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cda

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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使用Excel繪制 F分布 概率密度函數(shù)圖表

使用Excel繪制F分布概率密度函數(shù)圖表
2016-08-07
使用Excel繪制F分布概率密度函數(shù)圖表 利用Excel繪制t分布的概率密度函數(shù)的相同方式,可以繪制F分布的概率密度函數(shù)圖表。   F分布的概率密度函數(shù)如下圖所示:       其中:μ為分子自由度 ...

CDA 認(rèn)證考試大綱 2025 重磅更新:一二級(jí)考綱變化匯總(發(fā)布于2025年7月9日)

CDA 認(rèn)證考試大綱 2025 重磅更新:一二級(jí)考綱變化匯總(發(fā)布于2025年7月9日)
2025-07-10
尊敬的考生: 您好! 我們誠(chéng)摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn)證考試的內(nèi)容與行業(yè)前沿需求、最新技術(shù)發(fā)展同步,進(jìn)而使得CDA 認(rèn)證更具有前瞻性、實(shí)用 ...

【教程】30000字長(zhǎng)文,手把手教你用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)

【教程】30000字長(zhǎng)文,手把手教你用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)
2025-02-27
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介 聽(tīng)說(shuō)你已經(jīng)被統(tǒng)計(jì)學(xué)勸退,被Python唬住……先別著急劃走,看完這篇再說(shuō)! 先說(shuō)結(jié)論,大多數(shù)情況下的學(xué)不會(huì)都不是知識(shí)本身難,而是被知識(shí)的傳播者勸退的。 比如大佬們授課,雖邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、思維縝密,但你 ...
卡方分布與其他分布的特點(diǎn)差異
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析世界中,概率分布扮演著至關(guān)重要的角色,其中卡方分布(χ2分布)作為一種經(jīng)常被運(yùn)用的分布,在其特性和與其他分布的異同中展現(xiàn)出獨(dú)特之處。讓我們深入探討卡方分布的特點(diǎn)以及它與其他分布之間的對(duì)比。 非 ...
如何進(jìn)行方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)
2024-12-05
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)是一項(xiàng)重要的技術(shù),在研究和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中扮演著關(guān)鍵角色。通過(guò)以下幾個(gè)步驟,我們可以系統(tǒng)地進(jìn)行方差分析的假設(shè)檢驗(yàn),以判斷不同組之間的均值是否存在顯著差異。 假設(shè)檢驗(yàn)步驟概述 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡(jiǎn)入門》第3節(jié) 數(shù)據(jù)分布

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡(jiǎn)入門》第3節(jié) 數(shù)據(jù)分布
2024-10-09
3. 數(shù)據(jù)分布 t分布、F分布和卡方分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的三種概率分布,它們分別用于樣本均值的推斷、方差的比較和數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。 總之這3個(gè)分布很有用,首次接觸你可能理解不了,但沒(méi)關(guān)系你知道很重要就行了,接 ...
掌握數(shù)據(jù)分析:你需要學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念
2024-08-20
數(shù)據(jù)分析作為現(xiàn)代商業(yè)決策和科研活動(dòng)的重要支撐,已經(jīng)成為一種必備的技能。然而,掌握數(shù)據(jù)分析并不僅僅是學(xué)習(xí)幾個(gè)工具或技術(shù)那么簡(jiǎn)單。這是一項(xiàng)綜合性的能力,需要扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、靈活的數(shù)據(jù)處理能力,以 ...
CDA LEVEL I
2023-10-11
一、總體目標(biāo) CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大背景和人工智能時(shí)代趨勢(shì)下,面向全行業(yè)的資格認(rèn)證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA ...

SPSS 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)沒(méi)有F和sig值?

SPSS 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)沒(méi)有F和sig值?
2023-05-31
獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)是比較兩組獨(dú)立樣本均值是否存在顯著性差異的一種統(tǒng)計(jì)方法。在SPSS軟件中,獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的結(jié)果通常會(huì)顯示t值、df值以及p值,但不會(huì)顯示F值和sig值。下面將從以下幾個(gè)方面解釋這種現(xiàn)象。 首先,需 ...

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇
2017-12-06
R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇 R語(yǔ)言生成均勻分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)是runif() 句法是:runif(n,min=0,max=1)    n表示生成的隨機(jī)數(shù)數(shù)量,min表示均勻分布的下限,max表示均勻分布的上限;若省略參數(shù)min ...
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 ...

R語(yǔ)言的常用函數(shù)速查

R語(yǔ)言的常用函數(shù)速查
2017-07-21
R語(yǔ)言的常用函數(shù)速查 基本 一、數(shù)據(jù)管理 vector:向量 numeric:數(shù)值型向量 logical:邏輯型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:數(shù)據(jù)框c:連接為向量或列表 length:求長(zhǎng)度 subset:求子集 ...
如何利用SPSS產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字表
2017-06-04
如何利用SPSS產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字表 在醫(yī)學(xué)研究中,科研工作者常常需要把研究對(duì)象進(jìn)行隨機(jī)分組,實(shí)現(xiàn)不同處理因素實(shí)驗(yàn)順序的隨機(jī)化或在總體中隨機(jī)抽取部分樣本作為研究。以上問(wèn)題均涉及到統(tǒng)計(jì)學(xué)中隨機(jī)化的問(wèn)題,其目的主 ...
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 ...
SPSS分析(假設(shè)檢驗(yàn)):單因素方差分析
2016-12-22
SPSS分析(假設(shè)檢驗(yàn)):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(duì)定量因變量的單因素方差分析。方差分析用于檢驗(yàn)數(shù)個(gè)均值相等的假設(shè)。這種方法是雙樣本t 檢 ...

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析
2016-10-18
SPSS進(jìn)行逐步回歸分析 在自變量很多時(shí),其中有的因素可能對(duì)應(yīng)變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨(dú)立的,可能有種種互作關(guān)系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進(jìn)行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸 ...

兩樣本估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)范例分析

兩樣本估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)范例分析
2016-05-06
兩樣本估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)范例分析 基礎(chǔ)準(zhǔn)備 兩樣本推斷性統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ):兩樣本估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)。 均值差 通過(guò)對(duì)比單樣本估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的學(xué)習(xí),可以列出獨(dú)立兩樣本均值差的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)在不同情 ...

數(shù)據(jù)分析-回歸分析

數(shù)據(jù)分析-回歸分析
2016-03-29
數(shù)據(jù)分析-回歸分析 回歸分析是數(shù)據(jù)分析中最常用的模型之一,其實(shí)用性和普遍性很高,如下分別從線性回歸、多元回歸、邏輯回歸三方面,通過(guò)實(shí)例分析講解 解決三個(gè)問(wèn)題 實(shí)例1:羽美想預(yù)測(cè)明天的冰茶銷量 ...

方差分析的基本思想和原理是什么?

方差分析的基本思想和原理是什么?
2022-12-23
方差分析是數(shù)據(jù)分析中常用的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,接下來(lái)讓我們簡(jiǎn)單了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis of Variance,簡(jiǎn)稱ANOVA),又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”,是R.A.Fisher發(fā)明的,用 ...

python繪制正態(tài)分布及三大抽樣分布的概率密度圖像

python繪制正態(tài)分布及三大抽樣分布的概率密度圖像
2020-06-29
文章來(lái)源: 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)之美 作者:黃偉呢 目錄 1.scipy庫(kù)中各分布對(duì)應(yīng)的方法 from scipy import stats # 正態(tài)分布 stats.norm # 卡方分布 stats.chi2 # t分布 stats.t # ...
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