电脑蓝屏 如何解决 终止代码MULTIPLE_IRP_COMPLEQUESTS

Multiple R：x和y的相关系数r，一般在-1~1之间，绝对值越靠近1则相关性越强，越靠近0则相关性越弱; R square：x和y的相关系数r的平方，表达自变量x解释因变量y变差的程度，以测定量y的拟合效果; Significance?F对应的是在显著性水平下的Fα临界值，其实等于P值，即弃真概率。所谓“弃真概率”即模型为假的概率，显然1-P便是模型为真的概率。可见，P值越小越好。如P=0.0000000542<0.0001，故置信度达到99.99%以上。标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好；观察值：用于训练回归方程的样本数据有多少个。 扩展资料： 方差分析分类： 1、单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 2、多因素方差分析，多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。这里，由于研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。

Multiple R：线性回归系数 AdjustedR square：调整后的拟合系数 Fratio：F检验值

1、 先看回归统计表，Multiple R即相关系数R的值，和我们之前做相关分析得到的值一样，大于0.8表示强正相关。2、 回归统计表中的R Square是R平方值，R平方即R的平方，又可以叫判定系数、拟合优度，取值范围是[0,1],R平方值越大，表示模型拟合的越好。一般大于70%就算拟合的不错，60%以下的就需要修正模型了。这个案例里R平方0.9054，相当不错。3、 Adjusted R是调整后的R方，这个值是用来修正因自变量个数增加而导致模型拟合效果过高的情况，多用于衡量多重线性回归。4、 第二张表，方差分析表，df是自由度，SS是平方和，MS是均方，F是F统计量，Significance F是回归方程总体的显著性检验，其中我们主要关注F检验的结果，即Significance F值，F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当，越小越显著。这个案例里F值很小，说明因变量与自变量之间显著。5、 残差是实际值与预测值之间的差，残差图用于回归诊断，回归模型在理想条件下的残差图是服从正态分布的。6、 第三张表我们重点关注P-value，也就是P值，用来检验回归方程系数的显著性，又叫T检验，T检验看P值，是在显著性水平α（常用取值0.01或0.05）下F的临界值，一般以此来衡量检验结果是否具有显著性，如果P值>0.05，则结果不具有显著的统计学意义，如果0.01<P值<0.05，则结果具有显著的统计学意义，如果P<=0.01，则结果具有极其显著的统计学意义。T检验是看某一个自变量对于因变量的线性显著性，如果该自变量不显著，则可以从模型中剔除。7、 从第三张表的第一列我们可以得到这个回归模型的方程：y=4361.486+1.198017x，此后对于每一个输入的自变量x,都可以根据这个回归方程来预测出因变量Y。用微表格能做回归分析?excel是日常生活中常用的数据处理工具，excel可以用来对数据做回归分析。那么应该怎么用excel做回归分析呢？下面以office 365中的excel为例，一起来看看吧。工具原料office 365 excel方法/步骤分步阅读1/13首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。2/13接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。3/13点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。4/13下面点击箭头处“加载项”按钮，选择“分析工具库”，点击下方箭头处“转到”按钮。5/13进入加载项界面后，勾选“分析工具库”前面的方框，点击箭头处“确定”按钮。6/13接着点击方框处的“数据”，箭头处即可看到“数据分析”工具。7/13点击“数据分析”按钮，在分析工具中找到“回归”，接着点击箭头处“确定”。8/13进入回归分析界面，首先选择“Y值输入区域”，点击箭头处即可开始选择。9/13用方框选中体重y下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。10/13接着选择“X值输入区域”，点击箭头处即可开始选择X值。11/13用方框选中身高x下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。12/13下面勾选“置信度”前面的方框，此处置信度为95%。点击箭头处“确定”即可开始回归分析。13/13回归分析完成后，在界面上即可看到回归分析结果，如下图所示。注意事项office 365 excel内容仅供参考并受版权保护回归分析是一种应用广泛的统计分析方法，在金融，医学等领域都已经成功应用，而且是比较简单也比较常用的算法了，是经得起考验的，结果解读也很友好。这次我们就先以最常见的Excel表格来做回归分析,Excel表格的功能远比我们想的强大（一般的回归分析，只要是数据量不是很大，Excel完全可以搞得定，而且上手十分容易，不需要一行代码，就可以轻松搞定）一般是利用最小二乘法来计算出回归模型的参数值。但是得到的回归方程到底有没有统计学意义，还需要对回归方程进行各种检验，主要是回归方程显著性检验，回归系数显著性检验，残差分析等。数据集：波士顿房价数据波士顿房价数据已被用于许多涉及回归问题的机器学习论文中，所有我们拿这个成熟的数据集来预测房价练练手！数据如下：CRIM 城镇人均犯罪率ZN 占地面积超过2.5万平方英尺的住宅用地比例INDUS 城镇非零售业务地区的比例CHAS 查尔斯河虚拟变量 (= 1 如果土地在河边；否则是0)NOX 一氧化氮浓度（每1000万份）RM 平均每居民房数AGE 在1940年之前建成的所有者占用单位的比例DIS 与五个波士顿就业中心的加权距离RAD 辐射状公路的可达性指数TAX 每10,000美元的全额物业税率PTRATIO 城镇师生比例B 1000(Bk - 0.63)^2 其中 Bk 是城镇的黑人比例LSTAT 人口中地位较低人群的百分数MEDV 以1000美元计算的自有住房的中位数做回归分析前，先看下特征的相关性，如下：注：Excel内置的相关系数是pearson相关系数好像和价格的相关性都差不多，那我们做一个回归拟合看看，Excel界面如下：得到结果如下：残差图特征残差拟合图注：回归方程的显著性检验是F检验也就是方差分析，回归方程系数检验是T检验结果说明：1，回归统计：R Square表示拟合度，就是方程对数据的拟合程度，当然是越大越好，此时为0.742，方差分析：F=108.057，这个F是啥？是F统计量，回归方程的显著性检验是用的F检验，sig F=6.9468E-135 <0.05,所有这个方程是显著的，有意义的！3，回归系数coefficient显著性，看T——Start值，看特征对于的P值，如图：特征INDUS,AGE对应的T统计量均小于1，P值大于0.05，说明这两个系数与y（price）的线性关系不显著，不应该保留在回归方程中，也可以再结合特征残差拟合图来看一下特征的有效性看来得把这两个线性关系不显著的特征去掉之后再重新做回归!这一次的回归方程和回归系数都有显著性，但是这个R Square=0.740545，好像和不剔除变量没什么差别，甚至还小一点，这就有点尴尬了。整体的方程拟合度才0.74，效果不是很好。我们用python来做一下看看首先来筛选特征，有两种方法SelectKBest和f_regression注：f_regression 是单因素线性回归F检验，SelectKBest方法可以调用检验方法，如：卡方检验chi2，还有针对分类的方差分析的f_classif,当然也可以调用f_regression方法，还可以选择前k个分数较高的特征，去掉其他的特征。所以这个方法更强大，推荐使用这个。结果如下：这两种方法得到的结果一样，对应的特征的P值都小于0.05，没法去掉一些特征再注：目前python提供的有方差分析，卡方检验的方法，但是一直没有发现T检验的方法。可能是因为T检验其实也算是一种F检验的缘故吧，至于是不是因为这，我也不知道，这只是我猜的！但是用Excel做的时候即使去掉两个不显著的特征，好像对回归结果没有什么大的影响，所有在python中干脆都显著了，数据分成训练集和测试集，通过在训练集和测试集上的得分对比来判断是否过拟合还是欠拟合，可以直接得到回归系数和截距，如下如：从结果看，回归方程的拟合度在0.73左右，和用Excel做的差不多，没有提高，反而略微降低了。绘制交叉验证预测图从结果看，拟合的并不是很好。后记：结合Excel和python做的回归方程拟合度都是在0.74左右，效果只能是一般，看来得换一种方法来做。

不Q。

额 忘了都、、、

因为Multiple R的本质定义是因变量Y的实际值与Y预测值的相关系数，必然恒 > 0

看来LZ应该是刚开始作统计分析啊，其实里面的数据还是比较简单的，第一行Multiple R 表示R^2的值，第二行则表示R值，第三行表示调整R方，一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子，但只是一方面。 LZ同学不是也进行了显著性检验么，在方差分析这一栏，df表示自由度，后面最有用的也是你最需要的就是Significance F,这里为0.0086，P＜0.05，所以是极显著差异，即回归方程是可信的。至于最后有关95%的置信区间，不是我们讨论范围，我们也不需要进行深入分析的，不过很多时候某些文献说明稳定性可以用到，总之，有什么问题再讨论吧~

