单变量

http://www.ltesting.net/ceshi/ruanjianceshikaifajishu/rjcskfyy/dotnet/2007/0714/137682.html

对~~

应该就是独立样本均值t检验就可以了比如一个变量 在不同性别上的均值差异比较，用t检验

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密度图。在单变量分析的时候，绘制了单变量的概率密度曲线，在双变量中我们也可以使用密度图来分析数据的分布情况。其次密度图表现与数据值对应的边界或域对象的一种理论图形表示方法。

仿生学颊饲不相容驹灯

你想问的是什么，录入还用说吗？分析的话，1）点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，弹出单因素方差分析设置窗口，2）设置分析变量因变量: 选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。因素变量: 选择一个因素变量进入“Factor”框中。3）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开设置对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式的系数需要由自己根据研究的需要输入。具体的操作步骤如下：① 选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。② 单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。③ 为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients”框中输入一个系数，单击Add按钮，“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。依次输入各组均值的系数，在方形显示框中形成—列数值。因素变量分为几组，输入几个系数，多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数，必须把第二个、第三个系数输入为0值。如果只包括第一组与第二组的均值，则只需要输入前两个系数，第三、四个系数可以不输入。 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束，激话“Next”按钮，单击该按钮后“Coefficients”框中清空，准备接受下一组系数数据。如果认为输入的几组系数中有错误，可以分别单击“Previous”或“Next”按钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数，该系数显示在编辑框中，可以在此进行修改，修改后单击“Change”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个系数时，同时激话“Remove”按钮，单击该按钮将选中的系数清除。④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后，按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入，单击“Cancel”按钮；需要查看系统的帮助信息，单击“Help”按钮。不做多项式比较的选择,选择缺省值。4）设置多重比较在主对话框里单击“Post Hoc”按钮，将打开多重比较对话框。该对话框用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著，多重比较检测可以求出均值相等的组；配对比较可找出和其它组均值有差异的组，并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵，在矩阵中用星号表示有差异的组。(1)多重比较的选择项：①方差具有齐次性时(Equal Variances Assumed)，该矩形框中有如下方法供选择：LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整。Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。Sidak 计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。Scheffe 对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用F检验进行多重比较检验。R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布范围进行多重配对比较。S-N-K (Student-Newmnan-Keuls) 用Student Range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了 “Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较 小的子集)的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。Tukey (Tukey"s，honestly signicant difference) 用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误 差率作为实验误差率。Tukey"s-b 用“stndent Range”分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。