《群星》实用变量数据修改指南
《群星》实用变量数据修改指南
《群星》中玩家可以通过修改数据，是游戏更加简单，顺利通关。下面小编带来《群星》实用变量数据修改指南，一起来看吧。
country_sector_cap_add= 20 #分封星区上限+20
country_core_sector_planet_cap = 20 #直辖领上限+20
country_leader_cap = 20 #领袖上限+20
influence_gain_add = 20 #每月影响力+20
tile_resource_food_mult = 0.25 #行星方格食物产出+25%
tile_resource_minerals_mult = 0.25 #行星方格矿物产出+25%
tile_resource_energy_mult = 0.25 #行星方格能源产出+25%
tile_resource_physics_research_mult = 0.25 #行星方格物理学产出+25%
tile_resource_society_research_mult = 0.25 #行星方格社会学产出+25%
tile_resource_engineering_research_mult = 0.25 #行星方格工程学产出+25%
navy_size_mult = 0.25 #舰队上限+25%
ship_upkeep_mult = -0.25 #舰队维护费-25%
ship_fire_rate_mult = 0.25 #舰队开火速率+25%
army_upkeep_mult = -0.25 #陆军维护费-25%
army_damage_mult = 0.25 #陆军伤害+25%
army_health = 0.25 #陆军健康度+25%
garrison_health = 0.25 #行星守备队健康度+25%
pop_happiness = 1.0 #人口满意度+100%
pop_ethic_shift = -0.25 #人口变异-25%
leader_age = 100 #领袖生存年限+100年
pop_environment_tolerance = 0.25 #人口环境适应度+25%
pop_migration_time = -0.25 #人口移民时间-25%
pop_resettlement_cost_mult = -0.25 #人口重定居花费-25%
pop_growth_req_mult = -0.25 #人口增长需求-25%
species_leader_exp_gain = 0.25 #领袖经验获取速度+25%
leader_skill_levels = 2 #领袖能力+2
max_embassies = 3 #最大使领馆数量+3
science_ship_survey_speed = 0.25 #星球探查速度+25%
country_ship_upgrade_cost_mult = -0.25 #舰船升级花费-25%
shiPSize_colonizer_build_cost_mult = -0.25 #殖民船建造成本-25%
pop_other_species_happiness = 0.05 #其他外星种族快乐度+5%，同时提供外交关系加成!更多相关资讯请关注：群星专题
数据分析的常见方法
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的
11属性数据分析
技能训练十一属性数据分析 一、训练目的与要求 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、训练准备 1．训练数据：本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、训练步骤与内容 1．数据准备 将训练数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件 执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。
Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定，退出设置 分类值域按图中所示输 入
分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。
数据分析中的变量分类
数据分析中的变量分类 数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如身高、性别等。每个变量都有变量值，变量值就是我们分析的内容，它是没有含义的，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。 变量主要是用来描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下两种划分方法： 按基本描述划分 【定性变量】：也称为名称变量、品质变量、分类变量，总之就是描述事物特性的变量，目的是将事物区分成互不相容的不同组别，变量值多为文字或符号，在分析时，需要转化为特定含义的数字。 定性变量可以再细分为： 有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O 【定量变量】：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。 定量变量可以再细分 连续型变量：在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。 离散型变量：值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。 按照精确描述划分 【定类变量】
C语言变量的数据类型和赋值笔记
