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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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如何用EXCEL制作成績分析的 正態(tài)分布 圖

如何用EXCEL制作成績分析的正態(tài)分布
2016-12-20
如何用EXCEL制作成績分析的正態(tài)分布圖 教育評價學(xué)是教育科學(xué)領(lǐng)域中的一個重要的應(yīng)用性很強(qiáng)的分支學(xué)科。在當(dāng)今世界教育領(lǐng)域中,教育評價、教育基礎(chǔ)理論和教育發(fā)展被認(rèn)為是三大研究范圍。教育是人類有目的 ...

SPSS中 正態(tài)分布 檢驗(yàn)

SPSS中正態(tài)分布檢驗(yàn)
2016-09-13
SPSS中正態(tài)分布檢驗(yàn) 1、先做直方圖看看是否大概符合正態(tài)分布,這個不用說了吧,Graph-->legacy dialogs-->histogram-->選入變量-->OK.如果距離正態(tài)分布的樣子太遠(yuǎn)了,你就不要做下面的工作啦。 2、Analyze-- ...

利用SPSS檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合 正態(tài)分布

利用SPSS檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布
2016-08-23
利用SPSS檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布 正態(tài)分布也叫常態(tài)分布,在我們后面說的很多東西都需要數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。下面的圖就是正態(tài)分布曲線,中間隆起,對稱向兩邊下降。 下面我們來看一組數(shù)據(jù),并檢驗(yàn)“期初 ...

【CDA干貨】深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用

【CDA干貨】深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用
2025-09-16
深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “顯著” 的核心工具??ǚ綑z驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)作為兩種基礎(chǔ)且常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法,常被用于分 ...

【CDA干貨】T 檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用與實(shí)踐

【CDA干貨】T 檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用與實(shí)踐
2025-09-08
T 檢驗(yàn)在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用與實(shí)踐 一、引言 在科研數(shù)據(jù)分析、醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對比等領(lǐng)域,常常需要判斷 “樣本間的差異是偶然波動還是來自總體的真實(shí)差異”。例如,一種新降壓藥能否真正降低患者血壓?兩種教 ...

【CDA干貨】隨機(jī)森林算法的核心特點(diǎn):原理、優(yōu)勢與應(yīng)用解析

【CDA干貨】隨機(jī)森林算法的核心特點(diǎn):原理、優(yōu)勢與應(yīng)用解析
2025-09-05
隨機(jī)森林算法的核心特點(diǎn):原理、優(yōu)勢與應(yīng)用解析 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,隨機(jī)森林(Random Forest)作為集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)中 Bagging 算法的經(jīng)典代表,憑借對單決策樹缺陷的優(yōu)化,成為分類、回歸任務(wù)中的 “萬 ...

【CDA干貨】K-S 圖的橫軸設(shè)計

【CDA干貨】K-S 圖的橫軸設(shè)計
2025-09-02
要解答 “畫 K-S 圖時橫軸是等距還是等頻” 的問題,需先明確 K-S 圖的核心用途(檢驗(yàn)樣本分布與理論分布的一致性),再結(jié)合橫軸的定義邏輯與分布檢驗(yàn)的需求來分析。以下從 K-S 圖的本質(zhì)、橫軸設(shè)計原則及實(shí)際應(yīng)用場 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析與量化策略分析流程:協(xié)同落地數(shù)據(jù)驅(qū)動價值

CDA 數(shù)據(jù)分析與量化策略分析流程:協(xié)同落地數(shù)據(jù)驅(qū)動價值
2025-08-29
CDA 數(shù)據(jù)分析與量化策略分析流程:協(xié)同落地數(shù)據(jù)驅(qū)動價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的實(shí)踐中,“流程” 是確保價值落地的核心骨架 ——CDA 數(shù)據(jù)分析流程解決 “數(shù)據(jù)怎么用” 的問題,量化策略分析流程解決 “策略怎么跑” 的問 ...

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異比較的兩大統(tǒng)計利器

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異比較的兩大統(tǒng)計利器
2025-08-26
t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異比較的兩大統(tǒng)計利器 在數(shù)據(jù)分析中,“比較差異” 是核心需求之一 —— 如新藥療效是否優(yōu)于舊藥、兩種生產(chǎn)工藝的產(chǎn)品合格率是否有區(qū)別、同一群體干預(yù)前后的指標(biāo)是否變化。而 t 檢驗(yàn) ...

【CDA干貨】偏態(tài)分布:揭開數(shù)據(jù)背后的非對稱真相,賦能精準(zhǔn)決策

【CDA干貨】偏態(tài)分布:揭開數(shù)據(jù)背后的非對稱真相,賦能精準(zhǔn)決策
2025-08-19
偏態(tài)分布:揭開數(shù)據(jù)背后的非對稱真相,賦能精準(zhǔn)決策 在數(shù)據(jù)分析的世界里,“正態(tài)分布” 常被視為 “理想模型”—— 數(shù)據(jù)圍繞均值對稱分布,大多數(shù)數(shù)值集中在中間區(qū)間,兩端極端值極少。但現(xiàn)實(shí)中,我們遇到的更多數(shù)據(jù) ...

