多变量

非概率抽样调查出来的数据一般是用作定性研究的，你要是想做定量研究，想以部分推整体最重要的就是要随机。SPSS都可以分析啊，单变量的，多变量的。一般的统计方法都有。t检验，卡方检验，anova什么的都有的。

可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验。

试试多分类的logistic模型吧，可以帮助你解决含有分类变量的情况

要探讨因果关系，首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系，只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度，因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又先后顺序（A前B后），那么我们便可以说A是B的原因。早期因果性是简单通过概率来定义的，即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因（Suppes，1970）；然而这种定义有两大缺陷：一、没有考虑时间先后顺序；二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A)，显然上面的定义就自相矛盾了（并且定义中的“>”毫无道理，换成“<”照样讲得通，后来通过改进，把定义中的“>”改为了不等号“≠”，其实按照同样的推理，这样定义一样站不住脚）。事实上，以上定义还有更大的缺陷，就是信息集的问题。严格讲来，要真正确定因果关系，必须考虑到完整的信息集，也就是说，要得出“A是B的原因”这样的结论，必须全面考虑宇宙中所有的事件，否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C，它是A和B的共同原因，考虑一个极端情况：若P(A|C)=1，P(B|C)=1，那么显然有P(B|AC)=P(B|C)，此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。因此，Granger（1980）提出了因果关系的定义，他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则，也在逐步发展变化：最初是根据分布函数（条件分布）判断，注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息，Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n)，Xn+1为第n+1期X的取值，Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn u2212 Yn)) - - - - - - - (1)后来认为宇宙信息集是不可能找到的，于是退而求其次，找一个可获取的信息集J来替代Ω：F(Xn+1 | Jn) ≠ F(Xn+1 | (Jn u2212 Yn)) - - - - - - - (2)再后来，大家又认为验证分布函数是否相等实在是太复杂，于是再次退而求其次，只是验证期望是否相等（这种叫做均值因果性，上面用分布函数验证的因果关系叫全面因果性）：E(Xn+1 | Jn) ≠ E(Xn+1 | (Jn u2212 Yn)) - - - - - - - (3)也有一种方法是验证Y的出现是否能减小对Xn+1的预测误差，即：σ2(Xn+1 | Jn) < σ2(Xn+1 | (Jn u2212 Yn)) - - - - - - - (4)最后一种方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法，统计上通常用残差平方和来表示预测误差，于是常常用X和Y建立回归方程，通过假设检验的方法（F检验）检验Y的系数是否为零。可以看出，我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），这很可能会导致虚假的因果关系。因此，在使用这种方法时，务必检查前提条件，使其尽量能够满足。此外，统计方法并非万能的，评判一个对象，往往需要多种角度的观察。正所谓“兼听则明，偏听则暗”。诚然真相永远只有一个，但是也要靠科学的探索方法。

对于两变量的协整关系检验，可以运用E-G两步法进行；但是对于多变量的协整关系检验，我们通常采用Johanson极大似然估计法，又称Johanson协整检验。

分别做平稳性检验，单位根检验

同阶平稳才可以做协整和格兰杰你可以把数据和参考论文发给我联系方式看我个人资料哈

去找一份教材来看看

只有两组的话你两两比较什么

如果是面板数据，多变量协整的stata命令是什么？

对于单位根也可以使用PP检验，程序为： PROC AUTOREG DATA=数据集名； MODEL 被检验变量=/stationarity=(pp); RUN；程序的结果给出了没有常数项、有常数项、常数项和趋势项的三种检验情况。判断的依据是看后面的检验概率。对于协整分析，其程序为 PROC AUTOREG DATA=数据集名； MODEL 被检验变量=解释变量/stationarity=(pp); RUN；但协整检验只给出T值，你需要查临界值才能判断。

先对整体做检验再分别对各个系数做，因为整体如果不通过当然就表明模型不通过，系数检验再好又有什么用呢，整体的通过说明他们之间有关系那么在分析各个系数的检验才是有意义的，如果在软件中做分析的话一般所有的检验结果都是一起出来的，可以同时看到所有的东西，就需要自己首先会判断了。

比如第一条：SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066，如果置信度为0.05，那么，0.0066小于0.05，于是，第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。同理，PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207，这个概率很大，超过置信度，所以，意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。下面的相同。

对于两变量的协整关系检验，可以运用E-G两步法进行；但是对于多变量的协整关系检验，我们通常采用Johanson极大似然估计法，又称Johanson协整检验。

1.说明三个变量自身效果很明显，而三个变量之间不会产生明显互相影响的作用。2.先看球形检验的结果，假如p<0.05，不服从球形假设，直接看多变量检验，主体内效应的检验可作为补充，但当二者不一致时，以多变量检验为准。3.多变量检验中，第一种方法最稳健，当四种方法不一致时，以第一种方法为准。4.表格式的检验结果不太直观，可通过绘图辅助结果判读。5.只有在多变量检验或者主体内效应检验有统计学意义时，才去进行事后组间的两两比较。

1、首先找到菜单栏中的分析，在列表中找到回归一栏，在它的选项中找到线性并单击。2、弹出线性回归的窗口，将数学成绩设置为因变量，语文成绩设置为自变量，点击确认进行分析。3、得到的结果是四个表格，系数表是最后一个表格，观察最后的一列的显著性，它决定了两个变量之间是否具有显著的显著关系，它的值小于0.05，满足检验条件，因此可以知道两个变量具有较大的相关性。

多因素组内（被试内）实验设计是单因素组内实验设计的扩展。在多因素被试内实验设计中，基本方法是：随机取样被试，参加实验的被试接受全部实验处理水平的结合。以两因素被试内实验设计举例，表2中自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。参加实验的每个被试接受所有自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于每个被试接受所有的试验处理水平的结合，因而实验处理后测量到的差异应当来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。 表2 两因素被试内实验设计举例实验处理水平的结合 A1B1 A1B2 A1B3 A1B4 A2B1 A2B2 A2B3 A2B4 被试1 Y Y Y Y Y Y Y Y 被试2 Y Y Y Y Y Y Y Y 被试3 Y Y Y Y Y Y Y Y 被试4 Y Y Y Y Y Y Y Y 被试5 Y Y Y Y Y Y Y Y ......

