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數字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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進行逐步回歸分析

SPSS進行逐步回歸分析
2017-06-30
SPSS進行逐步回歸分析 在自變量很多時,其中有的因素可能對應變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨立的,可能有種種互作關系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸模 ...

T檢驗、F檢驗和P值

T檢驗、F檢驗和P值
2017-06-25
T檢驗、F檢驗和P值 1,T檢驗和F檢驗的由來 一般而言,為了肯定從樣本(sample)統(tǒng)計結果推論至總體時所犯錯的概率,wo們會應用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計辦法,進行統(tǒng)計檢定。 通過把所得到的統(tǒng)計檢定值,與統(tǒng)計 ...

R語言做主成分分析實例

R語言做主成分分析實例
2017-06-12
R語言做主成分分析實例 在做多樣本的RNA-Seq數據中經常會用到主成分分析(PCA)來分析,那么什么是PCA呢,這個可以百度一下,大概意思如下: 主成分分析法是數據挖掘中常用的一種降維算法,是Pearson在1901年 ...

logistic回歸和probit回歸預測公司被ST的概率

logistic回歸和probit回歸預測公司被ST的概率
2017-06-11
logistic回歸和probit回歸預測公司被ST的概率 1.適合閱讀人群: 知道以下知識點:盒狀圖、假設檢驗、邏輯回歸的理論、probit的理論、看過回歸分析,了解AIC和BIC判別準則、能自己跑R語言程序 2.本文目的:用R語 ...

SPSS統(tǒng)計基礎-均值功能的使用

SPSS統(tǒng)計基礎-均值功能的使用
2017-06-08
SPSS統(tǒng)計基礎-均值功能的使用 均值過程計算一個或多個自變量類別中因變量的子組均值和相關的單變量統(tǒng)計。您也可以獲得單因素方差分析、eta 和線性相關檢驗。 統(tǒng)計量。合計、個案數、均值、中位數、組內中位 ...

數據分析方法:非參數檢驗

數據分析方法:非參數檢驗
2017-06-07
數據分析方法:非參數檢驗 對于分布形態(tài)未知的數據,常用處理方法如下: 判斷數據序列的分布形態(tài) 以標準的正態(tài)分布形態(tài)為基準,檢驗數據序列與正態(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,如 ...

SPSS分析技術:分段擬合;電業(yè)局如何通過簡單的回歸模型來預測居民用電量

SPSS分析技術:分段擬合;電業(yè)局如何通過簡單的回歸模型來預測居民用電量
2017-05-28
SPSS分析技術:分段擬合;電業(yè)局如何通過簡單的回歸模型來預測居民用電量 今天給大家介紹利用分段回歸模型擬合的辦法來處理一些特殊的變量關系。某些變量之間的關系非常有趣,不是恒久的線性或非線性關系,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據分析方法之一,主要用于市場細分、用戶細分等領域。利用SPSS進行聚類分析時,用于參與聚類的變量決定了聚類的結果,無關變量有時會引起嚴重的錯分,因此,篩選有效的聚類 ...

SPSS詳細操作:正態(tài)轉換的多種方法

SPSS詳細操作:正態(tài)轉換的多種方法
2017-05-23
SPSS詳細操作:正態(tài)轉換的多種方法 一、正偏態(tài)分布資料 1、輕度正偏態(tài)分布 偏度值>0,偏度值為其標準誤差的2-3倍,即Z-score=2~3,此時認為資料分布呈現(xiàn)輕度的正偏態(tài)分布,可以考慮對變量x取根號開平方的 ...

通俗理解T檢驗與F檢驗的區(qū)別

通俗理解T檢驗與F檢驗的區(qū)別
2017-05-14
通俗理解T檢驗與F檢驗的區(qū)別 1.T檢驗和F檢驗的由來     一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計結果推論至總體時所犯錯的概率,我們會利用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法,進行統(tǒng)計檢定。   ...

SPSS詳細操作:樣本均數間的多重比較

SPSS詳細操作:樣本均數間的多重比較
2017-04-27
SPSS詳細操作:樣本均數間的多重比較 下面我們用例子來探討:方差分析得出各組總體均數間的差異有統(tǒng)計學意義之后,如何進行樣本均數間的多重比較。 一、問題與數據 為調查A、B、C三種治療措施對患者谷丙 ...

R語言:基本函數、統(tǒng)計量、常用操作函數

R語言:基本函數、統(tǒng)計量、常用操作函數
2017-04-25
R語言:基本函數、統(tǒng)計量、常用操作函數 先言:R語言常用界面操作 幫助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有顯示內容:Ctrl+L 清除R空間中內存變量:rm(list=ls())、gc() 獲取或者設置當前工作目錄 ...

配對樣本的T檢驗和相關樣本檢驗有何差別

配對樣本的T檢驗和相關樣本檢驗有何差別
2017-04-24
配對樣本的T檢驗和相關樣本檢驗有何差別 最近有很多朋友問我關于如何運用spss配對樣本的T檢驗和相關樣本檢驗有何差別? 配對樣本有同源配對(如動物實驗中雙胞胎)、條件配對(如相同的環(huán)境)、自身配對(如 ...

使用Excel進行回歸分析,預測真實值

使用Excel進行回歸分析,預測真實值
2017-04-14
前言 昨天學習了 Excel 中的相關分析,在數據分析中,相關分析和回歸分析關系緊密,今天來學習下 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 在英文文獻中,我們經常會見到hierarchical regression(層次回歸分析).我們知道回歸分析中最常見的就是進入(enter)法,是將所有的預測變量全部放入independents,不涉及變量的篩選 ...

學習SAS的正確姿勢是怎樣的?

學習SAS的正確姿勢是怎樣的?
2022-01-20
SAS作為世界知名大數據分析產品,只要是大機構, 不論是、制藥、金融、保險、市場部門、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)計軟件上,也選擇的是SAS。同時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,大家都覺得挺神秘的,對沒有學過統(tǒng)計學相關知識的朋友來說,太多的數學公式沒法理解,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)計分析案例:一元線性回歸

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

SPSS分析技術:低測度數據的相關性分析

SPSS分析技術:低測度數據的相關性分析
2017-02-28
SPSS分析技術:低測度數據的相關性分析 如果遇到低測度數據,需要判斷它與低測度數據或高測度數據之間的相關性,需要根據數據類型以及數據組合之間的關系來決定分析方法,如下圖所示: 今天,我們介紹低 ...

 快速成為R語言全棧數據分析師

快速成為R語言全棧數據分析師
2022-01-20
R源自90年代S編程語言的一個開源版本,主要用于統(tǒng)計分析、繪圖、數據挖掘,在高校及商業(yè)統(tǒng)計分析領域非常受歡迎。最新的O’Reilly數據科學薪資調查也將R列為最高薪的數據科學家使用技能之一。當然,R最吸引人的地方 ...

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