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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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spss多元回歸分析的結(jié)果顯示調(diào)整后的 R方 為負(fù)數(shù)該怎么辦?

spss多元回歸分析的結(jié)果顯示調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)該怎么辦?
2023-04-19
當(dāng)進(jìn)行多元回歸分析時(shí),我們通常使用調(diào)整后的R方來評(píng)估模型的擬合程度。調(diào)整后的R方是對(duì)R方的修正,它考慮了自變量的數(shù)量和樣本量對(duì)R方的影響。然而,當(dāng)調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)時(shí),這表示模型的表現(xiàn)非常糟糕,預(yù)測(cè)能力 ...

關(guān)于回歸分析,調(diào)整后的 R方 很小怎么辦

關(guān)于回歸分析,調(diào)整后的R方很小怎么辦
2016-12-17
關(guān)于回歸分析,調(diào)整后的R方很小怎么辦 在做回歸分析,但是對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)不熟悉,請(qǐng)問高人,當(dāng)我用spss做線性回歸,得出的結(jié)果是調(diào)整后的R方值很小,只有0.11或者0.15這樣子大,但是回歸方程顯著,—T值顯著,F(xiàn)值也 ...

CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧

CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧
2025-07-08
CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具,貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級(jí)別考核內(nèi)容。無論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清洗、可視化,還 ...

 業(yè)務(wù)分析師面試常見問題

業(yè)務(wù)分析師面試常見問題
2024-11-13
作為一名業(yè)務(wù)分析師,你肩負(fù)著將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)解決方案的重任。面試這一角色時(shí),涉及的問題多種多樣,涵蓋技術(shù)技能、分析能力、溝通技巧以及項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)等多個(gè)方面。本文將詳細(xì)探討業(yè)務(wù)分析師面試中可能遇到的 ...
如何衡量一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)?
2024-03-04
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,對(duì)于衡量模型性能的需求也日益增長(zhǎng)。在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),了解如何準(zhǔn)確、全面地評(píng)估模型的性能表現(xiàn)至關(guān)重要。本文將介紹一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能評(píng)估指標(biāo)和方法,幫助讀者 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估的常見方法有哪些?
2023-10-17
機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估是確定模型在處理未見示例時(shí)的有效性和性能的關(guān)鍵過程。在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí),我們需要采用一系列常見的方法來測(cè)量和比較不同模型之間的表現(xiàn)。下面是常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估方法: 訓(xùn)練集與測(cè)試集劃 ...
如何評(píng)估和比較不同的建模算法?
2023-07-26
在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,選擇合適的建模算法是取得準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和有效決策的關(guān)鍵步驟。然而,有大量的建模算法可供選擇,如何評(píng)估和比較它們成為一個(gè)重要問題。本文將介紹一些常用的方法和指南,幫助您評(píng)估和比較不同 ...

基于E-R圖,你能分析出哪些業(yè)務(wù)指標(biāo)?

基于E-R圖,你能分析出哪些業(yè)務(wù)指標(biāo)?
2023-07-12
給你一張E-R圖,它由3張表組成,據(jù)此你能分析出哪些業(yè)務(wù)指標(biāo)?請(qǐng)?jiān)斒瞿愕姆治鏊悸贰? 解析:將常見的一些業(yè)務(wù)分析指標(biāo),還原成數(shù)據(jù)表的基礎(chǔ)字段,通俗的說就是知道如何將表中的基本字段進(jìn)行計(jì)算后得到一些 ...
如何評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性?
2023-06-20
風(fēng)險(xiǎn)模型是一種用于評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)的工具,它可以幫助企業(yè)和組織有效地管理風(fēng)險(xiǎn)并做出明智的決策。然而,要確保風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性是至關(guān)重要的。本文將介紹如何評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性。 首先,評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性需要 ...
怎么用SPSS做回歸分析?
2023-05-22
SPSS是一款常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件,其可以進(jìn)行多種數(shù)據(jù)分析,包括回歸分析。下面將介紹如何使用SPSS進(jìn)行回歸分析。 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 在進(jìn)行回歸分析前,需要先準(zhǔn)備好數(shù)據(jù),包括自變量和因變量。數(shù)據(jù)應(yīng)該以表格形式呈現(xiàn),其中 ...

