选择

因为你在错误操作我经常帮别人做这个的数据分析的

二元选择模型如何计算概率？回答是:二元选择模型如何计算概率？二元选择模型的解释(1) g(z)是密度函数, 总是大于0, 所以参数的符号为正说明增加发生的概率, 为负说明减少发生的概率, 但是程度的大小还需要计算。

设y=f（x），面积为：S=∫（a，b）|f（x)|dx, 其中a，b分别是积分我一般都是看哪个列的被积函数简单，那个变量的连续变化范围好找就用哪个

这个应该是解的退化，如果前面没有计算错误的话，好像是可以任选一个的

ABD可以看下匈牙利表示法

控制一定影响因素从而得到真实的结果。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。

可以。由于指数为变量数据可在国家统计局中查询到，可以在论文中选择GDP、居民消费价格指数这些变量为依据，来论证个人的观点，确保论证数据的真实性。

新可以的, 我给你发下这个的具体用法你看下就明白了本示例使用 Select Case 语句来判断变量的值。示例中第二个 Case 子句包含了变量值，故只有此区块内的语句会被完成到。Dim NumberNumber = 8 " 设置变量初值。Select Case Number " 判断 Number 的值。Case 1 To 5 " Number 的值在 1 到 5 之间，包含1 和 5 。 Debug.Print "Between 1 and 5"" 下一个 Case 子句是本示例中唯一判断值为 True 的子句。Case 6, 7, 8 " Number 的值在 6 到 8 之间。 Debug.Print "Between 6 and 8"Case 9 到 10 " Number 的值为 9 或 10。Debug.Print "Greater than 8"Case Else " 其他数值。 Debug.Print "Not between 1 and 10"End Select

你说的是综合选股里的吧,可以编辑一些简单的选股逻辑条件所用的.上涨就是今日的数值大于昨日,下跌就是今日小于昨日,上拐是,昨日小于前日,今日大于昨日.下拐是,昨日大于前日,今日小于昨日.上穿就是金叉跌破即时死叉例如选择macd在0轴上金叉,首先第一个条件dea>0 第二个条件dif上穿dea.

你的数据文件中，共有几个变量？如果已有分组变量（如为：组别），则看一下该变量 的类型是否为数值型，不是的话，改成数值型试试

openMP或其他并行编程时，每个线程内要使用自己的局部变量，使用全局变量或者静态变量时可能会产生不可预测的问题。在创建变量时都要赋初值，不然也可能会对程序有影响，因为其地址中本身存储的就有值。希望回答可以帮助到您。

普通的2sls回归中的关于工具变量的命令如下：reg y x1 x2 ( z x2),上述的回归模型假定x1是内生变量，其中 z x2分别是x1 x2 相对应的工具变量。 版主提出的带有交叉项的回归模型中，不知可否 采用 reg y x1 x2*x1 (z z*x2) 仅供参考 ，我也是初学...

这个地方不用管的，不是控制变量

在制作hmi过程中输入按钮一般选择布尔变量。根据查询相关资料显示HMI连接了PLC手自动的布尔变量，程序运行过程中有时候会改变手自动变量状态使得HMI的手自动按钮变换。在HMI上显示当前的控制状态、过程变量，包括数字量（开关量）和数值等数据。

我理解你的意思是，比如输入2012-3-2，让计算机自动找到2012-3-2这行记录将这行记录的内容进行处理，比方说求解该行的一些字段的和。如果是这样VBA做起来很方便。

曲线是方向的不同

变量就是指你想要进行因子分析的变量（最少选2个以上的变量才有实际意义），只要把你想分析的变量选入变量框内就可以了； 选择变量绝大多数情况下不要管它，留空就可以，这个选项主要适用于对数据进行分割，一部分符合条件的数据进行因子分析，而另一部分则不被分析。SPSS 的因子分析含有KMO和巴特利检验，具体操作步骤如下：Analyze Data Reduction Factor... 在因子分析主对话框中，点击Descriptives，然后勾选KMO and Bartlett"s Test of Sphericity（在最后一行）。这样，就可以得到KMO和巴特利特球体检验的结果了。当然，你也必需把你需要进行因子分析的变量选入主对话框的变量分析框内。

在多变量解耦中多变量系统中普遍存在的耦台现象要合理选择变量的配对。多变量系统的一个被控量往往是受多个控制量的综合作用，耦合性和交叉影响使得多变量系统中的参数选取要比单变量系统复杂的多。

一、货币供应、基础货币和货币乘数（一）货币供应1.货币供应量的内涵和外延根据传统的定义，货币供应量包括现金和商业银行活期存款，在现代的意义上，货币供应量是一个国家某一时点上中央银行和金融机构所持有的货币和执行货币职能的金融资产的总和。从统计上看，货币供应量包括中央银行的现金发行和金融机构的负债项目。现金具有绝对的流动性，金融机构的负债项目的流动性较低。货币层次的划分：世界各国对货币供应量的统计口径有狭义和广义之分，以便中央银行控制有所侧重，具体为：M0=现金（通货）M1=M0+商业银行的活期存款M2=M1+商业银行的定期存款（包括定期储蓄存款）M3=M2+其他金融机构的存款M4=M3+大额可转让定期存单（CDs）M5=M4+政府短期债券和储蓄券M6=M5+短期商业票据其中，对M1到M3的监测和调节被大多数国家的中央银行所采用，比如美国联邦储备体系最看重M2，英格兰银行则注意M3，而日本银行强调的是M2+CDs。2.决定货币供应量的主要因素中央银行和商业银行是决定货币供给的主体：传统和现代货币理论有的认为货币供给是外生变量，有的认为是内生变量。但是大多数经济学家承认，货币供应量并不仅仅取决于中央银行的意愿和决策，也取决于作为货币需求者的大量金融机构和社会公众的行为决策，货币供应量主要是由中央银行和商业银行共同创造出来。因为，第一，现代的现金由中央银行发行的（个别国家由财政部发行）。第二，商业银行本身具有存款货币的创造能力；第三，商业银行的存款货币创造能力受中央银行决定的法定存款准备金的限制；第四，中央银行直接决定商业银行的基础货币。（二）基础货币1.基础货币的定义指流通中的现金加商业银行的存款准备金之和。表现在中央银行的资产负债表上是货币性负债总额。根据复式记账原理，中央银行资产负债表对应的是，基础货币=流通中的现金+商业银行的法定存款准备金+超额存款准备金=中央银行对外资产净额+政府债权资产净额+对商业银行的债权+其他金融资产净额。中央银行资产总额增减带动基础货币量增减：在中央银行的资产中，项目之间此增彼减，基础货币量的变化则取决于各项资产增减变动相互抵消后的净值。基础货币是社会各金融机构创造信用的基础，因为中央银行的基础货币变动制约着银行信用规模和货币供应量的增减变动；中央银行可以借创造基础货币的多少，实现货币政策目标。2.影响基础货币量变动的主要因素基础货币是中央银行资产负债表中的货币性负债，并对应中央银行的货币性资产。中央银行对外资产和负债。中央银行对政府的资产和负债。中央银行对商业银行和其他金融机构的资产和负债。其他因素。其他资产与基础货币量反方向变动。中央银行对这些因素的控制能力：对外资产负债取决于经济中各部门对外的经济活动，如商品的进出口、直接投资和间接投资等。财政的收支活动与国家预算及财政政策的执行紧密相关，对于这两个因素，中央银行只能借其他的政策措施间接控制。中央银行能够直接决定存款准备金率以及增减对商业银行和其他金融机构的资产。（三）货币乘数1.货币乘数的定义指中央银行投放或收回一单位基础货币，通过商业银行的存款创造机制，货币供应量增加或减少的倍数，即m=ΔMs/ΔB其中，m表示货币乘数，ΔMs表示货币供应量的变化值，ΔB表示基础货币的变化值。货币乘数要受各种因素的影响，即使在短期内也是经常发生变化的。中央银行可以通过调节和控制影响这些被观察和预测到的因素。2.决定货币乘数的因素包括通货比率或现金比率c、定期存款比率t、法定存款准备金比率rt以及超额准备金比率re，其中，现金比率c的变化对货币乘数有两方面的影响。定期存款比率t、法定存款准备金比率rt以及超额准备金比率re上升，则导致货币乘数变小，反之则反是。影响货币乘数变动的因素的因素：现金比率c要受收入水平的高低，用现金购买或用支票购买的商品和劳务的多少，公众对通货膨胀的预期，地下经济规模的大小，社会的支付习惯，银行业即信用工具的发达程度、社会及政治的稳定性、利率水平等。定期存款与活期存款的比率受公众的资产偏好，银行的存款利率高低，以及公众通货膨胀预期。超额准备要受持有超额准备金的机会成本，即生息资产收益率的高低，借入准备金的成本，主要是中央银行再贴现率的高低，商业银行的流动性；法定准备金率为中央银行决定。所以货币乘数由中央银行、商业银行和其他金融机构、财政、企业以及个人共同作用的结果。货币乘数与货币供应量的关系：货币供应量为基础货币与货币乘数之积，货币乘数与货币供应量同方向正比例的变动关系。只有中央银行、商业银行和其他金融机构、财政、企业、个人等的经济行为较为稳定时，货币乘数值的变动幅度和变动趋势才能保持相对稳定。二、货币政策标的（一）货币政策标的含义所谓货币政策的标的，即货币政策的中介指标，是指中央银行在货币政策实施中为考察货币政策的作用，在货币政策操作目标和最终目标之间设立的一些过渡性指标。这些过渡性指标的预期实现值，一般被称为货币政策的中介目标。（二）货币政策标的选择及其原则货币政策标的的选择是制定货币政策的关键性步骤。适宜的货币政策标的，一般要符合可控性、可测性、相关性、抗干扰性和适应性五个原则。（三）可选择的货币政策标的1.基础货币基础货币稳定币值之间的较高相关性：基础货币数量变动会直接改变借款主体的金融资产总量及其结构，致使货币供给总量发生波动，从而影响市场利率、企业部门和家庭部门的预期及社会总供给与总需求之间的对比关系，拉动物价水平上升或抑制物价水平下降，从而把物价水平稳定在货币政策目标的均衡值域以内。影响基础货币的因素：作为中央银行的负债，基础货币的发行要受资产负债表上各科目变动的影响，如资产方的中央银行对财政和商业银行贷款，以及黄金外汇占款；负债方的中央财政金库存、邮政储蓄存款等项目。中央银行可以通过再贷款和再贴现影响对对商业银行的贷款。中央银行未必能完全控制财政借款，因为财政的先支后收、支大于收透支方式，迫使中央银行被动地增加货币发行，但可以预测财政借款的变动趋势。所以，人们一般认为，基础货币是较好的货币政策标的。2.利率选择利率作为标的的考虑：经济货币化程度较高国家主要盯住以国库券利率为代表的短期利率。国库券是纽约、伦敦等金融市场上最重要的交易对象。政府对它的买卖可以传导影响整个市场利率。短期利率的另一个代表是再贴现率，它是一种官定利率，反映了中央银行宏观调控的政策意图。由于中央银行在任何时候都可以观察到货币市场上的利率水平及其结构，而且再贴现率、国库券利率以及美国的联邦基金利率等本身都为中央银行自主决定，因此利率具有很好的可测性、可控性。同时，利率为经济运行所决定，也反过来影响经济的运行，所以与经济运行的相关性也很好。利率作为货币政策标的不足之处：影响利率的因素很多，除货币政策调节外，资本收益率、企业和居民行为预期，甚至某些重大政治事件都可能成为市场利率变动的主要因素，所以,人们很难准确判断和区分利率的变动是金融政策的效果，还是其他偶然外生效果；在通货膨胀的情况下，中央银行能够观察和控制的是名义利率，而不是实际利率，而实际利率与名义利率之间又有很大的背离，这就降低了利率作为观测指标的有效性，这就需要其他指标来弥补利率的不足。3.货币供应量选择货币供应量作为货币政策标的的考虑：首先，现代信用社会，社会经济活动可以抽象为实物运动和货币运动两个过程，货币运动与实物运动的不相适应就会造成通货膨胀或通货紧缩。其次，货币供应量的各层次分别反映在中央银行及商业银行的资产负债表中，可以进行测算和分析。第三，货币供应量作为货币政策标的比较便于操作，所以它具有相关性、可测性和可控性。4.存款准备金选择存款准备金作为货币政策标的的考虑：存款准备金是中央银行的负债，中央银行能够容易地从自身的账目中计算汇总商业银行法定存款准备金总量，也能够从商业银行的定期报告或特别报告中计算出商业银行的超额准备金数据。中央银行有权制定和更改法定存款准备金率。所以该指标可控性和可测性很强。存款准备金为标的的局限：商业银行保有多少超额准备金取决于商业银行自身的经营情况和行为决策，中央银行对其只有间接的影响力和控制力。同时，货币乘数很不稳定，难以准确估测。其可控性和相关性不足。5.股权收益率选择股权收益率作为货币政策标的的考虑：J·托宾等经济学家认为，应当以股权收益率替代利率。所谓股权收益率是指投资于企业股票所获得的收益率。他们认为，货币供给增加提高固定资产投资的需求水平，这是货币政策影响经济的主要途径。现有投资品的价值与股权资本在证券市场中的价格以及股权收益率的变动密切相关，以股权真实收益率的变动作为一个指标的明显优点，在于它的变动可以随时捕捉和观察。方法就是将股权资本的市场价格指数与新投资品的价格指数相比较，如果货币政策能使前者的增长幅度大于后者，则说明中央银行采取了鼓励固定资产投资的扩张性货币政策。不过，由于股权收益率作为货币政策标的本身还存在许多未澄清的问题，而且也只适用于以直接融资为主体且资本市场高度发达的国家，因此迄今为止并没有得到人们的广泛接受。三、货币政策的传导机制（一）货币政策的传导机制的基本问题指运用货币政策工具到实现货币政策目标的作用过程，即如何通过货币政策各种措施的实施，经济体制内的各种经济变量影响整个社会经济生活。货币政策传导机制能否有效地贯彻中央银行的意图、实现货币政策的最终目标，不但取决于货币传导机制自身的构成和规范程度，也取决于传导机制所处的外部环境。货币政策传导过程。货币政策作用或传导过程包括经济变量传导和机构传导。经济变量传导的主线是：货币政策工具____货币政策标的____最终目标；机构传导的体状况是：中央银行____金融机构（金融市场）____投资者（消费者）____国民收入。这两条链条必须将二者结合起来，即中央银行通过各种货币政策工具，直接或间接调节各金融机构的超额储备和金融市场的融资条件（数量、利率、政策等），进而控制全社会货币供应量，使企业和个人调整自己的经济行为，整个国民收入也随之变动。四、货币政策的调控效应货币政策对经济运行的调控效应，主要是通过中央银行确定适宜的货币政策目标，选择相应的货币政策工具和货币政策标的，最后作用于与货币政策目标相应的实际经济变量等一系列复杂过程而实现的。（一）货币政策的有效性货币政策的有效性，是指货币政策在其作用空间对实现宏观经济目标的促进程度。其一，货币供应总量和结构及其变动与宏观经济总量调控和结构优化之间的相关程度，货币政策对国民经济的实质增长和经济结构的优化所起的作用是大是小；其二，中央银行在多大程度上控制住货币供应量。满足上述两个条件，即货币供应量与实际经济变量紧密相关和货币政策传导机制规范、顺畅，货币政策应该是有效的。但从实践来看，货币政策仍具有局限性。一般认为，导致货币政策局限性主要有以下两个因素：1.货币政策时滞货币政策时滞是指货币政策从研究、制定到实施后发挥实际效果全过程所经历的时间。主要包括认识时滞、决策实时滞和效应时滞。时滞是客观存在的，其中认识时滞和决策时滞可以通过各种措施缩短，但不可能完全消失；效应时滞则涉及更复杂的因素，一般是难以控制的。时滞的存在可能使政策意图与实际效果脱节，从而不可避免地导致货币政策的局限性。2.货币流通速度的变动货币流通速度变动是货币主义以外的经济学家所认为的限制货币政策效应的因素。他们认为，货币流通速度对货币政策效应的重要性表现在，货币流通速度中的一个相当小的变动，如果未曾被政策制定者所预料并加以考虑，或估算这个变动的幅度时出现小的差错，就有可能使货币政策效果受到严重影响，甚至有可能使本来正确的政策走向反面。从而给货币政策的实施效果带来限制。

