变量-

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少儿编程Scratch课程课件---变量---变量详解

字符串类型
数字类型
少儿趣味编程 - Scratch
3 Part
变量的概念
什么是变量
变量对所有的编程语言来说都是非常重要的
什么是变量
专业地讲，变量是被命名的计算机内存区域。 Scratch中用变量来记录可变值。变量一次只能保存一个值，这些值可以是数字或字符串（任何文本）。 Scratch中的变量必须在项目运行之前创建，这样的好处是可以使用少量的RAM用于存储项目实际运行时使用的值。可以把变量想象成一个盒子，程序随时都能存放盒子中的数据（数字和文本）。
少儿趣味编程 - Scratch
2 Part
数据类型
三种数据类型
Scratch支持三种数据类型：
布尔类型：仅有两个值；真或假，即True或False。用于测试一个或多个条件，从而让程序选择不同的执行路径。数字类型：可以是整数或小数。可以使用数字和逻辑运算模块的“将···四舍五入” 积木、向上\向下取整函数把小数转变为整数。字符串类型：是一系列字符的集合。字符可以是字母（大小写均可）、数字（0-9），以及能在键盘上输出的符号（+、-、&、@等）。字符串可以存储姓名、地址、图书标题等。
少儿趣味编程 - Scratch
变量 - 变量详解
Part 1 Part 2 Part 3 Part 4 Part 5
学习目标数据类型变量的概念实践与思考课后练习
C 目录 ontents
少儿趣味编程 - Scratch
1 Part
学习目标
学习目标
掌握数据类型掌握数据类型的转换掌握变量的概念
常用的圆角矩形的功能积木（如“x坐标”、“y坐标”、“方向”、“造型编号”、 “大小”、“音量”、“节奏”等）得到的都是数字类型，可以拖动到数字凹槽。个别圆角矩形的功能积木（如侦测模块中的“回答”积木，或是数字和逻辑运算模块中的“连接”积木）既可以返回数字类型，也能返回字符串类型的数据。当把它拖动到数字凹槽时，Scratch会自动转换数据类型。

简要解释变量,自变量,因变量,中介变量 -回复

简要解释变量,自变量,因变量,中介变量-回复变量是在研究中被测量或观察的事物或概念，可以是数量的测量结果（如温度、高度等），也可以是特定的属性或特征（如性别、年龄等）。

在统计学和科学研究中，变量通常被用来描述和解释不同变量之间的关系。

在构建实验和研究设计时，研究人员会往往针对特定研究问题选择和操作变量。

自变量是一个在研究中被操纵或改变的变量，它可以影响或导致因变量的变化。

自变量通常被研究者主动控制，以确定其对因变量的影响。

自变量可以有多个层级，也可以是连续或离散的。

例如，在一项研究中，研究者想了解饲料类型对小鼠体重的影响，饲料类型就是自变量，研究者可以控制不同类型的饲料来观察小鼠体重的变化。

因变量是在研究中被测量或观察的变量，其取决于自变量的改变。

因变量是研究者感兴趣的结果或影响。

研究者通过观察和测量因变量的变化，来判断自变量对其有何影响。

在前面提到的自变量为饲料类型的小鼠体重研究中，小鼠体重即是因变量，它会随着不同饲料类型的改变而发生变化。

中介变量是介于自变量和因变量之间的一个或多个变量，在自变量和因变量之间传递或解释影响的机制。

它们可以帮助解释自变量对因变量的作用。

中介变量可能是一个或多个连续的或离散的变量。

通过研究中介变量，研究者可以更好地了解自变量如何通过中介变量对因变量产生影响。

例如，在一个医学研究中，自变量是一个药物的剂量，因变量是患者的疾病症状，而中介变量可以是药物对患者生理机制的影响。

总之，自变量是研究者主动操纵或改变的变量，因变量是受自变量影响的结果变量，中介变量是解释自变量和因变量之间关系的传递或解释机制的变量。

研究人员选择和操作自变量，并观察因变量的变化，通过分析中介变量来探究自变量对因变量的影响机制。

2019高考生物二轮复习方法---找变量

高考生物二轮复习总结2讲方法：找变量----自变量和因变量实验题读题首要任务：找出并用笔标记实验目的，并仔细审阅找出变量----自变量（原因）和因变量（结果），它们是因果关系。

1）描述“A随着B的变化而变化”。

B自变量，A是因变量。

2）一般曲线图中，横轴对应的是自变量，纵轴对应的是因变量。

3）表格中，处理不同的变量为自变量。

4）研究/探究/验证“A对B的影响”。

A自变量，B是因变量。

举例：判断自变量和因变量1.如图表示酶X的活性与温度的关系示意如图。

2.镁元素是叶绿素的重要组成元素，植物体缺少镁元素会导致叶片发黄，影响光合作用。

请设计实验验证镁是植物必需的矿质元素。

实验材料：某种植物幼苗若干、完全培养液、缺镁培养液写出该实验的设计思路：____________________________________3.研究人员在最适温度和7klx光照强度下，测定不同浓度CO2对甲、乙两种蔬菜光合速率的影响，绘制数学模型如图。

4.当其他条件均最适宜时，北沙参在不同温度和光照强度条件下的光合速率如下图所示，光合速率用干重增加速率(mg/单位面积·h)表示。

5.为研究细胞分裂素对低温胁迫下茄子光合作用的影响，实验人员设计了如下实验方案（实验过程中光照和CO2适宜），结果如下表。

组别处理叶绿素含量(mg·g-1)光合速率(C02)(μmol·m-2·s-1)气孔导度(μmol·m-2·s-1)甲常温+喷施蒸馏水18.699.190.153乙常温+一定浓度的细胞分裂素溶液20.1712.580.168丙低温+喷施蒸馏水10.74 2.750.053丁低温+一定浓度的细胞分裂素溶液12.01 4.030.0646.研究人员为研究不同浓度的植物激素M和植物激素N对某种植株插条生根的影响做了相关实验，结果如下表。

