变量是什么

1998年，伊利的二把手牛根生跟老大哥闹掰了，遂在不惑之年惨遭驱逐。第二年，意难平的老牛变卖家产、拉拢旧部创立蒙牛，誓要跟伊利比个高低。在那个卖方为王的时代，靠着“先建市场，再建工厂”的凶猛打法，蒙牛很快异军突起，一度奇迹般的坐上了中国乳业的头把交椅。直到2019年，一个东北莽汉带着他的飞鹤奶粉(HK:06186）一飞冲天。港股上市不到半年，飞鹤的市值就超过了蒙牛，如今二者的差距更是已经拉开到百亿港元以上。一时间，中国乳业第二把交椅易主的说法甚嚣尘上。投资者的偏爱，并非毫无根据。2019年，蒙牛营收791.64亿，净利润41.05亿；飞鹤营收137.69亿，净利润39.35亿。虽营收端蒙牛仍数倍于飞鹤，但利润端已相差无几。2020年上半年，飞鹤更进一步，以27.53亿的净利润大幅甩开蒙牛。单从PE看，蒙牛才是更被高估的那一个。飞鹤的崛起，再次印证了一个道理：品类更迭才是乳业座次涨落的主旋律。正如当年伊利、蒙牛通过常温奶逆袭光明一样，如今飞鹤也在以类似的方式重新定义自己在中国乳业的行业地位。从黑龙江齐齐哈尔克东县的倒闭工厂，到与蒙牛争雄的中国乳业巨头，品类是飞鹤腾飞的关键变量。与全面布局鲜奶、酸奶、奶粉、乳饮料、冰淇淋等多个品类，并进而推出多个系列N种产品的伊利、蒙牛不同，成立至今始终专注奶粉领域的飞鹤只取一瓢饮。当蒙牛的各类产品还在各大超市的货架上跟伊利争相大搞促销的时候，飞鹤的产品却正以超高的价格在母婴店里被无数宝妈们带回家。飞鹤卖的有多贵？以其明星产品星飞帆2段为例，700g大盒装的零售价一般为269元，相当于384元/kg。这个价格不仅在国产奶粉里遥遥领先，跟国外大牌比亦不遑多让。为什么飞鹤能卖的这么贵？答案也很简单，吃奶粉的是婴幼儿。那可是被称作“四脚吞金兽”的一个群体，单从字面意思就不难看出，这帮小可爱们很能花钱。但买单的是父母，“再苦也不能苦孩子”大概每一个为人父、母的人都会有这样一个最基本的共识，更不用说奶粉还是孩子成长发育初期最关键的一环。所以，与本身并没有太多溢价能力的基础奶制品不同，奶粉对质量非常敏感，但对价格非常不敏感。这赋予了飞鹤无与伦比的盈利能力。2019年，飞鹤的毛利率和净利率分别高达70.03%和28.58%，除了略低于茅五泸等几大白酒龙头，几乎吊打一众消费股。要知道，蒙牛的净利率还只是个位数。这也是为什么，飞鹤的营收虽远不及蒙牛，但净利润却能与其相当的原因。事实上，品类的选择，也是当初伊利、蒙牛崛起的关键。中国乳业座次的变迁，也皆源于此。在21世纪最初的几年以及之前很长的一段时间里，光明才是中国乳业的霸主。彼时，我们现在普遍喝的常温液态奶尚未出现，牛奶的销售主要还是以低温巴氏奶的形式呈现。但低温巴氏奶有个致命的缺点，保质期短，一般只有7天左右，且运输、保存均需要在低温的环境下进行。这就导致其销售半径也很短。在这个背景下，当时的各大乳企只能区域割据，华东大城市出身的光明可谓占尽地利。直到1993年，“乳业军火商”利乐进入国内，伊利、蒙牛先后与其达成合作，可以保存更久、更适合远距离运输的常温液态奶随之登上中国历史的舞台。

因变量的意思。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键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。变量，指值可以变的量。变量以非数字的符号来表达，一般用拉丁字母。变量的用处在于能一般化描述指令的方式。

