Visual Basic的语言基础 变量 变量有两个特性:名字和数据类型。 变量的命名规则 变量代表在程序执行过程中其值可以改变的存储单元,这个存储单元的名字称为变量名。VB变量名的命名规则为: 1.变量名只能有字母、数字和下划线组成; 2.变量名的第一个字符必须是英文字母,最后一个字符可以是类型说明符号; 3.变量名也可以是其他语言中的字符,例如汉字;如姓名可以作为变量名。 4.变量名最长不能超过255个字符; 5.不能使用 Visual Basic的保留字作为变量名。例如: print,cls等不能作为变量名。但是可以将保留字作为变量名的一部分使用,例如: printscr, clspic等 6.变量名在6.VisualBasicheIo《HEeIIooheIIOHELLO中不区分大小写。例:hello、ello,hello和hello等是同一个变量。在输入之后, Visual Basic会自动将他们转化成相同的写法

一、单项选择题 1、在满足经典假定条件的回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的 说法正确的有（ C ） A．被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量 C．被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

（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)

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

用回归方程定量地刻划出一个因变量Y与 多个自变量X1，X2…之间的线性依存关 系，称为多重线性回归。其中自变量可 以是随机变动的，也可以是人为选定的， 而因变量是随机变量。 若所有变量都是随机的，还可做多重相 关来描述因变量与一组自变量之间的线 性关系；用偏相关(partial correlation) 描述因变量和一个自变量在扣除其他自 变量影响之后的线性相关

10.1 虚拟变量的性质 10.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量，一个两分定性变量的回归 10.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归 10.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归 10.5 比较两个回归 10.6 虚拟变量在季节分析中的应用 10.7 因变量也是虚拟变量的情形：(略) 10.8 总结

第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

【教学目的】了解管理研究的基本要素；理解管理理论的因果解释和结构解释功能，构念与变量及变量类型，潜变量和显在变量及其关系、理论的呈现方式；熟悉管理理论的构建过程，自变量、因变量、中介变量和调节变量及其相互作用机制，掌握假设的提出及其陈述形式 【教学重点与难点】管理学理论构建过程；构念与变量及其变量间关系；假设提出及陈述；理论的呈现方式