变量法

控制变量法：在研究物理问题时,某一物理量往往受几个不同物理的影响,为了确定各个不同物理量之间的关系,就需要控制某些量,使其固定不变,改变某一个量,看所研究的物理量与该物理量之间的关系.注意：在很多探究性实验中经常用到此法.物理学实验中控制变量的太多了,现在举几个例子：1、研究滑动摩擦力与压力和接触面之间的关系.2、研究压力的作用效果(压强)与压力和受压面积的关系.3、研究液体的压强与液体的密度和深度的关系.4、研究物体的动能与质量和速度的关系.5、研究物体的势能与质量和高度的关系.6、研究弦乐器的单调与弦的松紧、长短和粗细的关系.

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例如物理里面测量电阻,因为电阻和材料,横截面积,长度以及温度有关.所以就把其他条件都控制一样,改变其中一个条件,例如材料不同,那么保证横截面积,长度以及在相同的温度下做实验,从而观察材料不同,电阻不同.简单的说,就是只改变其中一个条件,其他都不变,从而证明与此条件有关.

比如探究影响动能大小的因素、探究影响重力势能大小的因素。物理学中对于多因素（多变量）的问题，常常采用控制因素（变量）的方法，把多因素的问题变成多个单因素的问题。每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个因素不变。从而研究被改变的这个因素对事物的影响，分别加以研究，最后再综合解决，这种方法叫控制变量法。它是科学探究中的重要思想方法，广泛地运用在各种科学探索和科学实验研究之中。注意正确确定物理表达式中的物理量是常量还是变量，是独立变量还是非独立变量，不但是正确解答有关问题的前提和保障，而且还可以简化解答过程。方法点播：当一个问题与多个因素有关时，探究该问题与其中某个因素的关系时，通常采用控制变量法。

控制变量法： 探究影响音调的因素；探究电流与电压、电阻的关系等等,这个方法应用最多,也是中考必考内容； 转换法： 用乒乓球靠近振动的音叉；研究影响摩擦力的因素时用弹簧测力计匀速拉动物体； 等效替代法： 研究合力、分力；研究串、并联电阻的关系； 理想实验法： 牛顿第一定律（力对物体运动的影响）；真空不能传声实验； 模型法： 光线；磁感线.

如果怀疑是俩人中的某一个干的坏事,可以监督其中一个,看是否还发生类似的事情,就知道是谁干的坏事啦!

比如探究影响动能大小的因素、探究影响重力势能大小的因素。物理学中对于多因素（多变量）的问题，常常采用控制因素（变量）的方法，把多因素的问题变成多个单因素的问题。每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个因素不变。从而研究被改变的这个因素对事物的影响，分别加以研究，最后再综合解决，这种方法叫控制变量法。它是科学探究中的重要思想方法，广泛地运用在各种科学探索和科学实验研究之中。探究影响蒸发快慢的因素，探究声音的响度和音调、理想斜面实验、探究力与运动的关系、探究影响滑动摩擦力大小的因素、探究影响压力的作用效果的因素、探究影响液体压强大小的因素、探究影响浮力大小的因素、探究影响滑轮组的机械效率的因素。探究影响动能大小的因素、探究影响重力势能大小的因素、验证欧姆定律、探究电阻的电流与其两端电压的关系、探究影响电流做功多少的因素、探究影响电流的热效应的因素、探究影响电磁铁磁性强弱的因素。而且还需要试验。

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。

某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法(IV Method)。作为工具变量，必须满足下述四个条件：　　（1）与所替的内生解释变量高度相关；　　（2）与随机误差项不相关；　　（3）与模型中其他解释变量不相关；　　（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。 举个例子：比如，令GDP增长率为被解释变量，需要研究GDP增长率与出口开放程度的关系，可以引入工具变量“各省区到海岸线的距离”来替代“出口开放程度”。认为：1.各省区到海岸线的距离与各省区的出口密切相关；2.各省区到海岸线的距离与随机误差项无关。 希望对你有帮助

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：1、与所替的随机解释变量高度相关；2、与随机误差项不相关；3、与模型中其他解释变量不相关；4、同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：工具变量的相关性和工具变量的外生性，其中相关性是指工具变量与回归因子相关，外生性是指工具变量与残差项u无关。为了在具体操作能够实现，常常分两步来做：1、第一步将X分解两部分：一个是可能与回归误差项相关的有问题的部分，另一个是与回归误差项无关的没有问题的部分；2、第二步就是使用这个没有问题的部分来估计参数。工具变量可以起到随机抽样的结果，同时，除第一阶段的影响外，工具变量不会通过其他影响被解释变量。参考资料来源：百度百科-工具变量法

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。工具变量也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量。此时，如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。根据定义，工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解释变量相关的变量。在线性模型中，一个有效的工具变量应该满足以下两点：1、此变量和内生解释变量存在相关性。2、此变量和误差项不相关，也就是说工具变量严格外生。