下列分析不合理的是（）7.答案：判断自变量和因变量1.如图表示酶X的活性与温度的关系示意如图。

控制系统组态设计4-变量

整型数据，取值范围（−2 147 483 648）～2 147 483 647。 5）结构变量当组态王工程中定义了结构变量时，在变量类型的下拉列表框中会自
动列出已定义的结构变量，一个结构变量作为一种变量类型，结构变量下可包含多个成员，每一个成员就是一个基本变量，成员类型可以为：内存离散、内存整型、内存实型、内存字符串、I/O 离散、I/O整型、I/O 实型、I/O 字符串。
它们的值。预设变量还有： $用户名：在程序运行时记录当前登录的用户的名字。 $访问权限：在程序运行时记录当前登录的用户的访问权限。 $启动历史记录：表明历史记录是否启动（1=启动；0=未启动）。
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3.1 变量的类型
$启动报警记录：表明报警记录是否启动（1=启动；0=未启动）。 $新报警：每当报警发生时，“$新报警”被系统自动设置为1。由工
在工程浏览器中左边的目录树中选择“数据词典”项，右侧的内容显示区会显示当前工程中所定义的变量。双击“新建”图标，弹出“定义变量”属性对话框。组态王的变量属性由基本属性、报警配置、记录配置三个属性页组成。采用这种卡片式管理方式，用户只要用鼠标单击卡片顶部的属性标签，则该属性卡片有效，用户可以定义相应的属性。“变量属性”对话框如图3−1 所示。
程人员负责把该值恢复到0。 $启动后台命令：表明后台命令是否启动（1=启动；0=未启动）。 $双机热备状态：表明双机热备中计算机的所处状态。 $毫秒：返回当前系统的毫秒数。 $网络状态：用户通过引用网络上计算机的$网络状态的变量得到网络
通讯的状态。
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3.2 基本变量的定义
内存离散、内存实型、内存长整数、内存字符串、I/O 离散、I/O 实型、I/O 长整数、I/O字符串，这八种基本类型的变量是通过“变量属性”对话框定义的，同时在“变量属性”对话框的属性卡片中设置它们的部分属性。

c中的引用变量-概述说明以及解释

c中的引用变量-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引用变量是C语言中一个重要的概念，它允许程序员创建一个别名或者称为引用来访问另一个变量的值。

