变量是

首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要其次，这跟相关系数没关系再次，一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。

是的。等距变量译“定距变量”，变量的一种，既有测量单位、相对零点的变量。变量分三种，计量(数值变量、连续变量、定距变量等不同叫法)、等级(有序)和计数(分类、名义)，因此变量的相关就有不同的形式。

这位朋友，百度知道官方认证行家为你解答。称名变量nominal variable的特点是，变量只能取彼此独立的值，值和值之间不允许任何其他的中间值，比如颜色、性别等都是nominal variable。计算此类变量的相关系数correlation coefficient，国际上有几个惯例系数，就大学阶段而言一般最常见的是PHI（希腊字母Φ）。不过PHI对你这个可能不大适用，因为PHI要求每个变量只能有两个取值。另外一个比较常见的相关系数是LAMBDA（希腊字母λ），这个就不限每个称名变量的取值数量啦。其实，由于称名变量并不多见，国际上对计算称名变量的相关系数并没有统一意见，不像Pearson r那样到处流行。我不知道你是在用什么统计计算这个correlation。如果是用SPSS，那么相关系数的计算结果列表中，SPSS很聪明，它会发现你用的是称名变量，并且根据情况你适用的系数。用纸币来手算可是会很累人的。

假积分变量是数学中哑元的常用例子。当给出一个形式的积分时，约定的记号需要引入一个具有确定名的积分变量，这个变量对积分而言是局部的，它的任何名称不能与数学表达式中的其它名称冲突。

两点就能决定一条直线了。男、女正好两个点。点多了才麻烦了。无序多分类肯定不是线性关系，就要转化成多个二分类，跟上面就一样了。有序多分类就当作计量资料看待了，前提当然是必须满足线性关系了，也就是等级之间的差别呈现线性比例。

内生变量是指在经济模型中，由给定的经济模型本身决定的变量。外生变量是指在经济模型中，给定的经济模型本身无法决定而由这个模型以外的因素决定的变量。它是模型据以建立的外部条件。　　内生变量可以在模型内得到说明，外生变量决定内生变量，外生变量不能在模型内部得到说明。

外生变量又称政策性变量、自变量，是指在经济机制中受外部因素主要是政策因素影响，而由非经济体系内部因素所决定的变量。这种变量通常能够由政策控制，并以之作为政府实现其政策目标的变量。　　从广义上讲，任何一个系统（或模型）中都存在许多变量，其中自变量和因变量统称为内生变量，而作为给定条件存在的变量则称为外生变量。意指不受自变量影响，而受外部条件支配的变量。　　外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。一般情况下，外生变量与随机项不相关。