不是。统计计算筛选法是一种excel统计数据方法。在统计中变量c的选择不是固定的，是需要根据不同的表格进行调整的。

首先检查你的数据是否正确，分组需要年龄变量是个连续性变量。可以到变量的界面检查数据格式是否正确。然后再进行转化，转化时可以选择转化成不同的变量

没什么差别. 可以放到类里面去.

如果说你只有一次选择机会，我相信你敢肯定，你有三分之一的几率！ 如果说你还有一次机会的话，算法应该是这样的！ 你选中的机会是：1 - 两次都选不中的几率 = 1 - [ 2/3 *1/2] = 2/3 。但这里的 66.7% 是你两次中至少有一次选中的几率。而不是第二次选中的几率。

1、自己可以控制的因素，也能引起因变量变化的因素，就是自变量。用日常生活话语讲述，“自变量就是原因，因变量就是结果”，只是将自变量和因变量放在函数上面，看起来就会有一些复杂，在慢慢学习的过程中，就能了解清楚。2、因为自变量，从而变化的结果，就是因变量。例如：在外购买物品，买物品的数量和付出的价钱之间的关系就是函数，自变量就是商家制定的价钱，因变量就需要跟随购买物品的数量，进行相应的改变。3、在函数中，自变量和因变量是相互依存的，例如：在正比例函数中，X为自变量，Y为因变量，K为系数。函数有许多种类，在不同种类中，自变量和因变量所表示的符号会有不同，不过它们本身表达的意思和关系不会改变。

在选择解释变量时，应考虑以下几点：变量与研究目标的关系：选择与研究目标相关的变量，可以更好地帮助你理解研究问题。变量的可取性：应选择容易测量和获取的变量。变量的可靠性和效度：应选择具有较高可靠性和效度的变量，这样可以提高研究的信度和效度。变量的独立性：应尽量选择独立的变量，避免变量之间的共线性。在选择解释变量的数量时，应考虑样本的数量。一般来说，样本数量越多，可以选择的解释变量就越多。在30个样本的情况下，可以选择2-3个解释变量进行研究，如果样本数量更多，也可以选择更多的解释变量。但是，也要注意避免选择过多的解释变量，以免导致变量之间的共线性。

爱莫能助，sorry。

根据变化趋势，利用科学方法选择推测然后做出选择。依据物流成本与各种技术经济因素的依存关系，结合发展前景及采取的各种措施，利用一定的科学方法，对未来期间的物流成本水平及其变化趋势作出科学的推测和估计。物流成本预测是根据有关成本数据和企业具体的发展情况，运用一定的技术方法，对未来的成本水平及其变动趋势作出科学的估计。成本预测是成本决策、成本计划和成本控制的基础工作，它可以提高物流成本管理的科学性和预见性。在物流成本管理的许多环节都存在成本预测问题。如仓储环节的库存预测，流通环节的加工预测。运输环节的货物周转量预测等。自己可以控制的因素，也能引起因变量变化的因素，就是自变量。因变量的意思是随自变量变化而改变的量。

被控变量的选择原则是什么被控变量的正确选择是关系到系统能否达到预期控制效果的重要因素，它选择的一般原则是： （1）被控变量应能代表一定的工艺操作指标或是反映工艺操作状态重要变量； （2）被控变量应是工艺生产过程中经常受到一些干扰影响而变化，因而需要频繁加以控制的变量； （3）被控变量应尽可能选择工艺生产过程的直接控制指标，当无法获得直接控制指标信号，或其测量或传送滞后很大时，可选择与直接控制指标有单值对应关系的间接控制指标； （4）被控变量应是能测量的，并具有较大灵敏度的变量； （5）选择被控变量时，必须考虑工艺合理性和国内仪表产品现状； （6）被控变量应是独立可控的。1）若直接参数信号能够获得，而且其测量和变送信号滞后与被控过程的滞后相比较小时，应尽量选择直接参数作为被控变量；（2）若无法获取直接参数信号，或义测量和变送信号滞后较大时，可选择与直接参数有单位函数关系的间接参数作为被控变量；（3）作为被控变色必须是可测的，并有足够大的测量灵敏度；可选择与直接参数有（4）选择被控变量时，必须考虑工艺合理性和可供选用的仪表产品现状；（5）被控变量应是独立、可控的。在生产过程中，影响正常运行的因素很多，但并非所有的影响因素都需要加以自动控制。被控变量的正确选择对稳定生产过程、提高劳动生产率、改善生产条件等具有决定性的意义。控制变量的选择原则是：单一变量原则。只改变一个量，控制其他量和外界环境不变，即可。

区别不是很大，IO域中连接变量的设置更丰富一些，比如数据类型，量程上下限，也有个使用表达式、c脚本、vbs脚本等，动态对话框只是最基本的设置。

选择最好的自变量。其着眼点是拟合回归方程的一组自变量整体，用该组自变量应使回归方程拟合得最好。选择对应变量作最好解释的主要自变量。

不知道你说的是什么东西？自变量选择还有要求么？那就是尽量是定量的，不要定性的。尽量组内差异小的，然后组间差异明显的，这样便于统计。尽量随机分配，不要太多人工因素。样本尽量大，避免小样本。分布尽量明显，不要模棱两可的。估计就这些了吧？自变量是研究变量，选择自变量没什么要求吧？直接选不就行了？能有什么要求呢？采纳我哦，亲。

可以。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念，也是微积分的基础。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态，具有存储空间的抽象，但另外一些语言可能使用其它概念来指称这种抽象。

① 变量的有效范围② 变量的访问频度③ 变量的生命周期

1 操纵变量必须是可控的.2 选择操纵变量应该考虑工艺的合理性和生产的经济性.3 操纵变量一般应比其他干扰对被控变量的影响更加灵敏.

