在眾多應(yīng)用中，因變量與自變量的關(guān)系是非常復(fù)雜的.研究多個自變量與因變量之間的關(guān)系，就不得不考慮自變量之間的交互作用，因為交互作用會嚴(yán)重影響自變量與因變量的關(guān)系[1-5].不排除交互作用的干擾，會出現(xiàn)什么問題呢? 交互作用會造成因變量和自變量之間相關(guān)關(guān)系的偏倚，導(dǎo)致因變量與自變量之間的任何一種相關(guān)程度增大或減少[6-8].特別是當(dāng)因變量和自變量不相關(guān)時，由于交互作用還會導(dǎo)致它們之間存在假的相關(guān)性[9].如何排除交互作用研究多自變量與因變量間的關(guān)系，是當(dāng)前大學(xué)

是關(guān)注自變量、因變量的確定以及對照的設(shè)置，并總結(jié)出其書寫格式。［關(guān)鍵詞］實驗思路；設(shè)計；高考生物試題；自變量；因變量；對照［中圖分類號］ ? ?G633.91 ? ? ? ?［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］ ? ?A ? ? ? ?［文章編號］ ? ?1674-6058（2022）23-0081-03生物高考著重考查學(xué)生的思維能力和探究能力，而高考生物實驗題對這方面的考查尤為突出。高考生物實驗的考查題型多樣化，有實驗分析題型、實驗設(shè)計題型、實驗評價與修正題型等。實驗設(shè)計又分

預(yù)報對象是分類因變量的情況，如一條河流未來來水是偏豐、正常還是偏枯。本文通過選用五圣宮水文站前期預(yù)報因子，將4至5月平均流量構(gòu)建為反映春季來水偏豐、正?；蚱莸姆诸?span id="55fbv5p" class="hl">因變量，對分類因變量未來各類可能發(fā)生的概率用多項Logistic回歸分析進(jìn)行嘗試性的預(yù)報，確保符合精度要求。1 基本思路多項Logistic回歸分析是指通過一組預(yù)報因子，采用多個二值Logistic回歸方程，來描述分類因變量各類與參照類相比的條件下預(yù)報因子對預(yù)報對象的作用。如果預(yù)報對象y(分類因

個自變量單獨對因變量的作用。其中各個自變量處于相同地位，對因變量的作用是并列。如果在兩個變量之間加上中介變量，一個變量既是自變量又是因變量時，存在多個環(huán)節(jié)，這就構(gòu)成路徑。多元回歸就不能兼顧這種因果關(guān)系。路（通）徑分析(Path Analysis,Sewall Wright,1921)是相關(guān)系數(shù)分解的一種統(tǒng)計方法，不僅揭示自變量xi(i=1,2,…m)與因變量y的直接影響力和間接影響力，而且可以在xi,y間的復(fù)雜關(guān)系中，從某個自變量與其他自變量的“協(xié)調(diào)”關(guān)系

寫相應(yīng)內(nèi)容。由因變量的檢測方法，自變量和因變量的關(guān)系，構(gòu)建實驗設(shè)計題型的第一種書寫模型?！窘處熯M(jìn)行問題引導(dǎo)】設(shè)計實驗時，需要關(guān)注的問題：一是本實驗的自變量是？因變量是？定性實驗還是定量實驗？實驗處理是施用加法原則還是減法原則？二是實驗中對因變量的檢測若涉及到物質(zhì)的運輸類、過程類時，一般要對該物質(zhì)作上標(biāo)記，本實驗采用放射性同位素標(biāo)記法。三是應(yīng)該如何標(biāo)記營養(yǎng)物質(zhì)？在對物質(zhì)進(jìn)行標(biāo)記時，往往標(biāo)記的是合成該物質(zhì)的原料，如課本中涉及分泌蛋白的合成和加工的過程，標(biāo)記的是