对偶变量法的原理是利用线性规划的对偶原理计算解的检验数，从而通过检验数判断最优性。对偶变量法又称位势法，是以坐标原点为起点，以运动质点所在位置为终点的有向线段。位移和位矢虽然都是矢量，但二者是两个不同的概念。位矢是在某一时刻，以坐标原点为起点，以运动质点所在位置为终点的有向线段；而位移是在一段时间间隔内，从质点的起始位置引向质点的终止位置的有向线段。

什么跟什么啊你都搞不懂控制变量法是很多物理实验都要用的科学方法没有哪个实验特有的，控制变量法更多的是一个原则，即实验遵循单一变量原则，如探究力与加速度的关系的时候，可以保持力不变而改变质量来研究加速度，也可以改变力不改变质量来研究而伏安法一般是用来测电阻的实验用到的，就是由电压表得到电压U，由电流表得到电流I，由R=U/I求出R控制变量法很多实验都要遵循的原则，而伏安法是测电阻实验的常用方法（电阻可以热测法也可以冷测法，热测法就用伏安法，冷测法就是用欧姆表）

直观的看出被改变的因素对事物的影响。单因素控制变量法，是指物理学中对于多因素（多变量）的问题，常常采用的一种方法，把多因素的问题变成多个单因素的问题。每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个因素不变，从而研究被改变的这个因素对事物的影响，分别加以研究。最后再综合解决，这种方法叫控制变量法。它是科学探究中的重要思想方法，广泛地运用在各种科学探索和科学实验研究之中。

单一变量原则，在进行实验的时候应该保证除去要探求的量之外的物理量不变而且要适宜，这样才能确保实验的成功，实验中只改变要探求的量来寻找问题的答案

a对消费者行为影响控制变量法有单一变量法。根据查询相关资料显示，所谓单一变量法，是指根据市场营销调研结果，选择影响消费者或用户需求最主要的因素作为细分变量，从而达到市场细分的目的。

如果要研究一个因素对某个结果的影响，科学家常常使用实验研究。在实验设计中，控制变量法和控制单一变量法是两种常用方法。其中控制变量法选定若干个可能影响研究结果的因素，在实验过程中将这些因素固定不变，只改变要研究的因素，以便观察这一因素对结果的影响。而控制单一变量法则只改变一个因素，观察该因素对实验结果的影响，并不控制其它因素的影响。如果要研究结果受多种因素共同影响的情况下，控制变量法是更为适合的研究方法。

这两个我怎么觉得是同一个东西呢

工具变量法是：某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：（1）与所替的内生解释变量高度相关；（2）与随机误差项不相关；（3）与模型中其他解释变量不相关；（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：工具变量法的关键是选择一个有效的工具变量，由于工具变量选择中的困难，工具变量法本身存在两方面不足：一是由于工具变量不是惟一的，因而工具变量估计量有一定的任意性；二是由于误差项实际上是不可观测的，因而要寻找严格意义上与误差项无关而与所替代的随机解释变量高度相关的变量事实上是困难的。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量。此时，如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。参考资料来源：百度百科——工具变量法

固定效应模型固定效应模型在一定程度上可以缓解内生性。因为使用固定效应模型的原因是存在个体效应、时间效应与解释变量相关。此时如果不用固定效应模型，这些个体、时间影响就会溜到扰动项中，就产生了内生性问题。

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols

y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因变量”。大写的 X 为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。然而，如果一个重要变量x2被模型遗漏了，且x1和x2也相关，那么对β1的OLS 估计值就必然是有偏的。此时，x1被称作“内生”的解释变量，这就是 “内生性”问题。 如果存在内生性，则称解释变量为 “内生变量”（endogenous variable）；反之，则称为 “外生变量”（exogenous variable）。内生性的严重后果是使得 OLS估计量不一致（inconsistent），即无论样本容量多大，OLS 估计量也不会收敛至真实的参数值 。 在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。1.与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。2.与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。 即X影响Y，但Y也同时影响X。 例如：创业与幸福的关系：到底是创业者更幸福还是幸福的人更愿意去创业 若在模型设定中，某些不可观测的变量或重要变量被忽略，但它同时影响X与Y，也会导致内生性问题，即产生了因忽略变量导致的内生性问题。 例如：“吃冰激凌”会导致“溺亡”？ x是“吃冰激凌”人数，y是“溺亡”人数。如果把二者进行回归会发现高度的显著性。显然，“吃冰激凌”是不会导致“溺亡”。这种估计的偏误主要是模型中遗漏了一个重要的因素，那就是温度。温度升高时，游泳的人数会变多且溺亡人数上升，同时吃冰激凌的人也增多。也就是说温度是共同影响“吃冰激凌人数”与“溺亡人数”的重要变量，如果模型在中遗漏温度变量，则导致结果出现严重的偏误。 解释变量X的测量误差与X相关，该测量误差又被合并到误差项中。因此，X具有内生性问题。 工具变量的思想其实很简单。虽然内生变量是 “坏” 的变量（与扰动项相关），但仍可能有 “好” 的部分（与扰动项不相关的部分），正如坏人通常也有好的一面。如果能将内生变量分解为内生部分与外生部分之和，则可能使用其外生部分得到一致估计。 而要实现这种分离，通常需要借助另一变量，即 “工具变量”（Instrumental Variable，简记 IV），因为它起着工具性的作用。 工具变量要与扰动项不相关，也被称为“排他性约束或工具变量的效度( validity)。工具变量要能够帮助内生变量分离出一个外生部分，则工具变量自身必须是 “干净”的，即满足 “外生性”（ 与扰动项不相关）。这里的外生性意味着工具变量影响被解释变量的唯一渠道是通过与其相关的内生解释变量，它排除了所有其他的可能影响渠道。 工具变量要与内生解释变量高度相关，即工具变量影响内生解释变量的力度( powerful condition要大。也就是说，Cov(X，Z)要大。 所谓“内生性检验”说的是你的模型中是否存在内生性问题。原假设是不存在内生性问题，即，你所怀疑的内生变量与干扰项不相关。从结果来看，无法拒绝原假设，即，不存在内生性问题。如果是这样的，后续的检验可能就不需要了，之际做 OLS 即可，它更为有效。 所谓“过度识别检验”说的是，你的工具变量与干扰项不相关，这是保证工具变量合理性的另一个要求。原假设是所有的工具变量与干扰项都不相关。从 Sargan 结果来看，无法拒绝原假设，表明不存在过度识别问题。 所谓“弱工具变量检验”说的是，你所选择的一系列工具变量是否与内生变量之间有足够的相关性。原假设是：工具变量与内生变量不相关。从你的结果来看，拒绝了这个原假设，意味着你选的工具变量与内生变量有统计上显著的相关性。 https://bbs.pinggu.org/thread-4790089-3-1.html 企业数字化、专用知识与组织授权

