之前介绍过的基于线性模型的方差分析,虽然扩展了方差分析的领域,但是并没有突破方差分析三个原有的假设条件,即正态性.方差齐性和独立性,这其中独立性要求较严格,我们知道方差分析的基本思想其实就是细分,将所有对因变量产生影响的因素逐一摘出,但是如果各观测值之间相互影响,这样在细分影响因素的时候,是很难分出到底是自变量的影响还是观测值之间自己的影响.虽然随机抽样会最大程度的使数据满足独立性,但是有时候这种方法并不奏效,比如随机抽取受访者分析其消费特征,这里就假定所有受访者的之间是相互独立的,然而仔细想想

一般线性模型.混合线性模型.广义线性模型 广义线性模型GLM很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关.这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片药退烧0.1度,两片药退烧0.2度,以此类推:这种情况就是一般线性模型),也可能是比较复杂的其他关系,如指数关系(一片药退烧0.1度,两片药退烧0.4度),对数关系等等.这些复杂的关系一般都可以通过一系列数学变换变成线性关系,以此统称为广义线性模型.广义线性混合模型GLMM比较复杂,GLM要求观测值误差是随机的,而GLMM则要求

有时候,单独对一张图像进行处理是很难或者根本达不到我们想要的效果的.一个好的滤镜效果的诞生,往往要经过很多复杂步骤.细致微调.图片应用效果观察以及很多图层叠加. 我在JSWidget上发现了一些常用混合算法,对应着一些常用混合模式,通过这些blend modes,我们可以指定两张图像如何混合. 不过在此之前,我们需要纯颜色图像和渐变图像来做辅助: + (UIImage *)imageWithColor:(UIColor *)color size:(CGSize)size { // http://

广义线性模型 前面我们举了回归和分类得到例子.在回归的例子中,$y \mid x;\theta \sim  N(u,\sigma ^{2})$,在分类例子中,$y\mid x;\theta \sim  Bbernoulli(\phi)$ 广义线性模型是基于指数函数族的,指数函数族原型为: $p(y;\eta) = b(y)exp(\eta^{T}T(y)-a(\eta))$ $\eta$为自然参数,$T(y)$为充分统计量,一般情况下$T(y)=y$.选择固定的T,a,b定义一个分布,参数为$\

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

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

什么叫做原生App? 原生App是专门针对某一类移动设备而生的,它们都是被直接安装到设备里,而用户一般也是通过网络商店或者卖场来获取例如    The App Store  与  Android Apps on Google Play . 随便说几个原生App的例子,比如iOS 的 Camera+  以及Android 的  KeePassDroid 什么叫做移动Web App? 一般说来,移动Web App都是都是需要用到网络的,它们利用设备上的浏览器(比如iPhone的Safari)来运行,

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导

近期开发几个项目,牵涉到android的几种开发模式.对于原生态开发.web 应用开发以及混合模式开发,本人觉得并非哪一种就是最好的,哪一种就是最差的,这个全然是依据项目的实际需求,选择一种合适的开发模式.他们同一时候具备自己的长处,同一时候也有自身的缺点,我们依据实际情况,取当中的长处,尽量避免掉缺点,才是最好的开发模式.以下,我们就一同看看,这三种开发模式,究竟有什么差别.以下结合现有网上资料,感觉还是非常不错,和大家分享一下. 一.原生应用 (也称本地开发 Native App)  你使用

一. 监视锁(Monitor和lock) 1. Monitor类,限定线程个数的一把锁,两个核心方法: Enter:锁住某个资源. Exit:退出某一个资源. 测试案例:开启5个线程同时对一个变量进行自增操作,结果变量有序的输出,说明该锁同时只允许一个线程访问. 但是写法很麻烦,每次都要try-catch-finally,还要声明bool变量.这个时候lock语法糖就很好的解决了这个问题.  代码实践: static object lockMe = new object(); { ; i < ;

