从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

一、伪回归现象 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在 相依关系的错误结论。这是传统回归分析方法较易犯的一种错误。 经济学家早就发现经济变量之间可能会存在伪回归现象。 20 世纪 70 年代，Grange、Newbold 研究发现，造成“伪回归”的根本原因 在于变量的时序序列的非平稳性

7.1 概述 7.2 函数的定义与调用 7.3 数组作函数参数 7.4 函数的嵌套调用和递归调用 7.5 局部变量和全局变量及其作用域 7.6 变量的存储类别及变量的生存期 7.7 函数的存储分类 7.8 编译预处理 7.9 多文件程序的调试方法

本文介绍一种新的混合离散变量优化方法及通用程序。该程序适合于求解含有整型、离散型和连续型变量的最优化问题,能给出符合工程要求的规格化最优解。本程序经用30个工程设计和数学问题的考核与评定,证明这种具有多功能的组合型算法和程序,其解题的可靠性,若按最优解的目标函数值的精度在10-2以下统计,达到100%。文中还简介了本程序在两个工程设计问题中的应用

1. 概述 2. 定义结构体类型变量的方法 3. 结构体变量的引用 4. 结构体变量的引用和初始化 5. 结构体数组 6. 指向结构体类型数据的指针 7. 用指针处理链表 8. 共用体 9. 枚举类型 10.用typedef定义类型

前几章的方法都只涉及一种变量,主要是比较它的各组值之间的差异。但生物学所涉及 的问题是多种多样的,对许多问题的研究需要考虑不只一个变量,例如生物的生长发育速度 就与温度,营养,湿度……等许多因素有关,我们常常需要研究类似的多个变量之间的关系 这种关系可分为两大类,即相关关系与回归关系

⚫ 概述 ⚫ 定义结构体类型变量的方法 ⚫ 结构体变量的引用 ⚫ 结构体变量的初始化 ⚫ 结构体数组 ⚫ 指向结构体类型数据的指针 ⚫ 共用体 ⚫ 用typedef定义类型

一、JDK（Java Development Kit）6.0 版安装，文件名 jdk-6u3-windows-i586-p.exe。 安装完毕后，设置下列环境变量（步骤：我的电脑点右键→属性→高级→环境变量→系统变量）： 1. JAVA_HOME=C:\\Program Files\\java\\jdk1.6.0_03（JDK 默认安装目录）

◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析

 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能