变量

类的数据成员定义在函数以外,但不是全局变量。

不可以，你那是构造方法里的局部变量 ，构造方法运行完了，它就被销毁了，GC（）会把它收掉，你可以把一个值保存在一个对象的属性里

Java内部类分四种：成员内部类、局部内部类、静态内部类和匿名内部类。1、成员内部类：即作为外部类的一个成员存在，与外部类的属性、方法并列。注意：成员内部类中不能定义静态变量,但可以访问外部类的所有成员。publicclassOuter{privatestaticinti=1;privateintj=10;privateintk=20;publicstaticvoidouter_f1(){//domoresomething}publicvoidout_f2(){//domoresomething}//成员内部类classInner{//staticintinner_i=100;//内部类中不允许定义静态变量intj=100;//内部类中外部类的实例变量可以共存intinner_i=1;voidinner_f1(){System.out.println(i);//外部类的变量如果和内部类的变量没有同名的，则可以直接用变量名访问外部类的变量System.out.println(j);//在内部类中访问内部类自己的变量直接用变量名System.out.println(this.j);//也可以在内部类中用"this.变量名"来访问内部类变量//访问外部类中与内部类同名的实例变量可用"外部类名.this.变量名"。System.out.println(k);//外部类的变量如果和内部类的变量没有同名的，则可以直接用变量名访问外部类的变量outer_f1();outer_f2();}}//外部类的非静态方法访问成员内部类publicvoidouter_f3(){Innerinner=newInner();inner.inner_f1();}//外部类的静态方法访问成员内部类，与在外部类外部访问成员内部类一样publicstaticvoidouter_f4(){//step1建立外部类对象Outerout=newOuter();//***step2根据外部类对象建立内部类对象***Innerinner=out.newInner();//step3访问内部类的方法inner.inner_f1();}publicstaticvoidmain(String[]args){outer_f4();}}成员内部类的优点：⑴内部类作为外部类的成员，可以访问外部类的私有成员或属性。（即使将外部类声明为PRIVATE，但是对于处于其内部的内部类还是可见的。）⑵用内部类定义在外部类中不可访问的属性。这样就在外部类中实现了比外部类的private还要小的访问权限。注意：内部类是一个编译时的概念，一旦编译成功，就会成为完全不同的两类。对于一个名为outer的外部类和其内部定义的名为inner的内部类。编译完成后出现outer.class和outer$inner.class两类。2、局部内部类：即在方法中定义的内部类，与局部变量类似，在局部内部类前不加修饰符public或private，其范围为定义它的代码块。注意：局部内部类中不可定义静态变量，可以访问外部类的局部变量(即方法内的变量)，但是变量必须是final的。publicclassOuter{privateints=100;privateintout_i=1;publicvoidf(finalintk){finalints=200;inti=1;finalintj=10;classInner{//定义在方法内部ints=300;//可以定义与外部类同名的变量//staticintm=20;//不可以定义静态变量Inner(intk){inner_f(k);}intinner_i=100;voidinner_f(intk){System.out.println(out_i);//如果内部类没有与外部类同名的变量，在内部类中可以直接访问外部类的实例变量System.out.println(k);//*****可以访问外部类的局部变量(即方法内的变量)，但是变量必须是final的*****//System.out.println(i);System.out.println(s);//如果内部类中有与外部类同名的变量，直接用变量名访问的是内部类的变量System.out.println(this.s);//用"this.变量名"访问的也是内部类变量System.out.println(Outer.this.s);//用外部"外部类类名.this.变量名"访问的是外部类变量}}newInner(k);}publicstaticvoidmain(String[]args){//访问局部内部类必须先有外部类对象Outerout=newOuter();out.f(3);}}注意：在类外不可直接生成局部内部类（保证局部内部类对外是不可见的）。要想使用局部内部类时需要生成对象，对象调用方法，在方法中才能调用其局部内部类。通过内部类和接口达到一个强制的弱耦合，用局部内部类来实现接口，并在方法中返回接口类型，使局部内部类不可见，屏蔽实现类的可见性。3、静态内部类：静态内部类定义在类中，任何方法外，用static定义。注意：静态内部类中可以定义静态或者非静态的成员publicclassOuter{privatestaticinti=1;privateintj=10;publicstaticvoidouter_f1(){}publicvoidouter_f2(){}//静态内部类可以用public,protected,private修饰//静态内部类中可以定义静态或者非静态的成员staticclassInner{staticintinner_i=100;intinner_j=200;staticvoidinner_f1(){System.out.println("Outer.i"+i);//静态内部类只能访问外部类的静态成员outer_f1();//包括静态变量和静态方法}voidinner_f2(){//System.out.println("Outer.i"+j);//静态内部类不能访问外部类的非静态成员//outer_f2();//包括非静态变量和非静态方法}}publicvoidouter_f3(){//外部类访问内部类的静态成员：内部类.静态成员System.out.println(Inner.inner_i);Inner.inner_f1();//外部类访问内部类的非静态成员:实例化内部类即可Innerinner=newInner();inner.inner_f2();}publicstaticvoidmain(String[]args){newOuter().outer_f3();}}注意：*******生成（new）一个静态内部类不需要外部类成员：这是静态内部类和成员内部类的区别。静态内部类的对象可以直接生成：Outer.Innerin=newOuter.Inner()；而不需要通过生成外部类对象来生成。这样实际上使静态内部类成为了一个顶级类。静态内部类不可用private来进行定义。*******例子：对于两个类，拥有相同的方法：classPeople{run();}classMachine{run();}此时有一个robot类：classRobotextendsPeopleimplementMachine.此时run()不可直接实现。注意：当类与接口（或者是接口与接口）发生方法命名冲突的时候，此时必须使用内部类来实现。用接口不能完全地实现多继承，用接口配合内部类才能实现真正的多继承。4、匿名内部类匿名内部类是一种特殊的局部内部类，它是通过匿名类实现接口。IA被定义为接口。IAI=newIA(){};匿名内部类的特点：1，一个类用于继承其他类或是实现接口，并不需要增加额外的方法，只是对继承方法的事先或是覆盖。2，只是为了获得一个对象实例，不需要知道其实际类型。3，类名没有意义，也就是不需要使用到。publicclassOuter{privatestaticinti=1;privateintj=10;publicstaticvoidouter_f1(){}publicvoidouter_f2(){}//静态内部类可以用public,protected,private修饰//静态内部类中可以定义静态或者非静态的成员staticclassInner{staticintinner_i=100;intinner_j=200;staticvoidinner_f1(){System.out.println("Outer.i"+i);//静态内部类只能访问外部类的静态成员outer_f1();//包括静态变量和静态方法}voidinner_f2(){//System.out.println("Outer.i"+j);//静态内部类不能访问外部类的非静态成员//outer_f2();//包括非静态变量和非静态方法}}publicvoidouter_f3(){//外部类访问内部类的静态成员：内部类.静态成员System.out.println(Inner.inner_i);Inner.inner_f1();//外部类访问内部类的非静态成员:实例化内部类即可Innerinner=newInner();inner.inner_f2();}publicstaticvoidmain(String[]args){newOuter().outer_f3();}}注：一个匿名内部类一定是在new的后面，用其隐含实现一个接口或实现一个类，没有类名，根据多态，我们使用其父类名。因他是局部内部类，那么局部内部类的所有限制都对其生效。匿名内部类是唯一一种无构造方法类。大部分匿名内部类是用于接口回调用的。匿名内部类在编译的时候由系统自动起名Out$1.class。如果一个对象编译时的类型是接口，那么其运行的类型为实现这个接口的类。因匿名内部类无构造方法，所以其使用范围非常的有限。当需要多个对象时使用局部内部类，因此局部内部类的应用相对比较多。匿名内部类中不能定义构造方法。如果一个对象编译时的类型是接口，那么其运行的类型为实现这个接口的类。________________________________________________________________________________内部类总结：1.首先，把内部类作为外部类的一个特殊的成员来看待，因此它有类成员的封闭等级：private,protected,默认(friendly),public它有类成员的修饰符:static,final,abstract2.非静态内部类nestedinnerclass,内部类隐含有一个外部类的指针this,因此，它可以访问外部类的一切资源（当然包括private）外部类访问内部类的成员，先要取得内部类的对象,并且取决于内部类成员的封装等级。非静态内部类不能包含任何static成员.3.静态内部类：staticinnerclass,不再包含外部类的this指针，并且在外部类装载时初始化.静态内部类能包含static或非static成员.静态内部类只能访问外部类static成员.外部类访问静态内部类的成员，循一般类法规。对于static成员，用类名.成员即可访问，对于非static成员，只能用对象.成员进行访问4.对于方法中的内部类或块中内部类只能访问块中或方法中的final变量。类成员有两种static,non-static，同样内部类也有这两种non-static内部类的实例，必须在外部类的方法中创建或通过外部类的实例来创建(OuterClassInstanceName.newinnerClassName(ConstructorParameter)),并且可直接访问外部类的信息,外部类对象可通过OuterClassName.this来引用static内部类的实例,直接创建即可，没有对外部类实例的引用。内部类不管static还是non-static都有对外部类的引用non-static内部类不允许有static成员方法中的内部类只允许访问方法中的final局部变量和方法的final参数列表，所以说方法中的内部类和内部类没什麽区别。但方法中的内部类不能在方法以外访问，方法中不可以有static内部类匿名内部类如果继承自接口,必须实现指定接口的方法,且无参数匿名内部类如果继承自类,参数必须按父类的构造函数的参数传递

