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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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服務(wù)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(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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SPSS—描述性統(tǒng)計分析—比率分析

SPSS—描述性統(tǒng)計分析—比率分析
2017-10-30
SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析 菜單 除了可以計算基本的統(tǒng)計量之外,也可以給出一些簡單的檢驗結(jié)果和圖形,有助于用戶進一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計信息。 ...

SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗與F檢驗

SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗與F檢驗
2017-10-28
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗與F檢驗 1. T 檢驗和 F 檢驗的由來 一般而言,為了確定從樣本 (sample) 統(tǒng)計結(jié)果推論至總體時所犯錯的概率,我們會利用統(tǒng)計學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法,進行統(tǒng)計檢定。 通過把所得 ...

假設(shè)檢驗中的P值 與顯著性水平的聯(lián)系

假設(shè)檢驗中的P值 與顯著性水平的聯(lián)系
2017-10-27
假設(shè)檢驗中的P值 與顯著性水平的聯(lián)系 假設(shè)檢驗是推斷統(tǒng)計中的一項重要內(nèi)容。用SAS、SPSS等專業(yè)統(tǒng)計軟件進行假設(shè)檢驗,在假設(shè)檢驗中常見到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是進行檢驗決策的另 ...

置信區(qū)間、顯著性檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義

置信區(qū)間、顯著性檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義
2017-10-27
置信區(qū)間、顯著性檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義 置信區(qū)間 估計參數(shù)真值所在的范圍通常以區(qū)間的形式給出,同時還給出此區(qū)間包含參數(shù)真值的可信程度,這種形式的估計稱為區(qū)間估計,這樣的區(qū)間稱為置信區(qū)間。 對于任意參 ...

方差分析--T檢驗和F檢驗的異同

方差分析--T檢驗和F檢驗的異同
2017-10-26
方差分析--T檢驗和F檢驗的異同 最近在圖書館借了本《R和ASReml-R統(tǒng)計分析教程》,林元震和陳曉陽主編的關(guān)于R的書籍,當時看上這本書的原因在于里面以統(tǒng)計學(xué)知識為主,作為R語言實戰(zhàn)的良好補充,雖然R語言實戰(zhàn)是 ...

SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析

SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析
2017-10-24
SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析 菜單 除了可以計算基本的統(tǒng)計量之外,也可以給出一些簡單的檢驗結(jié)果和圖形,有助于用戶進一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計信息。 ...

利用SPSS箱線圖與Z分數(shù)法判別異常值的比較

利用SPSS箱線圖與Z分數(shù)法判別異常值的比較
2017-10-24
利用SPSS箱線圖與Z分數(shù)法判別異常值的比較 箱線圖前提不要求正態(tài)分布,而Z分數(shù)法前提要求正態(tài)分布。 箱線圖(Boxplot)也稱箱須圖(Box-whisker Plot),是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量:最小值、第一四分位 ...

SPSS教程:單因素多元方差分析(One-way MANOVA)

SPSS教程:單因素多元方差分析(One-way MANOVA)
2017-10-13
SPSS教程:單因素多元方差分析(One-way MANOVA) 一、問題與數(shù)據(jù) 研究者想知道三所初中的學(xué)生學(xué)習(xí)成績是否不同,因此從A、B、C三所學(xué)校隨機選擇20名學(xué)生,并記錄了他們期末的英語成績和數(shù)學(xué)成績(英語成績記為 ...

【每周一本書第6波】R 語言數(shù)據(jù)分析項目精解:理論、方法、實戰(zhàn)

【每周一本書第6波】R 語言數(shù)據(jù)分析項目精解:理論、方法、實戰(zhàn)
2017-09-28
【每周一本書第6波】R 語言數(shù)據(jù)分析項目精解:理論、方法、實戰(zhàn) 讀書是一件很私人的事,讀什么、怎么讀、為什么讀都是因人而異的。讀書很像是和好友的一次暢談,更像是一次和偉人間私密的對話。找到一本適合自 ...

SPSS實例教程:多重線性回歸,你用對了么

SPSS實例教程:多重線性回歸,你用對了么
2017-09-27
SPSS實例教程:多重線性回歸,你用對了么 在實際的醫(yī)學(xué)研究中,一個生理指標或疾病指標往往受到多種因素的共同作用和影響,當研究的因變量為連續(xù)變量時,我們通常在統(tǒng)計分析過程中引入多重線性回歸模型,來分析 ...

