传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况,且必须为连续变量,而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围,使其可以分析非线性相关.数据为分类数据等情况,并且不再仅限于两个变量间的分析, 虽然具体算法非常复杂,但是过程却只要两步,首先对变量进行最优尺度变换,然后对其进行典型相关分析. 我们还是以之前的多重对应分析的案例数据进行分析 过程还是在分析—降维—最佳尺度

在之前介绍的线性回归模型中,有一个隐含的假设是自变量均为连续变量,但实际上自变量有时候是分类变量,类似于方差分析中的因素,这种分类自变量在回归分析中,也默认作为连续变量使用,这就会产生一个问题,如果是无序分类变量,那么各类别间没有高低之分,每变化一个单位,对于因变量的影响是相同的,无法分析当中的趋势,虽然可以使用哑变量,但是当分类变量过多或每个变量的类别水平过多时,这种方法非常繁琐,此外,当类别较多时,可能会存在某几个类别对因变量的作用相似,这是可分析的点,但是传统线性模型却将此信息忽略,造成信

linux系统性能调优第一步--性能分析(vmstat) 分类: LINUX 性能调优的第一步是性能分析,下面从性能分析着手进行一些介绍,尤其对linux性能分析工具vmstat的用法和实践进行详细介绍. ------------------------------------------ .性能分析的目的 )找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈): )提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?): )达到合理的硬件和软件配置: )使系统资源使用达到最大的平衡.(一般情况下系统良好运行

Java性能调优作为大型分布式系统提供高性能服务的必修课,其重要性不言而喻. 好的分析工具能起到事半功倍的效果,利用分析利器JMC.JFR,可以实现性能问题的准确定位. 本文主要阐述如何利用JMC分析系统性能 JMC:Java Mission Control JFR:Java Flight Recorder JMC:Java Mission Control JMC打开性能日志后,主要包括7部分性能报告,分别是一般信息.内存.代码.线程.I/O.系统.事件.其中,内存.代码.线程及I/O是系统分析

SPSS学习笔记之--Kaplan-Meier生存分析 一.概述 关于生存分析的相关概念,Kaplan-Meier用于估计生存函数,允许有一个分组变量进行生存率的组间比较,还容许一个分层变量.若不考虑其他混杂因素下生存分析的常用方法. 二.实例 要研究某种新药治疗相对于常规药物治疗对生存率有无改善,收集以下数据: months:生存时间(单位月),为连续变量. group:1=治疗组,2=对照组 status:0=出现结局,1=失访,2=实验结束时仍存活 三.操作步骤 菜单选择: 主对话框:按图

函数背景色 函数在图中以方框的形式表现出来.不同的背景色标志了该函数不同的作用: 白色背景的函数:不加区分的普通内部函数. 浅红背景的函数:libx264类库的接口函数(API). 粉红色背景函数:滤波函数(Filter).用于环路滤波,半像素插值,SSIM/PSNR的计算. 黄色背景函数:分析函数(Analysis).用于帧内预测模式的判断,或者帧间预测模式的判断. 绿色背景的函数:宏块编码函数(Encode).通过对残差的DCT变换.量化等方式对宏块进行编码. 紫色背景的函数:熵编码函数(E

[gevent源码分析] 深度分析gevent运行流程 http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751 一直对gevent运行流程比较模糊,最近看源码略有所得,不敢独享,故分享之. gevent是一个高性能网络库,底层是libevent,1.0版本之后是libev,核心是greenlet.gevent和eventlet是亲近,唯一不同的是eventlet是自己实现的事件驱动,而gevent是使用libev.两者都有广泛的应

Linux上使用Qt Creator进行C/C++开发http://my.oschina.net/eechen/blog/166969Qt Creator GDB调试前端(调试Nginx):http://static.oschina.net/uploads/space/2014/0217/025140_OJwD_561214.pngQt Creator Valgrind内存分析前端(分析Nginx内存):http://static.oschina.net/uploads/space/2014/0