.版本 2.支持库 spec.子程序 _启动子程序, 整数型, , 本子程序在程序启动后最先执行.局部变量 变量, 整数型, , "10".局部变量 计次, 整数型.计次循环首 (10, 计次) " 添加变量 置随机数种子 () 变量 [计次] ＝ 取随机数 (0, 100).计次循环尾 ().计次循环首 (取数组成员数 (变量), 计次) .如果真 (变量 [计次] ＞ 10) 调试输出 (变量 [计次]) " 你要是编辑框的话这里的调试输出（）可以改成编辑框1.加入文本（变量 [计次]+#换行符） .如果真结束.计次循环尾 ()返回 (0) " 可以根据您的需要返回任意数值 ‘上面你问的那段就是 变量[1]=取随机数 (0, 100)，变量[2]=取随机数 (0, 100)，变量[3]=取随机数 (0, 100)…………变量[10]=取随机数 (0, 100)

多因素组间实验设计是单因素组间实验设计的扩展。在多因素完全随机实验设计中，基本方法是：随机取样被试，并将参加实验的被试分为若干个实验处理组，每组被试分别接受一种实验处理水平的结合。我们以两因素完全随机实验设计举例，表1中自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。表1 两因素完全随机实验设计举例 　　实验处理水平的结合 后测 实验组1 A1B1 Y 实验组2 A1B2 Y 实验组3 A1B3 Y 实验组4 A1B4 Y 实验组5 A2B1 Y 实验组6 A2B2 Y 实验组7 A2B3 Y 实验组8 A2B4 Y

仿生学颊饲不相容驹灯

是否有意义，就先看 sig的值，如果sig值小于0.05 就说明 其对应的自变量有显著影响。从你的表中可知，只有身体状况对自变量有显著的影响。但是你这样分析应该是错的，因为你这里面的身体状况变量应该是分类变量，包括其他的也应该都是分类变量，需要先对这些分类变量进行虚拟变量设置，之后再进行分析。

对的，还有生存分析、对应分析、主成份分析、对数线性等都属于多元统计分析技术

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。

在SPSS中，多变量检验表提供了一种将多个变量进行比较和分析的方式。它可以帮助您探索变量之间的相互关系，并确定它们是否与您的研究问题相关联。多变量检验表通常用于以下几个方面：1. 变量的相关性分析：可以使用多变量检验表来查看不同变量之间的相关性，并确定它们之间的关系。例如，您可以使用多变量检验表来探索不同变量之间的线性关系、非线性关系或者异方差性。2. 变量的分类和组合分析：可以使用多变量检验表来将不同变量进行分类和组合，并探索它们之间的关系。例如，您可以使用多变量检验表来比较不同性别、年龄、教育水平等变量的差异，并确定它们是否与您的研究问题相关联。3. 变量的预测和回归分析：可以使用多变量检验表来预测和回归分析，例如多元线性回归、逐步回归和逐步逐个回归等。它可以帮助您确定哪些变量对于预测和解释目标变量是最重要的，以及它们之间的关系和影响程度。通过多变量检验表，您可以了解不同变量之间的关系和影响，进而更好地理解和解释您的研究结果。

单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。

选择多元线性回归就行了，实在不会我帮你代做

方差，协方差。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

自变量之间存在共线性，说明自变量所提供的信息是重叠的，可以删除不重要的自变量减少重复信息。但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并从偏相关系数检验证实为共线性原因的那些变量中删除。如果删除不当，会产生模型设定误差，造成参数估计严重有偏的后果。多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。扩展资料：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度。参考资料来源：百度百科-多元线性回归

