变量1

#这里我假设你的数据是test，是一个框架数据dimoftest <- dim(test) # 获取数据维数factoftest <- c() #定义factor数组k <- 2 #定义你的那个变量的列k，你自己设定#循环找出k列大于k-1列10%的序号，并将factor数组设为1,否则为0for(i in 1:dimoftest){ if((test[i,k]- test[i,k-1])/test[i,k-1] > 0.1) factoftest[i] = 1 else factoftest[i] = 2}factoftest #显示数组#创建一个factor因子,标记为1，2，文本也设为1,2newfactor <- factor(factoftest,levels = c(1,2), labels = c("1","2"))#合并到数据中test <- data.frame(test, newfactor)#查看test不明白的话继续问

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。

前者是拼接sql，后者是写死了sql，一般前者更常用，因为查询条件一般是动态的。需要理解的是两者的最终目标都是一个合法的sql语句，前者的具体写法一般属于具体编程语言的范畴。

declare @变量1 smalldatetimedeclare @变量2 smalldatetimeset @变量1=getdate()set @变量2=dateadd(minute,-30,@变量1)select @变量1,@变量2--------------select 语句不支持变量赋值，只支持常量赋值 （类似于别名），如上面语句中select @变量1,变量2=dateadd(minute,-30,@变量1) 这样的话 变量2因为没有@所以是常量 （或别名）,就可以在select 语句中进行赋值。

额，根据本人的经验，这个应该用的是分类汇总

图片看不到行号列号。假设你的截图上这两列是A列和B列，公式为：=INDEX(B:B,MATCH("*25B001*6PK*",A:A,0),1)其中*号是通配符，带*号的位置表示可以有任何位数的任何字符，也可以表示没有字符。

编辑框的内容是字符类型的，变量1，变量2，变量3，是整数型的当然要进行类型转换才能赋值到编辑框1.内容了啊

不可以。直接做变量1与3的相关性分析。

sum+=score与sum=sum+score意思一样

感觉你说的不是很对 耦合性可以指状态变量互相牵连，也可以指一个控制变量与多个状态变量有牵连。 时变性指系统的动力模型随着时间的改变而改变。 非线性和线性的区别你学过微分方程应该懂得怎么区别，你没上那个怎么上动力学的？控制理论里不能。

变量1与变量2和3在0.01的水平上显著，属于非常显著了。变量1与变量4和7在0.05的水平上显著，属于一般的显著。变量1与变量5和6在0.05的水平上不显著，一般认为就是不显著了。

变量1相关于变量2意味着这两个变量之间存在某种关系，可以是正相关、负相关或无关系。正相关意味着当变量1的值增加时，变量2的值也会增加；负相关则是当变量1的值增加时，变量2的值会减少；而无关系意味着两个变量之间没有任何相关性，即一个变量的值的变化不会对另一个变量的值产生任何影响。在科学研究和数据分析中，了解变量之间的相关性是非常重要的。

一样 变量两边加百分号如果在复合语句内可能会用变量延迟

如果不确定应变量和自变量的关系，可以考虑使用神经网络来拟合MATLAB有自带的神经网络工具箱，可以自己研究下，不需要编码，按照界面的要求自己一步步来就可以了。

已知X123求Y的话，直接使用你的公式即可代码：X1=[x11 x12 ... x1n];%行向量里都是n个数字，下同X2=[x21 x22 ... x2n];X3=[x31 x32 ... x3n];Y=A0+A1*X1+A2*X2+A3*X3;%A0123为四个已知数字这样就求出了1行n列的行向量Y至于你说的“预测”，我猜是A0123是待定系数吧。也就是已知X123及Y的n组量，希望用三元一次函数进行拟合吧。这样的话，若用最小二乘法，思路是：{下面我用sum(f(i),1,10)表示f(i)表达式从1加到10的值}第一、设A0123为待定系数，并使用X123计算Y的估计值YYYY=sum(A0+A1*X1i+A2*X2i+A3*X3i,1,n)第二、计算真实的Y和估计的YY每个对应项之差的平方，再求总和SS=sum((A0+A1*X1i+A2*X2i+A3*X3i-Yi)^2,1,n)第三、目的是求使S最小的A0123，即为最小二乘解这实际上是可微多维函数求极值的问题，用对各自变量求偏导并同时取零解决此时针对上面的S等式分别对A0123求偏导dS/dA0=sum(2*(A0+A1*X1i+A2*X2i+A3*X3i-Yi),1,n)dS/dA1=sum(2*(A0+A1*X1i+A2*X2i+A3*X3i-Yi)*X1i,1,n)dS/dA2=sum(2*(A0+A1*X1i+A2*X2i+A3*X3i-Yi)*X2i,1,n)dS/dA3=sum(2*(A0+A1*X1i+A2*X2i+A3*X3i-Yi)*X3i,1,n)上面4等式右边提取A0123，再两边同除2得(dS/dA0)/2=A0*n+A1*sum(X1i,1,n)+A2*sum(X2i,1,n)+A3*sum(X3i,1,n)-sum(Y,1,n)(dS/dA1)/2=A0*sum(X1i,1,n)+A1*sum(X1i*X1i,1,n)+A2*sum(X2i*X1i,1,n)+A3*sum(X3i*X1i,1,n)-sum(Y*X1i,1,n)(dS/dA2)/2=A0*sum(X2i,1,n)+A1*sum(X1i*X2i,1,n)+A2*sum(X2i*X2i,1,n)+A3*sum(X3i*X2i,1,n)-sum(Y*X2i,1,n)(dS/dA3)/2=A0*sum(X3i,1,n)+A1*sum(X1i*X3i,1,n)+A2*sum(X2i*X3i,1,n)+A3*sum(X3i*X3i,1,n)-sum(Y*X3i,1,n)令上4等式左边为0，注意到右边都是“A0*已知常数+A1*已知常数+A2*已知常数+A3*已知常数-已知常数”的形式因此得到一个四元一次非齐次方程组，用高等数学中线性方程组的求解方法求解（或者甚至用初中的代入法求解方程组）即可这样就得到了最佳的A0123四个数字，这四个参数使得拟合的Y=A0+A1*X1+A2*X2+A3*X3函数，与给定的X123和Y数据在最小二乘意义下差值最小，即最佳拟合

用replace命令可以替换原有变量的数值,用gen命令可以增加新变量并赋值。只能重新生成变量，比如想把变量年级中的“三年级”赋值成3，命令：gennewvar=3if年级==“三年级”//newvar是新生成的变量，三年级因为是字符型的，要加“”在数据处理中，local可用于存储变量并对变量赋值，其基本语法为：local lolname [option][ ]中的内容可以是表达式、数字或字符串等。针对local命令在不同类型变量中的用法，以下列出了几个例子。1.存储数字或字符语法：local lolname [number | "string"]2.赋值与数字运算符处理语法：local lolname = expression其中，等号为赋值符号， expression 可以是数字、运算式、字符串等形式。

以和是否城镇居民C和男性M为例，是1，否零。如果C前是正号表明，如果是城镇居民，则被解释变量的值增加。两变量相乘表示的经济含义是“男性城镇居民”，变量前符号表示男性城镇居民对于被解释变量的正负影响。