把握两个关键 1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么？你想解决什么问题？这是核心，是方向，这是业务把握层面。 2、全面理解数据。哪些变量，什么类型？适合或者可以用什么统计方法，这是数据分析技术层面。须把握三大关键：变量、数据分析方法、变量和方法的关联。 认识数据分析方法选择合适的数据分析方法是非常重要的。选择数据分析（统计分析）方法时，必须考虑许多因素，主要有： 1、数据分析的目的， 2、所用变量的特征， 3、对变量所作的假定， 4、数据的收集方法。选择统计分析方法时一般考虑前两个因素就足够了。 将变量与分析方法关联、对应起来

wincc7.0我也在用，也遇到过这样的问题，我的解决办法是：1：首先复制V6.5版本的报表看能不能显示。2：检查变量是不是有问题，我的变量一个名字的变量在列表中可以出现了两次，原因是可能在不同的时间建立的变量，不同的输入法输入的变量可能是两个不同的变量，检查那个变量可以和报表连接。3：把修改的变量先调用做实时曲线，看能否出现，如果出现，证明这个变量没有问题，如果实时曲线调用不出来，说

在选择多元方程中的控制变量时，需要考虑以下几个因素：1. 理论基础：选择的控制变量应该与研究问题有关，并且在理论上应该有基础。这样可以确保所选的控制变量能够有效地影响自变量和因变量之间的关系。2. 实验可行性：选择的控制变量应该具有可测性，并且可以被实验所控制。在实际应用中，一些控制变量可能无法直接进行实验控制，或者难以测量，因此需要根据实验条件和可能的限制来选择控制变量。3. 统计分析：选择的控制变量应该具有一定的方差和均值，这样可以确保在统计分析中能够产生有效的信息，而不是对误差提供了过度的解释。4. 相互作用关系：最后，还需要考虑控制变量之间的相互作用关系。如果选择的控制变量之间存在相互作用，则需要进行潜在的多重共线性或交互效应的检验，以避免结果受到这些问题的影响。总之，在选择多元方程中的控制变量时，需要结合理论基础、实验可行性、统计分析和相互作用关系等多个因素进行综合考虑，以确保所选的控制变量能够有效地实现研究目的并提供可靠的结果。

解释变量(explanatory variable)又称独立变量(independent variable),与之相对的是非独立变量(dependent variable).一般的解释变量就是X,非独立变量就是Y.因为X的值是独立的,只取决于自身,而回归模型中Y的值取决于X所以叫非独立变量.比方说我们想研究年龄(X)与收入(Y)的回归模型. 则模型大致为:Y=a+bX+e,其中我们认为随着年龄X的增大,收入Y也会增大.a是截距,b是斜率,e是error.X年龄不受收入的影响,但Y收入却受年龄X的影响.故如此取值! 打出来不容易啊..

在统计学中，调节变量指的是一种可以解释原因与结果之间关系的变量，也可以帮助我们去除主要变量的作用。选择变量为调节变量是因为在研究原因与结果之间的关系时，存在一些其他因素对结果产生影响，而这些因素可以通过选择调节变量进行控制，从而减少被其他因素干扰的影响，更准确的研究原因与结果之间的关系。因此，选择变量为调节变量有助于研究者更加精确地了解原因与结果之间的关系。

选入分类协变量。二分类变量即为那些结局只有两种变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，二分类变量选择参考值选入分类协变量，对比处选择指示符最常用，参考类别选择第一个，点击继续。

我们首先知道变量之间的关系，然后分析这个关系，在这之后才会选择这个变量，这个变量最主要的特点就是每一个人都有比较大的分别。

在“资源”选项卡中,选择“工程选项”/“Build”/“自动检验”,选中“未用变量”,在编译时会自动检验未使用变量。数据类型和地址LM系列PLC数据存放区分为输出和输入。

1、打开eviews，左键单击，选中第一个变量。2、按住键盘Shift键，不放。3、左键单击，选中最后一个变量，然后松开Shift键。4、在蓝色选中区域，单击鼠标右键。5、左键单击Open，左键单击asGroup。

SPSS中生成新变量应选择（）主窗口菜单。 A.转换 B.编辑 C.数据 D.分析 正确答案：A

多元线性回归 1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。 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。 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

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

1 操纵变量必须是可控的. 2 选择操纵变量应该考虑工艺的合理性和生产的经济性. 3 操纵变量一般应比其他干扰对被控变量的影响更加灵敏.

概念重视程度。调节变量选择自变量和因变量之间的关系，既可以是对关系方向的了解，又可以是对关系强度的大小了解。调节变量为现有的理论画出限制条件和使用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论。

譬如,S=vt(路程＝速度×时间) 当我们不知道这个公式的时候,可以用控制变量来推出来.我们先让v(速度)恒定不变,则t对于S的函当t越大,我们会发现路程越长.这证明时间t对S有影响,经检验,是正比关系.同理,让时间不变,改变速度,速度越大,路程越长.要是控制S不变,速度越大,时间越短.就像100米跑,S＝100恒定不变,控制运动员的跑速v,v越大,自然所用时间t就越小了.就是让一些变量暂时为定值,控制剩下一个变量,看对函数有什么作用效果.

1 操纵变量必须是可控的。2 选择操纵变量应该考虑工艺的合理性和生产的经济性。3 操纵变量一般应比其他干扰对被控变量的影响更加灵敏。

显现等级资料，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就可以选择了。1、打开数据，依次点击，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。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。4、就可以显现等级资料，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就可以选择了。

Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。

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。

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

1：如果你是在做回归分析，那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了，比如在分析你们家中的每月消费支出是，如果你选取的解释变量有父母工资，期货收益，还有存款利息等，加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出，这样变量之间就明显的产生了多重共线性了，应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话，那么这样变量：父母工资与变量：爸爸的工资的相关系数就会相当高了，这样在回归分析中就会产生许多错误，违反了高斯假定。所以这里就是为了消除多重共线性了2：这里使用的方法叫做逐步回归法

1、首先打开软件。鼠标左键双击桌面上的 Eviews 图标，打开软件。2、其次建立新文件。鼠标点击File菜单项，并选择 New子菜单中的 Workfile。3、最后 建立一个新的工作文件。选择数据类型。

如何选择经济变量如下：经济变量是指经济学中各种变化的参数模型。主要指宏观经济变量。　　经济变量可能是个量的平均量，如价格水平是各种商品价格的平均数。主要宏观经济变量包括，国民生产总值，国内生产总值，消费量，投资量，储蓄率，货币存量，政府预算，失业率，通货膨胀率，利率，汇率等等。利用这些表示经济活动特点方面的概况性指标（summary measures），宏观经济学家能够对宏观经济变动的大致轮廓给以描述和分析。

变量的地址，在C语言中，一般写作指针类型。不同类型的变量地址，用不同的指针进行保存。比如，char 类型的地址，使用char*保存，而int型地址，用int *保存。除此外，部分情况下也会采用整型类型来保存变量地址，具体使用何种整型类型，取决于编译器：1 16位编译器，地址占16位，2字节，可以使用short或者int保存。2 32位编译器，地址占32位，4字节，可以使用int或long保存。3 64位编译器，地址占64位，8字节，可以使用long保存。不过不推荐使用整型类型保存地址，会带来移植上的不通用。

控制变量的选择原则是放大系数大，纯滞后小，控制变量应是工艺上允许控制的变量。控制变量介绍：控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。变量的概念此前在相关研究法的介绍中提到过，在实验法中，各种需要操纵、控制和测量的因素或条件都是变量。控制变量的排除法：排除法（elimination method）是把额外变量从实验中排除出去。例如，如果外界的噪音和光线影响实验，最好的办法就是进入隔音室或暗室，这样可以把它们排除掉。在有效消除源自实验者效应和被试效应的额外变量的干扰方面，双盲实验（double—blind experiment）就是一个很好的排除法。简单地说，双盲控制时让实验的操作者和实验被试都不知道实验的内容和目的，由于实验者和研究参加者都不知道哪些被试接受哪种实验条件，从而避免了主、被试双方因为主观期望所引发的额外变量。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难于推广。

　　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。　　二值logistic回归：　　选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。　　细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。　　然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。　　选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。　　点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。　　继续，确定。　　然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。　　第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。　　第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。　　在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。　　在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。　　此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。

控制变量你自己选择啊。多看文献

Step1 菜单Utilities-------define sets------进入define variable sets 对话框,从左侧所有变量中选择你想要分析的字段进入右侧变量框,在set names中为这些字段的集合命一个名(aaa),点击add set,即可。点击close。Step2 Utilities-------use sets 中选择你设置的(aaa),----OK

工具变量的选择要满足两个条件：1.相关性：工具变量与内生解释变量相关。2.外生性：工具变量与u i uiui不相关。计量经济分析分为模型设定、参数估计和模型检验3个步骤：1、模型设定。模型是对所研究的某种现象、某种关系或某种过程的一种模拟。模型的类型很多，例如：物理模型、图形、数学模型（如方程式）计量经济学中用的主要是数学模型。2、参数估计。经济参数是变量间数量关系和经济数量规律性的具体体现，获取经济参数的数值是经济计量分析的主要目的。3、模型检验。

关于卫生统计学变量选择的方法分享如下：卫生统计学是一门运用统计学原理和方法，对卫生问题进行系统研究和分析的学科。在卫生统计学的研究中，变量的选择非常重要，它直接关系到研究的结果质量。本文将介绍卫生统计学变量选择的方法。1、根据研究对象和研究问题确定变量在研究开始前，需要根据实际问题确定研究对象和研究问题，以便正确选择变量。例如，在研究某种疾病的发病率时，需要选取与该疾病有关的风险因素作为自变量，如年龄、性别、职业、生活环境等。此外，还需要选取与疾病关系密切的影响变量，如家族病史或治疗方法等。2、根据变量类型进行选择卫生统计学的变量类型主要有连续型变量和分类型变量。在变量选择时，需要根据具体问题的研究目的，选取不同类型的变量。例如，在研究一个人的肥胖程度时，体重等指标是连续性变量；而BMI（身体质量指数）属于分类型变量，需要根据BMI指标的标准进行区分。3、根据变量的相关性选择在卫生统计学研究中，样本数据之间存在不同的关联性。例如，既往经验可以预测未来一段时间内的某种疾病的发生可能性；同时，某些卫生因素可能相互影响，导致某种疾病的发生率增高。因此，在选择变量的过程中，需要对变量之间的相关性进行评估和判断。可以通过使用相关系数和多元回归分析等方法进行判断，选取相关性高的变量。4、根据变量的可控性选择在变量选择的过程中，还需要考虑到变量的可控性。如果变量是无法控制的，那么就会影响研究的结果。例如，如果研究高血压患者的治疗效果，但无法控制患者的饮食、生活方式等多个因素，那么结果就会受到干扰。因此，在选择变量时，需要考虑到哪些变量是可以控制的，并以此决定是否将其作为自变量或影响变量。5、根据研究问卷进行选择在某些卫生统计学研究中，需要使用问卷调查的方式进行数据收集。因此，在设计问卷上也需要考虑到变量的选择。例如，在一项关于职业病的调查中，需要选择与该职业相对应的影响因素作为自变量，以及可能影响职业病发生的其他相关因素。总结起来，卫生统计学变量选择需要考虑到多个因素，包括研究对象、研究问题、变量类型、变量相关性、变量可控性等等。只有在正确选择变量的基础上，才能保证卫生统计学研究结果的准确性和实用性。

　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。　　二值logistic回归：　　选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。　　细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。　　然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。　　选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。　　点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。　　继续，确定。　　然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。　　第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。　　第二个表示模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。　　在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。　　在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。)/(1+Exp(常量+a1*变量1+a2*变量2.。。。))。如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。　　此外倒数后两列有一个EXP（B），也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。在使用OR值得时候一定要结合它95%的置信区间来进行判断。　　此外还有相关矩阵表和概率直方图，就不再介绍了。