计量经济线性回归分析可以分析多变量的。因为计量经济线性回归分析的效果非常非常好，性能很好，功能很多，影响很大，所以计量经济线性回归分析可以分析多变量的

原文：Multivariate pattern analysis of MEG and EEG: A comparison of representational structure in time and space MEG和EEG的多变量模式分析：表征性结构在时间和空间的比较 亮点 ：系统比较了MEG和EEG在采用SVM的RSA分析时的结果差异，其比较思路和技术细节值得参考，例如给出了采用方法的详尽理由，包括优点辨析和成功条件。也展示了如何用RSA结合EEG/MEG和fMRI进行研究。可以加深理解MEG、EEG差异，以及RSA分析方法的使用逻辑和注意问题。 【内容】为个人思考补充 脑磁图MEG和脑电图EEG来进行多变量模式分析可以揭示认知背后的高时间分辨率的神经机制，但问题是 MEG和EEG的神经活动采样存在系统的差异 。 Method ：为了解释这个问题，在被试观看 日常物体的图像 时进行了同步的脑磁图MEG/脑电图EEG研究。对脑磁图和脑电图数据进行多变量分类分析（multivariate classification analyses），互相比较时间进程下的结果，并对功能磁共振成像数据进行单独的空间分析。 Result ：脑磁图和脑电图显示的视觉处理的毫秒级时空变化基本一致。除了产生收敛的结果外，也发现了脑磁图和脑电图对于视觉表征部分独特的方面。 相较于EEG，在MEG这些独特的成分较早出现 。通过fMRI识别这些独特成分的来源， 无论脑磁图还是脑电图都来自于高级视觉皮层，而脑磁图还显示了来自低水平视觉皮层的成分 。 Conclusion ：总之，对MEG和EEG数据的多变量分析提供了一个关于神经处理的趋同和互补的观点，并促使在MEG和EEG研究中更广泛地采用这些方法。 16名健康人类志愿者（7名女性，年龄mean ± s.d. = 24.1 ± 4.5） 刺激集包括92张彩色照片（Kiani等人，2007；Kriegeskorte等人，2008b；Cichy等人，2014，2016b），包括人类和非人类的面部和身体，以及分隔在灰色背景上的自然和人工物体（图1a）。 被试观看在屏幕中心呈现的图像（视觉角度4度），时间为500毫秒，并叠加一个浅灰色的固定十字。共15次测试，每次持续290秒。在每次测试中，每个图像都以随机顺序呈现两次，试验间隔（ITI）被随机设置为1.0或1.1秒，概率相同。被试被要求保持固定，并在每3至5次试验中随机显示回形针图像时按下按钮并眨眼（平均4次）。回形针图像不是92个图像集的一部分，回形针试次被排除在进一步分析之外。 同时采集MEG和 EEG 信号。MEG 306个通道，EEG 74个通道。 先用Maxfilter software，采用默认参数处理清除不良数据。之后用BrainStorm进行预处理，分段是-100 到 900ms，采用30Hz低通滤波 【以下分析为揭示两种数据对于不同实验材料和概念水平进行分类的精度】 使用了多种采样方式 1）全部74个EEG通道；2）全部306个MEG通道；3）74个MEG通道的随机子集和同样数量的EEG通道路；4）380（306+74）个所有MEG和EEG通道等 首先确认了单个实验条件下，区分MEG和EEG激活模式的时间进程。分类采用了SVM线性支持向量机，使用libsvm软件，固定正则化参数，C=1. 【Feature selection】分类方法是时间分辨的，从MEG和EEG通道的测量结果中分别创建了每一毫秒的模式向量。特别是，对于每个时间点t（从-100到900毫秒，以1毫秒为单位）， 每个试验的特定条件下通道激活值作为模式向量 （M =30【15个run，每个材料重复两次】），从而产生30个原始模式向量。 【Pattern assembly & partitioning】【Average】为了减少计算负荷，提升信噪比，按照随机顺序再次平均了每组（k=5）的M向量，得到了M/k=6 个的平均模式向量。 【Pairwise classification】对于所有成对的条件组合，在平均的模式向量上训练和测试SVM分类器。详细来讲，M/k-1个模式向量被分配到一个训练集来训练SVM。保留的模式向量被分配到测试集，用来评估训练后的SVM的性能（%解码准确率）。 训练和测试程序重复100次，随机分配原始模式向量到平均模式向量。对于减少通道数据集的情况，这也涉及到对每个迭代的通道进行重新取样，以获得解码准确的无偏估计。 【RDM】对于每个时间点，将跨迭代的平均分类结果存储在92* 92大小的矩阵中，按分类条件的行和列进行索引。这个解码矩阵是对称的，有一个未定义的对角线（因为条件内没有分类）。 评估了何时MEG和EEG激活模式可以在 上级（有生命与无生命，自然与人工）、中级（身体与面孔） 和下级（人与动物的身体和面孔）这三个水平区分五种不同物体类型。为此，根据矩阵元素索引的条件对，将92* 92解码矩阵划分为相关分类的类别内和类别间。类别间减去类别内的解码准确度的平均值 作为 类别的聚类衡量标准 ，表明关于类别成员的信息超过单一图像的可辨别性。 【以下分析为揭示MEG和EEG测量的差异之处】 为了揭示MEG和EEG数据的多变量模式分析所发现的视觉表征的共同与独特之处，使用了表征相似性分析（RSA）。将 解码准确率作为异质性（dissimilarity）测量指标：解码准确率越高，分类条件的激活模式就越不相似。 使用由 线性SVM确定的解码准确率作为距离测量的优点 是：i）它可以自动选择包含鉴别性信息的通道，从而避免了基于人类的选择的需要，因为这种选择可能带来偏见；ii）它可能对噪音很强的通道不那么敏感，而不是对所有通道的贡献进行同样权重的测量，如相关性分析。 MEG和EEG解码矩阵被解析为 表征差异矩阵（RDMs） ，这允许在两种模式之间进行直接比较。其基本思想是，如果EEG和MEG测量类似的信号，那么在EEG中唤起类似模式的两个物体也应该在MEG中唤起类似的模式。 RDMs的有效比较要求它们 由独立的数据构建 （Henriksson等人，2015）。否则，与实验条件无关的trial by trial信号波动，如认知状态（注意力、警惕性）或外部噪声（运动、电磁噪声）将膨胀、扭曲，并使EEG和MEG之间的相似性产生偏差。 为了独立构建MEG和EEG的RDMs，我们将数据分成两半，将偶数和奇数试验分配到不同的集合 。然后我们用RSA比较了（Spearman"s R）来自split half 1与split half 2的RDMs，在MEG和EEG测量模式内部和之间进行比较（Fig 3A）。重要的是， 由于相同试验的脑电图和脑电图数据在每次分割中都被分组，脑电图和脑电图测量模式内部和之间的比较同样受到逐次试验波动的影响，因此具有很好的可比性 （如果脑电图和脑电图分别记录于记录在单独的session，就不会出现这种情况【强调了两个数据需要同时获得而不能分别获取的必要性】）。 比较不同成像模式（MEG与EEG）的RDMs，只显示了视觉表征的共同方面。比较成像模式内的RDMs（MEG vs MEG，EEG vs EEG）获取的信度估计就包含了其共同和独特方面。 因此， 模式内相似性减去跨模式相似性的差异 揭示了用MEG或EEG测量的视觉表征的独特方面。在这个分析中，时间分辨的分类与上述单个图像分类类似，但为了减少试次，再次平均模式向量时平均k=3个的模式向量。 与已有数据进行对比【Cichy, R.M., Pantazis, D., Oliva, A., 2014. Resolving human object recognition in space and time. Nat. Neurosci. 17, 455–462.】 15名参与者在记录fMRI数据时观看了相同的92幅图像集。每个参与者在两个不同的日子里完成了两个测试，每个测试由10-14次trial组成，每次持续384秒。在每次运行中，每幅图像都被展示一次，图像顺序是随机的。在每次试验中，图像显示500毫秒。【保持被试注意的任务】所有试验中的25%是无效试验，在此期间只呈现灰色背景，固定的注视点变暗了100毫秒。被试被要求用按下按钮的方式来报告固定交叉亮度的变化。 两个兴趣区（ROI）：初级视觉区 V1（primary visual area）和下颞叶皮质IT（inferior temporal cortex）。 使用基于相关性的异质性测量为每个被试单独构建fMRI的RDMs。 【构建相似性矩阵】对于每个ROI，提取并串联每个图像条件的fMRI 体素激活值 。然后，计算每对图像条件的模式向量之间的所有成对相关系数（皮尔逊的R），并将结果存储在一个92 92的对称矩阵中，按比较条件的行和列索引。 【转换指标】通过1-R，将相关相似性测量转换为差异性测量。选择这种距离测量的原因是， 1）它是fMRI分析中的常见选择； 2）已被证明能够与MEG数据成功融合； 3）计算速度快；并允许直接比较基于相同fMRI数据的结果。 为了进一步的分析，对所产生的异质性的测量进行了平均，产生 每个被试和ROI一个RDM 。 为了确定在MEG和EEG中观察到的时间动态的空间来源，并将它们相互比较，使用了基于RSA的MEG/EEG-fMRI融合方法（Cichy等人，2014，2017，2016b，a）。 采取这一分析的目的是绑定特定的(无时间)的fMRI空间点与(无空间)的MEG/EEG时间点的表征相似性，如果条件在fMRI和MEG信号空间中唤起类似的模式，那么时间和空间的点就被联系起来。 这种方法的成功关键是取决于，在物体视觉过程中表征几何学在空间和时间上的快速变化，从而空间分辨率的fMRI RDMs可以与时间分辨率的MEG RDMs独特地联系起来。 最后，为了比较基于不同MEG和EEG数据集的融合结果，我们基于一个通道采样的结果中减去基于另一个通道采样的结果，来获得特定被试的融合结果。 对于每个ROI和被试，计算每个时间点特定的fMRI RDM和平均的MEG或EEG RDM之间的相似性，从而得到表征相似性时间进程。（Fig 4A） 对每个fMRI被试，在时间点从-100到+500毫秒以5毫秒为单位，分别进行了Searchlight分析。对于每个体素v，在以体素v为中心、半径为4个体素的球体中提取特定条件的t-value 模式（searchlight at v），并将它们排列成 模式向量 。 用1减去每对条件的Pearson"s R 来计算模式向量之间的成对不相似性，从而得出fMRI RDM。然后计算探照灯特定的fMRI RDM和被试平均的MEG或EEG RDMs之间的相似性（Spearman"s R）。 对大脑中的每个体素重复这一分析，得到了fMRI和MEG或EEG在每个时间点的表征相似性的三维图。对所有的时间点重复同样的方法，我们得到了一系列的三维地图，揭示了在物体感知过程中人脑的时空激活，这些激活分别由MEG和EEG记录。 置换检验和bootstrap 对于每个时间点，对解码矩阵的所有元素进行了平均，产生了所有实验条件下特定条件下解码准确性的大平均时间过程（Fig. 1C）。观察到MEG/EEG 的所有四个主要通道采样的显著效果。这表明， 原则上MEG和EEG信号都可以进行同样的多元分析 ，并再现了Cichy等人（2014）基于脑电图的结果。 鉴于MEG和EEG在解码单一图像方面的定性和定量差异，调查了MEG和EEG在揭示不同分类抽象水平的物体类别处理信息方面是否也有差异。 按照Cichy等人（2014）的方法，我们将解码准确率矩阵划分为两个分区：图像属于统一类别浅灰，不同类别深灰。 平均子类之内和之间的解码正确率（decoding accuracies）的比较作为检验类别的聚类标准。其原理是，为了揭示多于单个图像信息的类别信息，必须从表明单个图像和类别之间（不同的子类）的差异的信息中减去表明单个图像之间的差异的信息（相同的子类）。这就产生了对一个表征的明确测量，即类别信息可以以线性方式读出（DiCarlo和Cox，2007）。 发现在MEG和EEG的sensor的所有四个采样中，所有五个细分类别的信息都有明显的信号（Fig 2A-E，中间部分，除了EEG中的自然性）。 从差异的角度来看，仅发现微小的统计差异。且潜伏期无显著差异。 最后，基于MEG&EEG与MEG采样的结果比较显示，除自然性外，所有情况下都有差异（Fig 2A-E）。 平均单幅图像解码准确性和特定类别的信号是汇总统计，只能部分反映脑电图和EEG数据中丰富的多变量信息。如果考虑到解码矩阵所捕获的整个表征空间结构，那么脑电图和EEG是如何比较的呢？为了进行研究，在完整的解码矩阵上使用了表征相似性分析（RSA） Fig 5B，发现了一个正性显著的表征相似性时间过程，表明视觉表征的某些方面被两种模式都捕捉到了。同时也存在一个显著高于跨模式表征的相似性，表明MEG和EEG也分别解决了视觉表征的部分独特方面。 MEG和EEG独特信号的时间进程是不同的：MEG的峰值延迟明显早于EEG的峰值延迟。 发现了两个脑区在所有通道采样方式的情况下显著的fMRI和MEG/EEG的表征相似性（Fig4 BD） 在比较 MEG和EEG的差异和共同之处时， 首先，比较峰值潜伏期，没有发现显著差异 其次，比较减去EEG或MEG的结果（Fig4 CE）观察哪种模式和fMRI相似性更高。发现MEG为基础的融合相似性一致的强于EEG为基础的融合。 第三，进一步进行偏相关分析。发现MEG 在V1脑区的独特成分比EEG更敏感（Fig 5） 基于MEG和EEG的与fMRI数据的融合都揭示了腹侧视觉流中表征相似性的逐级前馈（feedward cascade 前馈级联）早期的表征关系在枕极（occipital pole）类似，以可比较的动态变化沿腹侧视觉通路迅速扩散。（Fig.6B） 总体而言结果表明，MEG和EEG都很适合与fMRI数据进行基于RSA的融合，以揭示皮质信息流，但没有揭示MEG/EEG对视觉表征独特方面的进一步敏感性来源。 总的来说，几乎所有在一种测量模式中产生重要结果的分析在另一种模式中也产生了重要结果（EEG的自然性分类是唯一例外）。 通过基于分类的时间进程对脑电图和EEG进行比较，以及直接通过表征相似性分析，产生了对神经表征的共同和独特方面的敏感性证据。 MEG和EEG与fMRI的融合使独特的方面得到了空间定位：两种模式都捕捉到了高水平视觉皮层中表征的独特方面，而MEG也捕捉到了低水平视觉皮层中的表征。可能是由于低级视觉区位于浅层来源，而高级视觉区是深层来源。因为低级视觉区神经元活动更早出现，所以MEG更早的峰值，也可以被解释为MEG对浅层神经源更敏感。 并且在通道数保留很少（32）时，大部分效应仍然可以被观察到，说明了RSA可以应用于只有少量通道时的情景。 EEG效应弱于MEG，说明MEG在需要时间分辨率时是更优选

