变量

xy<-cbind(x,y)barplot((xy),beside=TRUE)大概是这个意思，你试试

R的分隔符是zd根据linux来的，解决办法有二：一是把 改成\，如专1 C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\文件名.csv二是改成反向属的/1 C:/Documents and Settings/Administrator/桌面/文件名.csv

已知数据集a1，有N行变量新建数据集a2，b为列名a1=data.frame(b=c("a","b","c","d","e"……))输入N个字符型变量或者a1=data.frame(b=c(1,2,3,4,5……))输入N个数值型变量将数据集a1和a2合并为数据集a3a3=data.frame(a1,a2)。注：数据集a1和a2的行数相等，都为N时才能合并。如果不相等，可以用无效值补齐：假设a2只有5行，输入代码a2[6:N,]=NA，就可以补齐为N行，与a1进行合并。

一般线性回归和logsitic回归都是可以的。这关键得看你的因变量，如果因变量是连续型变量，你就用一般线性回归建模，分类的自变量也是可以通过哑变量处理的；如果因变量是分类变量那就用logistic回归建模。

1、下载RStudio软件；安装对应的rtool，两者关联。2、新建变量导入数据集。3、导入安装包。4、使用对应的函数对其中的数据显示各层次进行配置，最后显示。

先从最简单的开始假设你的数据是一个向量a，然后你作一个判断a==1，会得到一个向量全部是True和False 然后你把这个新的逻辑变量转换成数字变量就OK了。具体这么操作：>a<-read.table() #读入数据>a[1] 1 2 3 2 1 0 8 6>b<-a==1 #作判断a==1，然后把逻辑结果赋给b>as.numeric(b) #强制转换成数字变量[1] 1 0 0 0 1 0 0 0

要做什么编码呢？如果要将因子变量像连续变量使用，可以出来成哑变量，很多包都支持哑变量处理如nnet包的class.ind函数，caret包的dummyVars函数

在 R 语言中，可以使用 boxplot() 函数来绘制箱线图，将两个变量的箱线图画在一张图上可以通过 par() 函数来实现。假设你有一个数据框 scores，其中包含两个变量 test1 和 test2，你可以按照如下步骤绘制它们的箱线图：首先，使用 boxplot() 函数绘制 test1 和 test2 的箱线图，并将它们分别存储在 bp1 和 bp2 变量中，如下所示：bp1 <- boxplot(scores$test1, main = "Test Scores", ylim = c(0, 100), col = "lightblue")bp2 <- boxplot(scores$test2, add = TRUE, col = "pink")main 参数用于指定图表的主标题，ylim 参数用于指定 y 轴坐标轴的范围，col 参数用于指定颜色。add 参数用于将第二个箱线图添加到第一个箱线图上。然后，使用 par() 函数来将两个图表放在一起，如下所示：par(mfrow = c(1, 2))mfrow 参数用于指定绘图区域的行数和列数，此处将绘图区域分为 1 行 2 列。最后，使用 boxplot() 函数来绘制两个箱线图，并将它们放在一起，如下所示：boxplot(scores$test1, main = "Test Scores", ylim = c(0, 100), col = "lightblue")boxplot(scores$test2, add = TRUE, col = "pink")这将在同一张图表上绘制两个箱线图，其中第一个箱线图位于左侧，第二个箱线图位于右侧。

辑回归是回归模型，其中响应变量(因变量)具有明确的值，如：True/False或0/1。 它实际测量二元响应作为响应变量，是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。逻辑回归一般的数学公式是：y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...))以下是所使用的参数的说明：y 是响应变量。x 是预测变量。a 和 b 是数字常量系数。用于创建回归模型的功能是 glm()函数。语法glm()函数在逻辑回归的基本语法是：glm(formula,data,family)以下是所使用的参数的说明：formula 是呈现所述变量之间的关系的标志。data 在数据集给出这些变量的值.family 为R对象以指定模型的细节。它的值是二项分布

datavar_name_time_n

r语言定义名字变量不一定是整数，r语言定义名字变量是一个确切的数值就可以。根据查询公开的相关资料得知r语言中数字的默认类型为数值型，任何数值都能成为变量，当整数部分大于等于7位时，将舍弃小数部分，当整数部分小于7位时，与小数部分一起最多保留7位数字。

