在变量赋值方法I中,引数(自变量)F对应的变量是()。A、#9B、#51C、#101D、#49

在变量赋值方法I中,引数(自变量)F对应的变量是()。

  • A、#9
  • B、#51
  • C、#101
  • D、#49

相关考题:

下列关于函数y=f(x)的说法正确的是()。 A.对个别特殊的自变量的值可能没有函数值和它对应B.每一个自变量的值只能对应唯一的函数值C.每一个函数值只能对应唯一的自变量的值D.在函数中,不可能存在多个自变量的值对应同一个函数值的现象

在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A.因变量随自变量的增加而增加B.因变量随自变量的增加而减少C.因变量为极大D.因变量为极小

在多元线性回归分析中,如果F检验表明线性关系显著,则意味着( )。A.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著B.所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著C.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著D.所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著

在统计分析时,受自变量的影响而随之发生对应变化的变量称为( )。A.自变量B.因变量C.连续变量D.离散变量

下列情况中,可能存在多重共线性的有( )。 I 模型中各自变量之间显著相关 Ⅱ 模型中各自变量之间显著不相关 Ⅲ 模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ 模型中存在因变量的滞后项A.I、ⅢB.I、IVC.II、ⅢD.II、IV

在公式Y=f(x)中,x表示()A、自变量B、因变量C、中介变量D、无关变量

在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A、因变量随自变量的增加而增加B、因变量随自变量的增加而减少C、因变量为极大D、因变量为极小

在G65程序段的引数中,可以同时用变量Ⅰ和变量Ⅱ中的两组引数赋值。但当对同一个变量Ⅰ、Ⅱ两组的引数都被赋值时,只是后一引数赋值有效。

在变量赋值方法i中,引数(自变量)13对应的变量是()。A、822B、#2C、#110D、#79

在变量赋值方法I中,引数(自变量)C应的变量是#3

在变量赋值方法I中,引数(自变量)I对应的变量是()。A、#22B、#4C、#110D、#25

在变量赋值方法Ⅱ中,自变量地址可以是()。A、AB、DC、ID、ZE、J

在变量赋值方法Ⅱ中,自变量地址I6对应的变量是()。A、#0B、#19C、#29D、#38

在变量赋值方法Ⅱ中,自变量地址K1对应的变量是#26

在变量赋值方法中,引数(自变量)B对应的变量是#2。

使用G65给局部变量赋值时,自变量地址Z对应的变量号为#31(FANUC系统)。

在变量赋值方法I中,引数(自变量)D和I分别对应的变量是()(FANUC系统)。A、#7B、#31C、#21D、#8E、#4

使用G65给局部变量赋值时,自变量地址K和Q分别对应的变量号为()(FANUC系统)。A、#7B、#1C、#21D、#6E、#17

在变量赋值方法Ⅱ中,自变量地址J4对应的变量是()(FANUC系统)。A、#40B、#34C、#14D、#24

在变量赋值方法I中,引数(自变量)A对应的变量是()(FANUC系统)。A、#101B、#31C、#21D、#1

宏程序调用指令中自变量I对应的局部变量是()(FANUC系统)。A、#1B、#9C、#10D、#4

在变量赋值方法Ⅱ中,自变量地址J4对应的变量是()。A、#14B、#34C、#44D、#54

在回归方程中()。A、因变量是给定的、自变量是随机的B、自变量是给定的、因变量是随机的C、自变量和因变量都是随机的D、自变量和因变量都不是随机的

相关图是将自变量和因变量的数值对应地绘在直角坐标系中形成的()。

在变量赋值方法I中,引数(自变量)D对应的变量是()。A、#7B、#51C、#101D、#25

宏程序调用指令中自变量I对应的局部变量是()A、#1B、#9C、#10D、#4

使用G65给局部变量赋值时,自变量地址F对应的变量号为#6(FANUC系统)。