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系，协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子：伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好，但是其残差序列是一个非平稳序列，拟合一个伪回归:#调用相关R包library(lmtest)library(tseries)#模拟序列set.seed(123456)e1=rnorm(500)e2=rnorm(500)trd=1:500y1=0.8*trd+cumsum(e1)y2=0.6*trd+cumsum(e2)sr.reg=lm(y1~y2)#提取回归残差error=residuals(sr.reg)#作残差散点图plot(error, main="Plot of error")#对残差进行单位根检验adf.test(error)## Dickey-Fuller = -2.548, Lag order = 7, p-value = 0.3463## alternative hypothesis: stationary#伪回归结果，相关参数都显著summary(sr.reg)## Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -30.654 -11.526 0.359 11.142 31.006## Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) -29.32697 1.36716 -21.4 <2e-16 ***## y2 1.44079 0.00752 191.6 <2e-16 ***## Residual standard error: 13.7 on 498 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.987, Adjusted R-squared: 0.987## F-statistic: 3.67e+04 on 1 and 498 DF, p-value: <2e-16dwtest(sr.reg)## DW = 0.0172, p-value < 2.2e-16恩格尔-格兰杰检验Engle-Granger第一步：建立两变量（y1,y2）的回归方程，第二部：对该回归方程的残差(resid)进行单位根检验其中，原假设两变量不存在协整关系，备择假设是两变量存在协整关系。利用最小二乘法对回归方程进行估计，从回归方程中提取残差进行检验。set.seed(123456)e1=rnorm(100)e2=rnorm(100)y1=cumsum(e1)y2=0.6*y1+e2# (伪)回归模型lr.reg=lm(y2~y1)error=residuals(lr.reg)adf.test(error)## Dickey-Fuller = -3.988, Lag order = 4, p-value = 0.01262## alternative hypothesis: stationaryerror.lagged=error[-c(99,100)]#建立误差修正模型ECM.REGdy1=diff(y1)dy2=diff(y2)diff.dat=data.frame(embed(cbind(dy1, dy2),2))#emed表示嵌入时间序列dy1,dy2到diff.datcolnames(diff.dat)=c("dy1","dy2","dy1.1","dy2.1")ecm.reg=lm(dy2~error.lagged+dy1.1+dy2.1, data=diff.dat)summary(ecm.reg)## Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -2.959 -0.544 0.137 0.711 2.307## Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 0.0034 0.1036 0.03 0.97## error.lagged -0.9688 0.1585 -6.11 2.2e-08 ***## dy1.1 0.8086 0.1120 7.22 1.4e-10 ***## dy2.1 -1.0589 0.1084 -9.77 5.6e-16 ***## Residual standard error: 1.03 on 94 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.546, Adjusted R-squared: 0.532## F-statistic: 37.7 on 3 and 94 DF, p-value: 4.24e-16par(mfrow=c(2,2))plot(ecm.reg)Johansen-Juselius(JJ)协整检验法，该方法是一种用向量自回归(VAR)模型进行检验的方法，适用于对多重一阶单整I(1)序列进行协整检验。JJ检验有两种：特征值轨迹检验和最大特征值检验。我们可以调用urca包中的ca.jo命令完成这两种检验。其语法：ca.jo(x, type = c("eigen", "trace"), ecdet = c("none", "const", "trend"), K = 2,spec=c("longrun", "transitory"), season = NULL, dumvar = NULL)其中：x为矩阵形式数据框；type用来设置检验方法；ecdet用于设置模型形式：none表示不带截距项，const表示带常数截距项，trend表示带趋势项。K表示自回归序列的滞后阶数；spec表示向量误差修正模型反映的序列间的长期或短期关系；season表示季节效应；dumvar表示哑变量设置。set.seed(12345)e1=rnorm(250,0,0.5)e2=rnorm(250,0,0.5)e3=rnorm(250,0,0.5)#模拟没有移动平均的向量自回归序列；u1.ar1=arima.sim(model=list(ar=0.75), innov=e1, n=250)u2.ar1=arima.sim(model=list(ar=0.3), innov=e2, n=250)y3=cumsum(e3)y1=0.8*y3+u1.ar1y2=-0.3*y3+u2.ar1#合并y1,y2,y3构成进行JJ检验的数据库；y.mat=data.frame(y1, y2, y3)#调用urca包中cajo命令对向量自回归序列进行JJ协整检验vecm=ca.jo(y.mat)jo.results=summary(vecm)#cajorls命令可以得到限制协整阶数的向量误差修正模型的最小二乘法回归结果vecm.r2=cajorls(vecm, r=2);vecm.r2## Call:lm(formula = substitute(form1), data = data.mat)## Coefficients:## y1.d y2.d y3.d## ect1 -0.33129 0.06461 0.01268## ect2 0.09447 -0.70938 -0.00916## constant 0.16837 -0.02702 0.02526## y1.dl1 -0.22768 0.02701 0.06816## y2.dl1 0.14445 -0.71561 0.04049## y3.dl1 0.12347 -0.29083 -0.07525## $beta## ect1 ect2## y1.l2 1.000e+00 0.0000## y2.l2 -3.402e-18 1.0000## y3.l2 -7.329e-01 0.2952

Gross Rent Multiplier or "GRM" is the ratio of the price of a real estate investment to its annual rental income before expenses:总租金系数， 或 “GRM" 是 投资房产的价格除以年总（毛）租金的比率。Gross Rent Multiplier (GRM) = Sale Price / Potential Gross IncomeGRM = 房产销售价/ 年总租金

1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1）2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的yy = 1.5+0.8x1+1.8x2+error3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计4.提取的每一个beta1，beta25.计算他的均方误差，计算公式

fluoiescence激发光谱，获得了从样品冷却至10 k.样本激励完成如下：光从450瓦特氙灯（欧司朗， xbo - 450 ）被驱散和波长扫描与一0.0米单色上述指定。部分（跌百分之十）本分散，轻是针对上一个相对的量子柜台，其中一个1厘米pathlength石英染料细胞含有浓缩液罗丹明6 G （ 10 g / L ）的光耦合到一个光电倍增管（滨松， 1p28 ） 。其余的窄带光被用来激发样品。样本荧光脱离激发光过滤器。该光谱孤立的荧光是针对上光阴一个photomultipler （滨松r1104 ） 。样品荧光信号从photomultipler扩增电子和除以扩增参考信号从量子反由ratiometer （埃文斯联营公司，型号4122 ） 。输出从ratiometer录具有相同的X - Y记录。

第1关没什么说的，因为这一关根本不可能输。不必在意。1.炸弹遇到炸弹，千万不要着急去消除。如果因为消除炸弹而导致Score Multipler一直为1或2倍，就悲剧了。到后面>15关的时候根本没工夫去创建长的Chain。建议先估计消除炸弹需要的步数，如果是1或2步的话可以等到炸弹即将归零的时候去消除。超过2的步数将对Score Multipler的倍数产生降低作用，这时候就不用管了，只能期望RP（运气）大爆发。2.紧急解除指针不要以为这是一个纯粹的运气游戏。其实是有规律可循的。第1次：在Click to Stop按钮亮起之后立刻按下。正常情况下，骷髅头应该停在垂直位置。第2次：亮起之后大约等半秒钟按下。立刻按下将导致骷髅头停在水平位置导致游戏结束。第3次：亮起之后大约等0.7—0.8秒按下。但是这种情况相当危险，因为动作快了或者稍慢了都会使游戏结束。第4次及以后：由初始情况确定。初始情况下如果是宝石位于水平位置，可以遵循第3次方式。如果水平方向的格子有一半被骷髅头占据，则按以下方法：最左侧的上半部分是骷髅头，亮起之后0.8—0.9秒按下。下半部分是骷髅头，0.6—0.7秒就立刻按下。希望你RP爆发！也希望你的运气也会更好！ 第1部分：建议在1—6关使用火焰，第7关使用闪电过关。其实这个挑战是变相的兵工厂挑战。第2部分：堆积同色宝石。尽量少用不是要求的颜色的火焰/闪电炸掉要求的颜色。否则速度会非常慢。第3部分：和第1部分一样。第4部分：不必担心屏幕上无宝石可消除，那是不可能的。找不到只能说明你眼力不行。日食模式下找不到消除千万不要断Chain，即使你的命运宝石已经被消除。如果是在Chain>80的情况下就更不值得了。第5部分：堆积宝石过关。第6部分：堆积宝石过关。第7部分：建议将火焰堆积起来一次引爆以节省时间。第8部分：要做到每一步都消除宝石。不建议通过Matchless move（没有消除任何宝石的移动）制作特殊宝石，浪费步数。第9部分：没的说，还是堆积特殊宝石。第10部分：纯粹的速度游戏。第11部分：注意这一点与Classic不同了。见到炸弹就消，除非是在日食模式下。第一步要制造出一个特殊，用来消除命运宝石。第12部分：和第7部分一样，堆积闪电以节约时间。第13部分：1—5关比较简单，不说了。6—7关的见截图。 1.整体规划建议第1分钟将Score Multipler翻到5倍，第2分钟将Score Multipler翻到7倍并积累8格以上。第3分钟将Score Multipler达到9倍并超过4格。（制造出水果需要剩余90秒以上）然后疯狂地放水果，如果弄出来水果之舞就更好了。2.其它（1）和Classic一样，避免因为消除炸弹而耽误了Score Multipler的积累，但也要注意别让它爆了（上面已经提到后果）。（2）不要刻意将煤块放在特殊宝石旁边（耽误Score Multipler积累）。（3）除非你水平不行，不要因为急于引爆水果而耽误了Score Multipler。（4）多制造几个Speed Bouns，避免经常查看Challenge而耽误时间。

我有以下等式来计算简单线性回归模型的t统计量。 t = beta1 / SE（beta1） SE（β1的）= SQRT（（RSS / VAR（X1））*（1 / N-2）） 如果我想用一个简单的例子R来做这个，我不能得到与R中的线性模型相同的结果。 x <- c(1,2,4,8,16)y <- c(1,2,3,4,5)mod <- lm(y~x)summary(mod)Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: 1 2 3 4 5 -0.74194 0.01613 0.53226 0.56452 -0.37097 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.50000 0.44400 3.378 0.0431 *x 0.24194 0.05376 4.500 0.0205 *---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 0.6558 on 3 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.871, Adjusted R-squared: 0.828 F-statistic: 20.25 on 1 and 3 DF, p-value: 0.02049 如果我手工操作，我会得到另一个值。 var(x)37.2sum(resid(mod)^2)1.290323 β1的= 0.24194 SE（beta1）= sqrt（（1.290323 / 37.2）*（1/3））SE（beta1）= 0.1075269 所以t = 0.24194 / 0.1075269 = 2.250042 那么为什么我的计算确实是R的一半呢？ 它与一个/两个尾测试有关吗？ t（0.05 / 2）的值是3.18 问候，1月 i have the following equation for calculating the t statistics of a simple linear regression model. t= beta1/SE(beta1) SE(beta1)=sqrt((RSS/var(x1))*(1/n-2)) If i want to do this for an simple example wit R, i am not able to get the same results as the linear model in R. x <- c(1,2,4,8,16)y <- c(1,2,3,4,5)mod <- lm(y~x)summary(mod)Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: 1 2 3 4 5 -0.74194 0.01613 0.53226 0.56452 -0.37097 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.50000 0.44400 3.378 0.0431 *x 0.24194 0.05376 4.500 0.0205 *---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 0.6558 on 3 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.871, Adjusted R-squared: 0.828 F-statistic: 20.25 on 1 and 3 DF, p-value: 0.02049If i do this by hand i get a other value. var(x)37.2sum(resid(mod)^2)1.290323beta1=0.24194 SE(beta1)=sqrt((1.290323/37.2)*(1/3)) SE(beta1)=0.1075269 So t= 0.24194/0.1075269=2.250042 So why is my calculation exact the half of the value from R? Has it something to do with one/two tailed tests? The value for t(0.05/2) is 3.18

r语言中残差与回归值的残差图r语言中残差与回归值的残差图_R语言基础-数据分析及常见数据分析方法weixin_39953102原创关注1点赞·7168人阅读R表达式中常用的符号残差(Residuals)残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越小模型越精确系数项与截距项(Coefficients & Intercept)和P值指标残差标准误(Residual standard error)残差的标准误差，越小越好R方判定系数模型拟合的质量判定指标，取值在0-1之间，值越大越好Multiple R-squared: 0.991 表示该模型能解释99.1%的数据。F统计量(F-statistic)说明模型是否显著，值越小越好，说明模型越显著判断模型是否适合的一般规则先看F统计量是否小于0.05，如果小于0.05，再看R方判定系数。*线性回归(解决一元多次)回归(regression)，通常指那些用一个或多个预测变量，也称自变量或解释变量来预测响应变量，也称为因变量、校标变量或结果变量的方法。1.回归分析类型

