协变量

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。

无序多分类的时候

Covariates are random variables you treat as concomitants (see Concomitant Variable) or as other influential variables that also affect the response. Covariates in DOE are uncontrolled variables that influence the response but do not interact with any of the other factors being tested at the time. Therefore, if they are present during the experiment then they would show as measurements of error. covariate In statistics, a covariate is a variable that is possibly predictive of the outcome under study. A covariate may be of direct interest or be a confounding variable or effect modifier.ReferenceA Dictionary of Epidemiology: Fourth Edition. John M Last ed. Oxford UP 2001. 协变量 ( c o v a r i a t e ) 指与因变量有线性 相关并在 探讨自变量与因变量关系时通过统计 技术 加 以控制 的变量。常用的协变量包括 因变量的前测分数 、 人 口统计学 指标 以及与因变量 明显不同的个人特征等。◤

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.

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。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。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。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。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

　Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。

近用SPSS做COX模型分析，有关协变量分类的问题不太懂，手头也没有这方面的书，一直以来都是在网上下载资料一点点的学的。我做临床的预后分析时纳入了一些变量，比如临床危险等级这个变量，我设置的低危=1，中危=2，高危=3. 将此变量纳入模型时想以低危组作为Reference group，目的想看中危和高危组对于低危组的HR，现在主要有一下几个问题。1 图中圈红色的那个“层”是做什么

logistic或者cox回归属于广义线性模型，你这个应该是多元分析与roc的混合使用找到临界值可以做的具体加q谈

人口学变量demographyvariable是人口学中的用语,指直接影响生育率的因素,1956年由美国人口学家J·布莱克和K·戴维斯在这些变量还为人们研究各种社会文化因素的重要性及其相互关系提供了框架。

你说的10组，指的是样本量，还是分组的组数鉴于你统计学语言表达不清，无法对你情况做判断

不用。可以处理带有控制变量的中介、调节效应模型。在中介效应和调节效应分析中,尤其是调节效应分析,经常需要对控制变量进行控制,Process对此也有专门的设置。SPSS回归中介检验一般我们认为要判定一个变量是否为中介变量需要满足如下三个条件:(1)中介变量对自变量的回归,回归系数达到显著性水平,中介变量和自变量显著相关。

只能有一个

用as.matrix, 如果数据类型都相符 > help(as.matrix) > t t t1 t2 1 1 2 2 15 33 > aMat aMat t1 t2 [1,] 1 2 [2,] 15 33 > class(aMat) [1] "matrix"！

此时不能做协方差分析，而是应该采用回归分析

必须连续性资料

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。

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

如题能j

多分类的时候需要转化一下

可以。cox比例风险模型中的结局变量最多只能有一个，但是可以通过引入多个协变量比如年龄、性别、病情等来评估不同危险，所以cox模型中时依协变量可以同时有几个。cox模型的作用是用于分析生存数据的统计模型，通常用于研究某种事件发生的概率与不同因素的关系。