Duncan (Duncan"s multiple range test) 新复极差法（SSR），指定一系列的“Range”值，逐步进行计算比较得出结论。Hochberg"s GT2 用正态最大系数进行多重比较。Gabriel 用正态标准系数进行配对比较，在单元数较大时，这种方法较自由。Waller-Dunca 用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。Dunnett 指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control Category”参数框。展开下拉列表，可以重新选择对照组。“Test”框中列出了三种区间分别为：“2-sides” 双边检验;“<Control” 左边检验“>Conbo1”“右边检验。②方差不具有齐次性时(Equal Varance not assumed)，检验各均数间是否有差异的方祛有四种可供选择：Tamhane"s T2, t检验进行配对比较。Dunnett"s T3，采用基于学生氏最大模的成对比较法。Games-Howell，Games-Howell比较，该方法较灵活。Dunnett"s C，采用基于学生氏极值的成对比较法。③ Significance 选择项，各种检验的显著性概率临界值，默认值为0.05，可由用户重新设定。如选择“LSD”和“Duncan”比较，检验的显著性概率临界值0.05。5）设置输出统计量单击“Options”按钮，打开“Options”对话框。选择要求输出的统计量。并按要求的方式显示这些统计量。在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。各组选择项的含义如下： “Statistics”栏中选择输出统计量:Descriptive，要求输出描述统计量。选择此项输出观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量 的95％置信区间。Fixed and random effects, 固定和随机描述统计量Homogeneity-of-variance，要求进行方差齐次性检验，并输出检验结果。用“Levene lest ”检验，即计算每个观测量与其组均 值之差，然后对这些差值进行一维方差分析。Brown-Forsythe 布朗检验Welch,韦尔奇检验Means plot，即均数分布图，根据各组均数描绘出因变量的分布情况。“Missing Values”栏中，选择缺失值处理方法。Exclude cases analysis by analysis选项，被选择参与分析的变量含缺失值的观测量，从分析中剔除。Exclude cases listwise选项，对含有缺失值的观测量，从所有分析中剔除。以上选择项选择完成后，按“Continue”按钮确认选择并返回上一级对话框；单击“Cancel”按钮作废本次选择；单击“Help”按钮，显示有关的帮助信息。如选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验，缺失值处理方法选系统缺省设置。6）提交执行设置完成后，在单因素方差分析窗口框中点击“OK”按钮，SPSS就会根据设置进行运算，并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。7）结果与分析输出结果：结果表1描述统计量，给出了分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。结果表2为方差齐次性检验结果，从显著性慨率看，p>0.05，说明各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异，即方差具有齐次性。这个结论在选择多重比较方法时作为一个条件。结果表3为差分析表：第1栏是方差来源，包括组间变差“Between Groups”；组内变差“Within Groups”和总变差“Total”。第2栏是离差平方和“Sum of Squares”，组间离差平方和，组内离差平方和，总离差平方和，是组间离差平方和与组内离差平方和相加之和。第3栏是自由度df，组间自由度，组内自由度；总自由度。第4栏是均方“Mean Square”，是第2栏与第3栏之比；组间均方，组内均方。第5栏是F值（组间均方与组内均方之比）。第6栏：F值对应的概率值，针对假设H0：组间均值无显著性差异(即5种品种虫数的平均值无显著性差异)。计算的F值，对应的概率值。结果表4为 LSD法进行多重比较表，如从结论已知该例子的方差具有其次性，因此LSD方法适用。第1栏的第1列“[i]”为比较基准因素，第2列“[j]品种”是比较因素。第2栏是比较基准因素平均数减去比较因素平均数的差值（Mean Difference），均值之间具有0.05水平上有显著性差异，在平均数差值上用“*”号表明。第3栏是差值的标准误。第4栏是差值检验的显著性水平。第5栏是差值的95%置信范围的下限和上限。结果表5 是多重比较的Duncan法进行比较的结果。第1栏为品种，按均数由小到大排列。第2栏列出计算均数用的样本数。第3栏列出了在显著水平0.05上的比较结果，表的最后一行是均数方差齐次性检验慨率水平，p>0.05说明各组方差具有齐次性。多重比较比较表显著性差异差异的判读：在同一列的平均数表示没有显著性差异，反之则具有显著性的差异。例如，因素3横向看，平均数显示在第3列“2”小列，与它同列显示的有因素2的平均数，说明与因素2差异不显著（0.05水平），再往右看，平均数显示在第3列“3”小列，与它同列显示的有因素4的平均数，说明与因素4差异不显著（0.05水平）。则因素3与因素5和因素1具有显著性的差异（0.05水平）。因素3和因素4都显示有平均数值。结果分析:根据具体显示值进行逻辑分析。只有在方差分析中F检验存在差异显著性时，才有比较的统计意义。

