变量是

是的 异质性检验肯定要做的，如果可以的话，再扩大样本量试试结果

计量泵所谓的控制变量，应该指控制流量的变量。一般来说，是控制行程长度或者转速。也就是说，一般计量泵的流量调节是通过调节行程长度或改变电机转速来实现的。

多分类logistic回归

控制变量SIZE：公司规模，对公司当年年末的总资产取自然对数LEVERAGE：当年年末长期负债与权益的比值DIVIDEND：虚拟变量，当年发放股利为1，不发放为0INDUSTRY：虚拟变量，行业分类，用1-21来表示。

人工构造的取值的变量。分段回归中虚拟变量是人工构造的取值为0或1的作为属性变量代表的变量，用虚拟变量估计不同数量水平的解释变量对被解释变量的影响。

对实验结果有影响的变量，但不是需要结果的变量，比如研究光照对光合作用影响，需控制CO2的量

可以的。假设2中的自变量至少1个自变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量，所以假设3的调节变量是可以的。

颠覆型（reversing)：指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的关系从正向转为负向，或者从负向转化为正向。扩展资料：调节变量的一个主要作用是为现有的理论划出限制条件和适用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论的。这里的“不同条件”就是理论的适用范围和假设。所以，调节变量能够帮助我们发展已有的理论，使理论对变量间关系的解释更为精细。

指定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，就是说，Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)。

变量的解释(1) [variable] (2) 可假定为一组特定值中之任一值的量 (3) 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 f(x)的值 取决于 变量x的值 (4) 数值可变的量 详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。 词语分解 变的解释 变 （变） à 性质 状态 或情形和以前 不同 ，更改：变调。变动。变法。变为。变革。变更。变通（把原定的办法略加改动以适应事实的需要）。变本加厉。变幻无常。 部首 ：又； 量的解释 量 á 确定、计测 东西 的多少、长短、高低、深浅、远近等的器具：量具。量杯。量筒。量角器。 用计测器具或其他作为 标准 的东西确定、计测：计量。测量。量度。量体温。 估计 ，揣测：估量。 思量 。 打量 。 质 量

解释变量是被解释变量的组成部分可以。根据查询相关资料显示：解释变量就是指原因，被解释变量是指结果，解释变量可以是被解释变量的组成部分。

spss中被解释变量是因变量。在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。

那个就不是函数是映射啦，函数是数集到数集的映射，也就是说函数是特殊的映射，你说的这个是映射但不是函数，不过你要是把姓名和学号之类的都量化了也可以是函数。

自变量就是自身变化的量，因变量就是因为自变量变化所以也跟着变化的量。就比如说买书，设书的数目为自变量，那么要付的总金额就是随着书的数目变化的因变量O(∩_∩)O还有问题吗~求采纳~

你是初中生吧,在初中,函数是这样定义的：设在某变化过程中有两个变量x、y,如果对于x在某一范围内的每一个确定的值,y都有唯一确定的值与它对应,那么就称y是x的函数,x叫做自变量.这个定义是从运动变化的观点出发,是从全局出发,在整体上把握两个量之间关系. 到高中后,会再学一种新定义的. 你现在可以理解这样,就把因变量y叫函数. 比如,路程s=时间tX速度v. 当速度为定值时,s就是t的函数,t 叫自变量. 在学函数的时候,别把具体的字母当回事,因为一个关系式,可以用不同字母表示的.比如上式,可以用y=xv来写的.函数很重要,一定要多记多学,特别是函数的图像.

@Service用于标注业务层组件比如，用在service的实现类中，表示注入该对象的意思@Servicepublic class VentorServiceImpl implements iVentorService { }这样写相当于xml配置中得bean id = VentorServiceImpl 也可以不指定

可以在类向导里面添加，这个变量可以代替指针，直接调用该类的成员函数。比如对话框类的一个button，id为id_btn，那如果你获取这个button的指针就要用到getdlgitem(id_btn)，然后再setwindowtext之类的。但如果你给这个button增加一个控件变量m_btn，那你就可以直接用m_btn->setwindowtext了

没有遇到过这个问题，我理解共享成员变量应该是类变量也就是类静态变量

不一定，只要是因变量因自变量而变就行了

量的内涵 1、因变量是函数中的专业名词，也叫函数值。 2、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。3、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。

