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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(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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CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《假設(shè)檢驗(yàn)》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《假設(shè)檢驗(yàn)》
2024-08-13
(1)建立原假設(shè)成立,確定業(yè)務(wù)需求,明確目的; (3)獲取樣本,收集或調(diào)查數(shù)據(jù); 二、統(tǒng)計(jì)量的 函數(shù)形式z 統(tǒng)計(jì)量的函數(shù)形式 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《一元線性回歸》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《一元線性回歸》
2024-08-13
散點(diǎn)圖的繪制與解讀、相關(guān)系數(shù)的概念與特征 1.正線性相關(guān) 例如通常情況下,某地區(qū)的犯罪率越高,則該地區(qū)的房?jī)r(jià)越低,但由于供需環(huán)境等其他不確定因素,數(shù)據(jù)點(diǎn)基本落在直 線周圍,我們稱之為負(fù)線 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《聚類分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《聚類分析》
2024-08-13
層次聚類法通常分為自底向上和自頂向下。兩種方法的運(yùn)算原理其實(shí)是相同的。只不過(guò)實(shí)際計(jì)算是方向相反。 自底向上,又叫做合并法。這種方法是先將每個(gè)樣本分別作為一個(gè)獨(dú)立的類,然后通過(guò)距離計(jì)算,將距離相近的兩 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(十六)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(十六)
2021-01-04
不過(guò),在出題前,要公布下上一期71-75題的答案,大家一起來(lái)看! 72、ABCD 74、AB 你答對(duì)了嗎? 多選題 A.P值是一個(gè)概率值 C.P值大于顯著性水平,則無(wú)法拒絕原假設(shè) 77.關(guān)于右偏分布,下列說(shuō)法 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(七)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(七)
2020-12-14
嗨嘍,各位同學(xué)又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試LEVEL I的模擬試題時(shí)間了,今天給大家?guī)?lái)的是模擬試題(一)中的31-35題。 不過(guò),在出題前,要公布下上一期26-30題的答案,大家一起來(lái)看! 26、C ...

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(lái)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(guò)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(cè)心血管疾?。繘](méi)錯(cuò),我用python寫(xiě)出來(lái)了

機(jī)器學(xué)習(xí)還能預(yù)測(cè)心血管疾病?沒(méi)錯(cuò),我用python寫(xiě)出來(lái)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(xiě)出心血管疾病預(yù)測(cè)模型。 全球每年約有1700萬(wàn)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(lái)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(guò)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(kāi)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(jiàn)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(guó)家戰(zhàn)略,投資近百億元在國(guó)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(shì),以產(chǎn)業(yè)互聯(lián)、數(shù) ...
R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)常用多重比較方法
2018-03-03
R語(yǔ)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(jiàn)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(guò)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。在這一過(guò)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(guò)對(duì)兩組或多組獨(dú)立樣本的分析來(lái)推斷樣本來(lái)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(lái) 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(kāi)發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過(guò)把所 ...
spss的常見(jiàn)問(wèn)題
2017-07-05
spss的常見(jiàn)問(wèn)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(cè),也經(jīng)常被稱之為簡(jiǎn)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(shì)

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(shì)
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(shì) 本文介紹的非線性回歸就是針對(duì)以上更為復(fù)雜的問(wèn)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(méi)有差異,就說(shuō)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 ...

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