变量

因为变量的大小在无穷循环无穷大量与无界变量有何区别：{无穷大量}是{无界变量}的一个子集，无穷大量是一种无界变量，eg：1、2、3、4···+∞是无穷大量，也是无界变量1、-2，3，-4，5，-6···是无界变量，但不是无穷大量

不一定，看如下例题

无穷大量与无界变量的区别如下：1、意义不同：无穷大的观察背景是过程，无界变量的判断前提是区间。2、含义不同：无穷小和无穷大量的名称中隐含着它们（在特定过程中）的发展趋势；而无界变量的意思是，在某个区间内，其绝对值没有上界。判断无穷大量的方法：无穷大量意为极限是无穷大，即1/x当x趋于0是无穷大。若自变量x无限接近x0（或|x|无限增大）时，函数值|f(x)|无限增大，则称f(x)为x→x0(或x→∞)时的无穷大量。例如f(x)=1/(x-1)^2是当x→1时的无穷大量，f(n)=n^2是当n→∞时的无穷大量。无穷大量的倒数是无穷小量。应该特别注意的是，无论多么大的常数都不是无穷大量。

因为无界函数与无穷大量是两个概念。无界函数的概念是指某个区间上的。无穷大量是指在自变量的某个趋限过程(例)下因变量的变化趋势。例如：有函数Y=X*sinX,则此函数为无界函数，但不为无穷函数。因为当X趋于无穷时，函数值关于X轴上下摆动，总有某点Y=0，所以不为无穷。所以无穷大量必是无界量，无界量未必是无穷大量。无穷大量与无界变量区别1、意义不同：无穷大的观察背景是过程，无界变量的判断前提是区间。2、含义不同：无穷小和无穷大量的名称中隐含着它们（在特定过程中）的发展趋势；而无界变量的意思是，在某个区间内，其绝对值没有上界。3、包含范围不同：在适当选定的区间内，无穷大可以是无界变量。

这是一个概念问题： 无穷大量：指的是这样一个变量，对于任意的给定的正数M，该变量总大于M。 而无界量：只是说该变量没有界，并不能满足对任意给定的M，均大于M。 可以通过以下例子加深理解： y=xsinx，在（-∞，+∞）上无界，但不是x→∞时的无穷大。 不知说清楚了没？

定义1： 如果对于任意给定的正数M,都存在δ>0(或正数X), 使当0 M． 显然,上面数列中的偶数项不能满足这一要求．-----------这个才是重点 例如2：变量 x sinx 是无界变量,这是因为对于任意的正数M,都存在 x=π/2 *(2[M取整]+1)＝0.5π + [M取整]π, 使| x * sin (x) |＝[M取整]十π/2 > M 但是,xsinx不是x的任何变化过程中的无穷大量．------------注意是“任何变化过程中” 无论对于某一点x0,因为对任意的x0,x→x0时,极限总不会→∞吧! 也无论是对于x→∞,因为对任意的正数X,都存在一些特殊点x = nπ> X (只要n > X/π),使得总是有f(x)=xsinx=0． 无穷大(量)是指在变量的某种趋向下,对应的函数值的变化趋势,其绝对值无限增大,要求适合给定不等式0

比如Xi (i=1,2,3...)=0,那么Xn是有界的,Yn不一定是无穷小量……

无穷大x-->无穷时，x^2是无穷大量，而sinx是有界变量所以y是无穷大量，当然也是无界的

{单位}是无限的无限可变} {的一个子集，无限的变量是一个无限大的数字，例如： 1,2,3,4···+∞无限的大的数字，但也无限可变 1，-2,3，-4,5，-6··是无限的变量，但不是无限大量

无穷大的定义就是：任意给定一个确定的数，无穷大总是大于这个数（负无穷大相反）。所以说无穷大一定是无界的，因为如果一个值为无穷大且有界，那么这个界就使得这个值不能满足定义。

因为变量的大小在无穷循环。无界函数的概念是指某个区间上的。若对于任意的正数m，总存在某个点，使得|f（x）|>m，则称该函数是区间上的无界函数。无穷大量是指在自变量的某个趋限过程（例）下因变量的变化趋势。若自变量x无限接近x0（或|x|无限增大）时，函数值|f（x）|无限增大，则称f（x）为x→x0（或x→无穷）时的无穷大量。例如f（x）=1/（x-1）2是当x→1时的无穷大量，f（n）=n2是当n→∞时的无穷大量。变量概述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。