还记得上学那会老师专门敲了黑板,强调方差分析很重要..单因素方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),如果变量多,就是多因素方差分析,还需要考虑到多重共线性, 也就是线性代数里的那些知识了. 现在写paper,基本上要用两种不同的方法做数据分析相互验证.比如用R和SPSS或者SAS,DPS之类. 但不论用什么方法,基本原理都是一样的,结果应该也一样. 首先,做方差分析的三大前提条件: 1.独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 2.正态性

摘要: 前面介绍了less的变量和extend语法,今天在研究下混合属性(Mixin).混合可以说是less的另一个特征,你可以将通用属性定义在一块,然后使用时直接调用此混合属性. 混合: 在 LESS 中我们可以定义一些通用的属性集为一个选择器,然后在另一个选择器中去调用这些属性. 例如: .a, #b { color: red; } .mixin-class { .a(); } .mixin-id { #b(); } 编译后 .a, #b { color: red; } .mixin-cla

一.广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前,先回顾一下基本线性模型,也就是线性回归. 在线性回归模型中的假设中,有两点需要提出: (1)假设因变量服从高斯分布:$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma }^{2}})$,那么因变量$Y\sim N({{\theta }^{T}}x,{{\sigma }^{2}})$. (2)模型预测的输出为$E[Y]$,根据$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,$E[Y]=E[{{

一.Web 应用 Web应用本质上是为移动浏览器设计的基于Web的应用,它们是用普通Web开发语言开发的,可以在各种智能手机浏览器上运行. 优点: 支持设备广泛: 较低的开发成本: 可即时上线: 无内容限制: 用户可以直接使用最新版本(自动更新,不需用户手动更新). 缺点: 表现略差(对联网的要求比较大): 用户体验没那么炫: 图片和动画支持性不高: 没法在App Store中下载.无法通过应用下载获得盈利机会: 要求联网: 对手机特点有限制(摄像头.GPS等). 对于这些缺点,如果能把HTML

_ 阅读目录 一:什么是离线优先? 二:常用的缓存模式 三:混合与匹配,创造新模式 四:规划缓存策略 五:实现缓存策略 回到顶部 一:什么是离线优先? 传统的web应用完全依赖于服务器端,比如像很早以前jsp,php,asp时代,所有的数据,内容和应用逻辑都在服务器端,客户端仅仅做一些html内容渲染到页面上去.但是随着技术在不断的改变,现在很多业务逻辑也放在前端,前后端分离,前端是做模板渲染工作,后端只做业务逻辑开发,只提供数据接口.但是我们的web前端开发在数据层这方面来讲还是依赖于服务器端

最近有人在讨论是原生开发好还是,混合开发好,以下是引用了数据来说: 最近原生应用.Web应用.混合应用的名字让我们听得比较熟悉了,现在我们就通过评析各种应用的优缺点来更进一步看看这三者的区别. 一.原生应用 你使用过微软PowerPoint或者Word吧?这些可直接在你电脑上运行或者在智能手机上运行,简单来说,原生应用是特别为某种操作系统开发的,比如iOS.Android.黑莓等等,它们是在各自的移动设备上运行的. 优点: 可访问手机所有功能(GPS.摄像头): 速度更快.性能高.整体用户体验不

一.原生开发(Native App开发) 原生开发,是在Android.IOS等移动平台上利用官方提供的开发语言.开发类库.开发工具进行App开发.比如Android是利用Java.Eclipse.Android Studio:IOS是利用Objective-C和Xcode进行开发. 通俗点来讲,原生开发就像盖房子一样,先打地基然后浇地梁.房屋结构.一砖一瓦.钢筋水泥.电路走向等,都是经过精心的设计. 原生APP也一样:通过代码从每个页面.每个功能.每个效果.每个逻辑.每个步骤全部用代码写出来,

变量(variables) Less中采用" @ "定义变量,使用时直接使用"@命名符". 作为普通变量 // 命名: @color:red; // 调用: div{ color:@color; } 普通用法即为变量作为属性值时. 作为选择器和属性名的变量 @kuandu:width; .{@kuandu}{ @kuandu:150px;} 作为选择器需要用花括号{}来包含.作为属性名时,和属性值的调用方法一样. 作为URL @myURL:" http:/

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型