确定性变量

【答案】：BA项，因果分析图法是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因之间关系的有效工具；B项，相关图又称散布图，在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形；C项，直方图法是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，又称质量分布图法；D项，控制图法是利用控制图区分质量波动的原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法。

确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。随机性变量指受随机因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是不确定的，偶然的，变量受随机因素影响的大小和方向是不确定的。

因为是线性回归，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，事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。所以说相关分析中所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。而回归分析是有解释变量X和被解释变量Y之分的。扩展资料在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。

是。确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。商品价格只会受到市场因素的影响，可人为控制，是确定性变量，可以确定变化方向。

随机变量

灯管使用寿命不是确定性变量。根据查询相关公开资料显示：灯管使用寿命一半在2500--3500小时左右，使用日光灯要注意避免频繁启动。目光灯寿命一般不少于3000小时，其条件是每启动一次连续点燃3小时。随着每启动一次连续点燃时间的长短，灯管的寿命也相对延长或缩短。灯管往常指直管荧光灯，由于词汇特殊性，现指外观为长管的灯具。

因为是现行回归了，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，

是。商业企业的商品库存量是指在某一时点上，存在企业产成品仓库中暂未售出的产品实物数量，是确定性变量，可人为控制的，不会随时间的改变而增加或者减少。

反映总体单位的属性或特征的统计术语称为标志。标志是统计认识的起点。按标志是否可以用数量表现进行划分，分为品质标志和数量标志。品质标志是指不能用数量表现而只能用文字、符号或代码进行说明的标志，如：人的性别、文化程度、工种等；数量标志是指能用数量表现的标志，如：人的年龄、工人工资、工业产值等。凡是反映品质标志单位组成的总体称为属性总体；凡是反映数量标志组成的总体称为变量总体。 　　将可变的数量标志抽象化就称其为变量，其取值称为变量值或标志值。变量分为确定性变量和随机变量。确定性变量是指受必然性因素的作用，各变量值呈现出上升或下降惟一方向性变动的变量；随机变量是指受偶然性因素的作用，变量值呈现出随机的混沌状态变动的变量。。根据变量的取值是否连续划分，有连续型变量和离散型变量。连续型变量是指在一个取值区间内可取无穷多个值。连续型变量值要用测量或计算的方法取得；离散型变量是指在一个取值区间内变量仅可取有限个可列值。离散型变量值只能用计数的方法

确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。随机性变量指受随机因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是不确定的，偶然的，变量受随机因素影响的大小和方向是不确定的。

如果一个随机变量,它所有可能取的值是可列的（countable),可列包括有限 个(finite）或者无限可列（infinite countable)多个,那么这个随机变量,就是离散的(discrete). 例子： 1. 抛一个骰子,所有可能得到的点数就是一个离散随机变量,所有可能的取...

因为是线性回归，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，事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。所以说相关分析中所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。而回归分析是有解释变量X和被解释变量Y之分的。扩展资料在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。