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多数种类原产于温带和亚热带地区，但少数种类，主要是桦木科和种类，分布到北极和阿尔卑斯气候带木本植物的特征极限区域。与松柏门类似，演化出许多耐寒树种。
在克朗奎斯特分类法上是双子叶植物纲金缕梅亚纲中的一个目。
在APG 分类法中，壳斗目是真双子叶植物分支中蔷薇类植物分支中豆类植物分支中的一目。
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钲（音ㄓㄥ）又名丁宁，是中国古代的一种军用打击乐器，孔颖达疏毛传《诗经·小雅·采芭》说钲是用来命令停军的乐器，与鼓相反。它可能与铙十分肖似，外形像铃或钟，上下相通，有柄。按《说文解字》既有“钲，铙也”，也有“铙，小钲也”之说。 按刘学铫的说法，除去是一种钟形乐器之外，它也可能是指鼓。
钲的记载最早出现于是《诗·小雅·采芑》之中，在安阳殷墟中出土过商代的铜钲，其形制“短阔、腹中广而两端尖、口曲、两端斜上、柄向下、中通”。同时很多的钲是以大、中、小一套三器的方法摆放的。到周代形制发生变化，多为“平口长柄、口下柄上”。
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多重共线性（Multicollinearity）是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值（predictor）的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。
需要注意的是，在对回归分析的叙述中，“没有多重共线性”多用于指代没有“完全的多重共线性”，意为预测值之间存在完全线性相关关系。在这种情况下，模型矩阵Χ不是满秩，因此其矩量矩阵不可逆。在该情况下，对一个普通线性模型来说，普通最小二乘估计值不存在。
虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）有可能触发多重共线性问题。
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