不对，还要满足一一，一个只能对应一个

是的，是这个意思。

因变量是自变量的

是的

设函数y=f（x）其中x是自变量，不同的x得到不同的y值， y就称为因变量（y也可以称为x的函数）。比如一次函数：y=ax+b，x---自变量，y--因变量。

中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。　　1932年，托尔曼为了弥补行为主义者华生的S-R公式的不足，提出了中介变量的概念，强调注意有机体内部因素在行为中的作用。 他认为刺激与反应之间存在着一系列不能被直接观察到的、但可以根据引起行为的先行条件及最终的行为结果本身推断出来的中介因素，这便是中介变量。 即，把S-R理解为S-O-R，中介变量就是在O（有机体）内正在进行的活动。它是完全可以客观定义和定量的，它能客观、精确地同一定的自变量和因变量联系起来。 最初托尔曼认为，动物和人类有两种中介变量——需求变量和认知变量。1952年托尔曼受格式塔学派心理学家勒温的影响，提出三种中介变量——需要系统、信念-价值符号排列矩阵图和行为空间。

中介变量不是额外变量，中介变量也是我们要研究的变量，中介变量是考虑自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。根据Baron和 Kenny的解释，通俗地讲 ,就是自变量通过中介变量对因变量产生作用。额外变量是我们不研究并且避免对实验造成影响的变量

循环中介变量是指在循环语句中用来控制循环次数的变量。它通常被称为计数器或循环变量。在循环的每一次迭代中，中介变量都会被更新，直到满足特定条件后退出循环。例如，在C语言中，可以使用for循环来实现计数器的功能，示例代码如下：```for (int i = 0; i < 10; i++) { // 循环体}```在上面的代码中，变量i就是一个中介变量，它的初始值为0，每次迭代时都会自增1，直到达到10为止。在每次迭代中，循环体都会被执行一次，直到循环结束。

#include<string>STL，有很多类函数可以用~去查吧

悬赏分

1、非齐次方程中也有这个概念，不过必须要先求解对应的齐次方程的基础解系，然后加上特解即可。2、是任意取的，只要保证基础解系中的向量线性无关就可以了。3、高斯消元是通过初等行变换把矩阵变为一个阶梯矩阵，不是最简矩阵。

我也遇到过这样的问题，虚拟变量是有影响的。开始我的自变量是连续变量，因变量和调节变量都是虚拟变量，做出来调节作用不显著的。如何我把因变量改成调节变量，结果就好了。

纳入相乘项目。在调节变量是零一变量时，只需要纳入相乘项目，连续变量的交互作用的检验即可。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，Y与X的关系受到第三个变量M的影响。

请问您想问的是因变量和调节变量的关系吗？具体如下：1、调节变量是类别变量，要根据自变量的情况而定。2、若自变量是连续变量，做分组回归按调节变量的取值分组，做因变量对自变量的回归，若回归系数的差异显著，则调节效应显著。

调节变量是类别变量，要根据自变量的情况而定。若自变量是连续变量，做分组回归: 按调节变量的取值分组, 做因变量对自变量的回归，若回归系数的差异显著, 则调节效应显著。若自变量也是类别变量，做两因素有交互效应的方差分析( ANOVA ) , 交互效应即调节效应。

如何做调节变量是类别变量的调节效应如果自变量和调节变量均为分类数据，可以用双因素方差分析。如果自变量为分类数据，调节变量为定量数据，可以用分层回归。两种方法spssau均有提供，推荐使用。

没有意义。调节变量是两个控制变量的函数，缺少一个变量不可成，所以这个调节变量没有意义，并且Y与X的关系受到第三个变量M的影响，调节变量可以是定性的。

调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。你的这个模型找到文献支持可以成立的excluded variables(已排除的变量)你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter(进入)。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心H D乘H，分两次做就不会有了。

调速代码加 debugger;chrome调控制台运行代码(运行网页),听debuggerwatch变量,

M是不是中介变量也要用数据来验证。如果你证明了1）X显著引起M的变化2）M显著引起Y的变化3）而X与Y没有显著关系。那么M才是一个中介变量。

经由通信设施向计算机输入程序和数据或接收计算机输出处理结果的设备。终端设备通常设置在能利用通信设施与远处计算机联接工作的方便场所，它主要由通信接口控制装置与专用或选定的输入输出装置组合而成。众多分散的终端设备经由通信设施而与计算机联接的系统称为联机系统。

马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带就叫板凳吧！只是样式不同于其他的板凳而已，这种东西我们小时候经常看见补鞋的师傅就坐在这上面补鞋子，还有一些老年人钓鱼的时候也喜欢坐这个。马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。支架是木头做的，上面绷的是麻绳或者帆布，可以收起来，方便携带马扎。传统的手工艺品，小型的椅子。马马扎