可以不管方差齐性，你几个因素啊？2个因素以上就可以忽略了

一个分类进行描述统计的命令（sum的进阶版）：tabstat price weight length, by(foreign) stat (me sd N) nototal longstub 按照foreign分类，对 price weight length进行描述统计，统计量分别包括me（均值） sd（标准差） N（样本数）星号不知怎么一并加进去，你检测完手工加吧……

回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如我的因变量是高血压患病与否,随着自变量一得增加,患病危险降低.说明自变量一为保护因素.

题主是否想询问“eviews不能处理单变量数据原因是什么”？原因如下：1、EViews是一种专业的计量经济学软件，主要用于时间序列数据和交叉面板数据的建模、分析和预测。EViews可以处理单变量数据，例如单个时间序列数据。使用EViews分析单变量数据的方法和分析多变量数据的方法类似，不同之处在于单变量数据只有一个变量，而多变量数据包含多个变量。2、对于单变量数据，用户可以使用EViews中的时间序列分析功能进行分析，例如绘制时间序列图、计算统计量、进行趋势分析、季节性分析等。此外，用户还可以使用EViews中的时间序列模型功能进行建模和预测，例如自回归模型、移动平均模型、ARMA模型等，这些模型可以用于描述单变量数据的特征和变化规律，从而为决策提供支持。

这说明多变量的回归分析模型有问题。因为单变量的回归分析与多变量的回归分析是没有可比性的，所以多变量的回归分析不能按单变量的思路进行。

这个很正常的，多个变量分析时，变量之间会因为相关等关系而相互影响而导致与因变量的关系发生改变。

在B4做公式 =PMT(0.0612/12，A4*12，B$1) 把公式下拉。每月还款约为：9.98万，8.8万，7.9万，7.2万........18年为4.59万。（显示为红色负数，表示要还款）函数的语法：=PMT(月利率，还款月数，贷款总额）

主体间效应检验那个表说明，变量12和变量13的主效应都显著，而交互效应不显著，也就是说两个变量单独对因变量产生显著性差异影响，而不受对方变量的影响。因此，之后应该分别对这两个变量进行单因素方差分析。

P是检验水平，F是显著性差异的水平，用计算出的F值与F表中的值对比，就可以确定是否存在显著性差异。

在跳出的窗体中，按照图中方式，目标单元格选择总平均下的单元格F3，目标值则自行输入想达到的数值，将光标移动到可变单元格框内，鼠标直接选择空白单元格，可得到$D$3

因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。

选择多元线性回归就行了，实在不会我帮你代做

说起来这个题目有点大，除了文字是很明眼的，中国的邮票除了普通邮票之外，都有字号，91年以前的，年份在右下角，左下角是邮票的字号，以庚申年猴票来说，左下角是它的字号T46（1-1），就是说这是特种邮票的第46套，一套一枚；右下角就是它的发行年份：1980。92年以后邮票的编号方式有所变化，以变化后的第一套邮票92年猴票为例，左下角是该套邮票的发行年份：1992-1，横杠后的数字说明这是92年第一套邮票，右下角是：（2-1）T，说明这套邮票一套两枚，这是第一枚，这套邮票属于特种邮票。当然文革期间发行的邮票统称文革邮票，有鲜明的时代特征，也没有在邮票上印字号。字号是中国邮票的一个特例，外国邮票没有。

单变量微积分，高中只是涉及一部分求导和积分的部分公式，到了大学才会进行拓展。

在D3中输入或复制粘贴下列公式=FV(B$4,B$3,-C3)下拉填充

不一定f(x,y)= 2xy/(x^2+y^2) (x,y)不等于(0,0) 0 (x,y)等于(0,0)固定的x,函数对y连续固定y,函数对x连续但是函数在(0,0)不连续

主要是看iv和dv的指标类型，来选择统计方法我经常帮别人做这类的数据分析的

有以下三种原因：1、数据不是时间序列数据。时间序列数据是在时间上有顺序的数据，如果数据不具备时间顺序，那么就不是时间序列数据。2、数据是面板数据。面板数据是指在同一时间点上，有多个个体同时被观测的数据。例如，对于在不同国家的多家公司的股票价格，我们可以使用面板数据来记录每个公司在不同时间点的股票价格。3、数据是多维时间序列数据。多维时间序列数据是指在同一时间点上，观测值是由多个变量组成的，且这些变量的维度可以大于1。例如，对于一个地区每天的气温数据，我们可以记录空气温度、水温、土壤温度等多个变量，这就是一个多维时间序列数据。

