分类变量

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

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

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SPSS统计分析中，合并分类变量类别是一项常见的操作。例如，在处理成绩等级时，可以将优秀、良好和及格三个等级合并为一个“PASS”等级，将不及格转换为“NOPASS”。这种Recode过程有助于简化数据分析和结果解释。

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。

在 Pro*C 编程中，宿主变量是一种可在应用程序与 Oracle 数据库之间传递数据的变量。这些变量可在 SQL 和 C 语句中引用，在 SQL 语句中称为 SQL 变量。

特殊变量(预定义变量)在MATLAB工作空间中，驻留了一些由系统本身定义的变量。这些预定义变量具有特定的含义。在使用时，建议尽量避免对这些变量重新赋值，以防止潜在的代码冲突或意外行为。

用途：- 向数据库插入数据- 修改数据库中的数据- 指定执行的操作- 指定条件（WHERE/HAVING子句） 获取数据：- 获取SQL语句的结果- 获取SQL语句的执行状态

SQL中，SYSDATE 变量代表系统当前时间戳。示例：INSERT INTO table_name VALUES(1, SYSDATE);。

功能简介：该函数的主要功能是保存除用户指定的变量之外的所有MATLAB工作区变量，提供了与MATLAB内置的SAVE函数相反的效果。使用SAVE函数时，指定的变量会被写入二进制文件，而在SAVEX中，默认保存所有变量，并将用户指定的变量排除在外。用户可以通过变量名称或正则表达式指定排除的变量。 示例用法：1. 使用变量名称排除特定变量：SAVEX filename -exclude var1 var2。2. 使用正则表达式排除变量：SAVEX filename -exclude '^temp.*'。3. 排除多个变量或特定模式：SAVEX filename -exclude var1 '^te