用法如下 ifelse.(conditions, true, false, na = NA) 简单展示如下

xy<-cbind(x,y)barplot((xy),beside=TRUE)大概是这个意思，你试试

y1 <- sort(x)[1]y2 <- sort(x)[2]以此类推，这是笨方法，或者你可以试试y <- sort(x)

R语言中有 arules 包，看看这包的使用方法；作关联规则分析即可。

数据-有效性，在有效性条件的允许下面选择序列，在来源那里填入选项（也可以直接从表中选择区域），选项之间用英文半角逗号隔开，勾选“提供下拉箭头”，确定即可。

当然可以，R语言也有循环控制语句for。但是，既然使用了R语言，就应当尽量用向量的方式来解决问题。向量化是R语言的一大特色，能够大大加快R语言的执行效率。

a<-as.numeric(z[1]) #把向量强制转化成数b<-as.numeric(z[2]) #把向量强制转化成数kekaoxingfx(y,2,1,100,0.95)报错说：错误在sum(or) : 找不到这个目标对象"or"

单位根需要做的此后异方差检验需要做的不会做的话，让人帮你做就ok啊我经常帮别人做这类的数据分析的

for (i in seq(from=0.1,to=2.9,by=0.2)){assign(paste("swc_", i, sep = ""), subset(swc_1, swc_1$z == i))}

R语言中有 arules 包，看看这包的使用方法；作关联规则分析即可。

## find the optimal model via cross-validationcv.model <- cv.glmnet(tmp.x, tmp.y, family="gaussian", nlambda=50, alpha=1, standardize=True)plot(cv.model)cv.model$lambda.mincoef(cv.model, s=cv.model$lambda.min)

设字符串变量为X,使用as.numeric(X)转换a<-c("1","2","3")b <- c("tom","jack","rose")> class(a)[1] "character">as.numeric(a)[1] 1 2 3

is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.complex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2)dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。 简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

R，table(variable)。在R语言中，可以使用以下函数来数表一个变量：R，table(variable)。其中，`variable`是要数表的变量名。这个函数会返回一个包含变量中每个取值的频数的表格。

参数：formulaA formula of the form groups ~ x1 + x2 + ... That is, the response is the grouping factor and the right hand side specifies the (non-factor) discriminators. 一个公式的形式groups ~ x1 + x2 + ...也就是说，响应分组因素，并在右侧指定鉴（非因子）。

比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道 这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现 correlation 这个R包里的函数 correlation() 可以做 但是这里遇到了一个问题 关掉这个报错界面以后就会提示 暂时还不知道如何解决，自己搜索了一下暂时还没有找到解决办法 只能把输入法切换成中文，然后一次性把函数名输入完 计算相关系数和P值 结果如下 但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是 Hmisc 这个包中的 rcorr() 函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，然后再筛选 这个函数要求的输入数据是矩阵格式 自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式 最后用变量名去匹配 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？零基础学习R语言之相关性分析2_哔哩哔哩_bilibili psych 这个包里的 corr.test() 函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的，这个结果了也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢 小明的数据分析笔记本

当然可以，R语言也有循环控制语句for。但是，既然使用了R语言，就应当尽量用向量的方式来解决问题。向量化是R语言的一大特色，能够大大加快R语言的执行效率。

我们只能手动将factorvariable转换为取值(0,1)的虚拟变量。所用的函数一般有model.matrix(),nnetpackage中的class.ind()。最简单的方法，数据框的名称，加上你要提取的列数，示例如下：需要注意的是，如果只提取单列的话，得到的数据就变成了一个vector，而不再是dataframe的格式了。

你建立一个映射，把代号映射成你想要的时间格式。

MATLAB中有一些变量有其具体意义,不适合用作变量名。 在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数。 若某函数被变量名所覆盖,则调用clear 可以取消绑定在该函数名上的变量名。 MATLAB中的变量类型有: logical,char,numeric,cell,struct以及由他们组成的数组或矩阵。 我们直接定义的数字型变量,默认是以double形式存储的，还可以通过format 改变数字型变量的显示格式。 所以R语言中矩阵的下标运算中最好不要出现变量。

您好，这个语句就可以： scale(data, center=T,scale=T)，由于默认值均为T，简写成scale（data）即可标准化，data就是你导入的数据集的名称

