变量

说的是协变量么？再具体一点。

不准确调节变量的一个主要作用是为现有的理论划出限制条件和适用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论的。这里的“不同条件”就是理论的适用范围和假设。所以，调节变量能够帮助我们发展已有的理论，使理论对变量间关系的解释更为精细。

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

方差分析是没有调节变量这个处理的。这个是在回归分析中才有的一般作为调节变量的意思是你没有办法对它实施一些更改或变化的，又称之为控制变量，中介变量，比如性别、年龄、学历这些已经是固定的当然你也可以把一些其他自变量作为控制变量，但是通常情况是需要看你的研究目的了如果你的研究目的假设哪些是作为调节变量，此时就可以设置调节变量如果你的研究目的根本没有考虑需要设置调节变量，那就没必要考虑，一并放入自变量就好了

说的是协变量么？再具体一点。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心d中心h，出了结果再放中心d中心hd乘h，分两次做就不会有了。

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主要是观察所选变量与模型整体的拟合优度！不断调整和删除变量，找到最佳的拟合有度

一、定义1、中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。2、调节变量是指考虑自变量X 对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。二、区别1、研究目的不同调节变量研究的目的是X何时影响Y或何时影响比较大。中介变量研究的目的是X如何影响Y。2、M的功能不同调节变量M的功能影响Y和X之间关系的方向（正和负）和强弱。中介变量M代表一种机制，X通过它影响Y。3、检验策略不同调节变量做层次回归分析，检验偏回归系数C的显著性，或者检验测定系数的变化。中介变量做依次检验，必要时做Sobel检验。三、例子1、中介变量例如：学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响，一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。又如学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。2、调节变量例如：上司的归因研究：下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等，由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。扩展资料调节变量的特征一般来说，调节变量是定性（如，性别，种族，阶层）或定量（如，回报大小）变量，影响自变量（IV）或预测变量（PV）与因变量（DV）或效标变量（CV）之间关系的方向和/或强度。在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关（the zero-order correlation）的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。参考资料来源：百度百科—调节变量参考资料来源：百度百科—中介变量

调节变量能每年只取一个值。在研究中，为了控制干扰因素，需要固定调节变量的取值，以便比较不同水平的自变量对因变量的影响，这种方法被称为固定效应模型，在这种情况下，调节变量的取值每年只能取一个值，以确保研究结果的可比性和可靠性。

分层回归第一层自变量第二层调节变量第三层自变量与调节变量的交互作用

重新定义调节变量。1、调整观察的时间跨度，以检查调节效应是否随时间的变化而发生变化。2、改变调节变量的类型，比如从连续变量转换为离散变量，或者从离散变量转换为连续变量。3、改变调节变量的范围，使其更具有可比性，以便更好地检测出调节效应。

两个调节变量检验方法。1、当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应。2、调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量，将自变量和调节变量中心化，做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析。

两个调节变量设计问卷从前、中、后三个阶段的变量进行设计。理论上相互间是会互相影响的。一个样本连续回答这三个问题应该可以更好的体现。数据回来后，可以尝试用回归分析看三个变量之间的相互作用，可以判定三个阶段影响最终决策的关键节点。

差析没调节变量处理归析才般作调节变量意思没办实施些更改或变化称控制变量介变量比性别、龄、历些已经固定些其自变量作控制变量通情况需要看研究目研究目假设哪些作调节变量设置调节变量研究目根本没考虑需要设置调节变量没必要考虑并放入自变量

你直接对一个变量进行排序，就是在数据界面的每个变量最上边都有一个三角形。你点某个变量的三角形就会弹出升序和降序选项，选择其中一个，这个变量就排好序了，同时其他变量也会自动对应着这个变量一起变动。

只有一个因变量结果分析方法，调节变量默认调节的是因变量和自变量间的关系。（除非你想研究调节变量间的关系，那方程可就多了）一般地，若设调节变量为M1,M2,则只需三个方程:1.Y，X2.Y， X，M1X3.Y，X，M2X

不难。用控制变量法。先固定一个变量不变，另一个变量按照等差数列或者等比数列变化，然后观测因变量的变化趋势。调节变量是指对目标与绩效之间关系的强度进行调节的因素，包括能力、目标承诺、反愧任务复杂性等方面。

