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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: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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數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn)

數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn)
2017-06-07
數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn) 對(duì)于分布形態(tài)未知的數(shù)據(jù),常用處理方法如下: 判斷數(shù)據(jù)序列的分布形態(tài) 以標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布形態(tài)為基準(zhǔn),檢驗(yàn)數(shù)據(jù)序列與正態(tài)序列是否存在分布差異性,這里可以用單樣本的K-S檢驗(yàn),如 ...

SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過(guò)簡(jiǎn)單的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)居民用電量

SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過(guò)簡(jiǎn)單的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)居民用電量
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過(guò)簡(jiǎn)單的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)居民用電量 今天給大家介紹利用分段回歸模型擬合的辦法來(lái)處理一些特殊的變量關(guān)系。某些變量之間的關(guān)系非常有趣,不是恒久的線性或非線性關(guān)系,可能 ...

SPSS篩選聚類變量

SPSS篩選聚類變量
2017-05-24
SPSS篩選聚類變量 聚類分析是常見的數(shù)據(jù)分析方法之一,主要用于市場(chǎng)細(xì)分、用戶細(xì)分等領(lǐng)域。利用SPSS進(jìn)行聚類分析時(shí),用于參與聚類的變量決定了聚類的結(jié)果,無(wú)關(guān)變量有時(shí)會(huì)引起嚴(yán)重的錯(cuò)分,因此,篩選有效的聚類 ...

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法
2017-05-23
SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法 一、正偏態(tài)分布資料 1、輕度正偏態(tài)分布 偏度值>0,偏度值為其標(biāo)準(zhǔn)誤差的2-3倍,即Z-score=2~3,此時(shí)認(rèn)為資料分布呈現(xiàn)輕度的正偏態(tài)分布,可以考慮對(duì)變量x取根號(hào)開平方的 ...

通俗理解T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的區(qū)別

通俗理解T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的區(qū)別
2017-05-14
通俗理解T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的區(qū)別 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)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。   ...

SPSS詳細(xì)操作:樣本均數(shù)間的多重比較

SPSS詳細(xì)操作:樣本均數(shù)間的多重比較
2017-04-27
SPSS詳細(xì)操作:樣本均數(shù)間的多重比較 下面我們用例子來(lái)探討:方差分析得出各組總體均數(shù)間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義之后,如何進(jìn)行樣本均數(shù)間的多重比較。 一、問(wèn)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 ...

R語(yǔ)言:基本函數(shù)、統(tǒng)計(jì)量、常用操作函數(shù)

R語(yǔ)言:基本函數(shù)、統(tǒng)計(jì)量、常用操作函數(shù)
2017-04-25
R語(yǔ)言:基本函數(shù)、統(tǒng)計(jì)量、常用操作函數(shù) 先言:R語(yǔ)言常用界面操作 幫助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有顯示內(nèi)容:Ctrl+L 清除R空間中內(nèi)存變量:rm(list=ls())、gc() 獲取或者設(shè)置當(dāng)前工作目錄 ...

配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)和相關(guān)樣本檢驗(yàn)有何差別

配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)和相關(guān)樣本檢驗(yàn)有何差別
2017-04-24
配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)和相關(guān)樣本檢驗(yàn)有何差別 最近有很多朋友問(wèn)我關(guān)于如何運(yùn)用spss配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)和相關(guān)樣本檢驗(yàn)有何差別? 配對(duì)樣本有同源配對(duì)(如動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中雙胞胎)、條件配對(duì)(如相同的環(huán)境)、自身配對(duì)(如 ...

使用Excel進(jìn)行回歸分析,預(yù)測(cè)真實(shí)值

使用Excel進(jìn)行回歸分析,預(yù)測(cè)真實(shí)值
2017-04-14
前言 昨天學(xué)習(xí)了 Excel 中的相關(guān)分析,在數(shù)據(jù)分析中,相關(guān)分析和回歸分析關(guān)系緊密,今天來(lái)學(xué)習(xí)下 Excel 中的回歸分析。 回歸分析 回歸分析(regressionanalysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的 ...

怎么在spss上做層次回歸分析

怎么在spss上做層次回歸分析
2017-04-05
怎么在spss上做層次回歸分析 在英文文獻(xiàn)中,我們經(jīng)常會(huì)見到hierarchical regression(層次回歸分析).我們知道回歸分析中最常見的就是進(jìn)入(enter)法,是將所有的預(yù)測(cè)變量全部放入independents,不涉及變量的篩選 ...

學(xué)習(xí)SAS的正確姿勢(shì)是怎樣的?

