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數(shù)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(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)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(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)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重復(fù)測量的多因素 方差分析

SPSS重復(fù)測量的多因素方差分析
2017-12-08
SPSS重復(fù)測量的多因素方差分析 一、概述 重復(fù)測量數(shù)據(jù)的方差分析是對同一因變量進行重復(fù)測量的一種試驗設(shè)計技術(shù)。在給予一種或多種處理后，分別在不同的時間點上通過重復(fù)測量同一個受試對象獲得的指標的觀察 ...
單因素方差分析（aov）-R版本
2017-11-03
單因素方差分析（aov）-R版本 R版本的方差分析 #做方差分析有三個假設(shè)，需要提前進行檢驗。1.每個處理效應(yīng)和隨機誤差是可加的。2.正態(tài)獨立性，檢驗誤差應(yīng)該是正態(tài)分布的。3.方差齊次性。水平間的方差應(yīng)該相等 ...

方差分析 ：不同組間的差異真的顯著嗎

方差分析：不同組間的差異真的顯著嗎
2017-11-01
方差分析：不同組間的差異真的顯著嗎 在數(shù)據(jù)分析中，按照具體維度將數(shù)據(jù)分組進行組間比較是十分常見的，例如在零售業(yè)態(tài)中，按照性別、城市、收入水平將消費者進行分組進行對比分析?？此坪唵危鋵嵾@其中經(jīng)常伴 ...
比較SPSS和SAS處理方差分析
2017-10-31
比較SPSS和SAS處理方差分析 方差分析研究多因素對觀測變量影響，通過構(gòu)造F統(tǒng)計量來判定各個因素的均數(shù)間有無統(tǒng)計學上的差異。進行方差分析，需要滿足可比性、正態(tài)性、以及方差齊性的條件，最關(guān)鍵的地方是F統(tǒng)計 ...

R語言中的雙因素 方差分析

R語言中的雙因素方差分析
2017-10-31
R語言中的雙因素方差分析 在雙因素方差分析中，受試者被分配到兩因子的交叉類別組中。以基礎(chǔ)安裝中的Tooth- Growth數(shù)據(jù)集為例，隨機分配60只豚鼠，分別采用兩種喂食方法（橙汁或維生素C），各喂食方法中抗壞 ...

雙因子 方差分析 ：R中的雙因子ANOVA

雙因子方差分析：R中的雙因子ANOVA
2017-10-26
雙因子方差分析：R中的雙因子ANOVA 單因子方差分析是驗證多個群組均值是否相等的非常有用的技術(shù)。但一些更復(fù)雜的問題這個技術(shù)就無能為力了。例如，有時需要考慮變異的兩個因子來決定群組之間的平均依賴于群組分 ...
R語言方差分析ANOVA
2017-07-18
R語言方差分析ANOVA 自己整理編寫的R語言常用數(shù)據(jù)分析模型的模板，原文件為Rmd格式，直接復(fù)制粘貼過來，作為個人學習筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據(jù) medicine <- data.frame( ...

SPSS詳細操作:單因素 方差分析

SPSS詳細操作:單因素方差分析
2020-12-08
一、問題與數(shù)據(jù) 為調(diào)查A、B、C三種治療措施對患者谷丙轉(zhuǎn)氨酶（ALT）的影響，某科室將45名患者隨機分為三組，每組15人，分別采取A、B、C三種治療措施。治療后ALT水平（U/L）如下。試問應(yīng)用三種治療措施后，患者 ...

【單因素 方差分析 p值】SPSS--One-WayANOVA過程--單因素 方差分析

【單因素方差分析p值】SPSS--One-WayANOVA過程--單因素方差分析
2017-04-30
【單因素方差分析p值】SPSS--One-WayANOVA過程--單因素方差分析 One-WayANOVA過程 該命令用于兩組及多組獨立樣本平均數(shù)差異顯著性的比較，即成組設(shè)計的方差分析。還可進行隨后的兩兩成對比較。 1　界面說明 【D ...

SPSS分析技術(shù)：協(xié) 方差分析 ；剔除工作經(jīng)驗的影響以后，學歷對工資的影響依然顯著嗎

SPSS分析技術(shù)：協(xié)方差分析；剔除工作經(jīng)驗的影響以后，學歷對工資的影響依然顯著嗎
2017-01-23
SPSS分析技術(shù)：協(xié)方差分析；剔除工作經(jīng)驗的影響以后，學歷對工資的影響依然顯著嗎 協(xié)方差分析是方差分析方法里非常重要的一個技術(shù)，特別適用于影響因素多，因素變量類型也多的情況。方差分析主要用于分析分類變 ...

