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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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多組比較的非參數(shù)檢驗(yàn)——K-W檢驗(yàn)

多組比較的非參數(shù)檢驗(yàn)——K-W檢驗(yàn)
2020-10-12
作者:丁點(diǎn)helper 來源:丁點(diǎn)幫你 前面我們已經(jīng)講完兩組比較的非參數(shù)檢驗(yàn),類似t檢驗(yàn)與方差分析,當(dāng)比較的數(shù)據(jù)超過兩組時(shí),我們就需要換一個(gè)方法了。 非參數(shù)K-W檢驗(yàn),相比前文講解的Mann-Whitney 檢 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)還能預(yù)測心血管疾???沒錯(cuò),我用python寫出來了

機(jī)器學(xué)習(xí)還能預(yù)測心血管疾???沒錯(cuò),我用python寫出來了
2020-09-07
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品   作者:Mika 數(shù)據(jù):真達(dá)   后期:Mika 【導(dǎo)讀】手把手教你如何用python寫出心血管疾病預(yù)測模型。 全球每年約有1700萬人死于心血管疾病,當(dāng)中主要表現(xiàn) ...

刷抖音會(huì)影響學(xué)習(xí)嗎?相關(guān)和因果初探

刷抖音會(huì)影響學(xué)習(xí)嗎?相關(guān)和因果初探
2020-09-03
作者:丁點(diǎn)helper  來源:丁點(diǎn)幫你 前面,我們?cè)斒隽烁鞣N檢驗(yàn)方法的基本邏輯以及實(shí)操過程,包括t檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)、和基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn),從今天開始,我們就要進(jìn)入一個(gè)新的主題——相 ...

SPSS數(shù)據(jù)分析方法不知道如何選擇

SPSS數(shù)據(jù)分析方法不知道如何選擇
2018-08-01
SPSS數(shù)據(jù)分析方法不知道如何選擇 一提到數(shù)學(xué),高等數(shù)學(xué),線性代數(shù),概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),數(shù)值分析,空間解析幾何這些數(shù)學(xué)課程,頭疼呀。作為文科生,遇見這些課程時(shí),通常都是各種尋求幫助,班上有位宅男數(shù)學(xué)很厲 ...
【新光互聯(lián)投資管理有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2018-04-19
【新光互聯(lián)投資管理有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 新光互聯(lián),在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的大環(huán)境下,響應(yīng)國家戰(zhàn)略,投資近百億元在國內(nèi)外積極布局,以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)深度融合產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,以產(chǎn)業(yè)互聯(lián)、數(shù) ...
R語言實(shí)現(xiàn)常用多重比較方法
2018-03-03
R語言實(shí)現(xiàn)常用多重比較方法 在單因素方差分析ANOVA中,如果該因素影響比較顯著,那么需要進(jìn)一步利用多重比較方法比較該因素不同水平的影響,確定不同水平下該因素的影響是否顯著。常見的多重比較方法主要有兩種 ...
企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理與分析
2018-01-17
企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理與分析 隨著兩化深度融合的持續(xù)推進(jìn),全面實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)管理和生產(chǎn)過程的數(shù)字化、自動(dòng)化和智能化是企業(yè)持續(xù)保持市場競爭力的關(guān)鍵。在這一過程中數(shù)據(jù)必將成為企業(yè)的核心資產(chǎn),對(duì)數(shù)據(jù)的處理 ...
SPSS非參數(shù)檢驗(yàn):獨(dú)立樣本
2018-01-05
SPSS非參數(shù)檢驗(yàn):獨(dú)立樣本 一、概念: 獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不甚了解的情況下,通過對(duì)兩組或多組獨(dú)立樣本的分析來推斷樣本來自的總體的分布等是否存在顯著差異的方法。獨(dú)立樣本是指 ...

