卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验,如果分类变量有多个水平的话,则无法衡量每个水平间的联系.对此,虽然可以使用逻辑回归进行建模,但是如果分类变量的水平非常多,就需要分别设定哑变量,这样对于操作和解释都非常繁琐.而对应分析则是专门解决上述问题的方法,它特别擅长对两个分类变量的多个水平之间的对应性进行分析.常用于市场细分.产品定位.品牌形象及满意度研究. 对应分析最大的特点是通过直观的图形方式,展现分类变量不同水平之间的联系,水平越多,效果越好. 对应分析是一种多元统计分析方法,由于

1. Elo Rating System Elo Rating System对于很多人来说比较陌生,根据wikipedia上的解释:Elo评分系统是一种用于计算对抗比赛(例如象棋对弈)中对手双方技能水平的方法,它由Arpad Elo创建.(The Elo rating system is a method for calculating the relative skill levels of players in competitor-versus-competitor games such

一.vue样式style层次分析 1.样式可以在main.js.模块js文件.组件style.组件script标签内,index.html文件内引入,不同位置引入的样式有什么关系. 2.总结: (1)样式从main.js的入口处开始顺序加载(注意顺序的意思), (2)遇到组件则加载组件script标签内引入的样式, (3)先处理完所有script中引入的样式, (4)再处理style,style按包含关系从外到内加载(注意这个从外到内的意思) 3.这些页面都是固定的,如果是异步加载页面,当路由切

昨天晚上室友问我什么是层次分析法?我当时就大概给他介绍了一下,没有细讲. 今天我仔细讲讲这个. 层次分析法是运筹学里面的一种方法,是讲与决策总是有关的元素分解成目标.准则.方案等层次,在此基础上进行定性和定量分析的决策方法.我们通过几个例子来看层次分析法的使用场景. 例1,某一位顾客选购电视机时,对时常正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据,建立层次模型如下: 从品牌,外形,价格,尺寸,耗能量,厂家信誉,伴音,保修服务者几个方面考虑来选购电视机. 我们举一个简单例子来看看怎么计算的. 我

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法

1.rs是rc的升级版本,rs一般会结合deployment 2.rc的pod如果要配置镜像等内容,要修改后删除原来的rc再创建  命令式,影响业务比较大 3.rs一般配合deployment,可以动态修改deployment的配置,apply后直接更新到最新版本,影响在线业务比较小 API声明式的 4.ReplicaSet(RS)是Replication Controller(RC)的升级版本.ReplicaSet 和  Replication Controller之间的唯一区别是对选择器的支

最近的工作太忙,没啥时间写文章,今天遇到一点点的游戏,浅析.以中午的优势写这篇文章. 移动MM的游戏.前面我们已经写过非常多文章,没有看过的朋友,自行查找就可以,今天我们继续分析一个类似的游戏,只是使用多种方式来分析,同一时候.欢迎同学们自己补充新方式来扩展思路. 0x1:游戏试玩 打开游戏玩了会儿.近期这类游戏许多,也谈不上喜欢玩不喜欢玩.那么直接查看商城吧. 配合查看游戏反编译的文件夹结构: 能够简单推測游戏的内购是否为移动MM的. 然后配合我们自己简单查看下smali代码,确定内购支付方式

1. 创建层次Attribute View: ATTR_PRODUCT_HIERACHY ref:  http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/04/30/3052082.html 2. 在Content中,选中相应的package,右键新建Analytic View: 填写相应的参数: 点击Finish之后进入相应的主设计界面: 3. 添加数据对象 点击Data Foundation, 添加数据表FCTCustomerOrder 4. 选择Data

如果我们的系统要用GUI(图形界面接口),这时LCD设备驱动程序就应该编写成frambuffer接口,而不是像之前那样只编写操作底层的LCD控制器接口. 什么是frambuffer设备? frambuffer设备层是对图像设备的一种抽象,它代表了视频硬件的帧缓存,使得应用程序通过定义好的接口就可以访问硬件.所以应用程序不需要考虑底层的(寄存器级)的操作.应用程序对设备文件的访问一般在/dev目录,如 /dev/fb*. 内核中的frambuffer在drivers/video/fbmem.c(f

目录 1. 概述 2. AHP算法 2.1. 建立层级 2.2. 构造 成对 比较 矩阵 2.3. 成对比较矩阵的 一致性检验 与 层次单排序 2.4. 层次总排序 参考: (中文)https://zhuanlan.zhihu.com/p/35051786 (中文繁体)www.nhu.edu.tw/~ykhuang/AHP.doc (英文,作者即AHP提出者,美国运筹学家.匹兹堡大学T. L. Saaty教授)THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS-WHAT IT IS A

