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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(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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SPSS回歸分析：有序回歸
2017-11-21
SPSS回歸分析：有序回歸 一、概念（分析-回歸-有序） 使用序數(shù)回歸可以在一組預(yù)測(cè)變量（可以是因子或協(xié)變量）上對(duì)多歧分序數(shù)響應(yīng)的依賴性進(jìn)行建模。序數(shù)回歸的設(shè)計(jì)基于McCullagh (1980, 1998)的方 ...
SPSS廣義線性模型：廣義估計(jì)方程
2017-11-08
SPSS廣義線性模型：廣義估計(jì)方程 一、廣義估計(jì)方程： 1、概念：廣義估計(jì)方程過(guò)程對(duì)廣義線性模型進(jìn)行了擴(kuò)展，以允許分析重復(fù)的測(cè)量或其他相關(guān)觀察數(shù)據(jù)，例如聚類(lèi)數(shù)據(jù)。 2、示例。公共衛(wèi)生官員 ...

Excel/SPSS相關(guān)性及顯著性水平分析

Excel/SPSS相關(guān)性及顯著性水平分析
2017-10-28
Excel/SPSS相關(guān)性及顯著性水平分析 對(duì)兩列數(shù)據(jù)的相關(guān)性以及顯著性水平的問(wèn)題一直有困擾，由于對(duì)excel的鐘情，總是傾向于把數(shù)據(jù)分析放在excel中進(jìn)行。本文簡(jiǎn)單分析excel和SPSS對(duì)相關(guān)分析和顯著性水平的檢驗(yàn)應(yīng)用 ...

一個(gè)優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法

一個(gè)優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法
2017-08-27
一個(gè)優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法 一個(gè)古老的詛咒一直縈繞著數(shù)據(jù)分析：我們用來(lái)改進(jìn)模型的變量越多，那么我們需要的數(shù)據(jù)就會(huì)出現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。不過(guò)，我們通過(guò)關(guān)注重要的變量就可以避免欠擬合以及降低收集 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量
2017-07-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量 本文主要關(guān)注點(diǎn)在于各個(gè)距離、相似度之間的優(yōu)缺點(diǎn)，及使用時(shí)候的注意事項(xiàng)。 1. 閔可夫斯基距離 基本認(rèn)識(shí) 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...
R語(yǔ)言多元分析系列
2017-07-21
R語(yǔ)言多元分析系列 R語(yǔ)言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...
R語(yǔ)言因子分析
2017-07-18
R語(yǔ)言因子分析 因子模型： X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T為公共因子向量，[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T為特殊因子向量，A=[(aij)]^(p×m)為因子載荷矩陣。 I.參數(shù)估計(jì) 為了建立因子模型，需要要 ...

SPSS分析技術(shù)：簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析

SPSS分析技術(shù)：簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析
2017-07-12
SPSS分析技術(shù)：簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析 分類(lèi)型數(shù)據(jù)（包括定類(lèi)數(shù)據(jù)和定序數(shù)據(jù)）在數(shù)據(jù)分析中扮演著重要的角色，例如，分類(lèi)型數(shù)據(jù)能夠幫助我們對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分門(mén)別類(lèi)，但是由于分類(lèi)型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，很多基于均值、方差和 ...
SPSS中的T檢驗(yàn)
2017-06-25
SPSS中的T檢驗(yàn) 1.單樣本T檢驗(yàn)（One-Sample T Test） 單樣本T檢驗(yàn)主要用于樣本均數(shù)和已知總體均數(shù)的比較，還可以計(jì)算相應(yīng)的描述性統(tǒng)計(jì)量及樣本均數(shù)和總體均數(shù)之差的95%可信區(qū)間。 如果Sig（P）>0.05，差異 ...

SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)

SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)
2017-06-25
SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn) 1、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 某研究使用克矽平治療矽肺病患者10名，分別測(cè)得治療前、后患者的血紅蛋白含量（g/dL），數(shù)據(jù)如下。試問(wèn)該藥對(duì)矽肺患者的血紅蛋白含量有無(wú)影響？ 2、 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對(duì)應(yīng)分析

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對(duì)應(yīng)分析
2017-06-22
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對(duì)應(yīng)分析 兩個(gè)分類(lèi)變量間的關(guān)系，無(wú)法直接使用常見(jiàn)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)表述，多采用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)、交叉表卡方檢驗(yàn)等過(guò)程進(jìn)行處理，當(dāng)分類(lèi)變量的取值較多時(shí)，列聯(lián)表頻數(shù)的形式就變得更為復(fù)雜，很難 ...

