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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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手把手教你協(xié)方差分析的SPSS操作

手把手教你協(xié)方差分析的SPSS操作
2017-04-27
手把手教你協(xié)方差分析的SPSS操作 一、問題與數(shù)據(jù) 某研究將73例腦卒中患者隨機(jī)分為現(xiàn)代理療組(38例)和傳統(tǒng)康復(fù)療法組(35例)進(jìn)行康復(fù)治療,采用Fugl-Meyer運(yùn)動(dòng)功能評(píng)分法(FMA)分別記錄治療前、后的運(yùn)動(dòng) ...

假設(shè)檢驗(yàn):正態(tài)性檢驗(yàn),單樣本t檢驗(yàn),配對(duì)t檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn):正態(tài)性檢驗(yàn),單樣本t檢驗(yàn),配對(duì)t檢驗(yàn)
2017-04-26
假設(shè)檢驗(yàn):正態(tài)性檢驗(yàn),單樣本t檢驗(yàn),配對(duì)t檢驗(yàn) 最開始的是正態(tài)性檢驗(yàn),但很多情況下大家都不做,這其實(shí)不是很嚴(yán)謹(jǐn)。正態(tài)性檢驗(yàn)指的是檢驗(yàn)樣本是否來自正態(tài)分布的總體。對(duì)于醫(yī)學(xué)很多實(shí)驗(yàn)結(jié)果,我們想要應(yīng)用一些檢 ...

t檢驗(yàn)及其SPSS運(yùn)用

t檢驗(yàn)及其SPSS運(yùn)用
2017-04-26
t檢驗(yàn)及其SPSS運(yùn)用 今天我們來介紹假設(shè)檢驗(yàn)中一個(gè)極其常用的方法——t檢驗(yàn)。我們將分為兩部分介紹這一統(tǒng)計(jì)學(xué)界的“明星”方法,今天的推送中主要介紹單樣本t檢驗(yàn),接下來將會(huì)介紹配對(duì)樣本t檢驗(yàn)和獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) ...

R語(yǔ)言:基本函數(shù)、統(tǒng)計(jì)量、常用操作函數(shù)

R語(yǔ)言:基本函數(shù)、統(tǒng)計(jì)量、常用操作函數(shù)
2017-04-25
R語(yǔ)言:基本函數(shù)、統(tǒng)計(jì)量、常用操作函數(shù) 先言:R語(yǔ)言常用界面操作 幫助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有顯示內(nèi)容:Ctrl+L 清除R空間中內(nèi)存變量:rm(list=ls())、gc() 獲取或者設(shè)置當(dāng)前工作目錄 ...

R語(yǔ)言各種假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)例整理

R語(yǔ)言各種假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)例整理
2017-04-21
一、正態(tài)分布參數(shù)檢驗(yàn) 例1. 某種原件的壽命X(以小時(shí)計(jì))服從正態(tài)分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知。現(xiàn)測(cè)得16只元件的壽命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264         &n ...

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)選擇指南 何謂大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)選擇指南 何謂大數(shù)據(jù)
2017-04-20
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)選擇指南 何謂大數(shù)據(jù)  磁盤存儲(chǔ)就像是衣櫥,永遠(yuǎn)不夠用,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,這一點(diǎn)尤為突出?!按髷?shù)據(jù)”意味著需要比傳統(tǒng)存儲(chǔ)平臺(tái)處理更多的數(shù)據(jù)。那么這對(duì)于CIO意味著什么呢?意味著他們將需要做出 ...

數(shù)據(jù)分析證明最靠譜的電影評(píng)分網(wǎng)站不是 IMDB, 也不是爛番茄,而是..

數(shù)據(jù)分析證明最靠譜的電影評(píng)分網(wǎng)站不是 IMDB, 也不是爛番茄,而是..
2017-04-20
前言 去影院看電影前我們都習(xí)慣上網(wǎng)看看影片的評(píng)分,從而選出想看的電影。   各種各樣的電影評(píng)分網(wǎng)站都提供他們對(duì)電影的評(píng)分,那么他們的評(píng)分依據(jù)是什么?哪個(gè)電影評(píng)分網(wǎng)站給出的評(píng)分最靠譜呢?   一位數(shù) ...

數(shù)據(jù)分析方法:非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成正態(tài)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析方法:非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成正態(tài)數(shù)據(jù)
2017-04-10
數(shù)據(jù)分析方法:非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成正態(tài)數(shù)據(jù) 大部分的數(shù)據(jù)分析都希望原始數(shù)據(jù)是滿足正態(tài)分布的定距變量。然而,顯示是殘酷的,在各種研究中,常常需要面對(duì)非正態(tài)分布的定距數(shù)據(jù)。為了解決數(shù)據(jù)的正態(tài)性問題,數(shù)學(xué)家 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Gibbs采樣

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Gibbs采樣
2017-03-27
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Gibbs采樣 一、Gibbs采樣概述 前面介紹的Metropolis-Hastings采樣為從指定分布中進(jìn)行采樣提供了一個(gè)統(tǒng)一的框架,但是采樣的效率依賴于指定的分布的選擇,若是選擇的不好,會(huì)使得接受率 ...

