SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2

MD5哈希值计算:(仅仅是记录一下) /// <summary> /// 获取字符串的MD5值 /// </summary> /// <param name="str">字符串</param> /// <param name="salt">加盐值</param> /// <returns></returns> public static string MD5(this s

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:QCryptographicHash实现哈希值计算,支持多种算法     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/668/ 文章目录 1. 介绍  1.1. 支持的算法  1.2. 提供的接口 2. 范例 1. 介绍 多看看Qt core模块会发现很多惊喜呀,里面包含的类很多涉及到很多方面的功能实现 先附上所有core类:Qt Core,再直接给出QCrypt

本篇文章主要介绍了"ArcGIS for Android地图上实际距离与对应的屏幕像素值计算",主要涉及到ArcGIS for Android地图上实际距离与对应的屏幕像素值计算方面的内容,对于ArcGIS for Android地图上实际距离与对应的屏幕像素值计算感兴趣的同学可以参考一下. /** * 将实际地理距离转换为屏幕像素值 * * @param distance *            实际距离,单位为米 * @param currScale *            当

背景: 服务项目已有服务期起止时间From-To 现在要根据用户输入的新的起始时间, 和该服务期的原有区间值, 计算出新的服务期截止时间 即 NewServiceToDateTime = NewServiceFromDateTime + ( OldServiceToDateTime - OldServiceFromDateTime) 本示例的效果: 1.日期转换 及 差值计算 2.mvc 下 ajax 调用及赋值 相关代码如下: 后台Controller下Action处理 public Date

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

最近总是有需要单独对某一个类型的通路进行超几何分布的p值计算,这里记录一下python包的计算方法 使用scipy的stat里面的hypergeom.sf方法进行富集分析的p值计算 hsaxxxxx AA and Linoleic metabolism KEGG pathways Pathways KEGG (Homo sapiens (human)) 59 17 3586 141 3.32E-11 ------------ set in set background in background

spss中如何处理极端值.错误值 spss中录入数据以后,第一步不是去分析数据,而是要检验数据是不是有录入错误的,是不是有不合常理的数据,今天我们要做一个描述性统计,进而查看哪些数据是不合理的.下面是具体的步骤: 工具/原料     spss20.0 方法/步骤     1     先准备好数据,然后打开描述性统计对话框,如图所示,执行菜单:analyse--descriptive statistic--descriptive     2     将你要检验的变量放入variables对话框,点

原理 计算 计算每个落子点的**"权值"**,找到权值最大的落子点 对于每个空白点,分别计算周围的八个方向 不妨以该空白点作为参照原点,以水平向右作为X轴正方向,以竖直向下为Y轴正方向建立平面直角坐标系 因为在计算某个方向时,正向和反向需同时考虑,实际上只需要四个方向,即向量(1,0)的方向.向量(

1.md5(Message Digest 5th/消息概要加密算法 第5版) REFER: MD5 On wikipedia 2.应用范围 ① 验证下载文件的完整性 ② 3.关于MD5的几个问题 ①只修改文件的创建时间(touch -c xxx),MD5值会不会变? 答:不会变,自己测过. ② 4.MD5计算工具 ①Linux 下 md5sum ② 简单测试脚本: #Check the integrity of the *miniTerminal* md5sum -c miniTerminal.

package io.bigdata; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; import java.security.Provider; import

下面都是从String类的源码中粘贴出来的 private int hash; // Default to 0 public int hashCode() { int h = hash; if (h == 0 && value.length > 0) { char val[] = value; for (int i = 0; i < value.length; i++) { h = 31 * h + val[i]; } hash = h; } return h; } 下面利用上

最近有个业务需求就是计算订单创建时间离现在超过 4 小时的订单都查找出来! 那么就需要用到日期函数了. 网上找了一下总共的日期函数有一下几个: CURRENT_DATE() 返回数据库当前日期 时间函数 JPAQL HQL CURRENT_DATE() 返回数据库当前日期 CURRENT_TIME() 时间 时间函数 JPAQL HQL CURRENT_TIME() 返回数据库当前时间 SECOND(d) 从日期中提取具体秒 时间函数 HQL SECOND(时间字段) 空的时候返回null MI

1 表结构 2:  其实 是2个相同的 表根据rownum= rownum-1 来计算,所以先了解单个表的查询 附上SQL: #查询出1天的数据升序 ) as rownum, info.equipment_id, info.upload_time ) r where info.upload_time >= STR_TO_DATE('2017-07-24 00:00:00','%Y-%m-%d %H:%i:%s') and info.upload_time <= STR_TO_DATE('201

Scipy在Numpy的基础上则加了众多的数学计算,科学计算以及工程计算中常用的模块,例如线性代数,常微分方程的数值求解,信号处理,图像处理,系数矩阵等.在本章中,将通过实例介绍Scipy中常用的的一些模块.为了方便读者理解,在示例程序中使用matplotlib,TVTK以及Mayavi等扩展绘制二维以及三维图表. Scipy的special模块是一个非常完整的函数库,其中包含了基本数学函数,特殊数学函数以及Numpy中出现的所有函数. 伽马(gamma)函数γ时概率统计学中经常出现的一个函数,

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b)); Query OK, 0 rows affected (0

外部样式表<内部样式表<内联样式: HTML 标签选择器的权值为 1: Class 类选择器的权值为 10: ID 选择器的权值为 100: 内联样式表的权值最高 1000: !important权值最高: 脚本的样式最牛逼: 以上所有都一样,看顺序,后者覆盖前者.

hashlib & hmac *不是很清楚能不能把这种hash值取样算法称之为加密,但是似乎好像也是这么说的哈(非科班出身的野路子就是没这种基本知识的) ■ 基本用法 hashlib支持MD5,sha1等多种加密算法,详见hashlib.algorithms_available 用法十分简单: m = hashlib.md5() #或者是其他算法的名字,如hashlib.sha1() m.update("Some String") #加密用update方法,注意这个方法不会返回

ap:所有图片某一个类 map:所有图片所有类的ap的平均 以一个score为阈值,大于score的所有框是假定正确输出的所有预测,将这些框和gt匹配(iou大于某一个阈值认为匹配成功),得到当前score下的auccracy和recall,不同的score获得不同的auccracy和recall,这样得到一条曲线,将这个曲线和x.y坐标积分求面积就是最终的ap. auccracy计算:成功匹配gt的框的个数/所有大于score的框的个数(所有大于score的框就是检测器实际的预测输出) rec