Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

今天,在西瓜书上看到了主成分分析法,之前建模有接触过但是理解不够深刻,今天再次和这一位老朋友聊聊. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法.通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关.通常数学上的处

1.什么是pv? PV(page view),即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标. 高手对pv的解释是,一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你网站几个页面.这里需要强调:同一个人浏览你网站同一个页面,不重复计算pv量,点100次也算1次.说白了,pv就是一个访问者打开了你的几个页面. PV之于网站,就像收视率之于电视,从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度. pv的计算:当一个访问者访问的时候,记录他所访问的页面和对应的IP

我们知道,C++中引入了New 这个内置符号,很大方便了指针的使用,程序员不必关注与这块堆上新分配的内存是如何来的,如何初始化的,然后如何转换为我们想要的类型指针的.现在,我们重点来分析下这个NEW内置符号背后的步骤和所调用到的函数.这里面涉及到new operator, operator new, placement new. 转载请注明出处: http://blog.csdn.net/elfprincexu 1. New Operator (__type__ * a = new a();)

首先说一下Web.config文件中的cookieless="false"的理解 cookieless="false"表示: 如果用户浏览器支持cookie时启用会话状态(默认为False) cookieless="true"表示,如果用户浏览器不支持cookie时启用会话状态(默认为False) ----这种情况下sessionID无法存储在客户端cookie中(因为浏览器不支持cookie),但是又要启用会话状态,怎么办,那就是会自动把ses

Memcached和Redis作为两种Inmemory的key-value数据库,在设计和思想方面有着很多共通的地方,功能和应用方面在很多场合下(作为分布式缓存服务器使用等) 也很相似,在这里把两者放在一起做一下对比的介绍 基本架构和思想 首先简单介绍一下两者的架构和设计思路 Memcached Memcached采用客户端-服务器的架构,客户端和服务器端的通讯使用自定义的协议标准,只要满足协议格式要求,客户端Library可以用任何语言实现. 从用户的角度来说,服务器维护了一个键-值关系的数据

最近用spark在集群上验证一个算法的问题,数据量大概是一天P级的,使用hiveContext查询之后再调用算法进行读取效果很慢,大概需要二十多个小时,一个查询将近半个小时,代码大概如下: try: sql = """ select ltescrsrq, mr_ltencrsrq1, mr_ltencrsrq2, mr_ltencrsrq3, ltescrsrp, mr_ltencrsrp1, mr_ltencrsrp2, mr_ltencrsrp3, mr_ltesctad

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

line-height用来设置元素的行高. 该属性会影响行框的布局.在应用到一个块级元素时,它定义了该元素中基线之间的最小距离而不是最大距离. line-height 与 font-size 的计算值之差(在 CSS 中成为"行间距")分为两半,分别加到一个文本行内容的顶部和底部.可以包含这些内容的最小框就是行框. line-height可能的值类型有三种,一种带有css单位px.em等,一种为百分比如150%,还有一种为纯数值,如1.5.一直以为百分比150%和数值1.5是相等的作用

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

前言 最近在学习饿了么的Vue前端框架Element,发现其源码中大量使用了$broadcast和$dispatch方法,而Element使用的是Vue2.0版本,众所周知在Vue 1.0升级到2.0中去除了$broadcast和$dispatch方法. 所以在Element框架源码中将这两个函数重写实现了一遍,并采用的是minix的方式植入每个组件的代码中. 但是Element的这两个函数虽然与官方同名,但功能却有所差异,遂有本文,简单分析一下区别于用途. Element的broadcast功

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作

首先声明一点: 我在分析源码的时候, 把jdk源码复制出来进行中文的注释, 有时还进行编译调试什么的, 为了避免和jdk原生的类混淆, 我在类前面加了"My". 比如把ReentrantLock改名为了MyReentrantLock, 在源码分析的章节里, 我基本不会对源码进行修改, 所以请忽视这个"My"即可. 一. 简介 锁是什么? 锁是一种标志, 或者是一种资源, 持有锁的线程才可以继续往下执行相应的内容. 未持有锁的线程需要等待这个锁资源. 直到获取到了这个

本周的内容是Amortized Analysis,是对算法复杂度的另一种分析.它的基本概念是,给定一连串操作,大部分的操作是非常廉价的,有极少的操作可能非常昂贵,因此一个标准的最坏分析可能过于消极了.因此,其基本理念在于,当昂贵的操作特别少的时候,他们的成本可能会均摊到所有的操作上.如果人工均摊的花销仍然便宜的话,对于整个序列的操作我们将有一个更加严格的约束.本质上,均摊分析就是在最坏的场景下,对于一连串操作给出一个更加严格约束的一种策略. 均摊分析与平均情况分析的区别在于,平均情况分析是平均所

一.直方图上显示曲线图:打开SPSS ----> 导入数据 ----> 描述统计 ----> 分析 ----> 频率 ----> 图表 ----> 直方图(勾上在直方图上显示曲线) 二.检验数据是否符合正太分布 打开SPSS ----> 导入数据 ----> 分析----> 描述统计  ----> 探索 ----> 绘制 ----> 勾上带检验的正太图 三.单因素方差分析(one-way ANOVA),步骤如下图所示: 步骤一:设置组

索引rebuild与rebuild online区别 1.0目的,本篇文档探讨索引rebuild 与 rebuild online的区别 2.0猜测:已有的知识 2.1对索引rebuild重建会对表申请TM4级表锁,将会影响业务修改数据,而对索引进行rebuild online则不影响业务修改数据,但是可能会失败. 2.2对索引rebuild online,对于一个大的分区表,rebuild online速度非常慢,而rebuild速度对比很快 2.3对索引rebuild online查询数据库

相关分析(二元定距变量的相关分析.二元定序变量的相关分析.偏相关分析和距离相关分析) 定义:衡量事物之间,或称变量之间线性关系相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析 变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型,即函数关系和统计关系.相关分析的方法较多,比较直接和常用的一 种是绘制散点图.图形虽然能够直观展现变量之间的相关关系,但不很精确.为了能够更加准确地描述变量之间的线性相关程度,可以通过计算相关系数来进行相关分析 总体相关系数,记为 ρ:样本相关系数,记为 r.统计学中,

方差分析(单因素方差分析.多因素方差分析.协方差分析) 基本概念:进行两组以上均数的比较,检验两个或两个以上样本均数差别的显著性(T检验主要是检验两个样本均数差别的显著性)                  基本思想:通过分析不同变量的变异对总变异的贡献大小,确定控制变量对研究结果影响力的大小                  前提条件:不同水平下各总体均值服从方差相同的正态分布 1.单因素方差分析:测试某一控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差异和变动   计算:F检验2.多因素方差分析

能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS

不多说,直接上干货! Win7/8/10里如何下载并安装最新稳定版本官网IBM SPSS Modeler 18.0 X64(简体中文 / 英文版)(破解永久使用)(图文详解)   我这里,是以SPSS Modeler 18.0为例 IBM SPSS Modeler 18.0功能特色: 1.访问各种类型的数据 借助SPSS Modeler,您可以使用各种分析技术访问数据源, 如数据仓库.数据库.Hadoop 分布或平面文件,以便从您 的数据中发现隐含的模式.这些统计技术使用历史数据来预 测当前状况