线性回归的首要满足条件是因变量与自变量之间呈线性关系,之后的拟合算法也是基于此,但是如果碰到因变量与自变量呈非线性关系的话,就需要使用非线性回归进行分析. SPSS中的非线性回归有两个过程可以调用,一个是分析—回归—曲线估计,另一个是分析—回归—非线性,两种过程的思路不同,这也是非线性回归的两种分析方法,前者是通过变量转换,将曲线线性化,再使用线性回归进行拟合:后者则是直接按照非线性模型进行拟合. 我们按照两种方法分别拟合同一组数据,将结果进行比较. 分析—回归—曲线估计 变量转换的方法简单易行

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

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

Restful风格API中用put还是post做新增操作有什么区别? 转 头条面试归来,有些话想和Java开发者说!>>> 这个是华为面试官问我的问题,回来我找了很多资料,想验证这个问题.在回答问题之前,还需要搜集一些基础知识. 1 HTTP协议详解 HTTP是HyperText Transfer Protocol(超文本传输协议)的缩写.它的发展是万维网协会(WorldWide Web Consortium)和Internet工作小组IETF(Internet Engineering

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

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

[写于2016年8月] 最近,微信团队发出一则公告,开放公众号运营者一年内更改公众号名一次,这对不少名字起的奇葩名字(包括dkplus)的公众号来说是一件好事. 为什么说是好事呢?公众号名字直接关联到一个重要的问题:公众号SEO. 什么是SEO? SEO是指Searching Engine Optimization,即搜索引擎优化. 简单的说,就是在搜索引擎下搜索关键词,让用户搜到自己的网站并且排名靠前. 什么是公众号SEO? 道理一样,如果你搜关键词java,搜索出来的结果肯定是跟java有关

写在最前面 这几天一直在公司接受培训,都是一些基础的知识,同时也乘着这个机会巩固一下自己的基础,基础太重要了.前些时一直看的是多线程方面的知识,接下来我会写一些其他方面的知识,毕竟作为一个实习新人得和自己从事的具体方向靠近,不过感觉前些时的多线程学的还不够,今后有空还会继续,暂时到此吧... 昨天培训的时候有一个问题是关于ref和out的区别,悲催的我不知道,只晓得它们可以做引用传递,具体区别都没一个概念额,貌似当年教我们C#初级的尹老师提到过一个数字交换实现可以用这个,不过当时也就仅此仅此,今

用C++编程的都知道,C++提供了一个非常强大的操作符重载机制,利用操作符重载,我们可以为我们自定义的类增加更多非常有用的功能.不过,C++也有限制,就是当我们为自定义的类重载操作符时,重载操作符的含义应该跟内置类型一样,比如,你不能通过重载+号操作符来实现两个数相乘的运算,实现需要是两个数相加的运算.本篇,我重点介绍下重载前置++和后置++的区别(前置--跟后置--类似). 我们知道,写for循环年的时候,可以用下面这两种方式: ; i<; i++) { //do something } ;

 大学课堂上学习了spss,老师也讲了很多知识,但是现在准备毕业了,我做的实习工作就是用业内的数据进行最新的行业研究.现在真正需要用到spss进行分析了,我却看不懂老板给的数据和分析要求,难道这就是理论与实际的脱节吗? 不敢去问我的上司,具体要怎么操作,我怕给他留下一个不靠谱的印象,我只好去问一个办公室的师姐.她比我早两年入职,俨然已经是办公室里的熟练工,幸好还有同校同专业的她在. 中午吃过饭,我找到师姐,想她帮帮我,熟悉一下怎么入手进行数据分析.师姐看了看周围,发现老板和经理都不在,她打开sp

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如

1. 定义 云硬盘:一种虚拟块存储服务,主要为ECS和BMS提供块存储空间 普通磁盘:也称本地硬盘,指挂载在计算实例物理机上的本地硬盘 2. 性能 吞吐量具体情况具体分析.(若云磁盘用的SSD本地磁盘用的SATA,那么肯定云磁盘吞吐量大:反之则反).同一存储介质情况下,本地硬盘的吞吐量更大. 本地磁盘的性能与主机的负载有关. 性能的话,相同的介质情况下,需要去考虑数据量.数据量较大的话云硬盘性能会好点,小的话还是本地磁盘. 3. 可靠性 云硬盘可靠性高 本地硬盘存在单点故障的风险 4. 受VDC

支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强.大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷--训练结果不稳定.本源码可以用于线性回归.非线性回归.非线性函数拟合.数据建模.预测.分类等多种应用场合.function [Alpha1,Alpha2,Alpha,Flag,B]=SVMNR(X,Y,Epsilon,C,TKF,Para1,Para2)%%% SVMNR.m%

回归分析(一元线性回归分析.多元线性回归分析.非线性回归分析.曲线估计.时间序列的曲线估计.含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析) 回归分析中,一般首先绘制自变量和因变量间的散点图,然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进行回归分析的类型,是使用线性回归分析还是某种非线性的回归分析. 回归分析与相关分析对比: 在回归分析中,变量y称为因变量,处于被解释的特殊地位::而在相关分析中,变量y与变量x处于平等的地位.在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以 是非随机的确定变

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据

我们前面已经讨论过了如何在一个网站中集成最基本的Membership功能,然后深入学习了Membership的架构设计.正所谓从实践从来,到实践从去,在我们把Membership的结构吃透之后,我们要完善它,改造它,这样我们才能真正学以致用.今天我们将以用户信息为主线,从SqlMembershipProvider出发,到ASP.NET Simple Membership最后再到MV5中引入的ASP.NET Identity,来看看微软是如何一步一步的改造这套框架的. Membership三步曲之

如若转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/5898837.html   谢谢.上一篇发了一个找工作的面经, 找工作不宜, 希望这一篇的内容能够帮助到大家.对于这次跳槽找工作, 我准备了挺长的时间, 其中也收集了很多比较好的笔试面试题, 大都是一些常用的基础, 很多都是由于时间原因没有来得及给出答案, 但是题目大都是比较经典实用的, 现在都放到这里, 希望对正处于找工作的博友有一定的帮助. 第一部分: Java基础(此部分面试题题目来自:http:

本文有点长而且有点乱,但就像Mark Twain Blaise Pascal的笑话里说的那样:我没有时间让它更短些.在Git的邮件列表里有很多关于本文的讨论,我会尽量把其中相关的观点列在下面. 我最常说的关于git使用的一个经验就是: 不要用git pull,用git fetch和git merge代替它. git pull的问题是它把过程的细节都隐藏了起来,以至于你不用去了解git中各种类型分支的区别和使用方法.当然,多数时候这是没问题的,但一旦代码有问题,你很难找到出错的地方.看起来git

[原创申明:文章为原创,欢迎非盈利性转载,但转载必须注明来源] 在互联网产品中,一般会有多个项目(Jar.WAR)组成一个产品线.这些WAR项目,因为使用相同的前端架构(jQuery.easyui等),在各个项目中都会存在这些组件的代码,以及其他各个项目中都要用到的公共资源文件. 传统的做法,在每个War项目中拷贝一份这些文件,分别打包到各个War中.如果这些组件非常稳定,很少升级,也几乎不存在BUG需要修改,这么做问题也不大.但如果是相反的情况,前端人员就要忙疯了,因为他要在各个项目中进行修改

有好些日子没有写博客了,自己想想还是不要荒废了时间,写点儿东西记录自己的成长还是百利无一害的.今天是9月17号,暑假在某家游戏公司实习了一段时间,做的事情是在Windows上用c++写一些游戏英雄技能的逻辑实现.虽然时间不算长,但是也算学了一点东西,对团队项目开发流程也有了一个直观的感受,项目里c++11新特性也有用到不少,特别是lambda表达式,STL的一些容器和算法也终于有了可以实践的地方.由于自己比较喜欢Linux C,也就没有做留下的打算,现在回到了学校,好好复习一段时间,准备一下校招