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后 R方 與 R方 的差有什么關(guān)系?

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后R方R方的差有什么關(guān)系?
2023-05-08
一元線性回歸是一種用于分析兩個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。它可以幫助我們理解一個(gè)因變量如何隨著一個(gè)自變量的變化而變化。在進(jìn)行一元線性回歸分析后,我們會(huì)得到兩個(gè)重要指標(biāo):R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...

使用SPSS做回歸分析怎么確定因素的影響大小程度?

使用SPSS做回歸分析怎么確定因素的影響大小程度?
2023-04-03
在使用SPSS進(jìn)行回歸分析時(shí),我們通常需要確定每個(gè)自變量對(duì)因變量的影響大小程度。下面是一些方法和步驟來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。 首先,我們需要運(yùn)行一個(gè)線性回歸模型,并檢查輸出結(jié)果。在SPSS中,可以通過選擇“回歸” ...
如何用spss做多元回歸分析?
2023-03-27
SPSS是一種常用的數(shù)據(jù)分析軟件,許多研究人員和學(xué)生都會(huì)用它來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。其中,多元回歸分析是SPSS中較為常見的一種分析方法,它可以幫助我們探究多個(gè)自變量對(duì)于一個(gè)因變量的影響。下面,我將詳細(xì)介紹如何使用SP ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(八)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(八)
2021-05-06
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案,大家一起來看! 32、D 34、C 你答對(duì)了嗎? 36.多元回歸分析預(yù)測(cè)與一元線性回歸預(yù)測(cè)的相同點(diǎn)是? B.參數(shù)計(jì)算過程一樣 D.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的復(fù)雜度 ...

如何用SPSS分析調(diào)節(jié)效應(yīng)

如何用SPSS分析調(diào)節(jié)效應(yīng)
2020-12-08
用回歸,回歸也有兩種方法來檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng),看下面的兩個(gè)方程,y是因變量,x是自變量,m是調(diào)節(jié)變量,mx是調(diào)節(jié)變量和自變量的交互項(xiàng),系數(shù)是a b c c'。檢驗(yàn)兩個(gè)方程的R方該變量,如果該變量顯著,說明調(diào)節(jié)作用 ...
企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H運(yùn)用的模型
2018-07-17
企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H運(yùn)用的模型 這是好幾年前寫的一篇文章,今天突然翻出來看到,我覺得對(duì)于很多在做數(shù)據(jù)挖掘的朋友有一定參考。 聽了幾位從公司幾位同事和外面專家介紹關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)模型的一些東西??偟?...

基于R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Lasso回歸分析

基于R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Lasso回歸分析
2018-01-16
基于R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Lasso回歸分析 主要步驟: 將數(shù)據(jù)存成csv格式,逗號(hào)分隔 在R中,讀取數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成矩陣形式 加載lars包,先安裝 調(diào)用lars函數(shù) 確定Cp值最小的步數(shù) ...
SPSS回歸分析:自動(dòng)線性模型
2017-11-19
SPSS回歸分析:自動(dòng)線性模型 一、自動(dòng)線性模型(分析-回歸-自動(dòng)線性建模) 1、 目標(biāo)(分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)) 2、基本(分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)) 自動(dòng)準(zhǔn)備 ...
EXCEL大數(shù)據(jù)量導(dǎo)出的解決方案
2017-11-17
EXCEL大數(shù)據(jù)量導(dǎo)出的解決方案 將web頁(yè)面上顯示的報(bào)表導(dǎo)出到excel文件里是一種很常見的需求。潤(rùn)乾報(bào)表的類excel模型,支持excel文件數(shù)據(jù)無失真的導(dǎo)入導(dǎo)出,使用起來非常的方便。然而,當(dāng)數(shù)據(jù)量較大的情況下,exc ...
SPSS時(shí)間序列:應(yīng)用時(shí)間序列模型
2017-11-02
SPSS時(shí)間序列:應(yīng)用時(shí)間序列模型 一、應(yīng)用時(shí)間序列模型(分析-預(yù)測(cè)-應(yīng)用模型)    “應(yīng)用時(shí)間序列模型”過程從外部文件加載現(xiàn)有的時(shí)間序列模型,并將它們應(yīng)用于活動(dòng)數(shù)據(jù)集。使用此 ...
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