设变量经变换后， (2.1) 对固定的，，的似然函数为 (2.2) 同为变换Jacobi的行列式 (2.3) 　求得和的极大似然估计为 　（2.4） 　（2.5） 对极大似然函数作对数变换 (2.6) 化简得 (2.7) 其中 (2.8) (2.9) (2.9)亦即为几何平均值。 为了简单起见，重新将Box－Cox变换定义为 (2.10) 为了最大化，只须最小化。

多变量正态性检验可以用r或者stata做

定性数据(Qualitativedata)：包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。定性数据说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别.定量数据说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的.分为离散数据(Discretedata)和连续数据(Continuousnumericaldata).定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

都可以做,单因素方差分析一般称为单因素Anova分析,单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。

你的数据是否存在时间序列？还有数据量，太少也不行

一般线性模型包含了单向方差分析，当只考虑单个变量对单个结果的影响时，可以采用单向方差分析，亦可以采用一般线性模型，结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候，采用一般线性模型不仅会省时，一下子得出结果，而且结果会更加准确的，因为多个变量同时进行分析的话，一般线性模型会把变量间的交互作用也考虑进去的，所以结果会相对更准确一些

单变量类别变量可以进行频数统计，然后看各类别的分布直方图

是。单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据。所有研究变量和双变量统计是相关系数，研究变量变量（variable）指在质或量上可以变化的概念或属性，是随条件变化而变化的因素或因个体不同而有差异的因素。

单变量预测模型虽然比较简便,但其缺点在于:一个企业的财务状况是用多方面的财务指标来反映的,没有哪一个比率能概括企业的全貌。

不一定 f(x,y)= 2xy/(x^2+y^2) (x,y)不等于(0,0) 0 (x,y)等于(0,0) 固定的x,函数对y连续 固定y,函数对x连续 但是函数在(0,0)不连续

回归方程，主要是看各个自变量的假设检验结果，和系数。两个自变量都有统计学意义，系数分别为-5.423和0.001，也就是说，随着自变量一增加一个单位，因变量要降低5.423三个单位。自变量二同理。比如我的因变量是高血压患病与否，随着自变量一得增加，患病危险降低。说明自变量一为保护因素。

单变量分析是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量，它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。可以将变量视为数据所属的类别，比如单变量分析中，有一个变量是“年龄”，另一个变量是“高度”等，单因素分析就不能同时观察这两个变量，也不能看它们之间的关系。单变量数据中的发现模式有：查看平均值、模式、中位数、范围、方差、最大值、最小值、四分位数和标准偏差。此外，显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。

A1偿还贷款试算表,B1空白,C1年利率变化,D1月偿还额,A2贷款额,B2:300000,C2空白,A3年利率,B3:2.5%,A4贷款期限（月）,B4:240,C3:3%,C4:3.5%,C5:4%,C6:4.5%,C7:5%;在D2中输入:=PMT(B3/12,B4,-B2)>选定C2:D7单元格区域>在“数据”菜单中，单击“模拟运算表”命令>请在“输入引用列的单元格”编辑框中，输入B3>确定。

时间序列是指一组在连续时间上测得的数据，其在数学上的定义是一组向量x(t), t=0,1,2,3,...，其中t表示数据所在的时间点，x(t)是一组按时间顺序（测得）排列的随机变量。包含单个变量的时间序列称为单变量时间序列，而包含多个变量的时间序列则称为多变量。

Y=b0+b1X1+e。单变量线性回归模型一般形式为Y=b0+b1X1+e，其中Y为因变量，X为自变量或预测变量，e为扰动项，b为模型的系数。一般线性模型单变量分析的基本过程包括单因变量多因素方差分析和多因变量方差分析。

