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') } 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(cè)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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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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 ...

倒計(jì)時(shí)100天 ▏CDA LEVEL 1假設(shè)檢驗(yàn)+方差分析_備考習(xí)題詳解: 2017-09-21; 倒計(jì)時(shí)100天 ▏CDA LEVEL 1假設(shè)檢驗(yàn)+方差分析_備考習(xí)題詳解《CDA LEVEL 1假設(shè)檢驗(yàn)+方差分析_備考習(xí)題詳解》主講人：傅老師官方建議 CDA LEVEL 1備考需要1--3個(gè)月時(shí)間，在備考的過(guò)程中主要根據(jù)考試大綱中 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例：無(wú)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(wú)空白列重復(fù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析前面有講過(guò) 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正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其方差分析: 2017-09-18; SPSS正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其方差分析試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)，指在最優(yōu)化思想的指導(dǎo)下，進(jìn)行最優(yōu)設(shè)計(jì)的一種優(yōu)化方法，從不同的優(yōu)良性出發(fā)，合理設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，有效控制試驗(yàn)干擾，科學(xué)處理試驗(yàn)數(shù)據(jù)，全面進(jìn)行優(yōu)化分析，直接實(shí) ...

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(chǎng)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(chǎng)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 ...

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 ...

SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì): 2017-01-20; SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì) 方差分析(Analysis of Variance，簡(jiǎn)稱ANOVA)，又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。它是以F值為統(tǒng)計(jì)量的計(jì)量 ...

面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸: 2016-12-16; 面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸一、前言計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛運(yùn)用極大地提高了數(shù)據(jù)的可獲得性，使大量的數(shù)據(jù)得以收集、保存和整理。與此同時(shí)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)體系中的地位日益提升 ...

標(biāo)準(zhǔn)化矩陣協(xié)方差矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣: 2016-12-13; 標(biāo)準(zhǔn)化矩陣協(xié)方差矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，協(xié)方差用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。期望值分別為E(X) = μ 與 E ...

SPSS:方差分析之趨勢(shì)檢驗(yàn): 2016-08-15; SPSS:方差分析之趨勢(shì)檢驗(yàn) 有網(wǎng)友問(wèn)方差分析可以做趨勢(shì)檢驗(yàn)嗎?比如想知道研究對(duì)象的指標(biāo)是否隨著年齡的增長(zhǎng)有變化趨勢(shì)時(shí)，是否可以用趨勢(shì)檢驗(yàn)得到答案呢？其實(shí)SPSS是提供了解決辦法的。〖例題〗已知97名幼 ...

信息熵與方差-聯(lián)系與區(qū)別: 2016-04-05; 熵的概念很早就在物理學(xué)中出現(xiàn)，熱力學(xué)中的熵用于衡量物質(zhì)狀態(tài)的混亂程度?；艚鹪凇稌r(shí)間簡(jiǎn)歷》中也對(duì)熵有著有趣的表述：一個(gè)常有人打掃清潔的屋子，熵值低，一個(gè)不打掃的屋子，熵值就高，自然界 ...

方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過(guò)程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師: 2014-12-05; 方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過(guò)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: 2020-12-08; 一、概念（分析-一般線性模型-多變量） “GLM 多變量”過(guò)程通過(guò)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(guò)使用此一般線性模型過(guò)程 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測(cè)量: 2014-11-01; SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測(cè)量一、GLM重復(fù)測(cè)量（分析-一般線性模型-重復(fù)度量） 1、概念：“GLM 重復(fù)測(cè)量”過(guò)程在對(duì)每個(gè)主體或個(gè)案多次執(zhí)行相同的測(cè)量時(shí)提供方差分析。如果指定了主體間 ...

統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用: 2025-07-07; 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑，而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具。合理運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，能夠從海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值 ...

探索 CDA 數(shù)據(jù)分析師在線課程：開(kāi)啟數(shù)據(jù)洞察之旅: 2025-06-30; 探索 CDA 數(shù)據(jù)分析師在線課程：開(kāi)啟數(shù)據(jù)洞察之旅? ? ? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、創(chuàng)新與發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘者與解讀者，其專業(yè)能力備受各界矚目。CDA 數(shù)據(jù)分 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考取全攻略????: 2025-06-25; CDA 數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考取全攻略? ? ? ? 在數(shù)字化浪潮洶涌的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)的深度挖掘者與價(jià)值提煉者，其重要性日益凸顯。CDA（Certified Data Analyst） ...

【CDA干貨】隨機(jī)森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點(diǎn)深度剖析: 2025-06-23; 隨機(jī)森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點(diǎn)深度剖析? ? ? ? 在數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨機(jī)森林模型與 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判別分析）都是備受關(guān)注的工具。它們憑借獨(dú)特的算法原理與分析邏輯，在不同場(chǎng)景下發(fā)揮著 ...

CDA 干貨分享：統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用: 2025-06-18; CDA 干貨分享：統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的時(shí)代浪潮中，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)分析的核心基石，發(fā)揮著無(wú)可替代的關(guān)鍵作用。CDA（Certified Data Analyst，認(rèn)證數(shù)據(jù)分析師）所分享的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)與實(shí)踐技巧，能夠 ...

CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：解鎖企業(yè)增長(zhǎng)新密碼: 2025-06-18; CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：解鎖企業(yè)增長(zhǎng)新密碼? ? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已然成為企業(yè)最具價(jià)值的資產(chǎn)之一。如何精準(zhǔn)地挖掘數(shù)據(jù)背后的商業(yè)洞察，驅(qū)動(dòng)企業(yè)決策，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，成為了眾多企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。CD ...

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