对于用r语言分析两个变量是否有影响，就是用r语言来分析两个变量之间的关系，这个问题相对专业，很难解释，就大概说一下分析过程以供参考。1、想要分析数据，首先要读取数据；2、把数据做成直观图示，再进行两者之间的统计量分析；3、用r语言计算两个变量的相关系数函数；4、进行假设、验证，最终得出两个变量之间的关系，看两者是否有影响。

二重积分∫∫f(x,y)dxdy的几何意义是以积分区域D为底，以曲面z=f(x,y)为顶的曲顶柱体的体积。本题中被积函数f(x,y)=z=(4-x^2-y^2)^(1/2)，整理得x^2+y^2+z^2=4（z>0），也就是球心在原点，半径为2的上半球面，而积分区域D为xoy平面上圆心在原点，半径为2的圆。因此由z=f(x,y)和D确定的曲顶柱体就是上半球，其体积=(1/2)(4π/3)(2^3)=16π/3，也就是此积分的结果。

做变量转换即可

本文第一大部分将介绍用R软件的meta分析数据包实现相关系数的Meta分析，第二大部分如何用R语言进行多变量的meta分析。 想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。 meta数据包提供实现相关系数的Meta分析命令是:metacor()，这个命令通过加权的倒方差法运用相关系数和纳入的样本数来实现相关系数的随机效用模型和固定效用模型的合并，得到合并的相关系数及95%可信区间。具体的命令如下： metacor(cor, n,studlab, data= NULL, subset=NULL, sm=.settings$smcor) cor为每一个纳入研究的相关系数, n为样本量, studlab纳入研究的标签向量, data为相应的的数据集,sm选项为合并的方法，包括ZCOR和COR，其中ZCOR是合并之前先做Fisher Z变换，COR是直接合并。具体的步骤如下： library(meta) data<-read.csv(“C:/Users/86187/Desktop/data.csv”)录入的数据见图1。 data<-metacor(r,n,data=m1,sm="ZCOR") 在这里合并的方法用的是Fisher Z变换。对样本的相关系数做Fisher Z变换是因为Fisher Z变换可以使样本的相关系数的分布正态分布，尤其是在样本量较小的时候，这样便于进一步估计。一般来说，不管是随机还是固定效应都会先对相关系数做Fisher Z变换。只有很少的情况下才直接用相关系数直接来做分析，比如样本量很大的时候，如果直接合并相关系数，当相关系数值接近1的时候，小样本量研究得到的权重会非常大。因此在这里推荐合并的方法都用(ZCOR)Fisher Z变换。Meta分析的结果见图2。 结果显示，异质性检验Q=6.16, P=0.0461, I2=67.5,可以认为有统计学意义上的异质性。选用随机效用模型，COR=0.8427, 95%CI: 0.6264-0.9385, z=4.8724, P<0.0001, 有统计学差异。 具体的命令如下： forest(a) 从森林图中，非常简单和直观地看到Meta分析的统计结果，见图3关于这两个方法的介绍请看我之前公众号（全哥的学习生涯）的推送文章（如何用R语言进行meta分析，详细教程一）的内容。敏感性分析和剪补法的结果图分别见图4和图5。通常Meta分析假定效应量来自于独立的研究，因此统计结果也是独立的。然而，许多研究不能满足独立性的假设，比如多个治疗组与一个共同的对照组比较的研究和多个结局变量的研究就可能产生效应量之间的相关。多变量meta 分析（multivariate metau2043analysis）作为单变量meta分析的一个拓展，可合并估计多个研究的多个相关参数，这些参数可以是多个结局或多组间的比较。当同一总体中的测量结局相关时，分别对每个结局进行Meta 分析，测量结局之间的相关结构就可能被忽略。多变量Meta分析在随机对照研究中有多种应用，最简单的是在临床试验中把每个组的结局分别处理，其他的应用还有同时探索两个临床结局的治疗效应，或同时探索成本效益的治疗效应，比较多个治疗的联合试验，以及在观察性研究中评估暴露量与疾病之间的相关性，还有在诊断试验和网络干预中的应用。 本次数据来源请见文末的参考文献，主要研究肝硬化的非手术治疗方式预防其出血的危险性，以初次出血的例数为指标，其中三个组分别是：βu2043受体阻滞剂（A），硬化疗法（B），对照组（C），目的是评价这三种非手术治疗方式预防肝硬化出血的效果。