淺談數(shù)據(jù)分析軟件該怎么選

淺談數(shù)據(jù)分析軟件該怎么選
2017-12-15
淺談數(shù)據(jù)分析軟件該怎么選 企業(yè)的日常運(yùn)作總會(huì)需要用到數(shù)據(jù)處理,到一定程度就需要到數(shù)據(jù)分析的地步,而Excel也只能滿足初級(jí)的數(shù)據(jù)處理,因此,當(dāng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求愈加專業(yè)和嚴(yán)格,就需要了解時(shí)下的數(shù)據(jù)分 ...
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值)
2017-10-27
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值或sig值) 1.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來 一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率,我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過把所 ...
spss的常見問題
2017-07-05
spss的常見問題 A:SPSS中標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),可以”Analysis”-”Descriptive Analysis”中的”Descriptive...”分析,”save standarded values as variables”即可。標(biāo)準(zhǔn)化變量自動(dòng)添加到變量里 Q:如何在SPS ...
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 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元線性回歸

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元線性回歸
2017-06-22
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元線性回歸 一元線性回歸,顧名思義,僅有一個(gè)自變量的回歸模型,研究的是一個(gè)因素對(duì)結(jié)果的影響,可以用于預(yù)測,也經(jīng)常被稱之為簡單線性回歸分析。它的模型表達(dá)式為: Y=a+bX+e 回歸 ...

SPSS分析技術(shù):非線性回歸;非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢

SPSS分析技術(shù):非線性回歸;非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢
2017-06-05
SPSS分析技術(shù):非線性回歸;非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢 本文介紹的非線性回歸就是針對(duì)以上更為復(fù)雜的問題而提出的一個(gè)通用的模型框架,它采用迭代方法對(duì)用戶設(shè)置的各種復(fù)雜曲線模型進(jìn)行擬合, ...
方差齊性檢驗(yàn)的原理
2017-05-15
方差齊性檢驗(yàn)的原理 統(tǒng)計(jì)學(xué)搜索整理匯總——方差齊性檢驗(yàn)的原理 LXK的結(jié)論:齊性檢驗(yàn)時(shí)F越?。╬越大),就證明沒有差異,就說明齊,比如F=1.27,p>0.05則齊,這與方差分析均數(shù)時(shí)F越大約好相反。[www.NiUBB.n ...

spss的方差齊性檢驗(yàn)和ANOVA

spss的方差齊性檢驗(yàn)和ANOVA
2017-05-15
spss的方差齊性檢驗(yàn)和ANOVA 我用spss做了單因素方差分析,出來兩個(gè)框,一個(gè)是方差齊性檢驗(yàn),那里的顯著性是大于0.05,另一個(gè)是ANOVA,那里的顯著性是小于0.05.到底要看哪個(gè)呢 spss的方差齊性檢驗(yàn)和ANOVA的參 ...
SPSS的特點(diǎn)
2017-04-22
SPSS的特點(diǎn) 1、 操作簡單:除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數(shù)操作可通過“菜單”、“按鈕”和“對(duì)話框”來完成。 2、 無須編程:具有第四代語言的特點(diǎn),告訴系統(tǒng)要做什么, ...

數(shù)據(jù)科學(xué)之—大數(shù)據(jù)知識(shí)體系大全

數(shù)據(jù)科學(xué)之—大數(shù)據(jù)知識(shí)體系大全
2017-03-31
數(shù)據(jù)科學(xué)之—大數(shù)據(jù)知識(shí)體系大全 1、淺談數(shù)據(jù)科學(xué) 數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)這一概念自大數(shù)據(jù)崛起也隨之成為數(shù)據(jù)領(lǐng)域的討論熱點(diǎn),從去年開始,“數(shù)據(jù)科學(xué)家”便成為了一個(gè)工作職位出現(xiàn)在各種招聘信息上。那 ...

數(shù)據(jù)分析技術(shù):事后多重比較的方法介紹;了解各種方法的原理才能做到“準(zhǔn)確分析”

數(shù)據(jù)分析技術(shù):事后多重比較的方法介紹;了解各種方法的原理才能做到“準(zhǔn)確分析”
2017-03-23
數(shù)據(jù)分析技術(shù):事后多重比較的方法介紹;了解各種方法的原理才能做到“準(zhǔn)確分析” 基礎(chǔ)準(zhǔn)備 均值比較的假設(shè)檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)分析最重要的分析內(nèi)容之一,根據(jù)參與比較的樣本數(shù)量不同,使用的假設(shè)檢驗(yàn)方法也不同,做 ...

SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較

SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較
2017-03-13
SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較 在SPSS中,有兩個(gè)過程可以對(duì)重復(fù)測量資料進(jìn)行分析:一種是一般線性模型的重復(fù)度量;一種是混合線性模型,對(duì)于同樣的數(shù)據(jù)資料,使用兩種過程分析出的內(nèi)容不大一樣,注意 ...

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