问题一：解释变量 自变量 外生变量有什么区别 30分 内生变量是一种理论内所要解释的变量，外生变量是一种在理论内影响其他变量而他本身则由理论外的因素来决定的变量； 经济模型一般用二维坐标图和函数曲线来描述。内生变量的变化表现为在函数曲线上的移动，而外生变量表现为函数曲线本身的移动。 比如IS-LM模型，描述的是r和Y的关系，所以r和Y的变化反映为均衡点在曲线上的移动。而T、G、M、P的移动就反应为曲线本身的移动。 问题二：什么是内生变量，和外生变量 内生变量是指在经济模型中，由给定的经济模型本身决定的变量。 外生变量是指在经济模型中，给定的经济模型本身无法决定而由这个模型以外的因素决定的变量。它是模型据以建立的外部条件。 内生变量可以在模型内得到说明，外生变量决定内生变量，外生变量不能在模型内部得到说明。 问题三：什么叫严格外生变量 外生变量又称政策性变量、自变量，是指在经济机制中受外部因素主要是政策因素影响，而由非经济体系内部因素所决定的变量。这种变量通常能够由政策控制，并以之作为 *** 实现其政策目标的变量。 而严格外生变量是指独立于方程中所有同期、未来，和过去误差项的变量。（不过真正的严格外生变量没那么多，甚至不管经济学，单从统计学角度来看，也非常稀少。） 问题四：外生变量的介绍 外生变量（exogenous variable）是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量。它们在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头指向它的变量均为外生变量。在结构方程模型中，外生潜变量通常用ξ表示。外生变量相当于数学中的常数，与自变量和因变量无关。 问题五：经济学中说的内生变量和外生变量的定义是什么 30分 在经济模型中，内生变量是指该模型所要决定的梗量。外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。 问题六：如何区分内生变量与外生变量 外生变量： 1 不受任何其他变量影响但影响他人的变量，也就是路径图中会指向任何一个其他变量，但不被任何变量以单箭头指涉的变量。 2 其变异量由不属于路径模型的其他变量所决定 3 变量之间可能具有相关，也可能相互独立，但是它们的关系不影响... 问题七：经济学中的内生性和外生性是什么意思？ 就是数学方程里面的自变量 和参数的关系，前者是内生变量，后者是外生变量；参数和自变量的运算法则决 定了函数的运行机制，而参数的变化会对自变量的变化产生作用，这就是外生变量的变动会影响内生变量的变化。也正是经济学中要讨论的问题。我是这样理解的 问题八：如何区分计量经济学中的内生变量和外生变量 对，像凯恩斯就假设短期种，投资为外生变量，而古典经济学则认为投资不是一层不变的，所以就有了经济学的辩论，，促进了经济理论的发展。。 问题九：什么叫内生变量与外生变量 任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（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，那么我们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。 在经济模型中，内生变量是指该模型所要决定的变量。外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。内生变量可以在模型体系内得到说明，外生变量决定内生变量，而外生变量本身不能在模型体系中得到说明。参数通常是由模型以外的因素决定的，因此也往往被看成外生变量。 例：P=a+bQ，表示价格与数量的关系，则a、b是参数，都是外生变量；P、Q是模型要决定的变量，所以是内生变量。除此之外，譬如相关商品的价格，人们的收入等其他于模型有关的变量，都是外生变量。而Q随P的变化而变化。Q是因变量，P是自变量。 在一个模型中，外生变量不可能是自变量和因变量，内生变量就是自变量或者因变量中的一个。 问题十：经济学中的内生性和外生性是什么意思？ 内生性是指影响经济的变量是其决定性的，是主要的经济变量，如需求理论中的价格因素。外生性埂指经济中的变量起次要的作用，比如需求理论中的偏好、预期等。存在内生性即是指经济变量之间是相互其决定作用的

外生变量是因子。外生变量又称预测因子。时间序列预测是用同一个变量的历史值预测未来值，或者除了历史值以外，还加入一些预测因子(又称外生变量)来预测未来值。前者称为单变量时间序列预测，后者称为多变量时间序列预测。

收入。在均衡价格模型中外生变量是收入。内生变量和外生变量，指经济计量学建模型时使用的概念。它影响着一组被研究的经济关系，通常指一种时间数列。内生变量指经济体系以内的经济力量所决定的一种变量，也称经济变量。例如，在研究经济活动时，工资支付、消费、储蓄、投资、利润和就业一般被看成是内生变量。

外生变量是指在研究中不受其他变量影响的自变量拓展：换句话说，外生变量是不随因变量的变化而变化的变量，通常被视为研究者无法控制的因素。与之相反的是内生变量，它们受到因果关系中其他变量的影响。在社会科学中，外生变量常常用于解释与因果无关的变异，以便得到更准确的因果效应。例如，在经济学研究中，一个人的收入是他或她的教育程度、工作经验等因素的结果，因此这些变量都被认为是内生变量。而政府政策、全球经济状况等则被视为外生变量，因为它们通常不受个人因素的影响。在统计分析中，研究者需要识别和控制内生变量，以便更好地理解因果关系并减少偏误。同时，外生变量也可以用于解释模型中未被考虑的因素，并提高预测的准确性。