不是。多变量回归分析中一个是自变量，一个是因变量，多变量回归分析中的各个变量不是给定的。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，自变量被看作是因变量的原因，所以多变量回归分析中各个变量不是定的是随机的。

简单,采用anlyze---tables功能就可以了.原理是先在multipleresponsesets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用customtables中找到这个新变量（通常在最下面）功能对新变量操作,输出频数分析结果.好运!

在实验上，可以通过控制变量法来实现。多变量分析(multivariable analysis)是指多个变量统计分析技术在社会研究中的运用。又称多元分析。回归分析当多个变量x1，x2，…，xm（称为回归变量或自变量、独立变量）同时影响某个指标 y（称为因变量或依赖变量）时，可进行回归分析，回归分析的第一个任务就是求回归变量对指标 y的影响的统计规律性（也称回归关系）。第二个任务是寻找众多的回归变量中哪一些能对指标 y产生影响（常称为因素分析或变量的筛选）；第三个任务（也称相关分析）是在固定（或称消除）其他变量的影响后，考察每一个回归变量对指标 y的相关程度（称为偏相关系数）。上述三个任务常是相互联系，可以同时完成。

应该是你的原始数据之间没有变化，造成了各项的平方和为0，而0不能当分母，所以F值和Sig.值不能显示。F值等于第二张表格前两项的Mean Square之比。

不会。页面卡顿应该不是全局变量过多造成的，通常会造成这种情况要么是出现了太密集频繁的dom元素操作，因为操作dom的开销是很大的，严重的话会阻碍浏览器UI引擎的渲染使页面感觉卡顿，这也是现今虚拟dom能在各种框架流行的原因；要么就是出现了时间复杂度过大的运算，例如嵌套多次的循环之类的，总之你要排查一下你的代码有没有逻辑不合理的地方，然后尝试去优化它，例如把太耗时的计算放入worker线程中去执行等。