，Bled表示初次出血的例数，Total表示干预组的总例数。YAC和YBC分别表示A、B两组相对于C组估计的ln（OR），即干预组的肝硬化初次出血的危险性是对照组的倍数的自然对数；SAA、SBB和SAB则表示其对应方差及两者之间的协方差。对于包含0的研究（研究10和研究20），在每个组增加0.5个初次出血的例数。整理后见表1。随后安装调用程序包，并进行加载： install.packages(‘mvmeta") library(mvmeta)。 随后将肝硬化初次出血整理后的数据集data（至少包含YAC、YBC、SAA、SAB、SBB变量）保存为csv格式，然后利用下面命令将其导入R语言。 mvmeta 的语句：mvmeta（formula，S，data，subset，method=“reml”，bscov=“unstr”，model=TRUE，contrasts=NULL，offset，na.action，control=list（）） 其中formula 表示结局变量名称（即YAC、YBC）；S 表示研究内（协）方差（即SAA、SAB、SBB）；data 表示数据集名称；method 表示所用的估计方法：固定效应模型时选择FIXED；随机效应模型时则选择 限制性最大似然估计（REML）、最大似然估计（ML）、矩估计（MM）、方差成分法（VC）的其中之一，默认为REML。由输出结果中Q 检验的P 值和I2 统计量来判断异质性以及选择何种效应模型。 mvmeta包中主要提供了多变量Meta分析与多变量的Meta 回归，另外也提供了单变量的Meta 分析和Meta 回归。但对于后两者，在R 语言中的metafor、meta、rmeta 及metalik 等包提供了更多、更详尽和有效的功能。多变量Meta 程序为library（mvmeta），调用mvmeta软件包。 model<-mvmeta（cbind（Ya，Yb），S=S，data=cirrhosis） model <- mvmeta（cbind（Ya，Yb）~X，S=S，data=cirrhosis），此处X代表协变量。 model<-mvmeta（Y，S=S，data=cirrhosis），此处Y为单变量的效应量，S为效应量方差。 model<-mvmeta（Y~X，S=S，data=cirrhosis），此处X代表协变量。 运行以上程序后，最后将结果输出。 单变量和多变量Meta分析都是采用ln（OR）值做分析。单变量Meta分析时YAC和YBC的Q检验P 值均小于0.05，I2统计量分别为57.7%和77.8%。多变量Meta分析Q检验P<0.05，I2统计量为73.9%。可知两种Meta 分析均存在异质性，都用随机效应模型。估计方法选择默认的REML法。 表2 是单变量Meta 分析结果，可得：AC 与BC的OR 值及95%可信区间分别为0.5281（0.2802,0.9955）、0.5406(0.3095,0.9443)，表明初次出血的危险性由于干预而降低，即βu2043受体阻滞剂、硬化疗法可以预防肝硬化出血，两者为保护因素。多变量Meta 分析的结果：YAC 为-0.6755（-1.3073，-0.0438），YBC 为-0.5938（-1.1444,-0.043 2），研究间相关系数为0.436 5（见表3），A组与B组的治疗效果呈正相关。OR 值及95%可信区间分别为0.508 9（0.2705，0.9571）、0.5522（0.318 4，0.957 7），多变量Meta 分析的结果说明βu2043受体阻滞剂预防肝硬化出血的效果是最好，其次是硬化疗法。OR 值的95%可信区间不包含1，上下限均小于1，说明两种疗法与对照组比较的初次出血危险性均小于1，差异有统计学意义。 最后，如果屏幕前的你对R语言学习还有什么问题或者看法，可以在我的公众号（全哥的学习生涯）给我留言，公众号里也有我的个人联系方式，我也希望可以结合更多志同道合的伙伴。 感谢你的阅读。

与上一篇《单因素方差分析》组合，就是筛选与因变量相关，自变量不相关（最大相关，最小冗余）的原则进行降维 针对连续变量：利用相关性 选出2至26列，显著相关的自变量，cor存储了高度相关的变量对，以及对应的相关系数 cor.test（）计算相关系数 针对分类变量：利用卡方检验 对2至126列，利用chisq.test（）进行卡方检验

r语言回归找不到变量的原因是变量间关系不够显著，或者是这个变量是空值或常数。根据查询相关公开信息显示，r语言回归找不到变量可通过检查自变量与因变量是否评估错误来进行校正更改。