原发布者:th6572工具变量法的Stata命令及实例uf06c本实例使用数据集“grilic.dta”。uf06c先看一下数据集的统计特征：uf06c考察智商与受教育年限的相关关系：上表显示.智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的正相关关系（相关系数为0.51）。uf06c作为一个参考系.先进行OLS回归.并使用稳健标准差：其中expr,tenure,rns,smsa均为控制变量.而我们主要感兴趣的是变量受教育年限（s）。回归的结果显示.教育投资的年回报率为10.26%.这个似乎太高了。可能的原因是.由于遗漏变量“能力”与受教育正相关.故“能力”对工资的贡献也被纳入教育的贡献.因此高估了教育的回报率。uf06c引入智商iq作为能力的代理变量.再进行OLS回归：虽然教育的投资回报率有所下降.但是依然很高。uf06c由于用iq作为能力的代理变量有测量误差.故iq是内生变量.考虑使用变量（med（母亲的受教育年限）、kww（在“knowledgeoftheWorldofWork”中的成绩）、mrt（婚姻虚拟变量.已婚=1）age（年龄））作为iq的工具变量.进行2SLS回归.并使用稳健的标准差：在此2SLS回归中.教育回报率反而上升到13.73%.而iq对工资的贡献居然为负值。使用工具变量的前提是工具变量的有效性。为此.进行过度识别检验.考察是否所有的工具变量均外生.即与扰动项不相关：结果强烈拒绝所有工具变量均外生的原假设。uf06c考虑仅使用变量（med,kww）作为iq的工具变量.再次进行2SLS回归.同时显示第一阶段的回归结果：上表显示.教育的回

