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做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

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

摘要:HTML的标签都比较简单,入门非常的迅速,但是CSS是一个需要我们深度挖掘的东西,里面的很多样式属性掌握几个常用的便可以实现很好看的效果,下面我便教大家如何用CSS做一个爱心. 前期预备知识: 明白正方形的画法. 明白圆形的画法. 明白什么是定位. 明白怎么旋转. 话不多说,先教大家怎么用css画一个圆形. .disc1{ width: 100px; height: 100px; border:1px solid red; background-color: red; margin:300

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo

摘要:HTML的标签都比较简单,入门非常的迅速,但是CSS是一个需要我们深度挖掘的东西,里面的很多样式属性掌握几个常用的便可以实现很好看的效果,下面我便教大家如何用CSS做一个爱心. 前期预备知识: 明白正方形的画法. 明白圆形的画法. 明白什么是定位. 明白怎么旋转. 话不多说,先教大家怎么用css画一个圆形. .disc1{ width: 100px; height: 100px; border:1px solid red; background-color: red; margin:300

Jmeter介绍&测试准备: Jmeter介绍:Jmeter是软件行业里面比较常用的接口.性能测试工具,下面介绍下如何用Jmeter做接口测试以及如何用它连接MySQL数据库. 前期准备:测试前,需要安装好Jmeter以及jdk并配置好jdk环境变量. JDK下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Jmeter下载地址:http://jmeter.apache.org/download_jme

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

还记得上学那会老师专门敲了黑板,强调方差分析很重要..单因素方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),如果变量多,就是多因素方差分析,还需要考虑到多重共线性, 也就是线性代数里的那些知识了. 现在写paper,基本上要用两种不同的方法做数据分析相互验证.比如用R和SPSS或者SAS,DPS之类. 但不论用什么方法,基本原理都是一样的,结果应该也一样. 首先,做方差分析的三大前提条件: 1.独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 2.正态性

用Python做Web开发,Django框架是个非常好的起点.如何从零开始,配置好Django开发环境呢?本文带你一步步无痛上手.     概念 最近有个词儿很流行,叫做“全栈”(full stack).各大IT培训机构几乎都在宣传这一概念.告诉你只需要交1XXXX元,就可以在XX天之内把自己变成一个“全栈工程师”.有了这个称号可不得了,收入马上可以上升若干个量级,从此走向通往人生巅峰的坦途…… 醒醒,没那好事儿. 静下心来琢磨一下,XX天之内就可以学会的东西,门槛高吗?这么多人都能学会的东西,

这个问题困扰了我2年了,之前找到的教程都是MFC的,ATL导入向导或是通过导入类型库的方式来调用控件,我一直都搞不明白. 最近学习了ActiveQT以及通过ActiveQT控制EXCEL.Word.PowerPoint.flash后,我终于大致明白了. 经过几个小时的尝试,终于成功通过Qt操作Solidworks.建议各位可以去BAIDU相关文章,关键词ActiveQt 首先我要说明白一下,VC都是通过COM来操作Solidworks的,既然如此,我们只要通过Qt的COM操作方法来控制就可以了.

上面的效果是用Radio进行制作的,一般我们做底部的切换栏的时候需要让按钮和文字都有一个选中的状态,然后根据点击不同的按钮触发不同的页面,这里的页面一般都是fragment做的.这里我们不讨论复杂的东西,只是讲如何实现这样的效果.这里的关键点是中间的按钮和两边的按钮没有互斥关系,仅仅是一个独立的ImageView,还有就是按钮的文字需要根据选中的状态进行变化,按钮的图片需要根据状态进行变化. 一.定义按钮的图片和文字效果 我们在res中建立一个color的目录,建立一个main_bottomba

之前我们用ZBrush®中的Curves和Insert笔刷快速创建模型的躯干.四肢以及手指.经过老师耐心的讲解我们也收获了很多,知道了创建模型的流程和雕刻技巧.今天的ZBrush教程将结合一些新的雕刻笔刷完善人体造型雕刻,继续对剩下工作做进一步修缮.文章内容仅以fisker老师讲述为例,您也可以按照自己的想法,跟着老师的步调进行创作,让模型更富有创造力. 若有疑问可直接访问:http://www.zbrushcn.com/qita/renti-zaoxing.html 光滑模型:按住Shift键

终于有个C++ 如何调用C#类库的文章,收藏之 在前面,我们看过OpenTK与MOgre,这二个项目都是C#项目,但是他的实现都是C++.他们简单来说就是一个包装层.常见的包装方式有二种,一 种就是我们熟知的显式P/Invoke(DllImport),上面所说的OpenTK就是这种,还有一种就是C++ -> C++/CRL -> C#,这种也叫隐式P/Invoke,也有称C++ Interop,这篇文章主要讲的就是隐式P/Invoke,具体相关操作请见http://msdn.microsoft

// In this function, we can get the height and width of the current widgetvoid Widget::resizeEvent(QResizeEvent *){    // Use a bitmap as a mask. A bitmap only has two kind of colors: white(value is 0)    // or black(other values). When we use it to

看过之后你有什么感觉?想不想自己做一张出来? 如果你的答案是肯定的,我们就不要拖延了,今天就来一步步从零开始做个词云分析图.当然,做为基础的词云图,肯定比不上刚才那两张信息图酷炫.不过不要紧,好的开始是成功的一半嘛.食髓知味,后面你就可以自己升级技能,进入你开挂的成功之路. 网上教你做信息图的教程很多.许多都是利用了专用工具.这些工具好是好,便捷而强大.只是它们功能都太过专一,适用范围有限.今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python来做词云. Python是一种时下很流行的编程语言.你不仅

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 孤立词参考的例子就是yes/no脚本. -------------------------------------------------------------------------------

最近在研究Turnipbit这块板子,打算是连接一个摄像头模块,正在实验练习中,(祝自己早日弄好)上篇文章我们讲了用Turnipbit连接LCD5110显示英文词句,前几天给家里花浇水的时候发现花招了很多虫子,忍痛全剪掉了,看着空空如也的花盆又想起浇水的事,我们能不能做一个装置,通过检测土壤湿度实现自动浇水的功能.装置还没做出来,我就想可不可以通过Turnipbit以及Turnipbit扩展板来实现当土壤湿度达到设置的定值时做出报警提示.        具体装置怎么做请求各位大佬给点意见.   

LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. 1 设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定Redis最大内存使用量.有多种方法设定它的大小.其中一种方法是通过CONFIG SET设定,如下: 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxme

前言 在大数据时代,你竟然会在网上看到的词云,例如这样的. 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个? 如果你的答案是正确的,那就不要拖延了,现在我们就开始,做一个词云分析图,Python是一个当下很流行的编程语言,你不仅可以用它做数据分析和可视化,还能用来做网站.爬取数据.做数学题.写脚本替你偷懒…… 如果你之前没有编程基础,没关系.希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番.到完成的那一步,你不仅可以做出第一张词云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品. 安装wordcloud库 请确保你的p