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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: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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R語(yǔ)言中的概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)

R語(yǔ)言中的概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)
2018-03-13
R語(yǔ)言中的概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì) 一、隨機(jī)變量 (一)、什么是隨機(jī)變量? 1.定義 隨機(jī)變量(random variable)表示隨機(jī)現(xiàn)象各種結(jié)果的實(shí)值函數(shù)。隨機(jī)變量是定義在樣本空間S上,取值在實(shí)數(shù)域上的函數(shù), ...

R語(yǔ)言中的幾種圖

R語(yǔ)言中的幾種圖
2018-03-12
R語(yǔ)言中的幾種圖 R語(yǔ)言中,常見的圖有直方圖、箱線圖、條形圖、點(diǎn)陣圖、餅圖、QQ圖。 1.直方圖 直方圖是直觀了解數(shù)據(jù)分布的常用圖形,它將連續(xù)型數(shù)據(jù)分為等間距的組,并以矩形的高低來(lái)顯示相應(yīng)組中所 ...

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇
2018-03-12
R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇 R語(yǔ)言生成均勻分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)是runif() 句法是:runif(n,min=0,max=1)    n表示生成的隨機(jī)數(shù)數(shù)量,min表示均勻分布的下限,max表示均勻分布的上限;若省略參數(shù)mi ...

R語(yǔ)言中執(zhí)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn)

R語(yǔ)言中執(zhí)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn)
2018-03-12
R語(yǔ)言中執(zhí)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 我們?cè)谧瞿稠?xiàng)決定時(shí), 我們希望證明給出的假設(shè)并不是偶然成立,而是具有統(tǒng)計(jì)顯著性.在假設(shè)檢驗(yàn)中存在兩種假設(shè):原假設(shè)以及備擇假設(shè)(稱為研究假設(shè)),假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果的目的是驗(yàn)證實(shí)驗(yàn) ...

使用R完成正太分布檢驗(yàn)

使用R完成正太分布檢驗(yàn)
2018-03-11
使用R完成正太分布檢驗(yàn) 什么是正太分布檢驗(yàn)? 判斷一樣本所代表的背景總體與理論正態(tài)分布是否沒(méi)有顯著差異的檢驗(yàn)。 方法一概率密度曲線比較法 看樣本與正太分布概率密度曲線的擬合程度,R代碼如下: nor ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方差、均方誤差區(qū)別總結(jié)

方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方差、均方誤差區(qū)別總結(jié)
2018-03-07
方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方差、均方誤差區(qū)別總結(jié) 一、百度百科上方差是這樣定義的: (variance)是在概率論和統(tǒng)計(jì)方差衡量隨機(jī)變量或一組數(shù)據(jù)時(shí)離散程度的度量。概率論中方差用來(lái)度量隨機(jī)變量和其數(shù)學(xué)期望(即 ...

數(shù)字信號(hào)處理中均值、方差、均方值、均方差計(jì)算和它們的物理意義

數(shù)字信號(hào)處理中均值、方差、均方值、均方差計(jì)算和它們的物理意義
2018-03-06
數(shù)字信號(hào)處理中均值、方差、均方值、均方差計(jì)算和它們的物理意義 1 均值 均值表示信號(hào)中直流分量的大小,用E(x)表示。對(duì)于高斯白噪聲信號(hào)而言,它的均值為0,所以它只有交流分量。 2 均值的平方 ...

probit模型

probit模型
2018-03-06
probit模型 今天看計(jì)算廣告學(xué),談到最大熵與指數(shù)簇的一些關(guān)系,網(wǎng)上查資料,期間發(fā)現(xiàn)這個(gè)probit模型的概念,以前竟然完全沒(méi)聽過(guò)。因此花點(diǎn)時(shí)間來(lái)搞懂,網(wǎng)上的資料并不是很詳細(xì),因此形成一篇,分享給大家。 ...

(筆記)spss的描述統(tǒng)計(jì)和比較均值

(筆記)spss的描述統(tǒng)計(jì)和比較均值
2018-03-05
(筆記)spss的描述統(tǒng)計(jì)和比較均值 描述統(tǒng)計(jì): 分析-描述統(tǒng)計(jì),包括:頻率,描述,搜索,交叉表,比率,P-P圖,Q-Q圖 1,頻率:分析多個(gè)樣本中取值的出現(xiàn)頻次,求得這些頻次的 ...