内生性问题是解释变量与扰动项相关导致的，具体的表现形式有遗漏变量、双向因果和测量误差。 OLS能够成立的最重要前提条件是解释变量与扰动项不相关。否则，OLS估计量将是有偏且不一致的。 无偏是指估计量的期望等于真实值。一致性是指，随着样本的增大，估计量无限接近于真实值。 固定效应模型在 一定程度上 可以缓解内生性。因为使用固定效应模型的原因是存在个体效应、时间效应与解释变量相关。此时如果不用固定效应模型，这些个体、时间影响就会溜到扰动项中，就产生了内生性问题。 解决内生性问题常见的做法是使用工具变量。 工具变量：与模型中内生变量（解释变量）高度相关，但却不与误差项相关，估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的解释变量的变量。 “找好的工具变量好比寻找一个好的伴侣，ta应该强烈地爱着你（强相关），但不能爱着别人（外生性）。” IV法可以视为2SLS的特例。 当内生变量个数=工具变量个数时，称为IV法；当内生变量个数<工具变量个数时，称为2SLS 2SLS思路如下： y=α+βx1+γx2+u，其中x1是严格外生的，x2是内生的，则至少需要1个工具变量，z1为工具变量。 第一阶段回归：内生变量和工具变量 x2=a+bz1+cx1+e 第二阶段回归：内生变量的预测值和被解释变量 y=α+βx1+γx2"+v 2SLS背后逻辑： 将内生解释变量分为两部分，有工具变量造成的外生部分和与扰动项相关的内生部分。 第一阶段：通过外生变量的预测回归，得到这些变量的外生部分。 第二阶段：把被解释变量对解释变量中的外生部分进行回归，消除偏误得到一致估计。 注意：为了保证2SLS的一致性，必须把原方程中所有的外生解释变量都放入第一阶段回归。 2SLS的难点在于恰当的工具变量选择。若存在N个内生解释变量，则至少需要N个工具变量。 假设回归模型 stata命令如下： 以上命令ivregress 2sls 和 ivreg2是等价的，只是 ivreg2显示的内容更为丰富。xtivreg2 相较于ivreg2，就是OLS和FE/FD模型的差别，ivreg2 ... i.Year i.id等价于xtivreg2 ... i.Year, fe。 针对工具变量有三大检验： 以上三大检验，优先做相关性检验。这是由于弱工具变量会对估计结果以及外生性检验结果产生影响。 （1）相关性检验 a.不可识别检验 不可识别检验的原假设是秩条件不成立，即工具变量与解释变量不相关。不可识别检验在一定程度上可以验证是否存在弱工具变量，但不能取代对弱工具变量的检验。关于弱工具变量的检验，可以分为单个内生变量和多个内生变量。 b.弱工具变量检验 如果方程中有一个内生变量，一个经验规则是在第一阶段回归中，如果F统计量>10，则可拒绝“存在弱工具变量”的原假设，不必担心弱工具变量的问题。 如果方程中有多个内生变量，Stock & Yogo给出了检验规则：如果弱识别检验的最小特征值统计量>15% maximal IV size对应的临界值，就可以认为工具变量不存在弱相关问题。 如果发现是弱工具变量，解决的方法有： （2）内生性检验 首先假定内生性进行2SLS回归，然后假定不存在内生性进行OLS回归，最后使用豪斯曼检验。 当p值<0.1时，表明两个回归的系数存在显著的系统性差异，及关注的核心变量有内生性。 （3）外生性检验 在恰好识别的情况下，即工具变量数=内生变量数，此时公认无法检验工具变量的外生性，即工具变量与扰动项不相关。在这种情况下，只能进行定性讨论或依赖于专家的意见。在过度识别的情况下，可以进行“过度识别检验”。当p>0.1，接受原假设，说明工具变量具有外生性。 注意，如果误差项存在异方差或自相关，那么2SLS的估计虽然是一致估计量，但不是有效估计量。更有效的方法是“广义矩估计”GMM。 某种意义上，GMM之于2SLS，正如GLS之于OLS，前者可以获得有效估计量，后者只能获得一致估计量。 该方法的前提条件是：工具变量数>内生变量数，且2SLS存在异方差或自相关 综上，在使用stata进行2SLS时，推荐使用ivreg2或xtivreg2。 对于面板数据，建议先对模型进行变换，然后对变换后的模型使用2SLS： 参考资料： 《高级计量经济学及stata应用》 面板数据分析与Stata应用 测量误差及其对统计分析的影响 有人能讲讲工具变量和2SLS之间的关系吗？ 工具变量法（五）: 为何第一阶段回归应包括所有外生解释变量 xtivreg2和它的山寨者

内生解释变量会造成严重的后果：不一致性inconsistent和有偏biased，因为不满足误差以解释变量为条件的期望值为0。产生解释变量内生一般有三个原因：一、遗漏变量二、测量误差三、联立性第三种情况是无法解决的，前两种可以采用工具变量（IV）法。IV带来的唯一坏处是估计方差的增大，也就是说同时采用OLS和IV估计，则前者的方差小于后者。但IV的应用是有前提条件的：1.IV与内生解释变量相关，2.IV与u不相关。在小样本情况下，一般用内生解释变量对IV进行回归，如果R－sq值很小的话，一般t值也很小，所以对IV质量的评价没有大的问题，但是当采用大样本时，情况则相反，往往是t值很大，而R－sq很小，这时如果采用t值进行评价则可能出现问题。这时IV与内生解释变量之间的相关程度不是太大，但是如果与u之间有轻微的相关的话，则：1、导致很大的不一致性；2、有偏性，并且这种有偏性随着R－sq趋于0而趋于OLS的有偏性。所以现在在采用IV时最好采用R－sq或F－sta作为评价标准，另外为了观测IV与u的关系，可以将IV作为解释变量放入方程进行回归，如果其他的系数没有大的变化，则说明IV满足第二个条件。

这个是常见的，不是什么根式

人工变量是为了凑成单纯形表中的基变量而人工加入的单位向量，在目标函数中系数为-M，最后化简结果中基变量要为0，否则无可行解。 化简单纯形表就可以解决， 若用对偶单纯形表的话就直接能解单纯形表，不用添加人工变量。

加入控制变量(控制可以观测的变量)、面板固定效应(控制不可观测并不随时间变化的变量)。但是实际中,还有很多变量是不可观测的并随时间...省市县层面的固定效应,那如果直接按照添加虚拟变量的形式进行回归,我们会等到花儿都谢了也

如图。由tanα的定义：tanα=AT/OA=y/x.固定变量x=OA=1,则tanα=AT=y.1.α=0°时，点T与A重合，AT=y=0,得tanα=0;2.α=90°时，OT与AT平行，交点为无穷远处，AT可延伸至无穷,得tanα→+∞;3.当角阿尔法在0度到90度的范围内增大,如由∠AOT增大至∠AOT"时，y由AT伸长至AT",综上，得结论：当角α在0度到90度的范围内增大时,tanα的值随之增大，且由0→+∞。