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合。

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合，只需要增长基因个体的长度，但是要明确每个变量具体的位置，然后让每个变量转化成二进制的等长编码，组合在一起，就可以来运算了。具体操作步骤如下：1、首先要利用一个矩阵去跟踪每组迭代的结果的大小：2、然后，要构造一个译码矩阵FieldD，由bs2rv函数将种群Chrom根据译码矩阵换成时值向量，返回十进制的矩阵：且FieldD矩阵的结构如下：3、要先将目标函数显示出来，看看基本的函数的形式：4、设计遗传算法的参数估计：5、经遗传算法之后，这个最优解的位置是：(图中标记蓝点的位置)

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合，只需要增长基因个体的长度，但是要明确每个变量具体的位置，然后让每个变量转化成二进制的等长编码，组合在一起，就可以来运算了。具体操作步骤如下：1、首先要利用一个矩阵去跟踪每组迭代的结果的大小：2、然后，要构造一个译码矩阵FieldD，由bs2rv函数将种群Chrom根据译码矩阵换成时值向量，返回十进制的矩阵：且FieldD矩阵的结构如下：3、要先将目标函数显示出来，看看基本的函数的形式：4、设计遗传算法的参数估计：5、经遗传算法之后，这个最优解的位置是：(图中标记蓝点的位置)

不会。页面卡顿应该不是全局变量过多造成的，通常会造成这种情况要么是出现了太密集频繁的dom元素操作，因为操作dom的开销是很大的，严重的话会阻碍浏览器UI引擎的渲染使页面感觉卡顿，这也是现今虚拟dom能在各种框架流行的原因；要么就是出现了时间复杂度过大的运算，例如嵌套多次的循环之类的，总之你要排查一下你的代码有没有逻辑不合理的地方，然后尝试去优化它，例如把太耗时的计算放入worker线程中去执行等。

lingo软件最好，比Matlab操作简单，而且是专用于解决优化问题的！！

是不是像求函数最值那样子？建议你了解一下遗传算法的实数编码，这个对于求函数最值很方便，不用像二进制那样需要转换。简单介绍一下思路：最重要的是确定适应度函数，只要确定这个函数就很容易了，就用你不会编程，直接调用matlab的工具箱就行了。1st.设置种群规模，并初始化种群p，并计算各个个体的适应度。例如，20个个体，每个个体包含5个变量，x1,x2,x3,x4,x5.如果你用matlab来编程的话，这个可以很容易实现，会用到random("unif",a,b)这个函数吧。例如x1的取值范围是[0,1],那么x1=random("unif",0,1).2nd.采用轮盘赌选出可以产生后代的父本,p_parents。额，轮盘赌的实质就是适应度大的被选出的概率大。这个不难，但说起来比较长，你可以自己去看一下。3rd.杂交过程的思路随机将p_parents中的个体随机两两配对，然后随机产生一个1到n的数（n为变量的个数），设为i,交换每对父本中i之后的变量值。交换以后的p_parents成为后代p_offspring.这里变起来有点点复杂，不过只要耐心一点，编好配对过程和交换过程。4th.变异过程，这个比较简单，不过需要自己把握的较好。基本的思路是设置一个概率，例如0.05，然后产生一个随机数如果随机数比0.05小那么这个变量值就要产生微小的增加或减少。这个变异过程要历遍p_offspring所有的变量喔。5th.将p和p_offspring合并起来，然后选出适应度大的，重新构成一个如原始种群规模相等的种群。

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。

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。

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。

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。

多变量分析的 因变量必须多于1个，也就是至少两个，这里的多变量指的是多因变量的意思

生存分析起源于寿命表。生物的生存时间除了受健康的影响外，同时还受社会因素，生活条件等影响。生存分析研究哪些因素对“寿命”有显著影响，它的风险程度如何。20世纪末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题，还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题，比如发动机的寿命，病人手术后的生存时间，两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型，最常用的有Cox回归模型，它的特点是：m个变量联合作用的相对风险可以表示成每个变量单独作用时相对风险的乘积（故也称为乘法模型）。另外常用的模型为可加性模型，它的特点是：m 个变量联合作用的相对风险可表示为每个变量单独作用之和。究竟应使用什么样的模型应在具体问题中结合专业知识确定。多变量统计分析除了上述六个大的分支外，通径分析和典则相关分析也很常用。一般回归分析只能计算每一个变量（在固定其他变量时）对指标 y的直接作用大小，而通径分析可同时计算每一个变量对指标 y的间接作用（即通过与它相关的变量作用于 y）。通径分析在流行病的遗传研究中已有不少应用。典则相关分析也是回归分析的进一步发展。对每个事物同时测量多个指标（y1，y2，…）和多个自变量（x1,x2，…），分析指标的综合与自变量的综合是如何相关时多使用典则相关分析。

是的，时间序列方法可以用于多变量分析和预测。多变量时间序列分析是指考虑多个时间序列变量之间的相互关系，同时进行建模和预测的方法。在多变量时间序列分析中，需要考虑变量之间的协整关系、滞后关系和交互作用等因素，并建立适当的多变量时间序列模型。多变量时间序列分析可以应用于宏观经济、金融市场、商业和工业等领域，用于分析和预测多个经济指标、市场变量和企业数据等。常用的多变量时间序列模型包括VAR模型、VECM模型、VARMA模型、VARX模型和VARMA-X模型等。这些模型可以对多个变量之间的关系进行建模和预测，具有较好的解释性和预测精度。在使用多变量时间序列模型进行分析和预测时，需要注意数据的选取、处理和预处理，以及模型的设定、估计和检验等方面的问题，以确保分析和预测的可靠性和有效性。

多变量回归分析中的各个变量如下：因素、指标。1、基本简介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。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。2、统计分析多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。3、因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

（multivariable statistical analysis）例如对630名炊事员高血压病进行调查，检查项目中除血压外，尚有年龄、性别、体重、体胖等15个项目（变量）。如果用单变量统计分析法考察超重与血压的关系，一般是把数据做成表1的形式。从表1可见，超重组与不超重组相比，高血压患病率高出一倍以上。但如果把资料按体胖者与不体胖者划分成两组，再考察每组内的超重与高血压患病率的关系，就未能发现超重与高血压患病率有任何明显的联系。也就是说，单变量统计分析忽视了另外因素（如此例中的体胖及年龄等）的影响。对于有多个变量客观存在而又相互影响的资料，采用简单的单变量统计分析是不合理的。多变量统计分析就能把变量间的内在联系和相互影响考虑在内。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。