在进行SPSS单变量分析时，样本数量是一个非常重要的因素。样本大小可以影响统计显著性和效应大小等方面的结果。通常来说，样本越大，所得出的结论就越可信。在进行SPSS单变量分析时，需要考虑样本的大小与所选择的统计方法之间的关系。例如，在使用t检验时，需要确保样本数量足够大以满足正态分布假设，否则可能会导致结果失真。因此，建议在进行SPSS单变量分析时，应该考虑样本数量，并根据不同的统计方法确定适当的样本大小。

【答案】：B分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少的情况。在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组。

比如机器设备 如果有1个灯泡的设备分一组 有2个灯泡的设备分一组 有3个灯泡的设备分一组 这就是单变量值分组

数据表功能。数据表是Excel中的一种高级功能，可以用于快速计算数据的变化对结果的影响。

常用。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

只能猜你的意思：ANOVA：单个自变量，多个水平GLM里的单变量：单个因变量，多个自变量

方差分析是没有图的，请准确描述问题，机器人

在B6中输入或复制粘贴下列公式=PMT(B5,B4,B3)

【答案】：C单变量指分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适用于离散变量且变量值较少的情况。

单变量系统，相关建筑人士还是比较陌生的，以下就是中达咨询为建筑人士整理相关单变量系统的基本资料，具体内容如下：单变量系统是建筑专业术语中一个常用的系统，单变量系统又称单输入单输出系统。在自动控制系统中，许多简单的或基本的控制系统往往都是单变量系统。线性定常的单变量系统的特性常采用传递函数来描述。单变量控制系统的分析和设计方法已经相当成熟，主要有频率响应法和根轨迹法。基于这些方法的单变量系统的控制理论，称为经典控制理论。此外，随着现代控制理论的出现，也可采用状态空间法来分析和设计单变量控制系统。更多关于标书代写制作，提升中标率，点击底部客服免费咨询。

在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率。在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走，就能走到局部的最低点。多变量系统（multivariable systems）是指具有多个输入量或输出量的系统，又称多输入多输出系统。不同控制系统的输入与输出的数目是不同的。仅有一个输入与一个输出的系统称为单输入一单输出系统，简称为单变量系统。这只是从外部变量的数目而言，但系统内部变量可以是多种形式的。当系统的输入或输出变量的数目多于一个时，就称为多变量系统，它是现代控制理论研究的主要对象。在数学上，以状态空间法为基础来研究与分析多变量系统。概念：按照系统输入信号和输出信号的数目，可将系统分为单输入一单输出( SISO)系统和多输入一多输出( MIMO)系统。单输入一单输出系统通常称为单变量系统，这种系统只有一个输入（不包括扰动输入）和一个输出。多输入一多输出系统通常称为多变量系统，有多个输入或多个输出。单变量系统可以视为多变量系统的特例。在自动控制系统中，许多简单的或基本的控制系统往往都是单变量系统。例如过程控制中的压力或流量调节系统，天线的随动系统，坦克的火炮稳定装置等。线性定常的单变量系统的特性常采用传递函数来描述。单变量控制系统的分析和设计方法已经相当成熟，主要有频率响应法和根轨迹法。基于这些方法的单变量系统的控制理论，称为经典控制理论。此外，随着现代控制理论的出现，也可采用状态空间法来分析和设计单变量控制系统。

