卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验,如果分类变量有多个水平的话,则无法衡量每个水平间的联系.对此,虽然可以使用逻辑回归进行建模,但是如果分类变量的水平非常多,就需要分别设定哑变量,这样对于操作和解释都非常繁琐.而对应分析则是专门解决上述问题的方法,它特别擅长对两个分类变量的多个水平之间的对应性进行分析.常用于市场细分.产品定位.品牌形象及满意度研究. 对应分析最大的特点是通过直观的图形方式,展现分类变量不同水平之间的联系,水平越多,效果越好. 对应分析是一种多元统计分析方法,由于

测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

MINIX3  内核整体架构回顾及内核定 性分析 12.1 注意事项 由于本文档不对 I/O 文件系统做出分析,所以在此不对 MINIX3 整体做出一个分 析,本章主要是针对内核进程分析.并且这里的模型建立是非常理想化的. 12.2 MINIX3 架构 MINIX3 的设计理念就是设计一个比当前主流的系统更加稳定和可靠系统.从而 MINIX3 也就是提出一个非常经典的模式:就是系统服务器进程的概念.这些系 统服务器进程是外核的一部分,但是可以和内核通信.最为重要的设计理念是这 些服务器进程既然作

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

LINUX内核分析第一周学习总结——计算机是如何工作的 张忻(原创作品转载请注明出处) <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 一.汇编代码的工作过程 1.实验过程 int a(int x) { ; } int b(int x) { return a(x); } int main(void) { ) + ; } 汇编代码如下: 2.代码分析 二.计算机工作的过程 工作的大致过程是:用户将编制好的程序通过

linux内核分析第一周学习笔记 标签(空格分隔): 20135328陈都 陈都 原创作品转载请注明出处 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 1.1冯诺依曼体系结构:即具有存储程序的计算机体系结构 目前大多数拥有计算和存储功能的设备其核心构造均为冯诺依曼体系结构 实验截图及理解

Linux内核分析第一周学习博客 通过反汇编方式学习计算机工作过程 总结: 通过这次对一个简单C程序的反汇编学习,我了解到计算机在实际工作工程中要涉及大量的跳转指针操作.计算机通常是顺序执行一条一条的指令,如果有必要就通过寄存器跳转到特定的地址,再执行,然后通过一系列机制返回原有的地址,继续顺序执行. 在这个过程中,显然一旦指针的工作出现差错,就可能导致bug或者溢出漏洞.幸好现在有一些相关机制来避免发生类似情况,但是我们从程序员的角度出发还是要慎重. zl + 无转载 + <Linux内核分析

主要机器学习算法的project适用性分析 前段时间AlphaGo跟李世石的大战及相关的深度学习的新闻刷了一遍又一遍的朋友圈.只是这件事情,也仅仅是在机器学习的深度上进一步拓展,而机器学习的广度(也即project化实践)上,仍然没有什么突破性的理论或实践,用的领域继续用,不用的领域依旧不用. project性分析的作用 project上的琐事 机器学习的使命是使计算机强大的运算能力和存储能力转化为推演能力.能转化是一方面.转化的效率则是还有一方面.科研性质的AlphaGo,拥有近乎无限的计算资

SPSS缺失值得分析处理 在资料收集的过程中,由于各种原因可能导致数据收集不全,就会产生缺失值,且这种情况往往无法避免.如果缺失值处理不当,就会导致分析结果精度降低,出现偏倚甚至是错误的理论,因此缺失值的分析显得尤为重要.数据的缺失经常会存在着一定的规律,为了认识和研究缺失数据,按照数据缺失形式,我们常将其分为单元缺失与项目缺失两种. (1)单元缺失:只针对需调查的个案进行调查而没有得到个案信息.如对整个班级进行调查,发放60分调查表,部分调查对象未交回调查表导致的资料缺失.这种缺失在数据分析阶

如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

从攻防对抗辩证性分析jsp免杀 从最早的最朴素木马 <%@ page import="java.io.InputStream" %> <%@ page import="java.io.BufferedReader" %> <%@ page import="java.io.InputStreamReader" %> <%@page language="java" pageEncoding

作为 OpenStack 领域标杆性企业之一的 Mirantis 在2016年3月初发布了最新的 MOS 8.0 版本.本文试着基于公开资料进行一些归纳分析. 1. 版本概况 1.1 概况 社区版本:Liberty,默认集成的组件包括 Ceilometer.Cinder.Glance.Heat.Horizon.Ironic (首次支持).Keystone.Murano (an application catalog,首次支持).Neutron (使用 Open vSwitch 2.3.1:增强了