控制变量法写成保持单一变量不可以，控制表示让一些量不变，允许一个量变化，变化的量可以交替，保持单一就不是这样的意思

控制变量法是一种研究问题的常用方法 ,单一变量原则是一种科学实验方法 ,两者没有本质上的区别.纯手打,望采纳~~~~~~~~~~~~~

这两个我怎么觉得是同一个东西呢

控制变量法是一种研究问题的常用方法 ，单一变量原则是一种科学实验方法 ，两者没有本质上的区别。纯手打，望采纳~~~~~~~~~~~~~

所谓单一变量法，是指根据市场营销调研市场营销调研结果，把选择影响消费者消费者或用户需求需求最主要的因素作为细分变量，从而达到市场细分市场细分的目的。这种细分法以公司公司的经营经营实践、行业经验和对组织组织客户的了解为基础，在宏观变量或微观变量间，找到一种能有效区分客户并使公司的营销组合营销组合产生有效对应的变量而进行的细分。

所谓单一变量法，是指根据市场营销调研市场营销调研结果，把选择影响消费者消费者或用户需求需求最主要的因素作为细分变量，从而达到市场细分市场细分的目的。这种细分法以公司公司的经营经营实践、行业经验和对组织组织客户的了解为基础，在宏观变量或微观变量间，找到一种能有效区分客户并使公司的营销组合营销组合产生有效对应的变量而进行的细分。

所谓单一变量法,是指根据市场营销调研市场营销调研结果,把选择影响消费者消费者或用户需求需求最主要的因素作为细分变量,从而达到市场细分市场细分的目的.这种细分法以公司公司的经营经营实践、行业经验和对组织组织...

控制变量法写成保持单一变量不可以，控制表示让一些量不变，允许一个量变化，变化的量可以交替，保持单一就不是这样的意思

1、性质单一变量法：根据市场营销调研结果，选择影响消费者或用户需求最主要的因素作为细分变量，从而达到市场细分的目的。控制变量法：每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个因素不变，从而研究被改变的这个因素对事物的影响，分别加以研究，最后再综合解决。2、特点单一变量法：这种细分法以公司的经营实践、行业经验和对组织客户的了解为基础，在宏观变量或微观变量间，找到一种能有效区分客户并使公司的营销组合产生有效对应的变量而进行的细分。控制变量法：当一个问题与多个因素有关时，探究该问题与其中某个因素的关系时，通常采用控制变量法。扩展资料：控制变量法的应用：1、探究影响蒸发快慢的因素，探究声音的响度和音调、理想斜面实验、探究力与运动的关系、探究影响滑动摩擦力大小的因素、探究影响压力的作用效果的因素、探究影响液体压强大小的因素、探究影响浮力大小的因素、探究影响滑轮组的机械效率的因素。2、探究影响动能大小的因素、探究影响重力势能大小的因素、验证欧姆定律、探究电阻的电流与其两端电压的关系、探究影响电流做功多少的因素、探究影响电流的热效应的因素、探究影响电磁铁磁性强弱的因素。参考资料来源：百度百科-单一变量法参考资料来源：百度百科-控制变量法

加入其他的控制变量。如果是显著的话，逐步加入其他的控制变量，看看是哪个变量导致了方差的膨胀。也可以简单的看看和其他变量的相关性，如果高度相关，也可能会导致x对y的效应被其他的控制变量覆盖了。