多变量回归分析中的各个变量是因素、指标。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。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。多变量统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际应用者而言，只要有合适的计算机和软件包以及掌握一些初步的多变量统计知识就可以使用它来解决实际问题。多变量统计的内容很多，但从实际应用角度看，主要包括回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等六个大的分支。因子分析也称因素分析。医学、生物学及一切社会和自然现象中各变量之间常存在有相关性或相似性。这是因为变量之间往往存在有共性因素，这些共性因子同时影响不同的变量。因子分析的根本任务就是从众多的变量中由表及里找出隐含于它们内部的公因子，指出公因子的主要特点，并用由实际测量到的变量构造公因子。

多变量回归分析中的各个变量：都需要区分自变量与因变量。基本简介：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。统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。回归分析：当多个变量x1，x2，…，xm（称为回归变量或自变量、独立变量）同时影响某个指标 y（称为因变量或依赖变量）时，可进行回归分析，回归分析的第一个任务就是求回归变量对指标 y的影响的统计规律性（也称回归关系）；第二个任务是寻找众多的回归变量中哪一些能对指标 y产生影响（常称为因素分析或变量的筛选）；第三个任务（也称相关分析）是在固定（或称消除）其他变量的影响后，考察每一个回归变量对指标 y的相关程度（称为偏相关系数）。上述三个任务常是相互联系，可以同时完成。回归变量x1，x2，…，xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型：线性模型和非线性模型。线性模型中假定y 的主要部分（记为），可由x1，x2，xm线性表示为其中b0,b1，b2，…，bm是未知常数，需用样本去估计，ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型，称为多重线性回归或多元线性回归。用样本估计线性回归模型中未知常数的方法也很多，经典的方法为最小二乘法，它的理论较为完善，此法较适用于回归变量之间的相关性不很大时。其他求未知常数b0,b1，b2，…，bm的方法还有岭回归、特征根回归、主成分回归等，它们常用于回归变量之间相关性很大时。非线性回归模型中y的主要部分与x1,x2，…，xm的关系为非线性函数：其中┃ 的形式已知，未知常数 α1，α2；…用样本去估计。医学中最常见的非线性回归是logistic回归，它常用于疾病对照研究以及生长发育问题中。在前述的炊事员高血压病调查中，使用线性模型和最小二乘法求出未知常数，再用逐步回归选取变量，可求得15个变量中有 7个变量对炊事员舒张压有显著的影响，它们按偏相关系数大小排列为：年龄 (0.297），体胖程度 (0.253），肾炎史（0.162），性别（0.117），工作类别（0.081），高血压家族史（0.061），嗜咸程度（0.052）。从相关性大小看，体胖对舒张压的影响与年龄的影响大体相当。另外还可看出：工种，家族史和嗜咸对舒张压虽有影响，但影响甚小。

多变量分析是一种分析和发现设计失败原因的方法。通过对各种因素的分析，找出影响设计失败的主要因素，从而改进设计，使设计的新产品和服务达到规定的水平。影响设计变更的因素很多，但影响变更的因素一般表现在三个方面:1、位置性某个地点或场所的变化影响新产品的变异。也就是说，在设计阶段就要充分考虑设计产品的适用范围。比如一辆设计好的军用坦克必须能在海上作战，而一般设计的坦克是无法满足这种特殊要求的。一架有人驾驶的飞机可以在太空中旅行，可以回收，这就需要对飞机的材料和系统进行细致严格的设计。2.循环往复。或者变化或故障周期性地发生。也就是说，这种变化是循环发生的。各组之间、各板块之间、各批次产品之间的变化具有一定的周期性。这一点在改变设计时要充分考虑:是什么因素导致了这种周期性？3.时间性的。这是一个与时间相关的变化或失败。小时变化、班次变化、日变化、周变化和年变化都是与时间相关的因素。在设计中要充分考虑时间因素，分析导致设计失败的主要原因。

你是有2个变量，还是很多变量？你的概念是模糊的我替别人做这类的数据分析蛮多的

给你一些代码，你慢慢研究：install.packages("ggplot2")library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fill/col=x1/x2),position="dodge",stat="summary",fun="sum"/"mean")条形图+theme(text = element_text(family="Kai"))ggplot(a)+geom_boxplot(aes(x1,y,col=x1/x2))箱线图ggplot(a)+geom_point(aes(x1,y,col=x1/x2),position=position_jitter(width=0.04))散点图1+geom_point(aes(x1,y,col=x1/x2),stat="summary",fun="sum"/"mean")+散点2+geom_line(aes(x1,y,group=1/x2,col=x1/x2),stat="summary",fun="sum"/"mean")+折线3+geom_errorbar(aes(x=x1,ymin=y-se,ymax=y+se,col=x1/x2),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+误差棒4+geom_text(aes(x1,y,label=marker,col=x1/x2),position=position_dodge(0.9)vjust=2或y+2)+显著字母ggplot(a,aes(x1,y,fill/col=x1/x2))+geom_bar(position="dodge",stat="summary",fun="sum"/"mean")+geom_errorbar(aes(ymin=y-se,ymax=y+se),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+geom_text(aes(label=marker),position=position_dodge(0.9),vjust=-2)条形图+误差棒+显著字母（坐标写一次即可）ggplot(a,aes(x1,y,col=x1/x2))+geom_point(position=position_jitter(width=0.04),stat="summary",fun="sum"/"mean")+geom_line(aes(group=1/x2),stat="summary",fun="sum"/"mean")+geom_errorbar(aes(ymin=y-se,ymax=y+se),position=position_dodge(0.9),width=0.2)+geom_text(aes(label=marker),position=position_dodge(0.9),vjust=-2)散点图+折线+误差棒+显著字母（坐标写一次即可）+geom_density(aes(y=liqi))密度图(1个数值型)+geom_area(aes(x=tan,y=liqi))区域图(2个数值型)+geom_smooth(aes(x=tan,y=liqi,group/col=chong),formula=y~x,method="lm",se=F)拟合图，分组/线条颜色(2个数值型)+facet_wrap(~riqi,ncol/nrow=2,labeller="label_both/value")分面图，每行或每列分面数，分面标题+xlab("自变量1（单位）")+ylab("因变量（单位）")+scale_fill_discrete(name="自变量2")更改轴和图例名称+coord_cartesian(ylim= c(0,80))限定轴范围(fill=x1/x2,有此即可变色)+scale_fill_manual(values = c("grey70", "grey50", "grey30"))改变条形填充颜色(颜色数量=分组数量)(col=x1/x2,有此即可变色)+scale_color_manual(values = c("red", "orange", "yellow"))改变颜色（颜色数量=分组数量）