用spss判斷正態(tài)性檢驗(yàn)的幾種方法

用spss判斷正態(tài)性檢驗(yàn)的幾種方法
2018-03-03
用spss判斷正態(tài)性檢驗(yàn)的幾種方法 題目:  某地 120 名男性紅細(xì)胞數(shù)(blood)的數(shù)據(jù)(見程序中“BEGIN DATA”與“END DATA”之間的數(shù)據(jù)),此數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布嗎?(引自馬斌榮主編書著,2001. P.150) syn ...

R語(yǔ)言中的多元方差分析

R語(yǔ)言中的多元方差分析
2018-02-28
R語(yǔ)言中的多元方差分析 1、當(dāng)因變量(結(jié)果變量)不止一個(gè)時(shí),可用多元方差分析(MANOVA)對(duì)它們同時(shí)進(jìn)行分析。 library(MASS) attach(UScereal) y <- cbind(calories, fat, sugars) aggregate(y, by = list( ...

建立數(shù)據(jù)感性認(rèn)識(shí)

建立數(shù)據(jù)感性認(rèn)識(shí)
2018-02-27
建立數(shù)據(jù)感性認(rèn)識(shí) 變量類型和數(shù)據(jù)分布 變量類型 連續(xù)變量 離散變量(名義變量-有序,分類變量-無(wú)序) 數(shù)據(jù)分布 分布就是概率,研究變量無(wú)外乎就是看變量的值以及其取值的概率。此事數(shù)據(jù)由一大堆數(shù) ...

R描述性統(tǒng)計(jì)分析

R描述性統(tǒng)計(jì)分析
2018-02-27
R描述性統(tǒng)計(jì)分析 概念 數(shù)據(jù)摘要,有損地提取數(shù)據(jù)特征的過(guò)程,包含基本統(tǒng)計(jì),分布/累計(jì)統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)特征(相關(guān)性,周期性等),數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)有很多變量和觀測(cè)值,可以用一些簡(jiǎn)單表格,圖形和少數(shù)匯總數(shù)字 ...

Python統(tǒng)計(jì)學(xué)一數(shù)據(jù)的概括性度量

Python統(tǒng)計(jì)學(xué)一數(shù)據(jù)的概括性度量
2018-02-26
Python統(tǒng)計(jì)學(xué)一數(shù)據(jù)的概括性度量 一、數(shù)據(jù)的概括性度量 1、統(tǒng)計(jì)學(xué)概括: 統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,主要通過(guò)利用概率論建立數(shù)學(xué)模型,收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù),進(jìn)行量化的分析、總結(jié),并進(jìn)而進(jìn)行推斷和 ...

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)
2018-02-26
使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì) 1 描述性統(tǒng)計(jì)是什么? 描述性統(tǒng)計(jì)是借助圖表或者總結(jié)性的數(shù)值來(lái)描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)手段。數(shù)據(jù)挖掘工作的數(shù)據(jù)分析階段,我們可借助描述性統(tǒng)計(jì)來(lái)描繪或總結(jié)數(shù)據(jù)的基本情況,一來(lái)可以梳 ...

用python-pandas作圖矩陣

用python-pandas作圖矩陣
2018-02-24
用python-pandas作圖矩陣 我們?cè)诓捎脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了解,而了解數(shù)據(jù)最快速的方式就是可視化。但是作者可視化采用的方法對(duì)很多data都通用,且采用的是各種圖形的圖矩陣,如直 ...

Pearson相關(guān)系數(shù)公式的四種形式及Python代碼實(shí)現(xiàn)

Pearson相關(guān)系數(shù)公式的四種形式及Python代碼實(shí)現(xiàn)
2018-02-24
Pearson相關(guān)系數(shù)公式的四種形式及Python代碼實(shí)現(xiàn) 兩個(gè)變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)定義為兩個(gè)變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商。 第一種形式(也就是定義的形式): 第二種形式: 第三種形式: ...

SPSS詳細(xì)教程:配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)『Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)』

SPSS詳細(xì)教程:配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)『Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)』
2018-02-14
SPSS詳細(xì)教程:配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)『Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)』 一、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 某研究者研發(fā)出一種新型的運(yùn)動(dòng)飲料,該飲料在傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)飲料的基礎(chǔ)上增加了蛋白質(zhì)混合物。研究者擬分析該新型運(yùn)動(dòng)飲料是否可以提升 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
2018-02-13
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn) 最近我發(fā)現(xiàn),大家對(duì)T檢驗(yàn)的使用頻率很高,但是有一個(gè)共同的應(yīng)該引起注意的問(wèn)題,幾乎沒(méi)有人去討論原始數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況,只要是兩樣本差異檢驗(yàn),就直接使用T檢驗(yàn)出結(jié)果 ...

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