假设一个场景，我们要生成20个变量，变量名是a1到a20，那么我们如何通过一个循环来生成这20个变量。 表示将1赋值给变量1。 表示选取a1对应的变量的值。

（1）预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚，特别是如果观测数量n远大于预测变量p时，最小二乘回归也会有较小的方差。但是如果n和p比较接近，则容易产生过拟合；如果n<p，最小二乘回归得不到有意义的结果。（2）模型解释能力的问题 包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的；也有可能产生多重共线性的现象：即多个预测变量之间明显相关。这些情况都会增加模型的复杂程度，削弱模型的解释能力。这时候需要进行变量选择（特征选择）。

1、首先在R语言中，定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“->”，如下图所示。2、可以不使用函数，直接使用“->”进行赋值，如下图所示。3、也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“->”赋值，如下图所示。4、然后使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象，如下图所示。5、最后定义一个变量w，使用函数c()进行赋值；定义一个变量c，取w变量的倒数，如下图所示就完成了。

设置环境变量的函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。 1. 数字位数的设置 2. 扩展包的安装，修改默认安装镜像。 3. 利用R里的options函数进行光标和数字位数设置。 4. R里的options函数进行错误信息显示（忽略）设置。 5. options()常用于设置R控制台、R语言计算相关的属性，常用属性名称及默认值如下： 6. 设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径 关于R启动（help(Startup)）和选项（help(options)）的内容，参见R帮助页面。 参考： https://www.cnblogs.com/cloudtj/articles/5467922.html

用as.matrix, 如果数据类型都相符 > help(as.matrix) > t t t1 t2 1 1 2 2 15 33 > aMat aMat t1 t2 [1,] 1 2 [2,] 15 33 > class(aMat) [1] "matrix"

ata[c("CJJL")] 就能得到这一列内容，但这一列每个值都有空格我想去除要如何操作？我尝试使用包 stringr 中的 str_trim()：data[c("CJJL")] <- str_trim(data[c("CJJL")], side="both")报错了。。显

R语言还有宏?

定义成float f(float v,float l,float d)是可以的

data<-yourdata[, -1]data<-yourdata[, -c(1, 2 , 3)]

数据类型和数据的存储类别

三个变量的函数一般需要用立体的几何模型来描述，但在经济学的理论阐述中通常会假设其中一个变量为不变值，这时就可以通过空间投影技术来取得平面图形的说明，即用二维坐标描述，最简单的例子可以见高鸿业著《西方经济学》里关于无差异曲线的描述

设四个变量为ABCD，最小项有16个,分别是：ABCD、ABC(D反)、AB(C反)D、AB(C反)(D反)、A(B反)CD、A(B反)C(D反)、A(B反)(C反)D、A(B反)(C反)(D反)、(A反)BCD、(A反)BC(D反)、(A反)B(C反)D、(A反)B(C反)(D反)、(A反)(B反)CD、(A反)(B反)C(D反)、(A反)(B反)(C反)D、(A反)(B反)(C反)(D反)；最大项有8个，分别是：A、A反、B、B反、C、C反、D、D反。不同的四变量逻辑函数有不同数量的最小项和最大项，如果是问具体的某个函数，请把函数发上来。

若一个逻辑函数由三个变量组成，则最小项的个数共有（） A.3B.4C.8正确答案：C

p=p(x,y)，p作为x，y的二元函数，其关于x，y的图形不是曲线，而是曲面。可用meshgrid和mesh函数来绘制曲面，举个例子如下，具体用法可参加helpmesh等。:lol[x,y]=meshgrid(-1:.05:1);z=x.^2+sin(y);mesh(x,y,z)

2个变量 能 0≤x≤24

这个和printf是一个道理。你可以看下下面的文章就知道是为什么了。可能比较难懂，慢慢看看就了解了。http://hi.baidu.com/andrewnwpu/blog/item/b766bc382abe0fc3d462255c.html