【CDA干貨】t 統(tǒng)計量為負(fù)數(shù)時的分布計算方法與解析

【CDA干貨】t 統(tǒng)計量為負(fù)數(shù)時的分布計算方法與解析
2025-08-14
t 統(tǒng)計量為負(fù)數(shù)時的分布計算方法與解析 在統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)中,t 統(tǒng)計量是常用的重要指標(biāo),其分布特征直接影響著檢驗(yàn)結(jié)果的判斷。當(dāng) t 統(tǒng)計量出現(xiàn)負(fù)數(shù)時,許多初學(xué)者會對其分布計算產(chǎn)生困惑。本文將從 t 分布的基本特 ...

【CDA干貨】中介分析的 SPSS 結(jié)果解讀:從原理到實(shí)踐

【CDA干貨】中介分析的 SPSS 結(jié)果解讀:從原理到實(shí)踐
2025-08-07
中介分析的 SPSS 結(jié)果解讀:從原理到實(shí)踐 在社會科學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域的研究中,變量之間的關(guān)系往往并非簡單的直接影響,而是存在復(fù)雜的傳導(dǎo)機(jī)制。中介分析作為探究這種機(jī)制的重要方法,能夠揭示自變量(X)如何 ...

【CDA干貨】通過 COX 回歸模型診斷異常值

【CDA干貨】通過 COX 回歸模型診斷異常值
2025-08-07
通過 COX 回歸模型診斷異常值 一、COX 回歸模型概述 COX 回歸模型,又稱比例風(fēng)險回歸模型,是一種用于生存分析的統(tǒng)計方法。它能夠在考慮多個協(xié)變量的情況下,評估這些協(xié)變量對個體生存時間的影響。該模型的一大特點(diǎn) ...

【CDA干貨】χ2 檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心工具

【CDA干貨】χ2 檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心工具
2025-07-29
χ2 檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心工具 在統(tǒng)計學(xué)的方法論體系中,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證數(shù)據(jù)規(guī)律、判斷差異顯著性的核心手段。其中,χ2 檢驗(yàn)(卡方檢驗(yàn))和 t 檢驗(yàn)憑借其在不同數(shù)據(jù)類型和研究場景中的精準(zhǔn)適用 ...

CDA LEVELⅠ考試大綱解讀:洞察數(shù)據(jù)世界的入門指南

CDA LEVELⅠ考試大綱解讀:洞察數(shù)據(jù)世界的入門指南
2025-07-29
CDA LEVELⅠ考試大綱解讀:洞察數(shù)據(jù)世界的入門指南 (一)PART 1 數(shù)據(jù)分析思維(占比 2%) 領(lǐng)會:考生需要領(lǐng)會數(shù)據(jù)分析思維的內(nèi)涵,明確其與傳統(tǒng)思維方式的區(qū)別,理解數(shù)據(jù)驅(qū)動決策在現(xiàn)代企業(yè)運(yùn)營中的核心地位。例如 ...

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心方法

【CDA干貨】t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心方法
2025-07-29
t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心方法 在數(shù)據(jù)分析的廣闊領(lǐng)域中,判斷兩組或多組數(shù)據(jù)之間是否存在顯著差異是一項至關(guān)重要的任務(wù)。t 檢驗(yàn)和 Wilcoxon 檢驗(yàn)作為兩種常用的統(tǒng)計檢驗(yàn)方法,各自有著獨(dú)特的 ...

【CDA干貨】t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時用t.test,何時用wilcox.test?

【CDA干貨】t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時用t.test,何時用wilcox.test?
2025-07-14
t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時用t.test,何時用wilcox.test? t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇:何時用 t.test,何時用 wilcox.test? 在統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)中,t 檢驗(yàn)(t-test)和 Wilcoxon 檢驗(yàn)(Wilcoxon test,又 ...

【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡

【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡
2025-07-09
【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單一序列的觀測數(shù)據(jù)中發(fā)掘潛在的變化規(guī)律。當(dāng)我們面對一組按時間、順序或某種梯度排列的 ...

【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具

【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具
2025-07-08
SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢變化以及識別可能存在的突變點(diǎn),對于洞察現(xiàn)象本質(zhì)、做出科學(xué)決策至關(guān)重要。尤其是在處理時間序列數(shù) ...

【CDA干貨】探秘 z-score:數(shù)據(jù)分析中的標(biāo)準(zhǔn)化利器

【CDA干貨】探秘 z-score:數(shù)據(jù)分析中的標(biāo)準(zhǔn)化利器
2025-06-26
探秘 z-score:數(shù)據(jù)分析中的標(biāo)準(zhǔn)化利器? ? 在數(shù)據(jù)的海洋中,面對形態(tài)各異、尺度不同的數(shù)據(jù),如何找到一個通用的標(biāo)準(zhǔn)來衡量數(shù)據(jù)的相對位置和離散程度?z-score,又稱標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù),便是解決這一難題的有效工具。它像一 ...

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