SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

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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

题目来自lintcode, 链接:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/longest-palindromic-substring/ 最长回文子串 给出一个字符串(假设长度最长为1000),求出它的最长回文子串,你可以假定只有一个满足条件的最长回文串. 样例 给出字符串 "abcdzdcab",它的最长回文子串为 "cdzdc". 挑战 O(n2) 时间复杂度的算法是可以接受的,如果你能用 O(n) 的算法那自然更好. 一. 首

Manacher's algorithm 以\(O(n)\)的线性时间求一个字符串的最大回文子串. 1. 预处理 一个最棘手的问题是需要考虑最长回文子串的长度为奇数和偶数的情况.我们通过在任意两个字符之间填充 # 的方法, 将原字符串 \(S\) 转化为辅助字符串 \(T\),具体例子如下: S = a b a a b a T = # a # b # a # a # b # a # 转化后便可不必再考虑奇偶问题,同时辅助字符串的长度也变为奇数. 转化后字符串\(T\)的长度为奇数: 在长度为奇数

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

转载:http://a.codekk.com/detail/Android/lightSky/%E5%85%AC%E5%85%B1%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%82%B9%E4%B9%8B%20Android%20%E5%8A%A8%E7%94%BB%E5%9F%BA%E7%A1%80 一 传统 View 动画(Tween/Frame) 1.1 Tween 动画 主要有 4 中:缩放.平移.渐变.旋转 文件位置: res/anim/filename.xml编译资源的数据类型:an

最大似然估计: 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”.简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知.我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布的.下面我们具体描述一下最大似然估计: 首先,假设为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为

今天转载JAVA模块化系列的三篇文章. 在过去几年,Java模块化一直是一个活跃的话题.从JSR 277(现已废止)到JSR 291,模块化看起来是Java进化过程中的必经一环.即便是基于JVM的未来语言,比如Scala,也考虑了模块化的问题.本文是关于模块化Java系列文章中的第一篇,讨论模块化的含义,以及为什么要关注它. 什么是模块化? 模块化是个一般概念,这一概念也适用于软件开发,可以让软件按模块单独开发,各模块通常都用一个标准化的接口来进行通信.实际上,除了规模大小有区别外,面向对象语言

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出

1.K-近邻算法(KNN)概述 K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理:存在一个样本数据集合(也称作训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签(即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系).输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 例如

循序渐进的学习步骤是: Markov Chain --> Hidden Markov Chain --> Kalman Filter --> Particle Filter Markov不仅是一种技术,更是一种人生哲理,能启发我们很多. 一个信息爆炸的时代 一.信息的获取 首先要获得足够多的信息以及训练数据,才能保证所得信息中包含足够有价值的部分.但往往因为“面子”.“理子”.“懒"等原因,在有意无意间削弱了信息的获取能力. 二.信息的提取 信息中包含噪声,噪声中充斥着“有意无

Q: 栈.队列与数组的区别? A: 本篇主要涉及三种数据存储类型:栈.队列和优先级队列,它与数组主要有如下三个区别: A: (一)程序员工具 数组和其他的结构(栈.队列.链表.树等等)都适用于数据库应用中作为数据记录.它们常用于记录那些对应于现实世界的对象和活动的数据,如职员档案等,这些结构便于数据的访问:它们易于进行插入.删除和查找特定数据项的操作. 然而,本篇要讲解的数据结构和算法更多的是作为程序员的工具来运用.它们主要作为构思算法的辅助工具,而不是完全的数据存储工具.这些数据结构的生命周期

题目描述 在一个4*4的棋盘上有8个黑棋和8个白棋,当且仅当两个格子有公共边,这两个格子上的棋是相邻的.移动棋子的规则是交换相邻两个棋子.现在给出一个初始棋盘和一个最终棋盘,要求你找出一个最短的移动序列使初始棋盘变为最终棋盘. Klux说:"这么简单的题目,我都会做!" 输入格式: 第1到4行每行四个数字(1或者0),描述了初始棋盘 接着是一个空行 第6到9行每行四个数字,描述了最终棋盘 输出格式: 输出只有一行是一个整数n,表示最少的移动步数. 输入样例#1: 1111 0000 1

C#常见的设计模式 一.概要: 模式分为三种,设计模式.体系结构模式与惯用法.其中惯用法是一种语言紧密相关的模式,例如,定界加锁模式其实是一种惯用法. 在C#项目开发过程中,很多情况下您已经使用了某些模式,但或许您并不知道自己所使用的这种解决方案是一种已经被总结归纳的模式. 工厂.策略.桥接.模板方法.代理等等23种Gof经典模式是属于设计模式,设计模式的粒度相对较小,基本上用于提高模块内部的可扩展性和可维护性需求 三层.MVC.IoC/DI等属于体系结构模式,粒度比设计模式大,它是从项目的整体

4.5 String Table:字符串表 字符串表节区包含以 NULL( ASCII 码 0) 结尾的字符序列, 通常称为字符串. ELF 目标文件通常使用字符串来表示符号和节区名称. 对字符串的引用通常以字符串在字符串表中的下标给出. 一般, 第一个字节(索引为 0)定义为一个空字符串.类似的,字符串表的最后一个字节也定义为 NULL,以确保所有的字符串都以 NULL 结尾.索引为 0 的字符串在不同的上下文中可以表示无名或者名字为 NULL 的字符串. 允许存在空的字符串表节区,其节区头部

似然与概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率(Probability)几乎是一对同义词,但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念.概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生之前依据环境所对应的参数来预测某件事情发生的可能性,比如抛硬币,抛之前我们不知道最

四.应用缓存 使用spring应用缓存.使用方式:使用@EnableCache注解激活Spring的缓存功能,需要创建一个CacheManager来处理缓存.如使用一个内存缓存示例 package com.github.bjlhx15.gradle.demotest; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import or

以下来自solr in action. 包含: 词项频次.查询词项出现在当前查询文档中的次数. 反向文档频次.查询词项出现在所有文档总的次数. 此项权重. 标准化因子: 字段规范: 文档权重. 字段权重. 长度归一化.消除长文档的优势.因为长文档的词项频次一般会比较大. 协调因子.避免一个文档中出现某一个词项的次数太多导致总分值太大.目的是让结果中包含更多的是出现所有词项的文档. 具体说明见下文. 以下转载自网络.原文地址: http://tec.5lulu.com/detail/110d8n2

转载地址:http://p.codekk.com/blogs/detail/559623d8d6459ae793499787 一 传统 View 动画(Tween/Frame) 1.1 Tween 动画 主要有 4 中:缩放.平移.渐变.旋转 文件位置: res/anim/filename.xml编译资源的数据类型:an Animation资源引用:Java: R.anim.filenameXML: @[package:]anim/filename <?xml version="1.0&q