5. 依据变量法种中影响管理宽度的主要影响因素为A. 职能相似性B. 地区相似性C. 职能复杂性D. 指导和控制工作量E. 协调工作量正确答案：ABCDE

在实验中,有很多物理量,由于其自身属性的关系,难于用仪器、仪表直接测量,或 因条件所限,无法提高测量的准确度,就可以根据物理量之间的定量关系和各种效应把不 易测量的物理量转化成可以（或易于）测量的物理量进行测量,之后再反求待测物理量的 量值,这种方法就叫转换测量法（简称转换法）.由于物理量之间存在多种关系和效应,因此将会有多种不同的转换法,这恰恰反映了 物理实验中最具启发性和开创性的一面.科学实验不断地向高精度、宽量程、快速测量、 遥感测量和自动化测量的方向发展,这一切均与转换测量紧密相关.转换法一般可分为参量换测法和能量换测法两大类.1．参量换测法 利用物理量之间的相互关系,实现各参量之间的变换,以达到测量某一物理量的目的 .通常利用这种办法将一些不能直接测量的或是不易测量的物理量转换成其它若干可直接 测量或易测的物理量进行测量.例如金属丝杨氏模量的测量,即可根据虎克定律转换成应 力与应变量的测量.2．能量换测法 利用物理学中的能量守恒定律以及能量具体形式上的相互转换规律进行转换测量的方 法.能量换测法的关键是传感器（或敏感器件）——用于把一种形式的能量转换成另一种 形式的能量的器件.把能够实现接收由测量对象的物理状态及其变化所发出的激励（敏感 部分）,并将此激励转化为适宜测量的信号（转换部分）的能量转换装置称为传感器.由于电磁学测量方便,迅速,容易实现,所以最常见的换能法是将待测物理量的测量 转换为电学量的测量（亦称电测法）.下面着重介绍几种典型的能量换测法.（1）热电换测——将热学量通过热电传感器转换为电学量的测量.热电传感器的种类很 多,它们虽然依据的物理效应各有不同,但都是利用了材料的温度特性.如利用材料的温 差电动势,将温度测量转换成热电偶的温差电动势的测量.（2）压电换测——这是一种压力和电位间的变换,这种变换通常是利用材料的压电效应 制造的器件来实现的.例如,将被极化的钛酸钡制成柱状器件,其极化方向为柱子的轴向 .器件在极化方向上受压力而缩短时,柱子就会产生与极化方向相反的电场,据此,可 将压力变化变换成为相应的电压变化.话筒和扬声器也是人们所熟悉的一种压电换能器.（3）光电换测——利用光电元件将光信号的测量转换为电信号的测量.利用光电效应制 造的光电管、光电倍增管、光电池、光敏二极管、光敏三极管等光电器件都可以实现光电 转换.光电传感器可分为光电导传感器、光电发射管、光电池等类型.（4）磁电换测——利用电磁感应器件将磁学量的测量转换成电学量的测量.用于磁电转 换的元器件可分为半导体式和电磁感应式两类.常用的霍尔元件、磁敏电阻等典型的磁敏 元件,可直接用于磁场的测量,也可以利用与磁学量的关系,将位置、速度、旋转、压力 等非电量信号转换成电学量测量. 物体发生形变或运动状态改变可证明一些物体受到力的作用；马德堡半球实验可证明大气压的存在；雾的出现可以证明空气中含有水蒸气；影子的形成可以证明光沿直线传播；月食现象可证明月亮不是光源；奥斯特实验可证明电流周围存在着磁场；指南针指南北可证明地磁场的存在；扩散现象可证明分子做无规则运动；铅块实验可证明分子间存在着引力；运动的物体能对外做功可证明它具有能等. 控制变量法是为了研究物理量之间的关系所用.举例来说,s=vt 即位移=速度*时间,（如果你不能理解什么是位移,可以暂且认为它就是距离好了）.这个公式可以用控制变量法来研究,就是说,知道“速度”、“位移”、“时间”,但为了研究出“位移=速度*时间”这个公式,我们要采用控制变量法. 研究的方法是这样的,我们让一辆小车匀速行驶一段时间,然后看它的位移.为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系,我们先让小车以不同的速度行驶相同的时间,比较两种情况下行驶的位移.例如：先以3m/s的速度行驶5秒,记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒,记下位移45m,这样,我们可以看到在同样的时间里,速度翻了几倍,位移也翻了几倍,即位移和速度成正比.注意在这个例子中,我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒）,从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系,因为是控制住“时间”这个变量,使其不变,来研究问题,所以这种方法叫“控制变量法”.同样的,如果我们控制住“速度”这个变量,也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系.（做法就是,让小车以相同的速度行驶不同的时间,比较两种情况下行驶的位移）.

兄弟~你去书店随便找本书不都是吗?特别是总复习的

便于探究

都是科学探究中的对比实验法。当某个量有好几个因素都影响它时。不可能一下子研究好几个因素。先将其他所有因素不变，只研究其中一个因素，这种方法叫控制变量法。这一个不相同的因素就叫做变量。比如导体的电阻与那些因素有关，可以假设温度相同，长度相等，横截面积相等。只考虑材料。那么材料即为变量。可以先研究导体的电阻与其材料的关系。不同的材料，银，铜，铝等等即为该实验的变量。看电阻怎样随不同的材料而变化。

当我们说两个变量之间存在因果关系时，也就是「A 导致 B」，我们会把这个关系描述为 A→B。箭头的方向就表示因果关系是单向的，即改变 A 会引起 B 的变化，但反之不一定成立。

最基本的1583年，伽利略在比萨教堂里注意到一盏悬灯的摆动，随后用线悬铜球作模拟（单摆）实验，确证了微小摆动的等时性以及摆长对周期的影响，由此创制出脉搏计用来测量短时间间隔。运用的方法就是控制变量法。探究电阻和电流的关系我们可以先将电压人为的控制（即不变），改变电阻的大小，再测出各个电阻值所对应的电流的大小，从而可以得知电压一定时，通过导体的电流和电阻成反比。控制变量法是为了研究物理量之间的关系。 s=vt 即位移=速度*时间，这个公式可以用控制变量法来研究，就是说，知道“速度”、“位移”、“时间”，但为了研究出“位移=速度×时间”这个公式，我们要采用控制变量法。研究的方法是这样的： 我们让一辆小车匀速行驶一段时间，然后看它的位移。为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系，我们先让小车以不同的屮相同的时间，比较两种情况下行驶的位移。例如：先以3m/s的速度行驶5秒，记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒，记下位移45m，这样，我们可以看到在同样的时间里，速度增长了几倍，位移也增长了几倍，即位移和速度成正比。注意在这个例子中，我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒），从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系，因为是控制住“时间”这个变量，使其不变，来研究问题，所以这种方法叫“控制变量法”。同样的，如果我们控制住“速度”这个变量，也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系。（做法就是，让小车以相同的速度行驶不同的时间，比较两种情况下行驶的位移）也可以利用DIS实验系统进行实验（一般高中会有）。