在C语言中，普通变量是存储数据的位置，而引用变量是存储另一个变量地址的位置。

通过引用变量，程序员可以更加灵活地操作数据，同时也提高了代码的可读性和可维护性。

本文将介绍引用变量的概念、用法、优势和注意事项，总结引用变量在C语言中的重要性，探讨引用变量在实际应用中的作用，并展望未来引用变量在C语言中的发展前景。

通过深入了解引用变量，可以帮助读者更好地理解C语言的编程思想和技术应用，从而提升自己的编程能力。

1.2 文章结构：本文将首先介绍引用变量的概念，并解释它在C语言中的具体用法。

接着，将探讨引用变量相较于普通变量的优势，以及在使用引用变量时需要注意的事项。

在结论部分，将总结引用变量在C语言中的重要性，探讨其在实际应用中的价值，并展望引用变量在未来的发展前景。

通过本文的阐述，读者将能更深入地理解引用变量在C语言中的作用和意义，提升对于此概念的认识和运用能力。

1.3 目的：在本文中，我们的目的是探讨C语言中引用变量的概念、用法、优势和注意事项。

通过深入分析引用变量在C语言中的应用，以及总结引用变量的重要性，我们希望读者能够更加深入地理解引用变量，并在实际编程中更加灵活地运用它们。

通过本文的阐述，读者可以更好地掌握引用变量的技术要点，提高自己在C语言编程中的水平，从而更好地应对各种编程挑战。

同时，我们也希望引发读者对引用变量在未来发展中的应用和可能性的思考，为C语言编程的未来发展做出贡献。

2.正文2.1 什么是引用变量引用变量是C语言中一种特殊的变量类型，它允许开发人员创建一个别名或者代表另一个变量的变量。

通过引用变量，我们可以直接访问并修改另一个变量的值，而不需要使用额外的指针或者副本。

引用变量在C语言中类似于指针，但是与指针不同的是，引用变量必须在声明时初始化，并且不可以再次改变其引用的对象。

因子变量效应变量 variable -回复

因子变量效应变量variable -回复什么是因子变量和效应变量？在研究中，因子变量（也称为自变量或解释变量）是研究人员用来解释或预测某种现象的变量。

因子变量通常被认为是对所研究问题造成影响的原因或决定因素。

因子变量可以是连续的（例如年龄、收入水平）或分类的（例如性别、种族）。

在统计分析中，研究人员经常使用因子变量来了解不同因素对结果或现象的影响程度。

相反，效应变量（也称为应变量或结果变量）是研究人员希望解释或预测的变量。

效应变量是研究问题的结果，其取决于因子变量的变化。

效应变量可能是定量的（例如身体质量指数、考试分数）或定性的（例如满意度等级、是否购买某产品）。

研究人员通常通过观察因子变量与效应变量之间的关系来评估因子变量对效应变量的影响。

为什么需要因子变量和效应变量？研究中使用因子变量和效应变量的目的是为了理解某种现象或问题，并确定可能的影响因素。

通过分析因子变量和效应变量之间的关系，研究人员可以得出结论，指导政策制定或预测未来趋势。

如何选择因子变量和效应变量？选择因子变量和效应变量需要考虑研究问题的目的和假设。

首先，研究人员应该明确他们想要回答的问题是什么，并确定影响或解释该问题的因素。

其次，研究人员需要确定可以量化或分类的因子变量和效应变量。

最后，研究人员可以通过文献回顾、专家咨询和数据分析等方法来选择最合适的因子变量和效应变量。

因子变量和效应变量之间的关系如何分析？为了分析因子变量和效应变量之间的关系，研究人员可以使用统计方法，例如相关分析、回归分析等。

相关分析可以帮助研究人员确定因子变量和效应变量之间是否存在关联，以及关联的强度和方向。

回归分析可以帮助研究人员建立因子变量和效应变量之间的数学模型，并量化因子变量对效应变量的影响。

除了统计方法，研究人员还可以使用实验设计、问卷调查等方法来研究因子变量和效应变量之间的关系。

实验设计可以帮助研究人员控制其他潜在影响因素，并确保因子变量对效应变量的影响是真实可靠的。

变量数据的获得方法

变量数据的获得方法我折腾了好久变量数据的获得方法，总算找到点门道。

说实话，变量数据这事儿，我一开始也是瞎摸索。

最开始啊，我就觉得从文件里读取数据应该挺简单的吧。

我就试着从那种简单的文本文件里读，我以为就是打开文件，然后一行一行地把数据拿出来就好。

结果呢，我弄错了数据的格式，数据在文件里不是规规矩矩排列的，我读出来的数据那叫一个乱七八糟，这就是我的第一个失败教训。

之后我又想，那从用户输入来获取变量数据怎么样呢？这就像是在现实里问别人问题，然后别人告诉你答案，你把这个答案当作数据。

这个方法听起来挺容易的，但是问题也不少啊。

比如说用户可能输入不合法的内容，要是你需要的是数字，但是用户输入了字母，这程序就容易报错。

我就有一次没处理好这个情况，整个程序就崩了。

再后来我试过从数据库里获取变量数据。

这数据库就像是一个大仓库，你得找到对应的库、表、列才能把你想要的数据拿出来。

我当时对数据库里的数据结构不是很清楚，找数据就像在一个堆满东西又乱七八糟的大房间里找一个小物件似的，找了好久才找到正确的路径和方法去获取我需要的变量数据。

还有啊，从网络接口获取变量数据也很常见。

这就好比你每天等着快递员给你送包裹，包裹里装着你要的东西也就是变量数据。

但是这个可麻烦了，网络可能不稳定，就像快递员可能在路上遇到各种状况不能按时送达。

有时候代码还会出现网络权限之类的问题，我有次就因为没注意网络接口的权限设置，半天获取不到数据，还以为是代码逻辑错误。

现在我比较拿手的方法就是从传感器获取变量数据了，这就像是从一个特别的小助手那里得到数据。

这个小助手就是传感器，比如温度传感器它随时告诉我温度这个变量，但是传感器的数据有时候有误差，你得进行校验和处理，就像你要核实这个小助手给你的消息是不是准确。

不过呢，到底该用哪种方法获取变量数据，还是得看具体的情况，如果是个小项目，可能简单的用户输入或者文本文件读取就够了。

要是大型项目，数据库或者网络接口就可能更适合。

Arduino语法--变量和常量

Arduino语法--变量和常量⼀、变量⼀般变量的声明⽅法为：类型名＋变量名＋变量初始化值。

变量名的写法约定为⾸字母⼩写，如果是单词组合则中间每个单词的⾸字母都应该⼤写，例如ledPin、ledCount等，⼀般把这种拼写⽅式称为⼩⿅拼写法（pumpy case）或者骆驼拼写法（camel case）。

变量的作⽤范围⼜称为作⽤域，变量的作⽤范围与该变量在哪⼉声明有关，⼤致分为如下两种。

（1）全局变量：若在程序开头的声明区或是在没有⼤括号限制的声明区，所声明的变量作⽤域为整个程序。

即整个程序都可以使⽤这个变量代表的值或范围，不局限于某个括号范围内。

（2）局部变量：若在⼤括号内的声明区所声明的变量，其作⽤域将局限于⼤括号内。

若在主程序与各函数中都声明了相同名称的变量，当离开主程序或函数时，该局部变量将⾃动消失。

⼆、常量常量是指值不可以改变的量，例如定义常量 const float pi＝3.14，当pi＝5时就会报错，因为常量是不可以被赋值的。

编程时，常量可以是⾃定义的，也可以是Arduino核⼼代码中⾃带的。

下⾯就介绍⼀下 Arduino核⼼代码中⾃带的⼀些常⽤的常量，以及⾃定义常量时应该注意的问题。

1.逻辑常量（布尔常量）：false 和true false的值为零，true通常情况下被定义为1，但true具有更⼴泛的定义。

在布尔含义（BooleanSense）⾥任何⾮零整数为true。

所以在布尔含义中－1、2和－200都定义为true。

2.数字引脚常量:INPUT和OUTPUT ⾸先要记住这两个常量必须是⼤写的。

当引脚被配置成INPUT时，此引脚就从引脚读取数据；当引脚被配置成 OUTPUT时，此引脚向外部电路输出数据。

在前⾯程序中经常出现的pinMode（ledPin，OUTPUT），表⽰从ledPin 代表的引脚向外部电路输出数据，使得⼩灯能够变亮或者熄灭。

3.引脚电压常量:HIGH和LOW 这两个常量也是必须⼤写的。

C语言-02-变量输入输出和函数

2.2.4 复合赋值与自加自减
复合赋值以下几种运算称为复合赋值，复合赋值也是一种赋值。 a+=b; /*相当于a=a+b; 将a的值增加b*/ a-=b; /*相当于a=a-b; 将a的值减少b */ a*=b; /*相当于a=a*b; 将a的值放大b倍 */ a/=b; /*相当于a=a/b; 将a的值缩小b倍 */ a%=b; /*相当于a=a%b; 将a的值变为a除以b的余数 */
3、变量的初始化
变量在定义时同时就赋给一个值，称为初始化。如 float z=4.2, v, s=1.3; /* 变量z,s在定义时同时初始化，而变量v只是定义。 */ 再如
int x,y=3,z;
4、变量值的输出
整型变量的值是一个整数，实型变量的值是一个实型数，因此其输出与整型数、实型数的输出并无区别。如下列程序段将输出##1.600000**9 float x=2.5; int y; x=1.6; /* x原来为2.5，现变为1.6 */ y=3; /* y原来未知，现变为3 */ printf("##%f**%d\n",x,y*3);
2、变量的赋值
变量的赋值就是给变量一个值。通过赋值使变量获得一个新的值。赋值用赋值运算符“=”，其格式如下：变量名=表达式；赋值语句执行时先计算右边的表达式的值，再将所得的值赋给左边的变量。如 int a,b; a=5; /* a获得值5 */ b=6+a; /* 将6+a的值也就是11赋值给b */ 变量可以再次赋值，再次赋值后，原先的值就被新的值覆盖。如经过下列语句后a的值是6。 a=5; a=6; /*注意变量经过新的赋值以后，原来的值5就丢失了 */
2.2.2 输入数据

08、汇编语言--变量

08、汇编语⾔--变量变量程序运⾏中有很多变化的结果，需要在可读和可写的主存开辟存储空间，这就是变量（Variable）。

变量的定义变量的定义是给变量申请固定长度的存储空间，然后进⾏相应的存储单元初始化。

变量定义伪指令变量定义伪指令是最常使⽤的汇编语⾔说明性语句，它的汇编语⾔格式为：变量名变量定义伪指令初值表变量名表⽰初值表⾸个数据的逻辑地址，汇编语⾔使⽤这个符号表⽰地址，当变量名不存在的情况下，汇编程序将直接为初值表分配空间，⽆符号地址。

初值表是⽤逗号分隔的参数，由各种形式的常量和特殊的符号“?”、“DUP”组成。

其中“?”表⽰未赋初值，如果多个存储单元的初值相同，可以⽤复制操作符DUP说明。

重复次数 dup（重复参数）变量定义伪指令有DB、DW、DD、DF、DQ和DT。

汇编语⾔还⽀持复杂的数据变量，例如结构（Structure）、记录（Record）、联合（Union）等。

字节量数据⽤DB定义的变量是字节(BYTE)类型的，占8位，对应⽆符号整数0 ~ 255（C & C++的char类型）。

.model small.stack.data ; 数据段minint = 10bvar1 db 0,128,255,-128,0,+127bvar2 db 1,-1,38,-38,38h,-38hbvar3 db ? ;⽆初始值，⼀般⽤0填充存储空间bvar4 db 5 dup('$')bvar5 db minint dup(0),minint dup(minint,?)db 2 dup(2,3,2 dup(4)).code ;代码段.startup.exitend通过DUP操作符为BVAR4定义了5个相同的数据，DUP操作符可以嵌套，像最后⼀个⽆变量名的变量初值依次是：02 03 04 04 02 03 04 04。

db 2 dup(2,3,2 dup(4))字量数据⽤DW定义的变量是16位、字量（Word-sized）数据（对应C、C++语⾔的short类型）。

变量6 概括-概述说明以及解释

变量6 概括-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：本文旨在探讨变量6的相关概念和应用。

变量是编程语言中非常重要的概念之一，它允许我们存储和操作数据，为我们的程序提供了灵活性和可扩展性。

在计算机程序中，我们经常需要处理各种数据类型，例如数字、文本、布尔值等。

这些数据在程序中需要被存储起来，并能够根据需要进行读取、修改和使用。

变量则是一种用于存储和操作这些数据的工具。

变量可以被看作是一个容器，用于存放特定数据类型的值。

在使用变量之前，我们需要给变量取一个名字，并指定它的数据类型。

通过给变量赋值，我们可以将特定数据存储在这个变量中。

之后，我们可以使用这个变量的名字来访问和操作其中的数据。

变量的概念在各种编程语言中都是通用的，尽管在不同的语言中变量的用法和规则可能略有不同，但其核心思想是相同的。

变量的使用可以帮助我们更好地组织和管理程序中的数据，提高代码的可读性和可维护性。

本文将介绍变量的定义、声明和初始化方法，以及不同类型的变量和变量的作用域。

同时，我们还将探讨变量的命名规则和最佳实践，以及一些常见的变量错误和调试技巧。

希望通过阅读本文，读者能够深入了解变量的概念和用法，并能够灵活运用变量来解决实际编程问题。

同时，希望读者能够在编程中养成良好的变量命名和使用习惯，提高代码的可读性和可维护性。

1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在介绍本文的整体组织框架，以便读者能够清晰地了解文章的逻辑结构和内容安排。