3.3.3.1 状态转移方程法的基本原理为研究方便，通常将地下水系统在某一时期随时间的变化过程划分为若干个时段。状态转移方程法就是把每一时段的末刻水位看成为该时段的初始水位及人工可控输入（人工开采和人工补给）的函数。运用一阶泰勒级数展开式，把末刻水位用初始水位和人工可控输入近似地表达出来，构成状态转移方程。根据动态规划的思想，每个时段起点的状态，称为该时段的状态，它既是本时段的起点，同时也是前一时段的终点。如果给定了k时段的状态变量hk和人工可控输入变量（决策变量）pk，由状态转移方程，k+1时段的状态hk+1就完全确定了。把上述hk+1随hk和pk的变化而变化的数量关系，我们用hk+1=Tk（hk，pk）表示。该式即为状态转移方程的一般表达式。地下水系统的状态转移方程表达了地下水系统从某一时段到下一时段的状态转移规律，它是地下水系统模拟模型的代表，是地下水系统模拟模型的转换形式［111］。3.3.3.1.1 状态转移方程的建立将第k个时段的初始水位记为hk，末刻水位同时也是k+1时段的初始水位记为hk+1。k时段的人工可控输入记为pk。其中hk、hk+1均为n维列向量，pk为m维列向量。如果给定k时段的初始水位为hk，人工可控输入的试估值为pk，通过求解地下水系统的模拟模型，得到k时段的末刻水位记为hk+1。那么任意的hk+1就可以用在hk和pk附近展开的泰勒级数多项式来表达。这里分为两种情形，一种情形是当描述地下水系统的模拟模型中的偏微方程是线性偏微分方程时（如模拟承压水流的方程），则有如下的表达式：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究另一种情形是当描述地下水系统的模拟模型中的偏微分方程是非线性偏微分方程时（如模拟潜水流的方程），忽略一阶以上的高阶微量，则hi，k+1可近似地表达为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究上面的导数均在）处求值。上面的两个式子可统一表达为（当模拟方程为非线性偏微分方程时，将一阶以上的高阶微量忽略不计）：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究（3.19）式即为地下水系统的状态转移方程，其中Fk和Gk为Jacobian矩阵，它们的第i行第j列上的元素分别为u2202hi，k+1/u2202hj，k和u2202hi，k+1/u2202pj，k。3.3.3.1.2 获得Jacobian矩阵的方法Jacobian矩阵可以利用模拟模型离散后所形成的代数方程组来求得。具体过程有以下两种情形。一种情形当模拟模型中的偏微分方程是线性偏微分方程时（如模拟承压水流的方程），模拟模型经过离散化方法处理后，总能得到如下形式的代数方程组：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究其中A、B是与地下水系统的参数（导水系数和贮水系数）及剖分单元的大小、形状有关的n×n阶的系数矩阵，C为对角矩阵，D为n维列向量，表示地下水系统的边界条件及降水入渗等因素。将代数方程组中的每个方程左右两边都对hj，k求导，然后再解方程组，就得到（3.18）式中Jacobian矩阵Fk的第j列。同样将代数方程组中的每个方程都对pj，k求导，然后再解方程组，就得到了（3.18）式中Jacobian矩阵Gk的第j列。无论是对hj，k还是对pj，k而言，求导后所得到的方程组左边的系数矩阵都是相等的，所以只要求解一个具有n+m个右端项的方程组就可同时得到Jacobian矩阵Fk和Gk。这里仍假定水位hk为n维列向量，人工可控输入pk为m维列向量。另一种情形是当模拟模型中的偏微分方程是非线性方程时（如模拟潜水流的方程），预测模型经离散化方法（如伽辽金有限元法）处理后，得到如下形式的代数方程组：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究将（3.20）式中的第i个方程左右两边对hj，k求导，再进行线性化处理后，即可同时获得Jacobian矩阵Fk和Gk，在此不再详述。3.3.3.2 含有协变量的地下水系统状态转移方程的建立假设规划时段数k=1，2，…，N，在任一规划时段内，为减少截断误差又划分为τ=1，2，…，n个差分时段，假设每个差分时段步长相等。在规划时段k内第（τ，τ+1）个差分时段内，由式（3.6）可得：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究将3.21式系数合并得：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：A=G+，Eτ=Wτ+CZ再将方程两边都乘以A-1，整理后可得：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式（3.23）称为差分时段（τ，τ+1）的状态转移方程，对于n个差分时段，将所得水头逐一代入下一个时段，可得到规划时段k到k+1的状态转移方程：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Fk=MnMn-1…M2M1Vk=Nn+MnNn-1+…+MnMn-1…M3M2N1Jk=fn+Mnfn-1+…+MnMn-1…M3M2f1式（3.24）即为含有协变量的地下水系统的状态转移方程。协变量的处理与式（3.7）相同。3.3.3.3 含有协变量的地下水动态规划管理模型的建立运用状态转移方程法来构建管理模型就是利用地下水系统模拟模型的转化形式——状态转移方程，把各时段需要加以控制的末刻水位用初始水位可控输入变量（决策变量）表达出来，在此基础上，综合考虑其他因素，完成管理模型的构建，从而实现地下水系统模拟模型与优化模型的耦合连接。以抽水费用最小为目标的地下水管理模型为例，建立含有协变量的地下水动态规划管理模型。由于地下水抽水费用不仅仅与抽水量有关，而且与抽水扬程（取决于地下水位的埋深）有关。以地下水系统的状态转移方程为基础，地下水位和需水量作为约束条件，建立的地下水动态规划管理模型为：目标函数：约束条件：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Z——总抽水费用（万元/a）；N——总抽水时段数；M——具有开采井的单元（或网格数）；Gi——第i单元中单位体积的水量被提升单位高度的费用（元/m4）；Pik——第i单元在k时段的抽水量（m3/a）；hli——第i单元的地表高程（m）；hk+1——抽水井在k+1时段初的水位（m）；hk——抽水井在k时段初的水位（m）；——在k+1时段各水位控制点的水位（m）；φ——各水位控制点数；ωk——研究区k时段各单元的需水总量。其中，（3.25）式为目标函数表达式，以抽水费用最小为目标函数，hli-hk+1代表抽水扬程；（3.26）式为含有协变量的地下水流系统状态转移方程；（3.27）式为水位约束；（3.28）式要求k时段各单元的抽水总量满足研究区需水量wk。将状态转移方程（3.26）代入式（3.25）中，可得到一个二次目标、线性约束条件的动态规划管理模型：目标函数：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究约束条件：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究