英语缩略词“KV”经常作为“Key Variable”的缩写来使用，中文表示：“关键变量”。本文将详细介绍英语缩写词KV所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词KV的分类、应用领域及相关应用示例等。“KV”（“关键变量）释义英文缩写词：KV英文单词：Key Variable缩写词中文简要解释：关键变量中文拼音：guān jiàn biàn liàng缩写词流行度：511缩写词分类：Computing缩写词领域：Cyber & Security以上为Key Variable英文缩略词KV的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。英文缩略词KV的扩展资料The lateral deformation of retaining wall is a very important and key variable in excavation engineering.深基坑围护墙体的侧向位移是基坑开挖与施工中首要控制的变量，也是基坑施工中的关键变量(KV)。The other key variable, which was equally easy to quantify, was developer productivity.其它的关键变量(KV)是开发人员生产力，这也很容易量化。Lines of manually written source code, which acted as a key variable in estimates, were counted to calculate the total size of the project.一个关键的评估变量是手工编写的代码行数，它被用来计算项目的总规模。The will of the tops in villages to enter for election and the ability to make a mobilization is the key variable affecting the competitiveness in election of the village committee.村庄精英的参选意愿和动员能力，是影响村委会选举竞争性的关键变量(KV)。But we do not know whether these women, pursuing careers before starting a family, will ultimately have fewer children or just later children : completed family size is the key variable.但是我们不知道这些先立业后生育的女性，最终将生育更少的孩子，还是仅仅选择晚生孩子：最终家庭中人口的数量才是关键变量(KV)。上述内容是“Key Variable”作为“KV”的缩写，解释为“关键变量”时的信息，以及英语缩略词KV所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。

内生变量是指该模型所要决定的变量。分析：一个模型的自变量、因变量都是内生变量，是一种理论内所要解释的变量，都是由模型决定的，例如经济学的需求曲线中，价格和需求量均为内生变量。对联立方程模型系统而言，已经不能用被解释变量与解释变量来划分变量，而将变量分为内生变量和外生变量两大类，内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是由模型系统决定的。内生解释变量。一、随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ不依赖于X的变化而变化，该假设表明μ与X不存在任何形式的相关。二、随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ不依赖于X的变化而变化，该假设表明μ与X不存在任何形式的相关性，当该假设成立时也意味着X为内生解释变量。

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。连续变量：1，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。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。2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量;如果它的域是连续的，它就是连续变量。3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3..........

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量(explanatory variable)亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

就是内因外因啊，就跟自己的原因还是别人的原因一样啊

前定内生变量和外生变量，和称为前定变量。前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

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。

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

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。

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，

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

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。

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。

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。

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

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.

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。

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。

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。

1、自变量（Independent variable）一词来自数学。 2、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。 3、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。

这是宏程序中的概念,跟函数的变量和自变量是一个意思. 自变量是主动变化的,由于自变量的变化,引起变量的值发生变化.

在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y 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。 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。与这定义的本质有所冲突，这个词也用于我们将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。来源：百度百科

变量 变量，或称因子，是指实验过程中所被操作的特定因素或条件。按性质不同，通常可分为两类： l.实验变量与反应变量 实验变量，也称为自变量，指实验中由实验者所操纵的因素或条件。反应变量，亦称因变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。通常，实验变量是原因，反应变量是结果，二者具有因果关系。实验的目的在于获得和解释这种前因后果。例如，在"温度对酶活性"的实验中，所给定的低温(冰块)、适温(37℃)、高温(沸水浴)就是实验变量。而由于低温、适温、高温条件变化，唾液淀粉酶水解淀粉的反应结果也随之变化，这就是反应变量，该实验即在于获得和解释温度变化 (实验变量)与酶的活性(反应变量)的因果关系。 2.无关变量与额外变量 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。额外变量，也称干扰变量，指实验中由于无关变量所引起的变化和结果。显然，额外变量会对反应变量有干扰作用，例如，上述实验中除实验变量(低温、适温、高温)以外，试管洁净程度、唾液新鲜程度、可溶性淀粉浓度和纯度、试剂溶液的剂量、浓度和纯度，实验操作程度，温度处理的时间长短等等，都属于无关变量，要求对低温、适温、高温3组实验是等同、均衡、稳定的；如果无关变量中的任何一个或几个因素或条件，对3个实验组的给定不等同、不均衡、不稳定，则会在实验结果中产生额外变量，出现干扰，造成误差。实验的关键之一在于控制无关变量或减少额外变量，以减少误差。

