1) categorical variables
类型变量
1.
The regression tree algorithm is extended to solve the linear regression models where part of independent variables are categorical variables.
给出了求解自变量含有类型变量的线性回归模型的树方法。
2) types of variables
变量类型
1.
First,methods to measure the central tendency in data are decided by the different types of variables and their distributions.
为了测定数据的集中趋势,统计学家设计了许多方法,主要有:不同的变量类型和次数分布类型,决定了不同的集中趋势测度方法;个体量与总量的不同对应关系,决定了数值平均数的不同计算方法;研究目的不同,研究对象的特点不同,决定了平均发展速度测度时的不同设计方法。
4) argument types
自变量类型
5) R-variance clustering
R型变量聚类
1.
R-variance clustering was used to extracting body-shape factors in this paper.
提出了利用R型变量聚类帮助提取体型因子,通过采用主分量、相关系数阵的聚类方法在SAS软件中对原始的人体部位变量进行聚类,从而简化问题。
6) wire variable
连线类型变量
补充资料：变量与变量值
可变的数量标志和所有的统计指标称作变量。变量的数值表现称作
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条