3.3.2.1 响应矩阵法的基本原理及单位脉冲响应函数响应矩阵法首先运用地下水系统的模拟模型来确定系统的输出对系统的输入的响应关系——单位脉冲响应函数，并形成其函数值的集合——响应矩阵。这种输入―输出的函数响应关系反映了地下水系统本身所固有的物理规律，主要是水均衡原理及能量转化和守恒原理，具体表现为系统的状态变量与可控输入变量间的数量关系［111］。将这种数量关系应用在优化模型中，用可控输入变量将需要加以控制的状态变量表达出来，再综合考虑其他因素，就完成了管理模型的构建。由偏微分方程及其定解条件构成的地下水数值模拟模型，一般均属非线性结构，但可以分离出两个子模型。一是没有可控输入，仅由初始条件、边界条件和不可控输入形成的自然水位及相应的自然流场，属于非线性系统。二是仅由可控输入作用而产生的水位降深及相应的人工流场，在该子模型中，初始条件和边界条件均为零，属于线性系统。只有线性系统的子模型，才能应用响应矩阵法构建管理模型。近年来，地下水管理模型研究中应用响应矩阵法耦合建模的较多，但对于响应矩阵法中单位脉冲量（单位抽水流量）的取值问题研究的较少［112］。许多研究人员将单位脉冲量直接取100000m3/d、1000m3/d等值建立管理模型。理论上，单位脉冲量大小是任意的，但对于实际的地下水管理域来说，单位脉冲函数刻画的是地下水系统中输入-输出转换过程，排除了外界作用于系统的输入影响，它仅仅与系统的结构、规模、含水介质性质有关，实际上是一种人为标定系统内在性质的手段［113］。对于不同尺度、不同规模的地下水管理模型，同样的单位脉冲量对地下水系统产生的响应以及对边界的影响差异都很大。通常，单位脉冲量取值以能使整个地下水系统的各水位控制点都有明显的响应值，又不至于在系统边界产生较大的影响为依据，具体的水文地质条件和管理目标有一个最适宜值［114］。为确定此值，应选择初边值条件、地下水补给和排泄条件已知的典型时段，对单位脉冲值进行模拟。3.3.2.1.1 单位脉冲响应函数的计算方法单位脉冲响应函数β（i，j，n-k+1）的求解有两种方法：①仅在第一个时段在第j个结点（j=1，2，…，m）以单位流量抽水，计算第i个结点（i=1，2，…，l）在各时段k（k=n，n-1，…，1）的剩余降深值，即为单位脉冲响应函数。②在第j个结点以单位流量在各个时段持续抽水，计算第i个结点第k时段末与第k-1时段末所产生的累计水位降深之差，即为单位脉冲响应函数［111］。本书采用第①种方法求解单位脉冲响应函数。3.3.2.1.2 适宜单位脉冲量取值问题探讨以非稳定抽水量的最优分配问题为例，探讨应用响应矩阵法时单位脉冲量的取值对优化结果的影响。设有一个矩形潜水含水层（3L×L，L=1000m），西侧河流为定水头边界，年平均水位H0=40m，其他边界均为隔水边界（图3.1）。年平均降水入渗强度N=0.0004m/d，含水层导水系数T可视为常数，T=1000m2/d，给水度μ=0.3。将该含水层划分为3个正方形单元，各单元均可抽水，目前该含水层尚未开发。规划要求是，在满足今后第一年和第二年分别提供水量P1=5000m3/d和P2=7500m3/d的条件下，如何合理开采地下水，使得第二年末3个单元水位之和最大，同时要求第二年末单元1的水位不低于H1=39m。图3.1 三单元矩形潜水含水层以一年为一个时段，共分为两个时段，可控输入变量为各单元各时段的抽水流量，状态变量为每个单元中间处的水位，其中i=1，2，3为单元序号，k=1，2为时段序号。根据已知条件，可以求出含水层尚未开发时，自然状态下的稳定水位=40.6m，=41.4m，=41.8m。