问题一：女人经常发两个逗号或四个逗号是啥意思 没话说了 问题二：男朋友给你回复两个逗号是什么意思 就是无语的意思，跟我们常见的。。。是一样的意思，只不过逗号离得手近就打，了 问题三：扣扣评论两个逗号是什么意思? 没其他意思，就是表示一种无聊。希望能帮助到你！ 问题四：三个逗号分别是什么意思 ansys APDL命令流使用逗号来间隔不同的参数， 打个比方： 使用稀疏矩阵求解算法并设定求解容差值为1.0E-08和Multipler（求解因子）为2.9的完整命令流为 EQSLV,SPARSE,1.0E-08,2.9 当你不需要改变当前命令的已知参数的时候，比如你在当前命令之前已经选择了稀疏矩阵求解算法，或者ansys默认算法就是稀疏矩阵求解法，以及默认容差为1.0E-08，你只需要更改求解因子为2.9的话，SPARSE和1.0E-08这两个参数就可以省略，以上命令就可以写为： EQSLV, , ,2.9 用来表示这两个参数采用上一次或者默认的设定。缺一个参数当然就是两个逗号，缺两个就是三个逗号，以用来占位。 明白了吗？ 问题五：一个句号两个逗号表示什么意思 逗号在爱情中代表男人、句号在爱情中代表女人、问号在爱情中代表第三者或者逗号在爱情中代表不变、句号在爱情中代表底三者、问号在爱情中代表女人 其实在这个问题中应该比喻成一个家庭的关系或者的男女朋友之间的关系（感情） 问题六：老婆加两个逗号什么意思吗 只要你注重这个老婆这两个字。是的注重着他说的这个老婆的情人。 问题七：两个逗号平排又没有文字,指的是什么意思 第一句话9个字可以，8个字10个字都可以，望点击一下，谢啦!!⌒(*＾-)v （1）如果在没有爱的世界，我想过你，每一生就只会喜欢你。 （2）如果我的世界没有你在，就没有爱，只想每一生喜欢你。

Redshift是一款十分功能强大的制图工具，软件与基于CPU的渲染器对比渲染速度快了多倍。在渲染的全过程中，它应用较为少的样版总数应用类似和插值技术，进而完成了无噪点的渲染构造，才会比无误差渲染器速度更快。对于渲染品质有严格管理的客户，它将十分适合。软件作用偏差渲染它是一种有误差的渲染器，它应用较少的样版总数应用类似和插值法技术性，完成无杂点的3D渲染_果，使比无误差渲染器快得多。Out-of-Core心构架选用了out-of-core构架的立体图形和纹路，让您能够3D渲染大中型情景，不然大情景将始终不可以在显卡内存中3D渲染一个GPU3D渲染一同难题是，他们遭受独立显卡可以用VRAM（显卡内存）的限定&mdash;&mdash;他们只有3D渲染存储在显卡内存中的中的立体图形和纹路。这对3D渲染上百万不规则图形和纹路以&ldquo;G&rdquo;为企业的大情景是一个难题。伴随着Redshift问世，3D渲染数以千万计的不规则图形和基本上无尽总数的纹路变成很有可能。代理和案例适用立体图形案例让您完成很多草坪和山林这类有很多反复物件的情景，高效率的基本上_有运行内存耗费。还适用3D渲染代理商，能够从情景导出来立体图形，仅有必须3D渲染时才会载入到运行内存中。应用代理商，乃至不用在3D软件加载情景文档。像一般立体图形一样Redshift代理商一样能够被创建对象，能够3D渲染几十亿不规则图形总数。点一下渲染逐渐展现出示了一个渐进性的渲染模式，使您能够便捷的互动浏览情景，而不用等候GI预3D渲染信息内容。该方式选用逐渐优化，马上展现一个文稿品质的_果，随后伴随着_间的变化持续提升3D渲染品质。功能齐全的黑影和纹路选用了灵便的根据连接点的3D渲染系统软件适用繁杂的着色器互联网。伴随着表层，光量子，自然环境，灯光效果和摄像镜头着色器的适用，及其各种各样BRDF阳光照射实体模型的适用，此软件让你出示强劲、灵便、真实的实际效果和十分操控变形的3D渲染实际效果。当您的总体目标是真正的3D渲染实际效果，出示精确的物理学表层着色器，物理学校准灯光效果，光度学（IES）灯光效果，和物理学太阳光和天上系统软件。使用教程1、下载Redshift渲染器，解压后双击鼠标逐渐安_。2、点一下next，和iagree再次安_。3、随后等候一小会了。4、安_进行后点一下finish，随后拷贝Crk破解补丁文件夹名称里边的文档到下列途径遮盖：C：ProgramDataRedshiftbinC4DR16-R19：X：ProgramFilesMAXONCinema2DpluginsRedshiftC4DR20：C：ProgramFilesMAXONCinema2DR20PluginsRedshiftreslibswin64Maya/Houdini：&ldquo;C：ProgramDataRedshiftBin&rdquo;3DSMax：max网站根目录灯光效果雾如何做1、大家先建立一个平面图，在上面挖好多个洞，让它有光源进去的。2、随后挑选好部位，建立一个Redshift灯光效果，设定为舞台聚光灯方式。3、在3D渲染设定output里，寻找自然环境空气atmosphere，在里面加上Redshift容积的形状。4、随后在灯光效果设定中寻找volume，设定contribution为1000。5、设定intensitymultipler为200000之上，做雾化实际效果更强。6、随后点一下3D渲染，就可以见到一束灯光效果雾的实际效果了。Redshift和Vray哪家好Redshift在2012年发布，是全球第一款彻底根据GPU加快的、有偏差的渲染器，也是如今销售市场接受程度高的一款GPU渲染器。在关键优化算法上，Redshift选用了光线追踪优化算法。从3D渲染实际效果而言，Redshift早已做到了GPU3D渲染的高水平，能够3D渲染_出影片级质量的图象。与传统式渲染器对比，Redshift在速率层面的主要表现也更胜一筹，在同样_出实际效果下，其速率乃至超出了以快而出名的Vray。Vray渲染器一直在3Dmax行业，室内装饰设计与车辆3D渲染应用开多的渲染器了。3D渲染品质真正，内置车漆材料，和睦版本号多，针对配置硬件规定低，大部分都能够应用。疑难问题问：MAYA服务平台能够用吗？答：适用MayaA2011-Maya2019软件，能保证无缝拼接制做步骤，了解MAYA的客户短期培训班就可以娴熟制做。问：还适用哪些服务平台？答：3DMAX，C4D，Houdini，softimage，KATANA的最新版。问：能够3D渲染V-ray的文档和情景吗？答：能够应用Redshift对V-ray情景的材料开展变换，它的GI作用十分强劲，有类似Vray的GI作用能够存储光量子加速建筑专业情景的3D渲染速率和品质，相互配合GPU强劲的3D渲染速率能够把Vray的3D渲染速率提升几十乃至上千倍。

Fixed Lot Multipler 应该是企业管理软件中需要为某个产品设置的一个参数, 一般应该是最好相当于一个栈板或者一箱 能够装载的产品数量.