定义1：如果对于任意给定的正数M，都存在δ>0(或正数X)，使当0<|x-x0 |<δ<(或|x|>X)时，“恒有”|f(x)| > M，则称f(x)是x→x0(或x—∞)时的“无穷大量”.定义2：如果对于任意给定的正数M，都存在函数定义域中的一点x* ，使|f(x*)| ≥M，则称，f(x)是“无界变量”．由上述定义可知，如果f(x)是x→x0(或x—∞)时的无穷大量，则f(x)必是无界变量，反过来，无界变量却不一定是无穷大量.举例说明：例如1：数列1， 1/2， 3， 1/4， ………… ，2n一1， 1/(2n)…………是无界数列，但却不是无穷大量．无穷大量要求对任给正数M，数列自某项之后将 均 满足| xn | > M．显然，上面数列中的偶数项不能满足这一要求．-----------这个才是重点例如2：变量 x sinx 是无界变量，这是因为对于任意的正数M，都存在x=π/2 *(2[M取整]+1)＝0.5π + [M取整]π，使| x * sin (x) |＝[M取整]十π/2 > M但是，xsinx不是x的任何变化过程中的无穷大量．------------注意是“任何变化过程中”无论对于某一点x0，因为对任意的x0，x→x0时，极限总不会→∞吧！也无论是对于x→∞，因为对任意的正数X，都存在一些特殊点x = nπ> X (只要n > X/π)，使得总是有f(x)=xsinx=0． ****************** 总结 ************无穷大(量)是指在变量的某种趋向下，对应的函数值的变化趋势，其绝对值无限增大，要求适合给定不等式0 <| |<δ 或 |x| > M 的“一切”x都要满足 f(x)大于 任给的正数M；而无界函数定义中的不等式f(x)大于M，只要求在 | |中 有一个x满足即可，并不要所有的I都满足．它们之间的联系是：如果f(x)是无穷大，则f(x)必定无界．反之f(x)无界时，却不一定是无穷大------这家伙要求很高的．

无穷小量既不是无界变量也不是有界变量，无穷小量是一个很小的数，接近零，而无界变量是一边有界一边无界（趋于无穷大），有界变量是两边都是有界的

定义1：如果对于任意给定的正数m，都存在δ>0(或正数x)，使当0<|x-x0|<δ<(或|x|>x)时，“恒有”|f(x)|>m，则称f(x)是x→x0(或x—∞)时的“无穷大量”.定义2：如果对于任意给定的正数m，都存在函数定义域中的一点x*，使|f(x*)|≥m，则称，f(x)是“无界变量”．由上述定义可知，如果f(x)是x→x0(或x—∞)时的无穷大量，则f(x)必是无界变量，反过来，无界变量却不一定是无穷大量.举例说明：例如1：数列1，1/2，3，1/4，…………，2n一1，1/(2n)…………是无界数列，但却不是无穷大量．无穷大量要求对任给正数m，数列自某项之后将均满足|xn|>m．显然，上面数列中的偶数项不能满足这一要求．-----------这个才是重点例如2：变量xsinx是无界变量，这是因为对于任意的正数m，都存在x=π/2*(2[m取整]+1)＝0.5π+[m取整]π，使|x*sin(x)|＝[m取整]十π/2>m但是，xsinx不是x的任何变化过程中的无穷大量．------------注意是“任何变化过程中”无论对于某一点x0，因为对任意的x0，x→x0时，极限总不会→∞吧！也无论是对于x→∞，因为对任意的正数x，都存在一些特殊点x=nπ>x(只要n>x/π)，使得总是有f(x)=xsinx=0．******************总结************无穷大(量)是指在变量的某种趋向下，对应的函数值的变化趋势，其绝对值无限增大，要求适合给定不等式0<||<δ或|x|>m的“一切”x都要满足f(x)大于任给的正数m；而无界函数定义中的不等式f(x)大于m，只要求在||中有一个x满足即可，并不要所有的i都满足．它们之间的联系是：如果f(x)是无穷大，则f(x)必定无界．反之f(x)无界时，却不一定是无穷大------这家伙要求很高的．

