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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),例如聚類數(shù)據(jù)。 2、示例。公共衛(wèi)生官員 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個(gè)因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性。現(xiàn)代社會(huì)的各行各業(yè)都 ...

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,我們通過關(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語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)

R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)
2017-07-22
R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn) 一、從線性回歸的假設(shè)說起 對(duì)于線性回歸而言,若要求回歸估計(jì)有一些良好性質(zhì)比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計(jì)的無偏性,我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...
R語言多元分析系列
2017-07-21
R語言多元分析系列 R語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語言判別分析
2017-07-19
R語言判別分析 本文中分三個(gè)方法介紹判別分析,Bayes判別,距離判別,F(xiàn)isher判別。前兩種判別方法都要考慮兩個(gè)、或多個(gè)總體協(xié)方差(這里是算方差,方差是協(xié)方差的一種)相等或不等的情況,由var.equal=的邏輯參 ...
R語言因子分析
2017-07-18
R語言因子分析 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 ...
R語言方差分析ANOVA
2017-07-18
R語言方差分析ANOVA 自己整理編寫的R語言常用數(shù)據(jù)分析模型的模板,原文件為Rmd格式,直接復(fù)制粘貼過來,作為個(gè)人學(xué)習(xí)筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據(jù) medicine <- data.frame( ...

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實(shí)現(xiàn)

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實(shí)現(xiàn)
2017-06-28
廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實(shí)現(xiàn) 數(shù)值模擬的算法迭代公式推導(dǎo) R代碼實(shí)現(xiàn) 根據(jù)以上公式,代入迭代步驟,即可實(shí)現(xiàn)算法。 ##------數(shù)據(jù)模擬-------- library(MASS) ##mvrnorm() ##定義一個(gè) ...

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。不要擔(dān)心,本文并不會(huì) ...

R語言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM

R語言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM
2017-05-30
R語言解讀資本資產(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)越來越不確定,利率持續(xù)走低,理財(cái)?shù)葻o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 ...

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“因子分析”對(duì)話框。 沿著主菜 ...
SPSS的特點(diǎn)
2017-04-22
SPSS的特點(diǎn) 1、 操作簡(jiǎn)單:除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數(shù)操作可通過“菜單”、“按鈕”和“對(duì)話框”來完成。 2、 無須編程:具有第四代語言的特點(diǎn),告訴系統(tǒng)要做什么, ...

SPSS中兩種重復(fù)測(cè)量資料分析過程的比較

SPSS中兩種重復(fù)測(cè)量資料分析過程的比較
2017-03-13
SPSS中兩種重復(fù)測(cè)量資料分析過程的比較 在SPSS中,有兩個(gè)過程可以對(duì)重復(fù)測(cè)量資料進(jìn)行分析:一種是一般線性模型的重復(fù)度量;一種是混合線性模型,對(duì)于同樣的數(shù)據(jù)資料,使用兩種過程分析出的內(nèi)容不大一樣,注意 ...

SPSS應(yīng)用重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法

SPSS應(yīng)用重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法
2017-03-05
SPSS應(yīng)用重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì),即對(duì)一組或多組受試對(duì)象,在k個(gè)(k≥2)不同的時(shí)間點(diǎn)上,從每個(gè)人體(或樣本)上重復(fù)觀測(cè)同一個(gè)指標(biāo)的具體取值的設(shè)計(jì)。如臨床研究中,需要觀察患者在不同時(shí)間的某 ...

R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)

R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)
2017-02-25
R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí) 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?jī)煞N。 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(nèi)可以任意取值的 ...

R語言解讀自回歸模型

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

SPSS缺失值:缺失值分析

SPSS缺失值:缺失值分析
2017-11-02
SPSS缺失值:缺失值分析 一、缺失值: 具有缺失值的個(gè)案會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的問題,因?yàn)榈湫偷慕_^程會(huì)簡(jiǎn)單地從分析中丟棄這些個(gè)案。如果存在少量缺失值(大約低于個(gè)案總數(shù)的5%),且這些值可以被認(rèn)為隨 ...
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