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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(duì)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(tái)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(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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比較SPSS和SAS處理方差分析
2017-10-31
比較SPSS和SAS處理方差分析 方差分析研究多因素對(duì)觀測變量影響，通過構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量來判定各個(gè)因素的均數(shù)間有無統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差異。進(jìn)行方差分析，需要滿足可比性、正態(tài)性、以及方差齊性的條件，最關(guān)鍵的地方是F統(tǒng)計(jì) ...
R語言方差分析ANOVA
2017-07-18
R語言方差分析ANOVA 自己整理編寫的R語言常用數(shù)據(jù)分析模型的模板，原文件為Rmd格式，直接復(fù)制粘貼過來，作為個(gè)人學(xué)習(xí)筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據(jù) medicine <- data.frame( ...

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析
2020-12-08
一、問題與數(shù)據(jù) 為調(diào)查A、B、C三種治療措施對(duì)患者谷丙轉(zhuǎn)氨酶（ALT）的影響，某科室將45名患者隨機(jī)分為三組，每組15人，分別采取A、B、C三種治療措施。治療后ALT水平（U/L）如下。試問應(yīng)用三種治療措施后，患者 ...
SPSS中的T檢驗(yàn)
2017-06-25
SPSS中的T檢驗(yàn) 1.單樣本T檢驗(yàn)（One-Sample T Test） 單樣本T檢驗(yàn)主要用于樣本均數(shù)和已知總體均數(shù)的比較，還可以計(jì)算相應(yīng)的描述性統(tǒng)計(jì)量及樣本均數(shù)和總體均數(shù)之差的95%可信區(qū)間。 如果Sig（P）>0.05，差異 ...
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理
2017-04-01
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理 本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源對(duì)SAS的常用函數(shù)進(jìn)行了整理。主要內(nèi)容包括： 1. 數(shù)學(xué)函數(shù) 2. 數(shù)組函數(shù) 3. 字符函數(shù) 4. 日期和時(shí)間函數(shù) 5. 分布密度函數(shù)，分布函數(shù) 6. 分位數(shù)函 ...

數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)分析

數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)分析
2017-01-26
數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)分析 1、過分?jǐn)M合問題： 造成原因有： （1）噪聲造成的過分?jǐn)M合（因?yàn)樗鼣M合了誤標(biāo)記的訓(xùn)練記錄，導(dǎo)致了對(duì)檢驗(yàn)集中記錄的誤分類） （2）根據(jù)少量訓(xùn)練記錄做出分類決策的模型也容易 ...

卡方檢驗(yàn)如何兩兩比較 spss_兩個(gè)率卡方檢驗(yàn)spss

卡方檢驗(yàn)如何兩兩比較 spss_兩個(gè)率卡方檢驗(yàn)spss
2016-12-15
卡方檢驗(yàn)如何兩兩比較 spss_兩個(gè)率卡方檢驗(yàn)spss 三組如何在spss進(jìn)行卡方檢驗(yàn)兩兩比較?請(qǐng)指教! 每兩組建成一個(gè)數(shù)據(jù)庫 ,其它參考常規(guī)就可以了 這是多個(gè)樣本率之間的多重比較，不能直接作兩兩比較 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析:多因素方差分析及案例

SPSS統(tǒng)計(jì)分析:多因素方差分析及案例
2017-09-22
SPSS統(tǒng)計(jì)分析:多因素方差分析及案例 多因素方差分析，用于研究一個(gè)因變量是否受到多個(gè)自變量（也稱為因素）的影響，它檢驗(yàn)多個(gè)因素取值水平的不同組合之間，因變量的均值之間是否存在顯著的差異。多因素方差分 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例：無空白列重復(fù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例：無空白列重復(fù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析
2017-09-18
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例：無空白列重復(fù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析 前面有講過 SPSS正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其方差分析 一篇文章，包含了一個(gè)典型的正交試驗(yàn)案例。然而在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，主觀客觀條件復(fù)雜多變，在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中就要 ...

SPSS：T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場景

SPSS：T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場景
2017-05-25
SPSS：T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場景 一、T檢驗(yàn) 1.1 樣本均值比較T檢驗(yàn)的使用前提     正態(tài)性；（單樣本、獨(dú)立樣本、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)都需要）     連 ...

方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師

方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-05
方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師   一、正態(tài)性檢驗(yàn) proc univariate normal; class g; var x; run; 二、 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：多變量

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：多變量
2020-12-08
一、概念（分析-一般線性模型-多變量）         “GLM 多變量”過程通過一個(gè)或多個(gè)因子變量或協(xié)變量為多個(gè)因變量提供回歸分析和方差分析。因子變量將總體劃分成組。通過使用此一般線性模型過程 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測量

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測量
2014-11-01
SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測量 一、GLM重復(fù)測量（分析-一般線性模型-重復(fù)度量） 1、概念：“GLM 重復(fù)測量”過程在對(duì)每個(gè)主體或個(gè)案多次執(zhí)行相同的測量時(shí)提供方差分析。如果指定了主體間 ...
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