wincc怎么做配方？

1.首先，在PLC中創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)變量，然后打開Wincc變量管理器。新變量的地址和數(shù)據(jù)類型與PLC中的相同。

在項(xiàng)目管理器中，右鍵單擊用戶存檔，并在彈出的快捷菜單中選擇打開。

2.點(diǎn)擊歸檔，在右側(cè)編輯區(qū)新建一個(gè)名為UA的歸檔，選擇數(shù)據(jù)管理變量作為通信類型。

3.選擇域選項(xiàng)卡，輸入面包、面粉、水、糖和牛奶；分別在數(shù)據(jù)區(qū)的名稱列中；您可以在起始列中輸入初始值，并在變量列中關(guān)聯(lián)相應(yīng)的變量地址。

4.選擇存檔數(shù)據(jù)選項(xiàng)卡創(chuàng)建配方數(shù)據(jù)。

5.創(chuàng)建一個(gè)新屏幕，將控件WinccUserArchiveControl拖動(dòng)到屏幕中。在彈出的“屬性”對(duì)話框中，在“常規(guī)”列中，選擇“用戶歸檔文件-名稱”，然后選擇“UA”。

創(chuàng)造五篇新課文，命名為面包、面粉、水、糖和牛奶；分別是；

在相應(yīng)的文本下，創(chuàng)建五個(gè)新的IO字段，分別關(guān)聯(lián)相應(yīng)的變量地址。

6.模擬:在檔案視圖中點(diǎn)擊A1欄，點(diǎn)擊寫入變量按鈕，發(fā)現(xiàn)A1欄中的所有公式參數(shù)都被寫入PLC對(duì)應(yīng)的變量中。同理，點(diǎn)擊A2列，點(diǎn)擊寫入變量，A2列的所有公式參數(shù)都會(huì)寫入PLC對(duì)應(yīng)的變量中。

本文實(shí)現(xiàn)了公式功能。

eolinker全局變量怎么使用？

spss排除的變量？

Logistic回歸主要分為三類，一類是有因變量的二元logistic回歸，稱為二項(xiàng)式logistic回歸，另一類是有無序因變量的多類別logistic回歸，比如選擇哪個(gè)產(chǎn)品，稱為多項(xiàng)式logistic回歸。

還有一種是對(duì)因變量進(jìn)行排序分類的邏輯回歸，比如疾病的嚴(yán)重程度是高、中、低等。這種回歸也稱為累積邏輯回歸或有序邏輯回歸。二值logistic回歸:選擇分析-回歸-二元logistic，打開主面板，檢查你的二元變量為因變量，這個(gè)是沒有疑問的，然后看底部，寫一個(gè)協(xié)變量。什么是協(xié)變很奇怪嗎？在二元邏輯回歸中，協(xié)變量可以被認(rèn)為是獨(dú)立變量，或獨(dú)立變量。在協(xié)變量框中選擇你的自變量。

細(xì)心的朋友會(huì)發(fā)現(xiàn)，在指向協(xié)變的箭頭下，有一個(gè)標(biāo)有a*b的小按鈕，用來選擇交互項(xiàng)目。

我們知道有時(shí)候兩個(gè)變量的組合會(huì)產(chǎn)生新的影響，比如年齡和結(jié)婚次數(shù)，會(huì)對(duì)健康產(chǎn)生新的影響。這時(shí)候我們認(rèn)為兩者之間是有交互作用的。然后，為了模型的準(zhǔn)確性，我們將這種相互作用影響選擇到模型中。

我們?cè)谟疫叺目蛑羞x擇變量A，按住ctrl，選擇變量B，這樣我們就可以同時(shí)選擇兩個(gè)變量，然后點(diǎn)擊a*b的按鈕，這樣協(xié)變量的框中就出現(xiàn)了一個(gè)名字很長(zhǎng)的新變量，就是我們交互的變量。

下面是方法的下拉菜單。默認(rèn)為輸入，即強(qiáng)制所有選擇的變量進(jìn)入模型。除了入口法，還有三個(gè)前進(jìn)法和三個(gè)后退法。

一般默認(rèn)輸入就可以了。如果模型中變量的P值不合格，會(huì)用其他來做。

底部的選擇變量用于選擇您的案例。你不我通常不必為此擔(dān)心。

選擇主面板后，單擊分類(右上角)打開分類對(duì)話框。

在此對(duì)話框中，左邊的協(xié)變量框包含您選擇的自變量，而右邊的協(xié)變量框?yàn)榭瞻住?/p>

您應(yīng)該將協(xié)變量中的字符變量和分類變量選擇到分類協(xié)變量中(系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成虛擬變量以便于分析。關(guān)于啞變量的詳細(xì)信息，請(qǐng)參考上一篇文章)。

