本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

在游戏行业,次日留存率是个很重要的指标,对于评价一款游戏的优劣具有很重要的参考价值. 下面先看以下相关的定义: 用户留存:统计时间区间内,新登用户在随后不同时期的登录使用情况. 日次留存率:日新登用户在次日( 不含首次登录当天) 登录的用户数占新登用户比例. 解决问题: 1.用户对于游戏的适应性如何:2.评估渠道用户质量:3.投放渠道效果评估:4.用户对于游戏的粘性如何:5.新登用户什么时期流失会加剧. (以上内容来自TalkingData的<移动游戏运营数据分析指标白皮书>) 可以看出,次日

目前所能见到的硬盘接口类型主要有IDE.SATA.SCSI.SAS.FC等等. IDE是俗称的并口,SATA是俗称的串口,这两种硬盘是个人电脑和低端服务器常见的硬盘.SCSI是"小型计算机系统专用接口"的简称,SCSI硬盘就是采用这种接口的硬盘.SAS就是串口的SCSI接口.一般服务器硬盘采用这两类接口,其性能比上述两种硬盘要高,稳定性更强,但是价格高,容量小,噪音大.FC是光纤通道,和SCIS接口一样光纤通道最初也不是为硬盘设计开发的接口技术,是专门为网络系统设计的,但随着存储系统对

ATA/SATA/SCSI/SAS/FC 都是应用于存储领域的总线,在当今的存储系统中,普遍应用的硬盘接口主要有 SATA . SCSI . SAS 和FC , ATA 比较古老,在一些老的低端存储系统中被广泛应用,目前基本上被 SATA 所替代. ♦ ATA 总线 ATA 技术是一个关于 IDE ( Integrated Device Electronics )的技术规范族.最初, IDE 只是一项企图把控制器与盘体集成在一起为主要意图的硬盘接口技术. 随着 IDE/EIDE 得到的日益广泛的

SAS常用函数 一.数学函数  ABS(x) 求x的绝对值. MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个. MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个. MOD(x,y) 求x除以y的余数. SQRT(x) 求x的平方根. ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650. CEIL(x) 求大于等于x的最小整数.当x为整数时就

目前,服务器市场上采用的硬盘主要有三种,SATA硬盘.SCSI硬盘以及SAS硬盘,其中SATA硬盘主要应用在低端服务器领域,而SCSI和SAS硬盘则面向中高端服务器.下面我们就SATA.SCSI以及SAS分别作以下介绍:     1.SATA硬盘     SATA(Serial Advanced Technology Attachment)是串行ATA的缩写,目前能够见到的有SATA-1和SATA-2两种标准.SATA是一种完全不同于并行ATA的新型硬盘接口类型,相对于并行ATA来说,它具有非常

目前所能见到的硬盘接口类型主要有IDE.SATA.SCSI.SAS.FC等等. IDE是俗称的并口,SATA是俗称的串口,这两种硬盘是个人电脑和低端服务器常见的硬盘.SCSI是"小型计算机系统专用接口"的简称,SCSI硬盘就是采用这种接口的硬盘.SAS就是串口的SCSI接口.一般服务器硬盘采用这两类接口,其性能比上述两种硬盘要高,稳定性更强,但是价格高,容量小,噪音大.FC是光纤通道,和SCIS接口一样光纤通道最初也不是为硬盘设计开发的接口技术,是专门为网络系统设计的,但随着存储系统对

SAS数据挖掘实战篇[五] SAS--预测模型 6.1 测模型介绍 预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识.这类知识可以被认为是以时 间为关键属性的关联知识,可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中.从预测的主要功能上看,主要是对未来 数据的概念分类和趋势输出.统计学中的回归方法等可以通过历史数据直接产生对未来数据预测的连续值.因而这 些预测型知识己经蕴藏在诸如趋势曲线等输出形式中.常见的预测模型主要有逻辑回归.决策树和神经网络. 1 逻辑回归模型

SAS数据挖掘实战篇[六] 6.3  决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则.第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不同,这样就形成第二层数 据集的划分.一般来说,一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组. 1  问题背景 预测模型案例概述 一家金融服务公司为客户提供房屋净值贷款.该公司在过去已经拓展了数千净值贷款服务.但是, 在这些申请贷款的客户中,大约有20%的人拖欠贷款.通过使用地理.人口和金融变量,该公

SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 关于woe的转化,这一部在之前的这篇文章:sas批量输出变量woe值中已经写了,woe也只是简单的公式转化而已,所以在这系列中就不细究了哈.这次的文章我想来讲逻辑回归.你会说逻辑回归就是三个方法:backword stepword forward有什么好讲的.如果你这么说,你的模型就只能停留在机器给你什么结果就是什么结果,那就low了哈.                        为什么这么说呢?是因为我发现譬如你输入了300个变量,你设定了sle和sls

sas信用评分之第二步变量筛选 今天介绍变量初步选择.这部分的内容我就只介绍information –value,我这次做的模型用的逻辑回归,后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量,期待我把. Iv值的介绍你们已经很熟悉了,我这次就简单粗暴的说下变量iv值到那个数就可以用的啦. (1):在很多书上说要达到0.1-0.3才是中等相关,达到0.3是强相关,但是这里必须提及,变量的iv值本来就是变量多个分段的iv值的相加.所以我们做这部分工作的时候就发现,一个变量我要是变态一点,分成1000分,

一.公司简介山东森普信息技术有限公司(以下简称森普软件)是一家专门致力于移动互联网产品.企业管理软件定制开发的技术型企业.公司总部设在全国五大软件园之一的济南齐鲁软件园.森普SimPro是由Simple+Professional组成,代表着公司一直秉承"森普,专业让管理更简单"的核心理念,致力于为广大的企业.政府客户提供操作简单.功能全面.技术专业的各种信息化产品及技术咨询服务.公司自2003年成立以来培养出了一支高素质,高水平,高专业,经验丰富的IT团队,并通过ISO9001认证(证

有关"数据统计"的一些概念 -- PV UV VV IP跳出率等 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 此文是本人工作中碰到的,随时记下来的零散概念,特此整理一下. 1.    什么是展现量.点击量.点击率 在百度推广后台可以看到消费.平均价格.点击.展现.点击率.千次展现费用等数据,这些数据是你全面评估推广效果.深入开展推广优化的基础. 在网民搜索查询时,如果您账户内符合网民搜索需求的关键词被触发,该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页,称之为关键词和创意的一次展现.

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,

前置条件: 1.安装LSI的Megacli软件包 Megacli64 2.安装scsi设备的查询工具lsscsi apt-get install lsscsi   步骤: 1.根据osdid 查找 盘符 ceph-disk list | grep -A 1 -B 1  osd.0 | egrep "^/dev/sd*\b"|cut -d ':' -f1  (这个对某些机器以上命令无用,换成下面的命令: ceph-disk list | grep -A 1 -B 1  osd.0 | e

TCP重传率是对网络质量的一个体现,简单包装netstat -s的输出可以计算出TCP重传率.现成的脚本如下: #!/bin/bash export PATH='/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin' SHELLDIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )" netstat -s -t

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率.  很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导

Kafka是如何实现高吞吐率的 原创 2016-02-27 杜亦舒 性能与架构 Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写Kafka官方给出

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率:而置信区间是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围.置信区间越大,置信水平越高. 例如:估计某件事件完成会在10~12日之间,但这个估计准确性大约只有80%:表示置信区间(10,12),置信水平80%.要想提高置信水平,就要放宽置信空间. 置信度就是置信水平.

1) PV:PageView  页面点击量,每次刷新就算一次浏览,多次打开同一页面会累加. 通常是衡量网站的主要指标. 2)UV:Unique  Visitor一天内访问网站的人数(是以cookie为依据),一天内同一访客            的多次访问只计算为1,一台电脑不同的浏览器的cookie值不同. 3)IP:Internet Protocol,独立IP数,IP可以理解为独立IP的访问用户,指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量,同一IP无论访问了几个页面,独立IP数均为1.但是