1. 概述 选择一个合适的嵌入式操作系统,可以考虑以下几个因素:  第一是应用.如果你想开发的嵌入式设备是一个和网络应用密切相关或者就是一个网络设备,那么你应该选择用嵌入式Linux或者uCLinux,而不是uC/OS-II.  第二是实时性.没有一个绝对的数字可以告诉你什么是硬实时,什么是软实时,他们之间的界限也是十分模糊的,这与你选择什么样的CPU,它的主频.内存等参数有一定关系.如果你使用加入实时补丁等技术的嵌入式Linux,如Monta Vista Linux(2.4.17版本),最坏的

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

2016年2月23日,学习,分析ansible代码 ansible是一种运维中使用的批量部署的工具,它本身是一种框架,具体的部署和架构分析,下面这篇文章讲的不错. http://os.51cto.com/art/201409/451927_all.htm 首先分析主文件ansible,代码和注释如下: 1. from __future__ import (absolute_import, division, print_function) 2. __metaclass__ = type 3. _

该系统有哪些强实时功能需求?需要对哪些实时事件进行实时响应,对允许的实时延迟的数量级进行估计. 答:数控系统中控制装置与现场设备通信的实时性要求,数控系统要快速而有效的对复杂而庞大的操作任务进行处理.例如插补计算,位置控制等.要求响应在毫秒级别. 如果你是软件设计者,要实现这些实时功能,要设计几个实时任务? 三个,一是解码的额是实行,二是插补计算的实时性,三是走刀闭环控制的实时性. 这几个实时任务是时间触发的还是事件触发的,如果是时间触发的,周期大约是多少? 是时间触发的,大约10ms 这几个实

我的jQuery版本为1.7* 这个版本代码比之前的版本优化了很多,结构也清晰了不少,就用最新的吧. 打开jQuery源代码 首先你能看到所有代码被一个 (function(window,undefined){ })(window) 这是个什么东西.. 首先,这是一个匿名函数(不懂?那就先去谷歌下吧): 其次,这是一个自调用匿名函数: 这段代码做了三件事 第一件:创建一个只给jQuery用的空间,我们估且就叫 “私有空间”,与C++的命名空间很相似,为了保证jQuery不与其他JavaScrip

[前言]这是国外知名博主 Davey Shafik所撰写的 PHP 应用性能分析系列的第一篇,阅读第二篇可深入了解 xhgui,第三篇则关注于性能调优实践. 什么是性能分析? 性能分析是衡量应用程序在代码级别的相对性能.性能分析将捕捉的事件包括:CPU的使用,内存的使用,函数的调用时长和次数,以及调用图.性能分析的行为也会影响应用性能. 影响的程度取决于基准测试.基准测试在外部执行,用于衡量应用真实性能.所谓真实性能,即终端用户所体验的应用表现. 什么时候应该进行性能分析? 在考虑是否进行性能分

第一周 计算机是如何工作的 第一节 存储程序计算机工作模型 1.冯·诺依曼结构模型:冯·诺依曼结构也称普林斯顿结构,是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构.程序指令存储地址和数据存储地址指向同一个存储器的不同物理位置,因此程序指令和数据的宽度相同. 2.CPU可以抽象成一个for循环,总是从内存中执行下一条指令. 内存:保存指令数据 CPU:解释执行指令.数据 内存与CPU通过总线连接. API:应用程序编程接口 ABI:二进制(指令编码)接口 例如:32位计算机X86,EIP

20135313吴子怡.北京电子科技学院 chapter 1 知识点梳理 第一节 存储程序计算机工作模型 1.冯诺依曼体系结构:即具有存储程序的计算机体系结构.目前大多数拥有计算和存储功能的设备(智能手机.平板.计算机等)其核心构造均为冯诺依曼体系结构 a.从硬件来看:CPU与内存通过主线连接,CPU上的IP(可能是16.32.64位)总指向内存的某一块区域:IP指向的CS(代码段)也在内存中:CPU总是执行IP指向的指令. b.从软件来看:API(应用程序编程接口,与编程人员)与ABI(程序与

Pentaho Data Integration(PDI)简介 1. PDI结构简介 图 1‑1 PDI核心组件 Spoon是构建ETL Jobs和Transformations的工具.Spoon可以以拖拽的方式图形化设计,能够通过spoon调用专用的数据集成引擎或者集群. Data Integration Server是一个专用的ETL Server,它的主要功能有: 功能 描述 执行 通过Pentaho Data Integration引擎执行ETL的作业或转换 安全性 管理用户.角色或集成