刚开始使用vue的时候容易被里面的样式搞懵: 样式可以在main.js中引入,在模块js文件中引入,在组件中的style标签引入,在组件中的script标签引入,还可以在index.html的body中引入. 我不禁要问: 1.从不同位置引入的样式到底是什么关系? 2.在实际定义样式时应该定义在哪个位置,以避免样式产生的冲突? 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.看十次文档,不如做一个测试. 新建一个最简单的项目并运行:如果你人品没问题,会看到弹出的浏览器中,head标签内有这样的style 在项目

1.回顾字符设备驱动程序: 字符设备驱动编写的一般步骤: 1)主设备号 2)构造file_operations结构体体 .open = xxxx .read = xxxxx 3)register_chrdev() 4)入口 5)出口 2.内核中是如何写字符设备驱动程序的呢? 内核中为lcd提供了一个核心文件fbmem.c,这个文件将一些通用的东西抽出来,最终还需要依赖底层提供的一个fb_info结构体. 驱动框架: 分析: app: open("dev/fb0",....)主设备号29

<锋利的JQuery>翻开没看几页,就遇到了这个神奇的问题,之前在橙旭园学习的时候,JQuery只教了一些基础的,像链式操作等,那时以为这个和window.onload()差不多一模一样,现在才发现差的蛮多的,来整理下: 0:$(document).ready 等价于 $(function(){} 1:$(document).ready可以有多个,而window.onload()只有一个,后面的会覆盖前面的. <script> $(document).ready( console.

在linux操作系统之中的话我们希望烧录镜像到U盘或者是其他的可移动存储设备的话,那么我们就是应当使用dd,但是我估量 在我们的论坛之中根本 之上只有很少的人使用这种工具,很多的使用linux的用户都是希望使用dd刻录启动盘,但是有的时候也是会出错,毕竟我们的计算机是boot多级启动的,正是由于 这样的一个原因所以说在某一环节出了问题的话整个操作系统也就是不能启动了我们的启动盘自然也就是失败了. 假如 你是在windows操作系统之中的话,那么很多的用户就是喜欢使用软碟通刻录u盘,但是软碟通也是

老规矩,看别人是怎么搞的 http://blog.chinaunix.net/uid-14723273-id-1739552.html over...

http://www.jz5u.com/Soft/trade/Other/58808.html 权重计算 归一化 本组当前数 - 本组最小 / 本组最大-本组最小 http://blog.csdn.net/liyanzhong/article/details/38168755

这个算法.我个人感觉有点鸡肋.最终的表达也不是特别清楚. 原理很简单,从所有的样本中选取Euclidean distance最近的两个样本,归为一类,取其平均值组成一个新样本,总样本数少1:不断的重复,最终样本数为1.这样的话就形成了一个树,每个节点要不有两个子节点,要不没有子节点. 这个算法也大概能分出来类,但是实用性我觉得不是很强. 源代码 from numpy import * class cluster_node: def __init__(self,vec,left=None,righ

输入成对比较矩阵,输出权重值和一致性检验结果. disp('请输入判断矩阵A(n阶)'); A=input('A='); [n,n]=size(A); x=ones(n,100); y=ones(n,100); m=zeros(1,100); m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1); x(:,2)=A*y(:,1); m(2)=max(x(:,2)); y(:,2)=x(:,2)/m(2); p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1)); while k>p

版权声明:本文由孔德雨原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/137 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community MongoDB在3.0之前一直使用mmap引擎作为默认存储引擎,本篇从源码角度对mmap引擎作分析,业界一直以来对10gen用mmap实现存储引擎褒贬不一,本文对此不作探讨. 存储按照db来分目录, 每个db目录下有 .ns文件 {dbname}.0, {dbnam

​商业智能bi行业现状.传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel等都已经被广泛使用.但是,随着数据的增多,需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多. 1. 数据太多,信息太少 密密麻麻的表格堆砌了大量数据,到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息.什么趋势?级别越高的领导,越需要简明的信息. 2. 难以交互分析.了解各种组合 定制好的报表过于死板.例如,我们可以在一张表中列出不同地区.不同产品的销量,另一张表中列出不同地区.不同年龄段顾客的销量.业务问题经