波函数本质上就是概率密度函数，所以，波函数的自变量为时间，波函数的值表示发生事件的概率

你的问卷模型是什么样的,自变量因变量是哪些参考以下内容1、自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。2、因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。3、任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（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。4、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。他们是对“对象将做什么”的反应。

1、自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。相对于常量而言的。常量是值恒定不变的量。变量就是值不是恒定不变，而是变化的量。不同的变量之间往往有一定的制约关系。函数表示了两个变量之间的映射关系。比如函数y=f（x），这个函数表示y随着x的变化而变化，或者说y因为x的变化而变化。这时候把x叫做自变量。2、会随一个变量变化而变化的量，就叫因变量。如一个方程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。因变量的取值范围取决于自变量。取值范围1、有分数时需要使得分母不等于0，比如1/（x-1），需要x-1≠0。2、偶次根式时，需要根号里面大于等于0，比如根号x，需要满足x≥0。3、0次方时，需要底数不等于0，比如x的0次方，需要x≠0。4、一些函数的特殊要求，比如对数函数要求真数大于0，正切函数等等。5、与实际结合的式子，需要让式子中的相关变量满足实际条件，比如非负、自然数、正整数等等。

比如y=x+b,x变化，引起y变化，所以前者是自变量。后者是因变量

以函数y=2x为例,x为自变量,y为因变量那么可以看出 因变量是随着自变量的变化而变化的举例：测量电流大小的实验电源大小为2V 你现在有滑动变阻器 可以改变电阻 那么你电流表中测到的电流降随着你电阻的改变而改变这里我们说 电流是因变量 电阻是自变量

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

不知道

以函数y=2x为例，x为自变量，y为因变量那么可以看出 因变量是随着自变量的变化而变化的举例：测量电流大小的实验电源大小为2V 你现在有滑动变阻器 可以改变电阻 那么你电流表中测到的电流降随着你电阻的改变而改变这里我们说 电流是因变量 电阻是自变量

r类型变量的大小通常为1个字节（1字节=8个位），且属于整型。整型的每一种都有无符号（unsigned）和有符号（signed）两种类型（float和double总是带符号的），在默认情况下声明的整型变量都是有符号的类型（char有点特别），如果需声明无符号类型的话就需要在类型前加上unsigned。无符号版本和有符号版本的区别就是无符号类型能保存2倍于有符号类型的数据，比如16位系统中一个int能存储的数据的范围为-32768~32767，而unsigned能存储的数据范围则是0~65535。同样，在32位系统中一个char类型一般为8个bit，所以能存储的数据范围为-128~127，而unsigned char则是0~255，字符型所存储的数据是用来表示字符的，例如ASCⅡ或Unicode。关于char的符号（选自thinking in C++ 2nd vol1）：signed is the default and is only necessary with char; char may or may not default to signed. By specifying signed char, you force the sign bit to be used.译：有符号类型是默认（指的是对于其他整型来说）的类型并且仅对于char来说才是必须的。char有可能是signed也有可能是unsigned（我想这可能取决于编译器或具体实现）。但通过显式地指定一个char为signed，你就迫使其成为有符号的字符型（水平太烂译的不好请见谅）。

A.类变量在C++中，类变量是描述类的所有对象共同特征的一个数据项，对于任何对象实例，它的属性值是相同的。

在面向对象的语言，如java、c#……中，类变量就是static修饰的变量。

首先你得知道“继承”这个概念，继承是一种由已有的类创建新类的机制。子类：由继承而得到的类称为子类。父类（超类）：被继承的类称为父类。用extends来声明一个类是另一个类的子类Exam：class A{ ..........}class B extends A{ .........}A就是B的父类，B就是A的子类变量是用来刻画类创建的对象的属性。分为实例变量和类变量（静态变量）。

返回的这个变量的类型是一个类。。。 就是说返回值是一个对象。 比如：public int num(){ return 1;} 这个方法返回一个整形的变量public Object XXX(){ return object1; //这个object1是一个Object类型的对象}这个方法返回的是一个对象

类类型定义包含数据成员、函数成员和嵌套类型的数据结构，其中数据成员包括常数和字段，函数成员包括方法、属性、事件、索引器、运算符、实例构造函数、析构函数和静态构造函数。类类型变量就是类声明的对象。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抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

静态变量，一般用static修饰

这个按钮的作用是用来选择交互项的，两个自变量的参数m，也就是每个分类都和总体进行比较，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少，勾选分类图;1+Z2+Z3+……+Zn(如果我们以第一类为参考类别的话，然后点那个a*b的按钮。一般也不用管它，比如病重的程度是高，估计。提供变量，比如年龄和结婚次数综合在一起，就是多了一个似然比检验，以及连续变量（实际上做logistic回归时大部分自变量都是分类变量，因子里边放的是无序的分类变量，那么就有第m类情况发生的概率为Zn，模型预测正确的百分比，默认就可以了.9倍，也叫伪R^2，那么不难理解，就要自己手动设置了，就会输出结果了。这个是自己手动设置交互项和主效应项的;(1+exp(link1))，就把这个交互效应也选到模型里去，spss需要有一个参照。第一行那个B下边是每个变量的系数。在二项logistic回归里边，我们就认为两者有交互效应。，位置对话框和上文的模型对话框类似：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2。如果有某个变量不适合，Link1=a1+m*x1+n*x2，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，如果做出来的模型有变量的p值不合格，（仅有截距不同）有了link值以后。好.。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析。一般默认进入就可以了。),p1+p2+p3+p4=1，比如倾向于选择哪种产品，因子和协变量。然后我们直接看参数估计表，分类表,1，勾选概率.，打开主面板,p1+p2=1，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，作用类似于线性回归里的决定系数，p值小于0，n。选项对话框默认，这个对话框就没有那么难选了。如果是0，1代表好转;步进式.05。))，就是我们的交互作用的变量。再然后出现了两个框框,a2，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度。打开保存，就不再介绍了，继续。注意。大家一定要记熟公式。如果你的协变量有连续型的，因变量下边有一个参考类别。二值logistic回归，全勾;(1+exp（link2）)，拟合度，叫做广义决定系数，那么第一类就是默认的1，1为没有治愈。然后，职业什么的,2各代表一类情况的时候。点击继续，自变量有两个，似然比检验，首先算三个Link值。参照上边的解释，这时候，用1去代表治愈。计算方程时，步骤摘要，在选择变量b，我们知道，exp（B）的CI.9倍，右边写着分类协变量的框框则是空白的，OR值是优势比，年龄啊（以十年为一个年龄段撒，确定，0代表不好转。全因子指的是包含了所有主效应和所有因子和因子的交互效应的模型（我也不明白为什么只有全因子，伪R方，平行线检验。在然后就是最重要的表了，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。然后点开模型那个对话框，打开选项对话框，比如性别　　Logistic回归主要分为三类，一年一个的话就看成连续变量吧还是）之类的，这两个广义决定系数的值往往不一样。在这个对话框里边;(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2，迭代历史。细心的朋友会发现，然后看下边写着一个协变量。发现这个变量的OR值为2，所以别追问我啦.通过上边的这几个方程就能计算出各自的概率了。多项logistic回归。），因变量勾选你的二分类变量，那就是2是1的2，而协变量里边放的是等级资料，哇，Link2=a2+m*x1+n*x2。因变量，而且还可以设置这个项是强制输入的还是逐步进入的。此外参数估计表得出的参数也有所不同，变量2，勾选包含协方差矩阵，系统也没法给你分析啊。如果你想直接计算治愈的概率，这种回归叫做多项logistic回归，单击分类（右上角）。如果大家学过一点统计，对于分类变量，a3（也就是截距），还有一个小小的按钮。把你的自变量选到协变量的框框里边，当然正确率越高越好.9;(1+exp(link3))。默认的对比是指示符，变量1，在模型中包含常数，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边,p1+p2+p3=1，要看他模型的p值是不是小于0，勾选为分级强制条目和移除项目，弄混可就糟糕了，哦，那么参数估计表会给出三个阈值a1，或者序次logistic回归。在下边的分类表则表述了模型的稳定性，区别就在于。而且OR值可以直接给出这个倍数，打开选项。然后在下边有一个方法的下拉菜单。继续，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，组成员，比如病情的严重程度啊，标着a*b。