SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析?如倒U形曲线 传统的线性回归模型用的比较多,但有时候变量之间的关系更符合非线性关系,此时使用非线性模型其拟合度会更好,模型预测效果更佳.在非线性关系中,如果涉及中介或调节变量,那么就是非线性中介效应或调节效应模型,以下面模型为例: 以上只是举例而已,实际上变量之间的非线性关系比较复杂,有很多可能.那我们如何检验非线性中介效应或非线性调节效应呢? 博主南心根据经验,提出以下思路: 首先,通过曲线估计试探各个变量之间的函数关系,如果以确定非线性直接作…

之前在Android 4.4 音量调节流程分析(一)里已经有简单的分析音量控制的流程,今天想接着继续分析下音量大小计算的方法.对于任一播放文件而言其本身都有着固定大小的音量Volume_Max,而在AudioPolicyManagerBase.cpp文件中音量调节可以理解为在Volume_Max的基础上乘以系数κ(0≤κ≤1). 现在对AudioPolicyManagerBase.cpp中volIndexToAmpl函数做具体分析,volIndexToAmpl的函数定义如下: float Aud…

如上图所示,如果用逻辑回归来解决这个问题,首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数g(x).这里g仍是s型函数(即 ).我们能让函数包含很多像这的多项式,当多项式足够多时,那么你也许能够得到可以分开正样本和负样本的分界线,如图下粉红色分界线所示: 当只有两项时,比如x1.x2,这种方法能够得到不错的效果,因为你可以把x1和x2的所有组合都包含到多项式中,但是对于许多复杂的机器学习问题涉及的项往往多于两项,以房屋为例,影响房屋价格因素有房子大小.卧室数量.楼层.房龄等等.假设现在要处理的是关…

""" Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ #tensorboard --logdir="./" import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as…

最近在做Android Audio方面的工作,有需求是在调节Volume_Up_Key & Volume_Down_key时,Spearker or Headset每音阶的衰减变为3db左右.所以利用Source Insight分析Android源码中音量控制的流程,如有错误,欢迎指正,谢谢! 以下是调节音量的流程: Step_1.首先在调节机台Volume_Up_Key & Volume_Down_Key操作时,系统会调用到AudioManager.java中handleKeyUp &a…

这个分析的起因,是由于我之前干了这两个事: [troubleshoot][archlinux][bcache] 修改linux文件系统 / 分区方案 / 做混合硬盘 / 系统转生大!手!术!(调整底层架构,不!重!装!) [archlinux][hardware] 查看SSD的使用寿命 在12月06日完成了底层硬盘的调整之后,做了如下的硬盘指标统计: /home/tong/Workspace/system/bcache [tong@T7] [:] > cat smartctl -- r4318…

之前,写了这篇文章,用python提取全部群成员的发言时间,并简单做了下分析.先补充一下,针对特定单个群成员(这里以  小小白   为例)消息记录的获取. 代码比较简单,主要是正则表达式的书写.(附:聊天文件记录的导出请参考上面提到的文章) 代码如下: #// #从QQ聊天数据导出特定人发言的日期时间和发言内容 import re import xlsxwriter # 小小白 这里代指你要获取数据的对象的昵称 # 方便起见,见数据导出的文件名也明明为此 workbook = xlsxwrite…

####################################### 已更新续集,戳这里. ######################################## 是这样的,有位学姐呢初学python ,问我怎么处理QQ聊天记录,当时就说了用正则,也没去写,现在闲着(被ajax虐哭...先放一放)就来简单写一下. 目标,统计近一个月来,QQ群在一天24个时间段的发言量. Step1:获取QQ聊天记录 这个简单无脑了...直接导出消息记录即可.详情参考这里.导出时,记得要保存为…

1.引入Shiro的Maven依赖 <!-- Spring 整合Shiro需要的依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-core</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId…

前言 本文翻译自“为电池寿命做优化”系列文档中的其中一篇,用于介绍如何使用Battery Historian分析电源使用情况. 中国版官网原文地址为:https://developer.android.google.cn/topic/performance/power/battery-historian. 路径为:Android Developers > Docs > 指南 > Best practies > Performance > Optimize for batter…

前言: 最近要给自己的网站模板写一个登陆功能,其他功能已经写了一半了,我觉得可以写个登陆整合一下了. 借鉴博客:https://www.cnblogs.com/moyand/p/9047978.html 先来说说登陆流程(简化): 客户端(输入账户密码)————>服务器端接收到账户密码(参数验证正确)————>响应回给客户端 出现了一个问题:登陆页面登陆成功了是没问题,但其他页面的接口我怎么知道正在浏览网站的人登没登陆成功?因为有些页面是要给登陆之后的用户看的,没登陆的用户不能看,所以整个网站…

项目简介:像百度知道系统类似的系统性能测试,是公司的自己产品. 对最近这个系统的性能测试进行总结下: 系统功能介绍: 前台用户可以根据自己的需要对不同的区域提问,提问包括匿名和登陆用户提问 后台不同区域的管理员对所提的问题进行回答.删除和审核问题,超级管理员对所有区域信息能够进行统计. 测试工具: ● MI公司的压力测试工具LoadRunner ● 版本:8.1 ● License:10000 ● 协议:HTTP/WEB协议 根据需求设计性能测试方案及场景 场景简单设计如下: 1. 前台发帖 ●…

