数值变量

做个logistic回归呗

可以。由于自变量就是本身发生变化的物理量，是随时可知变换的，因变量就是由于自变量发生变化而引起的变化，同时也是可以是虚拟变量和数值型变量的。

【答案】：E分析：变异系数用CV表示，CV是将标准差转化为算术均数的倍数，以百分数的形式表示。CV常常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组（或多组）资料的变异程度。掌握“定量资料的统计描述及推断”知识点。

【答案】：D标准差是描述数值变量资料离散趋势的最好指标。全距和百分位数仅考虑一组资料的两端数值或某一位置的数值，未考虑其他数据的变异情况，不能全面反映资料的离散程度。方差的单位是原度量单位铺平方，不便于解释。变异系数是用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组（或多组）资料的变异程度。

【答案】：D标准差是描述数值变量资料离散趋势的最好指标。全距和百分位数仅考虑一组资料的两端数值或某一位置的数值，未考虑其他数据的变异情况，不能全面反映资料的离散程度。方差的单位是原度量单位铺平方，不便于解释。变异系数是用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组（或多组）资料的变异程度。

可以。在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。

【提问】请教【回答】学员hzy876，您好！您的问题答复如下：计量资料是由数值变量组成的、通过测定观察指标数值大小所获得的资料。一般都有单位。在临床科研中,收集的数据中往往包含了很多数值变量。由这些变量组成的计量资料必须根据资料设计的特点,采取相应的统计分析方法。计量资料统计分析主要分为统计描述和统计推断。统计描述主要描述资料的分布规律及其数量特征,如对资料进行集中趋势和离散趋势的描述，可以计算均数和标准差等。统计推断主要是估计均数的可信限以及作假设检验，如均数95%可信区间的估计以及进行t检验、方差分析等。计数资料是由分类变量组成的,是研究不同类别或属性中频数的多少或频率大小所获得的资料。在临床科研中,收集的数据中往往包含了一些分类变量。由这些变量组成的计数资料必须根据资料设计的特点,进行相应的统计学分析。计数资料的统计分析主要分为统计描述和统计推断。统计描述主要指可以计算相对数的指标，如率、构成比和相对比。统计推断主要是估计相对数指标的可信限以及做假设检验，如率的95%可信区间的估计以及进行卡方检验等。祝您学习愉快！