上一篇： 信用评分：第三部分 - 数据准备和探索性数据分析 “少花钱多办事”是信用资质的主要理念，而信用风险模型是实现这一目标的手段。使用自动化流程并关注关键信息，可以在几秒钟内完成信用决策 - 最终可以通过更快地制定决策流程来降低运营成本。更少的问题和快速的信贷决策最终会提高客户满意度。对于贷方而言，这意味着扩大其客户群，接受风险较小的客户并增加利润。 如何实现简约性以及要查找的关键信息是什么？答案是在信用风险建模过程的下一步 - 变量选择过程中找到的。 作为数据准备的结果创建的挖掘视图是多维客户的唯一签名，用于发现潜在的预测关系并测试这些关系的强度。在根据客户签名中发现的特征创建一组可测试假设时，对客户签名进行全面分析是一个重要步骤。这种分析通常被称为 商业洞察 ，它提供了对客户行为趋势的解释，旨在指导建模过程。 业务洞察分析的目的是： 业务洞察分析使用的工具类似于通过结合单变量和多变量统计数据以及不同的数据可视化技术进行 探索性数据分析 。典型的技术有相关分析，交叉表分析，分布，时间序列分析以及监督和非监督分割分析。分割特别重要，因为它确定何时需要多个评分卡。 基于业务洞察分析的结果，变量选择首先将挖掘视图划分为至少两个不同的分区：训练和测试分区。训练分区用于开发模型，测试分区用于评估模型的性能和验证模型。 变量选择是在模型训练期间测试一系列候选模型变量的显著性。候选模型变量也称为自变量，预测变量，属性，模型因子，协变量，回归量，特征或特征。 变量选择是一个简约的过程，旨在识别最大增益的预测器（预测准确性）的最小集合。这种方法与数据准备相反，其中尽可能多的有意义的变量被添加到挖掘视图中。达到这些相反的要求需要追求简约; 也就是说，在给定的约束下找到最小的选择偏差。 关键目标是找到一组正确的变量，这样记分卡模型就能够，不仅可以根据客户的坏账可能性对客户进行排名，还可以估算出坏账的可能性。这通常意味着在预测模型中选择统计上显著的变量，并且具有一组平衡的预测变量（通常8-15被认为是良好的平衡），以收敛到360度的客户视图。除了客户特定的风险特征，我们还应考虑包括系统风险因素，以解释经济漂移和波动。 说起来容易做起来难 - 在选择变量时，存在许多限制。首先，该模型通常包含一些高度预测变量，其使用受到法律，道德或监管规则的禁止。其次，在建模或生产阶段，某些变量可能不可用或质量较差。此外，可能存在未被认识到的重要变量，例如，由于人群样本偏差，或者由于多重共线性，他们的模型效应会违反直觉。最后，业务将永远掌握最后的发言权，并可能坚持只包含业务可靠变量，或要求单调增加或减少影响。 所有这些约束都是潜在的偏差来源，这使数据科学家们面临一项挑战性的任务，即尽量减少选择偏差。变量选择期间的典型预防措施包括： 重要的是要认识到变量选择是在整个模型构建过程中发生的迭代过程。 在达到“最佳点”之后，变量选择结束 - 意味着在模型精度方面不能再实现改进。 有多种可变选择方法可供选择。随着机器学习的进步，这个数字一直在增加。变量选择技术取决于我们是使用变量减少还是变量消除（过滤），选择过程是在预测模型内部还是外部进行; 我们是否使用有监督或无监督学习; 或者如果基础方法基于特定的嵌入式技术，例如交叉验证。 在信用风险建模中，两种最常用的变量选择方法是在模型训练之前用于过滤的信息值和在逻辑回归模型的训练期间用于变量选择的逐步选择。尽管两者都受到了从业者的批评，但重要的是要认识到没有理想的方法存在，因为变量选择的每种方法都有其优点和缺点。使用哪一个以及如何最好地将它们组合起来并不是一件容易解决的任务，需要扎实的领域知识，对数据的良好理解以及广泛的建模经验。 上一篇： 信用评分：第三部分 - 数据准备和探索性数据分析 下一篇： 信用评分：第五部分 - 评分卡开发

数据变量是构造样本的基本参数，不同的变量对所解决的问题所起的作用贡献不等，通常应选择作用大的变量，相关性好的变量。变量选择的目的是选出与研究目的有关的、最重要的变量，使变量的结构最优化(即使系统内变量个数尽可能少，且各变量独立，同时对主要信息没有多大损失)。这样不仅经济，而且能获得最佳的地质效果。从众多的变量中筛选重要变量，必须以地质理论、物化探理论为基础，应用数学方法进行选择，而且不能只强调一个方面而忽视另一个方面，为此需注意如下问题：①由于地质现象的复杂性，各地区工作程度和研究程度不同，取值空间不一致，因此人们的认识必然会存在差异，学术观点也难免不同，这时要想选出合适的变量就要明确研究目的，兼顾各种观点，尽量多选变量，以免漏掉有用信息。②样本是统计分析的基础，需要十分注意样本中变量的代表性。要全面收集三度空间的变量资料，特别是深部资料，例如某些物化探资料和反映深部地质构造、地壳结构的资料。③通过数学方法选出的变量，有时会与研究对象密切相关的变量不一致，有的地质意义不明确，这就需要认真研究，明确其地质意义。同时谨防漏掉隐含意义的变量。对未被选上但地质意义明确，又确实与研究对象密切相关的变量，应查找原因，使其尽可能被数学方法选上。(一)几何作图法几何作图法可直观地显示变量与研究对象之间的关系以及变量与变量间的关系。它是根据直角坐标系中样本数据的散点凝聚趋势或离散特点决定变量取舍的方法。这种方法大致分两类。1.点聚图法该方法是把变量值点在直角坐标系中，视散点的凝聚趋势来考查变量间关系的方法。图6-15是变量y与x的点聚图，它清楚地表明，取值(xk，yk)(k=1，2，…，n)是沿着一条曲线分布的，它也表明x，y之间有密切关系。这时x可选作y的相关变量。图6-16是两个自变量x1，x2与一个因变量y的点聚图。它的作法与等值图的作法类似，即把x1x2看作一个地理平面或纵、横坐标。按(xij)(i，j=1，2，…，n)两坐标的分度把对应的此值逐个标在x1x2平面上，构成y值数据图；并画出y值等值线图。若y值散布的趋势性明显，y等值线就随x1x2呈现规律性的变化，那么x1x2与y的关系就密切，说明x1x2对y的贡献大，可选作y的相关变量。否则关系不密切，不能作为相关变量。对于三个或三个以上的相关变量的选择，可采用逐步回归分析法。以上所述均属相关变量选择方法。若利用相关程度分类，则这些方法也可作为选择分类变量的方法。2.数轴法数轴法是在单一数轴或多条辐射状排列的数轴上标以点值，然后用某一个点值或多个数轴点值构成的多边形图来选择分类变量的方法。图6-15 一个自变量的点聚图图6-16 两个自变量的点聚图(1)单数轴法它是把已知且分别属于两总体的样品按某变量的值标在一条数轴(即一个变量轴)上，若两总体的散点聚能用数轴上某一点值分开，且区分率在70%以上，该变量即可作为分类变量。又如对两个变量的散点图，若通过某一条直线能把两总体的散点聚基本分开，区分率在70%以上时，这两个变量可选作分类变量，如图6-17(a)所示。图6-17 数轴法1～8为样品编号(2)多数轴法(雷达图法)以选择分类变量为例来阐明该方法的基本思想。假设在已知有矿及无矿的两类样品中每个样品取p个变量(x1，x2，…，xp)，构作雷达图。作图方法：以O为原点，取适当长度(图面清晰即可)为半径画圆。将圆周分成p等分，连接圆心与等分点得p条辐射状的半径，以这p条半径作为p个变量的坐标轴，根据每个变量观测值的波动大小，对p条坐标轴分度。然后将每个样品中各变量观测值点于坐标袖上，连成p边形，每个p边形代表一个样品，分析对比两类总体所构成的p边形，以选择分类变量。现举一个假设的例子加以说明，设有8个岩体：1，2，3，4为已知含矿岩体；5，6，7，8为已知无矿岩体。在每个岩体内取n个样品，分析5个变量(TiO2，SiO2，FeO，CaO，K2O)的含量值。分别算出8个岩体5个变量的含量平均数，然后作成8个五边形的雷达图，如图6-17(b)所示。由图可以看出，区分两总体最好的变量是 SiO2和 FeO，其次是 TiO2和CaO。但仅依据TiO2和CaO就可能将有矿的4 号岩体错划成无矿岩体。若考虑变量组合SiO2TiO2CaO FeO在有矿岩体中的强相关性，从8个五边形分析，4 号岩体被判为有矿的可能性很大，此外，由图还可以看出，K2O无区分意义，予以删除。(二)相关法利用相关原理选择相关变量的方法较多，这里介绍秩相关系数法。对于简单相关系数法可参看(6-34)式和逐步回归分析法。秩相关系数法又称等级相关系数法。所谓“秩”就是按变量x值由大到小的顺序排成序列(如果有n个数据的值相同，序号取它们对应的序号平均值)，则每个数据的序号就称为该数据的“秩”。若需要算出变量x与y的秩相关系数，则应按照上述原则排成两个序列，然后用x、y的秩代替原始变量值，用简单相关系数公式计算，即可得到秩相关系数r：放射性勘探方法式中：di为对比序列的秩差，且 恒等于0；n为对比序列的对数。(三)秩和检验法秩和检验法是依据某种变量在两个具有相同分布的总体中，其观测值是否有显著差异来区分两总体的。若差异显著，则该变量就可作为分类变量，否则不能选用。该法的基本假设是：在A、B两总体中，变量x的取值分别为 序列(i=1，2，…，n1；j=1，2，…，n2)，如果概率放射性勘探方法成立，则两总体关于变量x无差异，即x无区分意义。若上式不成立，说明两总体有差异。差异是显著的，则x可选作A、B两总体的分类变量。若x的大小用秩表示，由于x的大小在A、B两总体中随机出现，则两总体中，x对应的秩也随机出现。若两总体中，变量x的秩和没有显著差异，说明两总体相似。若有显著差异，说明两总体不相似。也就是说，用变量x可区分这两个总体。检验步骤如下：①将来自两总体的数据混合起来，根据变量值，由小到大分两总体按秩排成两行；②计算样品数极少的那个总体的秩和，用T表示之；③根据两总体的样品数n1和n2以及给定的显著性水平α，查秩和检验表求出秩和上限T2和下限T1；④若T≥T2或T≤T1，则认为两总体有显著差异，x可选作分类变量。

　　二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍：　　Logistic 回归：变量选择方法　　方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同　　的变量组构造多个回归模型。　　? Enter. 一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。　　? 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。　　? 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。　　? 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。　　? 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。　　? 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。　　? 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。　　输出中的显著性值基于与单个模型的拟合。因此，当使用逐步方法时，显著性值通常无效。　　所有被选自变量将被添加到单个回归模型中。不过，您可以为不同的变量子集指定不同的进入方法。例如，您可以使用逐步式选择将一个变量块输入到回归模型中，而使用向前选择输入第二个变量块。要将第二个变量块添加到回归模型，请单击下一个 。

变量选择的方法有哪些：前进法、后退法、Lasso方法。某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：1、与所替的随机解释变量高度相关；2、与随机误差项不相关；3、与模型中其他解释变量不相关；4、同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。扩展资料：工具变量的相关性和工具变量的外生性，其中相关性是指工具变量与回归因子相关，外生性是指工具变量与残差项u无关。为了在具体操作能够实现，常常分两步来做：1、第一步将X分解两部分：一个是可能与回归误差项相关的有问题的部分，另一个是与回归误差项无关的没有问题的部分；2、第二步就是使用这个没有问题的部分来估计参数。工具变量可以起到随机抽样的结果，同时，除第一阶段的影响外，工具变量不会通过其他影响被解释变量。