根据题意，抽水后非稳定流的模拟模型由第一、二时段三个单元的水均衡方程构成，将已知有关数据代入这些水均衡方程，可得出一组等式约束。（1）嵌入法构建的管理模型计算结果目标函数为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究约束条件为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究Lingo软件是一种专门用于求解数学规划问题的软件包，主要用于求解线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题，在此可以确定潜水含水层的抽水量的最优分配情况，计算结果见表3.1。表3.1 嵌入法的计算结果（2）不同单位脉冲量下响应矩阵法的计算结果：按照响应矩阵法的思想，根据非稳定流模拟模型，先给定一单位抽水流量，求出3个单元两个时段的单位脉冲响应函数，然后再用可控输入变量把状态变量表达出来，再结合其他约束条件构建管理模型。目标函数为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究约束条件为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究不同单位脉冲量下，此管理模型的计算结果见表3.2—表3.4。表3.2 单位脉冲量Q=100000 m3/d管理模型计算结果表3.3 单位脉冲量Q=1000 m3/d管理模型计算结果表3.4 单位脉冲量Q=100 m3/d优化管理模型计算结果在本算例中，虽然不同单位脉冲量下求得的管理目标值无太大差别，且各单元抽水量总和符合规划要求，但在大规模多目标管理问题中，这些差别会很明显，并且在实际问题中还存在抽水费用问题，有时不同单元抽水费用不同，所以抽水量的单元分配非常关键。嵌入法适合稳定流、非稳定流地下水管理问题，在处理小规模等问题上简单方便，且不破坏原有地下水模拟模型结构，从而使计算结果更准确。响应矩阵法适用于大区域、多阶段性的非稳定流地下水管理问题，在处理水文地质条件复杂、规模大等问题时，更会显示出它的优越性。它有严密的建模前提和苛刻的应用条件，并且当边界位置距离人工可控输入点较近时，会产生较大的误差。考虑到本算例规模较小等条件，该例采用嵌入法计算，结果更准确。通过与嵌入法优化结果进行对比，应用响应矩阵法构建管理模型时，单位脉冲量选取100000 m3/d更准确，这是此特定水文地质条件下的适宜单位脉冲量值。从本算例看出，单位脉冲量的取值需要反复试验和对比。单位脉冲值的确定，应考虑模型的尺度（模拟区域的大小）、开采量的数量级、模型的基本水文地质条件及概化情况、优化软件的精度控制标准等因素，进行单位脉冲值模拟，根据具体的水文地质条件和管理目标求出最适宜值，这是做好地下水管理的必要前提工作。3.3.2.2 含有协变量的管理模型构建方法在应用响应矩阵法构建含有协变量的地下水管理模型时，需要考虑人工采（补）量、协变量以及地下水位三者之间的关系，还要保证互馈协变关系在计算过程中保持不变。因此，需要在优化模型中增加附加约束条件，并结合其他约束条件和目标函数，构成含有协变量的地下水管理模型。通过求解此地下水管理模型，即可得到优化的人工采（补）量和协变量的改变量，之后再通过响应矩阵求出优化后的地下水位，再进一步计算得到人工采（补）影响下的协变量，这样就求出了优化的人工采（补）量、地下水位和协变量。具体计算过程请参考文献［100］，这里不再赘述。