1》知识点 2》归类:整型、字符型、浮点型、布尔类型 1》知识点： 》变量是存储数据的方法； 》变量名可用字母、数字、下划线并且大小写敏感； 》变量第一个字符只能是字母或下划线，不能是数字； 》关键字不能作为变量名； 》声明是指用数据库类型给给变量分配存储空间的过程，由编译器执行； 》未经声明的变量不能被直接使用。 2》归类（数据类型：关键字、所占字节数、数的表示范围、格式控制符、赋值举例） 1GB = 1024MB 1MB = 1024KB 1KB = 1024B (字节：Byte) 1B = 8b (位：bit) 2.1》整型 》有符号短整型：short int，2字节， -2^15~2^15-1，%hd，short i = 100; 无符号短整型：unsigned short int，2字节， 0~2^16-1，%hu，unsigned short i = 10;
》有符号整型：int，4字节，-2^31~2^31-1，%d，int i = 123456； 无符号整型：unsigned int，4字节，0~2^32-1，%u，unsigned i = 200; 》有符号长整型：long int，8字节， -2^63~2^63-1，%ld，long i = 123456789L; 无符号长整型：unsigned long int，8字节， 0~2^64-1，%lu，unsigned long i15 = 123456789L; 》有符号长长整型： long long int，8字节， -2^63~2^63-1，%lld，long long i = 123456789012345L; 无符号长长整型：unsigned long long int，8字节，0~2^64-1，%llu，unsigned long long i16 = 98765432123L; 2.2》字符型 》有符号：char，1字节，-2^7~2^7-1，%c 无符号：unsigned char，1字节，0~2^8-1，%c 》char类型常见问题汇总： 》char类型不可以存储中文 char c4 = ‘中’;//字符类型不可以存储中文 》char类型值可以作为整数类型直接使用
数据分析-分布类别
各种分布 泊松分布 Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。 泊松分布的概率函数为： 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积、单位体积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布的期望和方差均为 特征函数为： 泊松分布与二项分布 当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时，就可以用泊松公式近似得计算。 事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的。 泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说，若 ,其中n很大， p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。 应用示例 泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，某放射性物质发射出的粒子，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。 卡方分布 卡方分布( 分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。n 个独立的标准
正态分布变量的平方和服从自由度为n 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成 一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution），即分布（chi-square distribution），其中参数n称为自由度。正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为或者。 卡方分布与正态分布 卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，分布 近似为正态分布。对于任意正整数x，自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X 的机率分布。 期望和方差 分布的均值为自由度n，记为E( ) = n。分布的方差为2倍的自由度(2n)，记为D( ) = 2n。 均匀分布 均匀分布（Uniform Distribution）是概率统计中的重要分布之一。 顾名思义，均匀，表示可能性相等的含义。 (1) 如果，则称X服从离散的均匀分布。 (2) 设连续型随机变量X的概率密度函数为，则称随机变
PLC变量的数据类型
P L C变量的数据类型 一、标准数据类型 1.1.布尔型数据类型 布尔型变量可被赋予“TRUE”真或“FALSE”假。这个值为逻辑量，占用1 位存储空间。1.2.整型数据类型 整型变量可以是BYTE、WORD、DWORD、SINT、USINT、INT、UINT、DINT 和UDINT。注意，当较长的数据类型转换为较短的数据类型时，会丢失高位信息 1.3.实型数据类型 REAL 和LREAL 是浮点数，用于显示有理数。可以显示十进制数据，包括小数部分。也可以被描述成指数形式。REAL 是32 位浮点数，LREAL 是64 位浮点数。 举例 R1:REAL:=1.64e+009 1.4.字符串型数据 STRING 型变量的声明部分在圆括号里指定了字符的数量。如果不说明大小，缺省的 大小是80 个。 举例 35 个字符的字符串声明： str1：STRING(35) := ‘This is a string’; 1.5.时间型数据类型 时间型变量分为DATE、TIME、TOD、DT 几种，用于输入时间数据。 二、自定义数据类型 2.1.数组 数组定义的语法格式： <数组名> : ARRAY [
实验十四 属性数据分析
实验十四属性数据分析 一、实验目的 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、实验准备 1．实验数据：本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、实验步骤与内容 1．数据准备 将实验数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。