這里的字符變量是指標(biāo)有值標(biāo)簽的變量，否則系統(tǒng)可以Idon'我不能僅憑語言來為你分析它們。

在選擇之后，在分類協(xié)變量下面有一個(gè)改變比較的方框。我們知道，spss對(duì)于分類變量需要有一個(gè)參照，每一個(gè)分類都與這個(gè)參照進(jìn)行比較，得到結(jié)果。更改比較的框用于選擇參考。

默認(rèn)的比較是指標(biāo)，即每一個(gè)分類都與總體進(jìn)行比較，除了指標(biāo)，還有簡(jiǎn)單，差異等等。

這個(gè)框架不是很重要，默認(rèn)就好。單擊繼續(xù)。

然后打開保存對(duì)話框，檢查概率，分組成員，包括協(xié)方差矩陣。單擊繼續(xù)打開選項(xiàng)對(duì)話框，檢查分類圖、估計(jì)值的相關(guān)性、迭代歷史、exp(B)的CI(包括模型中的常數(shù))以及每一步的output-in。

如果您的協(xié)變量是連續(xù)的或小樣本，檢查霍斯默-勒梅休擬合。度，這個(gè)貼合度會(huì)更好。去吧，確認(rèn)一下。

然后，輸出結(jié)果。將主要輸出六個(gè)表。第一個(gè)表是模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)表，這個(gè)表取決于他的模型的p值是否小于0.05，我們的logistic回歸方程是否有意義。第二個(gè)表示模型摘要表。這個(gè)表中有兩個(gè)R2，叫做廣義決定系數(shù)，也叫偽R2。該函數(shù)類似于線性回歸中的決定系數(shù)，它也表明該方程在多大程度上可以解釋模型。由于計(jì)算方法不同，這兩個(gè)廣義決定系數(shù)的取值往往不同，但差別并不大。下面的分類表顯示了模型的穩(wěn)定性。