學(xué)習(xí)SAS的正確姿勢(shì)是怎樣的?
2022-01-20
SAS作為世界知名大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,只要是大機(jī)構(gòu), 不論是、制藥、金融、保險(xiǎn)、市場(chǎng)部門、NGO還是政府部門,SAS的覆蓋率,都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在統(tǒng)計(jì)軟件上,也選擇的是SAS。同時(shí)SAS系統(tǒng)具有使用靈 ...

IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法

IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法
2017-03-06
IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法 談到算法,大家都覺(jué)得挺神秘的,對(duì)沒(méi)有學(xué)過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)的朋友來(lái)說(shuō),太多的數(shù)學(xué)公式?jīng)]法理解,很多書籍介紹的也比較表象,看得云里霧里的,那么今天,我們將嘗試 ...

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
2017-03-05
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元線性回歸 微信號(hào)后臺(tái)有非常之多的關(guān)于回歸分析的留言,作為最常見的統(tǒng)計(jì)分析方法,在工作生活中的應(yīng)用需求量巨大,這兩天已經(jīng)為大家選好了案例數(shù)據(jù),先從一元線性回歸分析開始。 一元 ...

SPSS分析技術(shù):低測(cè)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

SPSS分析技術(shù):低測(cè)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):低測(cè)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析 如果遇到低測(cè)度數(shù)據(jù),需要判斷它與低測(cè)度數(shù)據(jù)或高測(cè)度數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)組合之間的關(guān)系來(lái)決定分析方法,如下圖所示: 今天,我們介紹低 ...

 快速成為R語(yǔ)言全棧數(shù)據(jù)分析師

快速成為R語(yǔ)言全棧數(shù)據(jù)分析師
2022-01-20
R源自90年代S編程語(yǔ)言的一個(gè)開源版本,主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖、數(shù)據(jù)挖掘,在高校及商業(yè)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域非常受歡迎。最新的O’Reilly數(shù)據(jù)科學(xué)薪資調(diào)查也將R列為最高薪的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用技能之一。當(dāng)然,R最吸引人的地方 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:最優(yōu)尺度回歸

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:最優(yōu)尺度回歸
2017-01-31
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:最優(yōu)尺度回歸 1、什么是最優(yōu)尺度回歸? 英文簡(jiǎn)稱CATREG,也稱分類回歸。 普通線性回歸對(duì)數(shù)據(jù)的要求十分嚴(yán)格,當(dāng)遇到分類變量時(shí),線性回歸無(wú)法準(zhǔn)確地反映分類變量不同取值的距離,比如性 ...

使用Excel數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

使用Excel數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
2017-01-25
使用Excel數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 很多小伙伴還不知道Excel自帶了一個(gè)非常給力的數(shù)據(jù)分析工具,可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速統(tǒng)計(jì)分析,比如方差分析、t檢驗(yàn)之類的。 開啟的方法非常簡(jiǎn)單,以Excel2016為例,文件 ...

SPSS分析技術(shù):T檢驗(yàn)實(shí)例分析

SPSS分析技術(shù):T檢驗(yàn)實(shí)例分析
2017-01-20
SPSS分析技術(shù):T檢驗(yàn)實(shí)例分析 用軟件分析之前,得很清楚什么是T檢驗(yàn)?用來(lái)做什么?回顧T檢驗(yàn)理論基礎(chǔ): 抽樣分布:t分布; 均值差異性的檢驗(yàn)方法:Z檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)綜述; 簡(jiǎn)單總結(jié):要證明兩列正態(tài)分布的 ...

SPSS分析技術(shù):方差成分分析

SPSS分析技術(shù):方差成分分析
2017-01-18
SPSS分析技術(shù):方差成分分析 下面介紹SPSS方差分析的最后一項(xiàng)內(nèi)容:方差成分分析。 方差成分分析原理 方差成分分析用于計(jì)算方差成分,它可以將總方差精細(xì)地分解到不同變量上。方差成分分析能夠考查每個(gè)變 ...

(干貨)數(shù)據(jù)分析案例--以上海二手房為例

(干貨)數(shù)據(jù)分析案例--以上海二手房為例
2017-01-13
(干貨)數(shù)據(jù)分析案例--以上海二手房為例 如果你手上有一批數(shù)據(jù),你可能應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、挖掘算法、可視化方法等技術(shù)玩轉(zhuǎn)你的數(shù)據(jù),但你沒(méi)有數(shù)據(jù)的時(shí)候,我該怎么玩呢?接下來(lái)就帶著大家玩玩沒(méi)有數(shù)據(jù)情況下的數(shù)據(jù)分析 ...

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