SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病

1.1 Java概述 Java是一种编程语言,它提供了一个同时用于程序开发 应用和部署的环境.Java语言主要定位于网络编程,使得程 序可以最大限度地利用网络资源. 1.2 Java语言的特点 1.跨平台     所谓的跨平台性,是指软件可以不受计算机硬件和操作系 统的约束而在任意计算机环境下正常运行.这是软件发展的趋 势和编程人员追求的目标.之所以这样说,是因为计算机硬件 的种类繁多,操作系统也各不相同,不同的用户和公司有自己 不同的计算机环境偏好,而软件为了能在这些不同的环境里正 常运行,就

<?php /* MySQL_5.5中文参考手册 587开始 与GROUP BY子句同时使用的函数和修改程序 12.10.1. GROUP BY(聚合)函数 12.10.2. GROUP BY修改程序 12.10.3. 具有隐含字段的GROUP BY 12.10.1. GROUP BY(聚合)函数 本章论述了用于一组数值操作的 group (集合)函数.除非另作说明, group 函数会忽略 NULL 值. 假如你在一个不包含 ROUP BY子句的语句中使用一个 group函数,它相当于对所有行

转自:http://www.uml.org.cn/Test/201405212.asp?artid=1686 众所周知,自动化测试工具曾几何时三足鼎立,Mercury QTP/WinRunner系.IBM RobotJ (RFT)系.Borland Segue SilkTest系,但是几年下来,QTP在国内和国外都将同类工具远远甩在身后几条街.即使后起之秀Web界翘楚Selenium也只能将超越QTP作 为自己终身己任,以至于连名字上都要以 Selenium(硒) 克一下它的偶像 Mercury

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的 这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件

摘 要:下面的内容包括Struts 2和Hibernate的常见面试题,虽然Struts 2在2013年6月曝出高危漏洞后已经显得江河日下,而Spring MVC的异军突起更加加速了Struts 2的陨落,但面试中仍然有可能被问及和此框架相关的内容,毕竟Struts 2曾经被阿里巴巴.京东以及政府企业门户网站广泛采用.另一方面,Hibernate目前仍然是ORM框架中的中坚力量,MyBatis在此领域也有不容 忽视的一席之地,因此了解这两个ORM框架对Java程序员是很有必要的.第一期发布的Ja

1.面向对象的特征有哪些方面 a.抽象: 抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面.抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一部分,暂时不用部分细节.抽象包括两个方面,一是过程抽象,二是数据抽象. b.继承: 继承是一种联结类的层次模型,并且允许和鼓励类的重用,它提供了一种明确表述共性的方法.对象的一个新类可以从现有的类中派生,这个过程称为类继承.新类继承了原始类的特性,新类称为原始类的派生类(子类),而原始类称为新类的基类(父类).派生类可以从它的

AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度. 语法:AVEDEV(number1,number2,...) 参数:Number1.number2....是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数,其个数可以在 1-30 个之间. 实例:如果 A1=79.A2=62.A3=45.A4=90.A5=25,则公 式"=AVEDEV(A1:A5)"返回 20.16. AVERAGE     用途:计算所有参数的算术平均值.  

Cochran-Armitage trend test是我们常说的趋势卡方检验,一般是针对基因型的2*3列联表的.譬如说三种基因型,如果按照某一个allele来看,可以有0.1.2个拷贝,是有序的,我们要观察随着allele数目的增多,发病的比例是否有差异,那么就要用Trend test.而Pearson卡方则不考虑该有序关系,只是简单的比较两个组中某一个allele的频率分布有无差异. Cochran–Armitage 趋势检验也称 R*2列联表资料线性趋势检验,其目的是说明某一事件发生率是否

linux平台软件包管理: RPM/DPKG 两大阵营简介 在 GNU/Linux( 以下简称 Linux) 操作系统中,RPM 和 DPKG 为最常见的两类软件包管理工具,他们分别应用于基于 RPM 软件包的 Linux 发行版本(centos/suse/redhat)和 DEB 软件包的 Linux 发行版本(Ubuntu/debain).软件包管理工具的作用是提供在操作系统中安装,升级,卸载需要的软件的方法,并提供对系统中所有软件状态信息的查询. RPM 全称为 Redhat Packag