Step2: 属性 Step4: 设置分类方 式为分段方 式 Step3: 选择分类属 性字段为小 麦，保留属 性字段为乡 名、水稻、 玉米 Step5: 确定，退出 设置 分类值域按图中所示输 入
分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。 完成后，保存此工程文件。
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。 关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析 一、引言 在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。 在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。 二、客户的特征化及其划分 企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。 对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。 划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。 三、数据挖掘的概念 数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析 分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则 关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。
05_STEP 7数据类型和变量 [只读]
内容页码 变量及数据类型的含义 (2) 变量特性及变量声明 (3) STEP 7数据类型概述 (4) STEP 7中的基本数据类型 (5) 复杂数据类型的重要性 (6) STEP 7中的复杂数据类型 (7) STEP 7中的参数类型 (8) 变量建立的区域 (9) 本地数据堆栈工作方式 (10) 示例：暂存器的替换 (11) 数据块（DB ） (12) 数据类型：ARRAY (13) ARRAY 的声明和初始化 (14) 在存储器中存储ARRAY 变量 (15) 数据类型：STRUCT (16) STRUCT 的声明 (17) 在存储器中存贮STRUCT 变量 (18) 用户自定义数据类型：UDT (19) UDT 的使用 (20) 数据类型：DATE_AND_TIME (21) 处理DT 型变量的功能 (22) 数据类型：STRING (23) 存储器中STRING 变量的存储 (24) 处理STRING 变量的功能 (25) 示例5.1：复杂数据类型的使用 (26) 示例5.2：复杂数据类型的访问 (27) 附加练习5.3：使用SFC 1（READ_CLK ）读取日时间................................ 28
概述现代计算机系统的发展，简化和加速了对那些复杂而耗时的计算任务的处理。计 算机对庞大信息的处理、存储以及可持续访问的能力，在大多数的应用中扮演着 十分重要的角色。 控制器可用的信息由那些有关“现实世界”的并经过筛选的信息组成。数据是对现 实的一种抽象，因为对于特定的问题，忽略了相关对象的那些非主要和非重要的 属性。 数据类型确定如何将数据表示出来常常是相当困难的。您的选择通常要受到各种因素的限 制，一方面，数据必须能够正确地反映所描述对象的属性，另一方面，使用该数 据必须能够执行过程管理所必须的指令。 数据类型决定了数据可以接受哪些值，使用该数据能够执行哪些指令。 数据类型唯一地定义了： ?允许的数据范围 ?允许使用的指令 数据类型也是最终存贮在存储器中的各个位的潜在表示（格式）形式的抽象。 变量的含义 除了指令，变量是编程系统中最为重要的元素。变量的任务就是在程序中保存数 值，以便后来使用或者做进一步处理。变量的值可以存储在PLC 存储器中“任何” 位置 。
第八章 分类数据分析
第九章 列联分析 一、填空题 1、设R 为列联表的行数，C 为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量2χ的自由度为 。 2、设0f 为列联表中观察值频数，e f 为期望值频数，则进行拟合优度检验时所用统计量2χ= 。 3、在列联分析中，观察值总数为n ，RT 为列联表中给定单元的行合计，CT 为给定单元列合计，则该给定单元频数期望值为 。 4、在列联分析中，观察值总数为500，列联表中给定单元的行合计数为140，列合计数为162，则该给定单元频数期望值为 。 5、在3×4列联分析中，统计量2 2 0()e e f f f χ-=∑（其中0f 为观测值频数，e f 为期望值频数）的自由度为____________。 6、对来自三个地区的原料质量进行检验时，先把它们分成三个等级，在随机抽取400间进行检验，经分析得知原料质量与地区之间的关系实现著的，现计算得2300χ=，则?相关系数等于 。 7、?相关系数是描述两个分类变量之间相关程度的统计量，它主要用于描述 的列联表数据。 8、若两个分类变量之间完全相关。则?相关系数的取值为 。 9、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C= 。 10、利用2 χ分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数e f 不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须 。 二、单项选择题 1、列联分析是利用列联表来研究（ ） A 、两个分类变量的关系 B 、两个数值型变量的关系 C 、一个分类变量和一个数值型变量的关系 D 、连个数值型变量的分布 2、设R 为列联表的行数，C 为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量2χ的自由度为（ ） A 、R B 、 C C 、R ×C D 、（R-1）×（C-1） 3、若两个分类变量之间完全相关。