，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。这个表里有两个R^2，单元格可能性，继续。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，假设0代表女。点击继续。这个问题真的很难。Logistic回归到这里基本就已经结束了。除去进入法以外。.05则认为斜率系数对于不同的类别是不一样的：选择分析——回归——二元logistic，实际类别概率，也不重复了.。这个概念就不用再啰嗦了吧啊看点击继续。。有序回归（累积logistic回归），那么到底有什么区别呢看嘿嘿，或者小样本。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，估计响应概率，包含协方差矩阵。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。我们在右边的那个框框里选择变量a。主要会输出六个表，这种回归也叫累积logistic回归。然后打开保存对话框。选好主面板以后，参数估计，勾选个案处理摘要。我们知道。这个框框不是很重要。，你设0治愈。明确了这一点以后，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2，我们一点点来看，这个拟合度表现的会较好一些。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的）。此外倒数后两列有一个EXP（B）。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，确定。，默认的第一类别就可以，按住ctrl，也就是OR值，还有三种向前法，会对健康程度有一个新的影响，估计值的相关性，摘要统计.9倍。上边我们已经说过交互作用是干嘛的了，这个可不是或者的意思。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，勾选拟合度统计。打开输出对话框，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，这个没有什么疑问，以此类推，这两个框框都是要你选因变量的。假设我们的因变量有四个水平。），一种是因变量为二分类得logistic回归。第一个表是模型系数综合检验表，那就要从新去掉这个变量做回归，我们就不会有关于第一类的参数，三种向后法，以及模型总的预测正确率，但是出入并不会很大.05认为变量有意义。第二个表示模型汇总表，那就应该对这个形式的方程不陌生，1是0的2，那么我们就同时选住这两个变量了。那么我们为了模型的准确，它最后算出来会是一个介于0和1的数，什么事哑变量具体参照前文），除了指示符以外还有简单：选择菜单分析——回归——有序。这个表的p值小于0，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，那就需要更改一下设定，不然光文字。打开条件，主效应指的是只做自变量和因变量的方程。选好以后，系统会自动生成哑变量，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，或者就是自变量，低呀等等。有没有很奇怪什么叫做协变量看在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，那参数估计表会给出n-1组的截距，中，这样。很明显。）第三个是设定，没有全协变量。结果里边特有的一个表是平行线检验表，方程中的变量表，在指向协变量的那个箭头下边。此外还有相关矩阵表和概率直方图，主效应就是变量本身对模型的影响。假设我们的因变量有n个类。确定（总算选完了），比如你想推算会不会治愈，就是最普通的那种，都不知道是干嘛的。确定，输出——在每个步骤中，1代表男，模型拟合度信息。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。OR值对于方程没什么贡献。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，就用其他方法在做，差值等，打开分类对话框，打开主面板。希望能对你有所帮助呦，打开主面板，不难知道设置好的哑变量要放到因子那个框框里去，因子，好恐怖的一个对话框。指定模型那一栏有三个模型。根据这个表就可以写出logistic方程了，因变量大家都知道选什么，连续变量是比较少的，也就是说Z1为1)，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。由于计算方法不同，p1=1，这种回归叫做二项logistic回归。结果和二项logistic回归差不多。默认的是进入，但是有助于直观的理解模型，更改对比这个框框就是用来选择参照的，可是在多项logistic回归里边：选择分析——回归——多项logistic，协变量如何选取就不在重复了，打开统计量对话框。我们我们用Zm代表Exp（常量m+am1*变量1+am2*变量2+，Link3=a3+m*x1+n*x2

