SPSS分析技术:非线性回归;非线性回归与曲线直线化有哪些异同点及优劣势 本文介绍的非线性回归就是针对以上更为复杂的问题而提出的一个通用的模型框架,它采用迭代方法对用户设置的各种复杂曲线模型进行拟合, ...
2017-06-0510个基于JavaScript的机器学习实例 随着人工智能技术的发展,机器学习越来越受到开发者们的关注,从而也导致了机器学习库如雨后春笋般的涌现出来,而且没有任何放缓的趋势。虽然,传统意义上 Python 已 ...
2017-06-05R+SQLServer的大数据管理 在学习和使用R语言的过程中,在数据文件的选择方面,由于csv文件在各大数据库软件以及统计分析软件都有很好的兼容性,所以一直被广泛地用作数据储存传输。笔者最近手头上有一个10多G的 ...
2017-06-04SAS—HASH对象的应用 HASH table原理 先介绍下hash的原理吧。hash table其实就是散列表,也叫哈希表,根据关Key-value键值对而直接进行访问的数据结构。它通过把key-value映射到表中一个位置来访问记录,不 ...
2017-06-04sas信用评分之第二步变量筛选 今天介绍变量初步选择。这部分的内容我就只介绍information –value,我这次做的模型用的逻辑回归,后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量,期待我把。 Iv值的介绍你们 ...
2017-06-04主成分分析在SPSS中的应用 一、引言 主成分分析的背景是研究中经常会遇到多指标的问题,这些指标间往往存在一定的相关,直接纳入分析不仅复杂,变量间难以取舍,而且可能因多元共线性而无法得出正确结论。主成 ...
2017-06-04如何利用SPSS产生随机数字表 在医学研究中,科研工作者常常需要把研究对象进行随机分组,实现不同处理因素实验顺序的随机化或在总体中随机抽取部分样本作为研究。以上问题均涉及到统计学中随机化的问题,其目的主 ...
2017-06-04Python标准库的学习准备 Python标准库是Python强大的动力所在,我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广,所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存,CPU,磁盘存储以 ...
2017-06-04如何写出高性能SQL语句 1、 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万 ...
2017-06-03SQL优化经验总结34条 我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享! (1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE 的解 ...
2017-06-03spss中syntax经典程序 spss中compute生成随机数: INPUT PROGRAM. - LOOP #I=1 TO 1000. - COMPUTE Uniform_Distribution = UNIFORM(100). - COMPUTE Normal_Distribution = RV.NORMAL(50,25). - COMPUTE Po ...
2017-06-03spss中table容易被忽视的技巧 1、变量的类型: 注:想要变类型的话,直接用左键点变量,然后点右键(选择你想要的类型点左键) 2、output的数据形式设置,菜单操作见:(format是数据形式,Decimal ...
2017-06-03SPSS把一个数据样本随机分为两部分 1、打开SPSS数据文件。 2、选择DATA>SELECT CASES,打开“Select Cases”对话框 3.选择“Random sample of cases”, 单击“Sample”按钮,打开“Select Ca ...
2017-06-03R语言-选择“最佳”的回归模型 尝试获取一个回归方程时,实际上你就面对着从众多可能的模型中做选择的问题。是不是所有的变量都要包括?抑或去掉那个对预测贡献不显著的变量?还是需要添加多项式项和/或交互项 ...
2017-06-03SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善。线性趋势检验中最常用的一种方法就是Coc ...
2017-06-02R语言学习之向量—启航 通过前面几篇,相信就算是新手也对R语言的历史,R运行环境有了大概的了解。下面就R语言特殊的赋值符号与基本数据元素——向量做简要概述。 1、赋值符号 相信大家学过的编程语言中,赋值 ...
2017-06-02如何用SPSS做ROC曲线分析 一、ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为 ...
2017-06-02七个你现在就该学习Python的理由 实际上这要看你怎么看待它,生命线长本身就是件好事,说明它稳定且可靠。如果你是像其他许多人一样都是从 Java、C 或者 Perl 开始进入职业生涯的,那么学习Python的曲线基本上 ...
2017-06-02R语言-基本数据管理合作 在开始数据分析之前,我们有必要按照自身对数据的需求,对数据管理。数据管理是数据分析工作的前提,只有保障数据合理、可靠、有效的获取,才能使得后续对数据的处理工作顺利开展。以下 ...
2017-06-02R语言-数据的重构和整合 在数据初步处理过程中,我们时常遇到这样的问题,就是数据包含我们所要的信息,格式却与我们预期的样式不符。我们可能需要在原有数据的基础上进行处理,增加变量的个数或者对数据框进行 ...
2017-06-02数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
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