探讨结果变量与多个因素之间的关系

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计

一、填空题 1、（ ）称为变量分离方程,它有积分因子( )

一、填空 1.形如 称为变量可分离方程,它有积分因子

消费行为:经济学分析思路 把决定消费行为的众多因素抽象为收入,价格和偏好等 常规经济变量,并设计相应分析框架来研究理性的消费

目前,在机械优化设计中,离散量或混合量的优化设计程序尚少,而在设计变量中包含有离散变量时,如齿轮的齿数、模数、钢板厚度等,则应选用整数优化程序。因此,本文以网格法为基础,根据设计变量变化的性质,分别采用连续量和离散量进行迭代计算,以获得较理想的最优化解。本文用ALGOL语言编写了整数优化计算程序,并进行了实例计算。程序简单易懂,使用方便灵活,特别对求解小型混合量优化设计课题是有参考意义的

一、协方差 如果X与Y相互独立，则 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]=0 因此，对于任意两个随机变量X与Y，若 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0, 则随机变量X与Y不相互独立，从而说明X与Y之间有一 定联系，因而给出如下定义

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

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

研究多元地质统计学涉及以下方面的若干问题:(1)多元地质统计学的基本假设,包括:协同区域化变量、互变异函数、互协方差以及协同区域化变量的二阶平稳假设和内蕴假设;(2)协同区域化矩阵;(3)协同区域化的线性模型;(4)多元地质统计学的最佳估计方法,包括用协同克立格法对区域化变量的估计、空间分量的估计以及区域化因子的估计