控制变量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。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。实验控制的方法有：1、排除法：排除法（elimination method）是把额外变量从实验中排除出去。2、恒定法：恒定法（constant method）指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面。实验时，不同试验场所、不同实验者以及不同的实验时间等都是额外变量。3、匹配法：匹配法（matching method）是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。4、随机化法：随机化法（randomization）是把被试随机地分派到各处理组中去的技术。从理论上讲，随机法是控制额外变量的最佳方法，因为如果总体中的任一成员都有同等机会被抽取到任一处理组，那么可以期望随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。5、统计控制法：一种技术是实验后控制，就是在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免实验中额外变量的干扰，因而也被称为统计控制法（statiscal control）。统计控制主要用于实验前控制难以完全控制额外变量影响的情况下。

【答案】：C

调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要

由研究者操纵对被试产生影响的变量是(自变量 )。A.自变量B.因变量C.无关变量D.相关变量答案解析：A。拓展：自变量（Independent variable）一词来自数学。也叫实验刺。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。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。在心理实验中，自变量是由实验者操纵、掌握的变量。在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自变量。自变量的应用范围很广，从数学、函数到计算机、编程，无处不在。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。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试（符号O）对刺激（符号S）作反应（符号R），即S－O—R。显然，这里刺激变量就是自变量。

自变量是自改变的量数，因变量是由自变量改变而改变的量数

变量说明就是定义啊，比如说它的类型，变量名等等，

数值变量对分类变量没有影响 可用划分分析的方法进行。

错，是可变的标志（数量质量）或统计指标

不相关时　E（XY）＝E（X）E（Y）相关时　　E（XY）≠E（X）E（Y）　

多元线性回归分析统计专业研究生工作室为您服务

检验方法是一样的

这里讲得比较全http://www.docin.com/p-68953591.html

1.自变量(1)多数自变量是可以被研究者操纵的。(2)自变量的变化主要有以下几种方式：①不同种类的自变量，如运动与营养补剂；②某种自变量的出现与不出现，如采用有氧运动模型和不运动；③同一种自变量的不同水平。(3)实验自变量的水平或类型有时被称为实验处理。2.实验对象(1)实验对象是研究者设计的实验处理的对象、应用范围等。(2)研究者操纵和控制自变量是通过对实验对象进行实验处理实现的。(3)实验对象是接受实验处理的参与者，通常称被试。3.因变量(1)研究所测量的变量就是因变量。因变量是由自变量引起变化的变量，所以自变量也被称作原因变量，因变量则被称为结果变量。实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内同是考察自变量对因变量的影响，即考察实验处理因素对因变量的影响。(2)在明确因变量的过程中，需要对因变量进行界定，即给因变量下操作性定义，把抽象的变量转化为可观察的、可度量的观测指标。扩展资料实验法的基本特点是：实验法可以使研究者观察到自然条件下难以观察到的现象。实验法可以重复进行验证。实验法可以把某些特定的要素分离出来，从而比较容易观察它的效果。由于实验是可控制的，因此它比较便于测量，从而使研究结果相对精确并易于进行横向比较。实验由处理因素(自变量)、实验对象(被试)、实验效应(因变量)三个基本要素构成。为了尽量避免和减少误差，进行实验设计时应遵循以下原则：对照原则、随机化原则、重复性原则、均衡性原则。

直接根据定义区分就行了被试内设计是指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计,又称“重复测量设计”.1、被试内设计的优点 ①被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效.②被试内设计比组间设计更敏感.③心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性.④被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响.2、在使用被试内设计时,应注意该设计的缺点及采用合适的方法克服这些缺点 被试内设计的缺点：①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作,也就是实验顺序造成了麻烦.②被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异.③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计.④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时,不宜使用被试内设计.克服被试内设计缺点的方法：①完全的被试内设计：就是把所有可能的顺序都排出来进行实验,以抵消练习或疲劳作用的影响.通常采用两种完全的被试内设计：随机区组设计和ABBA平衡法.②不完全的被试内设计：此方法是可以保证每个自变量都同等地出现在所有可能的顺序或选择的顺序的每一个位置上.采用的方法一种是拉丁方设计,另一种是随机开始的循环排列.被试间设计的优点:每一个人只接受一种处理方式,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差.被试间设计的缺点:⑴所需要的被试数量巨大:由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加.⑵由于接受不同处理的总是不同的个体,因此被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题.