分离变量法的基本思想是把水头的时空分布函数分解为若干一元函数的乘积，这些一元函数以空间坐标和时间坐标为自变量。这样组合的时空分布函数代入到控制方程时，将得到若干个常微分方程。这些常微分方程之间通过特征值联系起来。含有空间项的常微分方程与边界条件一起构成特征值问题，其解为特征函数。含有时间项的常微分方程类似于衰变方程，可以得到一个通解，不妨称为衰变函数。不同特征值对应的特征函数与衰变函数的线性组合，就构成原问题的解，组合系数由初始条件和特征函数的正交性确定。由于特征值是无穷数列，这种解具有无穷级数的性质。如果定解问题的边界均为齐次边界或只有一个非齐次边界，使用分离变量法将十分方便。非齐次边界问题也可以分解为若干个齐次边界问题进行求解。下面用一个简单的一维承压水非稳定流问题（图3.1）来说明分离变量法的基本思路。设流场定义域为0≤x≤L，两侧边界均为定水头边界。其非稳定流描述为以下定解问题图3.1 承压含水层非稳定流示意图地下水运动方程地下水运动方程式中：H0（x）为初始水头分布；a＝K/Ss，即渗透系数与贮水率的比值。首先对水头函数进行变量分离，写成地下水运动方程式中：X（x）和T（t）分别为空间和时间的一元函数。把式（3.5）代入到式（3.1）得到地下水运动方程等式两边的自变量分别是空间和时间，其成立的条件必然是等号两边等于同一个常数，令这个常数为－β2，则有地下水运动方程而边界条件改变为地下水运动方程式（3.7）为齐次线性常微分方程，根据附录2，其特征方程为地下水运动方程具有特征根地下水运动方程因此方程（3.7）的基本解为地下水运动方程式中：c1和c2是待定常数。由于β的取值可以发生变化，根据边界条件，该基本解在［0，L］内为非零解的条件是地下水运动方程取地下水运动方程根据边界条件（3.9）有c2＝0。因而，一系列对应βn的特解为地下水运动方程这样得到的Xn（x）为上述边值问题的特征函数，而βn为特征值，式（3.13）就是特征值所满足的方程。式（3.8）为衰变方程，容易得到其特解为地下水运动方程这个与βn有关的衰变函数与特征函数组合为原定解问题的一个特解地下水运动方程而原问题的通解是上述特解的线性组合，即地下水运动方程其中的未知系数cn可以根据初始条件确定，同时，cn还必须满足特征函数的正交性。根据Sturm－Liouville问题的正交性，对于任意两个不相等的特征值βm和βn，应有地下水运动方程而对于相等的两个特征值，有地下水运动方程其中N（βn）为特征函数的范数。利用式（3.15）有地下水运动方程在确定cn的数值时，首先根据初始条件有地下水运动方程等式两边取积分地下水运动方程其中m可以是n＝1，2，…中的任意值，因此也可以根据式（3.23）把cn表示为地下水运动方程根据前述得到的特征函数和范数，有地下水运动方程这说明cn恰好等于初始水头分布函数H（x）的Fourier系数。

倒数第二行的C′，不是常数C的导数，而是相异于常数C的另外一个常数可以说，常数C和常数C′，既有区别，又有联系

首先给出波动方程初边值问题的格式：（记为方程A） 其中，（1）为运动方程，（2）为初始条件，（3）为边界条件（齐次形式）。 方程B 方程C 由叠加原理，若方程B和方程C分别有解 那么方程A的解 。过程略。由齐次化原理我们可以将方程C转化为方程B的形式求解，因此在此我们只讨论方程B的解。 想法：由物理知识（还有傅里叶展开），我们想到 将（10）代入（4），得到 变量分离，得到 其中 是特征值。（ 的计算过程与下面类似，但只能得到0解，不是我们想要的。在此省略过程） 当 ，（12）的通解为 由边值条件（6） ，有 再由 ，有 若要 不为零，必须有 即 由齐次边值条件（6），通解 为 对t求导，得初值条件（5）： 由（13）（14），有 以（15）为例计算： 由 的“正交系”性质，即 因此，将（15）左右同乘 并在 上积分，可得 同理可得 。 将 代入（13）可得方程B的解

1、分离变量法是将一个偏微分方程分解为两个或多个只含一个变量的常微分方程。将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。 2、主要思想：数学上，分离变量法是一种解析常微分方程或偏微分方程的方法。使用这方法，可以借代数来将方程式重新编排，让方程式的一部分只含有一个变量，而剩余部分则跟此变量无关。这样，隔离出的两个部分的值，都分别等于常数，而两个部分的值的代数和等于零。利用高数知识、级数求解知识，以及其他巧妙的方法，求出各个方程的通解。最后将这些通解“组装起来”。分离变量法是求解波动方程初边值问题的一种常用方法。