根据矿产资源评价成果的“四定”要求，资源位置预测和资源量预测是必须回答的两个性质不同的基本问题。位置预测要求研究资源体的空间分布规律对地质条件的依赖性。而资源量预测则要求研究影响资源量变化规律的地质因素。很明显，在定量计算时要选用不同的变量去解决不同的问题。此外，由于研究的目的各异，所使用的计算方法也就不同，而不同的计算方法对变量的性质也有不同的要求。但是在一般情况下最初设置的原始变量对此并没有加以区分，所以不能不加区分地用于评价。为完成不同目的的预测任务，重要变量的选择要分两步来进行。首先从原始变量中选取与研究问题有关的地质变量。第二为了保证在计算模型中仅保留起重要作用的变量，还要进行重要变量的筛选工作。表9-13 描述性定量预测变量一览表1.重要变量的初步选择与研究问题有关的变量的选取工作是在原始变量的基础上进行的。它以已知矿田单元为研究对象，考察每个变量的统计特点，决定其与资源特征的关系，选择出可能参与定位预测和资源量预测的有关变量。定位预测变量的选择，要求变量在已知单元中应有统计性的良好反映；定量预测变量的选择，要求变量在不同等级规模的矿田单元中的反映有明显的差异，或者变量的取值规律应与资源量取值规律具有明显的相依关系。值得注意的是，为了使模型能直接外推，在已知单元考察的变量，应再考察其在未知预测单元中的取值特点。如果在未知单元反映不好，即使在已知单元中是用变量，也应将其去掉。按上述原则选用20个项目，60个类目作为定位预测的初选变量。表9-7是20个项目构置成的定位预测变量表；表9-11是在20个项目的基础上构置的60个类目的变量表。选用于资源量预测的变量分为描述性变量和连续型变量两种，其中描述性定量预测变量用于逻辑信息法作资源量规模预测，列于表9-13；连续型变量用于有矿单元资源量预测，其变量构置见表9-12。2.变量的优化经过初选的变量的地质意义清楚，与资源特征的关系明确，这对于变量的使用无疑是有意义的。但同时应该看到，初选时仅仅考察了单一变量与资源量的关系，因而也就看不到变量重要性的变化特点。为了建立最优计算模型，显然这些问题都要研究。实践证明，应用适当的数学方法解决变量的优化问题是行之有效的。研究过程中分别使用计算变量的权系数、变异序列方法对定位和定量预测变量进行优化，并确定了最终参与计算模型的地质变量。（1）定位预测变量的优化：应用乘积矩阵矢量长度法和乘积矩阵主分量法计算变量的权系数，两者都是以计算变量间的匹配系数为出发点，不同的是用以度量变量的准则。前者把乘积矩阵的每一行中的平方根作为度量某个变量与其他变量关系密切程度的准则。其值愈大则与其他变量的关系愈密切，在刻划资源特征上的作用也就愈大。后者把资源特征视为地质变量联合作用的结果，每个变量都为这个结果的产生做出了贡献。但贡献的大小是有差异的，贡献大的显然作用大，反之亦然。从数学角度看，变量贡献大小的研究，可以归结为特征向量的计算。由变量选取原则不难判定，第一大特征值所对应的特征向量即表示了资源的总体特征。因此，可以把这个特征向量上的各个分量视为相应变量的重要性的参数。定位预测变量的二、三态赋值的计算结果列于表9-14和表9-15。图9-25是14×20模型的变量权系数曲线图。变量权系数的大小是表征与其有关的矿化强弱的指标，权系数越大，该变量定义的地质因素在成矿过程中的作用就越大。由图看出，两种计算方法所得的变量权系数从大到小的排序相当一致，仅8、13号变量略有变异，这说明我们所构置的变量与所研究的地质问题的关系密切。其中，主分量法曲线主要是呈单调下降的，只是排序在后的两个变量突然变陡隆，表明与矿化作用密切程度急剧减弱，这两变量是剔除对象；矢量长度法曲线后两变量也有这种趋势，但不甚明显。为妥当计，只把7号变量筛选掉，保留其余19个变量参与下一步计算。表9-14 14×20模型三态变量权系数计算结果表表9-15 14×60模型二态变量权系数计算结果表图9-26是14×60模型的变量权系数曲线图。排序1～28号和45～60号的诸变量两种计算结果的排序一一对应相同，其余变量的排序变异较大；此外，曲线在排序号42和52处出现两突变点。根据曲线特征，排序号1～28诸变量显然是应该保留的变量；而排序号在52～60的诸变量当予剔除；但是，排序号为29～51诸变量由于变异性较大，其弃留与否不能简单地依突变点行事，而是结合它们的地质意义及其在预测单元内的反映良好性确定的。图9-25 14×20模型特征分析变量权系数曲线图（2）描述性定量预测变量的优化：定量预测变量中的9个连续型变量的使用情况将在以后阐述。这里优化的是描述性变量，共25个（表9-13）。其中2号变量在模型单元中取值均为零，故首先剔除，其余24个变量所确定的8个标准模型单元构置的变异序列见表9-16。变异序列是通过对两两变异序列的构形特点的异同计算出每个变量的变量权，并用此度量变量的重要作用。计算结果列于表9-17。表9-17中第二列P（1）的值表示P（1）<0.5的个数；第三列为P（1）=P（0）=0.5的个数；第四列是P（0）>0.5的个数。每个变异序列所有可能的构形个数为Sn。S表示按矿床规模分组的组内单元个数，n表示规模的级别数。在我们的规模分级和组内单元数分别是S=2;n=4，因此所有的可能构形共有16种。根据计算结果，变量权值方向性特别明显者有17个；有一定方向性，且在预测单元中反映尚好的变量有3个；其他变量予以剔除。按此结果构置两套重要变量，第一方案17个变量，第二方案20个变量，详见表9-15。图9-26 14×60模型特征向量法变量权系数曲线图表9-16 8×24标准模型变异序列表表9-17 8×24标准模型变异序列法变量权计算结果表