无界变量 我记得是

无穷大一定是无界函数（虽然无界函数不一定是无穷大），如果两个无穷大相乘，按照极限运算，单纯看乘积的话是无穷大

高数：有界变量与无穷小量之积仍为无穷小量．其中有界变量是什么？（说得通俗一点，书上的定义我看不懂，不是很理解）谢谢

1.无穷大(量)是指在变量的某种趋向下，对应的函数值的变化趋势，其绝对值无限增大，要求适合给定不等式0 <| |<δ 或 |x| > M 的“一切”x都要满足 f(x)大于 任给的正数M；2.而无界函数定义中的不等式f(x)大于M，只要求在 | |中 有一个x满足即可，并不要所有的I都满足．它们之间的联系是：如果f(x)是无穷大，则f(x)必定无界．反之f(x)无界时，却不一定是无穷大。

dical staffer in an ai

无界变量和无穷大量的关系简单来说，无穷大量必须得越来越大，而无界变量只要在某一段区间内绝对值无上限即可。若自变量x无限接近x0（或|x|无限增大）时，函数值|f(x)|无限增大，则称f(x)为x→x0(或x→∞)时的无穷大量。例如f(x)=1/(x-1)^2是当x→1时的无穷大量，f(n)=n^2是当n→∞时的无穷大量。无穷大量的倒数是无穷小量。应该特别注意的是，无论多么大的常数都不是无穷大量。总结如下：现代物理理论探索中，量子场论的创建首先是由狄拉克在1927年写下电子的相对论方程开始的。在他的框架中，电磁场是无穷维振动的迭加，每一维振动的能量取一系列分立的数值，使其量子化，而振动中被缴发时能级态的上下跃迁，就对应着光子的产生与湮灭。1928年约当和维格纳引入了电子场的概念，给出了狄拉克的电子相对论量子力学方程的全新解释，并仿照狄拉克的电磁场量子化方式，建立了电子场的量子化理论，称量子电动力学，一般用“QED”表示。该理论于1929年受到了海森堡和泡利的进一步研究。

无穷大量与无界变量的区别如下：1、意义不同：无穷大的观察背景是过程，无界变量的判断前提是区间。2、含义不同：无穷小和无穷大量的名称中隐含着它们（在特定过程中）的发展趋势；而无界变量的意思是，在某个区间内，其绝对值没有上界。无穷大的数学运算：高等数学中规定：x是实数，当x>0时，x÷0=+∞；当x小于0时，x÷0= -∞；当x=0时，x÷0没有意义。正无穷和实数的加、减、乘、除、乘方、平方根，结果总是正无穷；负无穷和实数的加，减，乘，除，乘，开根号，结果总是负无穷。（0×±∞毫无意义）在某种意义上，＋∞可以表示为x＋1，因为x是任何实数或虚数的符号，而∞必须大于任何实数或虚数，0.999…999（0.9无限循环）＝1的悖论表明无限可能是无穷大，足以包含一个更高的层次。

一个函数的某一变量可以取得无限大。根据数学知识得知，无界变量是指一个函数的某一变量可以取得无限大，而无穷大量则是一个数的量级趋近于无穷大。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的抽象概念

3.下列叙述中,不属于目标规划模型图解法解题步骤的...D.20个决策变量满分:8分5.任务分配问题有(...2.指派问题最优解有这样的性质,若从系数矩阵(cij...

