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定义域就是一个函数中，比如y=多少x， 定义域就是x能取的值。 值域就是在x的取值下，y的大小范围。定义域要排除一些特殊点，不如函数中分母不能为零，根号下的要大于0，对数的大于0等等。定义域就是一个函数中，比如y=多少x， 定义域就是x能取

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；在线性回归中，按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多

你说的内部效度是什么？是不是信度啊？目前比较流行的效度分类是内容相关的效度、标准相关的效度以及结构相关的效度。效度指的是你测验得到的结果是否真正反应你想测的东西。比如是否能反映你的教学内容，或者预测效度（就是用一种测量方法得到的结果能够预测

控制变量法是实验方法的一种，就叫这个名字，一般没有别的叫法。物理学或生物学中对于多因素（多变量）的问题，常常采用控制因素（变量）的方法，把多因素的问题变成多个单因素的问题，而只改变其中的某一个因素，从而研究这个因素对事物影响，分别加以研究，

1、系数是代数式的单项式中的数字因数，系数字面意思是有关系的数字； 2、比如14m的系数为14、123x的系数是123等；通常系数不为0，在与特定的变量及其导数有关的表达式或方程中，与未知数相乘的已知函数或常数称为系数。简单相关系数： 又叫

实验法有目的地控制一定的条件或创设一定的条件来引起某种心理现象以进行研究的方法心理实验与观察不同,研究者可以积极干预被试者的活动,创造或改变条件,使心理事实按实验者的愿望发生变化,并能反复进行,以便全面分析研究心理实验可以分为两种形式：实验

德语中没这个单词，但ESS可能指代以下内容，没有语境的话没法确定。ESS steht für:Evolutionär stabile Strategie das Großprojekt Europäische Spallations-Neu

函数的定义：给定一个数集A，假设其中的元素为x。现对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B。假设B中的元素为y。则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示。我们把这个关系式就叫函数关系式，简称函数。函数概念含有三个要素：

单因素就是研究对某个事件或指标的影响因素只有1个。logistic回归，又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率

定义域指的是自变量的取值范围；值域是指因变量的取值范围。自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量（dependent variable），函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数

t就是英文“tomboy”的缩写，是les中打扮或性格偏男性化一点的一方。p就是les中打扮或性格偏女性化一点的一方。t和p是相对的，没有谁是绝对的t或p，所以判断自己是t还是p要看双方相处的具体感觉，谁能在心理上压倒对方，谁就是t。h就是

什么是哑变量哑变量哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可

边际效用是指某种物品的消费量每增加一单位所增加的满足程度。边际的含义是增量，指自变量增加所引起的因变量的增加量。在边际效用中，自变量是某物品的消费量，而因变量则是满足程度或效用。消费量变动所引起的效用的变动即为边际效用。奥地利经济学家门格尔

函数是：在一个变化过程中，发生变化的量叫变量（数学中，变量为x，而y则随x值的变化而变化），有些数值是不随变量而改变的，我们称它们为常量。自变量（函数）：一个与它量有关联的变量，这一量中的任何一值都能在它量中找到对应的固定值。因变量（函

控制变量是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量

定义域指自变量x的取值范围，是函数三要素(定义域、值域、对应法则）之一，对应法则的作用对象。值域，数学名词，在函数经典定义中，因变量改变而改变的取值范围叫做这个函数的值域，在函数现代定义中是指定义域中所有元素在某个对应法则下对应的所有的象

1、Coefficient 系数 回归分析的系数代表了每个自变量对因变量的 贡献度 ，系数的绝对值越大，表示该变量在模型里面贡献越大，也表示了该自变量与因变量的关系越紧密。 另外这些系数的值表明了自变量与因变量的关系，比如S（总出口

近几年来，机器学习在各个领域都有不错的表现，在生物信息领域也有相关的应用。然而，在诸如基因组学、转录组学、蛋白组学以及代谢组学等高通量数据的一大特点是特征量多、样本数少。 以转录组数据为例，特征量个数通常为基因个数，达到万级，而样本数一

对的。可积意味着可以进行积分运算，积分是计算覆盖面积的运算，自然允许可去间断点及跳跃间断点的存在，而连续不允许，因此连续必可积，可积未必连续。因变量关于自变量是连续变化的，连续函数在直角坐标系中的图像是一条没有断裂的连续曲线。由极限的性