假設(shè)糧食產(chǎn)量為因變量y，糧食作物面積、單位面積產(chǎn)量、鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)、農(nóng)田有效灌溉面積、化肥施用量分別為自變量x1、x2、x3、x4、x5，因變量和自變量之間存在線性關(guān)系。二、數(shù)據(jù)分析（一）對因變量y進(jìn)行正態(tài)性檢驗打開SPSS軟件，選擇菜單分析（A）—描述統(tǒng)計（E）—探索（E），將y選入因變量列表，繪圖（T）選擇待檢驗的正態(tài)圖，對因變量y進(jìn)行正態(tài)性檢驗。從表2輸出結(jié)果得到正態(tài)性檢驗有兩種方法，KS檢驗法和SW檢驗法。因樣本量為12個，小樣本適用SW檢驗法，即統(tǒng)

，表征自變量對因變量影響的程度?；诖朔N情況，情況本文研究選取了79種車系237個車型的中型車數(shù)據(jù)，包括中國、美國、日本、德國、法國、韓國等多種品牌。關(guān)鍵詞：回歸模型分析;回歸模型;動力性因素;因變量;自變量回歸分析（regression analysis）是研究一個變量（被解釋變量）關(guān)于另一個（些）變量（解釋變量）的具體依賴關(guān)系的計算方法和理論。從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗，并從影響某一特定變量的諸多

假設(shè)糧食產(chǎn)量為因變量y，糧食作物面積、單位面積產(chǎn)量、鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)、農(nóng)田有效灌溉面積、化肥施用量分別為自變量x1、x2、x3、x4、x5，因變量和自變量之間存在線性關(guān)系。二、數(shù)據(jù)分析（一）對因變量y 進(jìn)行正態(tài)性檢驗打開SPSS 軟件，選擇菜單分析（A）—描述統(tǒng)計（E）—探索（E），將y 選入因變量列表，繪圖（T）選擇待檢驗的正態(tài)圖，對因變量y 進(jìn)行正態(tài)性檢驗。從表2 輸出結(jié)果得到正態(tài)性檢驗有兩種方法，KS 檢驗法和SW 檢驗法。因樣本量為12 個，小樣本適用

次模型;變量;因變量Key words： Fast Fashion;attribute;four-dimensional hierarchy model;variable;dependent variable中圖分類號：O211.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）03-0263-040? 引言

概 述相對于因變量是“計數(shù)變量”和“定性變量”而言，因變量為“計量變量”的回歸建模方法的種類更多。其中，若按是否采用“適應(yīng)性回歸分析”可劃分為以下兩類：適應(yīng)性回歸分析[1-2]與非適應(yīng)性回歸分析[3-12]。在非適應(yīng)性回歸分析方法中，最常用且最有代表性的就是多重線性回歸分析方法，在SAS軟件中，可以通過REG過程來實現(xiàn)。本文將采用ADAPTIVEREG過程和REG過程來實現(xiàn)對同一個數(shù)據(jù)集的回歸建模，并結(jié)合數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)子集的真實情況，反映并揭示兩種建模思想

實驗 自變量 因變量 無關(guān)變量中圖分類號G633.91 文獻(xiàn)標(biāo)志碼B近幾年的高考試題及新考試說明無不體現(xiàn)出對實驗與探究能力考查的重視程度，與此同時，考生在這類題目上的信心和得分率也是比較低的。究其原因，是學(xué)生平時做題時沒有進(jìn)行及時的總結(jié)歸納，對實驗相關(guān)理論的學(xué)習(xí)從高一開始就是支離破碎的。經(jīng)過高中的學(xué)習(xí)，學(xué)生對這類題目已經(jīng)有了量的積累，因此，教師可在二輪復(fù)習(xí)中向?qū)W生系統(tǒng)性地講解實驗相關(guān)理論。實驗是依據(jù)假設(shè)，在人為控制條件下，對實驗變量的變化和結(jié)果進(jìn)行捕獲解釋