你好好看看线性代数，这个要自己画图演练的，别人说都是白说，不骗你

m个人有m个任务的指派问题有m乘以n个决策变量。根据查询相关信息显示，变量就是变化的数量，m个人乘以n个任务就等于决策变量。

常用的编码介绍1、二进制编码：（1）定义：二进制编码方法是使用二值符号集{0,1}，它所构成的个体基因型是一个二进制编码符号串。二进制编码符号串的长度与问题所要求的求解精度有关。（2）举例：0≤x≤1023,精度为1,m表示二进制编码的长度。则有建议性说法：使 2m-1≤1000（跟精度有关）≤2m-1。取m=10则X:就可以表示一个个体，它所对应的问题空间的值是x=175。（3）优缺点优点：符合最小字符集原则，便于用模式定理分析；缺点：连续函数离散化时的映射误差。2、格雷码编码（1）定义：格雷码编码是其连续的两个整数所对应的编码之间只有一个码位是不同的，其余码位完全相同。它是二进制编码方法的一种变形。十进制数0—15之间的二进制码和相应的格雷码分别编码如下。二进制编码为：0000，0001，0010，001 1，0100。0101，0110，0111，1000，1001，1010，1011，1100，1101，1110，1111；格雷码编码为：0000，0001，0011，0010，0110，0111，0101，0100，1100，1101，1111，1110，1010，1011，1001，1000。（2）举例：对于区间[0。1023]中两个邻近的整数X1=175和X2=176，若用长度为10位的二进制编码，可表示为X11：和X12 ，而使用同样长度的格雷码，它们可分别表示为X21：和X22：。（3）优点：增强了遗传算法的局部搜索能力，便于连续函数的局部控件搜索。3、浮点数(实数)编码（1）定义：浮点数编码是指个体的每个基因值用某一范围内的一个浮点数来表示，而个体的编码长度等于其决策变量的个数。因为这种编码方法使用的决策变量的真实值，也称之为真值编码方法。（2）举例：（3）优点：实数编码是遗传算法中在解决连续参数优化问题时普遍使用的一种编码方式，具有较高的精度，在表示连续渐变问题方面具有优势。4、排列编码排列编码也叫序列编码，是针对一些特殊问题的特定编码方式。排序编码使问题简洁，易于理解。该编码方式将有限集合内的元素进行排列。若集合内包含m个元素，则存在m!种排列方法，当m不大时，m!也不会太大，穷举法就可以解决问题。当m比较大时，m!就会变得非常大，穷举法失效，遗传算法在解决这类问题上具有优势。如解决TSP问题时，用排列编码自然、合理。5、其它编码方式多参数级联编码等

通过分析产品成本、销售量、和销售利润这三个变量之间的关系，掌握盈亏变化的临界点（保本点）而进行选择的方法。

有序竞争会给消费者带来更多质优价廉的东西，他们比的是质量，服务，更具竞争力的产品；如果竞争围绕价格展开，商家到了无利可图的地步，那对消费者来说，将是一种灾难，因为商家必是以牺牲产品质量或是服务以及其他原本属于消费者应有的条件，来适应更低的售价。

线性规划模型的解是指决策变量的取值。线性规划是运筹学中最成熟的一个分支，并且是应用最广泛的一个运筹学分支。线性规划属于规划论中的静态规划，是一种重要的优化工具，能够解决有限资源的最佳分配问题。

这个代表unrestricted，就是说x取值是从负无穷到正无穷的。

可以的。并且其他的决策变量可以不服从0-1分布。比如决策工厂选址问题，X是0-1变量，代表是否在该地建厂；那么Y>0也是一个决策变量,代表该厂的产能。Y和X的关系：Y<M*X，M是该厂的最大产能。

设10个0-1决策变量。

选择thetai对应的决策变量出基的原因是参数的波动会对CB造成改变。根据查询相关资料信息显示，用单位阵的每一个列向量对应的决策变量作为基变量，选择下标最小的决策变量作为出基变量，不会出现循环运算，选择thetai参数对应的决策变量是基变量，参数的波动会对CB造成改变，需要对所有非基变量的检验数进行校核。