本文按照以下结构组织：第一部分是引言，这部分包括概述、文章结构和目的三个部分。

在概述中，我们将简要介绍变量的概念及其在编程中的重要性。

文章结构部分即当前所在的章节，旨在帮助读者理解本文的整体结构。

目的部分将说明本文探讨变量的目的和意义。

第二部分是正文，其中包括要点1和要点2两个小节。

在要点1中，我们将详细解释变量的定义、声明和使用，并介绍不同类型的变量。

在要点2中，我们将进一步探讨变量的作用域、生命周期以及变量在程序执行过程中的变化过程。

六西格玛-变量相关性分析

相关性分析
相关性
相关性，是指两个变量的关联程度。

一般地，从散点图上可以观察到两个变量有以下三种关系之一：两变量正相关、负相关、不相关。

如果一个变量高的值对应于另一个变量高的值，相似地，低的值对应低的值，那么这两个变量正相关。

反之，如果一个变量高的值对应于另一个变量低的值，那么这两个变量负相关。

如果两个变量间没有关系，即一个变量的变化对另一变量没有明显影响，那么这两个变量不相关。

相关性假设
H0: 数据是独立的，即不相关。

H1: 数据不是独立的，即相关。

If the P-valure is <0.05, Reject H0。

举例：
操作如下：
由上图可见，OEE与设备速度应该是正相关的。

但需要进一步验证：
P=0.000<0.05, 说明OEE与设备速度是相关的。

高中数学必修三-变量间的相关关系

变量间的相关关系知识集结知识元变量之间的相关关系知识讲解1、变量之间的相关关系两个变量之间的关系可能是确定的关系（如：函数关系），或非确定性关系．当自变量取值一定时，因变量也确定，则为确定关系；当自变量取值一定时，因变量带有随机性，这种变量之间的关系称为相关关系．相关关系是一种非确定性关系，如长方体的高与体积之间的关系就是确定的函数关系，而人的身高与体重的关系，学生的数学成绩好坏与物理成绩的关系等都是相关关系．2、线性相关和非线性相关：两个变量之间的相关关系又可分为线性相关和非线性相关，如果所有的样本点都落在某一函数曲线的附近，则变量之间具有相关关系（不确定性的关系），如果所有样本点都落在某一直线附近，那么变量之间具有线性相关关系，相关关系只说明两个变量在数量上的关系，不表明他们之间的因果关系，也可能是一种伴随关系．3、两个变量相关关系与函数关系的区别和联系（1）相同点：两者均是两个变量之间的关系．（2）不同点：函数关系是一种确定的关系，如匀速直线运动中时间t与路程s的关系，相关关系是一种非确定的关系，如一块农田的小麦产量与施肥量之间的关系，函数关系是两个随机变量之间的关系，而相关关系是非随机变量与随机变量之间的关系；函数关系式一种因果关系，而相关关系不一定是因果关系，也可能是伴随关系．例题精讲变量之间的相关关系例1.用线性回归模型求得甲、乙、丙3组不同的数据的线性相关系数分别为0.81，-0.98，0.63，其中___（填甲、乙、丙中的一个）组数据的线性相关性最强．例2.如图所示，有A，B，C，D，E，5组数据，去掉___组数据后，剩下的4组数据具有较强的线性相关关系．（请用A、B、C、D、E作答）例3.对两个变量的相关系数r，有下列说法：（1）|r|越大，相关程度越大；（2）|r|越小，相关程度越大；（3）|r|趋近于0时，没有非线性相关系数；（4）|r|越接近于1时，线性相关程度越强，其中正确的是_________．例4.下列两个变量之间的关系是相关关系的是___．①正方体的棱长和体积；②单位圆中圆心角的度数和所对弧长；③单产为常数时，土地面积和总产量；④日照时间与水稻的亩产量．两个变量的线性相关知识讲解1．散点图【知识点的知识】1．散点图的概念：在考虑两个量的关系时，为了对变量之间的关系有一个大致的了解，人们常将变量所对应的点描出来，这些点就组成了变量之间的一个图，通常称这种图为变量之间的散点图．2．曲线拟合的概念：从散点图可以看出如果变量之间存在着某种关系，这些点会有一个集中的大致趋势，这种趋势通常可以用一条光滑的曲线来近似，这种近似的过程称为曲线拟合．3．正相关和负相关：（1）正相关：对于相关关系的两个变量，如果一个变量的值由小变大时，另一个变量的值也由小变大，这种相关称为正相关，正相关时散点图的点散布在从左下角到右上角的区域内．（2）负相关：如果一个变量的值由小变大时，另一个变量的值由大变小，这种相关称为负相关，负相关时散点图的点散布在从左上角到右下角的区域．3、注意：画散点图的关键是以成对的一组数据，分别为此点的横、纵坐标，在平面直角坐标系中把其找出来，其横纵坐标的单位长度的选取可以不同，应考虑数据分布的特征，散点图只是形象的描述点的分布，如果点的分布大致呈一种集中趋势，则两个变量可以初步判断具有相关关系，如图中数据大致分布在一条直线附近，则表示的关系是线性相关，如果两个变量统计数据的散点图呈现如下图所示的情况，则两个变量之间不具备相关关系，例如学生的身高和学生的英语成绩就没有相关关系．4、散点图又称散点分布图，是以一个变量为横坐标，另一变量为纵坐标，利用散点（坐标点）的分布形态反映变量统计关系的一种图形．特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势．优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系的变化形态，以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间的关系．散点图不仅可传递变量间关系类型的信息，也能反映变量间关系的明确程度．2．线性回归方程【概念】线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，运用十分广泛．分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析．如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析．如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析．