因变量
- 多自变量的交互作用对因变量的影响
在众多应用中，因变量与自变量的关系是非常复杂的.研究多个自变量与因变量之间的关系，就不得不考虑自变量之间的交互作用，因为交互作用会严重影响自变量与因变量的关系[1-5].不排除交互作用的干扰，会出现什么问题呢? 交互作用会造成因变量和自变量之间相关关系的偏倚，导致因变量与自变量之间的任何一种相关程度增大或减少[6-8].特别是当因变量和自变量不相关时，由于交互作用还会导致它们之间存在假的相关性[9].如何排除交互作用研究多自变量与因变量间的关系，是当前大学
西南民族大学学报（自然科学版） 2023年3期2023-07-11
- 例析高考生物试题中实验思路的设计
是關注自变量、因变量的确定以及对照的设置，并总结出其书写格式。［关键词］实验思路；设计；高考生物试题；自变量；因变量；对照［中图分类号］ G633.91 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-6058（2022）23-0081-03生物高考着重考查学生的思维能力和探究能力，而高考生物实验题对这方面的考查尤为突出。高考生物实验的考查题型多样化，有实验分析题型、实验设计题型、实验评价与修正题型等。实验设计又分
中学教学参考·理科版 2022年8期2022-11-26
- 白杨河4至5月平均流量多项Logistic回归分析与预报
预报对象是分类因变量的情况，如一条河流未来来水是偏丰、正常还是偏枯。本文通过选用五圣宫水文站前期预报因子，将4至5月平均流量构建为反映春季来水偏丰、正常或偏枯的分类因变量，对分类因变量未来各类可能发生的概率用多项Logistic回归分析进行尝试性的预报，确保符合精度要求。1 基本思路多项Logistic回归分析是指通过一组预报因子，采用多个二值Logistic回归方程，来描述分类因变量各类与参照类相比的条件下预报因子对预报对象的作用。如果预报对象y(分类因
地下水 2021年4期2021-08-27
- 基于Python语言路径分析矩阵算法运演
个自变量单独对因变量的作用。其中各个自变量处于相同地位，对因变量的作用是并列。如果在两个变量之间加上中介变量，一个变量既是自变量又是因变量时，存在多个环节，这就构成路径。多元回归就不能兼顾这种因果关系。路（通）径分析(Path Analysis,Sewall Wright,1921)是相关系数分解的一种统计方法，不仅揭示自变量xi(i=1,2,…m)与因变量y的直接影响力和间接影响力，而且可以在xi,y间的复杂关系中，从某个自变量与其他自变量的“协调”关系
电脑与电信 2021年10期2021-02-10
- 利用“建模法”分析实验设计中常考题型
写相应内容。由因变量的检测方法，自变量和因变量的关系，构建实验设计题型的第一种书写模型。【教师进行问题引导】设计实验时，需要关注的问题：一是本实验的自变量是？因变量是？定性实验还是定量實验？实验处理是施用加法原则还是减法原则？二是实验中对因变量的检测若涉及到物质的运输类、过程类时，一般要对该物质作上标记，本实验采用放射性同位素标记法。三是应该如何标记营养物质？在对物质进行标记时，往往标记的是合成该物质的原料，如课本中涉及分泌蛋白的合成和加工的过程，标记的是
广东教学报·教育综合 2020年134期2020-12-06
- ?邓州市粮食产量模型的建立和分析
假设粮食产量为因变量y，粮食作物面积、单位面积产量、乡村从业人数、农田有效灌溉面积、化肥施用量分别为自变量x1、x2、x3、x4、x5，因变量和自变量之间存在线性关系。二、数据分析（一）对因变量y进行正态性检验打开SPSS软件，选择菜单分析（A）—描述统计（E）—探索（E），将y选入因变量列表，绘图（T）选择待检验的正态图，对因变量y进行正态性检验。从表2输出结果得到正态性检验有两种方法，KS检验法和SW检验法。因样本量为12个，小样本适用SW检验法，即统
河南农业·综合版 2020年3期2020-04-14
- 回归模型
，表征自变量对因变量影响的程度。基于此种情况，情况本文研究选取了79种车系237个车型的中型车数据，包括中国、美国、日本、德国、法国、韩国等多种品牌。关键词：回归模型分析;回归模型;动力性因素;因变量;自变量回归分析（regression analysis）是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多
装备维修技术 2020年20期2020-03-25
- 邓州市粮食产量模型的建立和分析
