精华内容
下载资源
问答
  • 区分自变量和因变量
    千次阅读
    2021-01-12 00:48:50

    多个自变量多个因变量用SPSS如何分析?

    提问:

    我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2……Bn这些因变量,都有数值,要分析A对B的影响,该怎么办?

    实在不能直接分析能不能用简单相加的方法,就是把一个问卷的A1到An加起来,B1到Bn加起来,然后再把所有问卷放在一起分析,这样可不可以?

    如果用因子分析提取主成分的话,就只能把收集来的所有问卷的A1提取一个主成分,所有问卷的A2提取一个主成分以此类推,可是我想要的是一个问卷中的A1到An提取一个主成分,

    如果不能的话能不能简单相加啊……

    精彩回答:

    可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析(当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析).最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.

    因子分析的步骤:菜单栏”分析”——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.

    方差分析的步骤:分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量”框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.

    回归分析:分析——回归.选择线性或曲线模型.

    喜欢 (5)or分享 (0)

    更多相关内容
  • 变量(dependent variable):变量是指随着自变量的变化而变化的变量。 控制变量(control/controlled variable / fixed variable):控制变量是指实验中除自变量以外的影响实验变化结果的潜在因素或条件,且...

    概念探析

    一般科学实验主要涉及以下三种变量:

    自变量/独立变量(independent variable):自变量是指在实验中由实验者操作的变量,它被认为不会受其他变量的影响(即独立性)。

    因变量(dependent variable):因变量是指随着自变量的变化而变化的变量。

    控制变量(control/controlled variable / fixed variable):控制变量是指实验中除自变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件,且在实验中一般需要控制其不变。也称无关变量( extraneous variable),多见于心理学实验。

    例如经典初中生物实验“光对鼠妇生活的影响”,考虑自变量“光”,因变量为“鼠妇的分布”,控制变量为“土壤湿度”和“温度”,通过实验者操作来改变自变量“光”(在实验中由实验者操作的变量),同时保持控制变量“土壤湿度”和“温度”不变(除自变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件),即可探究“光对鼠妇生活的影响”。

    再复杂一些,一些实验中可能包含了一些不由实验者控制或实验者不想考虑的、但其与因变量甚至自变量都相关,有可能歪曲(掩盖或夸大)自因素与因变量之间真正联系的变量,我们称其为混杂变量或混杂因素(confounder、confound、confounding variable)。通常不将其视为控制变量。而为了尽可能降低其对实验的影响,通常就需要借助统计学中的一些方法了(如倾向得分匹配(PSM)等)。

    混杂变量(混杂因素):混杂因子亦叫混杂因素或外来因素(confounder、confound、confounding variable),是指与研究因素(暴露因子)和研究疾病(结局因子)均有关、若在比较的人群组中分布不匀,可以歪曲(掩盖或夸大)研究因素与疾病之间真正联系的因素。

    在这里插入图片描述

    我们还会经常性地遇到协变量(covariate)这个称呼:

    协变量:指实验中除自变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件,但并非实验所感兴趣的变量。

    可以认为,控制变量和混杂变量都包含在协变量的范畴中。

    统计学中有一个类似的分类,将变量分为解释变量(explanatory variable)、响应变量(response variable)与协变量。自变量和解释变量都是实验中实验者关注的那部分变量,区别仅仅在于解释变量未必是独立的,也不一定能由实验者进行控制。

    在这里插入图片描述

    在经济学和回归问题中,其实还有个类似的概念,外生性变量(exogenous variable)和内生性变量(endogenous variable):

    A variable x_j is said to be endogenous within the causal model M if its value is determined or influenced by one or more of the independent variables X (excluding itself).
    

    可以看出,虽然概念类似,但是内生性变量和外生性变量是观测一个因果系统的时对变量内生性/外生性做出的描述,在一个因果系统内,内生性变量受到系统内外生性变量的影响,外生性变量则完全由外部条件决定。因此从稍微宏观点的角度看,对整个因果系统来讲,协变量可以是内生性变量也可以是外生性变量。

    实际应用

    而在计算机领域、统计学中研究的回归问题中,却通常不刻意区分自变量/解释变量/协变量,他们都可以被输入到自变量中,例如使用SPSS进行自回归分析:

    在这里插入图片描述

    只要认为有必要,大可将协变量输入到自变量栏目中。

    复杂系统中,使用基于神经网络的回归模型对某些目标变量进行多变量回归,也可弱化对自变量/解释变量/协变量的区分,都将其输入,统称为协变量或变量。

    参考文献

    https://www.xiahepublishing.com/2475-7543/MRP-2017-005

    https://stats.stackexchange.com/questions/395517/what-is-the-difference-between-covariate-and-confounding-variables

    https://bbs.pinggu.org/thread-4995555-1-1.html

    https://www.statology.org/covariate/

    https://www.zhihu.com/question/278428717

    https://spss.mairuan.com/jiqiao/spss-genn.html

    http://www-personal.umd.umich.edu/~delittle/Encyclopedia entries/Endogenous variable.htm

    https://www.statisticshowto.com/endogenous-variable/

    https://www.jianshu.com/p/863ece6e7f3a

    展开全文
  • 目录:前言偏相关或复相关意义与用途分析方法:1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验2、 复相关分析3、 决定系数 (RMSE的介绍)小结一、前言:继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者...

    目录:前言

    偏相关或复相关

    意义与用途

    分析方法:

    1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验

    2、 复相关分析

    3、 决定系数

    equation?tex=R%5E2 (RMSE的介绍)

    小结

    一、前言:

    继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。

    没读过上篇文章请先仔细阅读再过来,因为多变量本质上是基于双变量的TzeSing Kong:相关性分析(两变量)​zhuanlan.zhihu.comv2-e69227d959b35b12f69b363c678df786_180x120.jpg

    二、偏相关或复相关

    简单相关:研究两变量之间的关系

    偏相关或复相关:研究三个或者以上变量与的关系

    在这里仍然是选择最简单的线性相关来解释:

    三、意义与用途:

    有些情况下,我们只想了解两个变量之间是否有线性相关关系,并不想拟合建立它们的回归模型,也不需要区分自变量和因变量,这时可用相关性分析。

    四、分析方法:

    1、样本相关阵

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_n+ 来自正态总体

    equation?tex=N_p%28%5Cmu%2C%5Csigma%5E2%29 容量为

    equation?tex=n 的样本,其中每个样本

    equation?tex=x

    equation?tex=p 个观测

    分别计算两两样本之间的简单相关系数

    equation?tex=r_%7Bij%7D+ ,它们构成的矩阵就是:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+r_%7B11%7D+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+r_%7B22%7D+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%26r_%7Bpp%7D+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad

    由于每个变量跟自己的相关系数就是

    equation?tex=1 ,即:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+1+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+1+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%261+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad%3D%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D

    其中,

    equation?tex=%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D 就是两个变量的简单相关系数。

    equation?tex=r_%7Bij%7D%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%28y-%5Cbar%7By%7D%29%7D%7D%7B%5Csqrt%7B%5Csum%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%5E2%5Csum%7B%28y-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7D%7D

    例子:v2-c3cd33fcac270371c6d3c9d40a62f918_720w.jpg

    > X <- read.table("clipboard", header = T)

    > cor(X) # 相关系数矩阵

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.0000000 0.9871498 0.9994718 0.9912053 0.6956619

    x1 0.9871498 1.0000000 0.9907018 0.9867664 0.7818066

    x2 0.9994718 0.9907018 1.0000000 0.9917094 0.7154297

    x3 0.9912053 0.9867664 0.9917094 1.0000000 0.7073820

    x4 0.6956619 0.7818066 0.7154297 0.7073820 1.0000000

    再看看矩阵散点图:

    > pairs(X, ...) # 多元数据散点图v2-61a5c0634204d0715edf11647f97174b_720w.jpg

    相关系数检验:

    > install.package('psych') # 先安装一个'psych'的包

    > library(psych)

    > corr.test(X)

    Call:corr.test(x = yX)

    Correlation matrix

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.00 0.99 1.00 0.99 0.70

    x1 0.99 1.00 0.99 0.99 0.78

    x2 1.00 0.99 1.00 0.99 0.72

    x3 0.99 0.99 0.99 1.00 0.71

    x4 0.70 0.78 0.72 0.71 1.00

    Sample Size

    [1] 31

    Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)

    y x1 x2 x3 x4

    y 0 0 0 0 0

    x1 0 0 0 0 0

    x2 0 0 0 0 0

    x3 0 0 0 0 0

    x4 0 0 0 0 0

    To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option

    上面矩阵是相关系数的

    equation?tex=t 值矩阵,下面矩阵是

    equation?tex=P 值矩阵

    可以看出

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2C+x_2%2C+x_3%2C+x_4 的关系都十分密切