则?相关系数的取值为（ ） A 、0 B 、小于1 C 、大于1 D 、1=? 4、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C （ ） A 、等于1 B 、大于1 C 、等于0 D 、小于0 5、利用2χ分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数e f 不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须（ ） A 、等于或大于1 B 、 C 值等于?值 C 、等于或大于5 D 、等于或大于10 6、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名男生和120名女生进行调查，得到结果如下： A 、48和39 B 、102和81 C 、15和14 D 、25和19 7、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名
组态王数据类型
数据类型:只对I/O类型的变量起作用,定义变量对应的寄存器的数据类型,共有9种数据类型供用户使用,这9种数据类型分别就是: BIT:1位;范围就是:0或1 BYTE:8位,1个字节;范围就是:0---255 SHORT: 2个字节;范围就是:-32768---32767 USHORT:16位,2个字节;范围就是:0---65535 BCD:16位,2个字节;范围就是:0---9999 LONG:32位,4个字节;范围就是:-2147483648——2147483647 LONGBCD:32位,4个字节;范围就是:0---4294967295 FLOAT:32位,4个字节;范围就是:10e-38---10e38,有效位7位STRING:128个字符长度 1.内存离散变量、I/O离散变量 类似一般程序设计语言中的布尔( BOOL)变量,只有0、1两种取值,用于表示一些开关量。 2.内存实型变量、I/O实型变量 类似一般程序设计语言中的浮点型变量,用于表示浮点数据,取值范围为10E-38~10E +38,有效值为7位。 3.内存整数变量、I/O整数变量 类似一般程序设计语言中的有符号长整数型变量,用于表示带符号的整型数据,取值范围为-2 147 483 648～2 147 483 647。 4.内存字符串型变量、I/O字符串型变量 类似一般程序设计语言中的字符串变量,可用于记录一些有特定含义的字符串,如名称、密码等,该类型变量可以进行比较运算与赋值运算。 特殊变量类型有报警窗口变量、报警组变量、历史趋势曲线变量、时间变量四种。这几种特殊类型的变量正就是体现了“组态王”系统面向工控软件、自动生成人机接口的特色。下面就是有关变量基本属性的说明。 变量名:惟一标识一个应用程序中数据变量的名字,同一应用程序中的数据变量不能重名,数据变量名区分大小写,最长不能超过32个字符。用鼠标单击编辑框的任何位置进入编辑状
变量的数据类型
变量的数据类型 组态王中变量的数据类型与一般程序设计语言中的变量比较类似，主要有以下几种： 实型变量 类似一般程序设计语言中的浮点型变量，用于表示浮点（float）型数据，取值范围-3.40E+38～+3.40E+38，有效值7位。 离散变量 类似一般程序设计语言中的布尔（BOOL）变量，只有0，1两种取值，用于表示一些开关量。 字符串型变量 类似一般程序设计语言中的字符串变量，可用于记录一些有特定含义的字符串，如名称，密码等，该类型变量可以进行比较运算和赋值运算。字符串长度最大值为128个字符。 整数变量 类似一般程序设计语言中的有符号长整数型变量，用于表示带符号的整型数据，取值范围（-2147483648)～2147483647。 结构变量 当组态王工程中定义了结构变量时（关于结构变量的定义详见5.5结构变量一节），在变量类型的下拉列表框中会自动列出已定义的结构变量，一个结构变量作为一种变量类型，结构变量下可包含多个成员，每一个成员就是一个基本变量，成员类型可以为：内存离散、内存整型、内存实型、内存字符串、IO离散、IO整型、IO实型、IO字符串。 项目名：连接设备为DDE设备时，DDE会话中的项目名，可参考Windows的DDE交换协议资料。 寄存器：指定要与组态王定义的变量进行连接通讯的寄存器变量名，该寄存器与工程人员指定的连接设备有关。 转换方式：规定I/O模拟量输入原始值到数据库使用值的转换方式。有线性转化、开方转换、和非线性表、累计等转换方式。关于转换的具体概念和方法，请参见本章5.5节IO 变量的转换方式。 数据类型：只对I/O类型的变量起作用，定义变量对应的寄存器的数据类型，共有9种数据类型供用户使用，这9种数据类型分别是： BIT：1位；范围是：0或1 BYTE：8位，1个字节；范围是：0---255 SHORT，2个字节；范围是：-32768---32767 USHORT：16位，2个字节；范围是：0---65535 BCD：16位，2个字节；范围是：0---9999 LONG：32位，4个字节；范围是：-2147483648——2147483647 LONGBCD：32位，4个字节；范围是：0---4294967295 FLOAT：32位，4个字节；范围是：-3.40E+38～+3.40E+38，有效位7位 STRING：128个字符长度
PLC变量的数据类型
PLC变量的数据类型 一、标准数据类型 1.1.布尔型数据类型 布尔型变量可被赋予“TRUE”真或“FALSE”假。这个值为逻辑量，占用1 位存储空间。 1.2.整型数据类型 整型变量可以是BYTE、WORD、DWORD、SINT、USINT、INT、UINT、DINT 和UDINT。 注意，当较长的数据类型转换为较短的数据类型时，会丢失高位信息 1.3.实型数据类型 REAL 和LREAL 是浮点数，用于显示有理数。可以显示十进制数据，包括小数部分。也可以被描述成指数形式。REAL 是32 位浮点数，LREAL 是64 位浮点数。 ? 举例 R1:REAL:=1.64e+009 1.4.字符串型数据 STRING 型变量的声明部分在圆括号里指定了字符的数量。如果不说明大小，缺省的 大小是80 个。 ? 举例 35 个字符的字符串声明： str1：STRING(35) := …This is a string?; 1.5.时间型数据类型 时间型变量分为DATE、TIME、TOD、DT 几种，用于输入时间数据。