被斥变量是指在外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。因为被斥变量可作为实验的自变量，所以被斥变量是指在外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。变量，是指没有固定的值，可以改变的数。

被试间设计。霍桑实验中的照明实验自变量出自超星尔雅学习通《心理学的智慧》2020章节测试，其答案为被试间设计。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。

鼠标变量的话，可以通过简单的变量，然后自己改变它的应用，整体运行的方式就好了

混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如，看看哪一种饮料更受欢迎，所有人都要既品尝可口可乐也品尝百事可乐。组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如，品尝饮料的人分为男、女，性别就是一个组间变量。把饮料和性别这两个变量放在一起，就是一个混合设计。可以看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。

被试内变量 和 被试间变量是在混合设计中的相对概念。在混合设计中，有不同被试的那个自变量叫被试间变量，有相同被试的那个变量叫被试内变量

研究变量是研究者所需要的研究与测量的随条件变化而变化的因素。变量是指在质或量上可以变化的概念或属性，即会变化的、有差异的因素。变量是相对于常量而言的。变量主要包括三种类型：自变量、因变量、无关变量。变量用于开放句子，表示尚未清楚的值（即变数），或一个可代入的值（见函数）。这些变量通常用一个英文字母表示，若用了多于一个英文字母，很易令人混淆成两个变量相乘。i,n,m,x,y,z是常见的变量名字，其中n,m,z较常表示整数,而i常表示循环中表示递增的变量（比如在排序算法中）。变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。

不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其设是独立随机变量序列,假设存在,若对于任意的,成立 称服从中心极限定理. [

变量是统计学研究中对象的特征。 它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。

http://cqyx.cersp.com/article/browse/26352.jspx

伽利略理想斜面实验是假设斜面光滑无摩擦，从同一高度释放同一个小球，小球下滑后滚上另一个光滑斜面，小球到达的高度不变，实验中改变的是斜面倾角，因此变量是斜面倾角。

前定变量是计量经济学术语，指决定计量经济模型当前状态的变量，考虑动态模型其中Y，为内生变量，X，为外生变量;Y，一，为滞后内生变量，X‘一，为滞后外生变量。其中有一些变量在系统内部时刻影响着内生变量的变动，而其值已在系统外部确定或由系统在过去确定，这些变量就是前定变量.前定变量包括外生变量X,、滞后外生变量X，滞后内生变量Yt。扩展资料：计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。力求严谨，兼顾通俗。计量经济学作为一门专门专的方法论课程，使用了大量的数学工具。本教材对重要公式都附有必要的推导，既是为了保持教材内容的严谨性，也是为了对学生进行必要的基础训练。参考资料来源：百度百科-前定变量