线性规划问题的数学模型的一般形式　　（1）列出约束条件及目标函数 　　（2）画出约束条件所表示的可行域 　　（3）在可行域内求目标函数的最优解 [编辑本段]线性规划的发展　　法国数学家 J.- B.- J.傅里叶和 C.瓦莱－普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法，但未引起注意。 　　1939年苏联数学家Л.В.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题，也未引起重视。 　　1947年美国数学家G.B.丹齐克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法──单纯形法，为这门学科奠定了基础。 　　1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域，扩大了它的应用范围和解题能力。 　　1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域，为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。 　　50年代后对线性规划进行大量的理论研究，并涌现出一大批新的算法。例如，1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法，1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题，1956年A.塔克提出互补松弛定理，1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。 　　线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规划和非线性规划的算法研究。由于数字电子计算机的发展，出现了许多线性规划软件，如MPSX，OPHEIE，UMPIRE等，可以很方便地求解几千个变量的线性规划问题。 　　1979年苏联数学家L. G. Khachian提出解线性规划问题的椭球算法，并证明它是多项式时间算法。 　　1984年美国贝尔电话实验室的印度数学家N.卡马卡提出解线性规划问题的新的多项式时间算法。用这种方法求解线性规划问题在变量个数为5000时只要单纯形法所用时间的1/50。现已形成线性规划多项式算法理论。50年代后线性规划的应用范围不断扩大。 建立线性规划模型的方法 [编辑本段]线性规划的模型建立　　从实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤； 　　1.根据影响所要达到目的的因素找到决策变量； 　　2.由决策变量和所在达到目的之间的函数关系确定目标函数； 　　3.由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。 　　所建立的数学模型具有以下特点： 　　1、每个模型都有若干个决策变量（x1,x2,x3……，xn），其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案，同时决策变量一般式非负的。 　　2、目标函数是决策变量的线性函数，根据具体问题可以是最大化（max）或最小化（min），二者统称为最优化（opt）。 　　3、约束条件也是决策变量的线性函数。 　　当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数，约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。 　　例： 　　生产安排模型：某工厂要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如表所示，表中右边一列是每日设备能力及原材料供应的限量，该工厂生产一单位产品Ⅰ可获利2元，生产一单位产品Ⅱ可获利3元，问应如何安排生产，使其获得最多？ 　　解： 　　1、确定决策变量：设x1、x2为产品Ⅰ、Ⅱ的生产数量； 　　2、明确目标函数：获利最大，即求2x1+3x2最大值； 　　3、所满足的约束条件： 　　设备限制：x1+2x2≤8 　　原材料A限制：4x1≤16 　　原材料B限制：4x2≤12 　　基本要求：x1,x2≥0 　　用max代替最大值，s.t.（subject to 的简写）代替约束条件，则该模型可记为： 　　max z=2x1+3x2 　　s.t. x1+2x2≤8 　　4x1≤16 　　4x2≤12 　　x1,x2≥0 [编辑本段]线性规划的解法　　求解线性规划问题的基本方法是单纯形法，现在已有单纯形法的标准软件，可在电子计算机上求解约束条件和决策变量数达 10000个以上的线性规划问题。为了提高解题速度，又有改进单纯形法、对偶单纯形法、原始对偶方法、分解算法和各种多项式时间算法。对于只有两个变量的简单的线性规划问题，也可采用图解法求解。这种方法仅适用于只有两个变量的线性规划问题。它的特点是直观而易于理解，但实用价值不大。通过图解法求解可以理解线性规划的一些基本概念。 　　对于一般线性规划问题： 　　Min z=CX 　　S.T. 　　AX =b 　　X>=0 　　其中A为一个m*n矩阵。 　　若A行满秩 　　则可以找到基矩阵B，并寻找初始基解。 　　用N表示对应于B的非基矩阵。则规划问题1可化为： 　　规划问题2： 　　Min z=CB XB+CNXN 　　S.T. 　　B XB+N XN = b (1) 　　XB >= 0, XN >= 0 (2) 　　(1)两边同乘于B-1，得 　　XB + B-1 N XN = B-1 b 　　同时，由上式得XB = B-1 b - B-1 N XN，也代入目标函数，问题可以继续化为： 　　规划问题3： 　　Min z=CB B-1 b + ( CN - CB B-1 N ) XN 　　S.T. 　　XB+B-1N XN = B-1 b (1) 　　XB >= 0, XN >= 0 (2) 　　令N:=B-1N，b:= B-1 b，ζ= CB B-1b，σ= CN - CB B-1 N，则上述问题化为规划问题形式4： 　　Min z= ζ + σ XN 　　S.T. 　　XB+ N XN = b (1) 　　XB >= 0, XN >= 0 (2) 　　在上述变换中，若能找到规划问题形式4，使得b>=0，称该形式为初始基解形式。 　　上述的变换相当于对整个扩展矩阵（包含C及A） 乘以增广矩阵 。所以重在选择B，从而找出对应的CB。 　　若存在初始基解 　　若σ>= 0 　　则z >=ζ。同时，令XN = 0，XB = b，这是一个可行解，且此时z=ζ，即达到最优值。所以，此时可以得到最优解。 　　若σ >= 0不成立 　　可以采用单纯形表变换。 　　σ中存在分量<0。这些负分量对应的决策变量编号中，最小的为j。N中与j对应的列向量为Pj。 　　若Pj <=0不成立 　　则Pj至少存在一个分量ai，j为正。在规划问题4的约束条件（1）的两边乘以矩阵T。 　　T= 　　则变换后，决策变量xj成为基变量，替换掉原来的那个基变量。为使得T b >= 0，且T Pj=ei（其中，ei表示第i个单位向量），需要： 　　l ai，j>0。 　　l βq+βi*(-aq,j/ai,j)>=0，其中q!=i。即βq>=βi/ ai,j * aq,j。 　　n 若aq,j<=0，上式一定成立。 　　n 若aq,j>0，则需要βq / aq,j >=βi/ ai,j。因此，要选择i使得βi/ ai,j最小。 　　如果这种方法确定了多个下标，选择下标最小的一个。 　　转换后得到规划问题4的形式，继续对σ进行判断。由于基解是有限个，因此，一定可以在有限步跳出该循环。 　　若对于每一个i，ai,j<=0 　　最优值无界。 　　若不能寻找到初始基解 　　无解。 　　若A不是行满秩 　　化简直到A行满秩，转到若A行满秩。 [编辑本段]线性规划的应用　　在企业的各项管理活动中,例如计划、生产、运输、技术等问题,线性规划是指从各种限制条件的组合中,选择出最为合理的计算方法,建立线性规划模型从而求得最佳结果

