叫法:差额法、均值法和比率法。

package example;public class Student { private String name; private double score1; private double score2; private double score3; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public double getScore1() { return score1; } public void setScore1(double score1) { this.score1 = score1; } public double getScore2() { return score2; } public void setScore2(double score2) { this.score2 = score2; } public double getScore3() { return score3; } public void setScore3(double score3) { this.score3 = score3; } public Student(String name,double score1,double score2,double score3){ this.setName(name); this.setScore1(score1); this.setScore2(score2); this.setScore3(score3); } public double getMaxScore(){ double max=0; max=this.getScore1()>this.score2?this.getScore1():this.getScore2(); max=this.getScore3()>max?this.getScore3():max; return max; } public double getAverage(){ return (this.getScore1()+this.getScore2()+this.getScore3())/3.0; } public static void main(String[] args) { Student s=new Student("Tom", 60, 85, 90); System.out.println(s.getMaxScore()); }}

两种

是应用的最为广泛的函数数据分析方法。研究线性回归模型变量的选择是该方法是应用的最为广泛的函数数据分析方法，线性回归模型是一种确定变量之间的相关关系的一种数学回归模型。

生长曲线模型的变量选择高采文;朱晓琳;曾林蕊【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2014(30)2【摘 要】生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,在现代统计学上占有重要地位.文章首先基于Potthoff-Roy变换后的生长曲线模型,采用自适应LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计,实现了变量的选择.其次,基于局部渐近二次估计,对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式.接着,讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计,证明了自适应LASSO具有Oracle性质.最后对几种变量选择方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO效果比较好.另外,综合考虑,Potthoff-Roy变换优于拉直变换.【总页数】10页(P213-222)【作 者】高采文;朱晓琳;曾林蕊【作者单位】山西大同大学数学与计算机科学学院,大同,037009;华东师范大学金融与统计学院,上海,200241;华东师范大学金融与统计学院,上海,200241【正文语种】中 文【相关文献】1.甘肃高山细毛羊羔羊生长曲线模型选择及生长曲线分析 [J], 张勇;郭武君;李晓梅;张昌吉;成述儒;田萍;张利平2.医学多变量追踪数据的生长曲线模型 [J], 陈长生;徐勇勇;夏结来3.一种基于敏感性分析的投入-产出变量选择方法——逐个回归分析法对比选择有效"投入-产出"变量 [J], 任渝;蒲林霞4.医学多变量追踪数据的生长曲线模型 [J], 陈长生;徐勇勇;吴冰;尚磊5.混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择 [J], 余纯;文双;黄丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买￥5.9百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容立即获取生长曲线模型的变量选择因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请下载掌桥科研官方生长曲线模型的变量选择高采文;朱晓琳;曾林蕊【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2014(30)2【摘 要】生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,在现代统计学上占有重要地位.文章首先基于Potthoff-Roy变换后的生长曲线模型,采用自适应LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计,实现了变量的选择.其次,基于局部渐近二次估计,对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式.接着,讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计,证明了自适应LASSO具有Oracle性质.最后对几种变量选择方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO效果比较好.另外,综合考虑,Potthoff-Roy变换优于拉直变换.

R中mgcv包中的gam模型中是不是只能有六个变量,如题,在用mgcv包里的gam做分析,可是每次模型中纳入七个变量时候就出现提示:错误于smooth.construct.tp.s

变系数模型的变量选择的原理如下。1、利用B样条基函数逼近变系数模型中的非参数函数部分，结合SCAD方法建立惩罚目标函数实现同时选择变系数模型中的相关变量并且辨别具有常数效应的协变量。2、利用众数回归和借补方法研究变系数模型的非参数估计，并结合SCAD双惩罚建立惩罚目标函数以达到同时选择变系数模型中的重要变量且能识别具有常数效应的协变量的统一变量选择。