SPSS詳細操作:兩因素重復(fù)測量的 方差分析

SPSS詳細操作:兩因素重復(fù)測量的方差分析
2017-01-19
SPSS詳細操作:兩因素重復(fù)測量的方差分析 一、問題與數(shù)據(jù) 某研究者擬評估海水淹溺后殘留于肺內(nèi)的海水是否可導(dǎo)致嚴重的肺損傷，建立動物模型。將12只雜種犬隨機分為兩組，一組海水灌注右肺，另一組海水灌注全 ...
SPSS分析(假設(shè)檢驗):單因素方差分析
2016-12-22
SPSS分析(假設(shè)檢驗):單因素方差分析 一、概念（分析-均值比較-單因素方差分析）： 按照單因子變量（自變量）生成對定量因變量的單因素方差分析。方差分析用于檢驗數(shù)個均值相等的假設(shè)。這種方法是雙樣本t 檢 ...

SPSS之 方差分析 總結(jié)

SPSS之方差分析總結(jié)
2016-12-02
SPSS之方差分析總結(jié) 通過前面對各種類型方差分析的學習，可能會有朋友被這幾種方法給繞暈了，或是一時之間不知道自己的數(shù)據(jù)需要什么方法，又或是一直苦苦從中尋求一種最好的方法而“不得姐”……這里，小編將 ...

如何用SPSS進行多因素 方差分析

如何用SPSS進行多因素方差分析
2016-10-18
如何用SPSS進行多因素方差分析？ 多因素方差分析是對一個獨立變量是否受一個或多個因素或變量影響而進行的方差分析。SPSS調(diào)用“Univariate”過程，檢驗不同水平組合之間因變量均數(shù)，由于受不同因素 ...
用R語言進行數(shù)據(jù)分析:方差分析模型
2016-01-23
用R語言進行數(shù)據(jù)分析:方差分析模型 方差分析和模型比較 模型擬合函數(shù)aov(formula, data=data.frame)和函數(shù)lm()非常的相似，在Generic functions for extracting model information 部分列出的泛型函數(shù)同樣 ...

方差分析 全解析：以one-way為例

方差分析全解析：以one-way為例
2020-08-25
作者：丁點helper 來源：丁點幫你 今天將以單向（one-way）方差分析為例，具體梳理方差分析的整個過程。 單向（one-way）方差分析，就是大家很熟悉的單因素方差分析（教科書上叫單向）, 一般也稱完全 ...

入門者必看， 方差分析 初探！

入門者必看，方差分析初探！
2020-08-21
作者：丁點helper 來源：丁點幫你 學習方差分析，碰到的第一個問題其實是：兩個總體均數(shù)間的比較常采用 t 檢驗，那為什么多個總體均數(shù)的比較不能再用 t 檢驗？這實際上是一個 ...

如何看懂SPSS重復(fù)測量 方差分析 的一系列結(jié)果

如何看懂SPSS重復(fù)測量方差分析的一系列結(jié)果
2020-08-20
作者：丁點helper 來源： 丁點幫你 重復(fù)測量方差分析與我們之前學習的各種方差分析（單變量，對于因變量而言）的區(qū)別主要在于“重復(fù)”二字。 之前的方差分析是對一個變量的變異進行分解（即所謂 ...

從協(xié) 方差分析 看回歸與 方差分析 的聯(lián)系

從協(xié)方差分析看回歸與方差分析的聯(lián)系
2020-08-19
作者：丁點helper 來源：丁點幫你 無論是單因素還是雙因素方差分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，它們都有一些共性，比如研究的因變量（如前文的硒含量、滿意度得分），都是定量變量；而自變量，即分組變量（如地區(qū) ...

方差分析 全解析：以one-way為例

方差分析全解析：以one-way為例
2020-08-07
關(guān)于方差分析的一些內(nèi)容，小編已經(jīng)跟大家分享過很多次了，但基本上就是理論部分，沒有結(jié)合具體實例。在學習數(shù)據(jù)分析過程中，大家一定要注意理論結(jié)合實操才能更好地掌握。下面小編給大家?guī)硪黄恼拢悍讲罘治鋈?...

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