变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系，设随机变量与变量之间存在线性相关关系，则由试验数据得到的点将散布在某一直线周围．因此，可以认为关于的回归函数的类型为线性函数．【实例解析】例：对于线性回归方程，则＝解：，因为回归直线必过样本中心（），所以．故答案为：58.5．方法就是根据线性回归直线必过样本中心（），求出，代入即可求．这里面可以看出线性规划这类题解题方法比较套路化，需要熟记公式．【考点点评】这类题记住公式就可以了，也是高考中一个比较重要的点．3．最小二乘法【概念】最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术．它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配．利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小．最小二乘法还可用于曲线拟合．其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达．【例题解析】例：关于x与y有如表数据：请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程为y＝0.7x+0.35．解：∵由题意知，，∴＝0.7∴要求的线性回归方程是y＝0.7x+0.35，故答案为：y＝0.7x+0.35．集体步骤就是先做出x，y的平均数，代入的公式，利用最小二乘法做出线性回归直线的方程的系数，写出回归直线的方程，得到结果．【考点解析】最小二乘法一般在线性拟合中应用的比较多，主要是一种方法，能够熟记如何操作就可以了，剩下的就是计算要认真．例题精讲两个变量的线性相关例1.'2018年9月17日，世界公众科学素质促进大会在北京召开，国家主席习近平向大会致贺信中指出，科学技术是第一生产力，创新是引领发展的第一动力某企业积极响应国家“科技创新”的号召，大力研发新产品，为了对新研发的一批产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到一组销售数据{x i，y i）（i=1，2，3，4，5，6），如表（1）求出p的值；（2）已知变量x，y具有线性相关关系，求产品销量y（件）关于试销单价：x（百元）的线性国归方程y=bx+a（计算结果精确到整数位）；（3）用表示用正确的线性回归方程得到的与x对应的产品销的估计值当销售数据（x i，y i）的残差的绝对值|y i-y|<1时，则将销售数据称为一个“有效数据”现从这6组销售数中任取2组，求抽取的2组销售数据都是“有效数据”的概率．参考公式及数据=y i=80，=1606，=91，，'例2.'某地种植常规稻α和杂交稻β，常规稻α的亩产稳定为485公斤，今年单价为3.70元/公斤，估计明年单价不变的可能性为10%，变为3.90元/公斤的可能性为70%，变为4.00的可能性为20%．统计杂交稻β的亩产数据，得到亩产的频率分布直方图如图①．统计近10年杂交稻β的单价（单位：元/公斤）与种植亩数（单位：万亩）的关系，得到的10组数据记为（x i，y i）（i=1，2，..10），并得到散点图如图②．（1）根据以上数据估计明年常规稻α的单价平均值；（2）在频率分布直方图中，各组的取值按中间值来计算，求杂交稻β的亩产平均值；以频率作为概率，预计将来三年中至少有二年，杂交稻β的亩产超过795公斤的概率；（3）①判断杂交稻β的单价y（单位：元/公斤）与种植亩数x（单位：万亩）是否线性相关？若相关，试根据以下的参考数据求出y关于x的线性回归方程；②调查得知明年此地杂交稻β的种植亩数预计为2万亩．若在常规稻α和杂交稻β中选择，明年种植哪种水稻收入更高？统计参考数据：=1.60，=2.82，（x i）（y i）=-0.52，（x i）2=0.65，附：线性回归方程=bx+a，b=．'当堂练习单选题练习1.用模型y=ce kx拟合一组数据时，为了求出回归方程，设z=lny，其变换后得到线性回归方程z=0.3x+2，则c=（）A．e2B．e4C．2D．4练习2.根据最小二乘法由一组样本点（x i，y i）（其中i=1，2，…，300），求得的回归方程是=x+，则下列说法正确的是（）A．至少有一个样本点落在回归直线=x+上B．若所有样本点都在回归直线=x+上，则变量间的相关系数为1C．对所有的解释变量x i（i=1，2….300）．bx i+的值一定与y i有误差D．若回归直线=x+的斜率b>0，则变量x与y正相关练习3.已知一组数据点（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），…，（x7，y7），用最小二乘法得到其线性回归方程为，若数据x1，x2，x3，…x7的平均数为1，则=（）A．2B．11C．12D．14练习4.根据如下样本数据得到的回归直线方程为=bx+a，则（）A．a>0，b>0B．a>0，b<0C．a<0，b<0D．a<0，b>0练习5.下列表格所示的五个散点数据，用最小二乘法得出y与x的线性回归直线方程为，则表格中m的值应为（）A．8.3B．8.2C．8.1D．8练习6.一车间为规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了4次试验，测得的数据如下根据上表可得回归方程，则实数a的值为（）A．37.3B．38C．39D．39.5练习1.如图所示，有A，B，C，D，E，5组数据，去掉___组数据后，剩下的4组数据具有较强的线性相关关系．（请用A、B、C、D、E作答）练习2.有下列关系：①人的年龄与他（她）拥有的财富之间的关系；②曲线上的点与该点的坐标之间的关系；③苹果的产量与气候之间的关系；④森林中的同一种树木，其横断面直径与高度之间的关系，其中是相关关系的为_____．练习3.对两个变量的相关系数r，有下列说法：（1）|r|越大，相关程度越大；（2）|r|越小，相关程度越大；（3）|r|趋近于0时，没有非线性相关系数；（4）|r|越接近于1时，线性相关程度越强，其中正确的是_________．