時(shí)間序列分析算法【R詳解】

時(shí)間序列分析算法【R詳解】
2017-06-10
時(shí)間序列分析算法【R詳解】 在商業(yè)應(yīng)用中，時(shí)間是最重要的因素，能夠提升成功率。然而絕大多數(shù)公司很難跟上時(shí)間的腳步。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了很多有效的方法，能夠讓我們預(yù)測(cè)未來(lái)。不要擔(dān)心，本文并不會(huì) ...

R語(yǔ)言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM

R語(yǔ)言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM
2017-05-30
R語(yǔ)言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM 伴隨2016年中國(guó)金融交易市場(chǎng)的跌宕起伏，風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越不確定，利率持續(xù)走低，理財(cái)?shù)葻o(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益持續(xù)下降的情況，唯有投資組合才能讓我們的資產(chǎn)保值、增值。根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模 ...

主成分分析法及其在SPSS中的操作

主成分分析法及其在SPSS中的操作
2017-05-02
主成分分析法及其在SPSS中的操作 一、主成分分析基本原理 概念：主成分分析是把原來(lái)多個(gè)變量劃為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。從數(shù)學(xué)角度來(lái)看，這是一種降維處理技術(shù)。 思路：一個(gè)研究對(duì)象，往往 ...

利用SPSS進(jìn)行主成分分析

利用SPSS進(jìn)行主成分分析
2017-05-02
利用SPSS進(jìn)行主成分分析 【例子】 以全國(guó)31個(gè)省市的8項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為例，進(jìn)行主成分分析。 第一步：錄入或調(diào)入數(shù)據(jù)（圖1）。 圖1 原始數(shù)據(jù)（未經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化） 第二步：打開(kāi)“因子分析”對(duì)話框。 沿著主菜 ...

R語(yǔ)言構(gòu)建配對(duì)交易量化模型

R語(yǔ)言構(gòu)建配對(duì)交易量化模型
2017-04-07
R語(yǔ)言構(gòu)建配對(duì)交易量化模型 散戶每天都在經(jīng)歷中國(guó)股市的上躥下跳，賺到錢(qián)是運(yùn)氣，賠錢(qián)是常態(tài)。那么是否有方法可以讓賺錢(qián)變成常態(tài)呢？ 我們可以通過(guò)“統(tǒng)計(jì)套利”的方法，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的無(wú)效性。配對(duì)交易，就統(tǒng)計(jì) ...
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理
2017-04-01
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理 本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源對(duì)SAS的常用函數(shù)進(jìn)行了整理。主要內(nèi)容包括： 1. 數(shù)學(xué)函數(shù) 2. 數(shù)組函數(shù) 3. 字符函數(shù) 4. 日期和時(shí)間函數(shù) 5. 分布密度函數(shù)，分布函數(shù) 6. 分位數(shù)函 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——協(xié)同過(guò)濾推薦算法(2)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——協(xié)同過(guò)濾推薦算法(2)
2017-03-25
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——協(xié)同過(guò)濾推薦算法(2) 一、基于協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)     協(xié)同過(guò)濾(Collaborative Filtering)的推薦系統(tǒng)的原理是通過(guò)將用戶和其他用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)推薦的。比對(duì) ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—協(xié)同過(guò)濾推薦算法(1)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—協(xié)同過(guò)濾推薦算法(1)
2017-03-25
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—協(xié)同過(guò)濾推薦算法(1) 一、推薦系統(tǒng)的概念     推薦系統(tǒng)(Recommendation System, RS)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是根據(jù)用戶的日常行為，自動(dòng)預(yù)測(cè)用戶的喜好，為用戶提供更多完善的服務(wù) ...

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):線性回歸分析 相關(guān)分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度，但它僅僅只是反映出了一種相關(guān)關(guān)系，并沒(méi)有揭示出變量之間準(zhǔn)確的可以運(yùn)算的控制關(guān)系，也就是函數(shù)關(guān)系，不能解決針對(duì)未來(lái)的分析與預(yù) ...
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