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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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R語言對回歸模型進(jìn)行回歸診斷

R語言對回歸模型進(jìn)行回歸診斷
2017-02-15
R語言對回歸模型進(jìn)行回歸診斷 在R語言中,對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模是一件很簡單的事情,一個(gè)lm()函數(shù)就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模了,但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是,對回歸模型進(jìn)行診斷,判斷這個(gè)模型到 ...

R語言解讀自回歸模型

R語言解讀自回歸模型
2017-02-15
R語言解讀自回歸模型 時(shí)間序列是金融分析中常用到的一種數(shù)據(jù)格式,自回歸模型是分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一種基本的方法。通過建立自回歸模型,找到數(shù)據(jù)自身周期性的規(guī)律,從而幫助我們理解金融市場的發(fā)展變化。 ...

SPSS基礎(chǔ)教程:數(shù)據(jù)的輸入和保存

SPSS基礎(chǔ)教程:數(shù)據(jù)的輸入和保存
2017-01-14
SPSS基礎(chǔ)教程:數(shù)據(jù)的輸入和保存 例題: 某克山病區(qū)測得11例克山病患者與13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 問該地急性克山病患者與健康人的血磷值是否不同? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 ...

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析
2017-01-14
SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析 菜單 除了可以計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)量之外,也可以給出一些簡單的檢驗(yàn)結(jié)果和圖形,有助于用戶進(jìn)一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計(jì)信息。 ...
R語言筆記之語法篇
2017-01-13
R語言筆記之語法篇 R語言基礎(chǔ)之語法 分支結(jié)構(gòu)If…else…和 Ifelse()函數(shù) Ifelse()函數(shù)是支持向量化計(jì)算的,ifelse(判斷條件,為真的時(shí)候返回的變量,條件為假的時(shí)候返回的變量)。 舉例 > (Brand=paste(c(\'Bran ...

如何報(bào)告回歸分析的結(jié)果_ 回歸分析結(jié)果報(bào)告

如何報(bào)告回歸分析的結(jié)果_ 回歸分析結(jié)果報(bào)告
2016-12-17
如何報(bào)告回歸分析的結(jié)果_ 回歸分析結(jié)果報(bào)告 如何描述回歸模型和回歸系數(shù) 先簡單講一下一元回歸。一元回歸,即只涉及一個(gè)自變量(如X)。這種模型在社會科學(xué)中既很少見(一個(gè)常見的例外是時(shí)間序列分析中以時(shí) ...

SPSS:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后出現(xiàn)負(fù)數(shù)怎么辦

SPSS:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后出現(xiàn)負(fù)數(shù)怎么辦
2016-09-09
SPSS:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后出現(xiàn)負(fù)數(shù)怎么辦 在數(shù)據(jù)分析過程中,有時(shí)為了消除量綱單位的影響,需要提前對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,各指標(biāo)即處于同一數(shù) ...

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題1

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題1
2024-09-12
《數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)練習(xí)題庫》 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》 推薦學(xué)習(xí)書籍 《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考,也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA ...

教你使用3σ原則來進(jìn)行異常值處理

教你使用3σ原則來進(jìn)行異常值處理
2020-07-31
在python數(shù)據(jù)清洗過程中,我們經(jīng)常會遇到一些偏離正常范圍的數(shù)據(jù),例如人的體重為56噸,這些數(shù)據(jù)叫做異常值,如果不做異常值處理,會對我們最終的數(shù)據(jù)分析造成影響。小編今天給大家?guī)砹艘环N很實(shí)用的異常值處理方 ...

python數(shù)據(jù)清洗之噪聲值的判斷和處理

python數(shù)據(jù)清洗之噪聲值的判斷和處理
2020-07-31
提到噪聲,你會想到什么?刺耳的,高分貝的聲音?總之就是不好的,不想接受的聲音。小編今天跟大家分享的就是python數(shù)據(jù)清洗中的噪聲數(shù)據(jù),對于這些噪聲數(shù)據(jù)我們應(yīng)該怎樣檢測和處理呢?下面跟小編一起來看吧。 一 ...

數(shù)據(jù)處理中,偏態(tài)數(shù)據(jù)如何正態(tài)化?