单变量数据表的输入值被排列在一列（列方向）或一行（行方向）中。单变量数据表中使用的公式必须仅引用一个输入单元格 （输入单元格:在该单元格中，源于模拟运算表的输入值将被替换。工作表中的任何单元格都可用作输入单元格。尽管输入单元格不必是模拟运算表的一部分，但是模拟运算表中的公式必须引用输入单元格。）。在一列或一行中的单元格中，键入要替换的值列表。将值任一侧的几行和几列单元格保留为空白。 请执行下列操作之一： 如果数据表为列方向（变量值位于列中），请在变量值上一行且位于值所在的列右边的单元格中键入公式。“概述”部分中所示的单变量数据表插图是列方向的，在该图中，公式包含在单元格 D2 中。 如果要查看各个值对其他公式的影响，请在第一个公式右侧的单元格中键入其他公式。如果数据表为行方向，请在第一个数值左边一列且位于数值行下方的单元格中键入公式。 如果要查看各个值对其他公式的影响，请在第一个公式下方的单元格中键入其他公式。选定包含需要替换的数值和公式的单元格区域。根据前述“概述”部分中的第一个插图，此区域为 C2:D5。 在“数据”选项卡上的“数据工具”组中，单击“模拟分析”，然后单击“模拟运算表”。 请执行下列操作之一： 如果数据表为列方向，请在“输入引用列的单元格”框中，为输入单元格键入单元格引用 （单元格引用:用于表示单元格在工作表上所处位置的坐标集。例如，显示在第 B 列和第 3 行交叉处的单元格，其引用形式为“B3”。）。根据第一个插图中所示的示例，输入单元格为 B3。 如果数据表是行方向的，请在“输入引用行的单元格”框中，为输入单元格键入单元格引用。 注释 创建数据表后，可能需要更改结果单元格的格式。在插图中，结果单元格使用了货币格式。

在多个不同的时点上从同一个受试对象(sub2ject) 重复获得指标的观察值; 或从同一个体的不同部位(或组织) 上重复获得指标的观测值。最简单的重复测量设计是对每个变量的水平前后测量两次, 计算变化值(试后数据- 试前数据) 或变化率(变化值/ 试前数据) 。这种比较采用配对t 检验。这种设计符合毒理、药理、临床试验本身的特点, 尤其是所需试验例数较少, 在医学研究领域中得到广泛的应用。如在药物非临床实验研究中收集的时序关系的试验数据, 同一种药物不同剂型在不同时间的血药浓度, 病人在不同时间对药物的生理反应等。在不同的剂量和时间中, 施以几种不同的药物, 这时每组分成三种因子: 药物、剂量、时间。通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析[1 ] , 可以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性检验做出综合判断。是否可以这样理解，配对t检验是重复测量方差分析的最简单的形式，就好象独立样本t检验是单因素方差分析的最简单的形式？重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等。http://zhidao.baidu.com/link?url=kLN7e_8_y2kmRYSREJeRvj_C7l0Te5l6TWAxmiFYiri-gOsrnEP1o9aC6Ckdu6dFj1BKYNO6ZTW2QQtd2u-_PgLjSKNNgsBMw7qftK6NdwC

企业股市跟踪法属于单变量分析法吗企业股市跟踪法适用于上市公司，一般认为企业股票价格的持续下降是企业经营失败的前兆。单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，在于用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势，单变量统计推断则是从样本资料来推断总体的情况，主要包括区间估计和统计假设检验。

比较均数里面，做单变量的分析

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异

单变量分析，即控制变量分析。保持其它变量不变，让控制变量以一定规律波动，然后观察因变量的变化幅度。

你用printf("%d", sizeof(void*))看看就知道了，在同一平台下，所有指针变量大小都一样，但不同平台就不一定相同了，所以要printf出来看看。

gmm聚类可以做多元高斯混合，单变量的自然也可以。至于如何看，当你用gmm算法得到模型参数后，有一定的规则可以判定数据究竟属于哪一个模型，例如可以看看相应模型的响应度rjk,也就是第j个数据来自第k个模型的概率 不好意思我是百度gmm出来的这个问题，我还以为这是关于gmm的问题。k均值是适用于多元的，单变量自然也适用，至于聚类的标准依然是数据之间的距离，当然距离的选择也不唯一。至于怎么看，单变量与二，三变量的很容易就看出来了，离得近就是一类

应该要加入的。如果模型中有交互项，那么构成交互项的两个变量也要出现在模型中，比如交互项为a×b，那么模型里也一定要有a和b。但是在阅读一些国内期刊的时候，发现很多文章在使用交互项时都没有遵守这个原则，都是直接加入一个交互项就进行回归。当控制两变量的交互项时，最好同时分别控制两变量。如果只控制交互项中的一个变量而忽略另一个，那么某些限制性条件就被强加到模型身上——除非这些限制性条件成立，否则模型设定就是有误的。