B 变量的定义要逗号隔开C 字符要加单引号D 变量重复定义了

1. 初中作文文体都有哪些分别列举一下 作文文体包括： 1、记叙文： 要求叙述事件的过程、人物的经历、时间、地点、人物、事件、原因、结果是其六个要素。 2、描写文：要求描写人物外貌特征、情感反应、心理活动以及外部环境等，描写需按一定的顺序，如空间顺序等。 3、说明文：要求对客观事物的性质、结构、形成进行解释说明，往往采用下定义、举例说明、分类说明、比较等方法。 4、议论文： 要求论述事理、发表意见，具备论点、论据和论证三要素，需要作者明确表达自己的观点，然后以充足的论据来证明观点，议论文需有较强的逻辑性。 经过人的思想考虑和语言组织，通过文字来表达一个主题意义的记叙方法。作文分为小学作文、中学作文、大学作文（论文）。 扩展资料： 作文六要素：时间，地点，人物，事情的起因，经过，结果。 写作方法： 1、确定中心，写出深意。我们要着于挖掘所写事件中含有的生活哲理或找出它闪光的地方，反复思考，确定文章的中心思想。即善于从普通的小事中写出深意来。 2、文章的六要素要交待清楚。一件事情的发生，离不开时间、地点、人物、事情的起因、经过和结果这六方面，即常说的“六要素”，只有交待清楚这几方面，才能使读者对所叙述的事，有个清楚、全面的了解。 3、言之有序，条理要清楚。根据所述时间选择合理的顺序来安排材料。一般叙事顺叙、倒叙和插叙三种。 4、详略得当，突出重点。一般事件的材料有主次之分，能体现文章中心的材料是主要材料，这部分要详写，次要内容可略写或不写，主次分明，给读者以深刻的印象。 5、要把事情写具体。能不能把事情写具体，那就看你是不是善于把事情一层层展开记叙，即把事情分为几个阶段，在这几个阶段中写出事情的发展变化。这样，文章的内容才会具体、生动。 6、渲染环境，生动感人。任何事情的发生、发展都离不开环境，抓住环境的特点来写，会很好的渲染气氛，表达感情，使文章更加生动感人。 参考资料来源：搜狗百科——作文 2. 中考写什么文体的作文好 写人的文章，要先确定这个人的特点，你想写他的哪个方面。 举个例子吧。比如你想写你的一个好朋友。 写他这个人很热心，爱帮助人，那就先构思一些例子，比如如何帮助隔壁邻居家的小孩，如何帮助你还有你班上的同学，如何帮助马路上遇上的正要过马路的老人等等。记住！举例子是个好方法，既会让你的文章饱满丰富，又不会给人空洞的感觉，还能在瞬间使字数增加。 写的时候要有详有略，详细的写一件事情，然后再略写几件事，一笔代过。采用最讨巧的结构——总分总，就可以了。 总体把握小学生写作文 一、提高认识事物和表达事物的能力。我国著名教育家叶圣陶先生指出：“写任何东西决定于认识和经验，有什么样的认识和经验，才能写出什么样的东西来。 反之，没有表达认识的能力，同样也写不出好作文”。 二、把认识结构作为作文的核心，包括学习知识，观察积累，记忆储存，训练思维，丰富想象，培养情感，锻炼意志；从说到写，推敲修改，多读勤写。 三、树立大作文观，听、说、读、写有机结合 一要注重审题；二要明确写作目的，立意要新；三是选材要有根据；四要讲究谋篇技巧，安排好篇章结构；五要注意文章分段，事先列小标题，作文提纲；六要注重文章写法，因文用法；七要妙用语言，用思想调遣语言。 学会五种立意法：以事赞人，直抒胸臆，借物喻理，触景生情，托物言志。 四、作文大目标的逐年级分解： 一年级字词，二年级句子，三年级片断，四年级篇章，五年级综合，六年级提高。 五、实施五项训练 根据认识是作文的核心这一原则，围绕这个发展学生心理机制的核心，扎扎实实地进行了五项训练： （一）、字词训练。 学习掌握大量字词。掌握运用字词的金钥匙：联系自己熟悉的事物；联系自己生活实际；联系自己学会的语言及字词知识。 运用“十引说”的方法，把字词学习与说话训练相结合。“十引说”是：1、分析字形；2、利用教具；3、凭图学词；4、组词扩词；5、选词填空；6、词语搭配；7、调整词序；8、触景用词；9、词语分类；10、联词成句。 丰富了说话训练内容，使自己积累大量会说会用的字词，为写作文打下坚实基础。 （二）、句子训练。 只要是一个句子，都包括两个方面：一是说的人、事、物、景，二是说目的。可有些教师指导学生说一句话时，没有很好凭借图画和事物，认真教学生观察、认识、分析、表达的方法，只是拿出一张图或一事物让学生说写一句话，学生不知道为什么要说写一句话，怎样说写一句话，说写一句什么句型、什么句式的话，导致作文中语调单一、呆板、不活泼生动。 可以改让学生凭图、看物、对话、练习说写一句时间、地点、人物、事件四要素完整的话，四种句型，九种句式的话。学生才会在作文中运用不同句型、句式，表达不同的思想、感情、态度、目的。 （三）、段的训练。结合八种段式：以事物发展为序段，时间先后为序段，空间变换为序段，总述、分述结构段，因果段、转折段，递进段，并列段。 以此认识客观事物的发生、发展规律。不论哪种段式，都是记叙事物的发展和人们对事物的认识，即段的内容，段的中心。 它和一句话一样，也是对人、事、物、景的叙述，也是表达一个意思。只不过是把一句话进一步说得更清楚、更深刻。 （四）、篇章训练。篇是由段组成的。 通过对审题、立意、选材、谋篇、定法、用语的知识与方法，通过记叙、描写、抒情、议论四种表达方法，文章开头与结尾、过渡与呼应方法，各种文章体裁的知识与方法。学会写中心明确，意思完整，详略得当的记叙文和应用文。 （五）、生活现场训练。采用生活现场训练，更好地体会“从内容入手”写作文。 通过各种作文教学活动，如“确定中心讨论会”、“选材讨论会”、“作文会诊会”、“小诸葛审题会”、“妙用词语比赛会”，从活动中生动具体地学到作文知识与写作文的方法。另外，还可开展各种校内外活动，如跳绳、拔河、踢毽、球类、背书比赛，从而学会如何写比赛作文；开展校内外义务劳动，学会如何写劳动场面；举行诗歌朗诵、讲演会，学会如何写会议场面及会议上的见闻；通过参观访问，浏览名胜古迹，学会如何写参观访问记、游记。 学习观察方法，留心周围的事物、事件，“处处留心皆学问，人情练达即文章”。通过现场生活作文，进一步认识到：生活是作文的沃土。 从而学会写真事、抒真情，陶冶真、善、美的情操，培养良好的文风。 实行“互评互改”，培养学生思维独立性和创造性。 学生作文写好后，组织在小组内讲评。先学习别人作文的优点，再用批评的眼光互相指出作文中的缺点，并指出改进意见。 在此基础上重新再写，从而使学生每写一篇都有收获。 写出诚实的自己的话 “写诚实的自己的话”是老教育家叶圣陶先生说的。 旨在营造“自主”作文的五彩世界。所谓“自主”就是不受条条框框的限制，让学生无拘无束的思想，自由自在的写作。 “自主”作文就是“言为心声”，率性而为，展现自我的风采，体现鲜明的个性。 应当脱离作文教学的陈旧方式，可以让学生在“自主”状态下写作，褪去矫揉造作、模仿穿凿，赋予其鲜活的想象力，丰富的创造力。 3. 写作文体有哪几种 文体包括：记叙文、议论文、说明文、应用文等四个文体。 文章体裁包括记叙文、说明文、议论文、应用文 。文体分为文章体裁和文学体裁。其中文学体裁包括诗歌、小说、戏剧、散文。 文体，是指独立成篇的文本体裁（或样式、体制），是文本构成的规格和模式，一种独特的文化现象，是某种历史内容长期积淀的产物。它反映了文本从内容到形式的整体特点，属于形式范畴。除此以外，文体还是文娱和体育的合称。 扩展资料： 文体中常用的修辞方法： 1、比喻：形象生动地写出了事物的**特点；用在议论文中，能使抽象道理变得具体，使深奥的道理变得浅显易懂。 2、拟人（使事物具有人的神态、动作、语言、心理等）：其作用是使所写“物”色彩鲜明、描绘形象生动，表意丰富。 3、夸张：揭示事物的本质，烘托气氛，加强渲染力，引起读者的强烈共鸣。 4、排比：可增强语言的气势。用来说理，可把道理阐述得更严密、更透彻； 参考资料来源：搜狗百科—文章体裁 4. 写作文的文体分为几种 包括：记叙文、说明文、应用文、议论文 （一）记叙文：是以记叙、描写为主要表达方式、以记人、叙事、写景、状物为主要内容的一种文体。 1、记叙文的分类 (1)从内容及表达方式分： ①简单记叙文。 ②复杂记叙文。 (2)从写作对象的不同分： ①以写人为主的记叙文。 ②以叙事为主的记叙文。 ③以写景为主的记叙文。 ④以状物为主的记叙文。 （二）说明文：以说明为主要表达方式，用来介绍或解释事物的状态、性质、构造、功能、制作方法、发展过程和事理的成因、功过的一种文体。 1、说明文的分类 从说明对象（内容）分： ①实体事物说明文。 ②事理说明文。 ③科学小品文。 从语言表达方式分： ①平实说明文。 ②文艺性说明文。 2、说明文的特点： (1)内容上具有高度的科学性。 (2)结构上具有清晰的条理性。 (3)语言上具有严密的准确性。 （三）应用文： 应用文是一种切合日常生活、工作及学习的实际需要，具有一定格式、篇幅短小、简明通俗的实用文体。 1、应用文的种类： (1)书信类： 一般书信、专用书信（感谢信、表扬信、慰问信、介绍信、公开信、证明信、申请书、建议书、倡议书、 聘请书）、电报、汇款。 (2)笔记类： 日记、读书笔记。 (3)公文类： 命令、决定、公告、通告、通知、通报、议案、报告、请示、批复、意见、函、会议纪要等十三种。 (4)宣传类： 广告稿、演讲稿、板报、新闻、通信、产品说明书。 (5)告示类： 启示、海报。 (6)礼仪类： 请柬、祝辞（贺信、贺电）、唁电、唁函。 (7)契据类： 条据（收条、借条、领条、欠条、请假条、留言条等）、合同（协议书）、公约。 (8)传志类： 传记、地方志、家史（校史、村史）。 （四）议论文： 议论文是以议论为主要方式，通过事实、摆道理，直接表达作者的观点和主张的常用文体。 (1)、议论文的分类： 按内容目的分： ①一般性政论文。 ②评论。 ③杂文（随笔、杂谈、笔记）。 ④读后感。 按论证方式分： ①立论文。 ②驳论文。 5. 作文的文体有哪些 记叙文以记叙为主，但往往也间有描写、抒情和议论，不可能有截然的划分。 它是一种形式灵活、写法尽可能多样的文体。 记叙文，是以叙述为主要表达方式，以写人物的经历和事物发展变化为主要内容的一种文体。 说明文是以说明为主要表达方式来解说事物、阐明事理而给人知识的文章体裁。它通过揭示概念来说明事物特征、本质及其规律性。 说明文的特点是“说”，而且具有一定的知识性。这种知识，或者来自有关科学研究资料，或者是亲身实践、调查、考察的所得，都具有严格的科学性。 为了要把事物说明白，就必须把握事物的特征，进而揭示出事物的本质属性，即不仅要说明“是什么”，还要说明“为什么”是这样。应用性说明文一般只要求说明事物的特征，阐述性说明文则必须揭示出问题的本源和实质。 说明文是客观地说明事物的一种文体，目的在于给人以知识：或说明事物的状态、性质、功能，或阐明事理。《中国石拱桥》属于前者，它以赵州桥和卢沟桥为例说明中国石拱桥“不但形式优美，而且结构坚固”的特征。 《大自然的语言》属于后者，文章科学地说明了物候学知识。说明事物特点和阐明事理是说明文的两种类型。 为了把事物特征说清楚，或者把事理阐述明白，必须有相适应的说明方法。常见的说明方法有举例子、分类别、列数据、作比较、画图表、下定义、作诠释、打比方、摹状貌等。 写说明文要根据说明对象和写作目的，选用最佳方法。采用什么说明方法，一方面服从内容的需要，另一方面作者有选择的自由。 是采用某一种说明方法，还是采用多种说明方法，是采用这种说明方法，还是那种说明方法，可以灵活，不是一成不变的。 说明要有顺序，这是使说明内容条理化的必要条件。 常见的说明顺序有：时间顺序、空间顺序、逻辑顺序。说明的时间顺序和记叙的时间顺序相似。 空间顺序，要特别注意弄清空间的位置，注意事物的表里、大小、上下、前后、左右、东南西北等的位置和方向。逻辑顺序，常以推理过程来表现。 采用什么顺序，主要取决于作者所说明对象的特点。说明事物的发展变化，时间顺序容易表示清楚。 写建筑物的结构，离开空间顺序难让读者看明白。说明事理用逻辑顺序，正便于体现事理的内部联系。 说明语言的准确性与科学性，是说明文语言的先决条件。表示时间、空间、数量、范围、程度、特征、性质、程序等，都要求准确无误。 说明的实用性很强，稍有差错，会失之毫厘，谬以千里。在准确的前提下，说明的语言有的以平实见长，有的以生动活泼见长。 由于说明的对象和作者语言风格的不同，说明的语言也是多种多样的：或概括，或具体；或简洁，或丰腴；或精练，或详尽；或平易朴实，或幽默风趣，总之不拘一格。阅读说明文和写说明文可以联系起来。 上面谈到的所要把握的四点，阅读说明文要注意，写说明文也要注意，只是所提要求要注意符合学生实际。 议论文 议论文是对某个问题或某件事进行分析、评论，表明自己的观点、立场、态度、看法和主张的一种文体。 议论文有三要素，即论点、论据和论证。论点的基本要求是：观点正确，认真概括，有实际意义，恰当地综合运用各种表达方式；论据基本要求是：真实可靠，充分典型；论证的基本要求是：推理必须符合逻辑。 写议论文要考虑论点，考虑用什么作论据来证明它，怎样来论证，然后得出结论。它可以是先提出一个总论点，然后分别进行论述，分析各个分论点，最后得出结论；也可以先引述一个故事，一段对话，或描写一个场面，再一层一层地从事实分析出道理，归纳引申出一个新的结论。 这种写法叫总分式，是中学生经常采用的一种作文方式。也可以在文章开头先提出一个人们关心的疑问，然后一一作答，逐层深入，这是答难式的写法。 还要以是作者有意把两个不同事物以对立的方式提出来加以比较、对照，然后得出结论，这是对比式写法。 议论文是用逻辑、推理和证明，阐述作者的立场和观点的一种文体。 这类文章或从正面提出某种见解、主张，或是驳斥别人的错误观点。新闻报刊中的评论、杂文或日常生活中的感想等，都属于议论文的范畴。 议论文又叫说理文，它是一种剖析事物、论述事理、发表意见、提出主张的文体。作者通过摆事实、讲道理、辨是非，以确定其观点正确或错误，树立或否定某种主张。 议论文应该观点明确、论据充分、语言精炼、论证合理、有严密的逻辑性。 议论文三要素 详细说明议论文三要素：论点、论据、论证 论点：是作者对所论述问题的见解和主张，是议论文的灵魂。 1.议论文一般只有一个中心论点，有的议论文还围绕中心论点提出几个分论点，分论点是用来补充或证明中心论点的，只要研究这些论点的关系，就可以分出主从。 2.如何找中心论点。 论点应该是明确的判断，是作者看法的完整陈述，在形式上应该是完整的句子。位置可分：文章标题、文章开头、文章结尾、文章中间，有的则需要读者概括。