那这样2*3实验，因变量也就只有6组值吧，简单处理的话也就只是能比较均值搞方差分析或者两两T检验了。都是分类变量的话回归没多大意义了。

决策变量（decision variable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项， 因此又被称为模型的决策变量。

决策变量（decision variable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项， 因此又被称为模型的决策变量。简介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。

决策变量（decision variable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项， 因此又被称为模型的决策变量。

决策变量（decision variable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项， 因此又被称为模型的决策变量。

量本利分析法，又称盈亏平衡分析或保本分析，是通过分析产品成本、销售量和销售利润这三个变量之间的关系，掌握盈亏变化的界点（即保本点），从而定出能产生最大利润的经营方案。它以变动成本为基础，以利润为核心，运用量本利分析的方法，研究和揭示成本、销售、利润三者之间的关系，综合考虑它们之间的影响，为企业生产经营决策提供科学的依据。

是因为数组公式错误导致的。决策变量即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。

我们把一个线性规划模型标准化时将代表资源或能力剩余量的变量称之为决策变量。

任何决策都需要加以执行和贯彻落实，然而，承担执行和贯彻落实任务的主体就是决策行动方案的最最核心因素，也就是最最关键的决策变量。这个因素直接决定决策的结果如何。 电视剧《亮剑》里，有一句话来形容国军的决策，即天才的决策却由一群傻瓜来执行。这就注定了这个决策必然达不到预期的目的，也就必然失败。

人事。企业竞争目的决策程序是怎样的？决策变量有哪些呢？请教专业人士

表上作业法的决策变量有正常生产、加班生产、转包三种方式各安排多少产量三种。编制综合计划的线性规划法时，用到了表上作业法，主要考虑决策变量和目标函数。决策变量就是正常生产、加班生产、转包每一大类的数量各是多少每一类的产量变化都会影响决策变量。

决策变量是指最优化问题中所涉及的与约束条件和目标函数有关的待确定的量。一般来说，它们都有一些限制条件（约束条件），与目标函数紧密关联。

可以。这个优化过程的本质相当于决策变量的变化对目标函数没影响，而会使约束趋于满足。在最优性条件的数学表达式上表现为目标函数对决策变量的导数项为0。注意如果是等式约束那么可行解唯一，也就是约束是active的。如果是不等式约束则有无穷多解。

决策变量既不是输入也不是输出。数学模型都包括输入、决策变量和输出。模型的输入是固定的已知值。决策变量是决策者可以控制的值，模型的输出是关心的值，通常是关心的目标值。

