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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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怎么評(píng)估 線性回歸 模型的擬合效果?

怎么評(píng)估線性回歸模型的擬合效果?
2023-10-10
評(píng)估線性回歸模型的擬合效果是確保模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度是否令人滿意的重要任務(wù)之一。在下面的800字文章中,我將介紹幾種常用的評(píng)估指標(biāo)和方法,以幫助我們判斷線性回歸模型的擬合效果。 最簡(jiǎn)單直接的方法是檢 ...

spss用 線性回歸 分析多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響,結(jié)果怎么分析啊?

spss用線性回歸分析多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響,結(jié)果怎么分析啊?
2023-05-30
SPSS是一款功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)軟件,常用于數(shù)據(jù)分析、建模和預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。其中,線性回歸分析是最常用的一種分析方法之一,它可以用來(lái)研究多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響,并評(píng)估它們之間的關(guān)系。本文將為您介紹如何使用SPSS ...
spss多元線性回歸分析自變量對(duì)于因變量的影響差異明顯?
2023-05-09
多元線性回歸分析是一種常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)分析方法,它可以用來(lái)探究自變量對(duì)因變量的影響。在進(jìn)行多元線性回歸分析時(shí),有時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)不同自變量對(duì)因變量的影響存在差異,這可能是由于自變量之間存在交互作用或者與因變量的關(guān)系 ...

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方與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 ...
SPSS里面線性回歸結(jié)果要怎么分析?
2023-03-15
線性回歸是一種廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法, 它用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系以及預(yù)測(cè)一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響。 SPSS是一種流行的數(shù)據(jù)分析軟件,它具有強(qiáng)大的線性回歸分析功能。 在這篇文章中,我們將討論如何 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《一元 線性回歸 》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《一元線性回歸
2024-08-13
散點(diǎn)圖的繪制與解讀、相關(guān)系數(shù)的概念與特征 1.正線性相關(guān) 例如通常情況下,某地區(qū)的犯罪率越高,則該地區(qū)的房?jī)r(jià)越低,但由于供需環(huán)境等其他不確定因素,數(shù)據(jù)點(diǎn)基本落在直 線周圍,我們稱之為負(fù)線 ...

與 線性回歸 相比,你怎么看生存函數(shù)和生存曲線?

線性回歸相比,你怎么看生存函數(shù)和生存曲線?
2020-09-30
作者:丁點(diǎn)helper 來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 前文我們?cè)斀膺^(guò)線性回歸,也初步介紹了生存分析所涉及的生存數(shù)據(jù),明白了:做生存分析最特殊的一點(diǎn)是分析時(shí)要納入研究對(duì)象的“生存時(shí)間”,更一般的是指:出現(xiàn)某種特 ...

如何理解廣義 線性回歸 分析Logistic輸出的OR值?

如何理解廣義線性回歸分析Logistic輸出的OR值?
2020-09-25
作者:丁點(diǎn)helper  來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 前文,我們對(duì)Logistic回歸分析的來(lái)龍去脈有了一個(gè)基本的了解,但是Logistic回歸之所以應(yīng)用十分廣泛還有一個(gè)重要的原因——能直接輸出OR值? 什么是OR值?如何 ...

廣義 線性回歸 分析模型Logistic,一文讀懂它!

廣義線性回歸分析模型Logistic,一文讀懂它!
2020-09-23
作者:丁點(diǎn)helper 來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 前文我們已經(jīng)講解了相關(guān)與回歸的基礎(chǔ)知識(shí),并且重點(diǎn)討論了多重線性回歸的應(yīng)用與診斷分析。今天的文章,我們來(lái)看看日常學(xué)習(xí)和科研中應(yīng)用同樣廣泛的另一類回歸分析——Lo ...

一文輕松看懂 線性回歸 分析的交互作用!

一文輕松看懂線性回歸分析的交互作用!
2020-09-21
作者:丁點(diǎn)helper 來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 前幾天的文章,我們聚焦在回歸分析,今天來(lái)看看在回歸分析中常常要研究的一類難點(diǎn)問(wèn)題——交互作用的探究。 交互(interaction),字面上不太好理解,但是從數(shù)學(xué)表 ...

回歸系列(五)|  線性回歸 分析做完后,還應(yīng)考慮什么?