变量变量，或称因子，是指实验过程中所被操作的特定因素或条件。按性质不同，通常可分为两类：l.实验变量与反应变量实验变量，也称为自变量，指实验中由实验者所操纵的因素或条件。反应变量，亦称因变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。通常，实验变量是原因，反应变量是结果，二者具有因果关系。实验的目的在于获得和解释这种前因后果。例如，在"温度对酶活性"的实验中，所给定的低温(冰块)、适温(37℃)、高温(沸水浴)就是实验变量。而由于低温、适温、高温条件变化，唾液淀粉酶水解淀粉的反应结果也随之变化，这就是反应变量，该实验即在于获得和解释温度变化(实验变量)与酶的活性(反应变量)的因果关系。2.无关变量与额外变量无关变量，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。额外变量，也称干扰变量，指实验中由于无关变量所引起的变化和结果。显然，额外变量会对反应变量有干扰作用，例如，上述实验中除实验变量(低温、适温、高温)以外，试管洁净程度、唾液新鲜程度、可溶性淀粉浓度和纯度、试剂溶液的剂量、浓度和纯度，实验操作程度，温度处理的时间长短等等，都属于无关变量，要求对低温、适温、高温3组实验是等同、均衡、稳定的；如果无关变量中的任何一个或几个因素或条件，对3个实验组的给定不等同、不均衡、不稳定，则会在实验结果中产生额外变量，出现干扰，造成误差。实验的关键之一在于控制无关变量或减少额外变量，以减少误差。

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量。控制变量在物理学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。

局部变量的作用域只限于定义该变量的函数内，函数外不起作用，所以要实现你的功能，要别的窗体等能用，你需要全局变量PUBLIC来定义（不能用Dim和private）。行为能帮到你！

就是什么东西都可以往里面放

对象指非基本类型的实例，变量则是基本类型的实例，基本类型就是int，float，double，bool，long等

成员变量定义一般是修饰符 参数的类型 变量名。参数的类型可以是基本类型，和引用类型，而引用类型又包括类、数组、接口、集合等。ClassTest是一个自定义的类，而ClassTest name是一个ClassTest类型名为name的成员变量

对象指非基本类型的实例，变量则是基本类型的实例，基本类型就是int ，float ， double，bool，long等

变量一个很简单的解释，只要出了该变量声明的大括号，这个变量就没用了！

成员变量的意思：指定维度的成员变量，用于标识某个维度成员。由Analysis Services内部使用的值，以标识某个维度成员。MemberKeyColumn属性指定维度的成员变量。例如：1到12之间的某个数字可以是相应于年中的某个月的成员变量。Clothes类的成员变量：package ch05.sample。public class Clothes。String id; //实例变量。private String colorType; //实例变量。private int size; //实例变量。private static String depart; //类变量。final String design="yangzi"; //常量。

因子是分组的意思，logit回归就是将自变量拉入协变量里的，回归控制，你可以看下协方差分析里的协变量用回归控制不同

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。希望能帮到你！

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。希望能帮到你！

定序变量 变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有>与<的数学特质。它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（=，≠）。例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。

自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。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。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。扩展资料：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。这个词也用于将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。参考资料来源：百度百科——自变量百度百科——因变量

连续型变量一般指连续型随机变量。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。而能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定，变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。连续变量的性质符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是相邻组限重叠的组距式分组。以上内容参考 百度百科-连续型变量；百度百科-连续变量

连续型举例，比如河水的水位，他就是一个连续型随机变量，因为水位之间是不间断的，是连起来的，所以叫做连续型随机变量．离散型举例，打靶，每次打靶之间没有必然联系．

自变量是自己变得量，因变量是因为自变量的变化而变化的量，比如y＝2x x是自变量，x的值是变化的，而y是因变量，由于x的变化而变化，比如x＝1 y＝2， x＝2 y＝4

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。因变量是指：在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。扩展资料：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。受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制,得到的观测值并不完全反映因变量的实际。例如在某次流行病学调查中，我们将能够代表人体健康状况的某个指标作为因变量，从而研究影响人体健康状况的各种因素。现要测量该指标的水平，但是由于仪器的检测极限问题,在某个水平之上或之下的值我们观测不到，在实际应用中通常就用这个极限水平的值来代替那些我们观测不到的值。参考链接：百度百科-自变量百度百科-因变量

端点效应指研究者主动操纵，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。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。扩展资料：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。例如：我们可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样庞杂

自变量：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。在心理实验中,自变量是由实验者操纵、掌握的变量。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.