二、自定义数据类型 2.1.数组 数组定义的语法格式： <数组名> : ARRAY [
2.2.指针 程序运行时，变量地址和功能块地址保存在指针中。 指针定义的语法格式： <指针名> : POINTER TO <数据类型/功能块>; 指针可以指向任意的数据类型、功能块和自定义类型。地址运算符ADR 用于把变量或功能块的地址赋给指针。在指针后面增加取内容运算符“^”，可以获取指针所指的内容。 2.3.枚举 枚举是一种用户自定义的数据类型，由一些字符常量所组成。这些常量被称为枚举值。 枚举定义的语法格式： TYPE <标识符> : (
定性属性数据分析复习题
属性数据分析复习题 一、 填空（每题4分，共20分） 1. 按数据取值分类，人的身高，性别，受教育程度分别属于计量数据，名义数据，有序数据 2. 度量定性数据离散程度的量有离异比率， G-S 指数，熵 3. 分类数据的检验方法主要有2χ检验和似然比检验 4. 二值逻辑斯蒂线性回归模型的一般形式是011ln 1k k p x x p βββ=+++- 5. 二维列联表的对数线性非饱和模型有 3 种 二、 案例分析题（每题20分，共60分） 1.P40习题二1，给出上分位数20.05(5)11.07χ= 0123456:0.3,0.2,0.2,0.1,0.1,0.1H p p p p p p ====== 220.0518.0567(5)11.07χχ=>=,落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为这些数据与 消费者对糖果颜色的偏好分布不相符 2.P42表 3.1独立性检验，给出上分位数2 0.05(1) 3.84χ= 012:H p p =（即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例相等） 112:H p p ≠
未连续性修正的： 22 2 2112212210.051212()106(6011332)9.6636(1) 3.8463439214n n n n n n n n n χχ++++-?-?===>=??? 带连续性修正的： 22 11221221220.051212(||)106(|6011332|53)27.9327(1) 3.8463439214 n n n n n n n n n n χχ++++--?-?-===>=??? 均落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例不等 3.P83表 4.3 独立性检验，给出上分位数2 0.05(2) 5.99χ= 0:ij i j H p p p ++=（即认为男性和女性对啤酒的偏好无显著性差异） 220.0590.685(2) 5.99χχ=>=，落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为男性和女性对 啤酒的偏好有显著性差异 三、简答（每题10分） 1.谈谈你对p 值的认识 P 值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的)显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 P 值（P value ）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P 值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P 值越小，表明结果越显著。 统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著 2.写出三维列联表各种独立性之间的关系
python变量和数据类型
2.2.1 变量的命名和使用 1、变量名只能包含字母、数字和下划线。变量名可以字母或下划线打头，但不能以数字打头，例如，可将变量命名为message_1，但不能将其命名为 1_message。 2、变量名不能包含空格，但可使用下划线来分隔其中的单词。例如，变量名greeting_message可行，但变量名greeting message会引发错误。 3、不要将Python关键字和函数名用作变量名，即不要使用Python保留用于特殊用途的单词，如print （请参见附录A.4）。 4、变量名应既简短又具有描述性。例如， name比n好， student_name比s_n 好， name_length比length_of_persons_name好。 5、慎用小写字母l和大写字母O，因为它们可能被人错看成数字1和0。 6、要创建良好的变量名，需要经过一定的实践，在程序复杂而有趣时尤其如此。随着你编写的程序越来越多，并开始阅读别人编写的代码，将越来越善于创建有意义的变量名。 注意就目前而言，应使用小写的Python变量名。在变量名中使用大写字母虽然不会导致错误，但避免使用大写字母是个不错的主意。 name = "ada lovelace" print(name.title()) Ada Lovelace （首字母大写，其他字母小写） 在这个示例中，小写的字符串"ada lovelace" 存储到了变量name 中。在print() 语句中，方法title() 出现在这个变量的后面。方法是Python可对数据执行的操作。 在name.title() 中， name 后面的句点（ . ）让Python对变量name 执行方法title() 指定的操作。每个方法后面都跟着一对括号，这是因为方法通常需要额外的信息来完成其工作。这种信息是在括号内提供的。函数title() 不需要额外的信息，因此它后面的括号是空的。 2.3.2 合并（拼接）字符串 Python使用加号（ + ）来合并字符串。? full_name = first_name + " " + last_name 2.3.3 使用制表符或换行符来添加空白 要在字符串中添加制表符，可使用字符组合\t 要在字符串中添加换行符，可使用字符组合\n 2.3.4 删除空白 Python能够找出字符串开头和末尾多余的空白。 要确保字符串末尾没有空白，可使用方法rstrip() 剔除字符串开头的空白，可使用方法lstrip() 剔除字符串两端的空白。可使用方法strip() first_name = "lei " last_name = " li" full_name = last_name + " "+ first_name print('hello\n', full_name.strip(),'1')