通过将两个变量构成的不等式(方程)变形到不等号(等号)两端，使两端变量各自相同,解决有关不等式恒成立、不等式存在（有）解和方程有解中参数取值范围的一种方法。两个变量，其中一个范围已知，另一个范围未知。1、写出原有形式的等式或不等式。2、将两个变量构成的不等式(方程)变形到不等号(等号)两端。3、两个变量，其中一个范围已知，另一个范围未知。4、通过上述变形解决实际问题。分离变量法是将一个偏微分方程分解为两个或多个只含一个变量的常微分方程。将方程中含有各个变量的项分离开来，从而将原方程拆分成多个更简单的只含一个自变量的常微分方程。运用线性叠加原理，将非齐次方程拆分成多个齐次的或易于求解的方程。

题主提供的常微分方程是可以用分离变量法来求解。求解步骤：1、将dy和dx分离到等式两边2、取积分后，求解不定积分3、从上述结果，求出y(x)的表达式 ，得到常微分方程的通解4、如有初始条件，则根据条件解出积分常数C值，得到常微分方程的特解题主的问题求解过程如下：

分离变量法的理论基础之一是线性叠加原理,故其只能解决线性定解问题.在用分离变量法的过程中多次应用叠加原理,不仅方程的解是所有特解的线性叠加,而且处理非齐次方程泛定方程问题时,把方程条件也视为几种类型叠加的结果,从而将其“分解” . 对于线性叠加原理,其物理表述为：“几个物理量共同作用产生的结果,等效于各个物理量单独作用时各自产生效果的总和”. 分离变量法的理论基础之二是本征函数系的正交完备性.只有本征函数系是正交完备的,才能将平方可积的初始条件按本征函数展开傅氏级数.由于可以把二阶常微分方程转变为共同的表达形式,即斯特姆---刘维型方程,对其各种的本征函数系的正交完备问题可归结为斯特姆---刘维型本征值问题.我的毕业论文就是做分离变量法.

dN/dt=N*(1-N)(1/N+1/(1-N))*dN=dtln(N)-ln(1-N)=t+CN/(1-N)=exp(t+C)N=1/(1+exp(-t+C))

形如dy/dx=f(x)/g(y)的微分方程称为可分离变量的微分方程。求解可分离变量的微分方程的方法为：（1）将方程分离变量得到：g(y)dy=f(x)dx。（2）等式两端求积分，得通解：∫g(y)dy=∫f(x)dx+C。例如：一阶微分方程dy/dx=F(x)G(y)。第二步dy/(G(y)dx)=F(x)。第三步∫（dy/G(y)）=∫F(x)dx+C。得通解。特点常微分方程的概念、解法、和其它理论很多，比如，方程和方程组的种类及解法、解的存在性和唯一性、奇解、定性理论等等。下面就方程解的有关几点简述一下，以了解常微分方程的特点。求通解在历史上曾作为微分方程的主要目标，一旦求出通解的表达式，就容易从中得到问题所需要的特解。也可以由通解的表达式，了解对某些参数的依赖情况，便于参数取值适宜，使它对应的解具有所需要的性能，还有助于进行关于解的其他研究。后来的发展表明，能够求出通解的情况不多，在实际应用中所需要的多是求满足某种指定条件的特解。当然，通解是有助于研究解的属性的，但是人们已把研究重点转移到定解问题上来。

形如dy/dx=f(x)/g(y)的微分方程称为可分离变量的微分方程。求解可分离变量的微分方程的方法为：（1）将方程分离变量得到：g(y)dy=f(x)dx。（2）等式两端求积分，得通解：∫g(y)dy=∫f(x)dx+C。例如：一阶微分方程dy/dx=F(x)G(y)。第二步dy/(G(y)dx)=F(x)。第三步∫（dy/G(y)）=∫F(x)dx+C。得通解。特点常微分方程的概念、解法、和其它理论很多，比如，方程和方程组的种类及解法、解的存在性和唯一性、奇解、定性理论等等。下面就方程解的有关几点简述一下，以了解常微分方程的特点。求通解在历史上曾作为微分方程的主要目标，一旦求出通解的表达式，就容易从中得到问题所需要的特解。也可以由通解的表达式，了解对某些参数的依赖情况，便于参数取值适宜，使它对应的解具有所需要的性能，还有助于进行关于解的其他研究。后来的发展表明，能够求出通解的情况不多，在实际应用中所需要的多是求满足某种指定条件的特解。当然，通解是有助于研究解的属性的，但是人们已把研究重点转移到定解问题上来。

一阶微分方程中既有变量X,Y的函数，又有他们的微分dx,dy，能把变量x以及他的一元函数和他的微分dx放到方程的一端，将能把变量y以及他的一元函数和他的微分dy放到方程的一端，这样的微分方程就叫可分离变量方程。两端分别积分得到微分方程的解的解法就叫分离变量法。