协方差有应用条件，协变量对 自变量和因变量的影响 是相同的

分类协变量可以通过设置虚拟变量引入回归，有关虚拟变量的设置，你可以参考有关的计量经济学书籍，很简单，如果你的分类变量有三个分类，那么你要设置两个虚拟变量表示教育这个分类变量。例如：教育分为三类（初中，高中，大学），你可以如此设置虚拟变量：D1=（1-高中，0-其它）；D2=(1-大学，0-其它）。然后将D1、D2引入回归模型即可。

在方差分析中协变量必须是连续性变量，否则结果会出现错误。不过在你的实验中，性别应该作为混杂因素来处理，在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法以避免其产生混杂作用；如果其混杂作用已经产生，即实验数据已得出，则只能通过分层分析或多因素分析中的Logistic 回归分析来解决了。

外部因素控制。在进行数据分析时，会存在外部因素对研究变量产生影响的情况，可以纳入这些因素作为协变量，以控制外部因素的影响。

这个在分析前就要考虑好的做数据分析，找我吧

楼上的家伙在干嘛？哪里找来这么乱七八糟的东西？这是他研究的内容吗？所谓协变就是经过一个变换而本身形式保持不变的一个性质。比方相对论中的洛伦次变换就能使麦克斯韦电磁场方程具有协变性，就是说，将麦克斯韦电磁场方程组中的时空变量进行洛伦次变换，理论上证明麦克斯韦电磁场方程组保持形式不变。这是协变性的一个例子，老实说，洛伦次就是靠这一点推出他的洛伦次变换的。你说的协变量可能就是差不多这种意思，我没学过你说的那个数学，什么时候我也要研究一下，我只是拿物理上的一个例子跟你说一下而已。

相关与回归。描述和预测统计之后，相关与回归预测变量之间的关系，相关关系是变量间关系不能用函数精确表达，即不，对应而是点分布在直线周围。

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。

按照第一组第二组的顺序。用一个Covarites就行。

route("/callback_result", methods = ["POST","GET"])def callback_result():try:nm = nmap.PortScanner() instantiate nmap.PortScanner object except nmap.PortScannerError:sys.exit(0)except:sys.exit(0)

spss熟练掌握，我可以代分析的，你怎么联系呢？

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。

核磁共振成像（MRI）机器不同如何作为协变量？在某些研究中，MRI机器的差异可能会影响到结果的可靠性和一致性。因此，为了控制这种机器变化对结果的影响，可以将MRI机器作为协变量来进行分析。使用MRI机器作为协变量时，需要将机器差异编码为一个数值变量，并将其纳入统计模型中。这样可以调整结果以使得各组之间能够更好地比较，而不是单纯地将机器差异归因于实验结果。具体来说，可以使用多元线性回归或方差分析等方法将MRI机器作为协变量来分析数据。这些方法允许将MRI机器与其他变量一起考虑，帮助我们获得更准确的结果。总之，将MRI机器作为协变量是一种控制机器差异对结果影响的常用方法，可以提高结果的可信度和一致性。

1、首先数据录入spss并且处理好。2、其次分析-回归-线性。3、最后选择自变量和因变量到对应的框。

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。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。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

拉入变量进入方程就行

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。以上是南心网SPSS及结构方程模型数据统计分析提供的专业解答

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。以上是南心网SPSS及结构方程模型数据统计分析提供的专业解答

跟着一个变量变得变量。通常称为协变量，而那个变量是自变量。

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人数比较平均。另外可以考虑研究一下这个年级的变量和其他自变量的交互作用。

不一定是，协方差分析中的协变量就是你所谓你控制变量，其他分析中的不一定，logit中虽然可以理解为控制变量，但其实是自变量

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。

不一定是，协方差分析中的协变量就是你所谓你控制变量，其他分析中的不一定，logit中虽然可以理解为控制变量，但其实是自变量

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”

x。在一元线性回归中,将自变量表示为x,因变量表示为y。在这种情况下,协变量是自变量x,也就是说,我们通过对自变量x和因变量y之间的关系进行建模,来探究x对y的影响。

有(1) 协方差分析中，X是定类数据，Y是定量数据；协变量通常为定量数据；如果协变量是定类数据，可考虑将其纳入X即自变量中，或者将协变量做虚拟变量处理。(2) 平行性检验：协方差分析有一个重要的假设即“平行性检验”。“平行性”是指：自变量X与协变量对于因变量Y的影响时，自变量X与协变量之间保持独立性。

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。扩展资料：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状态。例如在某次流行病学调查中，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观测不到的值。参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-协变量

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。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。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。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。

协变量和自变量的区别：在一个回归模型中，“自变量”就是所谓的“解释变量”。比如研究收入和受教育年限的回归模型中，收入是因变量，受教育年限是自变量或者说解释变量（解释因变量变化的原因，所以叫它解释变量）。协变量呢？协变量其实也会影响“因变量”，但是他并不是你想研究的对象，对如说年龄这个变量，你想研究的收入和受教育年限的关系，但是很明显，年龄也会影响收入，所以它是你希望控制住的变量，也就是我们要在同一个年龄层次上研究收入和受教育年限的关系以排除年龄因素的干扰，这样的控制变量就是协变量。其实如果你喜欢，你完全可以把协变量也作为自变量，但是注意，之所以你没有把它作为自变量放入回归模型，因为你不关心它和因变量的关系而已。