    相关系数

    equation?tex=r%3E0.8 且置信度

    equation?tex=P%3C0.001

    2、复相关分析

    实际分析中,一个变量(

    equation?tex=y )往往要受到多种变量(

    equation?tex=x_1+...+x_4 )的综合影响,

    所谓复相关,就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系,

    度量复相关程度的指标是复相关系数

    多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算,只能通过间接测算

    复相关系数的计算:

    设因变量

    equation?tex=y ,自变量为

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p ,构造一个线性模型为:

    equation?tex=y%3Db_0%2Bb_1x_1%2C%2B...%2Bb_px_p%2B%5Cvarepsilon

    equation?tex=%5Chat%7By%7D+%3D+b_0%2Bb_1x_1%2B%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Bb_px_p

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 作相关分析,就是对

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 做简单相关分析

    记:equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 的复相关系数,

    equation?tex=r_%7By%C2%B7%5Chat%7By%7D%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 的简单相关系数

    equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D 的计算公式:

    equation?tex=R%3Dcorr%28y%2Cx_1%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p%29%3Dcorr%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%3D%5Cfrac%7Bcov%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%7D%7B%5Csqrt%7Bvar%28y%29var%28%5Chat%7By%7D%29%7D%7D

    复相关系数常用于多元线性回归分析中,我们希望知道因变量与一组自变量之间的相关程度,即复相关,复相关系数反映了一个变量与另一组变量的密切程度。

    假设检验:

    与多元回归的方差分析一样,所以我留在下篇文章阐述回归分析与方差分析的时候会继续详细说明

    综上:

    equation?tex=R%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%3D%5Cfrac%7BSSR%7D%7BSST%7D

    至于

    equation?tex=SSR

    equation?tex=SST 还有

    equation?tex=SSE 是什么?

    就由下篇文章阐述回归分析的时候会详细说明。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    3、决定系数

    equation?tex=R%5E2 (coefficient of determination)

    在复相关系数中,根号里面的比值

    equation?tex=%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    其实说明了回归平方和与总离差平方和的比值,反应了回归贡献的百分比

    把复相关系数两边平方一下就能得到决定系数

    equation?tex=R%5E2%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%3D1-%5Cfrac%7BSSE%7D%7BSST%7D%3D1-%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-y_i%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    决定系数用于评价多元回归方程、变量选择、曲线回归方程拟合的好坏程度中,常常用到。

    【注意】equation?tex=R%5E2 是相关性的度量,并不是准确性的度量!!!

    equation?tex=R%5E2 依赖于

    equation?tex=y 的波动程度(样本方差),这会使得我们看待模型的好坏有着巨大影响,例如,假设测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=4.2 ,如果一个模型的

    equation?tex=RMSE%3D1

    equation?tex=R%5E2 大致为

    equation?tex=76%5C%25 ,但是另一个测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=3 (分母小了,

    equation?tex=R%5E2 小了),

    equation?tex=R%5E2 则变为

    equation?tex=67%5C%25 。变成了模型好坏取决于测试集的波动程度,所以这个十分不靠谱

    不明白上面的话,可以再看一个例子,如果我们建立了一个模型预测广州房价,如果测试集中广州房屋售价的波动范围较大——方差较大(40万-几千万),因为方差大,所以很可能导致

    equation?tex=R%5E2 也比较大(假设

    equation?tex=80%5C%25 ),但

    equation?tex=RMSE 可能十万,这对于广州房价预测来说是一个很糟糕的预测范围。

    具体用法,留在回归分析中详细阐述。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    在 线性回归 中的 3.4 决定系数

    # 先建立多元线性回归模型

    > fm = lm(y~x1+x2+x3+x4,data = X)

    计算多元线性回归模型决定系数

    > R2 = summary(fm)$r.sq

    > R2

    [1] 0.9997162

    计算复相关系数

    > R = sqrt(R2)

    > R

    [1] 0.9998581

    【补】

    什么是RMSE?