回歸系列(五)| 線性回歸分析做完后,還應(yīng)考慮什么?
2020-09-09
作者:丁點(diǎn)helper  來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 上一篇文章介紹了一般線性回歸的典型操作,并且留了一個(gè)思考題。感謝小伙伴的參與,大家很厲害,沒(méi)有被迷惑到,線性回歸獲得的系數(shù)代表的是相關(guān)關(guān)系,而非因果關(guān) ...

回歸系列(四)| 一個(gè)完整的 線性回歸 是怎樣做的

回歸系列(四)| 一個(gè)完整的線性回歸是怎樣做的
2020-09-07
作者:丁點(diǎn)helper  來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 前面的文章主要介紹了回歸的一些關(guān)鍵詞,比如回歸系數(shù)、樣本和總體回歸方程、預(yù)測(cè)值和殘差等,今天我們結(jié)合一個(gè)案例來(lái)看看如何做完整的回歸分析,準(zhǔn)確而言,是多 ...

回歸系列(三)| 談?wù)?線性回歸 的殘差和預(yù)測(cè)值

回歸系列(三)| 談?wù)?font color="red">線性回歸的殘差和預(yù)測(cè)值
2020-09-02
作者:丁點(diǎn)helper  來(lái)源:丁點(diǎn)幫你 前面兩篇文章,我們聚焦于線性回歸的回歸系數(shù),理清了樣本與總體回歸方程的區(qū)別、回歸系數(shù)的最小二乘法估計(jì)等問(wèn)題,今天我們重點(diǎn)來(lái)看看線性回歸的殘差和預(yù)測(cè)值。 ...

從 線性回歸 到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)

線性回歸到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)
2018-06-02
從線性回歸到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度,都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國(guó)最好的 25 個(gè)職位」 ...

Python編程實(shí)現(xiàn)使用 線性回歸 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

Python編程實(shí)現(xiàn)使用線性回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)
2018-05-17
Python編程實(shí)現(xiàn)使用線性回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) 本文中,我們將進(jìn)行大量的編程——但在這之前,我們先介紹一下我們今天要解決的實(shí)例問(wèn)題。 1) 預(yù)測(cè)房子價(jià)格 房?jī)r(jià)大概是我們中國(guó)每一個(gè)普通老百姓比較關(guān)心的問(wèn)題,最 ...

利用R進(jìn)行多元 線性回歸 分析

利用R進(jìn)行多元線性回歸分析
2018-03-07
利用R進(jìn)行多元線性回歸分析 對(duì)于一個(gè)因變量y,n個(gè)自變量x1,...,xn,要如何判斷y與這n個(gè)自變量之間是否存在線性關(guān)系呢? 肯定是要利用他們的數(shù)據(jù)集,假設(shè)數(shù)據(jù)集中有m個(gè)樣本,那么,每個(gè)樣本都分別對(duì)應(yīng)著一個(gè) ...

SPSS多元 線性回歸 殘差分析的基本方法

SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法
2018-01-24
SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法 殘差分析包括以下內(nèi)容: ①殘差是否服從均值為零的正態(tài)分布; ②殘差是否為等方差的正態(tài)分布; ③殘差序列是否獨(dú)立; ④借助殘差探測(cè)樣本中的異常值。 其中 ...

Excel2016表格怎么繪制 線性回歸 圖

Excel2016表格怎么繪制線性回歸
2017-08-08
Excel2016表格怎么繪制線性回歸圖 Excel2016表格怎么繪制線性回歸圖?Excel2016表格中的數(shù)據(jù)想要以線性回歸圖顯示,該怎么辦呢?下面我們就來(lái)看看詳細(xì)的教程,Excel的功能很強(qiáng)大,可以做各種數(shù)據(jù)處理和分析。下 ...

從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué) 線性回歸

從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸
2017-07-10
從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸 數(shù)據(jù)分析師用r語(yǔ)言做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候會(huì)很多,也有很多數(shù)據(jù)分析師對(duì)于用r語(yǔ)言不是很了解,下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡(jiǎn)介:如下圖所示,如果把自變量(也叫independent variable) ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元 線性回歸

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元線性回歸
2017-06-22
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:一元線性回歸 一元線性回歸,顧名思義,僅有一個(gè)自變量的回歸模型,研究的是一個(gè)因素對(duì)結(jié)果的影響,可以用于預(yù)測(cè),也經(jīng)常被稱之為簡(jiǎn)單線性回歸分析。它的模型表達(dá)式為: Y=a+bX+e 回歸 ...

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