筛选变量法, 岭回归分析法, 主成分回归法和偏最小二乘回归法。关键词: 回归、SASSTAT、共线性、筛选变量、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。中图分类号: 0212; C8 文献标识码: A 回归分析方法是处理多变量间相依关系的统计方法。它是数理统计中应用最为广泛的方法之一。在长期的大量的实际应用中人们也发现: 建立回归方程后, 因为自变量存在相关性, 将会增加参数估计的方差, 使得回归方程变得不稳定; 有些自变量对因变量(指标) 影响的显著性被隐蔽起来; 某些回归系数的符号与实际意义不符合等等不正常的现象。这些问题的出现原因就在于自变量的共线性。本文通过例子来介绍自变量共线性的诊断方法以及使用SA SSTA T 软件6. 12 版本中REG 等过程的增强功能处理回归变量共线性的一些方法。一、共线性诊断共线性问题是指拟合多元线性回归时, 自变量之间存在线性关系或近似线性关系。共线性诊断的方法是基于对自变量的观测数据构成的矩阵X′X 进行分析, 使用各种反映自变量间相关性的指标。共线性诊断常用统计量有方差膨胀因子V IF (或容限TOL )、条件指数和方差比例等。方差膨胀因子V IF 是指回归系数的估计量由于自变量共线性使得其方差增加的一个相对度量。对第i 个回归系数, 它的方差膨胀因子定义为 V I F i = 第i 个回归系数的方差自变量不相关时第i 个回归系数的方差 = 1 1 - R 2 i = 1 TOL i 其中R 2 i 是自变量xi 对模型中其余自变量线性回归模型的R 平方。V IFi 的倒数TOL i 也称为容限( To lerance )。一般建议, 若V IF> 10, 表明模型中有很强的共线性问题。若矩阵X′X 的特征值为d 2 1 ≥d 2 2 ≥…≥d 2 k, 则X 的条件数 d1 dk 就是刻划它的奇性的一个指标。故称 d1 dj (j= 1, …, k) 为条件指数。一般认为, 若条件指数值在10 与30 间为弱相关; 在30 与100 间为中等相关; 大于100 表明有强相关。对于大的条件指数, 还需要找出哪些变量间存在强的线性关系。因为每个条件指数对应一 9 4 处理多元线性回归中自变量共线- 性的几种方法个特征向量, 而大的条件指数相应的特征值较小, 故构成这一特征向量的变量间有近似的线性关系。在统计中用方差比例来说明各个自变量在构成这个特征向量中的贡献。一般建议, 在大的条件指数中由方差比例超过0. 5 的自变量构成的变量子集就认为是相关变量集。

把这个money放到方法外面，声明为静态变量，就是类变量，可以被这个类的全体成员访问，你看这样可以吗？因为我不能完全理解你写的需求。

交叉验证是机器学习中常用的一种验证和选择模型的方法，常用的交叉验证方法是K折交叉验证。将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集分别作一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，k个模型的验证误差的均值即作为模型的总体验证误差，取多次验证的平均值作为验证结果，误差小的模型则为最优模型。k一般大于等于2，一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。 采用的R包是bestglm，主要函数是bestglm()。 结合一个二元Logistic回归的例子，分享如何运用R软件实现10折交叉验证。 搭建完模型，运用predict()得到预测概率，保存测试集的预测概率。 函数中IC = "CV"表示采用交叉验证，CVArgs 表示交叉验证的参数，k=10表示分成10份，REP=1是每次一份作为测试集，family=binomial 表示因变量为二项分布。该函数是利用最优子集回归的原理，对于不同数量的特征，都用k折交叉验证法求一个验证误差，最后比较验证误差与特征数量的关系，选取最优变量。 将返回结果的cv列作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，验证误差变得很小，之后随着变量个数增加，误差变化不大。利用coef()函数可查看最优变量。 根据筛选的最优变量，搭建模型，运用predict()得到预测概率。 根据ROC曲线面积对比两个模型在测试集上的预测性能,检验P值>0.05，且AUC均接近于1，说明两模型预测性能一致且很好，但交叉验证得到的模型变量为3个，模型简洁，在实际运用中效率更高，因此可选择交叉验证的模型作为最优模型。 在构建模型做变量筛选方法比较多，在前面推文中给大家介绍了2个，可以翻看一下 如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归 如何进行变量筛选和特征选择(二)？最优子集回归 以上就是本次跟大家分享的内容，觉得有用的话点赞、转发哦~

把n用n+1代替

Mid("1992", 1, 1) Mid("1992", 2, 1) Mid("1992", 3, 1) Mid("1992", 4, 1)

你的q是什么啊，你是要什么效果，你的程序怎么看着有点别扭。[]一般只在数组中用。你把意思说的详细点。

代码贴出来

就把lat赋给成员变量geo好了。。。

(11条消息) Java基本类型转换_夜雨流枫的博客-CSDN博客 看这个博客,其他的回答都是废话

直接用字符串常量赋值给指针变量，例如：char * str = "http://c.biancheng.net";用字符数组初始化指针变量，例如：char str[10] = "hello"; char * p = str;用strcpy函数将字符串复制到指针变量所指向的内存空间，例如：char a[10]; strcpy(a, "hello");用gets函数从键盘输入字符串到指针变量所指向的内存空间，例如：char a[10]; gets(a);注意：直接用字符串常量赋值给指针变量时，不能修改字符串的内容，否则会出错；而其他三种方法可以修改字符串的内容。