定义四个临时变量，或者一个size等于四的数组，每次赋值就把临时变量自增。

养成好习惯是良好生活的体现，也是一个人素养的表现。

这需要进行位操作,必较麻烦的, 在学习程序语言和进行程序设计的时候，交换两个变量的值是经常要使用的。通常我们的做法是（尤其是在学习阶段）：定义一个新的变量，借助它完成交换。代码如下： int a,b; a=10; b=15; int t; t=a; a=b; b=t; 这种算法易于理解，特别适合帮助初学者了解计算机程序的特点，是赋值语句的经典应用。在实际软件开发当中，此算法简单明了，不会产生歧义，便于程序员之间的交流，一般情况下碰到交换变量值的问题，都应采用此算法（以下称为标准算法）。 上面的算法最大的缺点就是需要借助一个临时变量。那么不借助临时变量可以实现交换吗？答案是肯定的！这里我们可以用三种算法来实现：1）算术运算；2）指针地址操作；3）位运算。 1） 算术运算 简单来说，就是通过普通的+和-运算来实现。代码如下： int a,b; a=10;b=12; a=b-a; //a=2;b=12 b=b-a; //a=2;b=10 a=b+a; //a=10;b=10 通过以上运算，a和b中的值就进行了交换。表面上看起来很简单，但是不容易想到，尤其是在习惯标准算法之后。 它的原理是：把a、b看做数轴上的点，围绕两点间的距离来进行计算。 具体过程：第一句“a=b-a”求出ab两点的距离，并且将其保存在a中；第二句“b=b-a”求出a到原点的距离（b到原点的距离与ab两点距离之差），并且将其保存在b中；第三句“a=b+a”求出b到原点的距离（a到原点距离与ab两点距离之和），并且将其保存在a中。完成交换。 此算法与标准算法相比，多了三个计算的过程，但是没有借助临时变量。（以下称为算术算法） 2） 指针地址操作 因为对地址的操作实际上进行的是整数运算，比如：两个地址相减得到一个整数，表示两个变量在内存中的储存位置隔了多少个字节；地址和一个整数相加即“a+10”表示以a为基地址的在a后10个a类数据单元的地址。所以理论上可以通过和算术算法类似的运算来完成地址的交换，从而达到交换变量的目的。即： int *a,*b; //假设 *a=new int(10); *b=new int(20); //&a=0x00001000h,&b=0x00001200h a=(int*)(b-a); //&a=0x00000200h,&b=0x00001200h b=(int*)(b-a); //&a=0x00000200h,&b=0x00001000h a=(int*)(b+int(a)); //&a=0x00001200h,&b=0x00001000h 通过以上运算a、b的地址真的已经完成了交换，且a指向了原先b指向的值，b指向原先a指向的值了吗？上面的代码可以通过编译，但是执行结果却令人匪夷所思！原因何在？ 首先必须了解，操作系统把内存分为几个区域：系统代码/数据区、应用程序代码/数据区、堆栈区、全局数据区等等。在编译源程序时，常量、全局变量等都放入全局数据区，局部变量、动态变量则放入堆栈区。这样当算法执行到“a=(int*)(b-a)”时，a的值并不是0x00000200h，而是要加上变量a所在内存区的基地址，实际的结果是：0x008f0200h，其中0x008f即为基地址，0200即为a在该内存区的位移。它是由编译器自动添加的。因此导致以后的地址计算均不正确，使得a,b指向所在区的其他内存单元。再次，地址运算不能出现负数，即当a的地址大于b的地址时，b-a<0，系统自动采用补码的形式表示负的位移，由此会产生错误，导致与前面同样的结果。 有办法解决吗？当然！以下是改进的算法： if(a<b) { a=(int*)(b-a); b=(int*)(b-(int(a)&0x0000ffff)); a=(int*)(b+(int(a)&0x0000ffff)); } else { b=(int*)(a-b); a=(int*)(a-(int(b)&0x0000ffff)); b=(int*)(a+(int(b)&0x0000ffff)); } 算法做的最大改进就是采用位运算中的与运算“int(a)&0x0000ffff”，因为地址中高16位为段地址，后16位为位移地址，将它和0x0000ffff进行与运算后，段地址被屏蔽，只保留位移地址。这样就原始算法吻合，从而得到正确的结果。 此算法同样没有使用第三变量就完成了值的交换，与算术算法比较它显得不好理解，但是它有它的优点即在交换很大的数据类型时，它的执行速度比算术算法快。因为它交换的时地址，而变量值在内存中是没有移动过的。（以下称为地址算法） 3） 位运算 通过异或运算也能实现变量的交换，这也许是最为神奇的，请看以下代码： int a=10,b=12; //a=1010^b=1100; a=a^b; //a=0110^b=1100; b=a^b; //a=0110^b=1010; a=a^b; //a=1100=12;b=1010; 此算法能够实现是由异或运算的特点决定的，通过异或运算能够使数据中的某些位翻转，其他位不变。这就意味着任意一个数与任意一个给定的值连续异或两次，值不变。 即：a^b^b=a。将a=a^b代入b=a^b则得b=a^b^b=a;同理可以得到a=b^a^a=b;轻松完成交换。 以上三个算法均实现了不借助其他变量来完成两个变量值的交换，相比较而言算术算法和位算法计算量相当，地址算法中计算较复杂，却可以很轻松的实现大类型（比如自定义的类或结构）的交换，而前两种只能进行整形数据的交换（理论上重载“^”运算符，也可以实现任意结构的交换）。 介绍这三种算法并不是要应用到实践当中，而是为了探讨技术，展示程序设计的魅力。从中可以看出，数学中的小技巧对程序设计而言具有相当的影响力，运用得当会有意想不到的神奇效果。而从实际的软件开发看，标准算法无疑是最好的，能够解决任意类型的交换问题。