消费者行为中的前缀，中缀后缀的变量是什么的话？我觉得他这个的话，主要是嗯，一些问题吧，质的问题题

统计学中一般作为被解释变量的是什么 “社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义 王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该覆盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。 统计学中年级属于什么变量 年纪是顺序变量，一般用于分析年纪高低对其他因素的影响；实际分析中如果只是用年纪来对人群分类，并不在意年级高低的影响的话，也可以作为分类变量。 统计学中参数和变量有什么关系 参数是相对于总体分布来说的，反映总体基本信息的特征数字，称作总体参数，简称参数。一般来讲，研究者所关心的参数常有总体平均数、总体标准差。 变量是指被观察单位的特征，是指可变的数量标志和所有的统计指标。比如：在校生人数、商品销售额、产品质量等级梗..等都是变量。 统计学中的自变量、因变量、额外变量是什么意思？ Y = AX ^ 2 + BX + C 其中X是自变量，Y是因变量，Y与X的变化而变化 统计学上的两个概念：什么是属性变量?什么是数量变量？ 最好能各举几个例子 能用数值表示的变量就是数量变量，比如年龄、身高、人口、收入等。 不能用数值表示的就是属性变量，比如性别分男女、商品质量分一二三等品。 统计学中月份算不算变量 “12个月的销售额” 是 1 个变量。 “12个月的销售额”是 12个月中一次一次销售的数额 累加起来的 总和。 计量单位是 （元/每12个月） 统计计算，你可以是按年度，例如： 2005年1月到12月，2006年1月到12月，...2012年1月到12月，2013年1月到12月，2014年1月到12月。每年得 1个 “12个月的销售额”。共有 10个统计数字。然后统计 计算 平均值，最大值，最小值，均方差 等等。 统计学离散型变量和连续型变量有什么区别 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得. 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。

人口统计学变量:包括性别、年龄、民族、教育、健康、收入、亲属状况

人口统计学变量：统计学概念，是指在人口统计过程中设定项。可以是性别、年龄、受教育程度等。

变量除了连续就是离散，怎么还有非连续非离散的变量？只有可能分段函数，某段是连续的，某段是离散的。

堆,向下分配内存(new,malloc等)-----------------------------------浮动栈,向上分配内存(函数内部变量,对象的内部成员变量等.一般都有生命周期)-----------------------------------基栈.(也叫静态存储区,包括代码段,静态变量,全局变量,const常量等,程序一调入内存至少要占这么多空间)

在编译的时候就确定了

楼上两位正解

是的

静态方法是你手动调用的时候执行。静态变量与类一起加载，最优先的。然后是，静态初始化器（只初始化静态成员变量）。然后是，属性初始化（只初始化非静态成员变量）。最后是，构造函数（常用的，你懂的）...记住：先是静态，然后是非静态。

发达

不是，私有变量只能在它的类中进行引用，而静态成员变量可在不同的成员方法中进行引用

变量就应该用var，let是es6的语法，不会造成标量提升，let现在还有一些兼容性，建议使用var，或者bable一下

可能很多朋友认为undefined是在js中未定义变量时才会提示的错误，其实不然undefined 是js中的一特殊的变量，我们也可以提前定义哦，下面我来介绍js undefined 用法。JavaScript 中有两个特殊数据类型：undefined和 null，下面谈谈 undefined 的判断。js判断undefined类型代码如下复制代码if (reValue== undefined){alert(undefined);}发现判断不出来，最后查了下资料要用typeof方法：代码如下复制代码if (typeof(reValue) == undefined) {alert(undefined);}typeof 返回的是字符串，有六种可能：number、string、boolean、object、function、undefined以下是不正确的用法：代码如下复制代码var exp = undefined;if (exp == undefined){alert(undefined);}exp 为 null 时，也会得到与 undefined 相同的结果，虽然 null 和 undefined 不一样。注意：要同时判断 undefined 和 null 时可使用本法。以下是正确的用法：代码如下复制代码var exp = undefined;if (typeof(exp) == undefined){alert(undefined);}注意判断是否是undefined的时候一定要在两边加上引号,否则不成功(个人测试结果!)实例一个变量 var bank_value ,在alert他的时候，他的一些值是undefined，因此我用下面这个判断，来判定他是否等于undefined。代码如下复制代码var yinvalue;if(yinvalue==u2019undefinedu2019){break;}结果发现不对，没有进入条件。后来网上查了查，很简单如下：代码如下复制代码if(typeof(yinvalue)==u2019undefinedu2019){break;}typeof 返回的是字符串，有六种可能：number、string、boolean、object、function、undefined