假设粮食产量为因变量y，粮食作物面积、单位面积产量、乡村从业人数、农田有效灌溉面积、化肥施用量分别为自变量x1、x2、x3、x4、x5，因变量和自变量之间存在线性关系。二、数据分析（一）对因变量y 进行正态性检验打开SPSS 软件，选择菜单分析（A）—描述统计（E）—探索（E），将y 选入因变量列表，绘图（T）选择待检验的正态图，对因变量y 进行正态性检验。从表2 输出结果得到正态性检验有两种方法，KS 检验法和SW 检验法。因样本量为12 个，小样本适用
河南农业 2020年3期2020-03-24
- 快时尚首饰四维层次模型研究
次模型;变量;因变量Key words： Fast Fashion;attribute;four-dimensional hierarchy model;variable;dependent variable中图分类号：O211.5 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2020）03-0263-040 引言
价值工程 2020年3期2020-02-02
- 适应性回归分析(Ⅳ)
——与非适应性回归分析的比较
概 述相对于因变量是“计数变量”和“定性变量”而言，因变量为“计量变量”的回归建模方法的种类更多。其中，若按是否采用“适应性回归分析”可划分为以下两类：适应性回归分析[1-2]与非适应性回归分析[3-12]。在非适应性回归分析方法中，最常用且最有代表性的就是多重线性回归分析方法，在SAS软件中，可以通过REG过程来实现。本文将采用ADAPTIVEREG过程和REG过程来实现对同一个数据集的回归建模，并结合数据集和数据子集的真实情况，反映并揭示两种建模思想
四川精神卫生 2019年2期2019-06-18
- 高考“实验与探究专题”的二轮复习策略
实验 自变量 因变量 无关变量中图分类号G633.91 文獻标志码B近几年的高考试题及新考试说明无不体现出对实验与探究能力考查的重视程度，与此同时，考生在这类题目上的信心和得分率也是比较低的。究其原因，是学生平时做题时没有进行及时的总结归纳，对实验相关理论的学习从高一开始就是支离破碎的。经过高中的学习，学生对这类题目已经有了量的积累，因此，教师可在二轮复习中向学生系统性地讲解实验相关理论。实验是依据假设，在人为控制条件下，对实验变量的变化和结果进行捕获解释
中学生物学 2019年2期2019-04-16
- 提高回归模型拟合优度的策略(Ⅲ)
——校正均值变换与其他变量变换
对定量自变量与因变量的多种变量变换方法)，较好地提高了回归模型的拟合优度。然而，“算术均值变换”有改进的余地。因为在计算多值名义自变量各水平组中定量因变量的均值时，其“隐含前提条件”是“没有其他自变量”或“其他自变量的影响完全相同”。事实上，在具有多自变量的回归分析资料中，除了“多值名义自变量或多值有序自变量或二值自变量”外，还有多个“定量自变量”，而且，没有理由认为这些“定量自变量”满足前面述及的“隐含前提条件”。需要借助“协方差分析”的计算方法消除“其
四川精神卫生 2019年1期2019-03-29
- 提高回归模型拟合优度的策略(Ⅰ)
——哑变量变换与其他变量变换
的自变量和/或因变量不作任何变换。然而，由基本常识可知，前述做法是不切实际的，通常情况下，效果是不够好的。因为变量之间的关系往往是错综复杂的，它们之间永远以“一次方”形式存在联系的可能性是非常罕见的。因变量Y可能与某个自变量之间是抛物线关系、指数曲线关系或对数曲线关系；因变量Y本身可能偏离正态分布很远，而很多统计模型要求因变量必须服从正态分布。因此，需要对定量因变量作合适的变量变换，以使其符合特定统计模型的基本要求；需要对某些定量自变量作合适的变量变换，以
四川精神卫生 2019年1期2019-03-29
- Logistic回归分析的研究及应用
统的线性回归中因变量为分类变量的局限性出发，引出广义线性回归模型。再由Logistic回归模型与线性回归模型的比对，研究了Logistic模型的理论推导过程，介绍了模型中的连接函数和发生比概念。最后尝试使用Logistic回归模型在金融数据中进行简单应用。关键词：Logistic回归模型 广义线性回归 连接函数引言在传统的线性回归模型中，自变量的变量类型和值域是没有限制的。但是线性回归模型中对于因变量的假设是连续的、服从标准正态分布的。而在实际的应用中往往
新教育时代·教师版 2019年42期2019-02-04
- 回归建模的基础与要领(Ⅲ)
——变量状态与相互间关系
回归分析是研究因变量如何依赖自变量变化而变化的规律的重要统计分析方法之一，然而，回归分析的基本要素涉及两个方面，其一，变量状态及相互间关系；其二，样品(测定变量取值的对象)状态及相互间关系。因篇幅所限，本文仅讨论前述的“第一个要素”。2 变量状态2.1 因变量状态一般来说，可将因变量分为四种状态，即计量的、计数的、有序的(也被称为等级的)和定性的；事实上，在实际应用中，还有一种状态，即“相异性”或“相似性”大小的度量，被称为“非度量型数据”[1]。例如，度