OS/2 兴 衰 史 https://zhidao.baidu.com/question/12076254.html 最近在看windows的版本 感觉自己接触电脑太晚 知道的也是很少 不明白 之前有那么多的OS版本以及其他. 在Windows 3.x 开 始 为 世 人 接 受 之 初, 个 人 电 脑 的 操 作 系 统 中 唯 一 可 以 与Windows操 作 系 统 分 庭 抗 礼 的 就 是OS/2. 这 套 原 先 是 微 软 与IBM 合 作 生 产 的 操 作 系 统, 由 于

SElinux解决web网站无法访问工具/原料centos 6.5系统httpd web服务器 SELinux 设置为enforcing:强制模式,代表 SELinux 运作中 方法/步骤1. 1setroubleshoot用于把SELinux 的错误讯息与克服方法记录到 /var/log/messages 与 /var/log/setroubleshoot/* 里头,所以一定要启动该服务.所以我们先来安装.输入一下命令安装.# yum install setroubleshoot setrou

前言: 自己很喜欢MACD这个指标,因为很欠缺所以就搜集的多一点,有人问,学习缠为什么还这么搜集些Macd的资料呢?因为在分析走势(或盘整背驰.或趋势背驰)的时候我的习惯使用Macd做辅助判断,所以Macd这关的基本差不多,得能大概的过滤其中的冗余信息和骗线,结合走势辅助Macd更好的进步. ============================================================================== 杀多点:概念:当绿柱逐渐收敛.缩短,快接近0轴的

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,将遇到的主要问题.同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程讲的东西数学性不强,但是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,首先

1.体系结构,DB2的实例和数据库分开的做法,我个人还是比较喜欢的,因为实例可以创建多个,数据库的恢复直接恢复到实例下就可以了,相对ORACLE简单多了. 2.管理工具,DB2的管理工具做得太简陋了,控制中心只能说能用而已,而且还有好多BUG,不如ORACLE的企业管理器做得好,连WEB版都没有. 3.备份管理,DB2的备份只能说是简陋了,没有备份集的管理功能,没有恢复预览和校验功能,不能写到网络驱动器上,唉太多的没有了,ORACLE的RMAN确实强大: 4.DB2的命令执行方式,我很喜欢,可以

日志不会很长,因为每天都在学习,我认为的重点,我自己做的记录,我很高兴能分享给大家: Linux的核心版本编号有点类似如下癿样子: 2.6.18-92.el5 主版本.次版本.释出版本-修改版本 因为对二Linux核心癿开发者太多了,以致二造成Linux核心绉常性癿变劢. 但对二一般家庭计算机戒企业兲键应用癿话,常变劢癿核心幵丌适吅癿.因此托瓦兹便将核心癿发展趋 势分为两股, 幵根据这两股核心癿发展分别给予丌同癿核心编号,那就是:  主.次版本为奇数:发展中版本(development) 如2

软件架构作为一个概念,体现在技术和业务两个方面. 从技术角度来说:软件架构随着技术的革新不断地更新其内容,软件架构建立于当前技术和一些基本原则的基础之上. 先说一些基本原则: 分层原则:分层是为了降低软件深度复杂性而使用的关键思想,就像社会有了阶级一样,软件有了层次结构. 模块化原则:模块化是化解软件广度复杂的必然手段,模块化的目的就是让软件分工. 接口实现分离原则随着软件模块化的不断深入改进,面向接口编程而不是面向实现编程可以让复杂度日趋增高的软件降低模块之间的耦合度,从而让各模块更轻松改进.

转自:http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7773278 函数名称 函数说明 调用格式 正态总体的参数检验 ztest 单样本均值的z检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail) ttest 单样本均值t检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail) ttest2 双样本均值差t检验 (两个总体均服从正

"1 设置行高 "参数说明:行/列号.行高/列宽.R-行 C-列 FORM row_column USING p_r p_width p_type. CASE p_type. WHEN 'R'. "行高 = p_r # = . GET PROPERTY OF gs_cells 'rows' = gs_rows. SET PROPERTY OF gs_rows 'rowheight' = p_width. WHEN 'C'. "列宽 = # = p_r. GET PR

hammer.js是一个多点触摸手势库,能够为网页加入Tap.Double Tap.Swipe.Hold.Pinch.Drag等多点触摸事件,免去自己监听底层touchstart.touchmove.touchend事件并且写一大堆判断逻辑的痛苦.hammer.js不但支持触摸屏设备的浏览器,在桌面浏览器上,也能将鼠标的点击当做触摸,方便开发人员在桌面浏览器上调试.这是一个专为触摸手势而生的js库,对有需要的朋友非常有帮助,奉上常用的一些方法调用文档. 使用方法: 1 2 3 4 5 6 7 8

[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累