属性数据分析第五章课后答案
属性数据分析第五章课后作业 6.为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？ 解：（1）数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别×偏好饮料”列联表 二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ 2的值为0.7032，p值 -ln 为05 ≥ = =χ p，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型” (2> P 4017 .0 )1( ) .0 7032 .0 与“性别”无关。 （2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2×2×2列联表
在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 2C 层 822.11ln 2=Λ-248.6ln 2=Λ- 条件独立性检验问题的似然比检验统计 量是这两个 似然比检验统计量的和，其值为 07.18822.11248.6ln 2=+=Λ- 由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。由于p 值50.00011916)07.18)2((2=≥χP 很小，所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 （4）产生偏差的原因 a 、在（1）中，将不同年龄段的数据压缩在一起合起来后分析发现男性和女性在
论文中数据的统计学问题
论文撰写中要注意的统计学问题（转） （一、均值的计算 在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。 这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。 反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。此时，就可以计算变量的几何平均值；如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。此时，可用中位数来描述变量的大小特征。 因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。 二、直线相关与回归分析这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。一般来讲，有这么两个问题值得注意： 定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数；做相关分析的时候，不需要计算回归方程。 三、相关分析和回归分析之间的区别 相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法，在环境科学及其它研究领域有着广泛的用途。然而，由于这 2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处，因此在应用中我们很容易将二者混淆。
数据类型、常量、变量及表达式
第三周数据类型、常量、变量及表达式 本节内容及要求： 1 熟悉VB程序中代码和语句书写规则； 2 掌握VB的数据类型； 3 掌握VB的运算符和表达式的使用； 4 掌握常用内部函数的使用； 本章重点： 变量和常量的定义及使用、运算符和表达式的使用及常用内部函数的使用。 本章难点： 数据类型、内部函数。 3.1 VB语言字符集及编码规则 一、VB的字符集 l 字母：大写英文字母A—Z；小写英文字母a—z。 l 数字：0一9； l 专用字符：共27个， 二、编码规则与约定 （一）、编码规则 1．VB代码中不区分字母的大小写。 2．在同一行上可以书写多条语句，但语句间要用冒号“:”分隔。 3．若一个语句行不能写下全部语句，或在特别需要时，可以换行。换行时需在本行后加入续行符，1个空格加下划线“_”。 4．一行最多允许255个字符。 5．注释以Rem开头，也可以使用单引号“'”，注释内容可直接出现在语句的后面。 （二）、约定 1．为了提高程序的可读性，对于VB中的关键字其首字母大写，其余字母小写 2. 注释有利于程序的维护和调试 Rem开始或单撇…。 例如：? This is a VB REM This is a VB 3.2 数据类型 一.标准数据类型
表3.2 二、自定义类型 在模块级别中使用，用于定义包含一个或多个元素的用户自定义的数据类型。 使用形式： Type 自定义类型名 元素名[([下标])] As 类型名 元素名[([下标])] As 类型名 . . . End Type 说明 例如: 对于一个学生的“学号”、“姓名”、“性别”、“年龄”、“入学成绩”等数据，为了处理数据的方便，常常需要把这些数据定义成一个新的数据类型（如Student类型）。 Type Student Xh As Sting Xm As String Xb As String Nl As Integer Score As Single End Type 3.3 常量和变量 3.3.1 常量 在程序运行过程中，其值不能被改变的量称为常量。在VB中有三类常量：?普通常量 ?符号常量 ?系统常量。
常用数据分析方法分类介绍(注明来源)
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。