lavaan简明教程 [中文翻译版] 译者注:此文档原作者为比利时Ghent大学的Yves Rosseel博士,lavaan亦为其开发,完全开源.免费.我在学习的时候顺手翻译了一下,向Yves的开源精神致敬.此翻译因偷懒部分删减,但也有增加,有错误请留言 「转载请注明出处」 目录 lavaan简明教程 [中文翻译版] 目录 摘要 在开始之前 安装lavaan包 模型语法 例1:验证性因子分析(CFA) 例2:结构方程(SEM) 更多关于语法的内容 6.1 固定参数 6.2 初值 6.3 参数标签

SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析?如倒U形曲线 传统的线性回归模型用的比较多,但有时候变量之间的关系更符合非线性关系,此时使用非线性模型其拟合度会更好,模型预测效果更佳.在非线性关系中,如果涉及中介或调节变量,那么就是非线性中介效应或调节效应模型,以下面模型为例: 以上只是举例而已,实际上变量之间的非线性关系比较复杂,有很多可能.那我们如何检验非线性中介效应或非线性调节效应呢? 博主南心根据经验,提出以下思路: 首先,通过曲线估计试探各个变量之间的函数关系,如果以确定非线性直接作

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

  igraph Tutorial¶   参考http://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html¶ In [25]: #导入包 import igraph from igraph import Graph,summary,plot In [26]: #查看安装包的版本,Tutorial中版本为0.6的 igraph.__version__ Out[26]: '0.7.1'   一.Creati

开关电源五种PWM反馈控制模式 来源:--作者:--浏览:178时间:2016-08-10 14:18 关键词: 1 引言 PWM开关稳压或稳流电源基本工作原理就是在输入电压变化.内部参数变化.外接负载变化的情况下,控制电路通过被控制信号与基准信号的差值进行闭环反馈,调节主电路开关器件的导通脉冲宽度,使得开关电源的输出电压或电流等被控制信号稳定. PWM的开关频率一般为恒定,控制取样信号有:输出电压.输入电压.输出电流 .输出电感电压.开关器件峰值电流.由这些信号可以构成单环.双环或多环反馈系统

本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与

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

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

转自:http://www.cnblogs.com/super-king/p/3296333.html /proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的

今天去了学院的运动会呢-扮熊本熊超开心-写完这篇我补上我的图么么哒 ××××××××××××文末高能预警!!!!!这个包的安装并不是本周的任务!!!!!我真是萌萌哒×××××××××××××× ×××××××××××××××××××××××××××我是熊本分割线×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 安装diveRsity: 好吧,回看官网,说的是 那么..那几个包都要装了啊.. Rcpp直接装, ggplot2需要装digest,gtable,MASS

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

去他的 效应(what-the-hell effect)与自我放纵 为什么写这篇文章: 对于我来说,但我感到疲惫——"无意拿起"手机,对自己说"随便看看"——但是停不下来——感觉没有"精力"去中止——好不容易放下手机后,感觉焦虑,后悔,因为浪费了时间,没有完成计划. 彼得·赫尔曼(Peter Herman)带领的研究小组做了一个实验.被试者到达实验室时,正处于研究者所说的"食物剥夺状态",就是俗话说的"饥饿状态&qu

概述 man tcpdump 已阅 yum install tcpdump Downloading Packages:(1/2): libpcap-1.4.0-1.20130826git2dbcaa1.el6.x86_64.rpm                                | 130 kB     00:00(2/2): tcpdump-4.0.0-3.20090921gitdf3cb4.2.el6.x86_64.rpm                            

netty 粘包问题处理 key words: netty 粘包 解包 半包 TCP 一般TCP粘包/拆包解决办法 定长消息,例如每个报文长度固定,不够补空格 使用回车换行符分割,在包尾加上分割符,例如Ftp协议 消息分割,头为长度(消息总长度或消息体长度),通常头用一个int32表示 复杂的应用层协议 netty的几种解决方案 特殊分隔符解码器:DelimiterBasedFrameDecoder 客户端发送消息 String message = "netty is a nio server

   因为需要在host及虚拟机间传输数据,想使用共享文件夹.但是单独设置了共享文件夹后在centos里找不到共享文件夹,看了下要安装增强包.好吧,顺 便也解决下鼠标切换的问题,省的老是按右CTL切换,还有窗口也可以无缝切换,那就方便了.但是直接点了vbox里的增强工具包一直有报错. 找了下,需要几个地方注意下. VirtualBox 大 家都习惯性把它简称为 Vbox ,比 VM 的体积小.开源.速 度快.不过在使用 VirtualBox  在虚拟机中安装 CentOS 之后,不能直接运行安装