我们可以基于一个类创建多个该类的对象，每个对象都拥有自己的成员，互相独立。然而在某些时候，我们更希望该类所有的对象共享同一个成员。此时就是 static 大显身手的时候了！！ Java 中被 static 修饰的成员称为静态成员或类成员。它属于整个类所有，而不是某个对象所有，即被类的所有对象所共享。静态成员可以使用类名直接访问，也可以使用对象名进行访问。 用public修饰的static成员变量和成员方法本质是全局变量和全局方法，当声明它的类的对象时，不生成static变量的副本，而是类的所有实例共享同一个static变量。 当系统第一次使用该类时，就会为其分配内存空间直到该类被卸载才会进行资源回收。 与静态变量一样，我们也可以使用 static 修饰方法，称为静态方法或类方法。其实之前我们一直写的 main 方法就是静态方法。 如果希望在静态方法中调用非静态变量，可以通过创建类的对象，然后通过对象来访问非静态变量。如： 静态变量也称为类变量，属于类对象所有，位于方法区，为所有对象共享，共享一份内存，一旦值被修改，则其他对象均对修改可见，故线程非安全。 比如某个网站中，对于图片自动生成功能有两个开关，一个是总的开关，一个是配置网站中广告是否自动生成的局部开关。如果总开关没有开，那么即使局部开关打开也无法实现图片自动生成的功能。那么这个总开关可以设置为 public static final local_cache_job_flag = TRUE/FALSE ，说明它是不可以被随意一个类改变的（不能随意改变），但是是全局共享的变量。 而某一些变量，每个用户进入网站之后若此变量应该被重新初始化然后重新赋值，那么此变量就不可以设置为static，因为如果设置为static之后，一个用户进入改变了这个变量的值，那么另外一个用户进入之后，获取到这个变量的值就不是初始化的值，而是被上一个用户改变过的值。 我们也还可以利用static的特性存储在线用户：

也就是从另一个类中调用t1吧？很简单啊，你把这个t1设置成类变量而且是static的，别的类中直接用类名.t1就可以了。或者用javabean

不能访问吧

在计算机编程中，通常会使用变量来存储和操作数值、文本或其他类型的数据。当需要存储一个大于50的值时，我们可以使用一个合适的数据类型来表示它。如果这个值是整数，我们可以使用int、long或bigint等整数类型，这些类型可以存储大于50的正整数。如果这个值有小数部分，那么我们可以使用float、double或decimal等浮点数类型。这些类型具有不同的精度和存储范围，可以表示比50更大的数值。此外，如果这个值是一个字符串或其他类型的数据，我们也可以使用相应的数据类型来存储它。无论使用哪种数据类型，我们都需要确保存储的数据类型可以完全满足需要，并且保证数据在计算和操作过程中不会丢失或损失精度。

是这样的,这不是挺明白的嘛.

