不多说,直接上干货! 以下是菜单栏 1.以下是文件栏: 2.以下是编辑栏 3.以下是查看栏   4.以下是数据栏: 5.以下是转换栏: 6.以下是分析栏: 7.以下是直销栏: 8.以下是图形栏: 9.以下是实用程序栏: 10.以下是扩展栏: 11. 以下是窗口栏: 12.以下是帮助栏: 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://w

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/173版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!     方差分析经常会出现不满足前提条件的情况,比如: 数据不符正态分布: 如何转换为正态: 方差不齐怎么办: 辛辛苦苦收集的原始数据,无法从中获取相应的结果.我们会很苦恼,不知下一步要如何去做. 我们一方面想通过参数检验获取相对准确的分析结论,另一方面却又不得不面对众多参数检验的前提假设条件难以满足的窘态. 如果遇到此类问题,

转摘:http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/04/27/2473683.html 了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS,各自的优缺点就非常明显了.微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具,微软联合SAS.Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA,微软还提供OLE DB for DM接口和MDX.所以SSAS的优势是管理.部署.开发.应用耦合方便. 但SQL Serv

IBM SPSS Statistics 26.0是IBM公司推出的一款用于统计学分析运算.数据挖掘.预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的程序. 下载 windows/mac/linux IBM SPSS Statistics 26.0 安装包 &pojie包: 微xin功重好 A酷君 回复 spss 获取! 需要下载安装包和pojie包,根据自己的操作系统选择对应的安装包下载,如:windows 64位系统就下载图中第2个... pojie包是一定要下载的,即图中第1个 安装教程 Win

前段时间,社区个人中心改版,看了下设计图,当时隐约感觉到有两个地方(圆环百分比,菜单栏定位导航)比较麻烦.设计图大致如下: 首先看圆环百分比,网上的做法大致分两种,一种是用了CSS3中的transform:rotate和clip两个属性,另一种用canvas的 http://www.cnblogs.com/eyeear/p/5278092.html (自己没有实践) html代码为: <div class="spinner spinner_{$key}" data-praise=

系列目录 似乎我们需要更多的模块了,我们有一个样例程序,可以帮助我们以后的系统开发做很多对照,我们稍后还有系统日志和系统异常的记录,这时浏览发生了困难,我们这一节来完成一个大家比较喜欢的东西吧,系统菜单栏,我们系统左边预留了一个位置,那里存放菜单,菜单在这里主要可以分为两种, 1. outlook模式,可以用easyui的accordion,做起来可以很漂亮,博客园很多人写的系统,我都看到了用这个,菜单前面还可以放菜单图标,这里给大家看一个效果(这是J-UI富客户端框架的菜单栏)优点是漂亮啊,缺

菜单栏提示利用的menu对象的needaction_counter属性,默认只能显示99个 多于99则显示99+ 如果希望显示完整的数字,则需要改动如下两个地方. 一.menu菜单的显示限制: 将第一行的99+替换为第二行的内容即可. 二.破除搜索上限100 这个在_needaction_count方法里: 重写该方法,去掉或者修改limit参数即可. 经过以上两步就能正常显示数量了. 转载不注明出处,公的木有小丁丁,母的没有小咪咪.

IntelliJ IDEA设置菜单栏大小的方法:File --Settings --Appearance & Behavior -- Appearance ,右边Override default fonts by(not recommended) 2.设置代码大小:File --Settings-Editor-Colors & Fonts -- Font,右边刚开始是不能编辑的,在右边 Scheme 处先Save as 后可以编辑大小了

1.简介 1)  .环境配置 2)  .提取页面 2).动态生成菜单(无限级别树) 2.系统环境配置 项目需要程序数据支撑,这里选择MVC5.0+EF6.0[SQLSERVER](不对MVC架构和SQLServer做出解读) 运行环境:VS2013+MVC5.0+EF6.1+SQLServer2012 解决方案名称:AppSolution 项目名称:App.Web(UI层)与App.Models(数据访问层) -直接访问模式 提取theme下的所有文件到MVC的Content,提取admin的i

从VS2010转到VS2013,2013新增的很多功能确实很方便,只是有一点,菜单栏文字变成全大写了,看着有点不习惯. 打开注册表编辑器,找到 HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\VisualStudio\12.0\General\ 这个目录,右键-> 新建一个注册表项 名称:SuppressUppercaseConversion,类型: REG_DWORD,值: 1 再重新打开VS2013,菜单栏文字又变回首字母大写了.

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型

广义线性混合模型是目前线性模型范畴内最为完备的模型框架,它是广义线性模型的进一步延伸,进一步突破适用条件,因变量既 可以非正态,也可以非独立,由于其最为复杂,因此SPSS对其输出结果采用模型格式,而不是传统的表格形式,下面我们来看一个 例子 我们还是使用一般线性混合模型的数据来进行拟合 分析—混合模型—广义线性

我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与

我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析因素作用,但是无法描述作用的大小和方向,并且无法进一步考察因素间的交互作用,这些都是卡方检验的局限,实际上卡方检验更多的用于行列交叉表,也就是列联表的分析. 以上问题似乎可以使用方差分析解决,但是方差分析仅适用于连续变量,对于分类变量除了可以使用Logistic回归之外,还可以使用对数线性模型,对数

Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛,和其他多元分析技术不同,判别分析并没有将降维作为主要任务,而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异,并且根据这个判别函数,将新加入的未知类别的样本进行归类,从这个角度讲,判别分析是从另一个角度对数据进行归类. 判别分析由于要建立判别函数,因此和回归分析类似,也有因变量和自变量,并且因变量应为分类变量,这样才能够最终将数据进行归类,而自变量可以是任意尺度变量,分类变量需要设置为哑变量. 既然和回归分析类似,那么判断分析也有一定的适用条件,这些适用条件也和

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分