看看有帮助吗

马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带就叫板凳吧！只是样式不同于其他的板凳而已，这种东西我们小时候经常看见补鞋的师傅就坐在这上面补鞋子，还有一些老年人钓鱼的时候也喜欢坐这个。马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。马马扎

有四种方法可供参考：1、分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等，若相等，认为m不具有调节效应。2，虚拟变量回归。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。3，采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1、将相关变量放到相应的变量框里即可。4，采用Amos、Mplus等软件做多组比较。

工作压力调节变量的条件是：1、当主汽门全开时，能维持空负荷运行。2、由满负荷突降到零负荷时，能使汽轮机转速保持在危急保安器（ETS保护）动作转速以下。3、当增、减负荷进，调节系统应动作平稳，无晃动现象。4、当危急保安器（ETS保护）动作后，应保证高、中压主汽门、调节汽门迅速关闭。调节变量，就是将此变量的存在，影响到自变量和因变量之间的关系。

发给你了注意查收

注意，你要区分两种情况的，integration积分和integer取整。其一，vensim是系统动力模型，是围绕状态变量建立的。每个状态变量的方程式都是一个积分方程，其方程式的格式是=integ（x，y），integ是积分的意思，即integration。状态变量的方程式编辑框里，integ是默认已输入的，不需要另行输入，只需在方程式文本框里输入括号内的部分就行。其二，integ也可能是一种函数的缩写，即integer取整。在某一个量的方程式编辑框里，编辑方程需要调用取整函数的时候，可以从其，左下部的方程选取框里，选择该函数

调节变量的作用与调节作用的区别：研究对象不同。根据查询相关资料显示：调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰。调节变量是：若因变量Y与自变量X的关系是变量M的函数，就可以称M为调节变量，也即Y与X的关系受到第三个变量M的影响。

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系;调节变量一般不受自变量和因变量影响,但是可以影响自变量和因变量;调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式(Y)的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excludedvariables（已排除的变量）你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter（进入）。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心HD乘H，分两次做就不会有了。

在SPSS中进行调节变量的回归分析，可以按照以下步骤进行操作：打开SPSS软件，并导入需要分析的数据集。选择“分析”（Analyze）菜单，然后选择“回归”（Regression）子菜单，再选择“线性”（Linear）回归分析。在“线性回归”对话框中，将需要分析的因变量添加到“因变量”（Dependent）框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“自变量”（Independent）框中。点击“方法”（Method）标签页，然后选择“层次回归”（Hierarchical）方法。在“层次回归”对话框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“层次”（Hierarchical）框中，并选择“层次1”（Step 1）和“层次2”（Step 2）。点击“统计”（Statistics）标签页，在“统计”对话框中，勾选“调整后的R平方”（Adjusted R Square）和“总体模型拟合信息”（Model Fit）中的其他适当的选项。点击“确定”（OK）按钮，SPSS将会生成一个层次回归分析的结果报告，其中包括每个层次的回归系数、拟合优度指标、残差分析等等。需要注意的是，当进行层次回归分析时，需要将所有的自变量都添加到“自变量”框中，而不仅仅是调节变量。此外，还需要注意研究问题和数据的特点，选择合适的回归模型和统计方法。希望对你有所帮助~

温柔沣东新城估计巨蟹座的痕迹不擦

　　变量的调整方法：　　第一步：自变量的变化能显著地解释因变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第二步：自变量的变化能显著地解释中介变量的变化（即回归系数显著不等于零）；　　第三步：当控制中介变量后，自变量对因变量的影响（回归系数）应等于零或者显著降低（回归系数远小于第一步的系数）。　　注：多元逻辑回归（Logistic）被引入财务风险预测研究之后，财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征，而计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题。