數(shù)據(jù)處理中,偏態(tài)數(shù)據(jù)如何正態(tài)化?
2020-07-17
在數(shù)據(jù)處理過程中,經(jīng)常會遇到偏態(tài)數(shù)據(jù)。我們都知道數(shù)據(jù)整體服從正態(tài)分布,那樣本均值和方差則相互獨(dú)立。因此大家都會希望數(shù)據(jù)事成正態(tài)分布的,但是現(xiàn)實(shí)情況卻是:大多數(shù)情況下,數(shù)據(jù)都是偏態(tài)分布的,這時(shí)候就需要 ...

你想知道的箱型圖的基礎(chǔ)知識,都在這里了

你想知道的箱型圖的基礎(chǔ)知識,都在這里了
2020-07-17
箱型圖,又叫做箱線圖(Boxplot),或者箱須圖(Box-whisker Plot),另外,盒式圖指的也是它。箱型圖通常是被用作觀察數(shù)據(jù)整體的分布情況,是通過數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量:最小值(上邊界)、上四分位數(shù)(75/%分位數(shù))、中位 ...

如何清晰的理解Z-Score這種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法?

如何清晰的理解Z-Score這種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法?
2020-07-10
Z-Score是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的一種常用方法,通過Z-Score,可以將不同量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一量度的Z-Score分值,并進(jìn)行比較。 (1)Z-score定義 根據(jù)圖可以看出,Z-score的數(shù)據(jù)分布滿足“正態(tài)分布”(N(0.1)) ...

正態(tài)分布是什么,有什么特征?

正態(tài)分布是什么,有什么特征?
2020-07-02
正態(tài)分布(Normal distribution)又稱為高斯分布(Gaussian distribution),是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一個(gè)重要且常見的連續(xù)概率分布。 特性: 1)集中性:曲線的最高峰位于正中央,且位置為均數(shù)所在的位置。 2)對稱性:正態(tài) ...

SPSS缺失值:缺失值分析

SPSS缺失值:缺失值分析
2017-11-02
SPSS缺失值:缺失值分析 一、缺失值: 具有缺失值的個(gè)案會引發(fā)嚴(yán)重的問題,因?yàn)榈湫偷慕_^程會簡單地從分析中丟棄這些個(gè)案。如果存在少量缺失值(大約低于個(gè)案總數(shù)的5%),且這些值可以被認(rèn)為隨 ...

SPSS超詳細(xì)操作:分層回歸(hierarchical multiple regression)

SPSS超詳細(xì)操作:分層回歸(hierarchical multiple regression)
2017-09-25
SPSS超詳細(xì)操作:分層回歸(hierarchical multiple regression) 1、問題與數(shù)據(jù) 最大攜氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是評價(jià)人體健康的關(guān)鍵指標(biāo),但因測量方法復(fù)雜,不易實(shí)現(xiàn)。某研究者擬通過一些 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-交叉表功能的使用

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-交叉表功能的使用
2017-06-08
SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-交叉表功能的使用  交叉表過程形成二階和多階表,并提供了各種二階表關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)和度量。表的結(jié)構(gòu)以及類別是否排序決定了要使用的檢驗(yàn)或度量。 僅對二階表計(jì)算交叉表關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)量和度量。如果 ...

基于R語言實(shí)現(xiàn)COX模型診斷

基于R語言實(shí)現(xiàn)COX模型診斷
2017-05-11
基于R語言實(shí)現(xiàn)COX模型診斷 一般在建立好Cox模型之后,需要對模型進(jìn)行診斷。診斷內(nèi)容包括模型的前提條件,諸如Cox模型的PH假定(比例風(fēng)險(xiǎn)假定),共線性假定等。本篇我們通過合實(shí)際例子講解Cox模型診斷過程,實(shí) ...

用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較

用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較
2017-04-30
用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較 SPSS——單因素方差分析 單因素方差分析 單因素方差分析 也稱作一維方差分析。它檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)(或幾個(gè)相互獨(dú)立的)因變量由因素各水平分組的均值之間的 ...

離群值的判斷與處理_數(shù)據(jù)分析

離群值的判斷與處理_數(shù)據(jù)分析
2017-03-13
離群值的判斷與處理 我們在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,經(jīng)常會碰到某些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于或小于其他數(shù)據(jù),這些明顯偏離的數(shù)據(jù)就是離群值,也叫奇異值、極端值。 離群值產(chǎn)生的原因大致有兩點(diǎn): 1.總體固有變異的極端表現(xiàn), ...

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