练习4.下列两个变量之间的关系是相关关系的是___．①正方体的棱长和体积；②单位圆中圆心角的度数和所对弧长；③单产为常数时，土地面积和总产量；④日照时间与水稻的亩产量．练习1.'2013年以来精准扶贫政策的落实，使我国扶贫工作有了新进展，贫困发生率由2012年底的10.2%下降到2018年底的1.4%，创造了人类减贫史上的中国奇迹．“贫困发生率”是指低于贫困线的人口占全体人口的比例，2012年至2018年我国贫困发生率的数据如表：（1）从表中所给的7个贫困发生率数据中心任选两个，求两个都低于5%的概率；（2）设年份代码x=t-2015，利用线性回归方程，分析2012年至2018年贫困发生率y与年份代码x的相关情况，并预测2019年贫困发生率．'练习2.'某企业为确定下一年投入某种产品的研发费用，需了解年研发费用x（单位：千万元）对年销售量y（单位：千万件）的影响，统计了近10年投入的年研发费用x i与年销售量y i（i=1，2…，10）的数据，得到散点图如图所示．（1）利用散点图判断y=a+bx和y=c∙x d（其中c，d均为大于0的常数）哪一个更适合作为年销售量y和年研发费用x的回归方程类型（只要给出判断即可，不必说明理由）；（2）对数据作出如下处理，令u i=lnx i，v i=lny i，得到相关统计量的值如表：根据第（1）问的判断结果及表中数据，求y关于x的回归方程；（3）已知企业年利润z（单位：千万元）与x，y的关系为z=18y-x（其中e≈2.71828），根据第（2）问的结果判断，要使得该企业下一年的年利润最大，预计下一年应投入多少研发费用？附：对于一组数据（u1，v1），（u2，v2），…，（u n，v n），其回归直线=+的斜率和截距的最小二乘估计分别为=，=．'基于移动互联技术的共享单车被称为“新四大发明”之一，短时间内就风靡全国，带给人们新的出行体验，某共享单车运营公司的市场研究人员为了解公司的经营状况，对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计，设月份代码为x，市场占有率为y（%），得结果如表（1）观察数据看出，可用线性回归模型拟合y与x的关系，请用相关系数加以说明（精确到0.001）：（2）求y关于x的线性回归方程，并预测该公司2019年4月份的市场占有率；（3）根据调研数据，公司决定再采购一批单车扩大市场，现有采购成本分别为1000元/辆和800元/辆的甲，乙两款车型报年限各不相同．考虑到公司的经济效益，该公司决定先对两款单车各100辆行科学模拟测试，得到两款单车使用寿命表如下经测算，平均每辆单车每年可以为公司带来收入500元，不考虑除采购成本之外的其他成本，假设每辆单车的使用寿命都是整数年，且用频率估计每单车使用寿命的概率，以每辆单车产生利润的期望值为决策依据．如果你是该公司的负责人，你会选择采购哪款车型？参考数据（x i）2=17.5，（y i）2=76，（x i）（y i）=35，≈36.5参考公式：相关系数r=回归方程=x中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为=，=近期，某公交公司与银行开展云闪付乘车支付活动，吸引了众多乘客使用这种支付方式．某线路公交车准备用20天时间开展推广活动，他们组织有关工作人员，对活动的前七天使用云闪付支付的人次数据做了初步处理，设第x天使用云闪付支付的人次为y，得到如图所示的散点图．由统计图表可知，可用函数y=a∙b x拟合y与x的关系（1）求y关于x的回归方程；（2）预测推广期内第几天起使用云闪付支付的人次将超过10000人次．附：①参考数据表中v i=lgy i，=lgy i②参考公式：对于一组数据（u1，v1），（u2，v2）…，（u n，v n），其回归直线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为β=，α=-β．'习近平总书记在十九大报告中指出，必须树立和践行“绿水青山就是金山银山”的生态文明发展理念，某城市选用某种植物进行绿化，设其中一株幼苗从观察之日起，第x的高度为ycm，测得一些数据图如下表所示作出这组数的散点图如图．（1）请根据散点图判断，y=ax+b与y=c+d中哪一个更适宜作为幼苗高度y关于时间x的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）（2）根据（1）的判断结果及表中数据，建立y关于x的回归方程，并预测第144天这株幼苗的高度（结果保留1位小数）附：=，参考数据：'某老小区建成时间较早，没有集中供暖，随着人们生活水平的日益提高热力公司决定在此小区加装暖气该小区的物业公司统计了近五年（截止2018年年底）小区居民有意向加装暖气的户数，得到如下数据（Ⅰ）若有意向加装暖气的户数y与年份编号x满足线性相关关系求y与x的线性回归方程并预测截至2019年年底，该小区有多少户居民有意向加装暖气；（Ⅱ）2018年年底郑州市民生工程决定对老旧小区加装暖气进行补贴，该小区分到120个名额物业公司决定在2019年度采用网络竞拍的方式分配名额，竞拍方案如下：①截至2018年年底已登记在册的居民拥有竞拍资格；②每户至多申请一个名额，由户主在竞拍网站上提出申请并给出每平方米的心理期望报价；③根据物价部门的规定，每平方米的初装价格不得超过300元；④申请阶段截止后，将所有申请居民的报价自高到低排列，排在前120位的业主以其报价成交；⑤若最后出现并列的报价，则认为申请时问在前的居民得到名额，为预测本次竞拍的成交最低价，物业公司随机抽取了有竞拍资格的50位居民进行调查统计了他们的拟报竞价，得到如图所示的频率分布直方图：（1）求所抽取的居民中拟报竞价不低于成本价180元的人数；（2）如果所有符合条件的居民均参与竞拍，请你利用样本估计总体的思想预测至少需要报价多少元才能获得名额（结果取整数）参考公式对于一组数据（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），…（x n，y n），其回归直线=x+的斜率和截距的最小二乘估计分别为，=，=-。

