变量

想要做，最最基础的得先会区分自变量和因变量，各本统计书中都会对其下一个定义，举一些例子，但是想当年我看的时候，看完了还是好迷茫~说说我自己对这二个的理解吧~ 一堆数据，比如说：80 75 90 78 65 99 87 65 98 68 87 83 69 79 88 81 74 95 首先回答，这些数据是什么？ 答：按班级分成了2组 组1-甲班 组2-乙班 即我得到了甲班和乙班的语文考试成绩，这二组数据的不同之处就是一个是甲班的，一个是乙班的 我可以比较甲班和乙班语文考试成绩 自变量---班级（甲班和乙班） 因变量---语文考试成绩 因变量每个组是一样的，都是语文考试成绩 为了更好理解：我和你比谁的钱多，比的是钱，我和你比，钱就可以看做是因变量，我和你就可以看做自变量 总结：自变量就是回答谁和谁比，因变量就是回答比什么 比较的结果有三种：甲班的成绩高于乙班，甲班的成绩低于乙班，甲乙二个班成绩差不多 统计结果上而言，甲高于乙或是甲低于乙都认为甲班和乙班的语文考试成绩之间有显著差异，而差不多就是甲班和乙班的语文考试成绩之间没有显著差异 强化： 组1: 80 90 65 87 98 87 69 88 74 组2：75 78 99 65 68 83 79 81 95 分组依据-性别 组1-男生 组2-女生 我们可以比较男生和女生的语文考试成绩 自变量----性别 因变量----语文考试成绩 分三组、四组都是一样的只是若是统计上有显著差异的话，就说明至少有一个组和其他组相差很多（高或低）， 正常的程序是应该先确定自变量，然后确定因变量，这样倒过来是为了便于理解什么是自变量和因变量

一元函数 例子：y = f(x)x是自变量,y是应变量.二元函数 例子:z = f(x,y)x和y是自变量,z是应变量。

自变量，和因变量是在同一个过程中的两个相关的量。它们中谁是自变量，谁是因变量，是相对的，而不是绝对的。把其中的一个叫做自变量，另一个就是因变量了。在你举的例子中把x叫做自变量，记为y=48/x 则y是因变量。，若把y当做自变量，记为x=48/y，即x是因变量，也无不可。一般的，确定一题中的自变量和因变量，要看题目的要求。如本例中，求y与x的关系。实际上就确定了y是x的函数。

这儿有个伽马函数套伽马函数公式即可。

只有一一对应时 可以

求反函数

我的高等数学没学到偏微分方程，所以下面只会个很朴素的解法,你看看行不?先看这个简单的微分方程：y=A*(dy/dx)+B，A,B是系数；(i) 它的解是y=C*exp(x/A)+B；C是任意常数同样对于偏微分方程：y=K1(dy/dx)+K2(dy/dt)+K3，K1,K2,K3是系数；(ii)它也有解y=C1*exp(x/K1)+C2*exp(t/K2)+K3；C1,C2是任意常数你的方程可以化简成上面(ii)那样的只要分母不为0，即K不等于-0.25*a2,那么(ii)中的K1=2/(4*K+a2)；K2=-4/(4*K+a2)；K3=4*K*a1/(4*K+a2)；所以当K不等于-0.25*a2时方程有解：y=C1*exp[x*(4*K+a2)/2]+C2*exp[-t*(4*K+a2)/4]+4*K*a1/(4*K+a2)C1，C2是任意常数当K等于-0.25*a2时，方程可化为：0.5*(dy/dx)-(dy/dt)+K*a1=0此时方程有解：y=(2*C-2*K*a1)*x-C*tC是任意常数