四川精神卫生 2018年6期2019-01-16
- For循环中自变量与因变量关系的解析化
i代表行变量，因变量F（i）代表空格个数，可以直接生成3的二者的关系模型图，如图3所示3、将关系模型图转换成坐标图（坐标化）在坐标轴上建立起自变量i和因变量函数F（i）的点当自变量i=1时，因变量F（i）=2，确立A点（1，2）当自变量i=2时，因变量F（i）=1，确立B点（2，1）当自变量i=3时，因变量F（i）=0，确立C点（3，0）4、利用一元二次方程组知识求解AB连线的方程组，并验证C点是否在线上（解析化）利用传统数学中的坐标轴体系来解析出AB线的
科学与技术 2018年13期2018-04-25
- 迭代的稳健超高维变量筛选
能刻画自变量和因变量非线性的关系；（2）对异常值比较敏感。这个问题最早由Garher和Guddat在讨论Fan和Lv(2008)[1]的SIS文章讨论中提出，即SIS对于模型假设和异常值(Outliers)不稳健。SIS自2008年提出，目前已从线性模型推广到广义线性模型、可加模型、变系数模型和模型释放(Model-free)等(Fan等2009,2010,2011,2014；Liu等2014)[2-6]。本文主要研究模型释放的超高维变量筛选。模型释放不需
统计与决策 2018年1期2018-03-21
- 浅析多元复合函数求导法则
）看图写法则，因变量到某个自变量有几条道路，对该自变量的（偏）导数就是几个部分之和，每个部分（对应一条道路）用一元链式法则求出因变量对该自变量的导数；（3）一元求导用“d”，多元求导用“”；（4）将中间变量的表达式代入求导结果表达式中.下面结合例题，分三种情况来阐述复合函数求导法则.一、复合函数的中间变量为一元函数的情形z=f[u（t），v（t）]例1 设z=uv+sint，而u=et，v=cost，求dzdt.解 （1）正确画出复合函数关系图.z是u，v
数学学习与研究 2018年4期2018-03-20
- 经典统计的回归模型概述
具体方法是先按因变量的性质分为定量因变量与定性因变量两大类，再分别按自变量所具备的不同前提条件，并基于经典统计思想构建相应的回归模型。初步结果为：在定量因变量的场合下，经典回归模型大致有16种不同情形；而在定性因变量的场合下，经典回归模型大致有6种不同情形。总之，在构建经典回归模型时，应当依据因变量的性质和自变量所具备的前提条件，选择最合适的回归模型，才能达到比较理想的统计分析目的。自变量；因变量；变量变换；多重共线性；多重线性回归模型*Correspon
四川精神卫生 2017年6期2018-01-15
- 锁定钢板植骨内固定在胫骨骨缺损Ilizarov骨搬运中的疗效分析
参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法。如：《小隐静脉栓塞对腓肠神经营养血管逆行皮瓣影响的实验研究》。题目写好后先进行自我审查：文题是否准确的描述了所报道的研究?是否有误导或不完整的情况？是否包含足够的信息以使读者了解论文内容：重要的关键词、研究所涉及的主要参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法?1008-5572(2017)08-0739-04R683.42B2016-12-16朱成明(1979- )，男，主治医师，柳州市工人医院骨科，5
实用骨科杂志 2017年8期2017-09-03
- 谈谈如何讲解多元复合函数的求导法则
函数；偏导数；因变量；中间变量；自变量多元复合函数的求导法则在多元微分学中占有重要的地位，在《高等數学》课程的教学中既是重点也是个难点。与一元复合函数求导法则相比，多元复合函数求导数更加复杂，对学生来说更加有难度。多元复合函数有许多种情况，但只要掌握好最基本情形求导法则的思想，其他情况无论怎么变化都能够很好地解决。首先来谈谈我在教学中是如何讲解最基本的一种多元复合函数求导法则的。《高等数学》课程中的数学公式很多，学生记起来感觉困难，从上面的分析讲解我们可以
卷宗 2017年8期2017-07-07
- 精心设计课堂 走进学生胸膛
化能；自变量；因变量G633.91首先：教学理念的设计是关键环节生物学科是一门实验性学科，通过实验解决疑难问题是常用手段，利用同学们已有的学习体验（实验室利用双氧水制取氧气）来归纳实验变量的种类，在探究的过程中有意识制造疑团，让同学们在质疑的前提下主动思考，也即落实“质疑驱动自主学习”。在解决矛盾冲突的过程中达成知识目标。活化能概念的理解是本节难点，故将要达成的知识目标“说出酶在细胞代谢中的作用”分设为两个子目标：“1、说出细胞代谢的实现需要酶的催化作用。
课程教育研究·新教师教学 2016年23期2017-04-10
- 怎样写好文章题目?
