测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

SPSS分类分析:决策树 一.决策树(分析-分类-决策树) "决策树"过程创建基于树的分类模型.它将个案分为若干组,或根据自变量(预测变量)的值预测因变量(目标变量)的值.此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具. 1.分段.确定可能成为特定组成员的人员. 2.层次.将个案指定为几个类别之一,如高风险组.中等风险组和低风险组. 3.预测.创建规则并使用它们预测将来的事件,如某人将拖欠贷款或者车辆或住宅潜在转售价值的可能性. 4.数据降维和变量筛选.从大的变量集中选择有用的预测变量子集

spss modeler出现使用错误提 1.对字段"compensation汇总导出"指定的类型不充分 问题: 为了分析需要,我加了一个"字段选项"--"导出"节点, 并将这个汇总字段类型设置为"连续". modeler出现使用错误提"> 然后用K-means算法聚类.结果如第个流程图所示:[2016-08-12 15:59:23] 对字段"compensation汇总导出"指定的类型不充分

评:根据$b,c$前系数凑配系数,也是比较常见的思路.

本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to 

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出

漏洞概述 ECShop的user.php文件中的display函数的模版变量可控,导致注入,配合注入可达到远程代码执行.攻击者无需登录站点等操作,可以直接远程写入webshell,危害严重. 漏洞评级 严重 影响范围 ECShop全系列版本,包括2.x,3.0.x,3.6.x等. 漏洞分析 0x01. SQL注入 先看 ecshop/user.php:302 $back_act 变量来源于 HTTP_REFERER ,可控. Ecshop 使用了 php 模版引擎 smarty ,该引擎有两个基

提示:都是看$a,b$前的系数做的$a=4/3,b=2/3;a+b=\le2$,一样的可以求得$a+b$的最小值-1,当$b=\frac{1}{3},a=\frac{-4}{3}$时取到等号.此题是清北某一年自主招生题.

Spark是一个基于内存的分布式计算框架,运行在其上的应用程序,按照Action被划分为一个个Job,而Job提交运行的总流程,大致分为两个阶段: 1.Stage划分与提交 (1)Job按照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖,由DAGScheduler划分为一个个Stage,并将每个Stage提交给TaskScheduler: (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每个stage转化为一个TaskSet: 2.Task调度与执行:由TaskScheduler负责将TaskSe

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

SPSS分析过程可自动化,你知道吗 在使用SPSS的过程中,有时候会遇到重复进行相同分析操作的情况,或者分析过程很复杂的情况. 这时候我们多么希望SPSS能够记住上一次的分析步骤,不要让我们重复的去点击菜单,因为点击菜单实在是没有技术含量啊! 这个想法呢,是可以实现的.计算机在处理问题的时候,是以二进制的0和1进行计算的,计算机能理解的东西是机器代码,不是我们看到的图形界面.我们在点击菜单的同时,软件会自动生成与点击过程相应的程序,这些程序经过转换,成为电脑能够识别的机器码.这样人在图形界面的操

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

问卷调查的可靠性分析 一.概念:     信度是指依据測验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被測特征真实程度的指标. 一般而言,两次或两个測验的结果愈是一致.则误差愈小,所得的信度愈高,它具有下面特性: 1.信度是指測验所得到结果的一致性或稳定性.而非測验或量表本身. .信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同一时候间.不同受试者或不同评分者而出现不同的结果: .信度是效度的必要条件,非充分条件. 信度低效度一定低.但信度高未必表示效度也高: 信度检验全然依赖

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并

相关系数是衡量变量之间相关程度的度量,也是很多分析的中的当中环节,SPSS做相关分析比较简单,主要是区别如何使用这些相关系数,如果不想定量的分析相关性的话,直接观察散点图也可以. 相关系数有一些需要注意的地方: 1.两变量之间存在相关,仅意味着存在关联,并不意味着因果关系.2.相关系数不能进行加减乘除运算,没有单位,不同的相关系数不可比较3.相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响.4.相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义 相关系数的假设检验中H0:相关系数=0,变量间没

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut

  现在是3月份,也是每年开年企业公司招聘的高峰期,同时有许多的朋友也出来找工作.现在的招聘他们有时会给你出一套面试题或者智力测试题,也有的直接让你上机操作,写一段程序.算法的计算不乏出现,基于这个原因我自己搜集了一些算法上的题型.希望对于大家有所帮助. 为什么说找出规律很重要?看下边第1,2,3,10题,都是先找到规律,才找到了编码的思路.画张图,在本子上演算下,都有助于我们找到规律.碰到问题,先不忙去敲代码,画张图,或者演算下,找到了解题的思路---解题,看清楚题是重中之重,看懂了题,题也就

前言: 任何一个互联网产品,哪怕是一个简单的页面,也会涉及到很多的需求,产品经理也会经常遇到这样的情况:老板,业务提的各种新需求一下子都扎堆,哪个需求对用户来说最重要,用户对我们的新功能是否满意?开发产品资源有限,开发.设计.测试人手总是不够用,这么多需求没办法都做,先做哪些需求? 这些都不应该是PM拍脑袋想出来的,其实产品经理的基本要求就是在有限的资源上,通过优化产品设计,提炼出正确.有效的需求,尽量避免在后续的设计.开发中临时改需求,至少要做到框架级的需求不大改,那么如何不用大脑YY出来或者

本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章. 上文讲解如何选择正确的分析方法,除了有正确的分析方法外,还需要把分析方法进行灵活运用.拿到一份数据,应该如何进行分析,总共有几个步骤,第一步第二步应该做什么,需要有个宏观把控,只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑.   本文章首先阐述数据的整体思维,即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数,接着针对常见的问卷进行思维剖析,并且提供思路框架,期许为大家带来一丝丝帮助. 第一部分 把控数据思维 如果想要把控好数据思维,简单来讲在拿到一份数据