变量十分度变化值，因变量是热量，要控制

　　2007年10月北京自考《心理实验设计》真题简答题第4题 　　请举例说明因变量的敏感性。 　 　答： 1.因变量变化的范围越大，获得的测量就越能显示自变量对它的作用。自变量发生变化可以引起相应的因变量的变化，这样的因变量是敏感的。如果自变量不能引起相应的因变量的变化，这样的因变量是不敏感的。 　　2.不敏感的因变量有两类典型的例子： 　　（1）高限效应：也称天花板效应，它是指当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平（数量）的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别的情况。 　　（2）低限效应：也称地板效应，它是指当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别的情况。 　　3.举例说明：我们做一个运动适应性训练的实验。实验共包括6组被试，每一组被试分别进行10分钟、30分钟和60分钟的训练，训练任务的难度分为难、易两种。自变量是训练的时间（10分钟、30分钟和60分钟）和任务难度（难、易），因变量是在训练后进行的15分钟测试中完成的运动适应性练习的百分数。 　　结果表明：练习时间的效果对难、易两种实验条件的作用是不同的。在比较难的训练任务中，随着训练时间的增加，最后测试时完成的运动适应性练习的百分数也增加，但对于比较容易的训练任务而言，30分钟和60分钟训练后，最后测试时完成的运动适应性练习的百分数没有差异，都达到100%.因此，我们可以看到，在比较容易的训练任务中出现了高限效应，它表明在此种实验条件下因变量对训练时间这个自变量不敏感。 　　 　　 　　　

x就是自变量,y就是因变量,你把它想成一个加工机器,x就是原料,y就是产品,原料变了,出来的产品自然也会变.

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

比如说卖冰棍,一根赚0.5圆, 那你卖的冰棍和你赚的钱之间的关系就是函数关系,自变量就是卖的冰棍数,因变量就是你赚的钱

自变量 因变量： 1.你饥锇的程度 你吃的食物数量 2.美女的美丽程度 你口水的流量 3.Money的数量 生活的质量 4.某女惊讶的程度 尖叫的音量 5.对商品的疯狂需求程度 你荷包中将士阵亡的数量 6.痛苦的次数 衰老的速度 7.成功的次数 开心的频率 当自变量改变时,因变量随之而改变. 有时小小的改变,会有巨大的因变结果变化 一只蝴蝶的微细振动,可能终将引起一次飓风. 一句小小的戏言,亦可消逝N多生命. 时光一秒一秒的累积,更会终至千年,万年,亿年.

从数学的角度来说,谁做自变量,谁做因变量,只是一种规定而已 举个例子,在物理中研究运动时,我们通常研究的是运动的位移、速度等随时间的变化关系,自然,我们要取时间为自变量.其实,你在想想,要是研究物体的速度随时间的变化时,速度是因变量,时间是自变量；但研究物体的位移与速度的关系时,从数学的角度看,速度是自变量,位移是因变量. 再说了,你从反函数的角度去考虑,自然就明白自变量与因变量的关系了. 希望能给你帮助.

从数学的角度来说,谁做自变量,谁做因变量,只是一种规定而已 举个例子,在物理中研究运动时,我们通常研究的是运动的位移、速度等随时间的变化关系,自然,我们要取时间为自变量.其实,你在想想,要是研究物体的速度随时间的变化时,速度是因变量,时间是自变量；但研究物体的位移与速度的关系时,从数学的角度看,速度是自变量,位移是因变量. 再说了,你从反函数的角度去考虑,自然就明白自变量与因变量的关系了. 希望能给你帮助.

通俗的话百度讲我回答得不够规范，讲太详细百度嫌我太罗嗦。

简单来讲，自变量就是原因变量，因变量就是结果变量。比如我们知道吃的东西多少对体重有影响，那么吃的量就是自变量，体重就是因变量当然，这只是化繁为简，在因果关系中，真正的变量间还有其他关系，可以类似这样来理解

比如探究影响酶促反应的因素，设置自变量就是设置实验探究的方向，比如温度控制自变量有这个说法吗？你是不是指的比如调节温度温变化对于这个实验pH啦，底物浓度啦，酶的浓度啦，都属于与探究方向无关的量，叫做变量，控制变量就是控制这些与实验无关的量保持不变

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

因变量是会改变自变量的。

只有两种，一种都是趋于无穷，一种都是趋于0，因为无论怎么使用，都需要变换成这两种，可以参照书本的推导理论。

能变。自变量随着因变量的变化而变化，因变量是随自变量的变化而变化的，因变量是自变量变化后的结果，所以自变量先变化因变量在随之变化 。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。