學(xué)習(xí)SAS的正確姿勢(shì)是怎樣的?

學(xué)習(xí)SAS的正確姿勢(shì)是怎樣的?
2022-01-20
SAS作為世界知名大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,只要是大機(jī)構(gòu), 不論是、制藥、金融、保險(xiǎn)、市場(chǎng)部門、NGO還是政府部門,SAS的覆蓋率,都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在統(tǒng)計(jì)軟件上,也選擇的是SAS。同時(shí)SAS系統(tǒng)具有使用靈 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中概率論知識(shí)復(fù)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)中概率論知識(shí)復(fù)習(xí)
2017-03-16
機(jī)器學(xué)習(xí)中概率論知識(shí)復(fù)習(xí) 1 基本概念 概率論在機(jī)器學(xué)習(xí)中扮演著一個(gè)核心角色,因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)通常依賴于對(duì)數(shù)據(jù)的概率假設(shè)。 1.1 概率空間 說到概率,通常是指一個(gè)具有不確定性的event發(fā)生的 ...

離群值的判斷與處理_數(shù)據(jù)分析

離群值的判斷與處理_數(shù)據(jù)分析
2017-03-13
離群值的判斷與處理 我們?cè)跀?shù)據(jù)分析的時(shí)候,經(jīng)常會(huì)碰到某些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于或小于其他數(shù)據(jù),這些明顯偏離的數(shù)據(jù)就是離群值,也叫奇異值、極端值。 離群值產(chǎn)生的原因大致有兩點(diǎn): 1.總體固有變異的極端表現(xiàn), ...

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析
2017-03-08
SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析 一、問題與數(shù)據(jù) 為調(diào)查A、B、C三種治療措施對(duì)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 ...

均值比較單樣本t檢驗(yàn)的spss和sas實(shí)現(xiàn)

均值比較單樣本t檢驗(yàn)的spss和sas實(shí)現(xiàn)
2017-03-04
均值比較單樣本t檢驗(yàn)的spss和sas實(shí)現(xiàn) 單樣本t檢驗(yàn),首先檢驗(yàn)其總體分布是否服從正態(tài)分布,對(duì)于符合相應(yīng)條件的數(shù)據(jù)運(yùn)用相應(yīng)的檢驗(yàn)。 僅舉一例:調(diào)查一生產(chǎn)車間的剎車裝置,直徑為322millimeters為合格,生產(chǎn)車 ...

SPSS--描述性統(tǒng)計(jì)分析--探索性分析

SPSS--描述性統(tǒng)計(jì)分析--探索性分析
2017-03-03
SPSS--描述性統(tǒng)計(jì)分析--探索性分析 菜單 除了可以計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)量之外,也可以給出一些簡(jiǎn)單的檢驗(yàn)結(jié)果和圖形,有助于用戶進(jìn)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(jì)信息。 ...

SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計(jì);了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始

SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計(jì);了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始
2017-03-02
SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計(jì);了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始 無論是總體數(shù)據(jù)還是樣本數(shù)據(jù),描述統(tǒng)計(jì)都是了解它們的第一步,因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)是進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。在統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)文章中介紹過,描述數(shù)據(jù)可以從三個(gè)維度 ...

SPSS分析技術(shù):Pearson相關(guān)、Spearman相關(guān)及Kendall相關(guān)

SPSS分析技術(shù):Pearson相關(guān)、Spearman相關(guān)及Kendall相關(guān)
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):Pearson相關(guān)、Spearman相關(guān)及Kendall相關(guān) 通過文章(點(diǎn)擊藍(lán)字即可回顧閱讀):數(shù)據(jù)分析技術(shù):數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析綜述,我們知道數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析可以分為兩個(gè)大類:相關(guān)性分析和回歸分析。根據(jù)數(shù)據(jù) ...

SPSS分析技術(shù):低測(cè)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

SPSS分析技術(shù):低測(cè)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):低測(cè)度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析 如果遇到低測(cè)度數(shù)據(jù),需要判斷它與低測(cè)度數(shù)據(jù)或高測(cè)度數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)組合之間的關(guān)系來決定分析方法,如下圖所示: 今天,我們介紹低 ...

SPSS應(yīng)用之非參數(shù)檢驗(yàn)

SPSS應(yīng)用之非參數(shù)檢驗(yàn)
2017-02-28
SPSS應(yīng)用之非參數(shù)檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)的假設(shè)檢驗(yàn)可以分為參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn),參數(shù)檢驗(yàn)是根據(jù)一些假設(shè)條件推算而來,當(dāng)這些假設(shè)條件無法滿足的時(shí)候,參數(shù)檢驗(yàn)的效能會(huì)大打折扣,甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤的結(jié)果,而非參數(shù)檢驗(yàn)通常 ...

R語(yǔ)言相關(guān)分布函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)的使用

R語(yǔ)言相關(guān)分布函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)的使用
2017-02-25
R語(yǔ)言相關(guān)分布函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)的使用 R語(yǔ)言相關(guān)分布函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)的使用 分布函數(shù)家族: *func() r : 隨機(jī)分布函數(shù) d : 概率密度函數(shù) p : 累積分布函數(shù) q : 分位數(shù)函數(shù) func()表示具體的名稱 ...

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