参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法。如：《小隐静脉栓塞对腓肠神经营养血管逆行皮瓣影响的实验研究》。题目写好后先进行自我审查：文题是否准确的描述了所报道的研究?是否有误导或不完整的情况？是否包含足够的信息以使读者了解论文内容：重要的关键词、研究所涉及的主要参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法?孙标(1977- )，男，主治医师，湖北宜昌市中医医院骨伤2科，443001。读者·编者·作者
实用骨科杂志 2017年3期2017-04-05
- 怎样写好文章题目?
参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法。如：《小隐静脉栓塞对腓肠神经营养血管逆行皮瓣影响的实验研究》。题目写好后先进行自我审查：文题是否准确的描述了所报道的研究?是否有误导或不完整的情况？是否包含足够的信息以使读者了解论文内容：重要的关键词、研究所涉及的主要参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法?黎运发(1990- )，男，研究生在读，广州中医药大学，510405。读者·编者·作者
实用骨科杂志 2017年9期2017-04-04
- 无缝线性回归与预测模型
时顾及自变量和因变量观测误差的总体最小二乘方法近年来得到了广泛研究，但在模型预测时，依然忽略了待预测自变量的观测误差。对此，本文提出了一种严格考虑所有变量观测误差的无缝线性回归和预测模型，该模型将回归模型的建立和因变量预测联合处理，在建立回归模型过程中对待预测自变量的观测误差进行估计并修正，从而提高了模型预测效果。理论证明，现有的几种线性回归模型都是无缝线性回归和预测模型的特例。试验结果表明，无缝线性回归和预测模型的预测效果优于现有的几种模型，尤其在变量观
测绘学报 2016年12期2017-01-07
- 线性回归模型的置信区间与预测区间应用分析＊
论述线性回归的因变量置信区间和因变量个别值的预测区间原理后，结合实例分析了学生总数与季度营业额2个变量的关系.研究发现，学生总数与季度营业额关系存在很强的正向线性关系（r＝0.950 1），可决系数（R2＝0.902 7）可以解释总平方和中的90.27%，表明其拟合度很好.之后，给出了因变量平均值的置信区间、因变量个别值的预测区间及图形.回归分析；置信区间；预测区间；学生总数；季度营业额一元线性回归预测法是指成对的2个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合
吉首大学学报（自然科学版） 2013年6期2013-09-11
- 读者·编者·作者
参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法。如:《小隐静脉栓塞对腓肠神经营养血管逆行皮瓣影响的实验研究》。题目写好后先进行自我审查:文题是否准确的描述了所报道的研究?是否有误导或不完整的情况?是否包含足够的信息以使读者了解论文内容:重要的关键词、研究所涉及的主要参数(自变量、因变量)、研究对象和/或研究方法?怎样写好讨论?讨论是对研究结果进行阐明、推理和评价，因文而异，写法较自由。但要注意以下问题:a)总结主要的研究结果，解释研究结果;b)当前研究与以
实用骨科杂志 2013年8期2013-04-07
- 回归分析中应正确使用r、R、R23种符号
常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系，但它们各自表达的统计学意义却不相同，因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中，相关性符号用r，回归关系符号用R2；而在一个因变量的非线性回归或一个因变量与多个自变量的线性相关和回归中，相关符号须用R，这时回归关系符号应该用R2。r、R、R2使用错误，不但改变了使用符号的含意，同时也会使整个回归分析出现错误，因此，希望作者在回归分析中务必正确使用。(本刊编辑部)
遵义医科大学学报 2013年2期2013-01-23
- Logistic回归模型及其应用
提高多分类定性因变量的预测准确率，在二分类Logistic回归模型的基础上，对实际统计数据建立三类别的Logistic模型.采用似然比检验法对自变量的显著性进行检验，剔除了不显著的变量；对每个类别的因变量都确定了1个线性回归函数，并进行了模型检验.分析结果表明，在处理因变量为定性变量的回归分析中，Logistic模型具有很好的预测准确度和实用推广性.定性变量；Logistic回归模型；预测Logistic回归属于概率型非线性回归，是分析因变量为定性变量的常
延边大学学报（自然科学版） 2012年1期2012-01-15