题库内容：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

自变量（Independentvariable）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。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。因变量（dependentvariable）函数中的专业名词，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。

自变量是自身可以变化，因变量是随着自变量变化的量。比如函数y＝2x。其中x是自变量，x为不同的值时，都决定了y会有对应的值。

比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量. 自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.

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

二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y）；这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的分布函数。随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)概率为P 设X,Y两随机变量，密度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。扩展资料：一般，设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}，设X=X（e）和Y=Y(e)S是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X，Y），叫做二维随机变量或二维随机向量。有一个班（即样本空间）体检,指标是身高和体重,从中任取一人（即样本点）,一旦取定,都有唯一的身高和体重（即二维平面上的一个点）与之对应,这就构造了一个二维随机变量。由于抽样是随机的,相应的身高和体重也是随机的,所以要研究其对应的分布。参考资料来源：百度百科-二维随机变量

连续型变量一般指连续型随机变量。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。而能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定，变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。连续变量的性质符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是相邻组限重叠的组距式分组。以上内容参考 百度百科-连续型变量；百度百科-连续变量

因为原始研究也是这样的，meta合并是基于钻石研究的，所以meta中也以二分类变量为多。 为什么原始研究中二分类变量会多呢？昨天课上老师讲的，因为病人更关注这些结局。在临床上我们会遇到病人问，这病能治好不？能救活不？吃了一个药物会不会有...

连续型变量和离散型变量是一对相对应的概念，连续型就是在该变量范围内任一点都可以取值，离散型则只能取到部分点的值。比如，x是连续型变量，它的范围是[1,3]，那么x可以取数轴上[1,3]任意一点，比如1.1，1.22；y是离散型变量，它的范围是{1,3}，那么y只能取1或者3

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。由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。扩展资料：变量命名规则：1、变量名必须以字母或下划线打头，名字中间只能由字母、数字和下划线“_”组成；最后一个字符可以是类型说明符；2、变量名的长度不得超过255个字符；3、变量名在有效的范围内必须是唯一的。有效的范围就是引用变量可以被程序识别、使用的作用范围——例如一个过程、一个窗体等等。有关引用变量作用范围的内容，将在以后介绍。4、变量名不能是VB中的保留字（关键字），也不能是末尾带类型说明符的保留字，但可以把保留字嵌入变量名，　关键字是指VB6语言中的属性、事件、方法、过程、函数等系统内部的标识符。参考资料来源：百度百科-变量

变量就是存值的一个空间，变量需要声明。变量是储存值的地方。 程序中有三种变量： 全局变量、局部变量和表的域。单个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。在变量的首次赋值之前，变量的值均为 nil。方括号被用来对表作索引：对全局变量以及表的域之访问的含义可以通过元表来改变。 以索引方式访问一个变量 t[i] 等价于 调用 gettable_event(t,i)。 ，有一份完整的关于 gettable_event 函数的说明。 这个函数并没有在 lua 中定义出来，也不能在 lua 中调用。这里我们把提到它只是方便说明问题。）var.Name 这种语法只是一个语法糖，用来表示 var["Name"]：对全局变量 x 的操作等价于操作 _ENV.x。 由于代码块编译的方式， _ENV 永远也不可能是一个全局名字个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。变量就是存值的一个空间，变量需要声明。变量是储存值的地方。 程序中有三种变量： 全局变量、局部变量和表的域。单个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。在变量的首次赋值之前，变量的值均为 nil。方括号被用来对表作索引：对全局变量以及表的域之访问的含义可以通过元表来改变。 以索引方式访问一个变量 t[i] 等价于 调用 gettable_event(t,i)。 ，有一份完整的关于 gettable_event 函数的说明。 这个函数并没有在 lua 中定义出来，也不能在 lua 中调用。这里我们把提到它只是方便说明问题。）var.Name 这种语法只是一个语法糖，用来表示 var["Name"]：对全局变量 x 的操作等价于操作 _ENV.x。 由于代码块编译的方式， _ENV 永远也不可能是一个全局名字个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。

1、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的抽象概念。 2、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，变量可能是不可变的。 3、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VisualBasic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。

变量是指变化的量，就是它的值是不确定的，就如你说得X＝1,X＝2,X的值是变化的，可以是1，可以是2，可以是任何数，1和2是确定的数，因此是常量，X和1划等号，表示让变量X在某种情况下数值为1，并不表示两者等同