答:数量指标:说明总体规模大小和数量多少的指标。如:职工人数、国民收入、利润额;质量指标:总体内部数量对比关系和一般水平的指标。如:平均工资、销售利润率、发展速度。不同空间下得数量指标的数值可以相加,并且数值大小与总体范围大小呈同方向变化。质量指标的数值是通过相除求商得到,不同空间下的质量指标的数值不能直接相加,其数值大小与总体范围大小无直接对应关系。

相关分析 两个定性变量之间的相关做卡方 两个定量之间的相关关系做pearson 一个定性变量一个定量变量做t或者方差

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

【答案】：数值变量又称为连续性变量、定量变量，其变量值是用定量方法测量的，表现为数值的大小，通常具有一定的度量衡单位。如某个体的身高(cm)、体重(kg)、血压(mmHg)等都是数值变量。

你原来的血压是因为肾气不足加血粘度有点高调理应以培元固肾疏通血管为主，可是你却单纯采用海捷亚降压，降压的目的无非就是为了那个90/140的所谓的指标殊不知每个人的体质和饮食是不同的你能非把他们的血压一致吗就像你能把所有人的身高要求一致吗所以血压单纯有点高只要身体无不适感实属正常，就像你那样为了个什么指标盲目降压是不可取的你身上出现的不适是你降压导致的血虚引起的不用担心把海捷亚挺了用不了多久就恢复过来了祝你健康

用年份函数即可我替别人做这类的数据分析蛮多的

【答案】：B随机性是金融市场的重要特征之一。研究这些不确定事件的一般方法是将它们与数值联系起来，然后运用统计量来描述它们的特点。我们将一个能取得多个可能值的数值变量X称为随机变量。

不对。值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。

在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。

SPSS的规定：因素变量只能是数值变量，不能是字符变量。你需要使用Transform > Recode > Into Different Variable，把字符变量转换为数值变量。

SPSS的规定：因素变量只能是数值变量，不能是字符变量。你需要使用Transform>Recode>IntoDifferentVariable，把字符变量转换为数值变量。

给一个变量赋值，可以通过 赋值语句赋值；可以通过 声明变量时的初始化；可以通过输入语句读入变量；可以通过函数调用时的实际参数获得。例如：赋值语句: x=123;声明和初始化: int a[]={1,2,3,4};输入语句读入变量：char s[80]; gets(s);通过函数调用: double d; fun(&d);

某病感染人数不是数值变量。以下属于数值变量的是（B）A.性别B.病人白细胞计数C.血型D.疗效E.某病感染人数

某病感染人数不是数值变量。以下属于数值变量的是（B）A.性别B.病人白细胞计数C.血型D.疗效E.某病感染人数

数值变量对分类变量没有影响 可用划分分析的方法进行。

y = （double） x

查看-建立类向导-选成员变量页,在该页中选要关联哪个类中的控件,然后单击添加变量,输入变量名,选择该变量的类型,一般类型分2类,一种直接就是控件类型,比如ctext类型(对该类型的变量的操作等同与对该控件的操作)一种是值类型,对该变量的操作要使用updatedate(boolean)函数,该函数是更新控件跟变量之间的值

【答案】：D标准差、变异系数都是描述计量资料离散趋势或变异程度大小的指标。标准差应用于正态分布资料，变异系数主要是应用于所比较各组资料单位不同或均数相差较大的情况。

是指某病感染人数不是数值变量。数值变量感染人数是指某病感染人数不是数值变量，是可以得到更好的治疗的。

1.分类分类变量可分为无序变量和有序变量两类。2.无序分类变量无序分类变量（unorderedcategoricalvariable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，...