我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析 我国的年降水量地区分布的总趋势是：由华东地区华南地区向西北西南地区递减.东部沿海地区,距离夏季风源地近的影响强烈,降水多；由华东华南向西北西南内陆地区距离越来越远,加上一系列东北西南走向的山脉阻挡,带来的水汽越来越少.我国夏季太阳直射北半球，全国各地太阳辐射强，所以夏季普遍高温多雨。因此，以全国主要城市（北京，天津，石家庄，太原，呼和浩特，沈阳，长春，哈尔滨，上海，南京，杭州，合肥，福州，南昌，济南，郑州，武汉，长沙，广州，南宁，海口，重庆，成都，贵阳，昆明，拉萨，西安，兰州，西宁，银川，乌鲁木齐），把降雨量与影响关系（地区和季度）进行线性回归分析，并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 1、数据搜集 根据以上分析，我们在影响降雨量因素中引入2个解释变量。即：X1，气温；X2，相对湿度。 资料来源《中国统计年鉴2015》。 2、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式： SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.875378696 R Square 0.766287862 Adjusted R 0.749594138 Square 标准误差 284.2845337 观测值 31 方差分析 回归分析 残差 总计 df 2 28 30 Significance F 7419509.166 3709754.583 45.90275 1.45057E-09 2262895.491 80817.6961 9682404.657 SS MS F P-value 0.000197 0.00068 0.00168 Coefficients 标准误差 t Stat Intercept -1239.167 289.4336468 -4.281350948 X Variable 55.135678 14.43486226 3.819619255 1 X Variable 20.845841 5.997851771 3.475551217 2 Upper 下限 Lower 95% 上限 95.0% 95% 95.0% -1832.044968 -646.289 -1832.045 -646.2890691 25.56720289 84.70415 25.567203 8.559798618 33.13188 8.5597986 84.70415277 33.13188343 二、计量经济学检验 图1 气温与降雨量的散点图 图二：湿度和降雨量的散点图 从各散点图可以看出降雨量与气温，降雨量与湿度之间都具有一定的线性关系。并且气温和湿度对降雨量的影响相差不多。 表一：降雨量温度湿度之间的相关矩阵 降雨量 温度 湿度 降雨量 1 温度 湿度 1 0.815758731 1 0.802814668 0.710041423 但根据实际数据计算出的r其取值一般在-1～1之间，∣r∣→1说明两个变量之间的线性关系越强；∣r∣→0说明两个变量之间的线性关系越弱，对于一个具体的r取值，根据经验可将相关程度分为以下几种情况；当∣r∣≥0.8时，可视为高度相关；0.5≤∣r∣＜0.8时，可视为中度相关，0.3≤∣r∣＜0.5时视为低度相关，∣r∣＜0.3，说明两个变量之间的相关程度弱可视为不相关。 由上表可知，降雨量和温度的相关系数为0.815758731 大于0.8呈高度相关，降雨 量和湿度的相关系数为0.802814668，大于0.8 呈高度相关，温度和湿度的相关系数为0.710041423 在0.5～0.8之间，属于中度相关。可以推断出在我国温度和湿度都 对降雨量有着非常重要的影响，且温度和湿度也成正比例关系。 表2 ：excelX输出的一元回归分析结果（温度与降雨量） SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.815758731 R Square 0.665462307 Adjusted R 0.653926525 Square 标准误差 观测值 方差分析 334.206694 31 回归分析 残差 总计 1 29 30 df SS MS F Significance F 6443275.341 6443275.341 57.68679378 2.25473E-08 3239129.316 111694.1143 9682404.657 Intercept Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% -388.5831603 181.6581623 -2.13909001 0.040976574 -760.1158186 X Variable 1 90.75781918 11.94939317 7.595182274 2.25473E-08 66.31856606 Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% -17.05050195 -760.1158186 -17.05050195 115.1970723 66.31856606 115.1970723 由表可知 判定系数为0.665462307在降雨量的变差中有66.55%可以由降雨量与温度之间的线性关系来解释。可见两者之间的线性关系较相关。 在excelX输出的一元回归分析结果中将Significance F的值与给定的显著性水平α的值进行比较，如果Significance F ＜α则拒绝原假设，表明应变量y与自变量x有显著的线性关系。如果Significance F ＞α则不拒绝原假设，表明应变量y与自变量x没有显著的线性关系。 在表2的输出结果中Significance F=2.25473E-08＜α=0.05，这说明降雨量和温度之间存在显著的线性关系。说明所得结论与相关系数结论相同。 表3：excelX输出的一元回归分析结果（湿度与降雨量） SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.710041423 R Square 0.504158822 Adjusted R 0.487060851 Square 标准误差 8.801536723 观测值 31 df SS MS F 方差分析 回归分析 1 残差 总计 29 30 Significance F 2284.229782 2284.229782 29.48646967 7.67891E-06 2246.544412 77.46704869 4530.774194 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Intercept 40.80352801 4.784078282 8.52902599 2.13945E-09 31.0189893 X Variable 1 1.708836852 0.314694543 5.430144535 7.67891E-06 1.065214245 Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% 50.58806672 31.0189893 50.58806672 2.352459459 1.065214245 2.352459459 由表可知 判定系数为0.504158822在降雨量的变差中有50.42%可以由降雨量与湿度之间的线性关系来解释。可见两者之间的线性关系较相关。 在表3的输出结果中Significance F=7.67891E-06＜α=0.05，这说明降雨量和湿度之间存在显著的线性关系。说明所得结论与相关系数结论相同 表4：excelX输出的二元回归分析结果（湿度温度与降雨量） SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square 0.87537869 6 0.76628786 2 Adjusted R 0.74959413 Square 8 标准误差 观测值 方差分析 284.284533 7 31 回归分析 残差 总计 Intercept 2 28 30 df SS MS F Significan ce F 7419509.13709754.5845.9027511.45057E-0 66 3 03 9 2262895.4 80817.6961 91 9682404.6 57 t Stat Coefficien 标准误差 ts P-value Lower 95% Upper 95% -1239.1670289.43364-4.28135090.0001968-1832.0449-646.2890618 68 48 01 68 91 55.135677814.4348623.819619250.000680125.567202884.7041527 X Variable 1 3 26 5 23 9 7 20.84584105.99785173.475551210.00167988.5597986133.1318834 X Variable 2 2 71 7 56 8 3 下限 95.0% 上限 95.0% -1832.04496-646.28906 8 91 84.704152725.56720289 7 33.1318834 8.559798618 3 回归方程：^y=-1239.167018+55.13567783X1+20.8458410X2 各回归系数的实际意义：^Β1=55.13567783表示在湿度不变的条件下,温度每增加一度降雨量平均增加55.13567783. ^Β2=20.8458410表示在温度不变的条件下,湿度每增加一单位降雨量平均增加20.8458410. 三，经济意义检验 经过散点图,相关系数检验,判定系数检验,显著性检验可知降雨量和温度,湿度呈正线性相关关系,且相关程度高.

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算每点的残差，记为a（n），然后判断a（n）与a（n-1）的线性关系吧 记得可以做DW检验统计软件应该有这个功能的我之前用matlab做过