逻辑回归的变量类型的处理方法-概述说明以及解释

逻辑回归的变量类型的处理方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述逻辑回归是一种常用的分类算法，可以用于预测二分类问题。

在应用逻辑回归之前，针对不同类型的变量，我们需要对其进行处理，以确保模型的准确性和可靠性。

本文将详细介绍逻辑回归中变量类型的处理方法。

在进行逻辑回归之前，我们首先需要了解不同变量类型的分类。

变量可以分为两大类：连续变量和离散变量。

连续变量是在一个范围内有无限多个可能值的变量，例如年龄、身高等。

而离散变量则是只有有限个可能值的变量，例如性别、学历等。

针对连续变量，我们通常采取的处理方法是进行归一化或者标准化。

归一化可以将变量的取值范围缩放到0-1之间，而标准化则是将变量的取值转化为均值为0，标准差为1的正态分布。

通过这些处理方法，可以消除不同变量之间的量纲差异，使得模型更加准确。

对于离散变量，我们可以采用编码的方式进行处理。

常见的编码方法有哑变量编码和标签编码。

哑变量编码将原始的离散变量转化为多个二进制变量，用于表示每个可能取值的存在与否。

而标签编码则是将每个取值映射为一个数字。

通过这些编码方法，可以将离散变量转化为模型可以处理的数值。

在本文的接下来的部分，我们将详细介绍连续变量和离散变量的处理方法，并给出具体的示例和实践经验。

同时，我们也会讨论处理不平衡数据和缺失值的相关策略，以提高模型的准确性和稳定性。

总的来说，逻辑回归的变量类型的处理方法对于建立准确可靠的模型至关重要。

通过合理的处理方法，我们可以充分利用各个变量的信息，提高模型的预测能力，为实际问题的解决提供有力的支持。

在接下来的章节中，我们将一一介绍并深入讨论这些处理方法及其应用。

1.2文章结构文章结构部分的内容编写如下：1.2 文章结构本文主要围绕逻辑回归的变量类型展开讨论，在以下章节中将详细介绍不同变量类型的处理方法。

首先，我们将在第2.1节对变量类型进行分类，包括连续变量和离散变量。

随后，在第2.2节中，我们将重点介绍连续变量的处理方法，包括数据标准化、离群值处理和多项式特征构造等。

变量-数据性质

01 Data---数据构成类型
数据性质数据类型
数据名称
PERS tooldata Gripper:=
[TRUE,
[[97.4,0,223.1]4,[0.924,0,0.3835,0]],
1
2
[5,[23,60,75],[1,70,0,0],0,0,0]];
3
01 Data---数据构成类型
1 BOOL. 是基本数据类型 2 POSE型数据. 是一个组合数据。 3 Loaddata型数据. 是一个组合数据。 4 POS型数据. 是一个组合数据。 5 Orient型数据. 是一个组合数据。 6 POS型数据. 是一个组合数据。 7 Orient型数据. 是一个组合数据。
[5,[23,0,75],[1,0,0,0],0,0,0]];
Gripper.tload.cog.x:=25;
01 Data---数据构成类型
3.化名数据类型：
为存在的一种数据类型化名。便于分类和查找。
For example: ALIAS num Level; CONST level low := 2.5; CONST level high := 4.0;
总结如下：
01 Data
ABB机器人有三种基本数据类型
NUM
String
Bool
Eg：1 3.14159 4.31E2 -5E-1 没有整型，小数型之分
Eg： “This is a String!” 双引号内最长为80个字符
其它数据类型都是由这三种基本数据类型组合或者化名而成。
只有 True 和 False
01 Data---数据命名
数据命名规则：
●只能使用字母，数字与下划线 ●名字最长使用16个字符 ●必须以字母开头 ●不能使用RAPID语言专用词，如：

变量的相关关系讲义

姓名学生姓名填写时间
学科数学年级高三教材版本新人教版阶段第（）周观察期：□维护期：□
课题名称高考专题复习——变量的相关
关系
课时计划
第（）次课
共（）课时
上课时间2011-1-16
教学目标教学重点教学难点
教学过程
课后记本节课教学计划完成情况：照常完成□提前完成□延后完成□
学生的接受程度：完全能接受□部分能接受□不能接受□
学生的课堂表现：很积极□比较积极□一般□不积极□
学生上次的作业完成情况：数量% 完成质量分存在问题
备
注
班主任签字家长或学生签字教研主任审批
第11页。

VBS基础篇 - 变量(3) - 变量的作用域

VBS基础篇 - 变量(3) - 变量的作用域在VBScript中有三种变量作用域：①脚本级作用域变量在整个脚本文件中都是有效的。

声明的变量的作用域就是整个脚本。

②过程级作用域变量在过程或函数中有效。

过程、函数之外的其它代码都不能访问过程级变量。

③类级作用域这是一种包含属性和方法的逻辑分组的特殊结构。

类定义之外的代码都不能访问类级变量。

有三种语句可以用于声明变量：Dim、Private、Public在不同的情况使用不同的语句声明变量，具体取决于变量的作用域：①Dim：用于声明脚本、过程、类级作用域的变量✓∙所有被声明为脚本级的变量在整个脚本文件中有效，无论使用的是Dim、Private还是Public；✓∙用于过程变量，必须使用Dim；✓∙用于类级的变量，Dim的效果跟Public是完全相同的；②Private：用于声明脚本、类级作用域使用Private语句✓∙如果用于脚本级变量，它的作用跟Dim和Public是完全相同的；✓∙为了声明一个私有的类级变量，必须要用Private；③Public：用于声明脚本、类级作用域✓∙声明脚本级作用域的变量，在效果上它跟Dim或Private是一样的；✓∙声明的类级变量就是这个类的公共属性。

所有在类级用Dim或Public声明的变量在整个类中都是一个有效的公共属性。

如何正确声明变量✓∙在过程中用Dim声明的变量对于那个过程是局部变量在脚本级用Dim声明变量，Dim是声明变量的全功能关键字。

在不以类为基础的脚本或是不作为Windows脚本构件的脚本中，Private和Public的效果跟Dim没有区别。

✓∙如果您愿意，可以在脚本中用Private(代替Dim)声明整个脚本中都有效的变量。

在类中声明只属于类的变量时，Private的使用就变得更重要了。

Public只用于声明类的公共属性，也可以考虑用Private变量配合Property Let、Set和Get过程。