在D3中输入或复制粘贴下列公式=FV(B$4,B$3,-C3)下拉填充

变量用static修饰

类变量。。。

main（）方法结束了，就该释放资源了，你还共享什么。

您好，一、成员变量（类或对象的状态）1、认识成员变量（类或对象的状态）、类变量、实例变量、局部变量、方法参数之间的区别成员变量（field）是没有定义在代码块（包括初始化块、成员方法）中的变量。成员变量是类变量还是实例变量取决于在其声明中是否使用了static关键字。类变量在声明是用了static关键字，它的另一个名字叫静态变量、静态成员变量(static field) 。实例变量是在声明时没有使用static关键字的成员变量，它的另一个名字叫非静态成员变量（non-static field）。定义在代码块里的变量被称为局部变量（local variable）。定义在方法声明中的变量叫方法参数。[java] view plaincopyprint?public class Lesson08 { // 类变量 static String s1 = "类变量"; // 实例变量 String s2 = "实例变量"; // 初始化代码块里的局部变量 { String s3 = "初始化代码块里的局部变量"; System.out.println(s3); } // 静态初始化代码块里的局部变量 static { String s4 = "静态初始化代码块里的局部变量"; System.out.println(s4); } // 方法的参数和方法里的局部变量 public void printString(String s5) { String s6 = "方法里的局部变量"; System.out.println("方法的参数:"+s5); System.out.println(s6); } // 类方法 public static void printString() { String s7="类方法里的局部变量"; System.out.println(s7); } // main方法 public static void main(String[] args) { //调用类方法 Lesson08.printString(); //打印类变量 System.out.println(s1); //创建对象 Lesson08 lesson = new Lesson08(); //打印实例变量 System.out.println(lesson.s2); //调用实例方法 lesson.printString("参数的值"); } } 对于他们之间的区别，我们在以后的学习中你会越来越清晰的。2、变量的初始化实例变量一经定义就会有初始值，局部变量定义时不赋初值而直接使用，编译器会报错[java] view plaincopyprint?public class Lesson08_1 { int i; static int j; { int k; System.out.println(k); } static { int l; System.out.println(l); } public void print(String m){ System.out.println(m); } // main方法 public static void main(String[] args) { int n; System.out.println(n); Lesson08_1 lesson =new Lesson08_1(); lesson.print("m"); } } 运行程序，查看结果：然后我们再给局部变量都附上初值，再把实例变量和类变量都打印出来看看，代码如下：[java] view plaincopyprint?public class Lesson08_1 { int i; static int j; { int k=2; System.out.println(k); } static { int l=2; System.out.println(l); } public void print(String m){ System.out.println(m); } // main方法 public static void main(String[] args) { System.out.println(j); int n=2; System.out.println(n); Lesson08_1 lesson =new Lesson08_1(); lesson.print("m"); System.out.println(lesson.i); } } 运行程序，查看结果：我们看到类变量和实例变量没赋值照样有值打印出来，我们也看到int的初始值是0 。实例变量和类变量的类型 初始值 整数 0 浮点类型 0.0 字符类型 ‘/u0000′ 布尔类型 boolean false 引用数据类型(譬如数组、接口、类) null 二、方法（类或对象的行为）1、方法Java中类的行为由类的成员方法来实现。类的成员方法由方法的声明和方法体两部分组成。修饰符，可选，用于指定谁有权限访问此方法。返回值类型，必选，用于指定该方法的返回值数据类型；如果该方法没有返回值，则要用关键字 void 进行标示。方法的返回值只能有一个。参数列表，可以有0到多个，多个参数之间要用逗号隔开，参数的写法形如：String[] args, int age 这样。方法名，必选，这个……，好吧命名规则是方法名和变量名的首字母要小写，别丢我人，弄个大写方法名出来。方法体，可选，这个……，大括号，大括号不写的方法叫抽象方法。2、属性和方法之间的关系有句绕口令是这么说的：“状态影响行为，行为影响状态”。你有没有想过这问题，如果每个对象都是从同一个类中生成出来，每个对象如果都一摸一样，那么这个世界是不是太无趣了。好在，我们看到前面的例子中，小狗的大小属性影响了他叫的方式。通过设置狗大小的方法又改变了它的状态。这些属性和方法的细节上的不同导致了，多姿多彩的对象，我们后面还会讲到更多的技术，也会导致更多的多样性。三、方法重载 overloadJava里可以提供同一个方法的多个不同参数的版本供我们调用，譬如上面的小白，它叫 bark() 的方法有两种，一种是很随意的叫，无拘无束的叫，还有一种是根据它心情的不同来叫，当然我还可以再定义一个方法可以让他根据主人的脸色来叫，我们也可以再定义一个方法，穿的参数是食物，那么它的叫声可能就是边吃边幸福的吼叫了…… 这样一个bark方法就带来了丰富多彩的变化。在Java 中允许类定义中多个方法的方法名相同，只要它们的参数声明不同即可。这种情况下，该方法就被称为重载（overloaded ），这种方式就叫做方法重载（method overloading ）。方法重载是实现程序多样性的一个重要手段。也可以称作多态的一种表现方式。

一、变量 变量是指在程序的运行过程中随时可以发生变化的量。 变量是程序中数据的临时存放场所。在代码中可以只使用一个变量，也可以使用多个变量，变量中可以存放单词、数值、日期以及属性。由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。 变量有两种类型：属性变量和用户自己建立的变量。 当我们在窗体中设计用户界面时，vb6会自动为产生的对象(包括窗体本身)创建一组变量，即属性变量，并为每个变量设置其缺省值。这类变量可供我们直接使用，比如引用它或给它赋新值。 用户也可以创建自己的变量，以便存放程序执行过程中的临时数据或结果数据等等。在程序中，这样的变量是非常需要的。下面就介绍这类变量的创建和使用方法。 1．变量的命名规则 首先，我们必须给变量取一个合适的名字，就好像每个人都有自己的名字一样，否则就难以区分了。 在VB6中，变量的命名必须遵循以下规则： （1）变量名必须以字母打头，名字中间只能由字母、数字和下划线“_”组成；最后一个字符可以是类型说明符； （2）变量名的长度不得超过255个字符； （3）变量名在有效的范围内必须是的。 有效的范围就是引用变量可以被程序识别、使用的作用范围——例如一个过程、一个窗体等等。有关引用变量作用范围的内容，将在以后介绍。 （4）变量名不能是VB中的保留字（关键字），也不能是末尾带类型说明符的保留字，但可以把保留字嵌入变量名， 关键字是指VB6语言中的属性、事件、方法、过程、函数等系统内部的标识符。如已经定义的词（if、endif、while、loop等）、函数名(len、format、msgbox等)。像Print、Print$是非法的，而Myprint是合法的。 例如： strName1，intMax_Length，intLesson，strNo3等是合法的变量名,而A&B，all right，3M,_Number等是非法的变量名。 注意： （1）变量名是不区分大小写的。如ABC、aBc、abc等都是一样的。 （2）定义和使用变量时，通常要把变量名定义为容易使用阅读和能够描述所含数据用处的名称，而不要使用一些难懂的缩写如A或B2等。 例如，假定正在为水果铺编一个销售苹果的软件。我们需要两个变量来存储平果的价格和销量。此时，可以定义两个名为Apple_Price和Apple_Sold的变量。每次运行程序时，用户就这两个变虽提供具体值，这样看起来就非常直观。 具体方法是：通过用一个或多个单词组成有意义的变量名来使变量意义明确。例如，变量名SalesTaxRate就比Tax或Rate的意义明确得多。 （3）根据需要混合使用大小写字母和数字。一个合理协议是，变量中每个单词的第一个字母大写，例如：DateOfBirth。 （4）另一个合理协议是，每个变量名以两个或三个字符缩写开始，这些字符缩写对应于变量要存储数据的数据类型。例如，使用strName来说明Name变量保存字符串型数据。 虽然现在无须过多地关注字符缩写的细节，但以后还是需要看一下这方面的约定。在Visual Basic联机帮助和许多Visual Basic高级编程的书籍中都可以找到这一约定的细节。 2．声明一个变量 变量在使用前，必须在代码中进行声明，即创建该变量。 在使用变量之前，大多数语言通常首先需要声明变量。就是说，必须事先告诉编译器在程序中使用了哪些变量，及这些变量的数据类型以及变量的长度。这是因为在编译程序执行代码之前编译器需要知道如何给语句变量开辟存储区，这样可以优化程序的执行。 声明变量有两种方式：隐式声明、显式声明。 隐式声明：变量可以不经声明直接使用，此时VB给该变量赋予缺省的类型和值。这种方式比较简单方便，在程序代码中可以随时命名并使用变量，但不易检查。 显式声明：用声明语句创建变量。 强制显式声明变量: 为了避免写错变量名引起的麻烦，用户可以规定，只要遇到一个未经明确声明就当成变量的名字，VB都发出错误警告。方法是----强制显式声明变量。要强制显式声明变量，只须在类模块、窗体模块或标准模块的声明段中加入这条语句： 　　Option Explicit 这条语句是用来规定在本模块中所有变量必须先声明再使用，即不能通过隐式声明来创建变量。在添加Option Explicit语句后，VB将自动检查程序中是否有未定义的变量，发现后将显示错误信息。 如果要自动插入Option Explicit语句，用户只要在“工具”菜单中选取“选项”命令，然后单击“选项”对话框中的“我器”选项卡，再选中“要求变量声明”选项，如下图这样VB就会在任何新模块中自动插入Option Explicit语句，但只会在新建立的模块中自动插入。所以对于已经建立的模块，只能用手工方法向现有模块添加Option Explicit语句（只有再重新启动VB，这项功能才有效）。 理解变量的范围 变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。Visual Basic 允许在声明变量时指定它的范围。

