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

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

SPSS分析:Bootstrap 一.原理: 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下: 1.采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样. 2.根据抽出的样本计算给定的统计量T. 3.重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T. 4.计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差. 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间

SPSS分析过程可自动化,你知道吗 在使用SPSS的过程中,有时候会遇到重复进行相同分析操作的情况,或者分析过程很复杂的情况. 这时候我们多么希望SPSS能够记住上一次的分析步骤,不要让我们重复的去点击菜单,因为点击菜单实在是没有技术含量啊! 这个想法呢,是可以实现的.计算机在处理问题的时候,是以二进制的0和1进行计算的,计算机能理解的东西是机器代码,不是我们看到的图形界面.我们在点击菜单的同时,软件会自动生成与点击过程相应的程序,这些程序经过转换,成为电脑能够识别的机器码.这样人在图形界面的操

SPSS分析技术:多元方差分析 下面要介绍多元方差分析的内容,多元方差分析是研究多个自变量与多个因变量相互关系的一种统计理论方法,又称多变量分析.多元方差分析实质上是单因变量方差分析(包括单因素和多因素方差分析)的发展和推广,适用于自变量同时对两个或两个以上的因变量产生影响的情况,用来分析自变量取不同水平时这些因变量的均值是否存在显著性差异. 分析原理 多元方差分析可以看做是多因素方差分析和协方差分析合并后的拓展,能够一次性做两个以上因变量的多因素方差分析和协方差分析.多元方差分析的优点是可以在

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

SPSS分析技术:无序多元Logistic回归模型:美国总统大选的预测历史及预测模型 在介绍有序多元Logistic回归分析的理论基础时,介绍过该模型公式有一个非常重要的假设,就是自变量对因变量多个类别(因变量是定序数据)的影响程度是相同的.如果因变量有4个水平,那么有序多元逻辑回归分析最终会产生3个回归方程,这些回归方程除了常数项以外,其余的部分都是一样的,这就体现了模型的假设.因为有这个假设的存在,所以做有序多元Logistic回归分析时,可以同时输出平行性检验结果.如果检验结果不通过,那么

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流. YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Ch

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门,这个部门该如何组建,大家都在摸石头过河. O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 <Analyzing the Analyzers>,比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能.重点内容翻译如下: 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准(从完全同意到完全不同意)来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题,能够获得数据科学家的自我认识结果.调查结果将数据科学家分为以下四类:Data Businesspeop

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流.     YUV,分为三个分量,"Y"表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而"U"和"V

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

背景: 上一篇博文DICOM:DICOM万能编辑工具之Sante DICOM Editor介绍了DICOM万能编辑工具,在日常使用过程中发现,“只要Sante DICOM Editor打不开的数据,基本可以判定此DICOM文件格式错误(准确率达99.9999%^_^)”.在感叹Sante DICOM Editor神器牛掰的同时,想了解一下其底层是如何实现的.通过日常使用以及阅读软件帮助手册推断其底层依赖库很可能是dcmtk,就如同本人使用dcmtk.fo-dicom.dcm4che3等诸多DIC

R语言分析朝阳医院数据 本次实践通过分析朝阳医院2016年销售数据,得出“月均消费次数”.“月均消费金额”.“客单价”.“消费趋势”等结果,并据此作出可视化图形. 一.读取数据: library(openxlsx) #1.读取目标数据 salesData <-read.xlsx("D:/test/朝阳医院2016年销售数据.xlsx,sheet=1") 二.对数据进行预处理: 1.列名重命名:打开excel表格发现列名都是中文名称,所以这里要对列名进行修改. names(sale

关于数据块.副本的介绍,请参考文章<HDFS源码分析之数据块Block.副本Replica>. 一.数据块状态BlockUCState 数据块状态用枚举类BlockUCState来表示,代码如下: /** * States, which a block can go through while it is under construction. * 状态,一个数据块在under construction(即构建)过程中所应有的状态 */ static public enum BlockUCSt

转载请注明原地址. 实验名称:  理解子网掩码.网关和ARP协议的作用             一.实验目的和要求 (1) 熟悉IRIS的使用 (2) 验证各种协议数据包格式 (3) 学会捕捉并分析各种数据包. 二.主要仪器设备 环境: Windows XP 软件:IRIS软件 三.实验内容及过程 主机1:192.168.2.110(监听方) 主机2:192.168.2.109(被监听方) (1) 安装IRIS软件 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5

使用hadoop mapreduce分析mongodb数据 (现在很多互联网爬虫将数据存入mongdb中,所以研究了一下,写此文档) 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 一. mongdb的安装和使用 1. 官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9.tgz 2. 解压 (可以配置一下环境变量) 3. 启动服务端 ./mongo

jQuery的数据缓存模块以一种安全的方式为DOM元素附加任意类型的数据,避免了在JavaScript对象和DOM元素之间出现循环引用,以及由此而导致的内存泄漏. 数据缓存模块为DOM元素和JavaScript对象提供了统一的数据设置.读取和移除方法,在jQuery内部还为队列模块.动画模块.样式操作模块.事件系统提供基础功能,负责维护这些模块运行时的内部数据. writer by:大沙漠 QQ:22969969 对于DOM元素和JavaScript对象,数据的存储位置是不同的,如下: 对于DO

目录 1 实验目的 2 实验内容 3. 实验报告 第一次实验报告:使用Packet Tracer分析HTTP数据包 1 实验目的 熟练使用Packet Tracer工具.分析抓到的HTTP数据包,深入理解:HTTP协议,包括语法.语义.时序. 2 实验内容 客户端向服务器发送请求报文,服务器向客户端发送响应报文.具体包含: 建立网络拓扑结构 配置参数 抓包 分析数据包 3. 实验报告 在写报告之前,先仔细阅读:将作业提交到班级博客的一些注意事项. (1)在博文开头给出你的个人信息 姓名 学号 班

wireshark分析https数据包解密前后的特点 (一)https解密前 1.协议种类:2种(1)TCP(第四层,传输层)(2)SSL/TLS(第五层,应用层,加解密)2.应用层数据所在数据包特点(1)Protocol(协议)为SSL/TLS协议的数据包.(2)Length(数据长度)为大于66(取整数70).即为数据包长度大于70的,必含有应用层数据.且wireshark中间界面位置会多一个Secure Sockets Layer层.(3)Info(信息)一类为应用层自定义数据(Appli