生物探究通常是一项实验研究，其基本框架是研究某个自变量对一个因变量的影响。在探究过程中，自变量是被操作或改变的变量，而因变量是被测量或观察的变量。以下是一些可能的自变量和因变量对：自变量：施肥量；因变量：植物生长的高度或重量。在这个例子中，自变量是施肥量，因变量是植物生长的高度或重量。自变量：环境温度；因变量：动物的行为或代谢率。在这个例子中，自变量是环境温度，因变量是动物的行为或代谢率。自变量：光照时间；因变量：动植物的生长周期。在这个例子中，自变量是光照时间，因变量是动植物的生长周期。需要注意的是，在进行实验时，需要控制其他可能会影响因变量的变量，这些变量称为控制变量。例如，在上述第一个例子中，如果使用了不同类型的土壤，则这个因素就需要被控制，以确保所观察到的变化只是由施肥量引起的。在探究过程中，需要设计实验来控制这些变量，以便更准确地确定自变量对因变量的影响。

自变量就好像是风，函数值是海面。风吹过来，海面泛起阵阵波浪，风大了，浪就大。风平就浪静。风是台风，浪就是海啸。可见海浪的大小，高低随风的变化而变化。风和浪之间有一种对应关系，在函数值叫做对应法则。自变量就是因，因变量（即函数值）就是果。函数值的变化随自变量变化。在函数中规定一个自变量对应一个函数值。举个例子Y=2X-1，Ｘ＝１，Ｙ＝１；Ｘ＝２，Ｙ＝３；可见Ｙ的值随Ｘ的变化而变化。在高中里的写法是ｙ＝ｆ（ｘ）＝２ｘ－１，ｆ表示对应法则或对应关系，把ｘ换成ｔ，就是ｆ（ｔ）＝２ｔ－１，ｔ就成了自变量。这体现的就是类比找代换的思想。和你说这些好像太早了

给个最简单的如果以每小时60千米的速度匀速开车，则行驶路程Y与所用时间X之间的关系就是一种函数关系所用时间X为自变量，行驶路程Y为因变量，速度90为常数因变量随自变量的增大而增大，随自变量的减小而减小，是一种正比例关系函数表达式：Y=90X

变量：假定年龄是变量，你今年二十岁，那么二十就是变量值，到明年年龄依然是年龄，但它的值就变成二十一了。自变量与因变量：一个量（因变量）随另一个量（自变量）的变化而变化。比如说小车做匀速直线运动速度为2，那么位移x＝2t，时间为自变量，位移为因变量。无关变量：字面意思，就是除了自变量外对实验结果产生影响的变量。一般实验我们要控制无关变量统一，来研究某自变量变化对因变量的影响。比如说温度和浓度都对某化学反应速度有影响，设定温度相同情况下，测浓度对反应速度的影响，温度为无关变量，浓度为自变量，反应速度为因变量。

有。财务中自变量因变量的例子为因果预测分析法，该法是指分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法。财务泛指财务活动和财务关系。

一）求函数的解析式1、函数的解析式表示函数与自变量之间的一种对应关系，是函数与自变量建立联系的一座桥梁，其一般形式是y＝f（x），不能把它写成f（x，y）＝0；2、求函数解析式一般要写出定义域，但若定义域与由解析式所确定的自变量的范围一致时，可以不标出定义域；一般地，我们可以在求解函数解析式的过程中确保恒等变形；3、求函数解析式的一般方法有：（1）直接法：根据题给条件，合理设置变量，寻找或构造变量之间的等量关系，列出等式，解出y。（2）待定系数法：若明确了函数的类型，可以设出其一般形式，然后代值求出参数的值；（3）换元法：若给出了复合函数f［g（x）］的表达式，求f（x）的表达式时可以令t＝g（x），以换元法解之；（4）构造方程组法：若给出f（x）和f（－x），或f（x）和f（1/x）的一个方程，则可以x代换－x（或1/x），构造出另一个方程，解此方程组，消去f（－x）（或f（1/x））即可求出f（x）的表达式；（5）根据实际问题求函数解析式：设定或选取自变量与因变量后，寻找或构造它们之间的等量关系，列出等式，解出y的表达式；要注意，此时函数的定义域除了由解析式限定外，还受其实际意义限定。（二）求函数定义域1、函数定义域是函数自变量的取值的集合，一般要求用集合或区间来表示；2、常见题型是由解析式求定义域，此时要认清自变量，其次要考查自变量所在位置，位置决定了自变量的范围，最后将求定义域问题化归为解不等式组的问题；3、如前所述，实际问题中的函数定义域除了受解析式限制外，还受实际意义限制，如时间变量一般取非负数，等等；4、对复合函数y＝f［g（x）］的定义域的求解，应先由y＝f（u）求出u的范围，即g（x）的范围，再从中解出x的范围I1；再由g（x）求出y＝g（x）的定义域I2，I1和I2的交集即为复合函数的定义域；5、分段函数的定义域是各个区间的并集；6、含有参数的函数的定义域的求解需要对参数进行分类讨论，若参数在不同的范围内定义域不一样，则在叙述结论时分别说明；7、求定义域时有时需要对自变量进行分类讨论，但在叙述结论时需要对分类后求得的各个集合求并集，作为该函数的定义域；（三）求函数的值域1、函数的值域即为函数值的集合，一般由定义域和对应法则确定，常用集合或区间来表示；2、在函数f：A→B中，集合B未必就是该函数的值域，若记该函数的值域为C，则C是B的子集；若C＝B，那么该函数作为映射我们称为“满射”；