数学上的？还是？

其实都是翻译惹的祸。有一个英文单词，它的意思是“可以影响结果、但不被研究者关注的变量”。有的书把它翻译成“额外变量”，也有的书翻译成“无关变量”。另一个英文单词，它的意思是“不影响结果的变量”。中国人也翻译成“无关变量”。

做多期DID时必须要有协变量。did的精髓在于那个平行趋势假定（paralleltrend）。意思就是在外生冲击发生前后，处理组和对照组之间的趋势依然是平行的。在满足平行趋势假定的前提下，处理组如果存在外生冲击，那么接下来和对照组比较这个结果，就可以得到处理效应的大小。有点像医学的临床实验，同样几个重症晚期患者，有的吃安慰剂，有的吃药，看谁预后好。

模式不同。时依协变量（timedependentcovariate），又称时间依存协变量或内在时间依存协变量，即协变量X随时间t的变化而变化。时依系数（timedependentcoefficient），又称时间依存系数或外在时间依存协变量，即协变量X的系数β随时间t的变化而变化，是一种处理非比例风险的方法。一个是内在，一个是外在，两者的区别就是模式的不同。

不行的，要定量的

是协变量。由于3个时间点的数据属于重复测量数据,且有两个组别,一个协变量,可以使用广义估计方程进行数据分析。

不一定。倾向性评分是指在给定一组变量（xi）条件下，将任意一个研究个体划分到处理组（Zi=1）的条件概率。倾向性评分匹配的协变量不一定是二分类，还会有其他分类。协变量：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。

楼上乱回答, 同时对于空间中的同一个对象,其描述参量也必然随之变换.有些参量的变换规律与基矢变换规律（主要体现在过渡矩阵A）相同――如上述直线方程的系数,与基矢变换规律“协调一致”地变换――这样的参量叫做协变量.也有一些参量的变换规律与基矢变换规律不一致,而是按过渡矩阵A的转置逆矩阵B变换――如上述矢量的坐标分量,却“逆转而变”――这样的参量叫做逆变量. 上面两篇文章有具体的解释.

保证协变量均衡性的意义在于对变量的辅助功能的一种解释，它的意义在于促使变量的进一步发展。处理后各协变量均衡性处理较好，检验效能较高。而当存在较大差异度的协变量时，此协变量均衡性不佳，并在协变量与结局变量强相关时影响检验效能。

1、先进行协方差分析，结果如果达到了显著水平，在进行两两比较，在菜单栏上执行analyzegenerallinearmodelunivariate。2、将自变量、因变量、斜变量都放到相应的位置，这里评定得分是因变量，培训方式是自变量、家庭指数是斜变量?。3、点击options按钮，进入子对话框?。4、?将培训方式，也就是自变量放到右侧的列表里，勾选下面的描述统计和方差齐性检验，点击继续按钮。5、?点击model按钮，选择模型，选择fullfactorial，然后点击continue按钮，返回主对话框?。6、?点击paste按钮，进入命令编辑窗口?，这里会看到很多代码，留下前三行。7、?编辑下面的六行代码，使用的是lmatrix命令，进行三次两两比较才能将所有的水平进行比较。点击运行按钮，开始处理数据?即可。

1.您只能控制您认为和测量的协变量。这是显而易见的，但是我想知道它是否真的是所有最有害和不可克服的。2.这种做法在过去导致了丑陋的错误。例如，Petitti＆Freedman（2005）讨论了数十年经过统计学调整的观察性研究如何得出关于激素替代疗法对心脏病风险的影响的灾难性错误结论。后来的RCT发现了几乎相反的效果。3.当您控制协变量时，预测结果与结果之间的关系可能会表现得很奇怪。Tu Yu-Kang Tu，Gunnell和Gilthorpe（2008） 讨论了一些不同的表现形式，包括Lord悖论，Simpson悖论和抑制变量。4.单一模型（多元回归）很难充分调整协变量并同时对预测结果关系建模。我听说这是因为倾向得分和对混杂因素进行分层等方法具有优越性的原因，但是我不确定我是否真的理解。5. ANCOVA模型要求相关的协变量和预测变量是独立的。当然，我们会精确地调整混杂因素，因为它们与感兴趣的预测因素相关联，因此，看起来该模型在我们最想要的确切实例中不会成功。有观点认为，调整仅适用于随机试验中的降噪。Miller＆Chapman，2001年作了很好的评论。