两个变量不宜用单变量求解，宜用规划求解。

月利率:=RATE(贷款期限(月),每月还款数(还款是负值,借为正),贷款额)*12所以本次贷款年利率:=rate(18*12,-1500,200000)*12=5.8545%

利息8%，每月就是8W，你才还2W每个月，怎么能还得清啊

计算未来现金流量的现值，主要应当综合考虑以下因素：（1）资产的预计未来现金流量；（2）资产的使用寿命；（3）折现率。在实务中，折现率的确定，应当首先以该资产的市场利率为依据。如果该资产的利率无法从市场获得，可以使用替代利率估计。在估计替代利率时，应当充分考虑资产剩余寿命期间的货币时间价值和其他相关因素，比如资产未来现金流量金额及其时间的预计离异程度、资产内在不确定性的定价等，如果资产预计未来现金流量已经对这些因素作了有关调整的，应当予以剔除。在估计替代利率时，可以根据加权平均资本成本、增量借款利率或者其他相关市场借款利率作适当调整后确定。调整时，应当考虑与资产预计现金流量有关的特定风险以及其他有关政治风险、货币风险和价格风险等。估计资产未来现金流量现值，通常应当使用单一的折现率。但是，如果资产未来现金流量的现值对未来不同期间的风险差异或者利率的期间结构反应敏感的，应当在未来各不同期间采用不同的折现率。

EXCEL的具体求解发到你邮箱了哈~~

汗......小学生吗?小朋友不可以在网上找答案做功课喔

say的更clear点，ok？倒塌！

我也探索了好久单变量求解不能批量处理但是可以做“宏”保存后运行“宏”可以在相同的位置运行单变量求解类似批处理吧希望可以帮到你

1、先读入一行表达式，用一个字符数组line[]存储 2、依次读入每个字符并进行处理同是进行表达式判错： 1. 遇数字，则继续判断下一个字符，直到下一个字符不是数字且不是小数点，若该数含有两个小以上数点，则表示输入错误。否则即可保证该操作数是完整的浮点数，然后将该数入操作数栈。 若数字不是表达式的最后一位，且数字后面跟的不是“+、-、*、/、^、)”，则为表达式错误 2. 遇运算符，则分两种情况： 1、若运算符为负号（该运算符为符号的情况有两种：一为负号在最开头，一为符号前面是“（” ），则先将0入操作数栈，然后再将负号入运算符栈。 2、该运算符不是负号则与运算符栈的栈顶元素比：(1) 若栈顶元素优先级低， 新输入的运算符入栈。(2) 若栈顶元素优先级高，1) 从符号栈弹出一个运算符，2) 从对象栈弹出一个/两个操作数，3) 运算结果压入对象栈。(3) 优先级相等，则栈顶元素出栈，与输入元素对消。 若“(、+、-、*、/、^”放在表达式最后面，则表达式错误 若“+、-、*、/、^”后面跟的不是数字或者变量，表达式错误 3、遇字母变量，则继续判断下一个字符，直到下一个字符不是字母变量，即可保证该变量是完整的，然后输出“请输入变量的值”，再将输入的变量值入操作数栈。若变量后面跟的不是“+、-、*、/、^、)”，则表达式错误4、若所读的该字符不是上述情况中的一种，则表达式错误 3、当将所有的字符都读一遍之后，若表达式正确的话，则必然不含有“（”或者“）”。即若运算符栈中含有“（”或者“）”，则表达式必错误。 再考虑表达式正确的情况：运算符栈可能为空，则操作符栈中必剩下一个操作数，即最后的结果。若不为空，则留在运算符栈中的运算符的优先级别从栈顶至栈底依次递减。故可从运算符栈顶开始弹出一个运算符，从操作数栈中弹出两个操作数进行运算，再将运算结果入操作数栈，一直循环至运算符栈为空。此时操作数栈剩下的唯一一个操作数就是运算结果。