不一定f(x,y)= 2xy/(x^2+y^2) (x,y)不等于(0,0) 0 (x,y)等于(0,0)固定的x,函数对y连续固定y,函数对x连续但是函数在(0,0)不连续

分析错误：单变量方差分析具体步骤：1.选择菜单【分析】-【一般线性模型】-【单变量】，在弹出的对话框中进行如下选择：把【产品销量】选入因变量列表框，把【超市规模】选入固定因子列表框。需要注意的是：这里的【因变量】列表框只能选择一个变量，【固定因子】、【随机因子】列表框可以选择多个变量。从对话框可以看出单变量方差分析与单因素方差分析的差别：一般线性模型单变量方差分析的因子区分为固定因子和随机因子，比单因素Anova分析更为细致，而且固定因子列表框可以同时选入多个变量，单因素Anova分析，因子列表框只能选入一个变量。2.在主对话框界面选择右侧【模型】菜单，选择默认【全因子】，【类型Ⅲ】，单击【继续】按钮返回主对话框3.在主对话框界面右侧选择【事后多重比较】菜单，把【超市规模】选入【事后检验】列表框，同样勾选【LSD】、【SNK】、【Bonferroni】、【Tukey】、【Duncan】复选框，单击【继续】按钮，返回主对话框。该对话框与单因素Anova对话框类似，但不同的是这里可以自由选入因子。4.在主对话框界面右侧选择【选项】菜单，在【输出】栏，勾选【描述性统计】【同质性检验】、【残差图】复选框，单击【继续】按钮返回主对话框5.单击【确定】按钮，输出结果。

主要是看iv和dv的指标类型，来选择统计方法我经常帮别人做这类的数据分析的

有以下三种原因：1、数据不是时间序列数据。时间序列数据是在时间上有顺序的数据，如果数据不具备时间顺序，那么就不是时间序列数据。2、数据是面板数据。面板数据是指在同一时间点上，有多个个体同时被观测的数据。例如，对于在不同国家的多家公司的股票价格，我们可以使用面板数据来记录每个公司在不同时间点的股票价格。3、数据是多维时间序列数据。多维时间序列数据是指在同一时间点上，观测值是由多个变量组成的，且这些变量的维度可以大于1。例如，对于一个地区每天的气温数据，我们可以记录空气温度、水温、土壤温度等多个变量，这就是一个多维时间序列数据。

设变量经变换后， (2.1) 对固定的，，的似然函数为 (2.2) 同为变换Jacobi的行列式 (2.3) 　求得和的极大似然估计为 　（2.4） 　（2.5） 对极大似然函数作对数变换 (2.6) 化简得 (2.7) 其中 (2.8) (2.9) (2.9)亦即为几何平均值。 为了简单起见，重新将Box－Cox变换定义为 (2.10) 为了最大化，只须最小化。

多变量正态性检验可以用r或者stata做

定性数据(Qualitativedata)：包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。定性数据说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别.定量数据说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的.分为离散数据(Discretedata)和连续数据(Continuousnumericaldata).定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

都可以做,单因素方差分析一般称为单因素Anova分析,单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。

你的数据是否存在时间序列？还有数据量，太少也不行

一般线性模型包含了单向方差分析，当只考虑单个变量对单个结果的影响时，可以采用单向方差分析，亦可以采用一般线性模型，结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候，采用一般线性模型不仅会省时，一下子得出结果，而且结果会更加准确的，因为多个变量同时进行分析的话，一般线性模型会把变量间的交互作用也考虑进去的，所以结果会相对更准确一些

单变量类别变量可以进行频数统计，然后看各类别的分布直方图

是。单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据。所有研究变量和双变量统计是相关系数，研究变量变量（variable）指在质或量上可以变化的概念或属性，是随条件变化而变化的因素或因个体不同而有差异的因素。

单变量预测模型虽然比较简便,但其缺点在于:一个企业的财务状况是用多方面的财务指标来反映的,没有哪一个比率能概括企业的全貌。

不一定 f(x,y)= 2xy/(x^2+y^2) (x,y)不等于(0,0) 0 (x,y)等于(0,0) 固定的x,函数对y连续 固定y,函数对x连续 但是函数在(0,0)不连续

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。

单变量分析是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量，它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。可以将变量视为数据所属的类别，比如单变量分析中，有一个变量是“年龄”，另一个变量是“高度”等，单因素分析就不能同时观察这两个变量，也不能看它们之间的关系。单变量数据中的发现模式有：查看平均值、模式、中位数、范围、方差、最大值、最小值、四分位数和标准偏差。此外，显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。

A1偿还贷款试算表,B1空白,C1年利率变化,D1月偿还额,A2贷款额,B2:300000,C2空白,A3年利率,B3:2.5%,A4贷款期限（月）,B4:240,C3:3%,C4:3.5%,C5:4%,C6:4.5%,C7:5%;在D2中输入:=PMT(B3/12,B4,-B2)>选定C2:D7单元格区域>在“数据”菜单中，单击“模拟运算表”命令>请在“输入引用列的单元格”编辑框中，输入B3>确定。

时间序列是指一组在连续时间上测得的数据，其在数学上的定义是一组向量x(t), t=0,1,2,3,...，其中t表示数据所在的时间点，x(t)是一组按时间顺序（测得）排列的随机变量。包含单个变量的时间序列称为单变量时间序列，而包含多个变量的时间序列则称为多变量。

Y=b0+b1X1+e。单变量线性回归模型一般形式为Y=b0+b1X1+e，其中Y为因变量，X为自变量或预测变量，e为扰动项，b为模型的系数。一般线性模型单变量分析的基本过程包括单因变量多因素方差分析和多因变量方差分析。

在进行SPSS单变量分析时，样本数量是一个非常重要的因素。样本大小可以影响统计显著性和效应大小等方面的结果。通常来说，样本越大，所得出的结论就越可信。在进行SPSS单变量分析时，需要考虑样本的大小与所选择的统计方法之间的关系。例如，在使用t检验时，需要确保样本数量足够大以满足正态分布假设，否则可能会导致结果失真。因此，建议在进行SPSS单变量分析时，应该考虑样本数量，并根据不同的统计方法确定适当的样本大小。

【答案】：B分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少的情况。在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组。

比如机器设备 如果有1个灯泡的设备分一组 有2个灯泡的设备分一组 有3个灯泡的设备分一组 这就是单变量值分组

数据表功能。数据表是Excel中的一种高级功能，可以用于快速计算数据的变化对结果的影响。

常用。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

只能猜你的意思：ANOVA：单个自变量，多个水平GLM里的单变量：单个因变量，多个自变量

方差分析是没有图的，请准确描述问题，机器人

在B6中输入或复制粘贴下列公式=PMT(B5,B4,B3)

【答案】：C单变量指分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适用于离散变量且变量值较少的情况。

1、首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。2、点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。3、之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。4、最后点击“选项”，选择“描述统计”、“参数估计值”，得到分析结果。