..通常来说，决策变量 是一个长度为 n 的列向量，确定它的最优值是线性规划的目的。此外，决策变量 的取值范围会受到很多约束。

称作决策变量。决策变量是指在线性规划问题中需要决策的未知量，用x1、x2、x3等符号来表示，在线性规划问题中，决策变量的取值会影响目标函数的值和约束条件的满足程度，因此需要通过对决策变量的取值进行优化，来达到最优解。决策变量的取值通常需要满足一定的限制条件，这些限制条件通常被称为约束条件，在线性规划问题中，约束条件是一组线性等式或不等式，用来限制决策变量的取值范围。

不是越多越好，但是太少了也不行。决策变量又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。

决策变量（decision variable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项， 因此又被称为模型的决策变量。

目标函数。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，选择一组决策变量指的是选择合适的目标函数，用来描述系统的特性。

决策变量（decision variable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项， 因此又被称为模型的决策变量。

库存控制管理的定期订货法中关键的决策变量是最低库存水平，安全库存水平，订货批量和订货时机。根据查询相关公开信息显示，这四个变量是库存控制管理中定期订货法的关键决策变量，因为它们会影响库存管理的有效性，效率和经济性。最低库存水平控制着订货的频率，安全库存水平控制着订货的数量，订货批量控制着每次订货的数量，订货时机控制着订货的时机，因此四个变量都是定期订货法的关键决策变量。

研究不同 博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用,是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。 博弈论考虑游戏中的个体的预测行为和实际行为,并研究它们的优化策略。生物学家使用博弈理论来理解和预测进化论的某些结果。 决策论是研究为了达到预期目的,从多个可供选择的方案中如何选取最好或满意方案的学科。运筹学的一个分支和决策分析的理论基础。2.应用不同 “博弈论”与传统咨询工具相结合,可以帮助企业开启解决战略定位、股权分配、股权融资、价值塑造、商业模式等疑难杂症的新视角。 人们在实际工作中,经常会遇到需要做出判断和决定的问题,也就是决策问题。所谓的决策是为了达到某个目的,从多种不同的方案t|l选择某个确定的行动方案。3.假设不同 决策者由于所处的环境和当时当地的条件所决定

数量型寡占模型的决策变量是寡头企业的产量或价格，以及市场份额分配。这些决策变量影响着市场上的产品数量和价格，进而影响着企业的利润和市场份额。

存储问题模型的两个决策变量是存储的数量和存储的时间。根据查询相关公开信息显示，在存储问题模型中，需要决定存储多少产品以及存储多长时间，这两个决策变量会影响存储成本和库存水平。

决策模型由以下变量组成：1. 决策变量：需要做出决策的变量，例如生产数量、投资额等。2. 约束条件：影响决策变量的限制条件，例如资源限制、技术限制等。3. 目标函数：用于衡量决策结果的指标，例如利润最大化、成本最小化等。4. 不确定性因素：影响决策结果的不确定因素，例如市场需求、竞争情况等。5. 参数：用于衡量约束条件和目标函数的数值，例如成本、价格、效率等。

决策变量（decisionvariable）又称控制变量，设计变量，操作变量等。在描述过程系统的所有变量中，决策变量可以由设计人员按照最能符合系统的目标选择适当的数值，用来描述系统的特性。决策变量的个数称为自由度，自由度不能超过变量的总数和状态方程数目之差，并且决策变量的选择往往受到一定约束条件(热力学，动力学或过程、设备条件)的限制。内生变量是管理者作决策时的可选项，因此又被称为模型的决策变量。

五十个特征不算多。如果要进行特征选择，决策树自带特征选择的功能，使用的是信息增益，也可以是信息增益率，gini系数。把决策树建立的原理搞明白就懂了，如果需要进行选择，则使用前n个特征或者百分比或者信息增益阈值或者限定树的高度等，目的就是为了防止过拟合与提高效率，其实防止过拟合可以使用随机森林(Random Forest)。顺便说一下，其它的特征选择方法：卡方检验Chi-square2. 信息增益(IG，Information Gain)3. 信息增益率(IGR)4. 基尼系数5. 相关系数等等。。。具体原理，google吧