北京信息科技大学《统计学》课程期末考试试卷(A卷)　　2007~2008学年第一学期　　课程所在学院：经济管理学院　　一、单项选择题（本大题共15小题，每小题1分，共15分）　　在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。　　1．下列哪个不属于一元回归中的基本假定(D)。　　A．对于所有的X，误差项的方差都相同　　B．误差项服从正态分布　　C．误差项相互独立　　D．　　2.某组数据分布的偏度系数为负时，该数据的众数、中位数、均值的大小关系是(A)。　　A．众数>中位数>均值　　B．均值>中位数>众数　　C．中位数>众数>均值　　D．中位数>均值>众数　　3．一元回归方程为y＝11.64一0.25x，则下列说法中正确的是（C）。　　A．自变量平均增长一个单位，因变量减少0.25个单位　　B．自变量和因变量之间成正相关关系　　C．　　D．　　4.有甲乙两组数列，则（A）数列平均数的代表性高。　　A．1＜21＞2，则乙数列平均数的代表性高　　B.1＜21＞2，则乙数列平均数的代表性低　　C.1＝21＞2，则甲数列平均数的代表性高　　D.1＝21＜2，则甲数列平均数的代表性低　　5．某连续变量数列，其末组为开口组，下限为500，相邻组的组中值为480，则末组的组中值为(A)。　　A．520B．510C．500D．540　　6.不受极端变量值影响的平均数是(D)。　　A．算术平均数B．调和平均数　　C．几何平均数D．众数　　7.有20个工人看管机器台数资料如下：2，5，4，4，3，4，3，4，4，2，2，4，3，4，6，3，4，5，2，4，如按以上资料编制频数分布数列应采用（A）。　　A.单项式分组B.等距分组C.不等距分组D.以上几种分组均可以　　8.若无季节变动，则季节比率应为(B)。　　A．0B．1C．大于1D.小于1　　9.如果一个定性的变量有m类，则要引进（C）个虚拟变量。　　A.mB.m+1　　C.m-1D.无法判断　　10.第一组工人的平均工龄为5年，第二组为7年，第三组为10年，第一组工人数占总数的20%，第二组占60%，则三组工人的平均工龄为(B)　　A.8年B.7.2年C.5年D.7.8年　　11.某企业2007年各种产品的产量比2006年增长了8%，总生产费用增长了12%，则该厂2007年单位成本(D)　　A.减少了0.62%B.增加了0.62%　　C.减少了3.7%D.增加了3.7%　　12.相关系数r与斜率b2的符号（A）。　　A.相同B.不同　　C.无法判断　　13.已知小姜买的两种股票的综合价格指数上涨了24点，本日股票的平均收盘价格为14元，前日股票的平均收盘价格为(C)　　A.10.64B.10.5　　C.11.29D.无法计算　　14.若今年比去年的环比发展速度为112％，去年比前年的环比增长率为3％，那么今年比前年的平均增长率为(D)。　　A．9.0％B．7.4％　　C．7.5％D．15.4％　　15．已知今年增长1％的绝对值为0.54，去年比前年增长的绝对值为5，则去年比前年的增长率为(C)。　　A．9.3％B．8.7％　　C．10.2％D．无法计算　　二、多项选择题(每小题2分，共16分)　　在每小题列出的若干选项中有多个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。多选、少选、错选均无分。　　1.下列变量，属于离散变量的有（ADEF）。　　A.库存产品数量B.流动资产对流动负债的比率　　C.货物总重量D.按个计量的货物数量　　E.一条收费公路上的交通量F.公司年会的出席人数　　2.指出下列数据收集属于通过实验的方法收集数据的有（ABE）　　A.培训航空机票代理人的新方法与传统方法的比较结果　　B.通过让两组可以比较的孩子分别使用两种不同的组装说明组装玩具来比较这两种组装说明　　C.一份产品评价杂志给它的订阅者邮寄调查问卷，请他们为近期购买的产品排名　　D.采访一个购物中心的顾客，询问他们为什么在那里购物　　E.通过在两个可比较地区分别采用不同的方法，比较两种不同的养老金促销方法　　3.下列组限的表示方法哪些是对的(ABD)。　　A.按职工人数分组，相邻组的组限可以重叠,也可以间断　　B.职工按工资分组，其组限必须重叠　　C.学生按成绩分组，其组限必须间断　　D.人按身高分组，其组限必须重叠　　4.下列属于质量指标指数的有(ABDE)。　　A.价格指数B.单位成本指数　　C.销售量指数D.工资水平指数　　E.劳动生产率指数　　5.具体地说，如果出现下列（ABC）情况，暗示多元回归模型有可能存在多重共线性。　　A.模型中各对自变量之间显著相关　　B.线形关系显著，回归系数的t检验却不显著　　C.回归系数的正负号与预期相反　　D.　　6.算术平均数具有下列哪些性质(BC)。　　A.(X－）＝最小值B.(X－）＝0　　C.(X－）2＝最小值D.(X－）2＝0　　E.(X－)＝1　　7．在频数分布数列中（CDE）。　　A.总次数一定，频数和频率成反比B.各组的频数之和等于100　　C.各组频率大于0，频率之和等于1D.频率越小，则该组数值所起作用越小　　E.频率表明各组变量值对总体的相对作用程度　　8．标准差（CE）。　　A.表明总体单位标志值的一般水平B.反映总体单位的一般水平　　C.反映总体单位标志值的离散程度D.反映总体分布的集中趋势　　E.反映总体分布的离中趋势　　三、简答题（本大题共2题，每题5分，共10分）　　1.什么是年度化增长率?它有何用途?　　2.数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。　　（1）可分为单变量值分组和组距分组两种分组方法。　　单变量值分组：将一个变量值作为一组；适合于离散变量；适合于变量值较少的情况（+1）　　组距分组：将变量值的一个区间作为一组；适合于连续变量；适合于变量值较多的情况；需要遵循“不重不漏”的原则；可采用等距分组，也可采用不等距分组。（+1）　　（2）A．确定组数：　　（+1）　　B．确定组距：组距(classwidth)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定（+1）　　C.统计出各组的频数并整理成频数分布表。（+1）　　四、判断题（本大题共5小题，每小题1分，共5分）　　1.相关系数为+1时，说明两变量完全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关。（错）　　2.如果各种商品价格平均上涨5%，销售量平均下降5%，则销售额指数不变。（错）　　3.连续型变量和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。（对）　　4.根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。（对）　　5.设P表示单位成本，q表示产量，则∑p1q1—∑p0q1表示由于产品单位成本的变动对总产量的影响。（错）　　四、计算分析题（共54分）　　1.将某邮局中外发邮包样本的重量近似到盎司为：21，18，30，12，14，17，28，10，16，25。计算这组数据的均值，中位数，众数，极差，四分位间距，从偏斜度的角度描述数据的分布形状(10分)。　　2.表1中列出了在一个为期三周的商务统计课程中学生课外学习的小时数和他们在课程结束时的测试分数的样本数据如下：　　表1学生课外学习时间及考试分数统计表　　学生样本12345678　　学习时间，X2016342327321822　　考试分数，Y6461847088927277　　利用EXCEL进行回归，结果如下表：(共15分)　　SUMMARYOUTPUT　　回归统计　　MultipleR0.862109　　RSquare0.743232　　AdjustedRSquare0.700437　　标准误差6.157605　　观测值8　　方差分析　　dfSSMSFSignificanceF　　回归分析1658.5034658.503417.367382330.005895457　　残差6227.496637.9161　　总计7886　　Coefficients标准误差tStatP-value　　Intercept40.081632658.8895514.508847850.004065471　　XVariable11.4965986390.3591194.167419150.005895457　　分析并回答下列问题：　　(1)学习时间与考试分数之间的相关系数是多少，考试分数的变差中有多少是由于学习时间的变动引起的?86.21%74.32%　　(2)根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。　　(3)检验线性关系的显著性。　　(4)根据标准化残差图判断关于随机误差项正态分布的假定是否成立。　　标准化残差分布在-2~2之间，因此关于随机误差项服从正态分布的假定成立　　3.随机抽取了15家大型商场销售的同类产品的有关数据(单位：元)，利用EXCEL进行回归，结果如下表：(共15分)　　SUMMARYOUTPUT　　回归统计　　MultipleR0.593684　　RSquare0.35246　　AdjustedRSquare0.244537　　标准误差69.75121　　观测值15　　方差分析　　dfSSMSFSignificanceF　　回归分析231778.1515889.083.2658420.073722186　　残差1258382.784865.232　　总计1490160.93　　Coefficients标准误差tStatP-value　　Intercept375.6018288339.4105621.106629760.290145025　　XVariable10.5378409510.210446742.555710540.02519961　　XVariable21.4571935420.6677065862.182386060.049681066　　相关系数矩阵　　YX1X2　　Y1　　X10.3089520671　　X20.001214062-0.85285761　　注：XVariable1为购进价格/元　　XVariable2为销售费用/元　　因变量Y为销售价格/元　　（1）指出Y与X1，Y与X2之间的相关系数，是否有证据表明购进价格、销售价格与销售费用之间存在线性关系？0.30890.0012没有，因为相关系数较小　　（2）根据上诉结果，你认为用购进价格与销售费用来预测是否有用？没用　　（3）根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并检验线性关系是否显著（）。不显著　　（4）解释判定系数R2，所得结论与问题（2）中是否一致？R2=35.25%,在销售价价格的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是35.25%，一致。（+3）　　（5）X1与X2之间的相关系数是什么？意味着什么？高度相关　　（6）模型中是否存在多重共线性？你对模型有何特长建议？可能存在多重共线性；进一步检验是否存在多重共线性，对X1与X2的样本相关系数进行显著性检验（rx1x2=-0.8529），如果是显著，即可确定为存在多重共线性。（+2）　　对模型有何特长建议：根据研究目的，删掉相对次要的解释变量。（+1）　　4.一公司生产的三种产品的有关如下数据如下表所示(共14分)：　　商品计量单位销售量单价（万元）　　2005年2006年2005年2006年　　甲公斤4004800.80.82　　乙吨80881.151.05　　丙件50601.201.38　　(1)计算三种产品的销售额指数;　　(2)计算三种产品的销售量指数;　　(3)计算三种产品的单位价格指数;　　(4)计算分析产量和单位价格的变动对销售额影响的相对数和绝对数。　　北京信息科技大学　　2007~2008学年第一学期　　《统计学》课程期末考试试卷标准答案(A卷)　　一、单项选择题（本大题共15小题，每小题1分，共15分）　　在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。　　1.(A)2.(A)3.(C)4.(A)5.(D)　　6.(D)7(A)8(B)9.(C)10.(B)　　11.(D)12.(A)13.(C)14.(D)15.(C)　　二、多项选择题(每小题2分，共16分)　　在每小题列出的五个选项中有二至五个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。多选、少选、错选均无分。　　1.（ADEF）2.（ABE）3.(ABD)4.(ABDE)5.（ABC）　　6．(BC)7．（CDE）8．（CE）　　三、简答题（本大题共2题，每题5分，共10分）　　1.什么是年度化增长率?它有何用途?　　(1)增长率以年来表示时，称为年度化增长率或年率,（+2）　　其计算公式为:　　m为一年中的时期个数；n为所跨的时期总数　　季度增长率被年度化时，m＝4　　月增长率被年度化时，m＝12　　当m＝n时，上述公式就是年增长率（+2）　　(2)可将月度增长率或季度增长率转换为年度增长率，实现增长率之间的可比性。（+1）　　2.数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。　　（1）可分为单变量值分组和组距分组两种分组方法。　　单变量值分组：将一个变量值作为一组；适合于离散变量；适合于变量值较少的情况（+1）　　组距分组：将变量值的一个区间作为一组；适合于连续变量；适合于变量值较多的情况；需要遵循“不重不漏”的原则；可采用等距分组，也可采用不等距分组。（+1）　　（2）A．确定组数：　　（+1）　　B．确定组距：组距(classwidth)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定（+1）　　C.统计出各组的频数并整理成频数分布表。（+1）　　四、判断题（本大题共5小题，每小题1分，共5分）　　1.相关系数为+1时，说明两变量完全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关。（×）　　2.如果各种商品价格平均上涨5%，销售量平均下降5%，则销售额指数不变。（×）　　3.连续型变和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。（√）　　4.根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。（√）　　5.设P表示单位成本，q表示产量，则∑p1q1—∑p0q1表示由于产品单位成本的变动对总产量的影响。（×）　　五、计算分析题（共55分）　　中位数的位置：（10+1）/2=5.5　　中位数　　从偏斜度的角度描述数据的分布形状：均值＞中位数，正向（右）偏　　(+2)　　2．(1)学习时间与考试分数之间的相关系数是多少，考试分数的变差中有多少是由于学习时间的变动引起的?　　r=0.862109,（+1）　　R2=0.743232,考试分数的变差中有74.3232%是由于学习时间的变动引起的。（+2）　　(2)根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。　　（+3）　　回归系数的含义表明学习时间每增加一个小时,考试分数平均增加1.497分。（+2）　　(3)检验线形关系的显著性　　SignificanceF=0.005895457〈=5%　　线性关系显著。（+3）　　(4)根据标准化残差图判断关于随机误差项服从正态分布的假定是否成立。　　标准化残差分布在-2~2之间，因此关于随机误差项服从正态分布的假定成立。（+4）　　3.（1）指出Y与X1，Y与X2之间的相关系数，是否有证据表明购进价格、销售价格与销售费用之间存在线性关系　　（1）ryxi=0.308952067ryx2=0.001214062,　　没有证据。（+2）　　（2）根据上述结果，你认为用购进价格与销售费用来预测是否有用？　　没有用。（+2）　　（3）根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并检验线性关系是否显著（）。　　SignificanceF=0.073722>=5%　　线性关系不显著。（+3）　　（4）解释判定系数R2，所得结论与问题（2）中是否一致　　R2=35.25%,在销售价价格的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是35.25%，一致。（+3）　　（5）X1与X2之间的相关系数是什么？意味着什么？　　rx1x2=-0.8529，高度相关（+2）　　（6）模型中是否存在多重共线性？你对模型有何特长建议？　　可能存在多重共线性；进一步检验是否存在多重共线性，对X1与X2的样本相关系数进行显著性检验（rx1x2=-0.8529），如果是显著，即可确定为存在多重共线性。（+2）　　对模型有何特长建议：根据研究目的，删掉相对次要的解释变量。（+1）　　4.(1)三种产品的销售额指数;（+3）　　三种产品的销售额指数=∑q1p1/∑q0p0　　=568.8/472=120.51%　　∑q1p1-∑q0p0==568.8-472=96.8万元　　(2)三种产品的销售量指数;（+3）　　Iq=∑q1p01/∑q0p0　　=557.2/472=118.05%　　∑q1p0-∑q0p0　　=557.2-472=85.2万元　　(3)三种产品的价格指数;（+3）　　Ip=∑q1p1/∑q1p0　　=568.8/557.2=1.0208=12.08%　　∑q1p1-∑q1p0　　=568.8-557.2=11.6万元　　(4)分析产量和单位价格的变动对销售额影响的相对数和绝对数。（+5）　　120.51%=118.05%*102.08%（+3）　　96.8万元万元=85.2万元+11.6万元（+2）