单变量系统，相关建筑人士还是比较陌生的，以下就是中达咨询为建筑人士整理相关单变量系统的基本资料，具体内容如下：单变量系统是建筑专业术语中一个常用的系统，单变量系统又称单输入单输出系统。在自动控制系统中，许多简单的或基本的控制系统往往都是单变量系统。线性定常的单变量系统的特性常采用传递函数来描述。单变量控制系统的分析和设计方法已经相当成熟，主要有频率响应法和根轨迹法。基于这些方法的单变量系统的控制理论，称为经典控制理论。此外，随着现代控制理论的出现，也可采用状态空间法来分析和设计单变量控制系统。更多关于标书代写制作，提升中标率，点击底部客服免费咨询。

在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率。在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走，就能走到局部的最低点。多变量系统（multivariable systems）是指具有多个输入量或输出量的系统，又称多输入多输出系统。不同控制系统的输入与输出的数目是不同的。仅有一个输入与一个输出的系统称为单输入一单输出系统，简称为单变量系统。这只是从外部变量的数目而言，但系统内部变量可以是多种形式的。当系统的输入或输出变量的数目多于一个时，就称为多变量系统，它是现代控制理论研究的主要对象。在数学上，以状态空间法为基础来研究与分析多变量系统。概念：按照系统输入信号和输出信号的数目，可将系统分为单输入一单输出( SISO)系统和多输入一多输出( MIMO)系统。单输入一单输出系统通常称为单变量系统，这种系统只有一个输入（不包括扰动输入）和一个输出。多输入一多输出系统通常称为多变量系统，有多个输入或多个输出。单变量系统可以视为多变量系统的特例。在自动控制系统中，许多简单的或基本的控制系统往往都是单变量系统。例如过程控制中的压力或流量调节系统，天线的随动系统，坦克的火炮稳定装置等。线性定常的单变量系统的特性常采用传递函数来描述。单变量控制系统的分析和设计方法已经相当成熟，主要有频率响应法和根轨迹法。基于这些方法的单变量系统的控制理论，称为经典控制理论。此外，随着现代控制理论的出现，也可采用状态空间法来分析和设计单变量控制系统。

单变量数据表的输入值被排列在一列（列方向）或一行（行方向）中。单变量数据表中使用的公式必须仅引用一个输入单元格 （输入单元格:在该单元格中，源于模拟运算表的输入值将被替换。工作表中的任何单元格都可用作输入单元格。尽管输入单元格不必是模拟运算表的一部分，但是模拟运算表中的公式必须引用输入单元格。）。在一列或一行中的单元格中，键入要替换的值列表。将值任一侧的几行和几列单元格保留为空白。 请执行下列操作之一： 如果数据表为列方向（变量值位于列中），请在变量值上一行且位于值所在的列右边的单元格中键入公式。“概述”部分中所示的单变量数据表插图是列方向的，在该图中，公式包含在单元格 D2 中。 如果要查看各个值对其他公式的影响，请在第一个公式右侧的单元格中键入其他公式。如果数据表为行方向，请在第一个数值左边一列且位于数值行下方的单元格中键入公式。 如果要查看各个值对其他公式的影响，请在第一个公式下方的单元格中键入其他公式。选定包含需要替换的数值和公式的单元格区域。根据前述“概述”部分中的第一个插图，此区域为 C2:D5。 在“数据”选项卡上的“数据工具”组中，单击“模拟分析”，然后单击“模拟运算表”。 请执行下列操作之一： 如果数据表为列方向，请在“输入引用列的单元格”框中，为输入单元格键入单元格引用 （单元格引用:用于表示单元格在工作表上所处位置的坐标集。例如，显示在第 B 列和第 3 行交叉处的单元格，其引用形式为“B3”。）。根据第一个插图中所示的示例，输入单元格为 B3。 如果数据表是行方向的，请在“输入引用行的单元格”框中，为输入单元格键入单元格引用。 注释 创建数据表后，可能需要更改结果单元格的格式。在插图中，结果单元格使用了货币格式。

在多个不同的时点上从同一个受试对象(sub2ject) 重复获得指标的观察值; 或从同一个体的不同部位(或组织) 上重复获得指标的观测值。最简单的重复测量设计是对每个变量的水平前后测量两次, 计算变化值(试后数据- 试前数据) 或变化率(变化值/ 试前数据) 。这种比较采用配对t 检验。这种设计符合毒理、药理、临床试验本身的特点, 尤其是所需试验例数较少, 在医学研究领域中得到广泛的应用。如在药物非临床实验研究中收集的时序关系的试验数据, 同一种药物不同剂型在不同时间的血药浓度, 病人在不同时间对药物的生理反应等。在不同的剂量和时间中, 施以几种不同的药物, 这时每组分成三种因子: 药物、剂量、时间。通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析[1 ] , 可以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性检验做出综合判断。是否可以这样理解，配对t检验是重复测量方差分析的最简单的形式，就好象独立样本t检验是单因素方差分析的最简单的形式？重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等。http://zhidao.baidu.com/link?url=kLN7e_8_y2kmRYSREJeRvj_C7l0Te5l6TWAxmiFYiri-gOsrnEP1o9aC6Ckdu6dFj1BKYNO6ZTW2QQtd2u-_PgLjSKNNgsBMw7qftK6NdwC

企业股市跟踪法属于单变量分析法吗企业股市跟踪法适用于上市公司，一般认为企业股票价格的持续下降是企业经营失败的前兆。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

协方差分析解决的问题：多个自变量（包括离散变量和连续变量）对一个因变量（连续数据）的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以“控制”（控制变量）协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响，从而准确的获得处理因素的影响协方差分析的条件：除了满足一般的方差分析条件外，还需要满足，平行性检验协方差分析是回归分析，和方差分析的结合第一部分：平行性检验自变量与协变量的交互作用：P>0.05，满足平行性检验，满足协方差分析的条件；P<0.05,不满足平行性检验，不满足协方差分析的条件第二部分：协方差分析运动干预对高血压，人群的治疗效果研究 实验设计：选取54名高血压人群，随机分为3组，分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压，差值形成变量，血压下降，已经统计检验过，实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义统计分析思路说明：考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响，而年龄又是连续变量，因此把，年龄，作为，协变量。在研究运动干预对血压影响的同时，排除协变量，年龄，的影响，使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的

这里使用了协方差的基本性质，即Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)和Cov(X+Y，Z)=Cov(X，Z)+Cov(Y，Z)题中给出的Cov（X，Z）=Cov(X，X/3+Y/2)=Cov(X，X/3)+Cov(X，Y/2)=1/3Cov(X，X)+1/2Cov（X，Y）=1/3D（X）+1/2Cov(X，Y)应该就是这样了

因为Ec=c，所以cov(X,c)=E[(X-EX)(c-Ec)]=E[0]=0，所以随机变量与常数的协方差为0。知识点延伸：协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。

可以。在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。

【答案】：D统计控制法。 消除法（排除法）是把额外变量从实验中排除出去；恒定法指使额外变量在实验过程中保持恒定不变；匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法；统计控制法是在实验完成后通过一定的统计技术来事后减少实验中额外变量的干扰，如协方差分析、剔除极端数、分别加权法。

至少有3列一列分组自变量，一列连续自变量用于协方差分析，一列因变量

按照参与统计的变量的统计分析可以分为三种。1、一元统计分析，只有一个变量参与统计分析。2、二元统计分析，只有两个变量参与统计分析，3、多元统计分析，多个变量参与统计分析。

eviews多元线性回归分析选取变量最好选择2个。线性回归试图学到一个线性模型，尽可能的准确的预测出真实值。 就是给机器数据集，其中包括x特征值和对应的y值，通过训练得出一个模型，再只拿一些x特征值给它，这个模型给你预测出较为精准的y值。多元线性回归分析的原理：多元回归分析作为多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习统计分析和市场研究的人的都会用回归分析，操作也是比较简单的，但能够知道多元回归分析的适用条件或是如何将回归应用于实践，可能还要真正领会回归分析的基本思想和一些实际应用手法。