以@符号开头。局部变量是用户可自定义的变量，它的作用范围仅在程序内部。在程序中通常用来储存从表中查询到的数据，或当作程序执行过程中暂存变量使用。局部变量必须以“@”开头，而且必须先用DECLARE命令说明后才可使用。其说明形式如下：DECLARE @变量名 变量类型 [@变量名 变量类型?]其中变量类型可以是sql server(WINDOWS平台上强大的数据库平台) 2000支持的所有数据类型，也可以是用户自定义的数据类型。 在Transact-SQL中不能像在一般的程序语言中一样使用“变量=变量值”来给变量赋值。必须使用SELECT或SET命令来设定变量的值，其语法如下：SELECT @局部变量=变量值。SET @局部变量=变量值

了解过JVM的都知道，堆和方法区（JDK1.8后叫元空间）是线程共享的 虚拟机栈、程序计数器（PC寄存器）和本地方法栈是线程私有的 虚拟机栈里面存的是一个一个的栈帧，这里的栈帧你也可以理解为此时正在运行的方法，如果此方法调用其他方法的话，在虚拟机栈中就形成了一个个栈帧堆叠的形态，相信读到这里你已经对虚拟机栈的样子有了感觉 接着，我们讨论栈帧（方法 栈帧有五个部分组成 在这里讲栈帧的组成只是为了给不熟悉的同学涨涨知识或者给大家复习一波。 接着，我们回到题目 你会发现方法区中定义的局部变量不就是存在于局部变量表中嘛，而局部变量表有存在于栈帧，栈帧存在于虚拟机栈，那它不就是线程私有的，也就是安全的嘛！ 其实，这里面有些坑，看完下面这四个例子我相信你会恍然大悟！ 2和3发生了逃逸，作用域不止在方法内部了 1和4未发生逃逸，是安全的 我们要明确一个概念： 创建对象不一定在堆空间上创建，还可以在栈上创建 总结：method1和4是安全的，2和3是不安全，所以这道题方法中定义的局部变量不一定线程安全，要看具体使用。

局部变量的创建肯定是在方法压栈以后，方法压栈创建栈帧包括局部变量表操作数栈，局部变量表存放局部变量

如图

肯定是1啊

设齐次线性方程组AX=0将A用初等行变换化成行简化梯矩阵,比如1 2 0 3 40 0 1 5 60 0 0 0 00 0 0 0 0则非零行的首非零元所在列对应的就是约束变量,例中为 x1,x3其余变量即为自由变量,例中为 x2,x4,x5

u和t，1和0是完全一样的，它是解的两种不同表达形式而已。当你取1和0时，前面无穷多解的k1和k2换作t和u可以得到一样的结果。

对齐次线性方程组Ax=0将系数矩阵A用初等行变换化成梯矩阵(这时可确定自由变元, 但最好化成行最简形,以便于求解答)非零行的首非零元所在列对应的变元为约束变元, 其余变元取作自由变元.

自由向量就是不可以解的方程的未知数

如图所示

矩阵中的自由变量是指线性规划中没有非负性条件的设计变量。线性规划中没有非负性条件的设计变量是把系数矩阵化成行阶梯型，非零行的首个非零元对应的列就是主元，其余的都是自由变量。

连续型随机变量是指，他的密度函数在一定区间上连续。是可以取无限多个值，但反过来不成立。随机变量能取无限多个值，也可以是离散的随机变量。

一般来说如果分布函数整段都是连续的,那么对应的随机变量就是连续的. 分布函数总是右连续的,所以你只要验证是否左连续即可,如果发现分布函数在某一个点的左极限不等于右极限（不光是不等,而且应该是严格小于）,那么对应的随机变量就不是连续的了.或者你直接画分布函数的图象,一旦发现其有跳跃,或者呈现阶梯状,绝对就不是连续随机变量.

