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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)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(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)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(shù)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(shù)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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箱形圖以及python實踐

箱形圖以及python實踐
2017-10-25
箱形圖以及python實踐 最近在接觸kaggle的競賽示例,練習了一下,感覺受益匪淺。同時,心中也有個問題。拿到數(shù)據之后第一件事是什么?分析數(shù)據的情況?怎么分析?分析之后如何去處理數(shù)據呢?等等一些數(shù)據分析 ...
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程
2017-07-31
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程 這篇文章主要介紹了用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的教程,樸素貝葉斯算法屬于機器學習中的基礎內容、實用而高效,本文詳細展示了用Python語言實現(xiàn)的步驟,需要的 ...

樣本統(tǒng)計量與總體的關系,抽樣分布的概念性質

樣本統(tǒng)計量與總體的關系,抽樣分布的概念性質
2017-07-23
樣本統(tǒng)計量與總體的關系,抽樣分布的概念性質 本文對抽樣分布的概念、無偏差和最小偏差等性質,以及中心極限定理和樣本比例的抽樣分布進行總結。 1  抽樣分布基本概念 參數(shù)(parameter):參數(shù) ...

R語言與點估計學習筆記(矩估計與MLE)

R語言與點估計學習筆記(矩估計與MLE)
2017-07-22
R語言與點估計學習筆記(矩估計與MLE) 眾所周知,R語言是個不錯的統(tǒng)計軟件。今天分享一下利用R語言做點估計的內容。主要有:矩估計、極大似然估計、EM算法、最小二乘估計、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...

R語言與回歸分析幾個假設的檢驗

R語言與回歸分析幾個假設的檢驗
2017-07-22
R語言與回歸分析幾個假設的檢驗 一、從線性回歸的假設說起 對于線性回歸而言,若要求回歸估計有一些良好性質比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達到估計的無偏性,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、簡化數(shù)據集的技術。它把原始數(shù)據變換到一個新的坐標系統(tǒng)中,使得任何數(shù)據投影的第一 ...

R語言的常用函數(shù)速查

R語言的常用函數(shù)速查
2017-07-21
R語言的常用函數(shù)速查 基本 一、數(shù)據管理 vector:向量 numeric:數(shù)值型向量 logical:邏輯型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:數(shù)據框c:連接為向量或列表 length:求長度 subset:求子集 ...
R語言與點估計學習筆記(刀切法與最小二乘估計)
2017-07-20
R語言與點估計學習筆記(刀切法與最小二乘估計) 一、       刀切法(jackknife)         刀切法的提出,是基于點估計準則無偏性。刀切 ...
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)據分析模型的模板,原文件為Rmd格式,直接復制粘貼過來,作為個人學習筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據 medicine <- data.frame( ...

SPSS詳細操作:單因素方差分析

SPSS詳細操作:單因素方差分析
2020-12-08
一、問題與數(shù)據 為調查A、B、C三種治療措施對患者谷丙轉氨酶(ALT)的影響,某科室將45名患者隨機分為三組,每組15人,分別采取A、B、C三種治療措施。治療后ALT水平(U/L)如下。試問應用三種治療措施后,患者 ...

R語言之數(shù)據管理

R語言之數(shù)據管理
2017-07-08
R語言之數(shù)據管理 數(shù)據挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據,因為原始數(shù)據一般都不能直接用來進行分析,需要對原始數(shù)據進行增加衍生變量、數(shù)據分箱、數(shù)據標準化處理;對因子型變量進行啞變量處理;數(shù)據抽樣和 ...
SPSS函數(shù)之分布函數(shù)
2017-07-03
SPSS函數(shù)之分布函數(shù) 概率密度函數(shù) 下列函數(shù)給出了具有指定分布的密度函數(shù)在第一個參數(shù) quant 值處的值。后面的參數(shù)為分布參數(shù)。請注意每個函數(shù)名稱中的句點。 PDF.BERNOULLI(quant,prob)數(shù)值。返回具 ...

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現(xiàn)

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現(xiàn)
2017-06-28
廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現(xiàn) 數(shù)值模擬的算法迭代公式推導 R代碼實現(xiàn) 根據以上公式,代入迭代步驟,即可實現(xiàn)算法。 ##------數(shù)據模擬-------- library(MASS) ##mvrnorm() ##定義一個 ...
SPSS中的T檢驗
2017-06-25
SPSS中的T檢驗 1.單樣本T檢驗(One-Sample T Test) 單樣本T檢驗主要用于樣本均數(shù)和已知總體均數(shù)的比較,還可以計算相應的描述性統(tǒng)計量及樣本均數(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詳細教程 | 配對樣本的t檢驗

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

如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進行統(tǒng)計描述

如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進行統(tǒng)計描述
2017-06-18
如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進行統(tǒng)計描述 描述性統(tǒng)計分析是對一組數(shù)據的各個特征進行分析,以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體特征。描述性統(tǒng)計分析的內容很多,常用的有平均數(shù)、標準差、 ...

SPSS分析技術:非線性回歸;非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點及優(yōu)劣勢

SPSS分析技術:非線性回歸;非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點及優(yōu)劣勢
2017-06-05
SPSS分析技術:非線性回歸;非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點及優(yōu)劣勢 本文介紹的非線性回歸就是針對以上更為復雜的問題而提出的一個通用的模型框架,它采用迭代方法對用戶設置的各種復雜曲線模型進行擬合, ...
如何利用SPSS產生隨機數(shù)字表
2017-06-04
如何利用SPSS產生隨機數(shù)字表 在醫(yī)學研究中,科研工作者常常需要把研究對象進行隨機分組,實現(xiàn)不同處理因素實驗順序的隨機化或在總體中隨機抽取部分樣本作為研究。以上問題均涉及到統(tǒng)計學中隨機化的問題,其目的主 ...

R語言解讀多元線性回歸模型

R語言解讀多元線性回歸模型
2017-05-31
R語言解讀多元線性回歸模型 在許多生活和工作的實際問題中,影響因變量的因素可能不止一個,比如對于知識水平越高的人,收入水平也越高,這樣的一個結論。這其中可能包括了因為更好的家庭條件,所以有了更好的 ...

SPSS統(tǒng)計基礎---描述功能的使用

SPSS統(tǒng)計基礎---描述功能的使用
2017-05-22
SPSS統(tǒng)計基礎---描述功能的使用  “描述”過程為單個表中的若干變量顯示單變量摘要統(tǒng)計量,并計算標準化值(z 得分)。變量可以按其均值(升序或降序)大小、按字母順序或按您選擇變量的順序(缺省值)進 ...

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