举例:用碗吃你能吃两碗饭,如果你把两碗饭倒进一个桶里吃.表面现象是饭的重量没变.但是,你变成一个饭桶了......

1,常量：不会变化的量,就是一个数,比如1,2.8,3,常量我们经常用a,b,c,k等表示； 变量：会变化的量,是一个会变化的数,他可能有一个取值范围,一般用x,y,z等表示； 自变量：自己变化的量,是相对因变量而言的；经常用x表示； 因变量：自变量变化时,因变量根据某一个法则（映射,函数）随着自变量变化；经常用y表示； 例如,一次函数：y=3x+4,里面的常量有3,4,自变量是x,因变量是y,而x、y都是变量. 2,就是圆的面积公式s=πr^2 这个面积的推导其实是用周长*半径/2的,但是这个推导不用写了,圆的面积就是固定公式记得就行了：） 加油,

嗯，自变量就是本身是不确定的值，可以人为赋值的。。因变量就是随着自变量的改变而改变的量咯，比方说X与Y的关系我们不是常说X是自变量，Y是因变量吗？再举个例子，Y=X+6这时Y会随着X的改变而改变咯。。不懂你能不能看懂。高二的呵呵

心理学实验中的条件反射实验 实验内容：敲三角铁,喂狗,敲三角铁,狗流口水,如果你想知道敲三角铁的次数对实验有没有影响 那么你每次实验敲三角铁的次数就是自变量,是你自己可以控制的因素 次数改变对狗的影响,就是因变量,是由自变量改变造成的变化

自变量 实验设计中你自己规定的可以改变的量 因变量 因为这个自变量导致的变化中你所要观察记录的那个量 这两者有内在因果关系

S=vt S为路程 V为平均速度 t为时间所以当速度的大小确定时 时间t是自变量 会改变S的数值大小自变量是自身改变的量 因变量就是因为别人的改变而改变的量 就这样理解就好啦~

在教育学中，研究者通常会通过实验或者调查来探究某种教育现象背后的规律和原因。在这个过程中，研究者通常会运用自变量、因变量和无关变量的概念。自变量一般是研究者有意识的变动，它是导致因变量变化的原因。因变量则是研究者希望研究的现象或者问题所表现出来的特征或变化，它是由自变量驱动的，因变量的变化是对于自变量的响应。无关变量则是对于因变量和自变量没有直接关系的额外的变量。举个例子，假设一个研究者想要研究学生的发展水平对于学习成绩的影响，研究中可能会遇到以下变量：自变量：发展水平，这个变量会被研究者操作和控制，例如研究者可能会利用一个标准化测试表来评估学生的发展水平，然后将这个信息反馈给学生或家长。因变量：学习成绩，在本例中这是研究者所观察的变量。研究者可能会通过测验来测量学生的成绩，并在发展水平变量受到控制的条件下进行比较。无关变量：社会经济因素、家庭背景或者性别等等，这些变量与研究对象的发展水平和学习成绩之间可能存在相关性， 但并不是研究的主要关注点。为了控制这些变量的影响，研究者可能会设计实验条件来保证这些变量在不同的实验组之间是均等的。总之，在教育学的研究过程中，自变量、因变量和无关变量是研究者必须要注意和控制的重要变量。它们的完全描述和控制会促使我们更深入地了解学生发展和学习的过程。