1、首先边际分析法指的是在进行决策时，考虑每一单位变化所带来的影响。在公司选择涨福时，需要考虑涨福对成本和收益的影响。如果涨福带来的收益大于成本，那么公司就会选择涨福。同时，公司还需要考虑涨福对员工士气和绩效的影响，如果涨福能够提高员工士气和绩效，那么也会促使公司选择涨福。2、其次微变量分析法指的是在决策过程中考虑微小的变化。在公司选择涨福时，微变量分析法可以帮助公司了解员工对涨福的反应和期望。如果员工对涨福的反应和期望较高，那么公司就会更倾向于选择涨福。同时，微变量分析法也可以帮助公司了解涨福对员工绩效和士气的影响，以便公司做出更为合理的决策。3、最后最优效用分析法指的是在决策过程中考虑效用最大化的原则。在公司选择涨福时，最优效用分析法可以帮助公司考虑员工利益和公司利益的平衡。如果涨福能够提高员工的效用并且对公司利益的影响不大，那么公司就会选择涨福。同时，最优效用分析法也可以帮助公司考虑涨福对员工士气和绩效的影响，以便公司做出更为合理的决策。

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多变量分析

比较均数里面，做单变量的分析

多变量分析的 因变量必须多于1个，也就是至少两个，这里的多变量指的是多因变量的意思

1、ROC的分析步骤： ①ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率

这个就涉及到建模了，最常见的就是回归分析，尤其是多元线性回归，它的有点是模型中的自变量系数能反映出该变量对因变量的影响程度，缺点是拟合优度未必是最佳的。也可以采用其它回归模型，它能在一定程度上弥补拟合优度，但是系数的可读性需要进一步研究。这是属于很基本的spss分析，很多书都有详细的描述。希望对你有帮助，祝好运。

要看每个自变量的系数,还有是几平方的.如果都是2次方、或者3次方,那只要看系数大小.如果幂不一样的话,首先还是要看幂吧.但是解释影响程度并不很直接吧. 或者可以求导,或者可以用主因素分析.

可以做spearman或者pearson等我替别人做这类的数据分析蛮多的

有4、5个变量，分析数据事实上应该考虑是否有相关性。多变量资料分析是统计方法的一种。

之前我写了单因素和多因素的生存分析，交差了 干货|单因素、多因素生存分析的方法和遇到的问题 - 知乎 登登登，大佬说要我把单变量和多变量分析的表整成这个样子 “我不会锕，老板”------------------“不会，管我屁事” 也有这种样子 ——不会——那我就学吧 丁香园答复说： 在Excel表格中输入” =tinv（概率，自由度）“可以获得t值，自由度为实验组和对照组样本量之和再减去2。然后通过t值计算标准误SE，SE=HR/t。然后就可以计算95%CI了：HR±1.96 SE ——反正我是没看懂，应该是META分析 我后来问同学，问师姐，都没有满意的答复；现在，让我来告诉你，我的答案 第一次我错了，因为变量的类型没有弄清楚 第二次我对了，因为这个方法本来就是可能的。（当然也是朋友提示我的） ——是不是个小天才 小天才的头儿是个大天才，说出了一个方法：用卡方检验代替单因素生存分析 具体原因和 定义 有关 ENT小张：干货|如何快速进行卡方检验和自查错误u200bzhuanlan.zhihu.com 那么问题不就绕回去了吗？ 至于多变量生存分析，结果里直接就有 然后图应该画成这个样子 #你不看下面这个你还是不会做，嘻嘻 用卡方做出来经常有人做出来是这个结果 但是，这个求出来的值还是不对，小可爱们，你知道为什么不对吗？ 我就不解释啦，挺简单的，想不出来的，点赞关注收藏，然后留言或者私信问我。 #需要用无复发生存率还是总生存率还是别的率做生存分析 洪明晃, 方积乾. 无复发生存率和无转移生存率在肿瘤研究中的作用[J]. 中华肿瘤杂志, 1997(3):239-239. 其实这两种都可以，看你研究的侧重点 #这个还是选at last step比较合适，不信，你也可以试试上面那个 #其实，卡方检验算出来的有个很大的bug， KM和卡方还是有区别的，并不能完全替代。 建议还是用单因素代替的方法会好一些。看诸君有没有更好的办法？

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

定量变量有时需要转化为分类变量进行分析的原因：定性变量是统计学的概念，又名分类变量 ，观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。定量变量 也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。区别：定性变量并非真有数量的变化，而只有性质上的差异。定量变量具有数值特征。

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生存分析起源于寿命表。生物的生存时间除了受健康的影响外，同时还受社会因素，生活条件等影响。生存分析研究哪些因素对“寿命”有显著影响，它的风险程度如何。20世纪末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题，还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题，比如发动机的寿命，病人手术后的生存时间，两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型，最常用的有Cox回归模型，它的特点是：m个变量联合作用的相对风险可以表示成每个变量单独作用时相对风险的乘积（故也称为乘法模型）。另外常用的模型为可加性模型，它的特点是：m 个变量联合作用的相对风险可表示为每个变量单独作用之和。究竟应使用什么样的模型应在具体问题中结合专业知识确定。多变量统计分析除了上述六个大的分支外，通径分析和典则相关分析也很常用。一般回归分析只能计算每一个变量（在固定其他变量时）对指标 y的直接作用大小，而通径分析可同时计算每一个变量对指标 y的间接作用（即通过与它相关的变量作用于 y）。通径分析在流行病的遗传研究中已有不少应用。典则相关分析也是回归分析的进一步发展。对每个事物同时测量多个指标（y1，y2，…）和多个自变量（x1,x2，…），分析指标的综合与自变量的综合是如何相关时多使用典则相关分析。

是的，时间序列方法可以用于多变量分析和预测。多变量时间序列分析是指考虑多个时间序列变量之间的相互关系，同时进行建模和预测的方法。在多变量时间序列分析中，需要考虑变量之间的协整关系、滞后关系和交互作用等因素，并建立适当的多变量时间序列模型。多变量时间序列分析可以应用于宏观经济、金融市场、商业和工业等领域，用于分析和预测多个经济指标、市场变量和企业数据等。常用的多变量时间序列模型包括VAR模型、VECM模型、VARMA模型、VARX模型和VARMA-X模型等。这些模型可以对多个变量之间的关系进行建模和预测，具有较好的解释性和预测精度。在使用多变量时间序列模型进行分析和预测时，需要注意数据的选取、处理和预处理，以及模型的设定、估计和检验等方面的问题，以确保分析和预测的可靠性和有效性。