本文第一大部分将介绍用R软件的meta分析数据包实现相关系数的Meta分析，第二大部分如何用R语言进行多变量的meta分析。 想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。 meta数据包提供实现相关系数的Meta分析命令是:metacor()，这个命令通过加权的倒方差法运用相关系数和纳入的样本数来实现相关系数的随机效用模型和固定效用模型的合并，得到合并的相关系数及95%可信区间。具体的命令如下： metacor(cor, n,studlab, data= NULL, subset=NULL, sm=.settings$smcor) cor为每一个纳入研究的相关系数, n为样本量, studlab纳入研究的标签向量, data为相应的的数据集,sm选项为合并的方法，包括ZCOR和COR，其中ZCOR是合并之前先做Fisher Z变换，COR是直接合并。具体的步骤如下： library(meta) data<-read.csv(“C:/Users/86187/Desktop/data.csv”)录入的数据见图1。 data<-metacor(r,n,data=m1,sm="ZCOR") 在这里合并的方法用的是Fisher Z变换。对样本的相关系数做Fisher Z变换是因为Fisher Z变换可以使样本的相关系数的分布正态分布，尤其是在样本量较小的时候，这样便于进一步估计。一般来说，不管是随机还是固定效应都会先对相关系数做Fisher Z变换。只有很少的情况下才直接用相关系数直接来做分析，比如样本量很大的时候，如果直接合并相关系数，当相关系数值接近1的时候，小样本量研究得到的权重会非常大。因此在这里推荐合并的方法都用(ZCOR)Fisher Z变换。Meta分析的结果见图2。 结果显示，异质性检验Q=6.16, P=0.0461, I2=67.5,可以认为有统计学意义上的异质性。选用随机效用模型，COR=0.8427, 95%CI: 0.6264-0.9385, z=4.8724, P<0.0001, 有统计学差异。 具体的命令如下： forest(a) 从森林图中，非常简单和直观地看到Meta分析的统计结果，见图3关于这两个方法的介绍请看我之前公众号（全哥的学习生涯）的推送文章（如何用R语言进行meta分析，详细教程一）的内容。敏感性分析和剪补法的结果图分别见图4和图5。通常Meta分析假定效应量来自于独立的研究，因此统计结果也是独立的。然而，许多研究不能满足独立性的假设，比如多个治疗组与一个共同的对照组比较的研究和多个结局变量的研究就可能产生效应量之间的相关。多变量meta 分析（multivariate metau2043analysis）作为单变量meta分析的一个拓展，可合并估计多个研究的多个相关参数，这些参数可以是多个结局或多组间的比较。当同一总体中的测量结局相关时，分别对每个结局进行Meta 分析，测量结局之间的相关结构就可能被忽略。多变量Meta分析在随机对照研究中有多种应用，最简单的是在临床试验中把每个组的结局分别处理，其他的应用还有同时探索两个临床结局的治疗效应，或同时探索成本效益的治疗效应，比较多个治疗的联合试验，以及在观察性研究中评估暴露量与疾病之间的相关性，还有在诊断试验和网络干预中的应用。 本次数据来源请见文末的参考文献，主要研究肝硬化的非手术治疗方式预防其出血的危险性，以初次出血的例数为指标，其中三个组分别是：βu2043受体阻滞剂（A），硬化疗法（B），对照组（C），目的是评价这三种非手术治疗方式预防肝硬化出血的效果。，Bled表示初次出血的例数，Total表示干预组的总例数。YAC和YBC分别表示A、B两组相对于C组估计的ln（OR），即干预组的肝硬化初次出血的危险性是对照组的倍数的自然对数；SAA、SBB和SAB则表示其对应方差及两者之间的协方差。对于包含0的研究（研究10和研究20），在每个组增加0.5个初次出血的例数。整理后见表1。随后安装调用程序包，并进行加载： install.packages(‘mvmeta") library(mvmeta)。 随后将肝硬化初次出血整理后的数据集data（至少包含YAC、YBC、SAA、SAB、SBB变量）保存为csv格式，然后利用下面命令将其导入R语言。 mvmeta 的语句：mvmeta（formula，S，data，subset，method=“reml”，bscov=“unstr”，model=TRUE，contrasts=NULL，offset，na.action，control=list（）） 其中formula 表示结局变量名称（即YAC、YBC）；S 表示研究内（协）方差（即SAA、SAB、SBB）；data 表示数据集名称；method 表示所用的估计方法：固定效应模型时选择FIXED；随机效应模型时则选择 限制性最大似然估计（REML）、最大似然估计（ML）、矩估计（MM）、方差成分法（VC）的其中之一，默认为REML。由输出结果中Q 检验的P 值和I2 统计量来判断异质性以及选择何种效应模型。 mvmeta包中主要提供了多变量Meta分析与多变量的Meta 回归，另外也提供了单变量的Meta 分析和Meta 回归。但对于后两者，在R 语言中的metafor、meta、rmeta 及metalik 等包提供了更多、更详尽和有效的功能。多变量Meta 程序为library（mvmeta），调用mvmeta软件包。 model<-mvmeta（cbind（Ya，Yb），S=S，data=cirrhosis） model <- mvmeta（cbind（Ya，Yb）~X，S=S，data=cirrhosis），此处X代表协变量。 model<-mvmeta（Y，S=S，data=cirrhosis），此处Y为单变量的效应量，S为效应量方差。 model<-mvmeta（Y~X，S=S，data=cirrhosis），此处X代表协变量。 运行以上程序后，最后将结果输出。 单变量和多变量Meta分析都是采用ln（OR）值做分析。单变量Meta分析时YAC和YBC的Q检验P 值均小于0.05，I2统计量分别为57.7%和77.8%。多变量Meta分析Q检验P<0.05，I2统计量为73.9%。可知两种Meta 分析均存在异质性，都用随机效应模型。估计方法选择默认的REML法。 表2 是单变量Meta 分析结果，可得：AC 与BC的OR 值及95%可信区间分别为0.5281（0.2802,0.9955）、0.5406(0.3095,0.9443)，表明初次出血的危险性由于干预而降低，即βu2043受体阻滞剂、硬化疗法可以预防肝硬化出血，两者为保护因素。多变量Meta 分析的结果：YAC 为-0.6755（-1.3073，-0.0438），YBC 为-0.5938（-1.1444,-0.043 2），研究间相关系数为0.436 5（见表3），A组与B组的治疗效果呈正相关。OR 值及95%可信区间分别为0.508 9（0.2705，0.9571）、0.5522（0.318 4，0.957 7），多变量Meta 分析的结果说明βu2043受体阻滞剂预防肝硬化出血的效果是最好，其次是硬化疗法。OR 值的95%可信区间不包含1，上下限均小于1，说明两种疗法与对照组比较的初次出血危险性均小于1，差异有统计学意义。 最后，如果屏幕前的你对R语言学习还有什么问题或者看法，可以在我的公众号（全哥的学习生涯）给我留言，公众号里也有我的个人联系方式，我也希望可以结合更多志同道合的伙伴。 感谢你的阅读。

