（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

定义2.5如果每次试验的结果对应着一组确 定的实数(1525),它们是随试验结果 不同而变化的n个随机变量,并且对任何一 组实数x12xn事件 \515x25xn\有确定的概率,则称 n个随机变量的整体(525)为一个n元 随机变量(或n元随机向量) 定义2.6称n元函数

二元正态分布 定义若二元连续型随机变量(ξ,n)的联合概率 密度为

一、二元离散选择模型的经济背景 二、二元离散选择模型 三、二元 Probit离散选择模型及其参数估计 四、二元 Logit离散选择模型及其参数估计 五、二元离散选择模型的变量显著性检验

在研究一元函数时,已经看到了函数关于自变量的变化率(导数)的重要性.对于二元函数也同样有一个处于重要地位的函数变化率问题.因二元函数有两个自变量, 且这两个自变量是彼此无关的,故可考虑函数关于其中 的一个自变量的变化率,此时将另一个自变量看作不变这种变化率称之为偏导数

在研究一元函数时,已经看到了函数关于自变量的 变化率(导数)的重要性.对于二元函数也同样有一个处于 重要地位的函数变化率问题.因二元函数有两个自变量 且这两个自变量是彼此无关的,故可考虑函数关于其中 的一个自变量的变化率,此时将另一个自变量看作不变 这种变化率称之为偏导数

针对相图模式识别评估,给出了一种新方法来计算预报中间化合物的生成与否和中间化合物的种类以及数量.利用构成二元系相图的纯组分的离子的微观参数(半径和电负性)作为原始变量,经过特征变换和归一化处理,建立判别函数,计算并预报了二价稀土卤化物与碱金属卤化物构成的二元系相图按中间化合物信息进行的结果

一、全微分的定义 区分二元函数的几个基本概念: 1.二元函数z=f(x,y)在点p(x,y)关于自变量增量△x和△y8的全增量为△z=f(x+△x,y+△y)-f(x,y)

二元线性回归分析是指预测值受两个变量的影响。因此, 每个数据点均由三个坐标确定其空间位置。它们散点图中所 有的数据点并不构成一个平面。为此,可建立一个与散点图 拟合最好的平面,用来代表事物变化的规律,并作为预测的 依据

第十章多元函数微分学 第一节多元函数的极限及连续性 思考题: 1.将二元函数与一元函数的极限、连续概念相比较,说明二者之间的区别 答:二元函数与一元函数的极限都是表示某动点P以任意方式无限靠近定点时,与 之相关的一变量无限接近于一个确定的常数,不同的是后者对应P,Q点是数轴上的点, 前者对应的P,Q是平面上的点