對定量自變量與因變量的多種變量變換方法)，較好地提高了回歸模型的擬合優(yōu)度。然而，“算術(shù)均值變換”有改進(jìn)的余地。因為在計算多值名義自變量各水平組中定量因變量的均值時，其“隱含前提條件”是“沒有其他自變量”或“其他自變量的影響完全相同”。事實上，在具有多自變量的回歸分析資料中，除了“多值名義自變量或多值有序自變量或二值自變量”外，還有多個“定量自變量”，而且，沒有理由認(rèn)為這些“定量自變量”滿足前面述及的“隱含前提條件”。需要借助“協(xié)方差分析”的計算方法消除“其

的自變量和/或因變量不作任何變換。然而，由基本常識可知，前述做法是不切實際的，通常情況下，效果是不夠好的。因為變量之間的關(guān)系往往是錯綜復(fù)雜的，它們之間永遠(yuǎn)以“一次方”形式存在聯(lián)系的可能性是非常罕見的。因變量Y可能與某個自變量之間是拋物線關(guān)系、指數(shù)曲線關(guān)系或?qū)?shù)曲線關(guān)系；因變量Y本身可能偏離正態(tài)分布很遠(yuǎn)，而很多統(tǒng)計模型要求因變量必須服從正態(tài)分布。因此，需要對定量因變量作合適的變量變換，以使其符合特定統(tǒng)計模型的基本要求；需要對某些定量自變量作合適的變量變換，以

統(tǒng)的線性回歸中因變量為分類變量的局限性出發(fā)，引出廣義線性回歸模型。再由Logistic回歸模型與線性回歸模型的比對，研究了Logistic模型的理論推導(dǎo)過程，介紹了模型中的連接函數(shù)和發(fā)生比概念。最后嘗試使用Logistic回歸模型在金融數(shù)據(jù)中進(jìn)行簡單應(yīng)用。關(guān)鍵詞：Logistic回歸模型 廣義線性回歸 連接函數(shù)引言在傳統(tǒng)的線性回歸模型中，自變量的變量類型和值域是沒有限制的。但是線性回歸模型中對于因變量的假設(shè)是連續(xù)的、服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的。而在實際的應(yīng)用中往往

回歸分析是研究因變量如何依賴自變量變化而變化的規(guī)律的重要統(tǒng)計分析方法之一，然而，回歸分析的基本要素涉及兩個方面，其一，變量狀態(tài)及相互間關(guān)系；其二，樣品(測定變量取值的對象)狀態(tài)及相互間關(guān)系。因篇幅所限，本文僅討論前述的“第一個要素”。2 變量狀態(tài)2.1 因變量狀態(tài)一般來說，可將因變量分為四種狀態(tài)，即計量的、計數(shù)的、有序的(也被稱為等級的)和定性的；事實上，在實際應(yīng)用中，還有一種狀態(tài)，即“相異性”或“相似性”大小的度量，被稱為“非度量型數(shù)據(jù)”[1]。例如，度

i代表行變量，因變量F（i）代表空格個數(shù)，可以直接生成3的二者的關(guān)系模型圖，如圖3所示3、將關(guān)系模型圖轉(zhuǎn)換成坐標(biāo)圖（坐標(biāo)化）在坐標(biāo)軸上建立起自變量i和因變量函數(shù)F（i）的點當(dāng)自變量i=1時，因變量F（i）=2，確立A點（1，2）當(dāng)自變量i=2時，因變量F（i）=1，確立B點（2，1）當(dāng)自變量i=3時，因變量F（i）=0，確立C點（3，0）4、利用一元二次方程組知識求解AB連線的方程組，并驗證C點是否在線上（解析化）利用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)中的坐標(biāo)軸體系來解析出AB線的

能刻畫自變量和因變量非線性的關(guān)系；（2）對異常值比較敏感。這個問題最早由Garher和Guddat在討論Fan和Lv(2008)[1]的SIS文章討論中提出，即SIS對于模型假設(shè)和異常值(Outliers)不穩(wěn)健。SIS自2008年提出，目前已從線性模型推廣到廣義線性模型、可加模型、變系數(shù)模型和模型釋放(Model-free)等(Fan等2009,2010,2011,2014；Liu等2014)[2-6]。本文主要研究模型釋放的超高維變量篩選。模型釋放不需