绩效评价由财政政策贡献度、税收政策贡献度及会计体系贡献度三个大的指标构成。其中，财政政策包括矿产资源补偿费、地质勘查财政投融资机制、国家生态补偿基金及矿业可持续发展基金。税收政策包括增值税、资源税、企业所得税、出口关税与出口退税，会计体系则包括三个账户：资源资产账户、人工培育账户、资源负债账户及资源成本账户。问题由5点（间距）量表组成，1为很小，2为较小，3为一般，4为较大，5为很大，统计量均值越大，调查对象认为相关政策对矿业经济可持续发展的贡献评价度越高。调查工作于2008年10月在黑龙江各个地质调查工作单位展开。我们共计发放问卷300份，回收问卷296份，其中有效问卷291份。问卷回收率为98.7%，有效问卷回收率为97%。1.关于矿产资源补偿费矿业资源补偿费是国家凭借对矿产资源的所有权，为了维护国家对矿产资源的财产权益，对在我国领域和其他管辖海域开采矿产资源而征收的一种费用。矿业资源补偿费实质上是国有资产收益，所调整的是国家作为矿产资源所有者与采矿权人间的经济关系，是采矿权人开采不可再生的矿产资源对作为矿产资源所有者的国家的补偿。开采海洋石油资源和中外合作开采陆上石油资源收取的矿区使用费在性质上等同于矿产资源补偿费。鉴于此，设置矿产资源补偿费指标。该指标由10个变量组成，分别命名为：征收现状、现阶段的平均费率水平（1.18%）、将费率水平提高到2%～8%、固定的费率水平、级差费率制与浮动费率制、属地化征收方式、分级分类征收方式、矿区使用费并入矿产资源补偿费、按企业注册地征收、按资源所在地征收。这10个变量解释了矿产资源补偿费的不同征收政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。2.关于地质勘查财政投融资机制矿产资源作为一种特殊的自然资源，不仅具有不可再生性，还具有隐藏性，即需要经过地质勘查才能对其地点、深度、储量等因素有所掌握，从而进行开采活动。因此保持矿业经济的可持续发展，首先要注重地质勘查工作，保证在现有矿区的资源被开发利用完之前，能够找到新的矿源。我国地质勘查工作的资金来源，在不同的时期有着不同的渠道。在1952～1984年间，在计划经济时期，我国地勘投资主要来源于财政支出。经历1952～1956年的短暂迅速提升后，地勘费占财政支出的比重一直稳定在1.5%～2.0%之间，与财政支出同步增长。这个时期地勘费增减的变动幅度与财政收入增长、GDP增长的变动幅度基本是同步的。在1986～1998年的计划经济向市场经济的转轨过渡时期，地勘费的投资来源仍然主要是财政支出，直到1994～1995年，财政投入地勘费的比重有所下降。我国《矿产资源补偿费征收管理规定》中明确提出了矿产资源补偿费纳入国家预算，实行专项管理，主要用于矿产资源勘查。进入20世纪末，由于地勘企业可以通过探矿权和采矿权转让来取得收入，其自筹资金的比重明显上升，但油气矿产和非油气矿产有明显差别。非油气矿产可以占到地勘资金来源的30%～40%，而非油气则占到70%～100%，这完全得益于国家允许在油气销售收入中提取勘探基金的财务政策。鉴于此，设置地质投融资勘查机制指标。该指标由9个变量组成，分别命名为：机制现状、勘查单位直接提供财政支持、多渠道筹集勘查资金、通过财政低息免息贷款和税式支出支持地质勘查单位、中央地质勘查基金、地勘基金来源于中央财政预算安排、地勘基金管理机构设在国土资源部、财政部负责地勘基金的预算和管理、地勘基金实行全额投资和合作投资。这9个变量解释了地质勘查财政投资机制的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。3.关于国家生态补偿基金矿产资源与土地、森林等自然资源紧密相连，开采矿产资源必然会破坏土地和植被、毁灭森林从而对生态系统造成负面影响。同时，生产中还要排放大量的废石和尾矿、坑内及选矿污水、有毒有害气体和粉尘而进一步侵占土地、污染江河水体、降低大气质量，对自然环境带来危害。而我国长期以来在矿业资源开发利用过程中，重开发、轻治理，生态环境更是遭受了严重的破坏。因矿业排放的废气、废水、废渣等造成的环境污染；因采矿引起的崩塌、滑坡、水土流失、地表沉陷等地质灾害，均未能得到高度重视和有效控制。矿产资源开发引起的矿山环境破坏问题日益突出、加剧。目前，全国因采矿引发的地面塌陷面积已达8.7万公顷，矿山采选产生的各种固体废弃物累计堆存量已达60余亿吨，占全国工业废弃物累计排放总量的70%左右，每年排放工业废水30多亿吨，占全国工业废水年排放总量的10.3%。为了建设资源节约型和环境友好型社会，贯彻可持续发展战略，要求我们在矿产资源的开发利用过程中建立补偿机制，对矿产资源开采生产过程中所造成的生态破坏、环境污染问题进行修复和弥补。国家生态补偿专项基金可起到此作用。鉴于此，设置国家生态补偿专项基金指标。该指标由4个变量组成，分别命名为：建立生态补偿机制、建立国家生态补偿基金、资金来源于资源补偿费和资源税、用于矿业经济活动对生态环境破坏的治理。这4个变量解释了国家生态补偿基金的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。4.关于矿业可持续发展基金保持矿业经济的可持续发展，既要提高矿产资源的开发效率，提高矿区寿命，又要通过地质勘查等方式寻找新的矿源和替代资源，同时还要促进矿区社会经济的发展，增长矿业经济链条，提高矿产资源产品增加值。这些方面的任务仅仅依靠企业是难以完成的，必须由政府制定相关政策和激励约束机制，以及进行一定程度的财政扶持，这都需要大量的财政资金，而依靠现有筹资的方式是难以实现的。矿业可持续发展基金可起到相关作用。鉴于此，设置矿业可持续发展基金。该指标由5个变量组成，分别命名为：开征矿业可持续发展基金、以企业销售额为征收依据、主要用途为治理矿产开发造成的生态问题、主要用途为矿产资源勘探补贴、主要用途为促进矿业社会的可持续发展。这5个变量解释了矿业可持续发展基金的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。5.关于增值税我国从1994年税制改革以来，增值税作为一个中性税种，一方面能保障财政收入，优化资源配置，便于征收管理；另一方面，能为企业创造公平、规范的竞争环境，减少税收对纳税人造成的效率损失，并已成为流转税的核心和我国税制的主体税种。但随着市场经济体制的不断深化和客观经济形势的变化，原有生产型增值税在运行过程中所存在的弊端已日益显现，我国于2009年1月1日开始在全国所有地区实施增值税转型改革。因此设置增值税指标。该指标由2个变量组成，分别命名为：生产型增值税、消费型增值税。这2个变量解释了增值税的不同类型对矿业经济可持续发展的不同贡献度。6.关于资源税资源税是矿业资源开采过程中的重要税种。1984年国务院颁布《中华人民共和国资源税条例（草案）》，启动了我国的第一代资源税费制度，是我国资源有偿利用制度的开始。1994年，我国对原有的资源税制度进行改革，确定了“普遍征收，级差调节”的原则，并将资源税定位为调节矿产资源开采过程中的级差收益。但我国现行资源税制度在体现矿产资源有偿使用意义的同时，随着经济社会情况的变化，其所面临的问题越来越多。我国矿产资源税费关系混乱，征收不规范，造成现行资源税调控能力和效果有限，不适应资源节约型和环境友好型社会建设的要求，越来越不利于我国社会经济可持续发展。现行资源税制度存在的问题具体表现为：资源税功能定位不准确，与可持续发展理念不符；资源税费关系混乱，征收不规范；资源税征收范围过窄，抑制了其调控作用的发挥；资源税计税依据不合理，税额偏低。鉴于此，设置资源税指标。该指标由7个变量组成，分别命名为：从量征收、从价征收、根据不同资源品种和不同矿区的开采周期采用不同的税率水平、现阶段的征收范围、扩大征收范围、被赋予收益分配和级差收益调节的功能、定位于补偿矿业经济活动的社会成本。这7个变量解释了资源税的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。7.关于企业所得税矿业经济在整个国民经济中占有重要的战略地位，同时又有着高投资、高风险的特点，这就要求在税收方面给予矿业企业一定的优惠政策，特别是企业所得税优惠政策，更能调动资本投入矿业资源开发行业和提高行业效率的积极性。而我国原有所得税政策中涉及矿产资源开采行业技术创新和环境保护的扶持内容相对较少，对矿产资源行业技术创新、延伸产业链、提高环境治理和保护水平的促进作用不足，对矿产资源衰竭区转型缺乏政策支持，制约了我国矿业经济的可持续发展。鉴于此设置企业所得税指标。该指标由6个变量组成，分别命名为：现行企业所得税、资源折耗宽让、开发费用在采矿后一次性作为成本扣除、加速初期提值折旧方法、支持矿业技术进步的企业所得税优惠政策、新企税关于环境保护节能节水项目免征和减征的规定、新企税关于环境保护节能节水项目税额抵免的规定。这7个变量解释了企业所得税的不同政策对矿业经济可持续发展的不同贡献度。8.关于出口关税与出口退税等矿产资源类产品的低出口关税政策虽然对于增加我国矿产资源类产品出口起到了一定的促进作用，但随着我国经济形势的发展，其弊端日益显现出来。矿产资源类产品的低出口关税政策实质上是在鼓励国外市场对我国矿产资源的消耗，在我国矿产资源被国外消费者消耗的同时，严重的生态破坏和环境污染问题却留在了国内，需要我国政府自己来解决。特别是在我国许多具有重大战略意义的矿产资源储备不足的情况下，更要对矿产资源类产品的出口进行规划，对于一些具有重大战略意义的矿产资源类产品的出口进行一定程度的限制。从2005年开始，我国逐步降低和取消了矿产资源类产品的出口退税，使我国矿产资源类产品的盲目出口情况有了一定的改善。鉴于此设置出口关税与出口退税指标。该指标由5个变量组成，分别命名为：提高相关出口关税、完全取消相关出口退税、征收相关消费税、差别设置相关消费税税率、燃油税开征。这5个变量解释了出口关税与出口退税等政策对矿业可持续经济发展的不同贡献度。9.关于会计体系可持续发展财税政策体系的构建，必须有行之有效的会计信息系统来支持。我国矿产资源严重短缺、利用率低、浪费严重，以及生态资源和环境污染严重，在很大程度上是由于人们无视资源价值，对矿产资源肆意开发、掠夺、破坏而没有进行起码的成本补偿的结果，造成了我国矿业经济的可持续性发展受到了严重威胁。这就要求必须从宏观和微观两个层面尽快建立适应可持续发展要求的资源会计体系，将资源成本分别纳入国民经济核算体系和企业成本核算体系，充分披露经济增长和企业发展过程中所付出的资源代价，促使人们珍惜资源、保护环境。面对可持续发展的要求，传统的会计体系已经不能适应经济社会的发展，为支持可持续发展财税政策的实施，我们必须建立能为之提供有用信息的资源会计体系。鉴于此，设置会计体系指标。该指标由5个变量组成，分别命名为：将资源消耗因素纳入国民经济核算体系、设立“资源资产账户”、设立“人工培育账户”、设立“资源负债账户”、设立“资源成本账户”。这5个变量解释了相关会计体系对矿业可持续经济发展的不同贡献度。