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1. 因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法.它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子.对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量.因子分析的基本思想：把每个研究变量分解为几个影响因素变量,将每个原始变量分解成两部分因素,一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的,另一部分是每个变量独自具有的因素,即特殊因子因子分析模型描述如下：（1）X = (x1,x2,…,xp)￠是可观测随机向量,均值向量E(X)=0,协方差阵Cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）.（2）F = (F1,F2,…,Fm)￠ （mp）是不可测的向量,其均值向量E(F)=0,协方差矩阵Cov(F) =I,即向量的各分量是相互独立的.（3）e = (e1,e2,…,ep)￠与F相互独立,且E(e)=0, e的协方差阵∑是对角阵,即各分量e之间是相互独立的,则模型：x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2………xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep称为因子分析模型,由于该模型是针对变量进行的,各因子又是正交的,所以也称为R型正交因子模型.其矩阵形式为： x =AF + e .其中：x=,A=,F=,e=这里,（1）m ￡ p；（2）Cov(F,e)=0,即F和e是不相关的；（3）D(F) = Im ,即F1,F2,…,Fm不相关且方差均为1；D(e)=,即e1,e2,…,ep不相关,且方差不同.我们把F称为X的公共因子或潜因子,矩阵A称为因子载荷矩阵,e 称为X的特殊因子.A = (aij),aij为因子载荷.数学上可以证明,因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数,反映了第i变量在第j因子上的重要性.2. 模型的统计意义模型中F1,F2,…,Fm叫做主因子或公共因子,它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子,是相互独立的不可观测的理论变量.公共因子的含义,必须结合具体问题的实际意义而定.e1,e2,…,ep叫做特殊因子,是向量x的分量xi(i=1,2,…,p)所特有的因子,各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的.模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷.因子载荷aij是xi与Fj的协方差,也是xi与Fj的相关系数,它表示xi依赖Fj的程度.可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权,aij的绝对值越大(|aij|￡1),表明xi与Fj的相依程度越大,或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大.为了得到因子分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即变量共同度和公共因子的方差贡献.因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2,称为变量xi的共同度.它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献,反映了全部公共因子对变量xi的影响.hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2,…,Fm的共同依赖程度大.将因子载荷矩阵A的第j列( j =1,2,…,m)的各元素的平方和记为gj2,称为公共因子Fj对x的方差贡献.gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1,2,…,p)所提供方差的总和,它是衡量公共因子相对重要性的指标.gj2越大,表明公共因子Fj对x的贡献越大,或者说对x的影响和作用就越大.如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1,2,…,m)都计算出来,使其按照大小排序,就可以依此提炼出最有影响力的公共因子.3. 因子旋转建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子,更重要的是知道每个主因子的意义,以便对实际问题进行分析.如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子.旋转的方法有很多,正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法.最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax).进行因子旋转,就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化,使大的载荷更大,小的载荷更小.因子旋转过程中,如果因子对应轴相互正交,则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的,则称为斜交旋转.常用的斜交旋转方法有Promax法等.4.因子得分因子分析模型建立后,还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位,即进行综合评价.例如地区经济发展的因子分析模型建立后,我们希望知道每个地区经济发展的情况,把区域经济划分归类,哪些地区发展较快,哪些中等发达,哪些较慢等.这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示,也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分.设公共因子F由变量x表示的线性组合为：Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1,2,…,m该式称为因子得分函数,由它来计算每个样品的公共因子得分.若取m=2,则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2,并将其在平面上做因子得分散点图,进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究.但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p,所以并不能精确计算出因子得分,只能对因子得分进行估计.估计因子得分的方法较多,常用的有回归估计法,Bartlett估计法,Thomson估计法.（1）回归估计法F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ (这里R为相关阵,且R = X ￠X ).（2）Bartlett估计法Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出.F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X（3）Thomson估计法在回归估计法中,实际上是忽略特殊因子的作用,取R = X ￠X,若考虑特殊因子的作用,此时R = X ￠X＋W,于是有：F = XR-1A￠ = X (X ￠X＋W)-1A￠这就是Thomson估计的因子得分,使用矩阵求逆算法(参考线性代数文献)可以将其转换为：F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠5. 因子分析的步骤因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释.因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的.（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：（1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析.（2）构造因子变量.（3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性.（4）计算因子变量得分.（ii）因子分析的计算过程：（1）将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同.（2）求标准化数据的相关矩阵；（3）求相关矩阵的特征值和特征向量；（4）计算方差贡献率与累积方差贡献率；（5）确定因子：设F1,F2,…, Fp为p个因子,其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时,可取前m个因子来反映原评价指标；（6）因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显,这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义.（7）用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法,Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分.（8）综合得分以各因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数.F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率.（9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次.在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时,需要研究以下几个方面的问题：· 简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.逗从树木看森林地,抓住主要矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认识系统的内核.· 构造预测模型,进行预报控制.在自然和社会科学领域的科研与生产中,探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系,进行预测预报,以实现对系统的最优控制,是应用多元统计分析技术的主要目的.在多元分析中,用于预报控制的模型有两大类.一类是预测预报模型,通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术.另一类是描述性模型,通常采用聚类分析的建模技术.· 进行数值分类,构造分类模式.在多变量系统的分析中,往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类.以便找出它们之间的联系和内在规律性.过去许多研究多是按单因素进行定性处理,以致处理结果反映不出系统的总的特征.进行数值分类,构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术.如何选择适当的方法来解决实际问题,需要对问题进行综合考虑.对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析.例如一个预报模型的建立,可先根据有关生物学、生态学原理,确定理论模型和试验设计；根据试验结果,收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性,选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型,最后对模型进行诊断和优化处理,并应用于生产实际.Rotated Component Matrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵, 当你设置了因子转轴后,便会产生这结果. 转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名. SPSS的Factor Analysis对话框中,有个Rotation钮,点击便会弹出Rotation对话框, 其中有5种因子旋转方法可选择： 1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大,亦即,使每个因子上具有最高载荷的变量数最少. 2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大,亦即,使每个变量中需要解释的因子数最少. 3.相等最大值法(Equamax)：综合前两者,使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大. 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin)：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化. 5.Promax 转轴法：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴.因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值,藉以找出因子间的相关,但仍保有最简化因素的特性. 上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations),在直交转轴法中,因子与因子之间没有相关,因子轴之间的夹角等於90 度.后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations),表示因子与因子之间彼此有某种程度的相关,因素轴之间的夹角不是90度. 直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息不会重叠,受访者在某一个因子的分数与在其他因子的分数,彼此独立互不相关；缺点是研究迫使因素之间不相关,但这种情况在实际的情境中往往并不常存在.至於使用何种转轴方式,须视乎研究题材、研究目的及相关理论,由研究者自行设定. 在根据结果解释因子时,除了要看因子负荷矩阵中,因子对哪些变量呈高负荷,对哪些变量呈低负荷,还须留意之前所用的转轴法代表的意义.2,主成分分析（principal component analysis） 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法.又称主分量分析.在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量（或因素）,因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息.但是,在用统计分析方法研究这个多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性.人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多.在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠.主成分分析是对于原先提出的所有变量,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息.主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形.信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量. （1）主成分分析的原理及基本思想.原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法.基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标）,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标.最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合,即第一个综合指标）的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多.因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分.如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分.（2）步骤Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量,ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值,因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在计算之前须先消除量纲的影响,而将原始数据标准化,本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化].A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,),Rai=λiai,R为相关系数矩阵,λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 .进行主成分分析主要步骤如下：1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；2. 指标之间的相关性判定；3. 确定主成分个数m；4. 主成分Fi表达式；5. 主成分Fi命名；选用以上两种方法时的注意事项如下：1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合.2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差.3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设.因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关,特殊因子（specific factor）之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关.4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子.5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析）,而指定的因子数量不同而结果不同.在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分.和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势.大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释.而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析,则可以使用主成分分析.当然,这中情况也可以使用因子得分做到.所以这中区分不是绝对的.总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的.主成分分析一般很少单独使用：a,了解数据.(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化.（reduce dimensionality）d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数）,还可以用来处理共线性.在算法上,主成分分析和因子分析很类似,不过,在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差,而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）.(1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果.首先,选择SPSS中Analyze－Data Reduction－Factor…,在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子,选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析.打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表.将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数,用类似方法得到其它主成分表达式.打开数据窗口,点击菜单项的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…,在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables,选定左边要分析的变量.点击Options,只构选Means,点确定后既得待分析变量的标准化新变量.选择菜单项Transform－Compute…,在Target Variable中输入：Z1（主成分变量名,可以自己定义）,在Numeric Expression中输入例如：0.412（刚才主成分表达式中的系数）*Z人口数（标准化过的新变量名）+0.212*Z第一产业产值+…,点确定即得到主成分得分.通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价.很显然,这里的过程分为四个步骤：Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析.Ⅱ.计算主成分表达式系数.Ⅲ.标准化数据.Ⅳ.计算主成分得分.我们的程序也将依该思路展开开发.（2）对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释我们学过主成分分析和因子分析后不难发现,原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵.而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵,所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算. 成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式.3,聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析是直接比较各事物之间的性质,将性质相近的归为一类,将性质差别较大的归入不同的类的分析技术 .在市场研究领域,聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体,运用这项研究技术,我们可以划分出产品的细分市场,并且可以描述出各细分市场的人群特征,以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响,合理地开展工作.4.判别分析(Discriminatory Analysis)判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品,建立较好的判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的1个新样品,判断它来自哪个总体.根据资料的性质,分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析；采用不同的判别准则,又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法.费歇（FISHER）判别思想是投影,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小,而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大.贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率,并依据后验概率分布作出统计推断.所谓先验概率,就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率,就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率.它是对先验概率修正后的结果.距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别.即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式,将各样品数据逐一代入计算,得出各样品与各母体之间的距离值,判样品属于距离值最小的那个母体.5.对应分析(Correspondence Analysis)对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术.运用这种研究技术,我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形,从而帮助您及时调整营销策略,以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象.这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果,我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息.