    RMSE是回归问题的性能指标,衡量的是 预测值

    equation?tex=h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29 与 真实值

    equation?tex=y%5E%7B%28i%29%7D 间的差距

    是测量预测误差的标准差

    equation?tex=RMSE%28X%2Ch%29%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bm%7D%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5Em%28h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29-y%5E%7B%28i%29%7D%29%5E2%7D

    举例子:RMSE 等于 50000,根据【

    equation?tex=3%5Csigma 准则】意味着:

    大约 68% 的预测值位于真实值的 50000元(

    equation?tex=1%5Csigma )以内,

    大约 95% 的预测值位于真实值的 100000元 (

    equation?tex=2%5Csigma )以内,

    大约 99.7% 的预测值位于真实值的 150000元内 (

    equation?tex=3%5Csigma )以内

    五、小结:

    可以看出多变量相关分析跟回归分析的关系很密切,多变量相关分析能为回归分析服务,因为要具有相关性才有做线性回归拟合的价值

    展开全文
  • 环境变量分为系统环境变量和用户环境变量。 环境变量没有区分大小写,例如path跟PATH是一样的。 系统环境变量对整个操作系统(所有用户)有效。 (在系统变量下配置的环境,本系统所有的用户都可以使用。<相当于...

    环境变量分为系统环境变量和用户环境变量。

    环境变量没有区分大小写,例如path跟PATH是一样的。

    • 系统环境变量对整个操作系统(所有用户)有效。 (在系统变量下配置的环境,本系统所有的用户都可以使用。<相当于全局变量>)
    • 用户环境变量只对当前用户有效。(如果系统中存在多个用户,比如可以多个账号登陆,那么我们在用户A的变量中配置的环境在用户B下就不能使用。<相当于局部变量>)

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    用户变量与系统变量,名称是变量,值是里面的内容,也就是通过变量存储了想要存储的内容,方便调用。

    为了保证自己的修改不对别人造成影响,那么一般就是用户变量。
    对于当前用户而言,设置用户变量跟系统变量大致相同,只是系统变量的路径排在用户变量之前。可能出现一种情况:如果path系统变量中包含java命令,path用户变量中也包含java命令,那么优先执行系统变量中的java命令。

    展开全文
  • Python变量区分大小写,所以studentStudent不是同一个变量。答:对老子说:“道法自然。”(《道德经》第二十五章)其中“自然”的意思是( )答:自然而然内蒙古国家级历史文化名城有答:呼和浩特中国大学MOOC: ...
  • 注意,需要说明的一点是PHP4以来,引入了引用赋值的概念,其实多数语言的引用类似,不过我觉得最类似的是C/C++.因为它也用到了"&"符号。例如:其他语言一样,只能对有变量名的变量才可以引用。好了现在大家对...
  • 全局变量和局部变量的区分

    千次阅读 热门讨论 2013-11-13 17:10:57
    全局变量,静态变量和局部变量的区别;从存储方式和作用域两个方面做了一个比较!
  • 成员变量和局部变量的区别(超全简明解析)
  • Python变量名必须以字母或下划线开头,并且区分字母大小写。答:对在双子叶植物茎的次生结构中,次生木质部主要是由( )分裂、生长分化而形成的。答:纺锤状原始细胞中国自己修建的第一条铁路是()答:唐胥铁路用两种...
  • 全局变量和局部变量的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-05-13 16:15:15
    ①从空间上分配:从变量的作用域可以分成:局部变量和全局变量。 ②从变量的存在时间(生存周期)可以分成:静态存储和动态存储。 静态存储:程序在运行期间分配固定的存储方式。 动态存储:程序在运行期间根据需要...
  • python中如何区分常量和变量

    千次阅读 2016-07-09 11:13:25
    python变量和常量 变量在内存中的表示
  • simulink定义变量赋值

    千次阅读 2021-04-18 14:48:28
    第2章 Simulink模块操作图2-13中的两个Gain模块分别用变量asqrt(a)作为模块 的增益值,这样在MATLAB工作区中为变量a赋值后,定义 的参数值可以传递到模块参数中......SIMULINK仿真的运行 构建好一个系统的模型之后,...
  • Shell 变量的作用域(Scope),就是 Shell 变量的有效范围(可以使用的范围)。 在不同的作用域中,同名的变量不会相互干涉,就好像 A 班有个叫小明的同学,B 班也有个叫小明的同学,虽然他们都叫小明(对应于变量...
  • 解释变量是指着重研究的自变量,是研究者重点考查对变量(被解释变量)有何影响的变量。 控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量,即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的变量之外的变量,是研究者不...
  • 成员变量和局部变量的区别