6个之后的相邻性就不好搞了一般6个以及更多变量，化简用Q-M法，及列表法

根据需要的功能列出真值表。根据真值表将三个变量接入选通信号，剩余的一个变量接入数据输入通道D0~D7。有什么具体的题目吗？

你这是用一个数组除以另一个数组，要用点除。 T=(……)./（......）

自己看吧

1.limit命令直接求极限相应的MATLAB代码为：>>clear; >>syms x; %说明x为符号变量>>limit((tan(3x)/asin(2x)),x,0)

[X,Y]=meshgrid(x,y);M=5*X+3*Y;surf(X,Y,Z)enjoy it

用未知数和等号把所有的变量联系在一起！~~例如1.有3个变量的话Y=a+bx=c+dz2.假如有N个变量的话f（n）=1=2=3=……=n=n+1这里面的数字分别代表已知变量例如1=a+bx 2=c+dz n=α+εζ希望你能解决你的问题！~谢谢

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;w=hump(5,11,7)，为什么不能运行出结果？答案1：：可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m：functionw=hump(x,y,z)%创建MATLAB函数。w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;再在命令窗口中输入调用函数的命令：w=hump(5,11,7)输出：w=161.0170另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊回答函数文件的第一行必须是functionw=hump(x,y,z)，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（commandwindow）中输入w=hump(5,11,7)，按enter：;;w=hump(5,11,7)就会有输出结果：w=161.0170提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。答案2：：这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？追问functionw=hump(x,y,z)%创建MATLAB函数。|Error:Functiondefinitionsarenotpermittedinthiscontext.回答你这个就是目录设置错了，你要把你写的函数文件放在matlab的默认文件夹下面或则是你把目录改成你函数所在的文件夹！～:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::MATLAB函数的一个输入变量是另一个函数:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::请问高手，在matlab中struct函数怎么用？一次输入多个变量怎么使用...:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::matlab中函数文件的输入变量能不能是多个，并且既有矩阵，又有普通...答案1：：可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m：functionw=hump(x,y,z)%创建MATLAB函数。w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;再在命令窗口中输入调用函数的命令：w=hump(5,11,7)输出：w=161.0170另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊回答函数文件的第一行必须是functionw=hump(x,y,z)，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（commandwindow）中输入w=hump(5,11,7)，按enter：;;w=hump(5,11,7)就会有输出结果：w=161.0170提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::Matlab中函数文件中输入变量的问题，请高手赐教。:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::matlab中怎样建立多个变量的函数

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;w=hump(5,11,7)，为什么不能运行出结果？答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 答案2：： 这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？ 追问 function w=hump(x,y,z) %创建 MATLAB函数。 | Error: Function definitions are not permitted in this context. 回答 你这个就是目录设置错了，你要把你写的函数文件放在matlab的默认文件夹下面或则是你把目录改成你函数所在的文件夹！～ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: MATLAB 函数的一个输入变量是另一个函数 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 请问高手，在matlab中struct函数怎么用？一次输入多个变量怎么使用... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中函数文件的输入变量能不能是多个，并且既有矩阵，又有普通... 答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: Matlab中函数文件中输入变量的问题，请高手赐教。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中怎样建立多个变量的函数

function d = BL(varargin)% 假设BL的功能是求所有输入变量的和, 至少需2个输入变量if nargin < 2 error("输入变量太少");elseif nargin == 2 d = varargin{1} + varargin{2}; else d = BL(varargin{1:nargin-1}) + varargin{nargin};end

1.limit命令直接求极限相应的matlab代码为：>>clear;>>symsx;%说明x为符号变量>>limit((tan(3x)/asin(2x)),x,0)

为什么不用MATLAB，MATLAB的曲线拟合非常完善，也简单易学。

请问您是如何对幂函数进行拟合的？能给说一下吗？谢谢！或留个邮箱回头问你。

前两小题不用教了吧第三小题，对任何x∈E，取序列x_n->x，那么{(x_n,f(x_n))}有收敛子列，且它的任何一个聚点都具有(x,y)的形式（因为x_n的子列只能收敛到x）。注意(x,y)∈G，所以y=f(x)，这说明f(x_n)->f(x)

Lindo软件很小且易学。

如果你已经写好了公式，只需要VBA写几句代码，修改年，记录高度角的数值，然后就可以生成曲线了

首先，C语言可以跨平台，你打算编写一个用在哪里的程序呢？电脑上？ 还是芯片上？ 不同的硬件的存储单元是大小和堆栈的方向是不同的

用未知数和等号把所有的变量联系在一起！~~例如1.有3个变量的话Y=a+bx=c+dz2.假如有N个变量的话f（n）=1=2=3=……=n=n+1这里面的数字分别代表已知变量例如1=a+bx2=c+dzn=α+εζ希望你能解决你的问题！~谢谢

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;w=hump(5,11,7)，为什么不能运行出结果？答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 答案2：： 这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？ 追问 function w=hump(x,y,z) %创建 MATLAB函数。 | Error: Function definitions are not permitted in this context. 回答 你这个就是目录设置错了，你要把你写的函数文件放在matlab的默认文件夹下面或则是你把目录改成你函数所在的文件夹！～ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: MATLAB 函数的一个输入变量是另一个函数 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 请问高手，在matlab中struct函数怎么用？一次输入多个变量怎么使用... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中函数文件的输入变量能不能是多个，并且既有矩阵，又有普通... 答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: Matlab中函数文件中输入变量的问题，请高手赐教。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中怎样建立多个变量的函数

假如是f=a*d*c首先输入adc 维数要一样然后f=a.*d.*c 就可以了要是想写成函数的话就是写一个function就行

这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？

如果a在A列,b在B列,在C列任一单元格输入下面的公式:=a*countif(A:A,a)+a*(countif(A:A,a)+1)+b*countif(B:B,b)

对每个变量求偏导，令所求的关于每一个变量的偏导等于零，即可求出函数的稳定点，计算稳定点和边界点的函数值，比较大小，最小的为最小值。

在这里不是相等，而是极限的一种处理方式|Δx^2+ΔxΔy|ρ 趋近于0 AΔx+BΔy+ο(ρ) ρ=根号下(Δx^2+Δy^2）是一个基本的定义我们在学习数学的时候，第一个要理解它的基本定义，其次发现一些定理最后是应用