）看圖寫法則，因變量到某個自變量有幾條道路，對該自變量的（偏）導(dǎo)數(shù)就是幾個部分之和，每個部分（對應(yīng)一條道路）用一元鏈?zhǔn)椒▌t求出因變量對該自變量的導(dǎo)數(shù)；（3）一元求導(dǎo)用“d”，多元求導(dǎo)用“”；（4）將中間變量的表達(dá)式代入求導(dǎo)結(jié)果表達(dá)式中.下面結(jié)合例題，分三種情況來闡述復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則.一、復(fù)合函數(shù)的中間變量為一元函數(shù)的情形z=f[u（t），v（t）]例1 設(shè)z=uv+sint，而u=et，v=cost，求dzdt.解 （1）正確畫出復(fù)合函數(shù)關(guān)系圖.z是u，v

具體方法是先按因變量的性質(zhì)分為定量因變量與定性因變量兩大類，再分別按自變量所具備的不同前提條件，并基于經(jīng)典統(tǒng)計思想構(gòu)建相應(yīng)的回歸模型。初步結(jié)果為：在定量因變量的場合下，經(jīng)典回歸模型大致有16種不同情形；而在定性因變量的場合下，經(jīng)典回歸模型大致有6種不同情形。總之，在構(gòu)建經(jīng)典回歸模型時，應(yīng)當(dāng)依據(jù)因變量的性質(zhì)和自變量所具備的前提條件，選擇最合適的回歸模型，才能達(dá)到比較理想的統(tǒng)計分析目的。自變量；因變量；變量變換；多重共線性；多重線性回歸模型*Correspon

參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法。如：《小隱靜脈栓塞對腓腸神經(jīng)營養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實驗研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查：文題是否準(zhǔn)確的描述了所報道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況？是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容：重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法?1008-5572(2017)08-0739-04R683.42B2016-12-16朱成明(1979- )，男，主治醫(yī)師，柳州市工人醫(yī)院骨科，5

函數(shù)；偏導(dǎo)數(shù)；因變量；中間變量；自變量多元復(fù)合函數(shù)的求導(dǎo)法則在多元微分學(xué)中占有重要的地位，在《高等數(shù)學(xué)》課程的教學(xué)中既是重點也是個難點。與一元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則相比，多元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)數(shù)更加復(fù)雜，對學(xué)生來說更加有難度。多元復(fù)合函數(shù)有許多種情況，但只要掌握好最基本情形求導(dǎo)法則的思想，其他情況無論怎么變化都能夠很好地解決。首先來談?wù)勎以诮虒W(xué)中是如何講解最基本的一種多元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則的?！陡叩葦?shù)學(xué)》課程中的數(shù)學(xué)公式很多，學(xué)生記起來感覺困難，從上面的分析講解我們可以

化能；自變量；因變量G633.91首先：教學(xué)理念的設(shè)計是關(guān)鍵環(huán)節(jié)生物學(xué)科是一門實驗性學(xué)科，通過實驗解決疑難問題是常用手段，利用同學(xué)們已有的學(xué)習(xí)體驗（實驗室利用雙氧水制取氧氣）來歸納實驗變量的種類，在探究的過程中有意識制造疑團(tuán)，讓同學(xué)們在質(zhì)疑的前提下主動思考，也即落實“質(zhì)疑驅(qū)動自主學(xué)習(xí)”。在解決矛盾沖突的過程中達(dá)成知識目標(biāo)?；罨芨拍畹睦斫馐潜竟?jié)難點，故將要達(dá)成的知識目標(biāo)“說出酶在細(xì)胞代謝中的作用”分設(shè)為兩個子目標(biāo)：“1、說出細(xì)胞代謝的實現(xiàn)需要酶的催化作用。

參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法。如：《小隱靜脈栓塞對腓腸神經(jīng)營養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實驗研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查：文題是否準(zhǔn)確的描述了所報道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況？是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容：重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法?孫標(biāo)(1977- )，男，主治醫(yī)師，湖北宜昌市中醫(yī)醫(yī)院骨傷2科，443001。讀者·編者·作者

