看似小小的中介,废了我好多脑细胞,这个东西真的不简单,从7月份有人问我,我多重中介,到现在的纵向数据中介,从一般的回归做法,到结构方程框架下的路径分析法,到反事实框架做法,从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量,很浩渺的系统知识,今天开始一点一点给大家写. 今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验,一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序,纵向数据才是探讨中介的理想数据形式: In practice, it is strongly recommended to establish

SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析?如倒U形曲线 传统的线性回归模型用的比较多,但有时候变量之间的关系更符合非线性关系,此时使用非线性模型其拟合度会更好,模型预测效果更佳.在非线性关系中,如果涉及中介或调节变量,那么就是非线性中介效应或调节效应模型,以下面模型为例: 以上只是举例而已,实际上变量之间的非线性关系比较复杂,有很多可能.那我们如何检验非线性中介效应或非线性调节效应呢? 博主南心根据经验,提出以下思路: 首先,通过曲线估计试探各个变量之间的函数关系,如果以确定非线性直接作

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析 在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo

# -*- coding:utf-8 -*- # 数据集成 import csv import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #客户信息 basicInfo = pd.DataFrame.from_csv('datas/basicInfo_train.csv', header=0, sep=',', index_col=0, parse_dates=True, encoding=None, tupl

什么是WinPcap WinPcap是一个基于Win32平台的,用于捕获网络数据包并进行分析的开源库. 大多数网络应用程序通过被广泛使用的操作系统元件来访问网络,比如sockets.  这是一种简单的实现方式,因为操作系统 已经妥善处理了底层具体实现细节(比如协议处理,封装数据包等等),并且提供了一个与读写文件类似的,令人熟悉的接口. 然而,有些时候,这种“简单的方式”并不能满足任务的需求,因为有些应用程序需要直接访问网 络中的数据包.也就是说,那些应用程序需要访问原始数据包,即没有被操作系统利

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析.   什么是处理误差 (treatment error).组间误差(between-group error).处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西.处理误差 (treatment error) — 组间误差(between-group error) 由于不同处理造成的误差,它反映了处理(超市位置)对观测数据(销售额)的影响,因此称为处理效应(tre

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:张耀杰 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 概念介绍: 企业的资产包括流动资产.固定资产.无形资产.股东权益等等,本期给大家介绍企业资产的数据爬取与分析.财务分析包括偿债分析.营运分析.盈利分析.收现分析.发展能力等,这五个内容在下期分模块给大家进行介绍. 首先,给大家介绍财务分析常用的方法.

明文固定,密钥改变一个字节 假定明文为11111111(00000001 00000001 00000001 00000001 00000001 00000001 00000001 00000001): 密钥为12345678(00000001 00000010 00000011 00000100 00000101 00000110 00000111 00001000). 密钥变动为10345678(00000001 00000000 00000011 00000100 00000101 000

代码托管地址:https://github.com/hoohack/zhihuSpider 这次抓取了110万的用户数据,数据分析结果如下: 开发前的准备 安装Linux系统(Ubuntu14.04),在VMWare虚拟机下安装一个Ubuntu: 安装PHP5.6或以上版本: 安装MySQL5.5或以上版本: 安装curl.pcntl.pdo扩展. 使用PHP的curl扩展抓取页面数据 PHP的curl扩展是PHP支持的允许你与各种服务器使用各种类型的协议进行连接和通信的库. 本程序是抓取知乎的

http://blog.csdn.net/u011318735/article/details/17424349 既然学习了USB,那就必须的搞懂USB设备与USB主机数据是怎么通讯的.这里主要讲设备端,因为我们的代码是做USB设备用的. 我们需要必须要定义了USB中断.起始在STM32的中断向量表中给USB两个中断,我们可以在stm32f10x.h中找到这两个中断: USB_HP_CAN1_TX_IRQn = 19, /*!< USB Device High Priority or CAN1

PS: 这个实现对于某些特定情况未必是最佳实现,可以用数组来代替队列来实现 参照TCP/IP详解第二卷24~29章,详细论述了TCP协议的实现,大概总结一下TCP如何向应用层保证数据包的正确性.可靠性,即TCP如何实现对数据报文的重组. 首先要设计两个报文队列,一个存放正常来到的报文,一个存放失序到来的报文. 比如正常报文队列最后一个报文数据如下: 报文数据段第一字节的序号                      数据报长度 seq1=100 len1=100 下一个来到的报文可能有多种情况,

以下摘录<步骤吓得核心--软-core处理器的室内设计与分析>一本书 13.7DCache使用情景之中的一个--存储指令运行阶段DCache失靶 存储指令运行阶段DCache失靶这样的情景在通写法.回写法策略下有不同的运行过程,在通写法策略下直接写存储器中相应的地址,不操作DCache. 在回写法策略下.首先推断目的地址相应的DCache中文件夹表的line是否被改动,假设是(Dirty为1).则将该line写回到内存,然后将目的地址所在的内存块读入DCache,填充到相应line,然后再改动

这篇文章主要是从原理, 手册和源码分析在PHP中查询MySQL返回大量结果时, 内存占用的问题, 同时对使用MySQL C API也有涉及. 昨天, 有同事在PHP讨论群里提到, 他做的一个项目由于MySQL查询返回的结果太多(达10万条), 从而导致PHP内存不够用. 所以, 他问, 在执行下面的代码遍历返回的MySQL结果之前, 数据是否已经在内存中了? - while ($row = mysql_fetch_assoc($result)) { // ... } 当然, 这种问题有许多优化的

作者原创,未经博主允许,不可转载 在前面分析和讲解了用java代码分别实现饼状图和折线图,在工作当中,也会遇到很多用ajax进行异步请求 实现highchart. 先展示一下实现的效果图: 用ajax请求获取数据库后台数据,可以实现异步刷新的效果,其主要实现放在了js代码,即客户端实现请求, 这样可以减轻服务器端的压力. 先展示js处代码: <!-- 播放统计柱型折线图 --> <script type="text/javascript"> var chart;

作者原创:未经博主允许不许转载 在上一篇的博客中,展示和分析了如何做一个饼状图,有疑问可以参考上一篇博客. 现在分析和展示折线图的绘制和案例分析, 先展示效果图: 与饼状图不同的是,折线图展现更多的数据,也会体现出更多的自动性. 先展示一下js代码: <!-- 播放类型统计折线图 --> <script type="text/javascript"> $(function () { var livFlowList=document.getElementById(