调节变量是指对目标与绩效之间关系的强度进行调节的因素，包括能力、目标承诺、反馈、任务复杂性等方面。 目标承诺是指个体要达到目标的决心，是个体被目标所吸引，认为目标重要，持之以恒地为达到目标而努力的程度。研究发现当人们认为目标能够达到而且达到目标又有很重要的意义时，对目标的承诺就加强了，进而能增强自我效能感。不管该目标是由本人制定的还是他人制定的，如果你公开承诺要达到某个目标，如果你有强烈的成就需要，如果你认为你能控制那些有助于你达到目标的活动，那么你对目标的承诺水平可能就比较高。由权威人士指定目标，或是个体参与设定目标，哪一种方式更能导致目标承诺、增加下属的绩效呢？研究发现，合理指定的目标（所谓合理，即目标有吸引力，也有可能达到）与参与设定的目标有着相同的激励力量。让个人参与目标设置有助于个人更清楚的理解目标，更易达到目标。此外还能增强个人的组织归属感，从而激发他的工作动机，取得更好的工作绩效。1990年日本丰田公司的4.7万员工共提交了180万个建议，很多意见受到公司的高度重视，并取得良好的企业效益。人们对达到目标后的奖赏的期望在目标承诺的水平上起重要的作用。员工认为目标达成与奖赏（提高工资、奖金、提升、干自己感兴趣的任务的机会等）间的关系越密切，实际得到的奖赏与期望值一致，他们对目标的承诺水平也就越高。但 一般对于无法达到的目标提供奖金只能降低承诺，只有对于中等难度的任务给予奖金最能提高承诺。同样，如果员工想到没有达到目标要受罚，目标承诺的可能性也比较高。然而，如果把惩罚作为一种指导行为的基本工具，则员工对惩罚的回忆及由此带来的恐惧心理会产生一些长期问题。 反馈是目标设置与个体对目标成就（绩效）的反应之间的一种动力过程。目标是个体评价自己绩效的标准，反馈则告诉人们这些标准满足得怎样，哪些地方做得好，哪些地方有待于改进，反馈为目标的执行过程提供了总结。反馈向员工或其他人提供有关员工的产出或绩效水平的信息。由于反馈的作用，个体就能够把它实际得到的奖赏与根据事实成绩所期望得到的奖赏联系起来。这种对比会影响到目标承诺水平的变化。反馈的表达有两种方式：信息方式和控制方式。信息方式的反馈不强调外界的要求和限制，仅告诉被试任务完成得如何，这表明被试可以控制自己的行为和活动。因此，这种方式能加强接受者的内控感。控制方式的反馈则强调外界的要求和期望，如告诉被试他必须达到什么样的标准和水平。它使被试产生了外控的感觉──他的行为或活动是由外人控制的。用信息方式表达正反馈可以加强被试的内部动机，对需要发挥创造性的任务给予被试信息方式的正反馈，可以使被试最好地完成任务。根据成就目标理论的研究，在成就情境中，不同工作人员对工作目标的理解和选择也不尽相同。有些个体把掌握工作技能、提高工作能力作为目标，这是一种掌握目标定向（mastery goal orientation) ；有些工作人员则把完成特定的工作任务，超过组织中其他成员或者规避某些消极后果作为行为目标，这是一种绩效目标定向（performance goal orienta2tion）。上述两种不同目标定向的个体对相同事件的理解不同，心理动机受到的影响也不同。如范德瓦雷(D1VandeWalle) 专门就反馈的意义知觉的研究表明，绩效目标定向者把反馈看作是对个人价值和能力水平的评价，否定性反馈对他们无疑是沉重的打击，由于害怕暴露自身不足，他们可能拒绝寻求反馈；而掌握目标定向者却把反馈看作是取得进步、纠正错误以及尝试用多种方法解决问题的途径。他们关注反馈具有的能改进成绩的信息价值，因而比前者更愿意寻求反馈。根据成就目标理论的解释，掌握目标定向的工作人员认为成功的意义在于掌握和超越自我，关注的重点在于提高工作能力和获取技能的最佳途径，倾向于选择富有挑战性的工作任务；当面临失败，他们通常将原因归为当前工作方法途径不适于该工作任务，或努力不够，抑或欠缺机遇和运气等外部的和不稳定的因素。从而通常能够保持积极的情绪，并能有效地运用深层加工策略，专注于当前的活动，努力不懈,表现出一种积极适应的动机模式。此外，一般认为，掌握目标比绩效目标更容易引起工作人员的内在动机。绩效目标定向的工作人员则将成就情境看作对自身能力的一种检验和测量，注重他人评价和社会比较的结果，其动机反应模式受到工作人员能力知觉和自我效能的调节。自我能力知觉和自我效能较高的科研人员倾向于选择具有挑战性的任务，并表现出与上述掌握目标模式类似的行为特点；对自己能力不自信、自我效能感低下的科研人员则倾向于选择比较容易或非常困难的科研任务，面对失败往往会做出工作能力低下的自我评价，自尊心受到威胁，并导致焦虑、厌倦和羞耻感等消极的情绪，进而放弃努力，表现出心理学中称之为“习得性无助”（learned helplessness) 的动机模式。处于这种动机情景中的工作人员工作绩效和情绪都极为低下，相应管理者对此应予以重视和及时的调节。德韦克（C1S1Dweck1） 认为目标取向类似于人格特质，属于个体的一种基本气质，但也受到情境因素的影响。如果组织情境更加强调与其他人有关的绩效相比较或竞争，则掌握目标取向的人也可能转为采取绩效目标取向。成就目标理论进一步的研究还表明，掌握目标和绩效目标不是简单的非此即彼的关系，两者之间可以实现有机的结合，而最充分有效的动机是个体不仅想获得知识和提高能力，同时还期望达到某一成绩水平。 任务的复杂性是目标与绩效之间关系强度的最后一个调节因素。对于一项简单任务来说，由挑战性目标引发的努力能直接导致较高的任务绩效。对于更多的复杂任务来说，努力不会直接产生明显的结果。个体也必须决定应如何努力以及努力的方向。

能从控制变量选。调节变量是指在影响自变量与因变量之间关系的同时，还产生了自变量和因变量之间关系影响程度的变量，可以从控制变量挑选。

不显含y的二阶微分方程y""=f(x,y")，其中的x很明显只能作为自变量，那么y",y""之间有关系y""=d(y")/dx，所以令y"=p后，方程就是一阶微分方程dp/dx=f(x,p)。

不显含y的二阶微分方程y""=f(x,y")，其中的x很明显只能作为自变量，那么y",y""之间有关系y""=d(y")/dx，所以令y"=p后，方程就是一阶微分方程dp/dx=f(x,p)。

具有复数的性质。波函数是时空变量的复函数是由于波函数就具有了复数的性质，在数学上就表示为一个复数函数，并且都存在一定程度上的调制和再构。波函数是量子力学中用来描述粒子的德布罗意波的函数，为了定量地描述微观粒子的状态。

? 第一个问题，x 和t 都是变量，因为波动既是时间的函数也是空间的函数，对于普通的振动，只是时间的函数，比如一群人站一排，依次下顿站起下蹲站起，他们的位置都没变，只是时间的函数，而波动则是一边跑，一边蹲下起立。第二个问题我没有看懂

波函数本质上就是概率密度函数，所以，波函数的自变量为时间，波函数的值表示发生事件的概率

波函数的符号是Ψ,它的物理意义是表示微观体系的运动状态.对于单个微观粒子而言,它表示这个粒子的空间运动状态,具体来讲就是该粒子在空间的概率分布.Ψ=Ψ(x,y,z,t),即粒子的运动状态与所处位置和时间有关,因此Ψ的自变量就是粒子的坐标和时间,Ψ就是波函数为因变量.Ψ其实就是某一时刻、在某一位置(坐标)该粒子出现在此的概率,粒子在空间整个区域出现的概率不难理解当然就是1,即Ψ在整个空间的积分为1.

波函数u03c8有什么变量?（） A.r B.u03b8 C.Ф D.以上均是 正确答案：D

自变量就是控制改变的量，因变量就是因为自变量的改变而改变的量。

你的问卷模型是什么样的,自变量因变量是哪些参考以下内容1、自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。2、因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。3、任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。4、自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。他们是对“对象将做什么”的反应。

自变量就是实验中的人为改变的条件。因变量就是因为人为条件的改变（自变量）而影响，发生改变的量。变量有很多，例如二氧化碳浓度，氧气浓度，温度，光照强度，加入试剂浓度等等等等，只要是能改变的条件（量），就是变量。

例如Y=3X+2 那么X就是自变量,Y就是因变量. 是因为X的变化,Y也随着变化, 可以根据字面来理解.

1、自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。相对于常量而言的。常量是值恒定不变的量。变量就是值不是恒定不变，而是变化的量。不同的变量之间往往有一定的制约关系。函数表示了两个变量之间的映射关系。比如函数y=f（x），这个函数表示y随着x的变化而变化，或者说y因为x的变化而变化。这时候把x叫做自变量。2、会随一个变量变化而变化的量，就叫因变量。如一个方程y=f（x）。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。因变量的取值范围取决于自变量。取值范围1、有分数时需要使得分母不等于0，比如1/（x-1），需要x-1≠0。2、偶次根式时，需要根号里面大于等于0，比如根号x，需要满足x≥0。3、0次方时，需要底数不等于0，比如x的0次方，需要x≠0。4、一些函数的特殊要求，比如对数函数要求真数大于0，正切函数等等。5、与实际结合的式子，需要让式子中的相关变量满足实际条件，比如非负、自然数、正整数等等。

比如y=x+b,x变化，引起y变化，所以前者是自变量。后者是因变量

在y=f（x）中，y是因变量，x是自变量，通俗点，就是y随x变化而变化

实验变量是自变量，反应变量是因变量。实验变量亦称自变量，指实验中由实验者所操纵、给定的因素或条件。反应变量亦称因变量或应变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。实验变量是原因，反应变量是结果。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，因此自变量被看作是因变量的原因。

以函数y=2x为例,x为自变量,y为因变量那么可以看出 因变量是随着自变量的变化而变化的举例：测量电流大小的实验电源大小为2V 你现在有滑动变阻器 可以改变电阻 那么你电流表中测到的电流降随着你电阻的改变而改变这里我们说 电流是因变量 电阻是自变量

相当于y=f(x),x是实验诱因，是自变量；y是实验结果，是因变量；其余是不能变的无关变量。如研究光的不同强度（自变量）与与光合作用的不同强度（因变量）的关系；此时温度，水等是无关变量，要控制不变。

你好！对于函数y=f(x)，其中x就是自变量，y就是因变量多对一的映射就是多个x对应唯一的y如果对你有帮助，望采纳。

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量设函数y=x,则y为因变量,x为自变量.控制变量则是一种科学实验的方法,比如则温度,颗粒大小对物质溶解度大小的影响,那么可以控制温度这一变量不变来测试,也可以控制颗粒大小这一变量不变来测试,这就叫控制变量法,

可控变量就是可以通过某些条件控制的变量；自变量是在它满足的集合或者域里可以取任意值；因变量是它的取值会受其他变量影响的变量

说的通俗一点,自变量就是本身发生变化的物理量,应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化的变量。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，因此自变量被看作是因变量的原因。

1、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，因此自变量被看作是因变量的原因。2、因变量函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。另外“因变量”也特指心理实验中的专业名词。3、控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。扩展资料：自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，他们是对“对象将做什么”的反应。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。控制变量，亦称额外相关变量，指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。参考资料来源：百度百科-自变量参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-控制变量

自变量：认为控制改变的量。因变量：因为自变量改变而改变的量。控制变量，是个要求，不是变量

因变量相当于函数式中的y,自变量相当于函数式中的x，因变量会随自变量的改变而改变。如函数式:y=2x+3，当x=0时，y=3；当x=1时，y=5.如果自变量在一定范围内变化，则因变量也会随着在一定范围内变化。

不知道

图

以函数y=2x为例，x为自变量，y为因变量那么可以看出 因变量是随着自变量的变化而变化的举例：测量电流大小的实验电源大小为2V 你现在有滑动变阻器 可以改变电阻 那么你电流表中测到的电流降随着你电阻的改变而改变这里我们说 电流是因变量 电阻是自变量

你好！对于函数y=f(x)，其中x就是自变量，y就是因变量多对一的映射就是多个x对应唯一的y如果对你有帮助，望采纳。

变量类型：首先说变量，从字面上理解就是可以变化的量，放到c语言里面，就是可以被赋值改变的量。比如说定义一个变量inta；可以给它赋值a=10；现在a的值就是10。然后在给它赋值a=20；那么现在它的值就从10变成20了。a就叫做变量。和变量对应的就是常量，上面写的1020就是常量，一个确定的值。不能被赋值也不能被改变。数据类型的概念是计算机存储概念的发展。事实上，这很容易理解，例如，将使用整数和小数，分数来区分我们遇到的数字。计算机中没有分数，所以用整数浮点数来区分整数和小数。当然，由于计算机存储的问题，又节省了计算机的内存资源，人们会将其分为普通整数、长整数。长整数和普通整数之间的区别是它们存储更多的位。而同样的浮点数又分为单精度和双精度两种，这是数字的一面。还有字符类型、字符串类型等等。字符类型是存储字符的地方，而字符串是一串字符。扩展资料：变量的地址，在C语言中，一般写作指针类型。不同类型的变量地址，用不同的指针进行保存。比如，char类型的地址，使用char*保存，而int型地址，用int*保存。除此外，部分情况下也会采用整型类型来保存变量地址，具体使用何种整型类型，取决于编译器：116位编译器，地址占16位，2字节，可以使用short或者int保存。232位编译器，地址占32位，4字节，可以使用int或long保存。364位编译器，地址占64位，8字节，可以使用long保存。不过不推荐使用整型类型保存地址，会带来移植上的不通用。

变量是一段有名字的连续存储空间。在源代码中通过定义变量来申请并命名这样的存储空间，并通过变量的名字来使用这段存储空间。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。

r类型变量的大小通常为1个字节（1字节=8个位），且属于整型。整型的每一种都有无符号（unsigned）和有符号（signed）两种类型（float和double总是带符号的），在默认情况下声明的整型变量都是有符号的类型（char有点特别），如果需声明无符号类型的话就需要在类型前加上unsigned。无符号版本和有符号版本的区别就是无符号类型能保存2倍于有符号类型的数据，比如16位系统中一个int能存储的数据的范围为-32768~32767，而unsigned能存储的数据范围则是0~65535。同样，在32位系统中一个char类型一般为8个bit，所以能存储的数据范围为-128~127，而unsigned char则是0~255，字符型所存储的数据是用来表示字符的，例如ASCⅡ或Unicode。关于char的符号（选自thinking in C++ 2nd vol1）：signed is the default and is only necessary with char; char may or may not default to signed. By specifying signed char, you force the sign bit to be used.译：有符号类型是默认（指的是对于其他整型来说）的类型并且仅对于char来说才是必须的。char有可能是signed也有可能是unsigned（我想这可能取决于编译器或具体实现）。但通过显式地指定一个char为signed，你就迫使其成为有符号的字符型（水平太烂译的不好请见谅）。

A.类变量在C++中，类变量是描述类的所有对象共同特征的一个数据项，对于任何对象实例，它的属性值是相同的。

B类中获得A类的引用

这是一个设计的问题，一般需要所有实例共享的变量设计为类变量，其他的就是实例啦

不是“Java的数据类型分为三大类,即布尔型、字符型和数值型,而其中数值型又分为整型和浮点型;相对于数据类型,Java的变量类型为布尔型boolean;字符型char;整型byte、short、int、long;浮点型float、double。其中四种整型变量和两种浮点型变量分别对应于不同的精度和范围。此外,我们还经常用到两种类变量,即String和Date。对于这些变量类型之间的相互转换在我们编程中经常要用到,以下是具体的说明。”

类是单继承的，一个基类可以派生多个子类，就算是有get、set父类也不可能访问子类，只有子类才能访问父类，而子类可以继承父类中的所有成员！

对象、实例

结构类型变量的定义 在定义某个结构类型后，程序员就可以说明该结构类型的内存变量。它的说明形式与前面介绍的简单数据类型的变量说明基本上一致。其定义格式如下： [变量名]　结构名　<[字段值表]>

一个类，去掉了类变量跟类方法。那这个类还剩什么？

类是对象的抽象定义，里面封装了一些变量和方法（函数）。变量可以是已定义的（如： string， int），也可以是你自己构造的类。函数就是你在类中定义的方法。实体就是（用 new ）对你构造的类实例化，系统会给这个类分配内存，产生一个具体的实例。（在 java 和 C 里都是一样的）。

在面向对象的语言，如java、c#……中，类变量就是static修饰的变量。

class outer { int outer_i=100; void test() { inner in=new inner(this); //第三步 创建inner对象，构造方法把outer对象作为参数传进来。 in.display(); //第五步 把上面赋的值打印出来。 } public static void main(String[] args) { outer O...

首先你得知道“继承”这个概念，继承是一种由已有的类创建新类的机制。子类：由继承而得到的类称为子类。父类（超类）：被继承的类称为父类。用extends来声明一个类是另一个类的子类Exam：class A{ ..........}class B extends A{ .........}A就是B的父类，B就是A的子类变量是用来刻画类创建的对象的属性。分为实例变量和类变量（静态变量）。

你用的是java吧，A a语句并未给a分配内存空间，需要用 new 操作符

static 是修饰静态变量的 他可以不经过声明对象就可以通过类打点变量就可以取得的

类变量、实例变量、局部变量类变量是类中独立于方法之外的变量，用static 修饰。实例变量也是类中独立于方法之外的变量，不过没有static修饰。局部变量是类的方法中的变量。