由y≤x，且y≥3x-6，得x≥3x-6，则x≤3； 由y≤x，则z=2x+y≤3x，则z≤9； 由y≤x，则x+y≤2x，再由x+y≥2，则2x≥2，x≥1， 由x+y≥2，x≥1，则z=2x+y=x+x+y≥1+2，即z≥3； 所以，3≤z≤9；最大是9，最小是3。

return只能返回一个值，如果想要返回多个值的话，可以使用地址传递的方式，将需要传回的变量以地址的形式传给函数，这样在函数运行完以后，所需的变量也就完成了赋值

举个例子,画G(x,y,z)=x*cos(y)+z*y+sin(x+z)=0的图形clear;clc[x,y,z]=meshgrid(linspace(-2*pi,2*pi));G=@(x,y,z)x.*cos(y)+z.*y+sin(x+z);%记住用点运算isosurface(x,y,z,G(x,y,z),0)

太多啦 z=x+y

反函数、对数函数、幂函数、双曲线、椭圆、高次函数（研究其展开式）

看不懂问题？？？？定义函数用function[输出]=f(x,y,z)就行了

看偏导数的绝对值

肯定有呀，比如：f（x，y，z）=f（x）+f（y）+f（z）

可以这样来思考如果FG中的UV是常数 那么是不是0个独立变量独自变化如 F=X+Y+1=0G=X-Y-1=0可以解出XY 那么只能有0个变量独自变化此处再把UV看做变量，是不是一般只能有两个变量独自变化因此由F=0 G=0 可以将两个变量用其余的两个表示如F=X+Y+U+V=0G=X-Y+2U+V=0X（U,V）=3U/2+VY(U,V)=-U/2-2V因而是关于UV的两个二元函数从高等代数的角度解释 有一组现性无关的变量 UV 表示其它的变量。同理 推广；F(X1，...XN)=0;G(X1，X2，...XN)=0有N-2个变量独自变化。

多复变量的复解析函数定义为在一点全纯和解析，如果它局部可以(在一个多盘，也即中心在该点的圆盘的直积)扩张为收敛的各个变量的幂级数。这个条件比Cauchy-Riemann方程要强。事实上它可以这样表述:一个多复变量函数是全纯的当且仅当它满足Cauchy-Riemann方程并且局部平方可积。

当逻辑函数有n个变量时，共有（2^n）个变量取值组合

1、当逻辑函数有n个变量时,共有（ D ）个变量取值组合.A、n B、2n C、n2 D、2n 当逻辑函数有n个变量时,共有（ 2^n ）个变量取值组合 例,当逻辑函数有2个变量时,有00,01,10,11,共2^2=4个变量取值组合； 当逻辑函数有3变量时,有000,001,010,011,100,101,110,111,共2^3=8个变量取值组合；

那要看是几元一次函数

用逗号隔开比如 (integer a,integer b,integer c)

当逻辑函数有n个变量时，共有（）个变量取值组合？ A.nB.2nC.n2D.2n正确答案：D

有的！多元函数自变量可以很多的，当然包括两个自变量的。

二元方程有2个未知数 比如y=x+3 所以自变量是x 因变量是y

可以这样说吧

看你是什么函数而已

设四个变量为abcd，最小项有16个,分别是：abcd、abc(d反)、ab(c反)d、ab(c反)(d反)、a(b反)cd、a(b反)c(d反)、a(b反)(c反)d、a(b反)(c反)(d反)、(a反)bcd、(a反)bc(d反)、(a反)b(c反)d、(a反)b(c反)(d反)、(a反)(b反)cd、(a反)(b反)c(d反)、(a反)(b反)(c反)d、(a反)(b反)(c反)(d反)；最大项有8个，分别是：a、a反、b、b反、c、c反、d、d反。不同的四变量逻辑函数有不同数量的最小项和最大项，如果是问具体的某个函数，请把函数发上来。

应该是两个自变量，一个因变量吧

展开全部一次函数的解析式为y=kx+b实际上就是一条直线其中只有x是自变量，y是因变量而k和b都是常数所以说是不能有3个变量的

若一个逻辑函数有三个变量组成，则最小项的个数共有（）。 A.3B.4C.8D.1正确答案：C

因为n个变量的逻辑函数有2^n个最小项2^n=128n=7所以具有128个最小项的逻辑函数有7个变量

那要看是几元函数式了