具体如下。参数估计，统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。要处理两个问题：（1）求出未知参数的估计量；（2）在一定信度（可靠程度）下指出所求的估计量的精度。信度一般用概率表示，如可信程度为95%；精度用估计量与被估参数（或待估参数）之间的接近程度或误差来度量。人们常常需要根据手中的数据，分析或推断数据反映的本质规律。即根据样本数据如何选择统计量去推断总体的分布或数字特征等。统计推断是数理统计研究的核心问题。

表达信息，统计方法。1、分类变量是文字或符号表示的，比如：性别，血型。而数值变量是数值来表达的，比如：测量体重、身高等。2、分类变量的数据只能进行分类和计数，可以进行数值计算，如加、减、乘、除等，同时也可以进行统计分析。

不用处理系统是可以识别这种分类的，无论英文还是中文

R语言中有 arules 包，看看这包的使用方法； 作关联规则分析即可。

描述数值变量资料的集中趋势的指标包括：算术均数、几何均数、中位数。其中算术均数要求资料服从对称分布，几何均数要求资料服从偏态分布，而中位数对资料分布无要求且中位数指的是一组由小到大顺序排列的观测值中位次居中的观测值。扩展资料：数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A"，‘B"，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。

文本的数据是字符串，用va()函数转换一下就行了。

【提问】请教【回答】学员hzy876，您好！您的问题答复如下：计量资料是由数值变量组成的、通过测定观察指标数值大小所获得的资料。一般都有单位。在临床科研中,收集的数据中往往包含了很多数值变量。由这些变量组成的计量资料必须根据资料设计的特点,采取相应的统计分析方法。计量资料统计分析主要分为统计描述和统计推断。统计描述主要描述资料的分布规律及其数量特征,如对资料进行集中趋势和离散趋势的描述，可以计算均数和标准差等。统计推断主要是估计均数的可信限以及作假设检验，如均数95%可信区间的估计以及进行t检验、方差分析等。计数资料是由分类变量组成的,是研究不同类别或属性中频数的多少或频率大小所获得的资料。在临床科研中,收集的数据中往往包含了一些分类变量。由这些变量组成的计数资料必须根据资料设计的特点,进行相应的统计学分析。计数资料的统计分析主要分为统计描述和统计推断。统计描述主要指可以计算相对数的指标，如率、构成比和相对比。统计推断主要是估计相对数指标的可信限以及做假设检验，如率的95%可信区间的估计以及进行卡方检验等。祝您学习愉快！

值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

变量合并成为一个变量代码如下：data test(drop=date);input year month $;date=cats(month,year);_date=input(date,monyy7.);format _date monyy7.;cards; 2011 Dec2011 Nov2011 Oct;run;

小概率事件：明天出门被车撞死、今天某个火山喷发、世界末日即将到来大概率事件：你中午会吃饭、你今天至少要走100米的路、10岁的孩子的父母健在数值变量？：掷骰子出现点数是变量、双色球彩票中奖数字是变量

【答案】：A定量变量(数值变量)可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。BC两项是分类数据；D项是顺序数据。

是的。数值型变量（metricvariable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。

分类变量与数值变量的根本区别是：数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。变量是统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型，我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。一、数值变量可以分为两类：离散型变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量：在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。二、分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量，二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。

数值型变量是指值可以取一系列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的，而分类变量对于上述的操作是没有意义的。数值变量又可以分为下面两类：1、离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

分类变量与数值变量的区别数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。什么是分类变量分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。什么是数值型变量数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。

数值变量与分类变量的区别：有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序,变量值可以是数值型或字符型,可以进而比较优劣数值变量又可以分为下面两类：1、离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

　　数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。 　　离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。 　　连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。 　　和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。 　　分类变量又可以分为下面两类： 　　有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。 　　无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量？二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。？多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。

不属于。次数是一个常数，属于固定的数值，不是变量。数值变量指的是经常发生变动的数，是动态数值，一般常见于函数当中。

值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

分类变量和数值变量根本区别在于，数值变量对于一些数的计算有意义，而分类变量对于一些数的计算是没有意义的。

1、数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。 2、离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。 3、连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。 4、和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。 5、分类变量又可以分为下面两类： (1)有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。 (2)无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。?多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。

分类变量是包含有限数量的不同值或类别（例如，性别或宗教）的变量，可以看成是数值变量的集合。数组、结构、集合、表，都是分类变量。

分类变量与数值变量的根本区别是：数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。一、数值变量可以分为两类：1、离散型变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量：在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。二、分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量。3、二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。

