上周,终于把毕业论文交给导师了.然而,今天导师却邮件我,叫我到他办公室谈谈.具体是谈什么呢?我百思不得其解:对论文几次大修小修后,重复率已经低于学校的上限了,论文结构也很完整,我已经在做答辩的ppt了……到了办公室,导师丢给我交给他的论文,叫我自己翻翻看是哪里出了问题.我将论文翻了一遍,发现原来是文章的spss分析做错了,里面的一个分析结果与论文的结论完全相反.由于自己做的太快,看到有结果就直接把分析表格复制粘贴到了论文里,所以完全没看出来.回到宿舍,我苦恼地思考怎么修改.因为太久没用spss了…

很多人花了四五千买部苹果,结果只用到四五百块钱的普通手机功能. iPhone不为人知的功能,常用技巧: 网上搜集整理的iPhone快捷键操作,虽然表面上iPhone按键只有一个HOME键,大部分操作都依赖触摸屏.但是挡不住各种组合:Power键+Home键的组合,短按.长按.按住并保持.双击.下拉.向左向右滑动.点击顶部状态条等等,搜集不全的地方欢迎大家帮忙补充,追求完美… 1.编写短信的时候,如果想把写的内容全删掉,只需晃动你的iPhone几下,会弹出个窗口,选择“撤销键入”就可把内容全删掉了…

前几天一个机房网络抖动,引发了很多对外请求的超时问题,在发生问题排查日志的时候,发现了这么一个现象,httpclient我们的请求超时时间并没有按照我们的设置报超时异常 我们的大概配置如下: RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom() .setConnectTimeout(1000) .setSocketTimeout(2000) .setConnectionRequestTimeout(1000) .build(); 但实际却发现很…

  一提到数学,高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数值分析,空间解析几何这些数学课程,头疼呀.作为文科生,遇见这些课程时,通常都是各种寻求帮助,班上有位宅男数学很厉害,各种被女生‘围观’,这数学为什么这么难,学了有啥用呀. 有用的,当做数据分析的时候,使用到SPSS,在线SPSS分析的时候就知道用处了,在写论文的时候会用到SPSS数据分析,工作的时候也会用到SPSS数据分析.此时才知道原来数学很重要.我的数学不好肿么办?听我一 一道来. 1. 数据类型 学过数学的童鞋都知道,数学里面分了两类…

  SPSS难吗?无非就是数据类型的区别后,就能理解应该用什么样的分析方法,对应着分析方法无非是找一些参考资料进行即可.甚至在线网页SPSS软件直接可以将数据分析结果指标人工智能地分析出来,这有多难呢?本文章将周老师(统计学专家)8年的数据分析经验浓缩,便于让不会数据分析的同学,在学习数据分析的过程中可以少走弯路,树立数据分析价值观,以及以数据进行决策的思维意识,并且可以快速的掌握数据分析.本文章分为四个板块进行说明,一是数据分析思维的培养.二是数据间的几类关系情况.三是数据分析方法的选择.四是…

关于:nth-child和:nth-of-type的区别之前一直没太注意.最近打算深入了解一些CSS3,才发现里面其实暗藏玄机. :nth-child可以选择父元素下的字元素,:nth-of-type也可以.但是它们到底有什么区别呢? 其实区别很简单::nth-of-type为什么要叫:nth-of-type?因为它是以"type"来区分的.也就是说:ele:nth-of-type(n)是指父元素下第n个ele元素, 而ele:nth-child(n)是指父元素下第n个元素且这个元素为…

用Eclipse快一年了,今天才发现,原来按下 Alt+? 就可以显示构造函数中的参数. 想一想这一年都不知道是怎么过的,遇到构造函数时,郁闷啊... 2007-11-01…

本想给随机加个序号,才发现还得去返回看看文章的序号.好在cnblog能断点自动保存. 作为一个小程序员,点赞的同时还在想,谁知道咋实现这种实时保存呢?有知道的给个参考文档呗.太感激了! 重点在这里 有几个种技术我现在必须用最快的时间属性并掌握! 最急的是vue,其次是爬虫 待掌握 node+mongodb+ vue 爬虫系列 - 自带模块 - 第三方模块 Django和flask 看到一个不错的爬虫博客,简单整理下思路 python 学习思路是什么? 爬虫基本流程 发起请求 获得相应内容 解析内…

关于 iOS 的 StoryBoard,接受的那一刻才发现她的美 - 当然美的事物都须要业心照料 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino,否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 先来点儿粗的,StoryBoard 你是从哪儿来…