一个量随着另外一个量的变化而跟着变化,就称为函数!其中变化的量称为自变量,随着变化的量称为应变量,这种变化的关系式就是解析式 举例：y=2x,当x取1,y=2当x=2,y=4 即y随着x的增大而跟着增大,他们的关系符合：y=2x(就是解析式） 现实例子：往一个瓶子里加水,水不断加进,瓶子里的水也逐渐变满~

1.你饥锇的程度，你吃的食物数量。2.美女的美丽程度，你口水的流量。3.Money的数量，生活的质量。4.某女惊讶的程度，尖叫的音量。5.对商品的疯狂需求程度，你荷包中将士阵亡的数量。6.痛苦的次数衰老的速度。7.成功的次数开心的频率。8.市场买菜，菜的价格是k元每斤。则总价格y和重量x是函数和变量：y=kx。9、如果是买两种菜，A菜是k元每斤，B菜是m元每斤，则总价格z和两种菜的重量X,Y是二元一次函数：z=kX+mY。10、又比如开车去上海，总共1000千米，则开车的平均速度x千米每小时，和总共用的时间y是一个函数：y=1000/x。

在对照实验中，根据变量在实验在的作用，可将变量分为自变量、因变量、无关变量、干扰变量四类。 是指实验中由于无关变量而引起的实验结果和变化。很显然，干扰变量必然对因变量的变化产生了干扰作用。而对照实验的本质和目的是要纯粹地清晰地研究自变量变化与因变量的变化的前因后果关系。例如：在探索PH值对唾液淀粉酶活性的影响实验中，实验的目的，研究PH值对唾液淀粉酶活性的关系。PH值是研究因素就是自变量，在实验中，通过加酸（5%盐酸）、加碱（5%NaoH）加蒸馏水改变三个实验组的PH值，随着PH值的改变，每给中酶的活性随之改变，那么酶的活性变化就是因变量，当然在本实验中影响反应结果的因素还有温度、酶的数量、底物的浓度等，它们并非研究因素，但影响实验结果的变化，它们就是无关变量。因此在实验设计和操作中，为了能够纯粹地清晰地研究自变量与因变量的变化关系，就要尽量减少无关变量，而且不同的实验中的无关变量应完全相同，这样就避免了各实验组中的结果差异是由无关变量引起的，而是由自变量的变化引起的。

实验里的对照试验是某自变量改变后的条件，无关变量是实验条件不去考虑的部分自变量是假设，因变量是结果

一、相关分析与回归分析的联系 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之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，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 二、相关分析与回归分析的区别 依．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。 贰．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。 三．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量 ，则有可能存在多个回归方程

相关系数等于零表明两个变量之间的关系是非线性相关关系。相关系数为0说明两变量不存在直线相关关系，但这并不意味着两个变量之间不存在其他类型的关系。相关系数最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。相关系数的缺点：需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

错误.（1）无关变量,也称控制变量,指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件.它使实验者无法对所得的结果做出正确的判断和解释.（2）因为实验因素的控制,就是对自变量的操纵和无关变量的控制.如果在实验中随着自变量的操作变化,无关变量也发生变化,那么,因变量的变化,就不只是自变量变化所引起的结果了.（3）如果对无关变量的影响不加以控制或消除,就无法确定因变量变化的根本原因.所以在选择研究变量的同时,必须辨明无关变量,考虑哪些无关变量可能对研究结果有影响,需要在研究过程中加以控制.

对照实验指在研究o种条件对研究对象二影响时，所进行二除了这种条件不同之外，其他条件都相同二实验．其中这o种不同二条件就是单o实验变量．因此，两o实验中，如果只有oo因素不同，则这两o实验就成为对照实验在科学实验中，往往只选择一个变量．为研究变量对研究对象的影响，需要设计对照实验，这样可以增强实验结论的说服力．在对照实验中，除了已选择的实验变量不同外，其他条件应完全相同．在探究实验中的变量就是要探究的问题中的条件，例如探究温度对霉菌生活的实验中，变量就是温度．解答：解：对照实验指在研究一种条件对研究对象的影响时，所进行的除了这种条件不同之外，其他条件都相同的实验．其中这一种不同的条件就是单一实验变量．因此，两个实验中，如果只有一个因素不同，则这两个实验就成为对照实验．

错误。（1）无关变量，也称控制变量，指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件。它使实验者无法对所得的结果做出正确的判断和解释。（2）因为实验因素的控制，就是对自变量的操纵和无关变量的控制。如果在实验中随着自变量的操作变化，无关变量也发生变化，那么，因变量的变化，就不只是自变量变化所引起的结果了。（3）如果对无关变量的影响不加以控制或消除，就无法确定因变量变化的根本原因。所以在选择研究变量的同时，必须辨明无关变量，考虑哪些无关变量可能对研究结果有影响，需要在研究过程中加以控制。

研究变量，就得让变量变化，至于你问为什么要保持一种变量，若是两种就会互相影响，得不出结论。

当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：精简研究问题：可以重新审视研究问题，缩小研究的范围和目标。只选取对研究问题最关键的变量进行研究，排除对研究问题没有重要意义的变量。研究变量归类：将研究的变量进行分类，对同一类别的变量进行合并，以减少假设的数量。例如，将多个类似的自变量进行合并，得到更为简单的自变量，减少假设数量。减少变量维度：当变量过多时，可以考虑采用降维方法，如主成分分析（PCA）等，将多维变量降低到少数几个维度上进行研究。重新设定假设：可以重新设定研究的假设，只选择与研究问题密切相关的假设，不涉及无关因素的影响，以减少假设的数量。重新设计研究：如果以上方法都无法解决问题，可以重新设计研究，采用更为简单的研究设计，以减少变量数量和假设数量。总之，修正假设太多的问题，需要你重新审视研究问题、变量的选择和设计研究等方面，从而找到合适的方法来减少假设数量，确保研究的有效性和可靠性。建议和导师和其他专家进行讨论，以便得到更为合理的建议。

因变量是研究者要测定的结果变量。反应控制：反应控制的目的，是让被试的反应确实发生在实验者感兴趣的因变量维度上。在人作为被试的实验中，对反应的控制往往是通过指导语实现的。规范的指导语应该：内容确定、完全、简单明确、标准化。选择恰当的因变量指标：对因变量进行明确的操作定义可以有效对因变量进行观察。因变量指标的选择必须满足：有效性、客观性(指标是客观存在的，是可以通过一定方法观察到)、数量化(指标能够数量化、便于记录和统计)。避免量程限制：量程限制是指由于反应指标的量程不够大，而造成反应停留在指标量表的最顶端或最底端，从而使指标的有效性遭受损失的现象。效应：天花板效应、地板效应即高限或低限效应。这两个效应都是在实验设计中应避免出现的。高限效应：当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平(数量)的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了高限效应。低限效应：当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了低限效应。比如：测验题目过于容易，致使大部分个体得分普遍较高的现象，称为天花板效应。测验题目过难，致使大部分个体得分普遍较低的现象，称为地板效应。按照以为老师说法就是：天花板：太容易，比不出来地板：太难，比不出来地板效应指测验题目过难，致使大部分个体得分普遍较低的现象。

解释变量与控制变量都是自变量,为了突出研究的问题进行了区分. 解释变量是指着重研究的自变量,是研究者重点考查对因变量有何影响的变量. 而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量,即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量,是研究者不想研究,但会影响研究结果的,需要加以考虑的变量.

错误.（1）无关变量,也称控制变量,指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件.它使实验者无法对所得的结果做出正确的判断和解释.（2）因为实验因素的控制,就是对自变量的操纵和无关变量的控制.如果在实验中随着自变量的操作变化,无关变量也发生变化,那么,因变量的变化,就不只是自变量变化所引起的结果了.（3）如果对无关变量的影响不加以控制或消除,就无法确定因变量变化的根本原因.所以在选择研究变量的同时,必须辨明无关变量,考虑哪些无关变量可能对研究结果有影响,需要在研究过程中加以控制.

研究变量包括被解释 本研究的被解释变量即 变量和解释变量。 资本结构， 而选取的代理变量是资产负债 率 。 解释变量是影响资本结构的各个因素，以我国上市公司财务状况为背 盈利能力、 资产抵押价 景， 选择公司规模、 值、 成长性和股权结构等五个方面进行研究。

不知道你说的是什么问题，什么叫有研究变量，你自己做的是什么研究，那你就按照自己所学的研究方法去进行，有可能是实验研究或者是实证分析，或者是案例分析，要看你做的是哪一个。

【答案】：等距型指标解析：等距型指标是反应研究变量在数量上的差别和间隔距离的指标。等比指标是反映变量的比例或比率关系的指标

哪些算积极心理研究变量如下。1、智慧、创造性与勇气，乐观、希望，快乐与幸福，专注与灵性，同情心与自尊，爱与亲密关系，生活中各层面和各因素的平衡与和谐。

在确定教育科研课题之后，有一个非常重要的研究工作要做，这就是界定课题中的研究变量。对于中小学教师来说，这是最容易忽略的一步，但也是最能影响研究成果科学性的关键一步。虽然理解起来比较困难，但必须理解，且用到自己的研究实践中。

组织社会学的研究变量有年龄、性别、种族、社会阶级、文化上的差别，诉讼率、犯罪率、胜诉讼、上诉率、离婚率、自杀率、交通事故率等都是可变量。可变量又称变量，法社会学术语，随时间和空间而发生变化，因人、群体或内容的不同而变化的特征。可变量可分为自变量和因变量，自变量是能够引起结果的变量。

这是物理或者是数学等课题也可以是化学的内容就是看你需要考察的物理量与结果之间的关系这个参数就是研究变量其他参数保持不变

java中获取变量的类型可以使用每个类型的getClass()方法来获得，示例如下：class Test { public static void main(String[] args) { int i=1; //int类型变量System.out.println(getType(i)); //打印变量类型为int} public static String getType(Object o){ //获取变量类型方法return o.getClass().toString(); //使用int类型的getClass()方法} }

不对，局部变量又称过程级变量，应该在过程中声明（按你说的情况，若该函数出现在过程中，那么在函数内部定义的变量也算局部变量，但局部变量不仅仅包括这种情况），所以这句话是错的！

变量声明变量在脚本中的第一次出现是在声明中。变量在第一次用到时就设置于内存中，便于后来在脚本中引用。使用变量之前先进行声明。可以使用 var 关键字来进行变量声明。var count; // 单个声明。var count, amount, level; // 用单个 var 关键字声明的多个声明。var count = 0, amount = 100; // 一条语句中的变量声明和初始化。如果在 var 语句中没有初始化变量，变量自动取 JavaScript值 undefined。尽管并不安全，但声明语句中忽略 var 关键字是合法的 JavaScript语法。这时，JavaScript解释器给予变量全局范围的可见度。当在过程级中声明一个变量时，它不能用于全局范围；这种情况下，变量声明必须用 var 关键字。变量命名变量名称是一个标识符。JavaScript中，用标识符来： 命名变量， 命名函数， 给出循环的标签。JavaScript是一种区分大小写的语言。因此变量名称 myCounter 和变量名称 mYCounter 是不一样的。变量的名称可以是任意长度。创建合法的变量名称应遵循如下规则：第一个字符必须是一个 ASCII 字母（大小写均可），或一个下划线(_)。注意第一个字符不能是数字。 后续的字符必须是字母、数字或下划线。 变量名称一定不能是 保留字。

这里有两个概念：指针变量本身；它所指向的内存区域。函数退出后，指针变量本身(4个字节，一般在栈上)会被释放，但它所指向的内存区域不会被释放。楼主的例子里，如果在method()里不释放b指向的空间，那么当method()退出时，b指向的空间不会被自动释放，而b这个指针变量不再存在了。这样一来b指向的空间就永远地泄漏了，因为再也没有指针指向它，你永远找不到它了。如果出于某种原因不想在method里释放这块空间，可以在method()里把b的值赋给一个全局指针变量，以后再释放这个全局变量。

可以。using(XXX.A a=new XXX.A()){}，的意思是a这个变量在using(){}之外将会被释放，是无法访问到的。但是result这个变量的作用域是整个函数。

所谓模块级变量就是工程全局变量，整个工程都可以使用，使用方法就像使用普通变量一样，如你新建一个工程，添加一个窗口和一个模块，模块中写上publicaasstringform1上放一个按钮，添加代码a="helloworld"form2.show然后在form2的form_load里面添加代码msgboxa运行后单击按钮，这时弹出form2和一个对话框helloworld，就是说form1和form2共享使用这个变量

Item不是关键字，关键字大概有60-70个，没有这个，那些我就不去复制了。

在add过程中定义的参数num与全局变量num相同，那么在add过程中使用num变量就是指这个过程的私有变量(即参数num)，而非全局变量num,因此调用add过程后，全局变量num的值并未改变。因为全局变量num开始就没赋值，所有第2个结果是0