蓝屏终止代码"MULTIPLE_IRP_COMPLETE_REQUESTS"通常意味着发生了一个或多个设备驱动程序的问题。建议更新或重新安装设备驱动程序。可以尝试通过设备管理器找到与错误相关的设备，然后尝试更新或重新安装该设备的驱动程序。

int multiple(int d1, int d2){ int r; if (d1==0) { return 0; } r = d2 mod d1; if ( r==0 ) { return 1; } else { return 0; }}

一

记录一篇2019年Wulff实验室发表在NBT上的一篇关于R基因克隆方法——AgRenseq的文献，由于还未吃透，暂做简单记录。 驯化和快速育种导致作物多样性降低，单个R基因导入作物中费时费力而且抗性很快会被病原克服，而同时导入多个R基因则可避免上述情况，但是目前R基因克隆的方法要求分离或突变后代的产生，这对于有着难以分辨性状的近缘野生种属更难实现。GWAS可以关联性状至基因，但是受参考基因组的影响（如目标基因来自外源渗入片段，而参考基因组无此片段），而Kmer-GWAS则可以不依赖于参考基因组而实现。在本文中作者利用Kmer-GWAS与RenSeq技术发明了一种新的快速鉴定克隆R基因的方法——AgRenSeq AgRenSeq to engineer disease resistance Discovery and cloning of diverse R genes (colored dots on vertical chromosomes) in a germplasm panel (far left) allows the rapid engineering by transformation of a multi-R gene stack with zero linkage drag (R1 to R4, top right) or facilitates incorporation and stacking of R genes into elite lines and reduction of linkage drag (colored bars around R genes) by multiple backcrossing and marker-assisted selection (MAS; bottom right). AgRenseq原文 AgRenseq方法步骤

multiple response多重响应拼音双语对照multiple response英[u02c8mu028cltipl riu02c8spu0254ns]美[u02c8mu028cltu0259pu0259l ru026au02c8spɑns]词典多重响应网络多选变量分析; 多重反应分析; 多重应答

Multiple R 是线性回归的系数R Square 是拟合系数Adjusted R Square 调整后的拟合系数总之……就是都是线性回归的的相关内容~你学财管的吧？

Multiple R是线性回归的系数R Square是拟合系数Adjusted R Square调整后的拟合系数Significanceu2002F对应的是在显著性水平下的Fα临界值，其实等于P值，即弃真概率。所谓“弃真概率”即模型为假的概率，显然1-P便是模型为真的概率。可见，P值越小越好。如P=0.0000000542<0.0001，故置信度达到99.99%以上。扩展资料：线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。参考资料来源：百度百科-回归分析

Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。观测值：有多少组自变量的意思。excel回归分析的使用方法：1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。

A、Multiple R：x和y的相关系数r，一般在-1~1之间，绝对值越靠近1则相关性越强，越靠近0则相关性越弱;B、R square：x和y的相关系数r的平方，表达自变量x解释因变量y变差的程度，以测定量y的拟合效果;C、Adjusted R Square：调整后的R square，说明自变量能说明因变量百分比，和B的区别在于，通常一元回归的时候看B项多，而多元回归时候看C项多；D、标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好；E、观察值：用于训练回归方程的样本数据有多少个；具体如下：方差分析，主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果A、主要关注回归分析这一行的Significance F（F显著性统计量）的P值，以统计常用的0.05显著水平为例，这里的2E-12明显小于P=0.05，则F检验通过，整体回归方程显著有效；B、具体各参数含义如下：&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-8f52211225e0cfce5cf263ee3fd319e9_hd.jpg" data-rawwidth="2110" data-rawheight="294" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="2110" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-8f52211225e0cfce5cf263ee3fd319e9_r.jpg"&gt;

Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。观测值：有多少组自变量的意思。excel回归分析的使用方法：1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。

Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。观测值：有多少组自变量的意思。excel回归分析的使用方法：1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。

定义 确定两种或两种以上变量间相关关系的一种统计分析方法。通过数据间相关性分析的研究,进一步建立自变量(i=1,2,3,…)与因变量Y之间的回归函数关系,即回归分析模型,从而预测数据的发展趋势。

Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。观测值：有多少组自变量的意思。excel回归分析的使用方法：1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。

Multiple R-squared多个平方很高兴第一时间为您解答，祝学习进步如有问题请及时追问，谢谢~~O(∩_∩)O

R语言之逐步回归 逐步回归就是从自变量x中挑选出对y有显著影响的变量，已达到最优用step()函数导入数据集cement<-data.frame( X1=c( 7, 1, 11, 11, 7, 11, 3, 1, 2, 21, 1, 11, 10), X2=c(26, 29, 56, 31, 52, 55, 71, 31, 54, 47, 40, 66, 68), X3=c( 6, 15, 8, 8, 6, 9, 17, 22, 18, 4, 23, 9, 8), X4=c(60, 52, 20, 47, 33, 22, 6, 44, 22, 26, 34, 12, 12), Y =c(78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7, 72.5, 93.1,115.9, 83.8, 113.3, 109.4))> lm.sol<-lm(Y ~ X1+X2+X3+X4, data=cement)> summary(lm.sol)Call:lm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = cement)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.1750 -1.6709 0.2508 1.3783 3.9254 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 62.4054 70.0710 0.891 0.3991 X1 1.5511 0.7448 2.083 0.0708 .X2 0.5102 0.7238 0.705 0.5009 X3 0.1019 0.7547 0.135 0.8959 X4 -0.1441 0.7091 -0.203 0.8441 ---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 2.446 on 8 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9824,Adjusted R-squared: 0.9736 F-statistic: 111.5 on 4 and 8 DF, p-value: 4.756e-07可以看出效果不明显所以要进行逐步回归进行变量的筛选有forward：向前，backward:向后，both：2边，默认情况bothlm.step<-step(lm.sol)Start: AIC=26.94Y ~ X1 + X2 + X3 + X4Df Sum of Sq RSS AIC- X3 1 0.1091 47.973 24.974- X4 1 0.2470 48.111 25.011- X2 1 2.9725 50.836 25.728<none> 47.864 26.944- X1 1 25.9509 73.815 30.576Step: AIC=24.97Y ~ X1 + X2 + X4Df Sum of Sq RSS AIC<none> 47.97 24.974- X4 1 9.93 57.90 25.420- X2 1 26.79 74.76 28.742- X1 1 820.91 868.88 60.629> lm.step$anova Step Df Deviance Resid. Df Resid. Dev AIC1 NA NA 8 47.86364 26.944292 - X3 1 0.10909 9 47.97273 24.97388显然去掉X3会降低AIC此时step()函数会帮助我们自动去掉X3summary(lm.step)Call:lm(formula = Y ~ X1 + X2 + X4, data = cement)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.0919 -1.8016 0.2562 1.2818 3.8982 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 71.6483 14.1424 5.066 0.000675 ***X1 1.4519 0.1170 12.410 5.78e-07 ***X2 0.4161 0.1856 2.242 0.051687 . X4 -0.2365 0.1733 -1.365 0.205395 ---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 2.309 on 9 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9823,Adjusted R-squared: 0.9764 F-statistic: 166.8 on 3 and 9 DF, p-value: 3.323e-08很显然X2和X4效果不好可以用add1()和drop1()函数进行增减删除函数> drop1(lm.step)Single term deletionsModel:Y ~ X1 + X2 + X4 Df Sum of Sq RSS AIC<none> 47.97 24.974X1 1 820.91 868.88 60.629X2 1 26.79 74.76 28.742X4 1 9.93 57.90 25.420我们知道除了AIC标准外，残差和也是重要标准，除去x4后残差和变为9.93更新式子> lm.opt<-lm(Y ~ X1+X2, data=cement)> summary(lm.opt)Call:lm(formula = Y ~ X1 + X2, data = cement)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.893 -1.574 -1.302 1.363 4.048 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 52.57735 2.28617 23.00 5.46e-10 ***X1 1.46831 0.12130 12.11 2.69e-07 ***X2 0.66225 0.04585 14.44 5.03e-08 ***---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 2.406 on 10 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9787,Adjusted R-squared: 0.9744 F-statistic: 229.5 on 2 and 10 DF, p-value: 4.407e-09显然效果很好

翻译题只有5分的悬赏，含金量“太高”，不作答。

其实就那两个函数x0dx0ais_uploaded_file()和move_uploaded_file()x0dx0a是循环上传的。你打印下$_FILES这个超全局数组就明白了。下面我的测试代码上传图片的：x0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0a x0dx0a无标题x0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0ax0dx0a

其实就那两个函数is_uploaded_file()和move_uploaded_file()是循环上传的。你打印下$_FILES这个超全局数组就明白了。下面我的测试代码上传图片的：<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>无标题</title></head><body><form action="test.php" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" id="f" name="images[]" multiple="true" style="border:1px solid red" /> <input type="submit" value="提交" /></form></body></html><?php$path=$_SERVER["DOCUMENT_ROOT"]."test2/";if(!empty($_FILES)){ echo "aaaa";if(is_uploaded_file($_FILES["images"]["tmp_name"][0])){ echo "1111";exit;}foreach($_FILES["images"]["tmp_name"] as $k=>$v){ if(is_uploaded_file($_FILES["images"]["tmp_name"][$k])){ $save=$path.$_FILES["images"]["name"][$k]; echo $save."<br>"; if(move_uploaded_file($_FILES["images"]["tmp_name"][$k],$save)){ echo "上传成功！"; } } } echo "<pre>"; print_r($_FILES); echo "</pre>";}?>

其实就那两个函数is_uploaded_file()和move_uploaded_file()是循环上传的。你打印下$_FILES这个超全局数组就明白了。下面我的测试代码上传图片的：<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>无标题</title></head><body><form action="test.php" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" id="f" name="images[]" multiple="true" style="border:1px solid red" /> <input type="submit" value="提交" /></form></body></html><?php$path=$_SERVER["DOCUMENT_ROOT"]."test2/";if(!empty($_FILES)){ echo "aaaa";if(is_uploaded_file($_FILES["images"]["tmp_name"][0])){ echo "1111";exit;}foreach($_FILES["images"]["tmp_name"] as $k=>$v){ if(is_uploaded_file($_FILES["images"]["tmp_name"][$k])){ $save=$path.$_FILES["images"]["name"][$k]; echo $save."<br>"; if(move_uploaded_file($_FILES["images"]["tmp_name"][$k],$save)){ echo "上传成功！"; } } } echo "<pre>"; print_r($_FILES); echo "</pre>";}?>

一.什么是缺失值，NA与NULL的区别（1）NA表示数据集中的该数据遗失、不存在。在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候，该NA不会被直接剔除。如x<-c(1,2,3,NA,4)，取mean(x)，则结果为NA，如果想去除NA的影响，需要显式告知mean方法，如 mean(x,na.rm=T)；NA是没有自己的mode的，在vector中，它会“追随”其他数据的类型，比如刚刚的x，mode(x)为numeric，mode(x[4])亦然（2） NULL表示未知的状态。它不会在计算之中，如x<-c(1,2,3,NULL,4)，取mean(x)，结果为2.5。NULL是不算数的，length(c(NULL))为0，而length(c(NA))为1。可见NA“占着”位置，它存在着，而NULL没有“占着”位置，或者说，“不知道”有没有真正的数据。二.识别缺失值NA在R语言中缺失值通常以NA表示，判断是否缺失值的函数是is.na。另一个常用到的函数是complete.cases，它对数据框进行分析，判断某一观测样本是否完整。下面我们读取VIM包中的sleep数据作为例子，它的样本数为62，变量数为10，由complete.cases函数计算可知完整的样本个数为42。data(sleep, package="VIM")dim(sleep)sum(complete.cases(sleep))#可以使用vim包的aggr函数以图形方式描述缺失数据aggr(sleep)上面的左图显示各变量缺失数据比例，右图显示了各种缺失模式和对应的样本数目，显示nond和dream经常同时出现缺失值。三、识别缺失数据的模式存在缺失数据情况下，需进一步判断缺失数据的模式是否随机。在R中是利用mice包中的md.pattern函数。library(mice)md.pattern(sleep)上表中的1表示没有缺失数据，0表示存在缺失数据。第一列第一行的42表示有42个样本是完整的，第一列最后一行的1表示有一个样本缺少了span、dream、nond三个变量，最后一行表示各个变量缺失的样本数合计。四、处理缺失数据对于缺失数据通常有三种应付手段：（1）当缺失数据较少时直接删除相应样本 删除缺失数据样本，其前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。（2）对缺失数据进行插补 用变量均值或中位数来代替缺失值，其优点在于不会减少样本信息，处理简单。但是缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误。多重插补法（Multiple imputation）：多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集，再对这些数据集分别进行分析，最后对这些分析结果进行汇总处理。可以用mice包实现。（3）使用对缺失数据不敏感的分析方法，例如决策树。基本上缺失数据处理的流程是首先判断其模式是否随机，然后找出缺失的原因，最后对缺失值进行处理。exp 1library(mice)imp=mice(sleep,seed=1234)fit=with(imp,lm(Dream~Span+Gest))pooled=pool(fit)summary(pooled)#在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数，生成多个完整数据集存在imp中，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。汇总结果的前面部分和普通回归结果相似，nmis表示了变量中的缺失数据个数，fmi表示fraction of missing information，即由缺失数据贡献的变异

整数英语是integer。一、发音英：[u02c8u026antu026adu0292u0259(r)]；美：[u02c8u026antu026adu0292u0259r]二、中文翻译n.整数三、形式复数：integers四、短语搭配integer constant 整数常量integer multiple 整数倍integer division 整数除法五、双语例句1.1 and 3 are integers.1和3都是一个整数。2.We must learn integers in primary school mathematics.小学数学我们一定要学会整数。

来自http://www.cnblogs.com/curiositywzk/archive/2011/12/25/2301090.html***warningl15:multiplecalltosegment今天来说说***warningl15:multiplecalltosegment这个问题!其实这个问题应该是引起注意的，有可能引起程序冲突，但是一般时候程序运行不会有问题,但是如果出来问题,那将会是很讨厌的问题.分析一下产生这一警告的一个根源是：例如在主循环里调用了一个函数，而在中断服务中，你又一次调用了同样的函数。这样当主循环运行到该函数中时，一旦产生中断，则在中断里又再次调用该函数！而使得该子函数发生了重入,这时，经管概率很低,但是很可能出错！这样,编译器就给出了警告!告诉你***warningl15:multiplecalltosegment,表达的意思是发生了重入!字面意思自己理解去吧~~~想要避免这种情况的方法一.用reentrant使函数重入关于reentrant的说明：1，重入函数不能传递bit类型的参数和变量；2，重入函数建立的是模拟堆栈区,所以不使用一般函数位于存储模式默认空间的可覆盖式堆栈，而是在同一空间从顶端另行分配一个非覆盖式的重入堆栈。small默认空间是data;compact默认空间是pdata;largr默认空间是xdata;3，由于要保存参数和局部变量，所以会消耗很大的栈空间；尽量少用这种模式；4、在同一程序中可以定义和使用不同存储器模式的重入函数，任意模式的重入函数不能调用不同存储器模式的重入函数，但可以调用普通函数。5、实际参数可以传递给间接调用的重入函数。无重入属性的间接调用函数不能包含调用参数。二.如果空间多的话，可以定义两个同功能的函数，分别在中断和中断外调用别的方法没研究出来,嘿嘿~~~对了我建议用第二种方法好点,第一种有些限制,不爽~~三.主程序调用该函数时禁止中断。可以在该函数被调用时用#pragmadisable语句来实现禁止中断的目的。必须使用overlay指令将该函数从覆盖分析中除去。也可以用ea=1,ea=0来开关中断最后，warningl15:multiplecalltosegment这个问题必须注意，可能引起程序冲突，假设你用于自动化领域，则可能导致信号产生尖峰。产生这一警告的一个根源是：你在主循环里调用了一个函数（如aaa)，而在中断服务函数里，你用调用了这个函数（如aaa）。这样当主循环运行到该函数中是，一旦产生中断，则在中断里又再次调用该函数！这时，很可能出错！避免这种情况的方法很多：如，在进中断的时候置需调用该函数的标志，而在主循环中调用该函数分类:keilc51curiosity

要在SPSS中添加趋势线并显示方程和R-squared值，请按照以下步骤进行：1. 首先，创建您的折线图。为此，请单击“Graphs”菜单，选择“Line”并选择“Multiple”.2. 在“Multiple Line Chart”选项卡中，选择您要绘制的变量并单击“Define”按钮。确定好变量后，单击“OK”按钮。3. 单击“OK”按钮后，您将返回到“Chart Editor”界面。单击绘图区右键，在弹出的下拉菜单中选择“Add Fit Line at Total”。4. 在“Add Trendline”对话框中，选择“Linear”趋势线，并勾选“Show Equation”和“Show R Squared Value”选项。单击“Apply”按钮。5. 点击“关闭”按钮退出“Add Trendline”对话框后，您的折线图上将出现趋势线和相关信息。6. 最后，您可以根据需要对趋势线和方程式的样式和位置进行修改和调整。以上就是在SPSS中添加趋势线并显示方程和R-squared值的简单步骤。