离散型随机变量:如果随机变量X只可能取有限个或可列个值x1,x2,...,，则称X为离散型随机变量。连续型随机变量:这种变量的取值充满一个区间，无法一一排出。

不是。多文件时，一个文件中的全局变量在另一个文件中可通过extern说明来使用，而全局静态变量则不行。二者只是生命周期和值的更新规则相同。

静态变量属于静态存储方式，其存储空间为内存中的静态数据区（在 静态存储区内分配存储单元），该区域中的数据在整个程序的运行期间一直占用这些存储空间（在程序整个运行期间都不释放），也可以认为是其内存地址不变，直 到整个程序运行结束（相反，而auto自动变量，即动态局部变量，属于动态存储类别，占动态存储空间，函数调用结束后即释放）。静态变量虽在程序的整个执 行过程中始终存在，但是在它作用域之外不能使用。另外，属于静态存储方式的量不一定就是静态变量。 例如：外部变量虽属于静态存储方式，但不一定是静态变量，必须由 static加以定义后才能成为静态外部变量，或称静态全局变量。所有的全局变量都是静态变量，而局部变量只有定义时加上类型修饰符static，才为局部静态变量。静态变量可以在任何可以申请的地方申请，一旦申请成功后，它将不再接受其他的同样申请。静态变量并不是说其就不能改变值，不能改变值的量叫常量。 其拥有的值是可变的 ，而且它会保持最新的值。说其静态，是因为它不会随着函数的调用和退出而发生变化。即上次调用函数的时候，如果我们给静态变量赋予某个值的话，下次函数调用时，这个值保持不变。

　全局静态变量　　在全局变量之前加上关键字static，全局变量就被定义成为一个全局静态变量。 如 static int a;　　1）内存中的位置：静态存储区（静态存储区在整个程序运行期间都存在）　　2）初始化：未经初始化的全局静态变量会被程序自动初始化为0（自动对象的值是任意的，除非他被显示初始化）　　3）作用域：全局静态变量在声明他的文件之外是不可见的。准确地讲从定义之处开始到文件结尾。　　定义全局静态变量的好处：　　<1>不会被其他文件所访问，修改　　<2>其他文件中可以使用相同名字的变量，不会发生冲突。

你的变量定义在方法里面，只能在此方法使用

例如：static unsigned char i;

关于这个问题,全局变量（成员变量）是在创建对象的时候分配内存的创建对象过程为1分配空间2递归的创建父类对象（无父类这步可省略）3初始化成员变量4调用构造方法创建一个对象静态变量是在类加载的时候分配空间的，静态变量和对象没有关系是在JVM第一次读到一个类的时候加载信息的过程中分配空间的类加载过程为1加载父类（如果父类已经加载过，则不在加载）2初始化静态属性3按顺序的初始化静态代码块初始化的前提就是分配空间而且静态变量在以后的创建对象的时候不在初始化所以一般用静态来保存共享信息希望对你有所帮助

用static修饰的变量是在编译的时候分配内存，没有用static修饰的变量是在加载时分配

得看文件中的内容及它的修饰符

我觉得是一样的。

在c#下没有全部变量的概念,但可以通过使用类的静态变量来实现相同的效果

不太严格的说，可以这么认为。因为全局变量和静态变量在内存里是储存在一个地方的。叫datasegment(数据段)，静态区。意思是这个地方的数据的生命周期是不变的，只要程序本身在运行，他们就会存在。所以说他们都存在同一片区域内。你能想到静态变量和全局变量在使用的时候有什么区别吗？唯一的区别就是对于多个文件的访问权限，static的变量只对本文件有效，而全局变量（除去const）对当前所有文件有效。main.cpp可以访问foo.cpp的全局变量，而不能访问foo.cpp的静态变量。既然他们存在一个地方，如何区分呢。通过变量的linkage（即能否被链接器识别）属性，internallinkage的变量只能被本文件访问，而externallinkage的变量可以被其他文件访问。就这个层面而言，你的想法不能说有错。

fcccccccccccccccccccccccc

变量：在一个变化过程中，我们称数值发生变化的量为变量。自变量：一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x与y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就说x是自变量 数学书的定义