【答案】：D在VisualFoxPro中，根据变量的作用域来分，内存变量可分为私有变量、局部变量和全局变量。全局变量是指在任何模块中都可使用的变量，私有变量是在程序中直接使用 (没有通过public和local命令事先声明)而由系统自动隐含建立的变量，局部变量只能在建立它的模块中使用，不能在上层或下层模块中使用。

javascript中一个名字(name)以四种方式进入作用域(scope)，其优先级顺序如下：1、语言内置：所有的作用域中都有 this 和 arguments 关键字2、形式参数：函数的参数在函数作用域中都是有效的3、函数声明：形如function foo() {}4、变量声明：形如var bar;

subunit-boundary { fill: none; stroke: #777; stroke-dasharray: 2,2; stroke-linejoin: round;}subunit-boundary.IRL { stroke: #aaa;}

格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。格兰杰定理表明：存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。用eviews做也很方便，简单来说，先单位根检验——协整检验——格兰杰因果关系检验。找eviews的书慢慢学，当然我也可以教你

方差分析是一个因变量，多变量是多个因变量一起分析

f(x1,x2,x3,x4,x5)=dd是那一组数据 x1-x5是输入d，x数据都给了是这个意思吗？要是的话用粒子群算法

使用牛顿拉-克逊法则？我们专业学过这种法则，也是多维向量预测的，使用了多元泰勒级数一阶展开的方式，多次迭代后预估最终值，过程需要用到计算机软件辅助运算。

构造一个java bean，然后里面有很多属性就可以了啊，然后你后续调用这个人物bean，就可以调用各自的属性了getter，setter方法啦，构造函数啦数据结构就是你的对象了啊，new Bean()那写入文件最好了，每个人物对应一个文件

直接做相关分析就行

% 用一个循环即可实现多变量定义for i=1:100 syms (["x",num2str(i)]);end%如果我们不会太多的MANTLAB功能，那我们%就运用我们所知道的去完成那些我们未知的%功能，这样也可不必被软件约束和限制。

origin8.0画双y轴柱形图步骤：1，添加4个y轴，有两个空白，是为了占位置2，先选前三列，画一维柱状图3，再右键点击图片外面，增加图层4，右键，选择layercontents，将另外两列数据添加到右边中后，然后选中两列数据，点击group，绑定数据。如果发现没有出现新的柱状图，那么你可以在上个界面重新换一下两个y轴顺序，再重新group。5，有时候会发现，图层叠加不好，重叠或者后空隙，这时候右键选择plotdetails，在size/speed选项中，修改left和top值移动图层

matlab是用矩阵来表示数据的.这里P是个1*501的矩阵T=(5829-0.02446*(P-100000))/(16.63*log(P/100000)),其中(5829-0.02446*(P-100000))是将P中所以元素都减去100000,再乘以0.02446,最后在用5829相减,得到一个1*501的矩阵A(16.63*log(P/100000)),是将P中所有元素都除以100000,然后再取对数,最后乘以16.63,也得到一个1*501的矩阵B最后这两个1*501的矩阵相除,T=A/B=A*inv(B)当然是个1*1的矩阵了..

对每个变量求偏导，令所求的关于每一个变量的偏导等于零，即可求出函数的稳定点，计算稳定点和边界点的函数值，比较大小，最小的为最小值。

既然都是二阶的，那么上述三个变量就存在协整关系啊...你是不是问怎么做误差修正模型哦？二阶单整的话，要用上述三个变量的二阶差分来做误差修正模型哈，当然还包括长期稳定模型中的那个误差项...有什么没回答上的，你可以补充...

这个很可能啊 lingo只是在解线性问题的时候才能保证求解速度和准确性 像你这个问题非线性性这么强 很容易就解不出来啊 另外你初始值可以变一下看看 说不定能解出来 不过你这个问题用全局求解器解可能还准一点

一种常用的方法是在确认分解的各因素之间不存在交互作用的前提下，将复杂的多变量实验设计分解为若干个单因素和简单的多因素实验设计，分多次实施实验，然后再将多个实验获得的数据放到一起进行分析和讨论，这样就减少了由于实验设计的复杂给主试和实验者实施实验带来的困难，提高了实验者对实验过程的可控性。