数值变量在计算机程序设计语言中,有两大类变量:一类是数值型的,一类是非数值型的变量。数值型变量可以直接进行加、减、乘、除等运算。非数值型的变量不能直接进行数算。数值型变量有:整型数据 单精度型数据 双精度型数据。非数值类型变量有：字符型数据

1、极差，=极大值-极小值，易受样本含量的影响，很不稳定。不宜在样本含量悬殊时使用2、四分位数间距(Q)，适用于各种分布的变量。Q=P75-P25，Q越大意味着变异程度越大。可描述分布首末端无确定值资料的离散程度3、方差，适用于对称分布，特别是服从正态分布的变量4、标准差，适用于对称分布，特别是服从正态分布的变量5、变异系数，，常用于量纲(函数关系)不同或均数相差较大时变量间变异程度的比较正态分布：常将算术均数和标准差结合。标准差越小，均数对各变量值的代表性越好偏锋分布：常将中位数和上下四分位数结合

logistic回归自变量是可以数值变量的因变量不行

使用二分类的logistic回归分析 因变量移入相应对话框 自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了 其实操作是很简单的，但是结果解释就比较难

1.相关性分析相关分析是指变量之间存在着非严格的依存关系。也就是说，当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的，但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变化规律。如果变量之间存在一种相关关系，可能的情形有以下三种：（1）变量之间存在因果关系；（2）变量之间存在着相互依存的关系，这时就很难确定孰因孰果；（3）变量之间存在虚假的依存关系，这时候的变量间仅仅是从数字上来看有关系。比如某人将某地区一段时间内的植物生长速度与市场上水果的销售数量做相关性分析，发现他们之间是负相关，也即是市场上的水果销售数量越多，植物的生长速度越慢。这就是典型的伪相关分析。因此，在做相关性分析之间，我们必要联系实务、科学理论等方面来分析，不能简单的从数字上来探讨变量间的相关性关系。脱离了现实中实际情况的数据分析，都是伪分析！2.相关分析种类划分方式笔者认为主要有两种：函数关系和统计关系。统计关系：企业竞争力=F(企业规模、利润增长、营收增长、议价能力……)；而统计关系按照相关性的形态来说，可以分为线性和非线性。直接上图，一目了然：而对于其中的线性与非线性的关系，见下图所示：3.相关分析的解释（1）含义：简单相关分析：就是直接计算两变量之间的相关程度；偏相关分析：排除了某个因素后，两变量之间的相关程度；距离相关分析：通过两变量之间的距离来评估其相似性，在现实中很少用到。上图：（2）度量简单的相关分析，主要有三种相关系数：pearson系数、spearman相关系数、kendall系数。在统计上，我们最常用的是pearson系数，其计算公式为：相关系数的取值范围：[-1,1]。大于0，表示正相关；小于0，表示负相关；等于0，表示不相关。总之，数值越接近0，表示变量之间的相关性越弱。4.相关分析探索：图形探讨、统计显著性（1）图形探讨：折线图和散点图折线图对于数据不复杂的两变量之间的相关关系，可以直接先画一个简单的折线图看一下，一目了然。如下图：很明显能够看出来，x1与x2之间的相关性关系很弱。散点图还是上一组数据，可以得出如下散点图：从图中可以明显的看出，该组数据的点与趋势线基本没在一条线上或在这条线的附近，说明相关性弱；另选一组数据来画散点图和折线图，变量之间的相关性关系就非常明显了：散点图折线图（2）统计显著性检验步骤：①提出原假设：两变量之间无显著线性关系；②构造一个t统计量：变量x与y服从正态分布时，该t统计量服从自由度（n-2）的t分布；③计算统计量t，并查询t分布对应的概率p值；

spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）3、点击OK即可，出现如下结果方法步骤：1：选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。2：从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。3：为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。4：打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。5：然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。6：点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

dim a,b as integera=val(text1.text)b=val(text2.text)Adodc1.RecordSource = "select * from 房产证 where 面积>=" & (a) & " and 面积<=" & (b)