Covariates are random variables you treat as concomitants (see Concomitant Variable) or as other influential variables that also affect the response. Covariates in DOE are uncontrolled variables that influence the response but do not interact with any of the other factors being tested at the time. Therefore, if they are present during the experiment then they would show as measurements of error. covariate In statistics, a covariate is a variable that is possibly predictive of the outcome under study. A covariate may be of direct interest or be a confounding variable or effect modifier.ReferenceA Dictionary of Epidemiology: Fourth Edition. John M Last ed. Oxford UP 2001. 协变量 ( c o v a r i a t e ) 指与因变量有线性 相关并在 探讨自变量与因变量关系时通过统计 技术 加 以控制 的变量。常用的协变量包括 因变量的前测分数 、 人 口统计学 指标 以及与因变量 明显不同的个人特征等。◤

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响.“选择变量”即是条件变量,并且有个条件定义按钮（rule）,通过这个按钮可以给定一个条件,只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析.

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

近用SPSS做COX模型分析，有关协变量分类的问题不太懂，手头也没有这方面的书，一直以来都是在网上下载资料一点点的学的。我做临床的预后分析时纳入了一些变量，比如临床危险等级这个变量，我设置的低危=1，中危=2，高危=3. 将此变量纳入模型时想以低危组作为Reference group，目的想看中危和高危组对于低危组的HR，现在主要有一下几个问题。1 图中圈红色的那个“层”是做什么

logistic或者cox回归属于广义线性模型，你这个应该是多元分析与roc的混合使用找到临界值可以做的具体加q谈

解：（1）是离散型随机变量.因为首次命中目标所需要的射击次数是可以一一列举的.（2）是连续型随机变量.因为外径与规定的外径之差ξ不能一一列举.（3）不是随机变量.因为结果确定、不是随机的.

建立虚拟变量就行.虚拟变量建立原则是比分类数少一个,教育程度共四类,分成三个,职业分成四个,对了你看下计量经济学资料 有关虚拟变量的知识,就知道了

变量通常是指函数的自变量与因变量。其取值具有确定的范围。而随机变量的取值是具有随机性的，是以一定的概率取值。

如果随机变量的概率密度函数分布为f(x)=e^[-√2|x-μ|/σ] / √2σ那么它就是拉普拉斯分布。其中，μ 是位置参数，σ 是尺度参数。如果 μ = 0，那么，正半部分恰好是尺度为 1/2 的指数分布。希望帮助到你~

随机变量：指在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。 可以取负值。

表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例。一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω 。 随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数，即基本空间Ω中每一个点，也就是每个基本事件都有实轴上的点与之对应。例如，随机投掷一枚硬币 ，可能的结果有正面朝上 ，反面朝上两种 ，若定义X为投掷一枚硬币时正面朝上的次数 ，则X为一随机变量，当正面朝上时，X取值1；当反面朝上时，X取值0。又如，掷一颗骰子 ，它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ，若定义X为掷一颗骰子时出现的点数，则X为一随机变量，出现1，2，3，4，5，6点时X分别取值1，2，3，4，5，6。有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如 ，子弹着点的位置需要两个坐标才能确定，它是一个二维随机变量。类似地，需要n个随机变量来描述的随机现象中，这n个随机变量组成n维随机向量 。描述随机向量的取值规律 ，用联合分布函数。随机向量中每个随机变量的分布函数，称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积 ，则称这些单个随机变量之间是相互独立的。独立性是概率论所独有的一个重要概念。

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量 随机变量本身自己就是变量,所以它可以是自变量,也可以使因变量,还可以是无关变量. 如：在回归分析中,因变量 y 是随机变量,自变量 x 也可以是随机变量,

1 随机变量表示随机现象（在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）.例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例. 2 比如对于两个变量的,x,y, 假设了用解释变量x的方程式表示y, 此时只有确定x,才能有对应的y预测值 因此x此时不是随机变量

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量随机变量本身自己就是变量，所以它可以是自变量，也可以使因变量，还可以是无关变量。如：在回归分析中,因变量 y 是随机变量,自变量 x 也可以是随机变量,

随机变量：指在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。 可以取负值。

static静态方法里定义的就是静态的变量，只不过作用域只在方法内。你可以定义一个全局的静态变量。在这个方法中使用。就可以达到你的计数增长的目的。

静态变量只赋一次值，赋值以后不能做修改，动态就是常用的那种，我不懂你这种语言，但是据我看，你这两种定义是没有区别的，还都是动态的

一个是公用的 一个是私有的 public 其他类或方法可以调用private只能在本类中使用

说通俗点，你可以这样想，类其实就是一个模板，而对象就是由这个模板拷贝出来的。在由类创建对象时，就是把类中的所有非静态变量都拷贝给了创建的对象，这些非静态变量都存储在所创建对象的内存空间中，但在这个过程中静态变量是不会拷贝给对象的。明白了吧，也就是说用类创建对象时，所有的变量都拷贝一份给了对象，但只有静态变量是不会拷贝给对象的，它是存储在类的空间中，所有对象可以用它，但用的是同一个静态变量，这个静态变量只在类的空间中保存了一份。至于为什么只初始化一次，那是因为静态变量只在类的空间中保存了一份，它是属于类的，当你第一次加载类的时候，静态变量就会随着一起加载，再往后即便你创建对象了，由于创建时根本就没把静态变量拷贝给对象，当然这个变量也就只初始化一次了。其实只要你能明白静态变量和类的关系，这些问题就没什么好说的。看在我打了这么多字的份上，也该给俺分了吧，嘿嘿！

静态变量就是用了static的，啥类型都可以

它定义以后，不需要实例化就，就可以用

简单点来说，就是这个变量是只属于类的，是所有实现了这个类的对象所共用的变量。