因子分析spss怎么做 spss因子分析教程及结果解释 因子分析spss可以简化数据结构,将具有错综复杂关系的变量综合为数据较少的因子,在信息损失最小的情况下对变量进行分类,不过有些朋友多spss因子分析不是很熟练,那么因子分析spss怎么做,下面小编就给大家带来spss因子分析教程及结果解释. 1.录入数据,把数据导入SPSS软件中 spss因子分析教程及结果解释"> 2.单击"分析(A)",选择"降维",点击"因子分析" sp…

SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病…

在ssh项目的applicaitonContext.xml中,少了一个双引号,打包成功(没报错),项目运行才发现. 加上少的双引号,解决了.…

一看就懂的 安装完ubuntu 18.04后要做的事情和使用教程原创CrownP 最后发布于2019-02-05 00:48:30 阅读数 2982 收藏展开1.更改为阿里云的源点击软件和更新 点击其他站点 点击选择其他服务器.因为国内的服务器也有许多,此举选择最适合自己的.点击后等待一会儿 选择后确认并 重新载入即可2.修改左侧栏图标点击为缩放命令gsettings set org.gnome.shell.extensions.dash-to-dock click-action 'minimi…

最近经常看到这句话,天下武功,唯快不破. 今天才发现ThinkPad的触摸板简直好用! 今天才发现,傻乎乎的自己. 前一阵鼠标不好用了,没有滚轮,一直傻瓜式操作点击浏览器的滚动条... 遇到没有滚动条的呢,,,嗯,按上下箭头. 然后前两天买了个鼠标,说两天就到,这都好几天了. 然后bing搜搜"windows没有鼠标滚动" 结果还真搜到了,win10搜索触摸板,瞬间找到. 还发现ThinkPad的红点有啥用了,这触摸板是可以关的,万一鼠标没带,触摸板关闭,那就需要红点了. 还遇到过LO…

大卫奥格威说过,"永远不要停止试验,你的广告也就永远不会停止改进". 在当今的网络世界中,类似于吆喝科技 AppAdhoc A/B Testing 这样的工具越来越多,AB测试和转化优化越来越习以为常. 尽管A/B测试的工具简单到让你奶奶都可以轻易创建并发布一个试验,UserTesting.com 发现90%的内部A/B测试都失败了.某A/B测试供应商发现在其平台上运行的每7个试验中只有1个得出统计显著的结果.这意味这只有约十分之一的试验会显著影响转化率,甚至大多数的情况下,对于重要指…

小米手机销量暴跌36% 雷军做错了什么? 日前,小米科技创始人雷军在美国马萨诸塞州剑桥市出席了第20届哈佛中国论坛开幕式并发表了演讲.在演讲中,雷军说但小米却只用两年半的时间一跃成为了中国第一,世界第三,发布手机后第四年营业额就已超过100亿美元.雷军 而对于利润,雷军则表示,毛利率越高的公司不一定越好,毛利率高其实是一条不归路.因为许多公司为了提高毛利率都会从两方面考虑:提高价格与控制成本. 然而,提高产品价格就是在与用户慢慢变成敌人,一旦控制成本就会慢慢变成偷工减料.因此,如何做成一个伟大的…

开始大意了,这道题目居然做错了: https://www.nowcoder.net/practice/54275ddae22f475981afa2244dd448c6?tpId=13&tqId=11158&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 后来第二次,做对了: 题目描述 用两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作. 队列中的元素…

在MAC上编辑apache配置文件,老是忘记sudo…… readonly的文件保存时提示 add ! to override, 但这仅是对root来说的啊! 百毒了一下竟然还有解决方案!! :w !sudo tee % 神奇!原理嘛简单瞧了一下,就是运行外部shell命令,用 tee 把当前stdin缓冲区的数据写到当前文件(%). [来源]…

在MAC上编辑apache配置文件,老是忘记sudo…… readonly的文件保存时提示 add ! to override, 但这仅是对root来说的啊! 百毒了一下竟然还有解决方案!! :w !sudo tee % 神奇!原理嘛简单瞧了一下,就是运行外部shell命令,用 tee 把当前stdin缓冲区的数据写到当前文件(%).…

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.…

我们在分析数据时,经常会碰到一种数据,它是由时间累积起来的,并按照时间顺序排列的一系列观测值,我们称为时间序列,它有点类似于重复测量数据,但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多,而时间序列的时间点非常多,并且具有长期性.这种数据资料首先先后顺序不能改变,其次观测值之间不独立,因此普通的分析方法不再适用,需要专门的时间序列模型,这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律. 时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间…