由于哑变量的取值只有0和1,它起到的作用像是一个 开关 的作用,它可以屏蔽掉D=0的case,使之不进入分析,在spss软件中就是filter的作用。

将研究区地下水系统概化为非均质、各向同性、二维非稳定地下水流系统，协变量有泉流量和蒸发量，建立研究区地下水系统的模拟模型。其定解问题为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：D——地下水系统的模拟渗流区域；（x，y）——平面坐标（m）；t——时间（d）；h——地下水位（m）；T——导水系数（m2/d）；μ——给水度；Γ1——一类边界；Γ2——二类边界；——边界的外法线方向；h0（x，y）——初始地下水位（m）；h1（x，y，t）——类边界上的水位（m）；ε——降水补给量（m3/d）；P——地下水开采量（m3/d）；Q——协变量（m3/d），与地下水位相关的源汇项。假定研究区内泉出露点处地下水位高于地表高程，并给定泉出露点地表高程hS=72 m，比例系数CS=800m2/d，则泉流量计算公式为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：QS——泉流量（m3/d）；h——地下水位（m）。假定研究区内第28单元潜水蒸发量最大，并给定潜水最大蒸发量Qm=3000m3/d，潜水蒸发极限埋深d=4m。则其他单元的蒸发量计算公式为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Qe——潜水蒸发量（m3/d）；h——地下水位（m）；Z——地表高程（m）。采用有限差分法求解式（5.1）。在此假设潜水含水层很厚，水位变幅小，与含水层厚度相比差别很大，因此可以按承压水的计算方法进行计算，所以模拟模型中的偏微分方程是线性偏微分方程。此方程经过隐式差分离散化方法处理后，用有限差分近似得一个代数方程组：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中各符号意义见式（3.6）。泉流量在各时段内的平均大小可通过把下式的代入式（5.2）求得：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究蒸发量在各时段内的平均大小可通过把下式的代入式（5.3）求得：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：hη（0）——第η个含有协变量的单元在时段初始时刻的地下水位（m）；hη（t）——第η个含有协变量的单元在时段末刻的地下水位（m）。

是。协变量是一个独立变量，不为实验者所操纵，但仍影响实验结果，控制协变量是多远线性回归，协变量等同于自变量，线性回归模型如果是一个方差分析模型，则无法控制的连续变量叫协变量。

1.输入层为向量，维度为m，样本个数为n，线性函数为传输函数。2.隐藏层与输入层全连接，层内无连接，隐藏层神经元个数与样本个数相等，也就是n，传输函数为径向基函数。3.输出层为线性输出。理论基础径向基函数神经网络只要隐含层有足够多的隐含层节点，可以逼近任何非线性函数。在拟合函数的时候，我们要尽量的经过每一个点，但是当一大堆散乱数据的时候我们如果经过每一个点就造成过拟合，也就是根本无法寻找里面的隐含规律，我们需要一个权值均衡的拟合方式，这时候就要用到最小二乘法。

缺失10%以下，不需处理，10-30%要进行填补

（1）泉流量：我们可以近似认为泉流量与地下水水位和泉出露点高程的差成正比，即：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Qs——泉流量（m3/d）；Cs——比例系数（m2/d），可以通过野外泉水测流资料进行识别；h——地下水位（m）；hs——泉出露点地表高程（m）。（2）河水与地下水的交换量：河水和地下水转化量公式表达如下：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Qr——河水和地下水的交换量（m3/d）；Cr——河床导水系数（m2/d），可运用河流测流资料进行识别；h——地下水位（m）；hr——河流水位（m）；Z——河床底板标高（m）。（3）蒸发排泄量：潜水蒸发排泄量与地下水埋深、包气带岩性等因素有关。部分地区潜水蒸发排泄量与地下水埋深呈负相关关系，即埋深愈小，蒸发排泄量愈大。当地下水位达到地表时，蒸发排泄量达到最大值，当地下水位等于或低于蒸发极限水位（在此指蒸发排泄量为零的地下水位）时，蒸发排泄量为零。蒸发排泄量与地下水位关系式如下：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Qe——蒸发排泄量（m3/d）；Qm——最大蒸发排泄量（m3/d）；h0——蒸发极限水位（m）；h——地下水位（m）；Z——地表高程（m）。（4）排水沟的排水量：排水沟的排水量与地下水位关系式为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：Qd——排水沟的排水量（m3/d）；Cd——排水沟的水力传导系数（m2/d）；h——地下水位（m）；Z——排水沟的排水标高（m）。

