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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(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)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗(yàn): 2017-07-22; R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗(yàn) 一、從線性回歸的假設(shè)說起對于線性回歸而言，若要求回歸估計有一些良好性質(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(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標(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(jù)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(jù)框c：連接為向量或列表 length：求長度 subset：求子集 ...

R語言與點(diǎn)估計學(xué)習(xí)筆記（刀切法與最小二乘估計）: 2017-07-20; R語言與點(diǎn)估計學(xué)習(xí)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(diǎn)估計準(zhǔn)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(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( ...

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析: 2020-12-08; 一、問題與數(shù)據(jù) 為調(diào)查A、B、C三種治療措施對患者谷丙轉(zhuǎn)氨酶（ALT）的影響，某科室將45名患者隨機(jī)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(yīng)用三種治療措施后，患者 ...

R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理: 2017-07-08; R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)一般都不能直接用來進(jìn)行分析，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；對因子型變量進(jìn)行啞變量處理；數(shù)據(jù)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(diǎn)。 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(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 ...

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，還可以計算相應(yīng)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(xì)教程 | 配對樣本的t檢驗(yàn): 2017-06-25; SPSS詳細(xì)教程 | 配對樣本的t檢驗(yàn) 1、問題與數(shù)據(jù) 某研究使用克矽平治療矽肺病患者10名，分別測得治療前、后患者的血紅蛋白含量（g/dL），數(shù)據(jù)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(jìn)行統(tǒng)計描述: 2017-06-18; 如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進(jìn)行統(tǒng)計描述描述性統(tǒng)計分析是對一組數(shù)據(jù)的各個特征進(jìn)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(nèi)容很多，常用的有平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、 ...

SPSS分析技術(shù)：非線性回歸；非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢: 2017-06-05; SPSS分析技術(shù)：非線性回歸；非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢本文介紹的非線性回歸就是針對以上更為復(fù)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(shè)置的各種復(fù)雜曲線模型進(jìn)行擬合， ...

如何利用SPSS產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字表: 2017-06-04; 如何利用SPSS產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字表在醫(yī)學(xué)研究中,科研工作者常常需要把研究對象進(jìn)行隨機(jī)分組,實(shí)現(xiàn)不同處理因素實(shí)驗(yàn)順序的隨機(jī)化或在總體中隨機(jī)抽取部分樣本作為研究。以上問題均涉及到統(tǒng)計學(xué)中隨機(jī)化的問題,其目的主 ...

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(shí)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(jié)論。這其中可能包括了因?yàn)楦玫募彝l件，所以有了更好的 ...

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---描述功能的使用: 2017-05-22; SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---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(biāo)準(zhǔn)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(jìn) ...

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---頻率的使用: 2017-05-22; SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---頻率的使用頻率過程提供有助于描述多種類型的變量的統(tǒng)計量和圖形顯示。頻率過程是查看數(shù)據(jù)理想的開始位置。對于頻率報告和條形圖，可以用升序或降序排列不同的值，也可以按其頻率對類別進(jìn)行排 ...

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計: 2017-05-16; Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計一、隨機(jī)數(shù)發(fā)生器 1. 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器主要功能 “隨機(jī)數(shù)發(fā)生器”分析工具可用幾個分布之一產(chǎn)生的獨(dú)立隨機(jī)數(shù)來填充某個區(qū)域?？梢酝ㄟ^概率分布來表示總體中的主體特征。例如，可以使 ...

方差齊性檢驗(yàn)的原理: 2017-05-15; 方差齊性檢驗(yàn)的原理統(tǒng)計學(xué)搜索整理匯總——方差齊性檢驗(yàn)的原理 LXK的結(jié)論：齊性檢驗(yàn)時F越小（p越大），就證明沒有差異，就說明齊，比如F=1.27，p>0.05則齊，這與方差分析均數(shù)時F越大約好相反。[www.NiUBB.n ...

SPSS基本統(tǒng)計圖表的制作: 2017-04-30; SPSS基本統(tǒng)計圖表的制作基本統(tǒng)計圖表的制作 1 P-P圖和Q-Q圖 P-P圖是根據(jù)變量的累積比例與指定分布的累積比例之間的關(guān)系所繪制的圖形。通過P-P圖可以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合指定的分布。當(dāng)數(shù)據(jù)符合指定分布時，P-P ...

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