分类型变量

在回归分析中，如何有效地应用分类型变量是一个关键问题。除了二值和排序型变量外，其他类型的分类型变量可以通过转化为虚拟变量来增强模型的表达能力。例如，对于属性“分布形式”有多个取值的情况，可以创建相应的虚拟变量。这种策略不仅能够保留原始信息，还能够有效地提升回归模型的预测能力。

PL/SQL 支持多种变量类型：- NUMBER(p,s)：数字，p 为长度，s 为小数位数，例如 NUMBER(7,2) 表示最多 7 位数字，小数点前 5 位，后 2 位。- VARCHAR2：可变长字符串，有最大长度限制。- CHAR：字符型，固定长度。- CLOB：大对象字符。- LONG：长字符型。- DATE：日期。- BOOLEAN：布尔值。- RAW：二进制，存储多媒体数据。- BLOB：大对象，如图像、声音和视频。

变量的储存类型这块，SPSS 讲得还挺清楚的。数值型、字符型和日期型，基本都涵盖了。尤其是数值型，还细分了好几类，比如标准数值型、美元数值型、科学计数法啥的，用起来比较灵活。你在做数据清洗或者建模前，先搞明白这些类型，后面会顺畅多。 数值型里，除了最基本的 0-9 数字，有些带逗号、小数点甚至$符号的也能识别。像财务数据或国外问卷数据时，这点蛮实用的。字符型就不说了，适合装文字类的东西。日期型支持年、月、日甚至具体时间段，还能做时间序列。 对了，SPSS 还有点小门道，比如有些看上去是数字，其实被当作字符储存了，这时候你要注意转换类型，不然会出错。变量视图里可以改储存类型，一点就能改，挺方便的

数据类型种类：MySQL中的数据类型可以分为数值型、字符串型和日期时间型。本次我们将重点讲解数值型。数值型分为整型和浮点型：整型：    1. 整数可以用十进制和十六进制表示。    2. 十进制表示直接由数字序列组成，例如：1, 100。    3. 十六进制表示方法是以0x开头，后面可以是1-9或A-F的任意数字或字母（A-F不区分大小写），例如：0xA1。浮点型：    浮点数是由一个数字加一个小数点，再加上一个数字组成。例如：1.23。两个数字序列不能同时为空，否则不是合法的浮点型。*

PL/SQL 里变量类型的写法，其实挺灵活的，尤其是%TYPE和%ROWTYPE这两个写法，真的是老程序员的宝藏用法。像v_ename emp.ename %TYPE这样写，变量的类型直接跟表里的字段走，表结构改了也不用担心变量类型错位，省心不少。 还有emp_rec emp%ROWTYPE，一行数据打包成一个变量，不用一个字段一个字段地写，适合取整表记录的时候用。你如果还在用那种一个个定义字段的方式，真的该试试这招，写得少，错得也少。 变量赋值那块，比如an_sal := mon_sal * 12 + nvl(comm, 0)，挺典型的工资计算方式，加上nvl补空值，这种写法常见但也实用。再

分类变量的数值化一直挺让人头大的，尤其是变量一多、每类又多的时候。用虚拟变量真的是又长又臃肿。而这个基于 Fisher 方法的小工具，在MATLAB里就能跑，专门帮你把分类变量转成数量型的权重值，做回归或者 GLM 时用着还挺顺手。 Fisher 判别的权重提取方式比较聪明，它不是简单地给每个类编号，而是根据组间差异性算出来的数值，换句话说，更能反映每个类别在模型中的“贡献”。嗯，这个方式最早是在 1986 年的一篇论文里提的，用在判别里头，后来被不少人拿来用在别的统计模型里。 你要是正好在搞多组回归、ANOCOVA 或者广义线性模型（GLM），又苦于一堆多类变量，这段MATLAB代码就还挺适

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

变量类型【例1.3】可以有多种。 将5存储到X1和X2，将\"王强\"存储到姓名M，计算M=5*X1+X2并且性别=.T. DVAR={^2008-08}

Fisher 判别的变量转换方法，真的蛮适合用在 MATLAB 里搞定分类数据的。尤其是碰到那种名义变量想转成数值型做后续的场景，txform.m就比较省心了。多分类问题也没压力，转换后的数据还能直接喂给回归或神经网络用，效率还挺高。 Fisher 的 LDA 算法，就是拿来做变量降维和分类优化的老牌方法。它的核心思路也简单：找一个投影方向，让不同类别尽量拉开距离，类内的保持紧凑。你把原来的分类变量扔进去，转出来的就是一组连续变量，可以直接当数值特征用，像txform.m这种工具就帮你省了不少事。 实战里经常用在信用评估、医学诊断这些数据比较敏感的地方，模型对输入特征要求高，靠人工编码又累又容

主变量：类型与应用 在数据库系统中，主变量充当应用程序与 SQL 语句之间沟通的桥梁。根据数据流向，主变量主要分为输入主变量和输出主变量。 输入主变量 由应用程序赋值 SQL 语句通过引用获取其值 输出主变量 由 SQL 语句赋值或设置状态信息 将结果或状态信息返回给应用程序 值得注意的是，一个主变量可以同时扮演输入和输出的角色，在应用程序与数据库之间实现灵活的数据交互。