把最后的)这个去掉

你这个是伪代码，用来描述流程的。

出现蓝屏时因为不兼容。可能是驱动，可能硬件，最近对电脑更改过什么？ 开机按F8，选择 上一次正常运行，试试怎么样

核心板(即:标准版)+专业版

1、综述越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建，其中一部分原因是devtools包使得开发R包1变得更加简单。devtools包不仅让开发R包变得简单，而且用于分发R包。当开发者发布一个R包的时候，CRAN2一般是最常用的。使用install.packages()函数可以安装发布在CRAN上的R包。例如，如下方法可以安装dplyr包：install.packages("dplyr")devtools包的install_github()函数用于从Github上安装R包。library(devtools)install_github("hadlley/dplyr")因此，开发者可以分发正在Github上开发的R包。此外，有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向。例如，Twitter，Inc在Github上提供的AnomalyDetection包。这时我们可以通过devtools包轻松的安装该R包：library(devtools)install_github("twitter/AnomalyDetection")install.packages()和install_github()函数所需的参数是不同的。install.packages()只需包名即可，而install_github()需要提供Github的仓库名。这意味着当你想从Github上安装一个R包的时候你必须准确的记得它的仓库名称。麻烦的是，我们往往很难记住Github的用户名。开发者在给R包命名的时候一般会考虑包的名称，以便用户方便记忆。然而，他们在给自己取一个Github用户名的时候可能就没那么小心了。例如，ggfortify是Github上的一个非常好的包。但它是由谁开发的呢？用户名是什么呢？答案是sinhrks4。我们似乎很难记住它。githubinstall包提供了一种类似于install.packages()的方式，只需包名即可安装R包。#install.packages("githubinstall") #已发布至CRANlibrary(githubinstall)githubinstall("AnomalyDetection")Suggetion:- twitter/AnomalyDetectionDo you install the package? 1: Yes (Install)2: No (Cancel)githubinstall()会从Github的仓库中搜索相应的R包，并询问你是否安装。此外，如果你只是模糊的记得包名也可以安装成功，githubinstall包通过模糊的字符串会自动纠正包名。githubinstall("AnomaryDetection")githubinstall("AnomalyDetect")githubinstall("anomaly-detection")2、安装从CRAN上安装githubinstall包install.packages("githubinstall")githubinstall包的源代码在Github上可见https://github.com/hoxo-m/githubinstall3、详细资料githubinstall包提供了若干有用的函数：githubinstall 或者 gb_install_packages()gh_suggest()gh-suggest_username()gh-list_packages()gh_search_packages()gh_show_source()gh_update_package_list()这些函数都有相同的前缀gh。githubinstall()是gh_install_packages()的别名。在演示这些函数的用法之前，我们先加载下githubinstall包library(githubinstall)3.1 从Github上安装R包给出包名即可，如果只是模糊的记得包名也没关系。githubinstall("AnomalyDetection")Suggestion:- twitter/AnomalyDetectionDo you install the package? 1: Yes (Install)2: No (Cancel)Selection: 输入"1"，按回车即可开始安装R包。建议安装的R包是通过Github上的R包列表给出的。该列表由Gepuro Task Views提供。如果有多个候选项，输入相应的数字即可。githubinstall("cats")Select one repository or, hit 0 to cancel. 1: amurali2/cats cats2: danielwilhelm/cats No description or website provided.3: hilaryparker/cats An R package for cat-related functions #rcatladies4: lolibear/cats No description or website provided.5: rafalszota/cats No description or website provided.6: tahir275/cats ffSelection: 3.2 给出建议的仓库githubinstall()会提示你安装建议的R包，但我们可能只想知道都有哪些建议。gh_suggest()以向量的形式返回建议的仓库名。gh_suggest("AnomalyDetection")## [1] "twitter/AnomalyDetection"gh_suggest("cats")## [1] "amurali2/cats" "danielwilhelm/cats" "davidluizrusso/cats"## [4] "hilaryparker/cats" "lolibear/cats" "rafalszota/cats" ## [7] "tahir275/cats"此外，如果你只是模糊的记得Github用户名的时候，gh-suggest_username()函数非常有用。gh_suggest_username("hadly")## [1] "hadley"gh_suggest_username("yuhui")## [1] "yihui"3.3 列出R包gh_list_packages()函数以数据框的形式返回Github上R包的仓库名列表。例如，你想知道谢大大（谢益辉，统计之都创始人）都开发了哪些R包，运行如下：yihuiverse <- gh_list_packages(username = "yihui")head(yihuiverse)## username package_name title## 1 yihui MSG Modern Statistical Graphics (my Chinese book)## 2 yihui Rd2roxygen Convert Rd to roxygen documentation## 3 yihui animation A gallery of animations in statistics and utilities to create animations## 4 yihui crandalf Check all reverse dependencies of your R package on Travis CI## 5 yihui formatR Format R Code Automatically## 6 yihui fun Use R for Fun通过返回的结果，我们可以安装谢大大开发的所有R包。repos <- with(yihuiyverse, paste(username, package_name, sep="/"))githubinstall(repos) 3.4 通过关键词搜索R包gh_search_packages()函数返回Github上所有标题包含给定关键词的R包。例如，搜索所有包含lasso关键词的R包，运行如下：gh_search_packages("lasso")## username package_name title## 1 ChingChuan-Chen milr multiple-instance logistic regressi..## 2 YaohuiZeng biglasso Big Lasso: Extending Lasso Model Fi..## 3 huayingfang CCLasso CCLasso: Correlation Inference for ..## 4 mlampros FeatureSelection Feature Selection in R using glmnet..## 5 pnnl glmnetLRC Lasso and Elastic-Net Logistic Regr..## 6 statsmaths genlasso Path algorithm for generalized lass..## 7 vincent-dk logitsgl Fit Logistic Regression with Multi-..## 8 vincent-dk lsgl Linear Multiple Output Using Sparse..## 9 vincent-dk msgl High Dimensional Multiclass Classif..## 10 vstanislas GGEE R Package for the Group Lasso Gene-..## 11 zdk123 BatchStARS R package for Stability Approach to..## 12 zdk123 pulsar R package for Stability Approach to..3.5 显示Github上给定R函数的源代码gh_show_source()会在Github上查找指定R函数的源代码，并在默认浏览器中显示。gh_show_source("mutate", "dplyr")如果加载了该函数所属的R包，直接输入函数名即可。library(dplyr)gh_show_source(mutate)该函数在Safari浏览器上可能有问题。3.6 更新R包列表githubinstall包通过Gepuro Task Views获取Github上的R包列表。Gepuro Task Views每天都会爬取Github并更新信息。不过，你可能一直以来都是通过R界面来更新R包。gh_update_list()更新R包的方法如下：gh_update_package_list()欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识

1、综述越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建，其中一部分原因是devtools包使得开发R包1变得更加简单。devtools包不仅让开发R包变得简单，而且用于分发R包。当开发者发布一个R包的时候，CRAN2一般是最常用的。使用install.packages()函数可以安装发布在CRAN上的R包。例如，如下方法可以安装dplyr包：install.packages("dplyr")devtools包的install_github()函数用于从Github上安装R包。library(devtools)install_github("hadlley/dplyr")因此，开发者可以分发正在Github上开发的R包。此外，有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向。例如，Twitter，Inc在Github上提供的AnomalyDetection包。这时我们可以通过devtools包轻松的安装该R包：library(devtools)install_github("twitter/AnomalyDetection")install.packages()和install_github()函数所需的参数是不同的。install.packages()只需包名即可，而install_github()需要提供Github的仓库名。这意味着当你想从Github上安装一个R包的时候你必须准确的记得它的仓库名称。麻烦的是，我们往往很难记住Github的用户名。开发者在给R包命名的时候一般会考虑包的名称，以便用户方便记忆。然而，他们在给自己取一个Github用户名的时候可能就没那么小心了。例如，ggfortify是Github上的一个非常好的包。但它是由谁开发的呢？用户名是什么呢？答案是sinhrks4。我们似乎很难记住它。githubinstall包提供了一种类似于install.packages()的方式，只需包名即可安装R包。#install.packages("githubinstall") #已发布至CRANlibrary(githubinstall)githubinstall("AnomalyDetection")Suggetion:- twitter/AnomalyDetectionDo you install the package? 1: Yes (Install)2: No (Cancel)githubinstall()会从Github的仓库中搜索相应的R包，并询问你是否安装。此外，如果你只是模糊的记得包名也可以安装成功，githubinstall包通过模糊的字符串会自动纠正包名。githubinstall("AnomaryDetection")githubinstall("AnomalyDetect")githubinstall("anomaly-detection")2、安装从CRAN上安装githubinstall包install.packages("githubinstall")githubinstall包的源代码在Github上可见https://github.com/hoxo-m/githubinstall3、详细资料githubinstall包提供了若干有用的函数：githubinstall 或者 gb_install_packages()gh_suggest()gh-suggest_username()gh-list_packages()gh_search_packages()gh_show_source()gh_update_package_list()这些函数都有相同的前缀gh。githubinstall()是gh_install_packages()的别名。在演示这些函数的用法之前，我们先加载下githubinstall包library(githubinstall)3.1 从Github上安装R包给出包名即可，如果只是模糊的记得包名也没关系。githubinstall("AnomalyDetection")Suggestion:- twitter/AnomalyDetectionDo you install the package? 1: Yes (Install)2: No (Cancel)Selection: 输入"1"，按回车即可开始安装R包。建议安装的R包是通过Github上的R包列表给出的。该列表由Gepuro Task Views提供。如果有多个候选项，输入相应的数字即可。githubinstall("cats")Select one repository or, hit 0 to cancel. 1: amurali2/cats cats2: danielwilhelm/cats No description or website provided.3: hilaryparker/cats An R package for cat-related functions #rcatladies4: lolibear/cats No description or website provided.5: rafalszota/cats No description or website provided.6: tahir275/cats ffSelection: 3.2 给出建议的仓库githubinstall()会提示你安装建议的R包，但我们可能只想知道都有哪些建议。gh_suggest()以向量的形式返回建议的仓库名。gh_suggest("AnomalyDetection")## [1] "twitter/AnomalyDetection"gh_suggest("cats")## [1] "amurali2/cats" "danielwilhelm/cats" "davidluizrusso/cats"## [4] "hilaryparker/cats" "lolibear/cats" "rafalszota/cats" ## [7] "tahir275/cats"此外，如果你只是模糊的记得Github用户名的时候，gh-suggest_username()函数非常有用。gh_suggest_username("hadly")## [1] "hadley"gh_suggest_username("yuhui")## [1] "yihui"3.3 列出R包gh_list_packages()函数以数据框的形式返回Github上R包的仓库名列表。例如，你想知道谢大大（谢益辉，统计之都创始人）都开发了哪些R包，运行如下：yihuiverse <- gh_list_packages(username = "yihui")head(yihuiverse)## username package_name title## 1 yihui MSG Modern Statistical Graphics (my Chinese book)## 2 yihui Rd2roxygen Convert Rd to roxygen documentation## 3 yihui animation A gallery of animations in statistics and utilities to create animations## 4 yihui crandalf Check all reverse dependencies of your R package on Travis CI## 5 yihui formatR Format R Code Automatically## 6 yihui fun Use R for Fun通过返回的结果，我们可以安装谢大大开发的所有R包。repos <- with(yihuiyverse, paste(username, package_name, sep="/"))githubinstall(repos) 3.4 通过关键词搜索R包gh_search_packages()函数返回Github上所有标题包含给定关键词的R包。例如，搜索所有包含lasso关键词的R包，运行如下：gh_search_packages("lasso")## username package_name title## 1 ChingChuan-Chen milr multiple-instance logistic regressi..## 2 YaohuiZeng biglasso Big Lasso: Extending Lasso Model Fi..## 3 huayingfang CCLasso CCLasso: Correlation Inference for ..## 4 mlampros FeatureSelection Feature Selection in R using glmnet..## 5 pnnl glmnetLRC Lasso and Elastic-Net Logistic Regr..## 6 statsmaths genlasso Path algorithm for generalized lass..## 7 vincent-dk logitsgl Fit Logistic Regression with Multi-..## 8 vincent-dk lsgl Linear Multiple Output Using Sparse..## 9 vincent-dk msgl High Dimensional Multiclass Classif..## 10 vstanislas GGEE R Package for the Group Lasso Gene-..## 11 zdk123 BatchStARS R package for Stability Approach to..## 12 zdk123 pulsar R package for Stability Approach to..3.5 显示Github上给定R函数的源代码gh_show_source()会在Github上查找指定R函数的源代码，并在默认浏览器中显示。gh_show_source("mutate", "dplyr")如果加载了该函数所属的R包，直接输入函数名即可。library(dplyr)gh_show_source(mutate)该函数在Safari浏览器上可能有问题。3.6 更新R包列表githubinstall包通过Gepuro Task Views获取Github上的R包列表。Gepuro Task Views每天都会爬取Github并更新信息。不过，你可能一直以来都是通过R界面来更新R包。gh_update_list()更新R包的方法如下：gh_update_package_list()欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识