    千次阅读 2020-12-06 22:12:51
    成员变量和局部变量的区别 1、成员变量是独立于方法外的变量,局部变量是类的方法中的变量 1)、成员变量:包括实例变量和类变量,用static修饰的是类变量,不用static修饰的是实例变量,所有类的成员变量可以通过...
  • 多数情况下,我们的被解释变量都是连续变量,但也有些情况下,我们会对分类变量感兴趣,比如,出门时选择何种交通工具?大学毕业时是否继续读研?等等。那么,此时,该用何种模型来分析比较合适呢? 分类变量可...
  • matlab定义变量-MATLAB,变量

    万次阅读 2021-04-24 21:26:12
    本教程分享:《matlab定义变量》,matlab中变量如何定义?...关键字函数名不能作为变量名。扩展知识:Matlab变量的特点:不需事先声明,也不需指定变量类型,Matlab自动根据所赋予变量的值或对变量所进行的操作来...
  • process.env 是 Node.js 中的一个环境变量。其中保存着系统的环境的变量信息。可使用 Node.js 命令行工具直接进行查看: 1.安装nodejs 2.通过终端(cmd),输入node,进入编辑模式 3.输入process+回车, 显示进程...
  • matlab数值数据和变量

    千次阅读 2021-04-20 15:22:27
    常用数学函数 (1)函数的调用格式为: 函数名(函数自变量的值) 函数的自变量规定为矩阵变量,当然也可以是标量,标量本身是矩阵的一种特例。 函数在运算时是将函数逐项作用于矩阵的每个元素上,所以最后运算的结果...
  • 那么今天我就借助《C程序设计语言》与《C指针》这两本书来尽可能区分一下他们。 首先我们要了解变量的三种属性:作用域,链接属性,存储类型。 作用域:变量可以被使用的区域。 链接属性:决定如何处理不同位置...
  • 静态局部变量和动态局部变量区别

    千次阅读 2020-05-13 10:03:05
    静态局部变量和动态局部变量区别: 1.静态局部变量属于静态存储类别,在静态存储区分配存储单元,在整个运行期间都不释放。 而自动变量(动态局部变量)属于动态存储类别,占动态存储空间,函数调用后释放 2.静态局部...
  • JS引用和变量

    千次阅读 2019-03-28 19:19:04
    JS引用和变量 开发工具与关键技术:VS JavaScript 作者:吴泽锋 撰写时间:2019年3月28日 1、JS引用 1.1、外部JS引用 直接在解决方案管理器里的Script,里面进行选择,把想要的JS选中直接拖进该视图要引用的位置...
  • 在一个研究或实验中,主要包括两种变量:...不同的领域,自变量和因变量的名称各不相同,但其实际意义是一样的。SPSSAU整理控制变量是什么现实研究中,一个问题往往与多个因素有关。但任何实验或研究,都不可能考虑...
  • 结构体指针结构体变量

    千次阅读 2020-12-26 16:17:58
    今天在写题目的时候出现了一处小错误,就是由于结构体指针结构体变量没有区分清楚,接下来谈一谈这两者的区别; 2.内存空间上面的差别 假设有如下代码: typedef struct Stu { int age; }stu; 此时定义一个...
  • 如何使用SPSS Amos进行验证性因子分析(CFA)...在社会调查时,由于潜变量(一些理论变量,例如顾客忠诚度)的不可观测性,会使用一些可观测的变量来测度它(问卷中的具体问题)。 因此,当我们根据逻辑演绎...
  • 成员变量和局部变量详解

    千次阅读 多人点赞 2020-06-10 10:19:53
    文章目录1、考点:2、局部变量和成员变量的区别3、具体的测试代码4、过程分析(重点)5、补充 1、考点: 就近原则 变量的分类 成员变量:类变量、实例变量 局部变量 非静态代码块的执行:每次执行实例对象都会...
  • 静态局部变量和静态全程变量static。

    万次阅读 多人点赞 2019-01-01 13:28:04
    static 是 C/C++ 中很常用的修饰符,它被用来控制变量的存储方式可见性。 1.1 static 的引入 我们知道在函数内部定义的变量,当程序执行到它的定义处时,编译器为它在栈上分配空间,函数在栈上分配的空间在此...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 480,011
精华内容 192,004
关键字:

区分自变量和因变量