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前言 MapReduce该分析是基于源代码Hadoop1.2.1代码分析进行的基础上. 该章节会分析在MapTask端的详细处理流程以及MapOutputCollector是怎样处理map之后的collect输出的数据. map端的主要处理流程 图1 MapTask处理流程 图1所看到的为MapTask的主要代码运行流程,在MapTask启动后会进入入口run函数.依据是否使用新的api来决定选择运行新的mapper还是旧的mapper,最后完毕运行向外汇报. 在这.我们选择分析旧的api,也就

http://icb.med.cornell.edu/wiki/index.php/Elementolab/ChIPseeqer_Tutorial [怪毛匠子 整理] ChIP-seq[核心分析 下游分析] Core Analysis : Peak detection: Split raw data then run ChIPseeqer Core Analysis : Quality Control: QC analysis for the raw reads (after Split raw

1.概述 本课程的视频教程地址:<用户行为分析之分析与设计> 下面开始本教程的学习,本教程以用户行为分析案例为基础,带着大家对项目的各个指标做详细的分析,对项目的整体设计做合理的规划,让大家能通过本课程掌握Hadoop项目的分析与设计.该课程主要包含以下课时: 他们分别是:项目整体分析,项目指标与数据源分析以及项目整体设计.如下图所示: 首先我们来学习第一课时:<项目整体分析>. 2.内容 2.1 项目整体分析 本课时简述分析一个项目产生的背景,以及该项目能给企业带来那些良好的结果

20145307陈俊达_安卓逆向分析_APKtools分析smail 引言 真刺激呢!到了第二篇博客了,难度开始加大,之前是简单的dex2jar和有图形界面的jd-gui,现在来隆重介绍强大的反汇编工具apktool,这次开始将使用汇编的知识了 直接开始 创建一个安卓程序,emptyactivity就行,主java代码和xml布局代码如下: public class MainActivity extends Activity { private final String ACCOUNT="jcl

linux服务器宕机分析/性能瓶颈分析   服务器宕机原因很多,资源不足.应用.硬件.系统内核bug等,以下一个小例子 服务器宕机了,首先得知道服务器宕机的时间点,然后分析日志查找原因 1.last reboot 此命令可以查看主机起来的时间,不是宕机的时间 reboot system boot 2.4.21-27.ELsmp Mon Sep 16 02:28 (07:02) //这个是主机起来的时间 2.sar -u -f /var/log/sa/sa16 |more 查看历史cpu情况 01

GIS 空间分析案例分析-错误排除经验总结 商务科技合作:向日葵,135—4855__4328,xiexiaokui#qq.com 目录:问题发现,问题分析,解决方法,结果 1. problem discovering (1) Executing: Clip build_update c47mul_radiometricCal_quac_4 D:\resultByXrk\classAggr_shp\data9.mdb\build_update_clip # Start Time: Sat May

前言 本篇主要总结一下MySQL数据库的几种日志,用于日常维护过程中问题解决和性能优化等,稍显基础,日常积累之用. 文章的部分内容会将MySQL数据库和SQL Server数据库部分内容做一个对比,非抨击孰优孰劣,只叙述技术,权做学习之用. 闲言少叙,直接进入本篇的正题. 技术准备 宿主于Ubuntu14.04.2平台下,基于MYSQL5.5.46版本. 日志文件记录了MySQL数据库的各种类型的活动,作为日常定位问题的最常用的一种分析手段,Mysql数据库中常用的日志文件分为以下几类:错误日志

简介:在oracle数据库中,有两个非常实用的自带监控工具EM(Enterprise Manager)和AWR(Automatic Workload Repository).其中,通过AWR报告可以生成易于阅读的监控报告,可协助进行性能问题的诊断和分析.本期将介绍一些AWR报告的基本使用和在性能问题诊断中的应用. 什么是AWR:      从oracle 10g开始,使用名为GATHER_STATS_JOB的计划任务来收集AWR的统计数据,AWR报告中收集了许多不同的统计数据,包括等待事件.各种

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