定量变量

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

基于定量变量的距离测度，聚类里还挺常用的，尤其是你在混合变量（定量+定性）的时候。定性变量不能直接算距离？用匹配比例法挺顺的，比如性别、学历、职位这种，靠一一比对，按比例给分。嗯，原始数据表稍微麻烦点，但好在方法简单，实用性还挺强。 定量变量的距离计算好理解，比如欧式距离、曼哈顿距离。但你遇上定性变量咋办？最常用的就是匹配比例法。比方说两个用户，一个是女大学中层，一个是女大学高层，那就能给出2/3的匹配值，逻辑通俗，挺适合实际业务场景。 距离矩阵也别忘了，它是聚类的底层逻辑核心。你要做层次聚类、K-means 都绕不开。可以参考这个距离矩阵的应用文章，讲得还不错，操作步骤也清晰。 要是你有定性

多变量变结构控制系统 一般线性多变量系统的状态方程为： -611—

大尺度照明场景的色光情感，嗯，还真不多见。《景观照明中色光情感的定量化实验》这篇文章挺有意思，专门研究那种城市夜景里的彩色灯光——比如公园、广场、建筑外立面的灯光情绪，怎么量化、怎么测。研究用了56 种单色光和19 个情感维度，找了 30 个人来打分，用的是因子，提炼出活跃性、评价性、适应性三个关键指标。简单说，就是不同颜色的灯光，能让人觉得是活泼的、舒服的，还是压迫的。用 SPSS 跑也挺有参考价值。有意思的是，影响最大的不是颜色本身，而是亮度——也就是你用多亮的灯，才是关键。色相反而没那么重要，蛮出乎意料吧？而且他们还用统计方法搞了个情感预测模型，输入亮度就能估出感受情绪，这对做灯光设计、

基于山西省多个水文站长期数据，本研究定量分析了气候变化和人类活动等因素对山西河川径流变化的影响，并预测了未来趋势。结果表明，1980年至2000年间，山西天然径流量相较1979年以前的平均水平，以每年1.60%的速度减少。未来，山西河川径流量预计将延续过去20年的下降趋势。降水量增加幅度将直接影响径流量减少的程度，降水量增加较少，则径流量减少幅度较大；反之，降水量增加较多，径流量减少幅度则相对较小。

项目结构包括：资产目录query_history，保存以前的查询结果；股票历史数据存储在pref.txt和pref-timestamp.txt中；规则语法文件支持LALR（1）语言；libs目录提供必要的库文件；src目录包含项目的源代码；ssq.stock.analyser库提供股票评估和扫描方法；ssq.stock.gui提供基本的GUI元素，支持库存查询过程。

三、定量遥感的基本内容与方法1.方向性与多角度遥感2.尺度效应与尺度转换3.病态反演与反演策略方法4.遥感模型与应用模型的链接定量遥感不仅要进行遥感机理与各种前向模型的研究，还要进行各种反演模型、反演策略与方法、尺度转换、真实性检验等方面的研究。这些正是目前定量遥感基础理论研究的热点、难点问题。

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。

INSERT 语句的主变量挺常见，但搞清楚“指示变量”这回事还真不是新手一眼能看懂的。这份课件里讲了个挺实用的例子：学生刚选课但还没考试，成绩就先插个-1，再用指示变量表示为空值，逻辑清楚，用起来也顺手。 课件里的代码结构清晰，像EXEC SQL INSERT INTO SC(Sno, Cno, Grade) VALUES(:stdno, :couno, :gradeid);，你直接拿来套业务也没什么压力。对于做嵌入式 SQL或PROC/C++开发的你，这种用法还蛮值得参考的。 除了主内容，还顺带贴心附了不少扩展资料，像主变量详解、指示变量在 PROC 中的用法这些，内容不深奥，但挺到位。 哦