记得之前有写过如何用R做随机截距交叉滞后,有些粉丝完全是R小白,还是希望我用mplus做,今天就给大家写写如何用mplus做随机截距交叉滞后. 做之前我们需要知道一些Mplus的默认的设定: observed and latent exogenous variables are correlated, and residuals of observed and latent outcome variables (which do not predict anything) in a path m

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

在10.1休假前,希望跟大家讨论一下SPSS-多重响应--频率和交叉表分析,希望大家能够多提点提点 在云南电信网上营业厅做了一个关于“客户不使用电信3g业务的原因有哪些的问卷调查,问题所示: 这份问卷调查总更有35人参与,样本容量偏少,其中 1:选择 A :3G资费过高的有 14人 2:选择 B:  网络覆盖率低,信号不稳定的  15人 3:选择 C:买手机太麻烦的  15人 4:选择 D: 换手机号麻烦  15人 5:选择 E: 3G功能用处不大 9人 6:选择F: 朋友使用后,觉得不好  1

本书从UNIX/Linux系统的原始日志(Raw Log)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与计算机取证环节.书中提供了多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,案例分析手法带有故事情节,使读者身临其境地检验自己的应急响应和计算机取证能力. 本书使用的案例都是作者从系统维护和取证工作中总结.筛选出来的,这些内容对提高网络维护水平和事件分析能力有重要的参考价值.如果你关注网络安全,那么书中的案例一定会引起你的共鸣.本书适合有一定经验的UNIX

［抄题］: 给出三个字符串:s1.s2.s3,判断s3是否由s1和s2交叉构成.(洗牌) 比如 s1 = "aabcc" s2 = "dbbca" - 当 s3 = "aadbbcbcac",返回  true. - 当 s3 = "aadbbbaccc", 返回 false. ［思维问题］: 不知道怎么表示交叉.分析要用三维数组,i j k.但是分析j 是否等于i+j,就只用二维数组了. 不知道为什么看最后一位:第一位不知道是

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

题目链接 完全自己想的,做了3个小时,刚开始一点思路没有,硬想了这么长时间,想了一个思路, 又修改了一下,提交本来没抱多大希望 居然1A了,感觉好激动..很高兴dp又有所长进. 题意: 一个row*col的矩阵,每个格子内有两种矿yeyenum和bloggium,并且知道它们在每个 格子内的数量是多少.最北边有bloggium的收集站,最西边有 yeyenum 的收集站. 现在要在这些格子上面安装向北或者向西的传送带(每个格子自能装一种).问最多能采到多少矿. 传送带只能直着走,不可弯曲,不能交

文章摘要:T研究发现,目前国内云BPM市场规模不高,预计今年为3.29亿元,不过其增速稳定,未来发展仍可期. BPM?什么鬼?反正作为“菊外人”的小编是第一次听说. 其实,对于这个词,不光是小编,国内的企业也很陌生.T研究发现,拥有信息化系统的企业当中,仅有9.7%的企业用户表示,明确知道BPM是什么,BPM能做什么! 所以,为了给大家普及更多的知识,T研究的小伙伴们挑灯夜战,翻阅“史料.典籍”,冒着夏日的酷暑进行走访调研,终于在7月的尾巴溜走之前给大家呈现了这份<2018年中国云BPM市场用户

1.poj2318 TOYS 传送:http://poj.org/problem?id=2318 题意:有m个点落在n+1个区域内.问落在每个区域的个数. 分析:二分查找落在哪个区域内.叉积判断点与线段的位置. #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; struct point{ int x,y; point(){ } point(int _x,int

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

#---------------------------------------- # 功能描述:演示kNN建模过程 # 数据集:威斯康星乳腺癌诊断 # #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file wbcd <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/wisc_bc_data.csv", stringsAsFactors = FALSE)

此文较长,是作者对于半导体FAE职业的一些总结,码字不容易,耐心的阅读,欢迎点赞. 曾经认识一位做电源研发的工程师,转行在一家代理商做FAE,做了一年半以后,就提出了离职请求,他老板问他是什么原因,他说了一句至今仍然让作者记忆犹新的回答:他说他实在过不了这种求人的日子,所以,他决定还是回去做研发.其实,这个工程师的选择非常正确,做,就要做自己喜欢的,至少自己开心.不喜欢就不要勉强自己,因为看不到方向. 作者做FAE的时候,陪公司总部来的一位老外,去访一个客户的研发工程师,这位客户的工程师一见面,

