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自變數 （英語： independent variable ），又稱 獨立變數 、 解釋變數 （explanatory variable）、 外生變數 ，是可由研究者選擇、控制、研究，且能獨立變化而影響或引起其他變數變化的條件或因素（變數、變量、變項）。 與自變數相對者為 應變數 （英語： dependent variable ），又稱 因變數 、 被解釋變數 、 內生變數 、 反應變數 、 響應變數 （response variable）、 依變數 、 果變數 ，亦即要研究的目標變數，其取值可被觀測且隨自變數的變化而變化。
- 前收市價0.0495開市0.0495買盤0.0496 x 不適用賣出價0.0501 x 不適用
- 今日波幅0.0495 - 0.049652週波幅0.0489 - 0.0569成交量不適用平均成交量不適用
- 市值不適用Beta值 (5年，每月)不適用市盈率 (最近12個月)不適用每股盈利 (最近12個月)不適用
- 業績公佈日不適用遠期股息及收益率不適用 & 不適用除息日不適用1年預測目標價不適用
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指数函数 （英語： Exponential function ）是形式為 的數學 函数 ，其中 是 底數 （或稱 基數 ， base ），而 是 指數 （ index / exponent ）。 現今 指數函數 通常特指以 為底數的指數函數（即 ），為 数学 中重要的函数，也可寫作 。 这里的 是数学常数，也就是 自然对数函数的底数 ，近似值为 ，又称为 欧拉 数。 作为 实数 变量 的函数， 的 图像 总是正的（在 轴之上）并递增（从左向右看），它不触及 轴，尽管它可以任意程度的靠近它，即 轴是这个图像的水平 渐近线 。 一般的说， 变量 可以是任何实数或 复数 ，甚至是完全不同种类的 数学对象 。 它的 反函数 是定义在所有正数 上的 自然对数 。
5 天前 · 三角函數 （英語： trigonometric functions [註 1] ）是 數學 很常見的一類關於 角度 的 函數 。 三角函數將 直角三角形 的內角和它的兩邊的 比值 相關聯，亦可以用 單位圓 的各種有關線段的長的等價來定義。 三角函數在研究 三角形 和 圓形 等 幾何形狀 的性質時有著重要的作用，亦是研究振動、波、天體運動和各種 週期性現象 的基礎數學工具 [1] 。 在 數學分析 上，三角函數亦定義為 無窮級數 或特定 微分方程式 的解，允許它們的取值擴展到任意實數值，甚至是 複數 值。
计算统计应用. 参考文献. 外部链接. 參見. 正态分布 （ normal distribution ，台湾作 常態分布 ），物理学中通称 高斯分佈 （ Gaussian distribution ） [1] ，是一個非常常見的 連續機率分布 。 常態分布在 统计学 上十分重要，經常用在 自然 和 社会科学 來代表一個不明的隨機變量。 [2] [3] 若 隨機變數 服從一個 平均数 為 、 标准差 為 的常態分布，则記為： [4] 則其 機率密度函數 為 [4] [5] 常態分布的 數學期望 值或 期望值 ,可解释为位置參數，決定了分布的位置；其 方差 的平方根或 標準差 可解释尺度參數，決定了分布的幅度。 [5]
維基百科，自由的百科全書. Chi （大寫Χ，小寫χ，中文音譯： 西 、 喜 ），是第二十二個 希臘字母 。 χ 的ch是一個 清軟顎擦音 ，而標準讀音則為 [çi] 。 大寫的Χ代表了： 基督教裡 耶穌基督 的名字，比如 Xmas 等。 假面騎士555 的Kaixa的代表符號. 小寫的χ代表了： 統計學 中的 卡方分布 。 物理學 中的 電極化率 與 磁化率 。 圖論 中的 色數 圖像。 國際音標 中的 清小舌擦音 。 代數拓撲 中的 歐拉示性數 。 西里爾字母 的 Х 及 拉丁字母 的 X 都是從 Chi 變化來。 分類 ： . 希臘字母. 音標符號.
性质. 特殊转置矩阵. 线性映射的转置. 参考资料. 外部链接. 转置矩阵. 矩陣 A 的轉置 AT 的取得方法。 重覆以上動作會得出原本的矩陣. 在 線性代數 中， 矩陣 A 的 轉置 （英語： transpose ）是另一个矩陣 AT （也寫做 Atr, tA, At 或 A ′）由下列等價動作建立： 把 A 的行寫為 AT 的列. 把 A 的列寫為 AT 的行. 形式上說， m × n 矩陣 A 的轉置是 n × m 矩陣. for 。 注意： （轉置矩陣）與 （ 逆矩陣 ）不同。 例子. 性质. 对于矩阵 A, B 和 标量 c 转置有下列性质： 转置是自身 逆运算 。 转置是从 m × n 矩阵的 向量空间 到所有 n × m 矩阵的向量空间的 线性映射 。 注意因子反转的次序。
把X的子集A对应到它的指示函数的映射是雙射，值域是所有函数: {,} 的集合。 如果 A 和 B 是 X 的两个子集，那么 1 A ∩ B = min { 1 A , 1 B } = 1 A 1 B {\displaystyle 1_{A\cap B}=\min\{1_{A},1_{B}\}=1_{A}1_{B}\,} ，