模型中的变量有两类，一类为预测量，另一类为自变量。（一）预测变量本模型的预测量为土壤的入渗能力。土壤的累积入渗量是衡量其入渗能力大小的指标之一，它具有随入渗时间的变化而变化的特点。大量的田间土壤入渗试验表明：无论何种土壤质地、结构及含水率条件，入渗开始后50～60 min的入渗都已进入相对稳定入渗阶段。此时，不同土壤的入渗能力差异已经非常明显。为安全起见，选择90 min的累积入渗量作为衡量土壤入渗能力的指标。因此，以90 min的累积入渗量作为本预报模型的预测变量。（二）自变量影响土壤入渗能力的因素很多，在非冻结土壤条件下以土壤质地、结构，和含水率为主要因素。冻结土壤条件下除了以上影响因素外还有土壤温度、灌溉水水温、地下水埋深、冻层厚度、冻层层数和冻层层位等。若把诸多影响因素都作为预测模型的变量，势必给模型参数的确定和模型的应用带来不便。为此，在模型自变量的选择中，考虑若干主要影响变量，其他非主要因素的影响都包含在β0中。由试验结果的分析认为，冻结土壤条件下，影响土壤入渗能力的主要因素有土壤质地、结构、含水率和土壤温度。各主要影响因素的物理量指标选择如下。1.土壤质地土壤质地通过对土壤水势和水力传导度两方面对土壤入渗能力产生影响。用来表征土壤质地的数量指标为土壤颗粒分布，本模型选择小于某粒径土粒含量占总土重的比值作为反映土壤质地的指标。经对三种试验土壤入渗能力与其粘粒含量之间关系的分析，认为土壤入渗能力与其粘粒含量间关系不甚密切，如平遥北长寿土壤的粘粒含量与平遥宁固土壤相近（均为13%左右），但两者的入渗能力相差较大。因此不能选择土壤粘粒含量作为反映质地差异的指标。同时分析认为，土壤入渗能力与物理性粘粒含量的关系较密切，因此选择土壤的物理性粘粒含量作为反映土壤质地的物理量。三种试验土壤的物理性粘粒含量见表5-1。表5-1 试验土壤物理性粘粒含量表2.土壤结构土壤结构反映了土壤疏散和板结程度。土壤结构越疏散，其孔隙率越大，土壤入渗能力越强。实际工作中，多数人一般用土壤干密度作为反映土壤结构的物理量。本模型中土壤结构对土壤入渗能力的影响用土壤干密度来反映。由于水分入渗是水分通过地表进入土壤的过程，地表作为土壤入渗的上界面，大多数情况下对土壤入渗能力起控制作用。因此，选择地表面以下10 cm范围内的平均土壤容重作为模型中的土壤结构变量。3.土壤含水率土壤含水率是影响土壤入渗能力的主要因素之一。非冻结土壤条件下，含水率主要通过对土水势梯度的影响对土壤入渗能力产生影响；在冻结土壤条件下，由于含水率作为负温作用下土壤相变的物质基础，对土壤入渗能力的影响更大。由于地表为土壤水分入渗的控制界面，且冻结土壤条件下水分入渗深度小，选择地表以下10 cm范围内的土壤含水率作为反映土壤含水率的指标。4.土壤温度如前所述，在非冻结土壤条件下，土壤温度对土壤入渗能力的影响并不明显，但是在冻结土壤条件下，土壤温度是土壤发生相变的两大条件之一。土壤含水率作为土壤相变的物质基础，而土壤温度则是土壤水分发生相变的起因。在一定的土壤含水率条件下。土壤温度的高低决定着土壤相变的多寡。而土壤相变量的多少又决定着同条件下土壤入渗能力的大小。因此，土壤温度是影响冻结土壤入渗能力大小的一个主要因素。第四章的分析表明：土壤入渗能力及其入渗模型参数与地中5 cm深度处的温度具有较好的相关性。此模型中以地表或地下5 cm处的温度作为反映地温对土壤入渗能力影响的变量。为满足模型参数估计、假设检验等计算中的变量非零和非负要求，地温变量以负温的绝对值表示之。5.其他因素土壤冻结层的厚度从表面上看是影响土壤入渗能力的因素之一，但由于它与土壤负温绝对值之间有较好的相关性，土壤负温对入渗能力的影响已包含了冻层厚度的影响。因此，冻层厚度不作为一个独立变量来考虑。试验结果表明地下水埋深对冻融土壤的入渗能力也有较大的影响，但分析认为，地下水埋深对土壤入渗能力的影响是通过其对地表土层的含水率实现的，地下水埋深不作为一个独立的变量对土壤入渗能力产生影响。因此，模型不把地下水埋深作为一个独立变量考虑。第四章的分析认为，入渗水的温度对土壤入渗能力也有一定影响。模型设计中把试验时的水温也作为独立变量之一。但经过模型参数的显著性检验，水温变量的影响与其他变量相比不显著，因而在后续的模型计算中不把水温作为独立变量考虑。土壤入渗能力的日变化特性是由土壤温度的日变化引起的，模型中土壤温度的影响已包括了温度日变化的影响。因此，模型中不单独考虑温度日变化的影响。其他诸如冻层层位、层数的影响，由于问题的复杂性，全部在模型常数项中综合考虑。综上所述，预报模型中，对于同质地的土壤，其自变量按土壤结构、含水率和地温（模型设计中还考虑了水温）考虑；对于不同质地的土壤按土壤质地、结构、含水率和地温四个自变量考虑。

选择核心变量和相关变量是数据分析和建模的重要环节，两者的选择方法和目的略有不同：1. 核心变量是指对研究问题最具关键性、最具代表性的变量。在进行数据分析和建模时，我们通常会选择一些核心变量来作为独立变量或因变量进行研究和建模。选择核心变量的关键是找到与研究问题紧密相关的变量，以尽可能准确地描述研究对象。2. 相关变量是指与核心变量存在某种相关关系的其他变量。在数据分析和建模时，我们通常也会考虑一些相关变量，以获得更全面的信息和更好的预测效果。选择相关变量的关键是找到那些与核心变量具有相关性、且能提供额外信息的变量，以提高建模的精度和可靠性。需要注意的是，选择核心变量和相关变量并不是孤立的过程，它们之间存在相互影响和交叉影响的关系。因此，在选择这些变量时，需要综合考虑实际研究的问题、数据的特点、模型的需求等多个因素，并采用科学的方法和技术进行分析和建模。

阅读下面的文字，根据要求作文。 　　柏拉图说过，人生最遗憾的，莫过于轻易地放弃不该放弃的，固执地坚持不该坚持的。所以成功与失败的关键在于如何去“选择性忽视”。 　　以上这段话引起了你怎样的思考？请联系实际写一篇800字以上的作文，不能脱离现实，题目自拟，文体自定，不能抄袭、套作。 　　【名师题解与素材解析】 　　这是一则材料加话题的作文，虽然材料并没有明确提到必须以“选择性忽视”为话题，但显然“选择性忽视”应该是作文的核心，即使有别的方面的立意，也应该围绕着“选择性忽视”来进行。 　　角度一：可以写“选择性忽视”的必要性。材料中很明确，“选择性忽视”是成败的关键，那么同学们就应该重点分析为什么会成了成败的关键，它为什么会决定人生事业的成功与失败。 　　选材小贴士：选这类素材时，可以从人生中时间、精力、特长等方面来入手，强调人不可能全能，眉毛胡子一把抓，毫无重点，只能失败。可以举一些懂得坚持与懂得放弃的正面例子，也可以举一些反面例子。比如，舍小而取大，舍轻而取重，霍去病“匈奴未灭，何以家为”，就是舍弃小家、坚持事业的正面例子。 　　角度二：可以写“智慧”。智慧就是我们如何区分哪些是应该放弃的，哪些又是应该坚持的。许多人知道有舍才有得的道理，但往往当事者迷，判断不易。哪些是应该放弃的，哪些又是应该坚持的，这个时候，就得靠我们的智慧了，经过冷静、细致、辩证的分析，得出正确的结论，才能做出正确的选择。 　　选材小贴士：这个角度的素材也很多。人们在面临抉择特别是面临诱惑时，往往不易判断放弃与坚持哪个才是正确的，一般人可能会以赌博的方式来碰运气，但真正有智慧的人是可以透过现象认识本质看清规律，最终做出正确的选择，来成就一番事业。比如，元末时各路起义军首领纷纷称王称霸，朱元璋保持了清醒的头脑，他采用“高筑墙，广积粮，缓称王”的策略，使北方红巾军成为自己的屏障；然后采取“先西后东”的策略先后歼灭陈友琼和张士诚；最后挥师北伐中原，驱除鞑虏。在称王称霸的诱惑下，朱元璋能智慧地分析天下形式，从而做出判断。这就是一个正确选择的正面例子。 　　【推荐素材】 　　素材一：亚历山大巡游某地，遇见正躺着晒太阳的第欧根尼，这位世界之王上前自我介绍：“我是大帝亚历山大。”哲学家依然躺着，也自报家门：“我是狗儿第欧根尼。”大帝肃然起敬，问：“我有什么可以为先生效劳的吗？”哲学家的回答是：“有的，就是——不要挡住我的阳光。”亚历山大事后感叹道：“如果我不是亚历山大，我就愿意做第欧根尼。” 　　素材点拨：这段素材揭示了第欧根尼非常清楚自己的需求，所以他放弃了人们羡慕的功名利禄，坚守了自己内心的宁静。这是一个正确的例子。 　　素材二：张越评价《阿甘正传》男主人公的一段话：“阿甘就是看到一个目标就走过去了，别的人是看见一个目标，先订一个作战计划，然后匍匐前进，往左闪，往右躲，再弄个掩体……一辈子就看他闪转腾挪活得那叫一个花哨，最后哪儿也没到达。” 　　素材点拨：这个素材包括两方面的内容，一是阿甘的坚持，这是正面的；二是“别的人”的花哨，这是反面的。这两个方面形成了鲜明的对比，也提示了智力低下的阿甘能获得极大成功的内因，正应了中国的一句话——慧不如痴。 　　【素材演练】 　　池小却引月送来 　　武汉外国语学校 傅屈晨 　　一直很喜欢这两句诗的意境：楼高任凭云飞去，池小却引月送来。看似宏伟壮丽的大楼却连浮云也挽留不住，浅浅的清池则能引得明月送上门来。正如作家毛姆所说：“我不认为人生是让我们得到了什么，相反，我觉得人生是一个不断剔除的过程，它让你最终认清自己真正需要些什么。” 　　外在的楼再大，不过是浮云的暂留地；心中的池虽小，却能引来真正属于自己的月光。 　　温暖的午后，希腊的爱琴海一遍遍地轻抚着沙滩，不远处的一个巨大的橡木桶中，哲学家第欧根尼正在午睡。战功赫赫的亚历山大大帝走了过来，对他说：“你可以向我请求任何恩赐。”哲学家翻了一个身，不耐烦地回答道：“一边去，不要挡住我的阳光。”亚历山大大帝不由得感慨道：“如果我不是亚历山大大帝，我希望我是第欧根尼。”人以为宝的，就一定是自己心目中的美玉吗？别人的所谓“成功”，就一定是自己的成功吗？我们有自己认识事物的坐标系吗？风餐露宿的第欧根尼追求的是精神上的满足，万钟于其何加焉！他清楚地意识到外物的价值并不能影响到自身的价值，更不能影响自身的价值取向。忽略了财富，第欧根尼获得的是内心的平静。 　　在这个信息爆炸的时代，各种碎片似的资讯每天都向我们涌来。有人对此不闻不问，闭耳塞声，一意孤行；有人则毫无选择地全盘接受，努力抓住最新最近的八卦绯闻以显“前卫”，却难掩“博学的无知”，让自己的大脑成了叔本华所说的“别人思想的跑马场。”诚然，海量的信息充分地满足了我们的“知情权”，但你有没有想过，它同时也侵犯了我们的“不知情权”呢？为了吸引眼球的新闻一次次考验着道德的底线，我们对此是不是应该选择“忽略”呢？鲁迅的“拿来主义”，也要我们“不盲从，会辨别，有智慧。”媒体就像喧嚣的鼓乐，要你自己分辨杂音；环境的纷杂就像路边的野花，要你自己去采撷。张越曾经这样评价憨人阿甘：阿甘是看见一个目标，便向目标走去。其他人则是先制订一个计划，再规划几点纲要，旋转腾挪，一会儿迂回，一会儿匍匐，那叫一个花哨，结果哪儿也没有达到。我们和阿甘的区别，也就在于阿甘能滤掉那些外界的喧嚣，忽略掉其它改变，跟着本心向目标前进。 　　池中之水，缓缓流淌，不急不躁，如月光般清澈、柔美，四下里寂静无声，正像姜子牙钓鱼的那个晚上。 　　池小却引月送来——可是，能容星引月的心池，真的小吗？ 　　【魅力点评】 　　本文在使用素材上非常成功，先是用了亚历山大与第欧根尼的例子，以威震天下代表着功名利禄的亚历山大来反衬第欧根尼，并且以亚历山大的感慨告诉读者，这种内心的宁静是多少人想得却难得的，更突出了第欧根尼坚持的可贵。作者接着犀利地批判了一通当今社会“博学的无知”，借叔本华“别把自己的大脑当成别人思想的跑马场”和鲁迅“不盲从，会辨别，有智慧”，还有张越对阿甘的评价，批判了当今社会浮躁的现象，深刻犀利，非常有力。

你的学校，教材也是独家的，教职工越来越多，寥寥无几，只能暂时搁浅，毕竟人不是铁打的……没有核心团队，可用之人，你会突然发现，规模越来越大，同时自己也越来越显得力不从心，你的所有梦想所有蓝图，他们的加盟政策很人性化，分校越开越多：诺大的集团，你只能仰天长叹……加盟首选百佳新东方，我毕业后加入他们的的团队

我了解这个啊

是个不错的选择！借助品牌效应，在开发市场来讲，可以降低不少难度！