属性变量喝和数值变量：变量有两种类型：属性变量和用户自己建立的变量。C语言中，变量分为全局变量和局部变量；也可以这样分：自动变量，静态变量。前者是按变量作用范围来分的，而后者是按变量存储方式来分的。在C语言中，如果按存储占用空间来分，包括：整型变量（代码为int)，整型变量包括长整型变量（代码为longint）以及短整型变量（代码为shortint)，字符型变量（代码为char)，浮点型变量(代码float)等。当然还有数组，结构体变量等。但新手需要注意的是，每一种变量类型最终都对应的格式字符。如：%d。C语言还有一个重要变量：指针变量，它存放的值是一个内存地址。C语言中变量名是有大小写之分的，如SUN与sun就是两个不同的变量名。另一点，声明变量时，可以不用声明就直接赋值来决定变量类型的语言，这类语言变量的声明通常被称为弱类型，而如(c++等)必须先声明,后使用,而且声明时必须确定变量类型,这种就是严格的数据类型。

stata数值变量可以考虑重新生成变量，比如想把变量年级中的“三年级”赋值成3，命令：gennewvar=3if年级==“三年级”//newvar是新生成的变量，三年级因为是字符型的，要加“”

数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。

rows(a & ":" & b).select

ado.open "Select * From A Where a.id = " & CStr(idInt) ,cnn,1,1

c/c++吗？那题都错了：c/c++中没有字符串变量！字符数组和int数组完全一样，只是前者的元素值是字符的ascii码值而已。

常用描述变量集中趋势的统计指标包括算术均数,几何均数,中位数,算术均数算术均数适用于对称分布特别是正态分布的资料,几何均数适用于可经对数转换为对称分布的资料；中位数适用于各种分步资料常用于偏峰资料

dim a as long "定义一个长整数型变量　　-2,147,483,648 到 2,147,483,647dim a as integer "定义一个整数型变量　　-32,768 到 32,767其他几个Single (单精度浮点型) 4 个字节 负数时从 -3.402823E38 到 -1.401298E-45；正数时从 1.401298E-45 到 3.402823E38 Double (双精度浮点型) 8 个字节 负数时从 -1.79769313486231E308 到 -4.94065645841247E-324；正数时从4.94065645841247E-324 到 1.79769313486232E308 Currency (变比整型) 8 个字节 从 -922,337,203,685,477.5808 到 922,337,203,685,477.5807 Decimal 14 个字节 没有小数点时为 +/-79,228,162,514,264,337,593,543,950,335，而小数点右边有 28 位数时为 +/-7.9228162514264337593543950335；最小的非零值为 +/-0.0000000000000000000000000001

【答案】：A定量变量（数值变量）可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。BC两项是分类数据；D项是顺序数据。

数值变量观察值有%，5位，X和y，平均水平标均数，几何均数，中位数，四分位数间距，方差，标准差，变异系数

第记者们速俨旅客谋

变量和数值变量的根本区别如下：数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。由于属性可以分为数量属性和质量属性，因此，变量可以分为数量变量和分类变量。数值型变量：数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A"，‘B"，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。

　　 简述数值变量资料 　　 答： 又称定量资料或者计量资料。为观测某个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡量单位。根据观测值取值是否来连续，又可分为连续型或者离散型两类。前者可任意取值，后者只能取整数值。 　　 　　 　　　

可以是整数，整数变量是计算机程序设计中只存储整数的一种数值变量。

度量衡单位。数值变量又称为连续性变量、定量变量，其变量值是用定量方法测量的，表现为数值的大小，通常具有一定的度量衡单位。针对数值变量，重点的估计对象就是它们的中心趋势和变异程度。

数值变量与分类变量的区别如下：数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。数值变量可以分为两类：离散型变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量：在一定区间内可以任意取值，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。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量。二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。

数值变量：用定量方法测量得到，表现为数值大小，一般有计量单位，如身高、体重。

连续变量是数学里的概念，计算机里面都是离散的数，所以也没有连续变量的概念，编程的书里从来不提。，