多变量回归分析中的各个变量如下：因素、指标。1、基本简介多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。2、统计分析多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。3、因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异

（multivariable statistical analysis）例如对630名炊事员高血压病进行调查，检查项目中除血压外，尚有年龄、性别、体重、体胖等15个项目（变量）。如果用单变量统计分析法考察超重与血压的关系，一般是把数据做成表1的形式。从表1可见，超重组与不超重组相比，高血压患病率高出一倍以上。但如果把资料按体胖者与不体胖者划分成两组，再考察每组内的超重与高血压患病率的关系，就未能发现超重与高血压患病率有任何明显的联系。也就是说，单变量统计分析忽视了另外因素（如此例中的体胖及年龄等）的影响。对于有多个变量客观存在而又相互影响的资料，采用简单的单变量统计分析是不合理的。多变量统计分析就能把变量间的内在联系和相互影响考虑在内。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。

多变量回归分析中的各个变量是因素、指标。多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

1、新设置一个变量YH，对应Y1的CASE中存入1、Y2的CASE中存入2，。。。。。2、对YH进行拆分3、再进行二元回归:应该会出现100个回归方程

以该维度的总分或均分为因变量，性别或城乡为自变量，进行独立样本T检验，或者单因素方差分析（理论上T检验可以做的事，方差分析都能做）一般两个水平的自变量（比如男女，只有两个水平）进行T检验，三个以上水平用方差分析，T检验的话就是在菜单里选 分析——均值比较——独立样本T检验，在弹出的对话框里把性别或城乡选进分组变量，分组编码分别编个数字就行，比如男1，女2，然后维度总分或均分就选入因变量里面 方差分析的话就是 分析——均值比较——单因素方差分析，性别城乡选进自变量，均分或总分选入因变量分析 结果的分析上类似，都是看二者的sig值是否小于0.05，若是小于，则差异显著，否则就不显著，如果很接近，比如0.054，可以讲边缘显著，另外两个检验都要看一下方差齐性，齐性检验的sig大于0.05，说明方差齐性，差异检验的结果就看方差齐性时的结果，不齐性，则看校正后的结果，这个在结果的报表里都有

多变量回归分析中的各个变量：都需要区分自变量与因变量。基本简介：多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。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。回归变量x1，x2，…，xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型：线性模型和非线性模型。线性模型中假定y 的主要部分（记为），可由x1，x2，xm线性表示为其中b0,b1，b2，…，bm是未知常数，需用样本去估计，ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型，称为多重线性回归或多元线性回归。用样本估计线性回归模型中未知常数的方法也很多，经典的方法为最小二乘法，它的理论较为完善，此法较适用于回归变量之间的相关性不很大时。其他求未知常数b0,b1，b2，…，bm的方法还有岭回归、特征根回归、主成分回归等，它们常用于回归变量之间相关性很大时。非线性回归模型中y的主要部分与x1,x2，…，xm的关系为非线性函数：其中┃ 的形式已知，未知常数 α1，α2；…用样本去估计。医学中最常见的非线性回归是logistic回归，它常用于疾病对照研究以及生长发育问题中。在前述的炊事员高血压病调查中，使用线性模型和最小二乘法求出未知常数，再用逐步回归选取变量，可求得15个变量中有 7个变量对炊事员舒张压有显著的影响，它们按偏相关系数大小排列为：年龄 (0.297），体胖程度 (0.253），肾炎史（0.162），性别（0.117），工作类别（0.081），高血压家族史（0.061），嗜咸程度（0.052）。从相关性大小看，体胖对舒张压的影响与年龄的影响大体相当。另外还可看出：工种，家族史和嗜咸对舒张压虽有影响，但影响甚小。