參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法。如：《小隱靜脈栓塞對腓腸神經(jīng)營養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實驗研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查：文題是否準(zhǔn)確的描述了所報道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況？是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容：重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法?黎運發(fā)(1990- )，男，研究生在讀，廣州中醫(yī)藥大學(xué)，510405。讀者·編者·作者

時顧及自變量和因變量觀測誤差的總體最小二乘方法近年來得到了廣泛研究，但在模型預(yù)測時，依然忽略了待預(yù)測自變量的觀測誤差。對此，本文提出了一種嚴(yán)格考慮所有變量觀測誤差的無縫線性回歸和預(yù)測模型，該模型將回歸模型的建立和因變量預(yù)測聯(lián)合處理，在建立回歸模型過程中對待預(yù)測自變量的觀測誤差進(jìn)行估計并修正，從而提高了模型預(yù)測效果。理論證明，現(xiàn)有的幾種線性回歸模型都是無縫線性回歸和預(yù)測模型的特例。試驗結(jié)果表明，無縫線性回歸和預(yù)測模型的預(yù)測效果優(yōu)于現(xiàn)有的幾種模型，尤其在變量觀

論述線性回歸的因變量置信區(qū)間和因變量個別值的預(yù)測區(qū)間原理后，結(jié)合實例分析了學(xué)生總數(shù)與季度營業(yè)額2個變量的關(guān)系.研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生總數(shù)與季度營業(yè)額關(guān)系存在很強(qiáng)的正向線性關(guān)系（r＝0.950 1），可決系數(shù)（R2＝0.902 7）可以解釋總平方和中的90.27%，表明其擬合度很好.之后，給出了因變量平均值的置信區(qū)間、因變量個別值的預(yù)測區(qū)間及圖形.回歸分析；置信區(qū)間；預(yù)測區(qū)間；學(xué)生總數(shù)；季度營業(yè)額一元線性回歸預(yù)測法是指成對的2個變量數(shù)據(jù)分布大體上呈直線趨勢時，運用合

參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法。如:《小隱靜脈栓塞對腓腸神經(jīng)營養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實驗研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查:文題是否準(zhǔn)確的描述了所報道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況?是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容:重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對象和/或研究方法?怎樣寫好討論?討論是對研究結(jié)果進(jìn)行闡明、推理和評價，因文而異，寫法較自由。但要注意以下問題:a)總結(jié)主要的研究結(jié)果，解釋研究結(jié)果;b)當(dāng)前研究與以

常用它們來描述因變量與自變量的相關(guān)性和回歸關(guān)系，但它們各自表達(dá)的統(tǒng)計學(xué)意義卻不相同，因此三者不能混用。三者的關(guān)系是在一個因變量與一個自變量的線性相關(guān)和回歸中，相關(guān)性符號用r，回歸關(guān)系符號用R2；而在一個因變量的非線性回歸或一個因變量與多個自變量的線性相關(guān)和回歸中，相關(guān)符號須用R，這時回歸關(guān)系符號應(yīng)該用R2。r、R、R2使用錯誤，不但改變了使用符號的含意，同時也會使整個回歸分析出現(xiàn)錯誤，因此，希望作者在回歸分析中務(wù)必正確使用。(本刊編輯部)

提高多分類定性因變量的預(yù)測準(zhǔn)確率，在二分類Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上，對實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立三類別的Logistic模型.采用似然比檢驗法對自變量的顯著性進(jìn)行檢驗，剔除了不顯著的變量；對每個類別的因變量都確定了1個線性回歸函數(shù)，并進(jìn)行了模型檢驗.分析結(jié)果表明，在處理因變量為定性變量的回歸分析中，Logistic模型具有很好的預(yù)測準(zhǔn)確度和實用推廣性.定性變量；Logistic回歸模型；預(yù)測Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，是分析因變量為定性變量的常