1. 怎样通关多维变量模型

边缘密度函数求解方法是：根据变量的取值范围，对联合概率密度函数积分，对y积分得到X的边缘概率密度。边缘概率密度也称概率密度函数，在数学中，连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。

而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。随机数据的概率密度函数：表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。它随所取范围的幅值而变化

2. 多变量调整模型

这说明多变量的回归分析模型有问题。因为单变量的回归分析与多变量的回归分析是没有可比性的，所以多变量的回归分析不能按单变量的思路进行。

3. 多元变量模型

1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。

3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果

4. 调节变量模型怎么建

显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：

1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。

2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。

5. 什么是多维数据模型

1、三维数模就是用三维软件制作的产品模型，比如UG CATIA等可以制作三维数模。

2、三维模型是物体的多边形表示，通常用计算机或者其它视频设备进行显示。显示的物体是可以是现实世界的实体，也可以是虚构的物体。任何物理自然界存在的东西都可以用三维模型表示。

3、三维模型经常用三维建模工具这种专门的软件生成，但是也可以用其它方法生成。作为点和其它信息集合的数据，三维模型可以手工生成，也可以按照一定的算法生成。尽管通常按照虚拟的方式存在于计算机或者计算机文件中，但是在纸上描述的类似模型也可以认为是三维模型。

三维模型广泛用任何使用三维图形的地方。实际上，它们的应用早于个人电脑上三维图形的流行。许多计算机游戏使用预先渲染的三维模型图像作为sprite用于实时计算机渲染。

6. 多模型思维

思维模型最早是由查理·芒格提出的。

思维模型就是我们每个人做决策思考问题时的“思维模板”，哪怕这个模板你自己并没有意识到。

比如，做生意的商人，遇到问题时首先想到的往往是如何利益交换；而一个律师，遇到问题时想到的往往是如何理性地讲道理；如果是一个艺术家遇到问题，恐怕首先需要的是情绪宣泄。

这说明不同的人在思考问题时，由于人生阅历、受教育情况的不同，会用不同的思考工具。我们人生的绝大多数决策，都是在这些无形却重要的思维模板下做出的。这些思维模板，本质上就是一个个思维模型。

对查理·芒格而言，所有能够持续有效解决问题的策略，都可以称为思维模型。

对我们而言，只有那些在遇到问题时能真正用到的策略，才是属于自己的思维模型。

7. 什么是多维模型?

空间数据模型是对现实世界部分现象的抽象，它描述了现实世界中空间实体及其相互关系。空间数据模型为空间数据的组织和空间数据库 的设计提供基本的方法，对地理空间数据库系统内部 以及内部和外部之间进行数据交换和数据共享意义重大。空间数据模型可以分为栅格模型和矢童模型，两者最根本的区别在于它们如何表达空间概念。

1.基于要素的矢量数据模型

矢量数据模型将现象看做离散原型实体的集合，因此可以看成是基于要素的。在二维模型内，原型实体是点、线和面；而在三维模型内，原型实体也包括表面和体。矢量模型的表达源于 原型空间实体本身，通常以坐标来定义。原型实体与其属性构成了表达一个空间对象的要素。矢量数据模型按其发展历史可以分为以下三个阶段：

(1) CAD数据模型。源于20世纪70年代通用的计算机辅助设计 （CAD）软件。其侧重于地理信息的图形表示，空间数据不存储在数据库中，并且通常缺乏对属性数据的支持。

(2) 地理关系模型（Georelational Data Model）。以美国ESRI公司早期商业GIS软件ARC/INF0的Coverage数据模型为代表。其将几何图形数据与属性数据关联，图形数据放在建立索引的二进制文件中，并保存矢贵数据间的拓扑关系，诚性数据放在关系数据库管理系统中。

(3) 面向对象模型（GeoDatabase)。在ESRI的后期GIS软件ArcGIS中，GeoData-base模型利用面向对象技术把现实世界抽象为若干对象类。具有相同属性集、行为和规则的空间对象集合体现为要素类。要素类中的要素集合具有相同的空间参考特征。

2.基于场（Field）的栅格数据模型

栅格数据模型是基于连续铺盖的，它将连续空间离散化，即用二维或三维铺盖划分覆盖整个连续空间。地理空间中的现象作为连续的变量或体来看待，如大气污染程度、地表温度、土壤湿度、地形高度以及 大面积空气和水域的流速和方向等。一个二维场就是在二维 空间中任意给定的一个空间位置上，都有一个表现某现象的属性值，即A=f（x，y）。一个三维场是在三维空间中任意给定一个空间位罝上，都对应一个属性值，即A=f（x，y，z）。栅格数据模型把空间看做像元的划分，每个像元都与分类或者标识所包含的现象的一个记录有关。栅格数据模型描述的就是二维或三维空间中连续变化的数据。

8. 多变量建模

步骤如下，

（1）处理数据，做序列图。

（2）因变量的自相关和偏相关检验观察趋势，通过Correlations表对因自变量的相关性有大致的了解。

（3）建立回归分析模型。一般采用进入法，进行最小二乘估计。

主要的分析指标：①R方、调整后的R方：判断模型的解释程度；

②DW值：是否在2附近，判断是否存在自相关，残差散点图也可以看自相关；

③ANOVA：未解释的残差；

④F检验：显著性系数是否在要求的显著性水平之下，小于就不拒绝自变量对因变量有显著影响的原假设；

⑤相关系数，看常数项、自变量的系数估计值、标准差；

⑥t检验，小于0.05，则不决绝