调研数据一个自变量对应多个因变量

是指说给定一个自变量的值,因变量的值不唯一确定?还是说x→y1,y2这种前者按照函数的定义确实不是函数,叫做“多值函数”请注意,“多值函数”不是函数,【就好比说熊猫不是猫一样.】后者其实y1,y2是二

变量是r和s常量是π,s是r的函数,期中r是自变量,s是因变量

画出y^2=x这玩意1个自变量对应了2个因变量,不是函数画出y=x^2一个自变量只对应一个因变量,是函数,而且它就是1个因变量对应了2个自变量

可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可

先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问：谢谢哈！那再请问一下啊，怎么用SPSS绘制一个因变量和

B1输入=IF(COUNTIF(D:D,A$1)>=ROW(A1),INDEX(E$1:E$100,SMALL(IF(D$1:D$100=A$1,ROW(D$1:D$100)),ROW(A1))),"

因为不知道什么时候结束,所以要用EOF来确定#include#include#include"string.h"intmain(){inta,b;while(scanf("%d%d",&a,&b)!=

从这些点看起来规律貌似是距离原点越远点越少.比如你的点存成了P(x,y),P是1000行2列的点集.可以这样distance=(P(:,1).^2+P(:,2).^2)).^(1/2);figure;

自变量有范围,因变量是关于自变量的多项式,由自变量范围方能求解因变量范围,且因变量一般在式中只出现一次或很少,求解结果一般就是因变量!

x=[1617.519212223.7];y=[3691012];z=[0.08  0.09  0.09  0.1  0

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

如果说其它因变量与y有关,能用y的关系式表示,那还是函数.反之则不是函数.映射的范围大于函数,所以这样的情况都属于映射,但不一定属于函数

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多

多元回归分析~

经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如：GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的

氨基酸是构成蛋白质的基本单元,核苷酸是构成核酸的基本因素.在中心法则中,3个核苷酸密码子对应编码一个氨基酸.3个核苷酸密码子通过tRNA找到对应的氨基酸,这样就把信息从核酸传递到蛋白质啦,不是3变1.

是.给定两个集合,如果按照某种对应法则f,对于集合A中的任何一个元素,在集合B中都有唯一的元素和它对应,这样的对应就是集合A到集合B的映射,表示为f：A→B．以x为自变量的函数y=f(x)实际上就是集

假设x为自变量,定义域为[0,10,]补步长为0.1,y为因变量,即函数值,假设函数y=2*x+1；则程序如下；x=0:0.1:10y=2*x+1再问：不是，我的意思是假设是0到10，步长0.1，共1

36.时间数列的概念及其构成要素.　1.时间数列的基本构成要素与分解　　（1）时间数列的基本构成要素　　在进行时间数列分解时,一般把时间数列的构成因素按性质和作用分为四类：即长期趋势、季节变动、循环波

这是我以前学习C语言时做过的,希望对你有所帮助!#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"string.h"intshoudsave=0;/**/stru