变量的作用域（空间特性） 变量的作用域也称为可见性，指变量能够被访问的范围。 分为局部变量和全局变量两类：局部变量的范围较窄，限定在程序中的部分区域；全局变量的范围较宽，可以是整个文件甚至是整个程序

因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术 。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数 据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的 数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要 信息。原始的变量是可观测的显在变量,而假想变量是不 可观测的潜在变量,称为因子。 例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可以 通过一个有24个指标构成的评价体系,评价百货商场的24 个方面的优劣

一个地址唯一指向一个内存变 量，我们称这个地址为变量的 指针。如果将变量的地址保存 在内存的特定区域，用变量来 存放这些地址，这样的变量就 是指针变量，通过指针对所指 向变量的访问，也就是一种对 变量的“间接访问

第14章变量的存储类别及 内部、外部函数 一、变量的存储类型 1、自动变量 2、静态变量 3、寄存器变量 4、外部变量 二、内部函数和外部函数 1、内部函数 2、外部函数

2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性

本章主要讲述随机变量与分布函数,一维离散型随机变量,连续型随机变量的概 内容率密度,二维随机变量及其分布,边缘分布与随机变量的独立性,随机变量函数的分 布等内容

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

一、二维随机变量的概念 在射击时,弹着点是目标上的一个位 置,它与横坐标和纵坐标有关,弹着点受 两个变量的影响在工程结构设计中,出于 士可靠性的考虑,需要考察构件的抗拉力与 荷载效应,可靠性也受着两个变量的影 响 工 与一维随机变量类似,一般地我们可 定义二维随机变量如下:

9.1虚拟变量的性质 一、回归分析中,被解释变量不仅常受一些比率尺度变量(如收入、产量、价格、成本、高度和温度)的影响,而且还受定性性质变量(也被称为名义尺度变量,如性别、种族、肤色、宗教、国籍、战争)的影响。 二、为了在模型中能够反映这些定性性质变量的影响,并提高模型的精度,需要将它们量化

第10章随机变量与数字特征典型例题与综合练习 一、典型例题 1.随机变量 例1指出以下各变量是不是随机变量是离散型的随机变量还是连续型的随机变量? (1)某人一次打靶命中的环数; (2)某厂生产的40瓦日光灯管的使用时数; (3)鲁棉1号品种棉花的纤维长度; (4)某纺纱车间里纱锭的纱线被扯断的根数; (5)某单位一天的用电量