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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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須，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", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見：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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R語言解讀一元線性回歸模型: 2017-02-26; R語言解讀一元線性回歸模型 R語言作為統(tǒng)計學一門語言，一直在小眾領域閃耀著光芒。直到大數據的爆發(fā)，R語言變成了一門炙手可熱的數據分析的利器。隨著越來越多的工程背景的人的加入，R語言的社區(qū)在迅速擴大成長 ...

用R語言建立學生的學習表現和性格特征數據模型: 2017-02-26; 用R語言建立學生的學習表現和性格特征數據模型一、項目介紹：方法包括以下步驟 S1：將個體表現數據輸入到數據庫； S2：建立學習者的學習表現數據庫和性格特征數據庫； S3：建立學習者的學習表現 ...

R語言統(tǒng)計與分布的相關知識: 2017-02-25; R語言統(tǒng)計與分布的相關知識變量變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量兩種。連續(xù)變量（continuous variable）與離散變量（discrete variable）連續(xù)變量在一定區(qū)間內可以任意取值的 ...

R語言的三種聚類方法: 2017-02-24; R語言的三種聚類方法一、層次聚類 1)距離和相似系數 r語言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 來計算距離。其中x是樣本矩陣或者數據框。method表示計算哪種距離 ...

用R建立嶺回歸和lasso回歸: 2017-02-19; 用R建立嶺回歸和lasso回歸 1 分別使用嶺回歸和Lasso解決薛毅書第279頁例6.10的回歸問題例6.10的問題如下：輸入例題中的數據，生成數據集,并做簡單線性回歸，查看效果 cement <- data.frame(X1 = c( ...

R語言對回歸模型進行回歸診斷: 2017-02-15; R語言對回歸模型進行回歸診斷在R語言中，對數據進行回歸建模是一件很簡單的事情，一個lm()函數就可以對數據進行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是，對回歸模型進行診斷，判斷這個模型到 ...

R語言解讀自回歸模型: 2017-02-15; R語言解讀自回歸模型時間序列是金融分析中常用到的一種數據格式，自回歸模型是分析時間序列數據的一種基本的方法。通過建立自回歸模型，找到數據自身周期性的規(guī)律，從而幫助我們理解金融市場的發(fā)展變化。 ...

如何報告回歸分析的結果_ 回歸分析結果報告: 2016-12-17; 如何報告回歸分析的結果_ 回歸分析結果報告如何描述回歸模型和回歸系數先簡單講一下一元回歸。一元回歸，即只涉及一個自變量（如X）。這種模型在社會科學中既很少見（一個常見的例外是時間序列分析中以時 ...

CDA數據分析練習題3: 2024-09-12; 《數據分析專項練習題庫》《CDA數據分析認證考試模擬題庫》《企業(yè)數據分析面試題庫》 75.利用Apriori算法計算頻繁項集可以有效降低計算頻繁集的時間復雜度。在以下的購物籃中產生支持度不小于3的 ...

CDA數據分析練習題1: 2024-09-12; 《數據分析專項練習題庫》《CDA數據分析認證考試模擬題庫》《企業(yè)數據分析面試題庫》推薦學習書籍《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業(yè)務及數據分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA ...

數據處理中，偏態(tài)數據如何正態(tài)化？: 2020-07-17; 在數據處理過程中，經常會遇到偏態(tài)數據。我們都知道數據整體服從正態(tài)分布，那樣本均值和方差則相互獨立。因此大家都會希望數據事成正態(tài)分布的，但是現實情況卻是：大多數情況下，數據都是偏態(tài)分布的，這時候就需要 ...

方差分析的基本思想和原理是什么？: 2022-12-23; 方差分析是數據分析中常用的一種統(tǒng)計分析方法，接下來讓我們簡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，簡稱ANOVA)，又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用 ...

用SPSS做數據分析？先弄懂SPSS的基礎知識: 2022-01-20; 易用性強：操作界面極為友好，操作簡單為高級用戶提高編程能力 &nbs ...

信度分析的原理與SPSS操作: 2017-10-14; 信度分析的原理與SPSS操作一、什么是信度？信度是指根據測驗工具（量表）所得到的結果的一致性或穩(wěn)定性，反映被測特征真實程度的指標。一般而言，兩次或兩個測驗的結果愈是一致，則誤差愈小，所得的信度 ...

SPSS超詳細操作：分層回歸(hierarchical multiple regression): 2017-09-25; SPSS超詳細操作：分層回歸(hierarchical multiple regression) 1、問題與數據最大攜氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是評價人體健康的關鍵指標，但因測量方法復雜，不易實現。某研究者擬通過一些 ...

SPSS分析技術：典型判別分析；由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法: 2017-07-11; SPSS分析技術：典型判別分析；由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法前面介紹的因子分析和聚類分析都是圍繞變量進行的分析，這里的變量不分因變量和自變量。因子分析通過變量結構的研究，達到降低維度的目的 ...

SPSS分析技術：典型相關分析；化繁為簡，典型相關分析幫助分析者理清思路: 2017-07-11; SPSS分析技術：典型相關分析；化繁為簡，典型相關分析幫助分析者理清思路之前介紹過的相關分析有兩個變量之間的線性相關關系，用的是簡單相關系數r；還有復相關系數，用來表示一個變量與多個變量組成的整體之 ...

SPSS統(tǒng)計基礎-交叉表功能的使用: 2017-06-08; SPSS統(tǒng)計基礎-交叉表功能的使用交叉表過程形成二階和多階表，并提供了各種二階表關聯檢驗和度量。表的結構以及類別是否排序決定了要使用的檢驗或度量。僅對二階表計算交叉表關聯統(tǒng)計量和度量。如果 ...

SPSS分析技術：Pearson相關、Spearman相關及Kendall相關: 2017-02-28; SPSS分析技術：Pearson相關、Spearman相關及Kendall相關通過文章（點擊藍字即可回顧閱讀）：數據分析技術：數據關聯性分析綜述，我們知道數據的關聯性分析可以分為兩個大類：相關性分析和回歸分析。根據數據 ...

關于回歸分析，調整后的R方很小怎么辦: 2016-12-17; 關于回歸分析，調整后的R方很小怎么辦在做回歸分析，但是對統(tǒng)計學不熟悉，請問高人，當我用spss做線性回歸，得出的結果是調整后的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值也 ...