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使…

统计学的假设检验可以分为参数检验和非参数检验,参数检验都是根据一些假设条件推算而来,当这些假设条件无法满足的时候,参数检验的效能会大打折扣,甚至出现错误的结果,而非参数检验通常是没有假设条件的,因此应用范围比参数检验要广. 非参数检验在不做任何假设的情况下,最大限度的使用样本信息,利用统计学.数学的方法和技巧构造统计量并加以检验,在某些情况下,非参数检验比参数检验拥有更高的效能,尽管如此,我们也不能一味的使用非参数检验,毕竟参数检验更加严谨,通常都是在数据不符合参数检验的条件是,才使用非参数检验…

作为一名需要对课题进行研究的大学生,我在日常学习中经常需要用到spss,虽然老师上课已经初步教了我如何用这个软件,然而,在使用过程中我还是遇到了许多问题.具体来说,就是这个软件在很多地方都不够与时俱进,分析起来存在问题.例如,输入数据后,得到的分析结果表存在很多生涩的专有名词,且没有名词解释,导致初学者拿到一份数据的分析结果,并不知道其含义,这个软件的使用情况对外行人很不友好.我不禁在思考,既然这个软件存在这么多问题,能不能做一些具体的改进呢?例如,现在很火的人工智能,能否运用到与spss相关的…

对于分类变量,我们知道通常使用卡方检验,但卡方检验仅能分析因素的作用,无法继续分析其作用大小和方向,并且当因素水平过多时,单元格被划分的越来越细,频数有可能为0,导致结果不准确,最重要的是卡方检验不能对连续变量进行分析. 使用线性回归模型可以解决上述的部分问题,但是传统的线性模型默认因变量为连续变量,当因变量为分类变量时,传统线性回归模型的拟合方法会出现问题,因此人们继续发展出了专门针对分类变量的回归模型.此类模型采用的基本方法是采用变量变换,使其符合传统回归模型的要求.根据变换的方法不同也就衍…

判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛,和其他多元分析技术不同,判别分析并没有将降维作为主要任务,而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异,并且根据这个判别函数,将新加入的未知类别的样本进行归类,从这个角度讲,判别分析是从另一个角度对数据进行归类. 判别分析由于要建立判别函数,因此和回归分析类似,也有因变量和自变量,并且因变量应为分类变量,这样才能够最终将数据进行归类,而自变量可以是任意尺度变量,分类变量需要设置为哑变量. 既然和回归分析类似,那么判断分析也有一定的适用条件,这些适用条件也和…

我们已经知道,两个随机变量间的相关关系可以用简单相关系数表示,一个随机变量和多个随机变量的相关关系可以用复相关系数表示,而如果需要研究多个随机变量和多个随机变量间的相关关系,则需要使用典型相关分析. 典型相关分析由于研究的是两组随机变量之间的相关关系,因此也属于一种多元统计分析方法,多元统计分析方法基本上都有降维的思想,典型相关分析也不例外,它借用主成分分析的思想,在多个变量中提取少数几个综合变量,将研究多个变量间的相关关系转换为研究几个综合变量的相关关系. 典型相关分析首先在每组变量中寻找线性…

我们在分析问题的时候,为了准确全面的反映问题,常常收集很多变量,这些变量之间往往具有相关性,导致存在大量的重复信息,直接使用的话,不但模型非常复杂,而且所引起的共线性问题会使模型准确度降低. 对此,我们经常使用主成分分析对数据进行处理,主成分分析是考察多变量间相关性的一种多元统计分析方法,基本思想是:既然变量很多并且之间存在相关性,那么我们就将其压缩合并,通过统计分析方法将多个变量结合成少数几个有代表性的主成分,这些主成分携带了原始变量的绝大部分信息,并且之间互不相关. 有时,我们提取主成分并不…

卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验,如果分类变量有多个水平的话,则无法衡量每个水平间的联系.对此,虽然可以使用逻辑回归进行建模,但是如果分类变量的水平非常多,就需要分别设定哑变量,这样对于操作和解释都非常繁琐.而对应分析则是专门解决上述问题的方法,它特别擅长对两个分类变量的多个水平之间的对应性进行分析.常用于市场细分.产品定位.品牌形象及满意度研究. 对应分析最大的特点是通过直观的图形方式,展现分类变量不同水平之间的联系,水平越多,效果越好. 对应分析是一种多元统计分析方法,由于…

传统线性模型的假设之一是因变量之间相互独立,并且如果自变量之间不独立,会产生共线性,对于模型的精度也是会有影响的.虽然完全独立的两个变量是不存在的,但是我们在分析中也可以使用一些手段尽量减小这些问题产生的影响,例如采用随机抽样减小因变量间的相关性,使其满足假设:采用岭回归.逐步回归.主成分回归等解决共线性的问题.以上解决方法做都会损失数据信息,而且似乎都是采取一种回避问题的态度而非解决问题,当碰到更复杂的情况例如因变量和自变量相互影响时,单靠回避是无法得到正确的分析结果的,那么有没有更好的直接解…