一.什么是缺失值，NA与NULL的区别（1）NA表示数据集中的该数据遗失、不存在。在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候，该NA不会被直接剔除。如x<-c(1,2,3,NA,4)，取mean(x)，则结果为NA，如果想去除NA的影响，需要显式告知mean方法，如 mean(x,na.rm=T)；NA是没有自己的mode的，在vector中，它会“追随”其他数据的类型，比如刚刚的x，mode(x)为numeric，mode(x[4])亦然（2） NULL表示未知的状态。它不会在计算之中，如x<-c(1,2,3,NULL,4)，取mean(x)，结果为2.5。NULL是不算数的，length(c(NULL))为0，而length(c(NA))为1。可见NA“占着”位置，它存在着，而NULL没有“占着”位置，或者说，“不知道”有没有真正的数据。二.识别缺失值NA在R语言中缺失值通常以NA表示，判断是否缺失值的函数是is.na。另一个常用到的函数是complete.cases，它对数据框进行分析，判断某一观测样本是否完整。下面我们读取VIM包中的sleep数据作为例子，它的样本数为62，变量数为10，由complete.cases函数计算可知完整的样本个数为42。data(sleep, package="VIM")dim(sleep)sum(complete.cases(sleep))#可以使用vim包的aggr函数以图形方式描述缺失数据aggr(sleep)上面的左图显示各变量缺失数据比例，右图显示了各种缺失模式和对应的样本数目，显示nond和dream经常同时出现缺失值。三、识别缺失数据的模式存在缺失数据情况下，需进一步判断缺失数据的模式是否随机。在R中是利用mice包中的md.pattern函数。library(mice)md.pattern(sleep)上表中的1表示没有缺失数据，0表示存在缺失数据。第一列第一行的42表示有42个样本是完整的，第一列最后一行的1表示有一个样本缺少了span、dream、nond三个变量，最后一行表示各个变量缺失的样本数合计。四、处理缺失数据对于缺失数据通常有三种应付手段：（1）当缺失数据较少时直接删除相应样本 删除缺失数据样本，其前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。（2）对缺失数据进行插补 用变量均值或中位数来代替缺失值，其优点在于不会减少样本信息，处理简单。但是缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误。多重插补法（Multiple imputation）：多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集，再对这些数据集分别进行分析，最后对这些分析结果进行汇总处理。可以用mice包实现。（3）使用对缺失数据不敏感的分析方法，例如决策树。基本上缺失数据处理的流程是首先判断其模式是否随机，然后找出缺失的原因，最后对缺失值进行处理。exp 1library(mice)imp=mice(sleep,seed=1234)fit=with(imp,lm(Dream~Span+Gest))pooled=pool(fit)summary(pooled)#在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数，生成多个完整数据集存在imp中，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。汇总结果的前面部分和普通回归结果相似，nmis表示了变量中的缺失数据个数，fmi表示fraction of missing information，即由缺失数据贡献的变异

python随机数赋值给变量的方法：1、使用“import random”语句导入“random”包2、使用(random.randint())函数可以产生一个随机数。通过赋值语句(=)就可以将这个随机数赋值给变量了完整代码如下：执行结果如下：

public class Student { private String number; private int age; private String name; Student(String number,String name){ this.number = number; this.name = name; } Student(String number,String name,int age){ this.number = number; this.name = name; this.age = age; } public String getNumber() { return number; } public void setNumber(String number) { this.number = number; } public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; }}

把textbox1.Text直接赋值给变量就行，如果变量不是string类型，就要使用相应类型转换。例如给int类型赋值如下：int x;try{x = int.Parse(textBox1.Text)}catch{MessageBox.Show ("格式错误！");}基本上，所有.net 的类型都有Parse(string s)方法： int.Parse(……），double.Parse(……）等等，也可以使用TryParse(……）方法，此方法直接处理异常情况，例如：int x;if( ! int.TryParse(textBox1.Text, out x)){MessageBox.Show ("格式错误！");}最简单情况就是给string类型变量赋值，代码如下：string s = textBox1.Text

用if...elsifif ($a =~ /a/){ $b=1;print $b;}elsif ($a =~ /c/){ $b=2;print $b;}elsif ($a =~ /g/){ $b=3;print $b;}elsif ($a =~ /h/){ $b=1;print $b;}