原创文章,转载请注明出处:服务器非业余研究http://blog.csdn.net/erlib 作者Sunface 联系邮箱:cto@188.com 但凡有图形界面的都须要linux系统安装了wx图形库,windows是自带的 1.debugger erlang调试工具,包括了单步调试,断点等功能 2.observer observer集成了application监控及进程管理工具,同一时候包括一些非常主要的工具能够监控整个系统 3.dialyzer 标准库,代码分析工具,能够做类型检查,未使用

0×00前言 自从去年买了车,对汽车电子系统的兴趣就上来了.这不,前一阵子逛汽车论坛,发现了有网友将老版本的天宝车机被刷上了2017新帕萨特车机的系统,支持超级蓝牙和苹果CarPlay,百度CarLife等功能. 没错,这台车机就是最近很火的天宝187A,据说被刷上去的新系统是属于天宝187B,而天宝187B是为在当时并未上市的2017款新帕萨特配备的. 我瞧了一眼我车上的车机型号,和天宝187A零件型号一样,都是6RD035187A,但是我这台却是德赛的.一样的型号,却有两个制造商,这很有意思

目录 Part VI. Advanced Analytics and Machine Learning Advanced Analytics and Machine Learning Overview 1.A Short Primer on Advanced Analytics 2.Spark's Advanced Analytics Toolkit 3.ML in Action 4.部署模式 Preprocessing and Feature Engineering 1.Formatting

http://bbs.elecfans.com/jishu_932585_1_1.html 曾经认识一位做电源研发的工程师,转行在一家代理商做FAE,做了一年半以后,就提出了离职请求,他老板问他是什么原因,他说了一句至今仍然让作者记忆犹新的回答:他说他实在过不了这种求人的日子,所以,他决定还是回去做研发.其实,这个工程师的选择非常正确,做,就要做自己喜欢的,至少自己开心.不喜欢就不要勉强自己,因为看不到方向.   作者做FAE的时候,陪公司总部来的一位老外,去访一个客户的研发工程师,这位客户的工

我们平时听说的商业智能其实就是BI分析,它是一种提高企业智能化的手段和工具,既可以满足企业发展的需要,而且也可提高企业竞争力.思迈特软件Smartbi作为数据分析系统,受到了不少金融业客户的青睐.今天主要和大家说说金融行业中大数据的作用及应用. 如今的金融行业市场正发生着翻天覆地的变化.银行之间的竞争也日益激烈,利率市场化已经成为了趋势.面对着"金融脱媒"的压力,同时也为了能够在市场中继续立足,商业银行也只有利用强化营销.控制日增的风险,才可保证利润的增长和可持续发展.通过实施数据仓库

今天,商业智能BI和大数据分析产品提供商思迈特软件(Smartbi)宣布完成亿级B+轮战略融资,本轮投资方为领先的全球企业级数据分析和组织智能服务平台提供商--明略科技. 此前,思迈特软件曾先后获得来自价值资本.方广资本的数千万A轮投资,及高成资本.琥珀资本的1.25亿B轮投资. 思迈特软件与明略科技此次战略合作将进一步加强双方在数据分析和智能决策等业务上的优势叠加效应,通过双方在产品.技术.市场等方面的整合互补,以产品创新带动产业模式升级,携手为国内企业数字化转型发展注入新动力. i黑马&数字

Tableau学习Step2一数据文件的读取与统计图.表的概述 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好. 一. 前言 本教程通过一个案例从浅到深来学习Tableau知识 案例概述: 二. 文件读取 2.1 数据结构 统计分析方法,都是以关系型数据库的二维表作为基本数据结构的 2.2 标准格式文件读取 2.3 非标准文件读取 2.4 数据透视表读取 2.5 并集文件与拼接文件 三. 编辑和整理数据 3.1 基本的数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型: 数值.日期.字符.逻辑 字