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编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

随着网络技术,虚拟化技术的发展,越来越多的高级网络设备被加入了到了 Linux 中,这些设备在 UOS 中起到了广泛而关键的作用,包括 Open vSwitch.TAP 设备.Veth 设备等等,梳理这些设备的关系和如何发挥作用无疑将对我们维护.理解 UOS 系统有重要的作用. 下面我们以这样一个场景来解释下在 UOS 中数据包的流向(假定读者对 OpenStack/UOS 有一定认识,最好实践过官方 OpenStack 安装手册的内容或阅读过 UOS 用户手册):一个租户,两个网络,一个路由,

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

如何查询硬解析问题: --捕获出需要使用绑定变量的SQL drop table t_bind_sql purge; create table t_bind_sql as select sql_text,module from v$sqlarea; alter table t_bind_sql add sql_text_wo_constants varchar2(1000); create or replace function remove_constants( p_query in varch

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已知数据x,希望得到未知label y,即得到映射x-->y: 几个概念: 1)p(x): data distribution 数据分布 2)p(y): prior distribution 先验分布 a priori: Knowable without appeal to particular experiencea priori distribution: special meaning, do not misuse 3)p(x, y): join distribution 联合分布 4

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

神经网络[] 一.起源与历史 1.与传统统计方法的区别 传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识.在此意义下,其为神经网络.实际上,您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案.但是,线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设. 神经网络可以接近多种统计模型,并无需您预先假设因变量和自变量间的特定关系. 若因变量和自变量间实际为线性关系,神经网络结果应接近线性回归模型的结果: 若两者为非线性关系,神经网络将自动接近"正确"模型结构. 但是如果您正试图解释

用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件.为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过

當你要清空「資料表(table)」,或倒入大量「資料(data;record)」,或公司「資料庫(database)」改用新版本要資料大搬家…等情形,不只是要重建「索引(index)」,還應要重建或更新「統計(statistics)」.「統計」的正確與否,直接牽動 SQL Server 的「效能(performance)」.沒有「統計」固然不好,「統計」若過時,會讓最佳化程式做出錯誤的決定則更糟. SQL Server 的查詢最佳化程式,會用索引的「統計」,來獲得它所需要的「資訊(informa

怎样看懂Oracle的执行计划 一.什么是执行计划 An explain plan is a representation of the access path that is taken when a query is executed within Oracle. 二.如何访问数据 At the physical level Oracle reads blocks of data. The smallest amount of data read is a single Oracle blo

原文链接:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL

Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic