验证性因子分析,是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法.尽管因子分析适合任何学科使用,但以社会科学居多. 目前有很多软件都可以非常便利地实现验证性因子分析,本文将基于SPSSAU系统进行说明. 验证性因子分析 Step1:因子分析类型 因子分析可分为两种类型:探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA). 探索性因子分析,主要用于浓缩测量项,将所有题项浓缩提取成几个概括性因子,达到减少分析次数,减少重复信息的目的. 验证性因子分析与探索性因子

本文主要分三个部分,首先简单介绍csrf,接着对照源码重点分析一下yii框架的验证原理,最后针对页面缓存导致的token被缓存提出一种可行的方案.涉及的知识点会作为附录附于文末. 1.CSRF描述 CSRF全称为“Cross-Site Request Forgery”,是在用户合法的SESSION内发起的攻击.黑客通过在网页中嵌入Web恶意请求代码,并诱使受害者访问该页面,当页面被访问后,请求在受害者不知情的情况下以受害者的合法身份发起,并执行黑客所期待的动作.以下HTML代码提供了一个“删除产

一,准备内容 在之前讲过的asp.net core 实现OAuth2.0四种模式系列中的IdentityApi客户端用到了以下配置代码 public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { services.AddMvc().SetCompatibilityVersion(CompatibilityVersion.Version_2_2); services.AddAuthentication("Bearer").Ad

知识补充 因为yii2 csrf的验证的加解密 涉及到异或运算 所以需要先补充php里字符串异或运算的相关知识,不需要的可以跳过 ^异或运算不一样返回1 否者返回 0在PHP语言中,经常用来做加密的运算,解密也直接用^就行字符串运算时 利用字符的ascii码转换为2进制来运算单个字符运算举例的ascii见下表 字符 二进制 ASCII a 1100001 97 b 1100010 98 c 1100011 99 d 1100100 100 计算结果 运算 二进制 ASCII a^b 0000 0

破解方法:找到安装目录下的文件:LicenseManagerDomain.js阅读得知,改软件用rsa加密用户信息,换行为用户信息的分隔符修改以下代码,然后打开软件点击菜单栏中的帮助->输入license软件即可获得授权,即可: function validate(PK, name, product, licenseKey) { var pk, decrypted; // edit by 0xcb return { name: "0xcb", product: "Sta

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何掌握正确的数据处理思维(文章链接:https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523530.html).在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何[掌握正确的数据处理思维].在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法解析,最后针对更深入的影响关系进行说明. 希望通过本文帮助大家更快地掌握数学分析的思维,使用正确和科学

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

1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难. PCA把所有样本当作一个整体处理,忽略了类别属性,所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理, 使得每个每个属性的均值均为0, 则有S=DTDS=DTD. PCA的目标是找到一个满足如下性质的数据变换: - 每对不同的新属性的协方差为0,即属性间相互独立: - 属性按照每个属性捕获的数据方差大小进行排序: - 第一个属性捕获尽可能多的数据

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

题注:主成分分析分析与因子分析也有不同,主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型.主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分:因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量.因子分析与回归分析不同,因子分析中的因子是一个比较抽象的概念,而回归因子有非常明确的实际意义! 一. 问题引入 你是否曾经遇到过以下问题: 二. 概念 1. 高中大家都读过吧?(没读过怎么可能看到我这篇文章,真闹心,哈哈!)那是一个以成绩论英雄的时代,理科王子.文科小生是时代标签!对一

在使用excel处理数据的时候,为了能更清晰的标示出满足特定条件的单元格,对单元格添加背景色是不错的选择.手工处理的方式简单快捷,但是当遇到大批量数据,就会特别的费时费力,而且不讨好(容易出错).通过代码来处理是个不错的选择,excel可以通过VBA编程来处理内部数据,在打开excel页面后,可以通过“alt + F11”组合键来启动VBA编程界面,跟VB的编程界面和语法一样,需要注意的是如何调用excel的内容.VBA通过sheet, range和cells三个层次来调用excel中的制定区域

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

之前一直是用semPlot这个包给来进行结构方程模型的路径绘制,自从用了tidySEM这个包后就发现之前那个包不香了,今天就给大家分享一下tidySEM. 这个包的很大特点就是所有的画图原始都是存在数据框中的,这样以来我们就可以像编辑excel一样改变图中元素的位置,非常的个性化. 例子说明 画图之前我们需要有一个画图的对象fit,也就是你的拟合成功的SEM模型 第二步是要将这个对象的图中的可以编辑的节点通过get_nodes(fit)得到,或者通过get_edges(fit)得到可以编辑的边

在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上.在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟.鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议. 最终的分析结

之所以为上集,是因为我并没有解决这个问题,写这篇博文的目的是纪录一下我所遇到的问题,以免自己忘记,其实已经忘了差不多了,写的过程也是自己回顾的过程,并且之前收集有关 ASP.NET 5 身份验证的书签已经太多了,所以必须记录下来. 在前年(2014-12-10),我写了这篇博文<爱与恨的抉择:ASP.NET 5+EntityFramework 7>,背景是我当时打算用 ASP.NET 5 重写一个 Web 项目,因为那时候 ASP.NET 5 刚发布不久(之前叫 vNext),所以当时抱了很大

由于实验室产品的监控模块的需求,需要绕过zabbix的验证模块,实现从二级平台到zabbix的无缝接入. 测试发现,zabbix的身份验证并不是想象的那么简单,为了实现功能,遂进行源码分析. zabbix常规登陆验证流程: 分析./include/classes/user/CWebUser.php中的login和logout可以了解到zabbix的常规验证流程. 主要逻辑如下: login 查询出对应用户名密码的user对象 检查该用户登陆尝试次数是否超出限制 根据查询的userid验证用户权限

Atitit.提升稳定性-----分析内存泄漏PermGen OOM跟解决之道...java 1. 内存区域的划分 1 2. PermGen内存溢出深入分析 1 3. PermGen OOM原因总结 2 4. 常见的类加载器和类型卸载的可能性总结 2 5. PermGen内存溢出的应对措施 3 6. 第二种就是使用oracle的BEA JDK,因为这个里面的JVM没有PermGen space 3 7. 参考 3 1. 内存区域的划分 java的内存泄漏基本上按照内存区域的划分可以分为: 1 堆

悲剧了,发现写完这篇blog没有配上这个格调超高的标题.   1.0问题背景 现在要实现一个带验证码网站的的自动登陆功能.验证码识别过程不再这篇文章的讨论之中.(之后有篇文章我会详细的总结验证码的识别过程).现在问题来了,怎么拿到你本次请求登陆页面的验证码图片? 2.0方案分析 现在有几种思路: (1)请求登陆页面,截取验证码图片,类似截屏,seleinum,webbrower的DrawToBitmap()等. (2)还是webbrower,将图片复制到剪切板在从剪切板中搞出来 HTMLCont

1.ArrayList源码和多线程安全问题分析 在分析ArrayList线程安全问题之前,我们线对此类的源码进行分析,找出可能出现线程安全问题的地方,然后代码进行验证和分析. 1.1 数据结构 ArrayList内部是使用数组保存元素的,数据定义如下: transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access 在ArrayList中此数组即是共享资源,当多线程对此数据进行操作的时候如果不进行同步控