快速可靠。在SPSS中进行决策树分析时，通常会选择单个自变量进行分析，以便快速得到可靠的分析结果。而多个自变量之间的交互作用和影响较为复杂，需要大量的计算资源。决策树是一种基于树形结构的分类和回归方法，可以用于分析和预测因变量与自变量之间的关系。

如果两个决策变量相互影响，可以考虑使用联合优化的方法来解决问题。具体来说，可以将两个决策变量作为一个整体来考虑，建立一个联合优化模型，通过对整体进行优化来达到最优解。另外，也可以通过引入约束条件来限制两个决策变量之间的关系，从而达到更好的优化效果。

随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求。将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美。

随机森林模型的状态变量是完整描述系统运动的一组变量。建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型，是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树，当需要对某个样本进行预测时，统计森林中的每棵树对该样本的预测结果，然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。

一般来说，在使用机器学习训练模型之前需要做特征工程，特种工程的主要工作就是筛选和构造和因变量相关的自变量，同时消除相关的自变量，以免出现共线性，用的方法主要有单因素，还有多因素等方法。如果你用决策树的话，有个方便的是决策树本身可以筛选重要特征，所以，也可以不用的。

决策树模型CHAID法可以连续变量。决策树模型是一种简单易用的非参数分类器它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快结果容易解释而且稳健性强。简介复杂的决策情况中往往需要多层次或多阶段的决策当一个阶段决策完成后可能有m种新的不同自然状态发生每种自然状态下都有个新的策略可选择，选择后产生不同的结果并再次面临新的自然状态继续产生一系列的决策过程这种决策被称为序列决策或多级决策。继续遵循上述的决策准则或采用效益矩阵分析问题就容易使相应的表格关系十分复杂决策树是一种能帮助决策者进行序列决策分析的有效工具，其方法是将问题中有关策略自然状态概率及收益值等通过线条和图形用类似于树状的形式表示出来。

做因子分析以后做回归分析可以加入控制变量的

人口学变量demographyvariable是人口学中的用语,指直接影响生育率的因素,1956年由美国人口学家J·布莱克和K·戴维斯在这些变量还为人们研究各种社会文化因素的重要性及其相互关系提供了框架。

开门见山获得金币

生活方式细分，也称作社会文化细分或消费形态细分，在人口学变量的基础上，增加活动、态度、兴趣、意见、知觉和偏好，以获得关于消费者更为完整的轮廓。

PROC UNIVARIATE DATA=数据集名 NORMAL PLOT ; VAR 变量; RUN；

logistic回归的条件较为苛刻，不过你可以试一下，我也做出logistic回归的拟合优度较低。你是logistic二元还是多元。logistic是解决二分类（或多分类、等级）的问题，因变量是不可以用数值型的，不过你可以把数值型的数据进行分类，效果好不好就不知道了。

人口管理是人口学考研专业。人口学是研究人口发展、人口与社会经济等相互关系的规律性和数量关系及其应用的科学总称。人口学是一门综合性的社会科学。包括人口理论、人口统计学以及一系列分支学科。人口理论是人口学的重要组成部分，它与人口学的其他学科有密切关系。人口学的形成和发展有一个漫长的历史过程，至今，仍在不断的发展中。

先说一个熟悉的内容，数列与函数。 当然数列也是函数，但它的取值是自然数，取值是离散的， 而一般的函数取值是某一个区间，在这区间内取值往往是可以连续的。 离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定， 变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量， 比如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上， k是随机变量， k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数√20， 因而k是离散型随机变量。 如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量， 比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量， x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

课本上的定义

具有概率的变量就是随机变量了。取值为离散点的变量就是离散型随机变量。样本空间的所有点被取到，则概率为1

比如你今年身高1.81，前一年身高1.80，前两年1.79这个身高是一点点叠加上来的，不会说今年1.51，明年就1.80了。这身高就属于连续变量，它的增长量是固定的，通过测量和计量来取得。离散变量呢比如a市今年只有3家超市，第二年又开了5家，一共就有8家超市了，类似超市数量的这种变量就叫做离散变量，它的增长量不固定。通过计数得到，且只能是自然数或整数。