无限个。单变量数据表和双变量数据表数据表可以包含任意数量的数据点，可以模拟无限个数据。单变量数据表一般用来记录一个变量的取值，例如身高、体重、温度等；而双变量数据表则用来记录两个变量之间的关系，例如身高和体重、温度和湿度等。

多次单变量分析不能代替一次多变量分析的原因是：1、设多次为n次单变量假设检验增加假阳性错误的概率，设每次单变量假设检验的检验水准为X，做完n次检验后，一类错误的概率增加为nX=(1-X)^n；2、单变量假设检验只说明某一变量在数轴分布上有区别，说明各自的问题，不能互相代替。

多变量分析是对三个或更多变量的分析。根据你的目标,有多种方法可以执行多变量分析,这些方法中的一些包括添加树,典型相关分析,聚类分 析,收入等)在里面(即多变量分析:如各种回归模型等)。日单变量分析 1.协方差的一些解释: 在坐标轴中,使用x_u、y_u画两条直线,会使数据分布在四个象限 当s_xy为正时,表示变量x、y是正的线性...CSDN博客

增加错误，难得结论等。多变量资料进行一元单变量分析会导致，增大犯第Ⅰ类错误的概率。当单变量分析结果不一致时，很难得到一个综合的结论。忽略变量间的相互关系。多变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。

现代统计学1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变...

单变量分析是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量，它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。 可以将变量视为数据所属的类别，比如单变量分析中，有一个变量是“年龄”，另一个变量是“高度”等，单因素分析就不能同时观察这两个变量，也不能看它们之间的关系。 单变量数据中的发现模式有：查看平均值、模式、中位数、范围、方差、最大值、最小值、四分位数和标准偏差。此外，显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。 使用双变量分析来找出两个不同变量之间是否存在关系，在笛卡尔平面上（想想X和Y轴）将一个变量对另一个变量进行绘图，从而创建散点图（.plot），这样简单的事情有时可以让你了解数据试图告诉你的内容，如果数据似乎符合直线或曲线，那么这两个变量之间存在关系或相关性。例如，人们可能会选择热量摄入与体重的关系。 多变量分析是对三个或更多变量的分析。根据你的目标，有多种方法可以执行多变量分析，这些方法中的一些包括添加树，典型相关分析，聚类分析，对应分析/多重对应分析，因子分析，广义Procrustean分析，MANOVA，多维尺度，多元回归分析，偏最小二乘回归，主成分分析/回归/ PARAFAC和冗余分析。

这个叫规划求解，也有的，自己搜索一下。

首先得明白什么是线性规划，通俗地可理解为单变量或多变量求目标函数极值的问题。既然这样，我们就可以下手了。所有的变量在EXCEL中就是单元格。一个单元格可以看成一个变量。多变量就用多个单元格。例A3为变脸既然有变量和目标函数，那么肯定有条件函数。条件函数可理解为变量必须满足的条件，例A3+5>=10。这些条件函数也可以用单元格之间的公式计算表示出来。最后一步就是进入“线性规划”或“规划求解”（一般是在“工具那一栏”），把上述的信息按要求输入，点击“求解”，即可得到结果。结果一般为近似最优解，即当变量在这个值时，目标函数得到最优。以上是我个人总结的基础概念。若要具体步骤，可以看EXCEL帮助，或找其他教程。希望你采纳，谢谢

对。根据原创力文档网查询多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，在多元分析题中明确指出spss只能对单变量进行正态性检验。

可以用宏.先将x,系数及方程输入好.按"工具宏录制新宏",出来一小框,按"工具单变量求解" ,操作完成后,在宏框按"停止".按"工具宏VB编辑器",在sheet1的Worksheet_Change 里加上一句:Macro1.保存退出即可

啥方程啊，好不好直接求出根？不行的话用vba调用单变量求解