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CFO Alliance 流体流动的控制方程（如欧拉方程或navier stokes方程）可以写成 守恒形式 （conservative form）或 非守恒形式 （non conservative form），两者的主要区别在于数学表达、物理意义以及数值计算中的适用性。以下是详细对比： 1. 守恒形式（conservative form） 特点： 方程以 通量散度 的形式呈现，直接体现物理量. Rho是因变量的 空间滞后系数，x是自变量，wx是自变量的空间滞后项。 现在rho显著，x显著，wx不显著，这意味着因变量存在空间自相关性，自变量对因变量有直接效应，但没有间接效应。.

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CFO Alliance 节流装置的流量基本方程式是基于流体流经节流装置时产生的压力差来计算流量的。 节流装置的流量基本方程式可以表示为： q = c ⋅ a ⋅ 2 ⋅ Δ p ρ q = c \cdot a \cdot \sqrt {\frac {2 \cdot \delta p} {\rho}} q是流量。 c是流量系数。 a是节流装置的开孔截面积。 Δ p 是节流装置前后的压力差。 ρ 是流体的密度. 猜测题主这里提到的 m 应该指的是气体的摩尔质量。 注意 状态方程（equation of state, eos） 的表达形式可根据对式中系数定义的不同而有所变化。 以下公式参考 吴望一老师《流体力学》 上册。 考虑处于平衡态的流体（气体），体积为 v ，压强为 p ，热力学温度 t ，状态方程可写为 (1) f (p, v, t) = 0 f (p. 我也出现了这样的问题，请问有人解决了吗？ 我尝试了一下 采用lee&yu转换，rho系数变显著了，【我不知道可不可行，划重点！！！】，起因是看到一个回答是采用lee&yu转换解决空间杜宾不收敛的问题，具体代码是这样的： xsmle y x x1 x2 x3 x4 x5 x6······, fe model (sdm) wmat (w) nolog noeffects type (both,leeyu) 不. ②分别计算出协方差、x的标准差、y的标准差，分别代入公式，算出 \rho=0.934 spss计算 原始数据 分析 相关 双变量（斯皮尔曼） spss输出结果 spearman秩相关系数为0.934，表明体重wt (kg)与双肾脏总体积volume (ml)极强正相关。.

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CFO Alliance 我也出现了这样的问题，请问有人解决了吗？ 我尝试了一下 采用lee&yu转换，rho系数变显著了，【我不知道可不可行，划重点！！！】，起因是看到一个回答是采用lee&yu转换解决空间杜宾不收敛的问题，具体代码是这样的： xsmle y x x1 x2 x3 x4 x5 x6······, fe model (sdm) wmat (w) nolog noeffects type (both,leeyu) 不. ②分别计算出协方差、x的标准差、y的标准差，分别代入公式，算出 \rho=0.934 spss计算 原始数据 分析 相关 双变量（斯皮尔曼） spss输出结果 spearman秩相关系数为0.934，表明体重wt (kg)与双肾脏总体积volume (ml)极强正相关。. 再补充个chatgpt的回复，感觉他说的比较通俗易懂： r square（ r^2 ）和pearson相关系数是两个不同的概念，但是它们之间存在一定的关系。 pearson相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的指标，取值范围在 1到1之间，其中0表示无相关，正值表示正相关，负值表示负相关。pearson相关系数的平方即. 因為英文不是拼寫敏感語言，也就是說拼寫不一定反映發音，所以英文完整的保留了拉丁文對希臘字母p（發音：ῥῶ）的轉寫：rho，拉丁文的rh 對應 希臘 的ρ音，類似的比如rhinoceros（犀牛）。 而羅曼語族注重拼寫與發音對應，所以諸如義大利語， 西班牙語，希臘字母p的轉寫就是「ro」。. 如题在二元高斯分布中，参数ρ（rho）确实代表了两个随机变量x和y之间的相关系数。这一关系可以从二元正态分布的数学定义出发来理解。二元高斯分布描述了两个随机变量x和y联合分布的概率特性，其概率密度函数（pdf）形式依赖于它们的均值（μ1, μ2）、方差（σ1², σ2²）以及它们之间的相关性. Rho是可以计算的，rho是 误差相关系数，计算方法就是68比值与75比值的协方差除两组数据的方差乘积。.

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