此表最后一行中百分比校正下面的三個(gè)數(shù)據(jù)列出了模型正確預(yù)測(cè)的百分比以及實(shí)際值為0或1時(shí)模型的總正確預(yù)測(cè)率。一般認(rèn)為正確預(yù)測(cè)的概率是50%(標(biāo)準(zhǔn)確實(shí)夠低)，當(dāng)然正確率越高越好。然后是最重要的表格，方程中的變量表。第一行b下面是每個(gè)變量的系數(shù)。第五行的p值會(huì)告訴你每個(gè)變量是否適合留在方程里。如果某個(gè)變量不合適，就需要再次去掉該變量，進(jìn)行回歸。根據(jù)這個(gè)表，邏輯方程可以寫成:PExp(常數(shù)a1*變量1a2*變量2。。。)/(1Exp(常量a1*變量1a2*變量2。。。))。如果你學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)，你應(yīng)該熟悉這種形式的方程。提供一個(gè)變量，這個(gè)變量最終會(huì)是一個(gè)0到1之間的數(shù)字，也就是你的模型中設(shè)置了大值的情況出現(xiàn)的概率。例如，如果你想計(jì)算它是否會(huì)被治愈，你設(shè)置0為治愈，1為未治愈。然后你的模型計(jì)算出沒有治愈的概率。如果想直接計(jì)算治愈概率，需要更改設(shè)置，用1表示治愈。此外，最后兩列有一個(gè)EXP(B)，它是OR值。哦，這不t表示OR，OR值就是比值比。在線性回歸中，我們用標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來比較兩個(gè)自變量對(duì)因變量的影響，在logistic回歸中，我們用比值比來比較不同情況對(duì)因變量的影響。比如說。比如我想看看性別對(duì)一種疾病是否好轉(zhuǎn)的影響。假設(shè)0代表女性，1代表男性，0代表沒有變好，1代表變好。發(fā)現(xiàn)這個(gè)變量的OR值是2.9，也就是說男性的提升可能是女性的2.9倍。注意，這里都是基于取值較大的情況。而OR值可以直接給出這個(gè)倍數(shù)。如果0、1、2各代表一種情況，那么2就是1的2.9倍，1就是0的2.9倍，以此類推。或值對(duì)等式?jīng)]有貢獻(xiàn)，但有助于直觀地理解模型。使用OR值時(shí)，一定要用它的95%置信區(qū)間來判斷。此外，還有圖片。矩陣表和概率直方圖就不再介紹了。多元logistic回歸:選擇分析-回歸-多元logistic，打開主面板。每個(gè)人都知道因變量選什么。因變量下有一個(gè)參考類別，默認(rèn)的第一個(gè)類別就可以了。然后有兩個(gè)框架，因子和協(xié)變量。很明顯，這兩個(gè)框架都需要你選擇因變量，那么有什么區(qū)別呢？嘿嘿，區(qū)別就在于因素里有無序的分類變量，比如性別，職業(yè)，連續(xù)變量(其實(shí)做logistic回歸的時(shí)候絕大部分自變量都是分類變量，連續(xù)變量比較少)。)，且協(xié)變量包含等級(jí)數(shù)據(jù)，如疾病的嚴(yán)重程度、年齡(以十年為一個(gè)年齡組，如果一個(gè)是一年，則視為連續(xù)變量)等等。在二項(xiàng)式logistic回歸中，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成啞變量，但在多元logistic回歸中，需要手動(dòng)設(shè)置。參照上面的解釋，不難知道，設(shè)定的虛擬變量應(yīng)該放在因子的盒子里。然后點(diǎn)擊模型對(duì)話框，哇，多么恐怖的對(duì)話框，我不我不知道這是什么。好吧，讓我們讓我們一點(diǎn)一點(diǎn)來看。我們已經(jīng)說了什么是交互作用，那么就不難理解主要作用是變量本身對(duì)模型的影響。明確了這一點(diǎn)，這個(gè)對(duì)話框就沒那么難選了。指定模型一欄有三個(gè)模型，主效應(yīng)指的是只做自變量和因變量的方程，是最常見的一個(gè)。全因素是指包括所有主效應(yīng)和所有因素及其交互效應(yīng)的模型(Idon我不明白為什么只有總因素而沒有總協(xié)變量。這個(gè)問題真的很難，所以唐不要問我。)第三個(gè)是set/step。這是手動(dòng)設(shè)置交互項(xiàng)和主效果項(xiàng)，也可以設(shè)置這個(gè)項(xiàng)是強(qiáng)制進(jìn)入還是逐步進(jìn)入。唐不要為這個(gè)概念而煩惱，是嗎？點(diǎn)擊繼續(xù)打開統(tǒng)計(jì)對(duì)話框，查看辦案匯總、偽R方、步驟匯總、模型擬合信息、單元格可能性、分類表、擬合度、估計(jì)、似然比檢驗(yàn)，繼續(xù)。打開條件，全部選中，繼續(xù)，打開選項(xiàng)，選中用于分級(jí)的必備項(xiàng)，然后移除該項(xiàng)。打開保存并選中包含協(xié)方差矩陣。當(dāng)然(終于完成了)。結(jié)果類似于二項(xiàng)式邏輯回歸，只是多了一個(gè)似然比檢驗(yàn)，如果P值小于0.05，則認(rèn)為變量有意義。然后我們直接看參數(shù)估計(jì)表。假設(shè)我們的因變量有n類，參數(shù)估計(jì)表會(huì)給出n-1組的截距，變量1和變量2。我們我們用Zm來表示Exp(常數(shù)mam1*變量1am2*變量2。。。)，則M類出現(xiàn)的概率為Zn/1Z2Z3...Zn(如果我們把第一個(gè)類作為參考類，我們就贏了t有關(guān)于第一類的參數(shù)，那么第一類就是默認(rèn)的1，也就是說。Z1為1)。有序回歸(累積logistic回歸):選擇菜單分析-回歸-有序打開主面板。因變量、因子、協(xié)變量如何選擇就不贅述了。“選項(xiàng)”對(duì)話框?yàn)槟J(rèn)值。打開輸出對(duì)話框，勾選擬合統(tǒng)計(jì)、匯總統(tǒng)計(jì)、參數(shù)估計(jì)、平行線檢驗(yàn)、估計(jì)響應(yīng)概率、實(shí)際類別概率、OK、位置對(duì)話框，與上述模型對(duì)話框類似，不再贅述。當(dāng)然可以。結(jié)果其中一個(gè)獨(dú)特的表格是平行線檢查表。如果本表的p值小于0.05，則認(rèn)為不同類別的斜率不同。另外，從參數(shù)估計(jì)表中得到的參數(shù)也是不同的。假設(shè)我們的因變量有四個(gè)水平，有兩個(gè)自變量，參數(shù)估計(jì)表會(huì)給出三個(gè)閾值a1，a2，a3(即截距)和兩個(gè)自變量的參數(shù)M，N。計(jì)算方程時(shí)，先計(jì)算三個(gè)鏈接值，即link1a1m*x1n*x2，link2a2m*x1n*x2，link3a3m*x1n*x2(只是截距不同)。有了鏈接值p11/(1exp(link1))、p1p21/(1exp(link2))和p1p2之后。物流與運(yùn)輸。;這里的回歸基本結(jié)束了。大家一定要把公式背下來，搞混了就不好了。希望能幫到你。