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') } 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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常用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法有哪些: 2024-12-06; 數(shù)據(jù)分析中，非參數(shù)檢驗(yàn)方法提供了一種強(qiáng)大工具，可在不依賴于特定總體分布的情況下進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。這些方法適用于各種領(lǐng)域，包括醫(yī)學(xué)和社會(huì)科學(xué)，尤其是在處理小樣本量或數(shù)據(jù)類型不清晰的情況下。讓我們一起探索常用 ...

非參數(shù)檢驗(yàn)方法的種類與應(yīng)用: 2024-12-06; 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，非參數(shù)檢驗(yàn)是一種關(guān)鍵的工具，用于對(duì)總體分布未知或不滿足參數(shù)檢驗(yàn)條件的情況下進(jìn)行推斷。相較于參數(shù)檢驗(yàn)，非參數(shù)檢驗(yàn)更加靈活，適用范圍更廣泛，特別適合處理名義或序數(shù)數(shù)據(jù)類型。本文將介紹非參數(shù)檢驗(yàn) ...

常見(jiàn)非參數(shù)檢驗(yàn)方法的統(tǒng)計(jì)假設(shè): 2024-12-05; 在統(tǒng)計(jì)分析中，非參數(shù)檢驗(yàn)方法是一類不依賴于總體分布形式的假設(shè)檢驗(yàn)方法。這些方法通常應(yīng)用于處理總體分布未知或不符合特定分布假設(shè)（如正態(tài)分布）的情況。讓我們深入探討幾種常見(jiàn)的非參數(shù)檢驗(yàn)方法及其相關(guān)統(tǒng)計(jì)假設(shè) ...

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 ...

SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)：?jiǎn)螛颖?/dt>: 2018-01-05; SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)：?jiǎn)螛颖? 一、概念：單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)使用一個(gè)或多個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)識(shí)別單個(gè)字段中的差別。非參數(shù)檢驗(yàn)不假定您的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。非參數(shù)檢驗(yàn)(Nonparametric tests)是統(tǒng)計(jì)分析方法的重要 ...

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 ...

SPSS之兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（U檢驗(yàn)）: 2017-11-22; SPSS之兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)（U檢驗(yàn)）一、概述 Mann-Whitney U 檢驗(yàn)是用得最廣泛的兩獨(dú)立樣本秩和檢驗(yàn)方法。簡(jiǎn)單的說(shuō)，該檢驗(yàn)是與獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)相對(duì)應(yīng)的方法，當(dāng)正態(tài)分布、方差齊性等不能達(dá)到 t 檢驗(yàn)的要 ...

$SPSS操作：多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) (Cochran\\\'s Q檢驗(yàn))$

SPSS操作：多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Cochran\\\'s Q檢驗(yàn)): 2018-04-28; SPSS操作：多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Cochran's Q檢驗(yàn)) 一、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 某康復(fù)科醫(yī)生擬評(píng)價(jià)康復(fù)訓(xùn)練對(duì)卒中后患者體能恢復(fù)的效果?；颊叻謩e在開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)進(jìn)行體能測(cè)試。為了保證一致性 ...

【CDA干貨】深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)：差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用: 2025-09-16; 深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)：差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “顯著” 的核心工具?？ǚ綑z驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)作為兩種基礎(chǔ)且常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法，常被用于分 ...

【CDA干貨】T 檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用與實(shí)踐: 2025-09-08; T 檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用與實(shí)踐一、引言在科研數(shù)據(jù)分析、醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)比等領(lǐng)域，常常需要判斷 “樣本間的差異是偶然波動(dòng)還是來(lái)自總體的真實(shí)差異”。例如，一種新降壓藥能否真正降低患者血壓？?jī)煞N教 ...

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)差異比較的兩大統(tǒng)計(jì)利器: 2025-08-26; t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)差異比較的兩大統(tǒng)計(jì)利器在數(shù)據(jù)分析中，“比較差異” 是核心需求之一 —— 如新藥療效是否優(yōu)于舊藥、兩種生產(chǎn)工藝的產(chǎn)品合格率是否有區(qū)別、同一群體干預(yù)前后的指標(biāo)是否變化。而 t 檢驗(yàn) ...

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與卡方檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)分析中的兩大統(tǒng)計(jì)利器: 2025-08-08; t 檢驗(yàn)與卡方檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)分析中的兩大統(tǒng)計(jì)利器在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是驗(yàn)證假設(shè)、挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的重要手段。其中，t 檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)作為兩種基礎(chǔ)且常用的統(tǒng)計(jì)方法，被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。 ...

【CDA干貨】正態(tài)分布與偏態(tài)分布的核心區(qū)別解析: 2025-08-07; 正態(tài)分布與偏態(tài)分布的核心區(qū)別解析在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，數(shù)據(jù)的分布形態(tài)是理解數(shù)據(jù)特征、選擇分析方法的基礎(chǔ)。正態(tài)分布與偏態(tài)分布作為兩種最常見(jiàn)的分布類型，其差異直接影響著統(tǒng)計(jì)推斷的邏輯與結(jié)論的可靠性。本文將從定義、 ...

【CDA干貨】χ2 檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心工具: 2025-07-29; χ2 檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心工具在統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法論體系中，假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證數(shù)據(jù)規(guī)律、判斷差異顯著性的核心手段。其中，χ2 檢驗(yàn)（卡方檢驗(yàn)）和 t 檢驗(yàn)憑借其在不同數(shù)據(jù)類型和研究場(chǎng)景中的精準(zhǔn)適用 ...

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心方法: 2025-07-29; t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心方法在數(shù)據(jù)分析的廣闊領(lǐng)域中，判斷兩組或多組數(shù)據(jù)之間是否存在顯著差異是一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。t 檢驗(yàn)和 Wilcoxon 檢驗(yàn)作為兩種常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，各自有著獨(dú)特的 ...

【CDA干貨】左偏態(tài)分布轉(zhuǎn)正態(tài)分布：方法、原理與實(shí)踐: 2025-07-29; 左偏態(tài)分布轉(zhuǎn)正態(tài)分布：方法、原理與實(shí)踐左偏態(tài)分布轉(zhuǎn)正態(tài)分布：方法、原理與實(shí)踐在統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模和科學(xué)研究中，正態(tài)分布因其良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)（如對(duì)稱分布、均值與中位數(shù)重合、68-95-99.7 法則）成為許多方法 ...

【CDA干貨】t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇：何時(shí)用t.test，何時(shí)用wilcox.test？: 2025-07-14; t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇：何時(shí)用t.test，何時(shí)用wilcox.test？ t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇：何時(shí)用 t.test，何時(shí)用 wilcox.test？在統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)中，t 檢驗(yàn)（t-test）和 Wilcoxon 檢驗(yàn)（Wilcoxon test，又 ...

【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)：捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡: 2025-07-09; 【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)：捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中，單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探，專注于從單一序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)掘潛在的變化規(guī)律。當(dāng)我們面對(duì)一組按時(shí)間、順序或某種梯度排列的 ...

【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具: 2025-07-08; SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中，準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別可能存在的突變點(diǎn)，對(duì)于洞察現(xiàn)象本質(zhì)、做出科學(xué)決策至關(guān)重要。尤其是在處理時(shí)間序列數(shù) ...

【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的利器: 2025-06-19; SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的利器? ? 在數(shù)據(jù)分析的眾多方法中，Mann-Kendall（MK）檢驗(yàn)憑借其對(duì)數(shù)據(jù)分布無(wú)嚴(yán)格要求、能有效識(shí)別數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變點(diǎn)的特性，成為環(huán)境科學(xué)、氣象學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng) ...

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