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)和批归一化(Batch Normalization) - (jianshu.com) 在ML项目中，我们一般将采集到的真实场景的数据分成训练集和测试集（或验证集），并假设训练集和测试集符合独立同分布，这样才能保证在训练集上表现良好的模型同样适用于测试集（真实场景）。 但是当因为某些原因，导致训练集和测试集不同分布，便发生了 dataset shift (or drifting)。 Dataset Shift类型 协变量偏移(Covariate Shift) 先验概率偏移(Prior probability shift) 概念偏移 字面理解就是自变量和因变量之间的关系发生了改变。 2.上一步得到了一个新的训练集. 将这个训练集的一部分数据(如80%)用来训练模型(KNN, SVM等), 剩下的数据(如20%)用来测试模型的性能。 3.计算模型在测试集上的AUC-ROC，如果指标较大（比如大于0.8），便可判定发生了Covariate Shift。 这里介绍两种方法解决covariate shift现象： 去除产生covariate shift现象的特征(Dropping of drifting features) Dropping of drifting features 这个方法很简单，就是去掉产生了偏移(shift)的特征。但是直接去掉特征很可能带来信息损失，导致模型效果变的更差。所以一个简单的原则就是：去除产生偏移的且不重要的特征。 以kaggle的俄罗斯联邦储蓄银行住房市场 ( Sberbank Russian Housing Market)数据为例。我们通过逐个特征分类分析，得到了产生了偏移的特征： 然后分析出所有特征中最重要的20个特征如下，通过对比找出产生偏移的且不重要的特征去除掉即可。 这里有个重要问题就是如何确定特征的重要性。介绍两种比较流行的特征重要性评估方法[2]： 这个方法的原理其实就是Tree-Model进行分类、回归的原理：特征越重要，对节点的纯度增加的效果越好。而纯度的判别标准有很多，如GINI、信息熵、信息熵增益。（sklearn中的树模型提供了feature_importances_采用的就是这种方法计算得到的） 这个方法更直观一些，是说某个特征对模型精度的影响。把一个变量的取值变为随机数，随机森林预测准确性的降低程度。该值越大表示该变量的重要性越大。 这个方法是很多研究、文献中所采用的方法。 Discriminative Learning Under Covariate Shift[3]这篇文章介绍了一种通过对训练数据加权解决训练数据分布与测试数据分布不一致的问题。具体的论证可以参考论文，这里给出简单实现。 1.获取不同数据分布之间的差异 假设样本点为xi，它在训练数据分布为q(xi)，在测试数据中的分布为p(xi)，则它的密度比表示为p(xi)/q(xi)，作为后续的权重系数。那么如何求解分布q和p，文中的思路为训练一个分类模型，数据为“训练+测试”数据，Label为是否属于训练集（测试集标识1，训练集标识-1）。 分类器分得准，证明数据差异明显，分布不一致。反之亦然。 2.使用权重系数对训练数据加权 学到了这个系数便可以对训练数据中的每个样本加权。（可以理解为重要性加权）

协变量只能是连续变量，年级变量是不符合这个前提假设的，你要排除年级的影响，可以先试试把年级当自变量，看看不同年级在各个因变量上是否有差异，没有的话那就是年级没影响，不用再做处理，若是有显著差异，那就要让有差异的各个年级的被试人

不一定是，协方差分析中的协变量就是你所谓你控制变量，其他分析中的不一定，logit中虽然可以理解为控制变量，但其实是自变量

t检验分为4个步骤控制协变量。根据查询相关公开信息显示：1、进行hierarchicalregression，也就是用GLM。2、对控制变量先进行如此处理，诸如age等定量分类的，即18一下，19-30等，用median表示这个分组。3、对于定性的分类变量，如education是专科及以下，本科，研究生，那么用n-1个0，1变量来表示，n为类别数目。4、然后在GLM中，第一步直放进去控制变量，就是把前面休整好的全部放进去，然后放自变量。

ls好扯，居然还是推荐答案。。。

协变量：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。