SPSS超詳細操作:分層回歸(hierarchical multiple regression)

SPSS超詳細操作:分層回歸(hierarchical multiple regression)
2017-09-25
SPSS超詳細操作:分層回歸(hierarchical multiple regression) 1、問題與數(shù)據(jù) 最大攜氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是評價人體健康的關(guān)鍵指標,但因測量方法復(fù)雜,不易實現(xiàn)。某研究者擬通過一些 ...

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---Probit 分析

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---Probit 分析
2017-09-24
SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---Probit 分析 Probit 分析 此過程度量刺激的強度與對刺激顯示出特定響應(yīng)的個案比例之間的關(guān)系。如果您具有二分輸出,并認為該輸出受某些自變量級別的影響或是由其導(dǎo)致的,并且尤其適合實驗數(shù) ...

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析
2017-09-17
SPSS分析技術(shù):線性回歸分析 相關(guān)分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度,但它僅僅只是反映出了一種相關(guān)關(guān)系,并沒有揭示出變量之間準確的可以運算的控制關(guān)系,也就是函數(shù)關(guān)系,不能解決針對未來的分析與預(yù) ...

R語言對回歸模型進行回歸診斷

R語言對回歸模型進行回歸診斷
2017-09-17
R語言對回歸模型進行回歸診斷 在R語言中,對數(shù)據(jù)進行回歸建模是一件很簡單的事情,一個lm()函數(shù)就可以對數(shù)據(jù)進行建模了,但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是,對回歸模型進行診斷,判斷這個模型到 ...

Python實現(xiàn)的概率分布運算操作示例

Python實現(xiàn)的概率分布運算操作示例
2017-09-16
Python實現(xiàn)的概率分布運算操作示例 這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)的概率分布運算操作,涉及Python概率運算與圖形繪制相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下 本文實例講述了Python實現(xiàn)的概率分布運算操作 ...

SPSS數(shù)據(jù)分析—多重線性回歸

SPSS數(shù)據(jù)分析—多重線性回歸
2017-09-14
SPSS數(shù)據(jù)分析—多重線性回歸 只有一個自變量和因變量的線性回歸稱為簡單線性回歸,但是實際上,這樣單純的關(guān)系在現(xiàn)實世界中幾乎不存在,萬事萬物都是互相聯(lián)系的,一個問題的產(chǎn)生必定多種因素共同作用的結(jié)果。 ...

SPSS數(shù)據(jù)分析—t檢驗

SPSS數(shù)據(jù)分析—t檢驗
2017-09-10
SPSS數(shù)據(jù)分析—t檢驗 SPSS中t檢驗全都集中在分析—比較均值菜單中。關(guān)于t檢驗再簡單說一下,我們知道一個統(tǒng)計結(jié)果需要表達三部分內(nèi)容,即集中性、變異性、顯著性。 集中性的表現(xiàn)指標是均值 變異的的表現(xiàn)指標 ...

Python基于numpy靈活定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法

Python基于numpy靈活定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法
2017-09-10
Python基于numpy靈活定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法 這篇文章主要介紹了Python基于numpy靈活定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法,結(jié)合實例形式分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的原理及Python具體實現(xiàn)方法,涉及Python使用numpy擴展進行數(shù)學(xué)運算 ...

大數(shù)據(jù)不止是統(tǒng)計數(shù)據(jù)那么簡單

大數(shù)據(jù)不止是統(tǒng)計數(shù)據(jù)那么簡單
2017-09-10
大數(shù)據(jù)不止是統(tǒng)計數(shù)據(jù)那么簡單 統(tǒng)計無時不在,從結(jié)繩記事到今天的大數(shù)據(jù),統(tǒng)計作為人們認識客觀世界的工具,也在不斷創(chuàng)新,統(tǒng)計學(xué)作為一門系統(tǒng)研究數(shù)據(jù)的學(xué)科,在不斷豐富與完善。大數(shù)據(jù)時代來臨,統(tǒng)計如何應(yīng)對 ...

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---信度分析

SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---信度分析
2017-09-09
SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---信度分析 可靠性分析允許您研究測量尺度的屬性以及組成這些標度的項?!翱煽啃苑治觥边^程計算標度可靠性的眾多常用度量,還提供關(guān)于標度中的各項之間關(guān)系的信息。類內(nèi)相關(guān)系數(shù)可用來計算評分者 ...

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