以往开发中不管是django框架下开发还是其它框架下开发, 只知道在开发阶段要开启debug模式, 却一直没有深究它会我们做哪些事, 今天使用tornado时偶然看到源码中写的很清楚,故写下来加深印象,也分享给想了解的同学. 话不多说,看看源码怎么写的吧, 看完就一目了然了. if  debug为True: 自动加载模式设置为True, 也就是说它会帮我们自动重载代码 网页的模板文件缓存设置为False, 即不保留缓存,方便我们调试代码时看结果 静态文件缓存设置False 出现错误时在网页中显示…

科来 做流量分析,同时也做了一些安全分析(偏APT)——参考其官网:http://www.colasoft.com.cn/cases-and-application/network-security-analysis.php 安全防御的能力取决于安全感知能力 随着互联网的飞速发展,IT基础架构.移动互联网等技术的发展和变化,外部网络安全状况日趋严峻,传统安全防御技术手段和思路面临着诸多挑战.攻击数量越来越多,攻击方式越来越复杂,安全防御容易被绕过:具有针对性的高级攻击(如0-Day攻击.APT攻…

Broker 与Namesrv的关系 1.从namesrv获取配置信息 /** * BrokerConfig类 * * broker每隔30秒(此时间无法更改)向所有nameserver发送心跳,心跳包含了自身的topic配置信息. * 这里的“此时间无法更改”是别人的总结,还没搞懂为啥此时间不可更改,明明原版注释中写的是取值范围在10,000到60,000之间 * * This configurable item defines interval of topics registration…

http://zhengheng.me/2015/02/11/systemtap-analy/…

使用到的技术:pyecharts flask 首先 pip install flask 和下载pip install pyecharts==0.5.5 项目结构: 代码: from flask import Flask,render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return render_template('test.html')@app.route('/avg',methods=['GET','P…

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…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少…

  igraph Tutorial¶   参考http://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html¶ In [25]: #导入包 import igraph from igraph import Graph,summary,plot In [26]: #查看安装包的版本,Tutorial中版本为0.6的 igraph.__version__ Out[26]: '0.7.1'   一.Creati…

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…

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…

看似小小的中介,废了我好多脑细胞,这个东西真的不简单,从7月份有人问我,我多重中介,到现在的纵向数据中介,从一般的回归做法,到结构方程框架下的路径分析法,到反事实框架做法,从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量,很浩渺的系统知识,今天开始一点一点给大家写. 今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验,一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序,纵向数据才是探讨中介的理想数据形式: In practice, it is strongly recommended to establish…

线性回归最常用的是以最小二乘法作为拟合方法,但是该方法比较容易受到强影响点的影响,因此我们在拟合线性回归模型时,也将强影响点作为要考虑的条件.对于强影响点,在无法更正或删除的情况下,需要改用更稳健的拟合方法,最小一乘法就是解决此类问题的方法. 最小二乘法由于采用的是残差平方和,而强影响点的残差通常会比较大,在平方之后会更大,而最小一乘法不使用平方和而采用绝对值之和,因此对于强影响点的残差来说,其影响会小很多. 我们通过一个例子来比较当强影响点出现时,最小二乘法和最小一乘法的拟合效果,在SPSS中…

前言:之前做了一个音乐播放器(纯前端),意外的受欢迎,然后有人建议我把后台一起做了,正好也想学习后台,所以学了两天php(不要吐槽我的速度,慢工出细活嘛~)然后在之前的基础上也又完善了一些功能,所以这个Demo比之前的可以算是进阶呢~v2.0哈哈哈~感觉截图体验很不好呢,所以在美图秀秀上面做了简易的动图,大家感受感受 正文: 老规矩,先上图~感觉有点卡,愿意等的就等等嘛,不愿意等的,往下看,有图片讲解 功能实现: 1.点击音乐列表播放音乐…

模式动机 在用户与用户直接聊天的设计方案中,用户对象之间存在很强的关联性,将导致系统出现如下问题: 系统结构复杂:对象之间存在大量的相互关联和调用,若有一个对象发生变化,则需要跟踪和该对象关联的其他所有对象,并进行适当处理. 对象可重用性差:由于一个对象和其他对象具有很强的关联,若没有其他对象的支持,一个对象很难被另一个系统或模块重用,这些对象表现出来更像一个不可分割的整体,职责较为混乱. 系统扩展性低:增加一个新的对象需要在原有相关对象上增加引用,增加新的引用关系也需要调整原有对象,系统…

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.…

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…

本文由 伯乐在线 - 小米云豆粥 翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:Curtis Miller.欢迎加入翻译组. 这篇博文是用Python分析股市数据系列两部中的第二部,内容基于我在犹他大学 数学3900 (数据科学)的课程 (阅读第一部分).在这两篇博文中,我会讨论一些基础知识,包括比如如何用pandas从雅虎财经获得数据, 可视化股市数据,平均数指标的定义,设计移动平均交汇点分析移动平均线的方法,回溯测试和 基准分析法.这篇文章会讨论如何设计用移动平均交汇点分析移动平均线的系统,如何做回溯…

能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS…