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

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如

1. 什么是TF-IDF tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术.tf-idf是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. 2. 如何用sklearn计算TF-IDF? 2.1 语料集 本文所用语料集为人机对话系统中的短文本语料,corpus列表中的每个元素

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

Softmax函数,或称归一化指数函数,它能将一个含任意实数的K维向量z"压缩"到另一个K维实向量\(\sigma{(z)}\)中,使得每一个元素的范围都在(0,1)之间,并且所有元素的和为1.该函数的形式通常按下面的式子给出: \[ \sigma{(z)_j}=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K} e^{z_k}} \quad for \, j = 1, ..., K\] 输入向量 [1,2,3,4,1,2,3]对应的Softmax函数的值为[0.024,0.0

1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 . 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,也是数据比较程序,比如Diff工具,和生物信息学应用的基础.它也被广泛地应

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 周东谕,2011年加入腾讯,现任职于腾讯互娱运营部数据中心,主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作. 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示"一个系统的混乱程度".系统的不确定性越高,熵就越大.假设集合中的变量X={x1,x2-xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2-pn}.那么这个集合的熵表示为: 举一个的例子:对游戏活跃用户进行分层,分为

如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串 1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 . 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,也是数据比较程序,比如

以下内容摘自:公众号- SPSS生活统计学 保存做复习之用. 峰度(Kurtosis) 峰度是描述总体(样本)中所有取值分布形态陡缓程度的统计量.通过计算可以得到峰度系数,峰度系数与分布形态的关系是: 峰度系数=3,扁平程度适中: 峰度系数<3,为扁平分布: 峰度系数>3,为尖峰分布: 正态分布的峰度系数为3.用SPSS计算峰度系数时,显示的结果是减去3后得到的数字,也就是与正态分布对比.所以SPSS的峰度系数与分布形态的关系是: 峰度系数=0,数据分布与正态分布的陡缓程度相同: 峰度系数&l

如何用excel统计调查问卷 有些人可能经常要对调查问卷进行统计,使用手写的方法(就是在纸上写正字的方法)虽然很方便,不过不方便在一定条件下进行统计,如在男士的条件下,使用诺基亚的手机有多少人.而用excel可以很方便得出此类统计结果,并且由于数据输入excel方便备查,也可以导入access等数据库再进行较复杂的处理.另一方面,因为excel大部分人都会,所以可以几台电脑同时录入数据,汇总时只需将数据复制到一个表中,简单快捷. 调查问卷的问题可以分为三类:单选题.多选题.主观题.主观题比较难统

有一个文本文件,里面某行某列为数字,那么如何用shell计算指定行(列)的和,方法如下 计算指定行的和: awk 'NR==3{for(i=1;i<=NF;i++)sum=sum+$i;}END{print sum}' 计算指定列的和: awk '{sum+=$1}END{print sum}

本文要解决两个问题: 1.在ajax的数据交互中,如何获得后台的处理进度? 2.在前台界面中,如何使用图形化的方式展示后台处理进度?   关于第一个问题,不是本文的重点,简单说一下思路.因为HTTP协议实际上是无状态的协议,前台的请求提交给后台之后,一般情况下都是后台处理完成才会向前台返回处理结果.如果想前台展示处理进度,有三个方法: 一.使用flush()函数.PHP中提供了 flush() 和 ob_flush() 函数,允许用户将缓存的内容输出,但是如果在服务器端使用了gzip压缩,这种方

更多云原生技术资讯可关注阿里巴巴云原生技术圈. Puppeteer 是什么? puppeteer 官网的介绍如下: Puppeteer is a Node library which provides a high-level API to control Chrome or Chromium over the DevTools Protocol. Puppeteer runs headless by default, but can be configured to run full (non

哲学告诉我们:世界是一个普遍联系的有机整体,现象之间客观上存在着某种有机联系,一种现象的发展变化,必然受与之关联的其他现象发展变化的制约与影响,在统计学中,这种依存关系可以分为相关关系和回归函数关系两大类,本次分享,jacky将跟您分享如何用python做相关关系,并以真实金融案例为依托,深入浅出,探讨相关分析在实际工作中应用. 基础铺垫 相关系数(correlation coefficient) 相关系数是变量间关联程度的最基本测度之一,如果我们想知道两个变量之间的相关性,那么我们就可以计算相

终于有了2个月的空闲时间,给自己消化沉淀,希望别有太多的杂事打扰.在很多课程中,我都学过卷积.池化.dropout等基本内容,但目前在脑海中还都是零散的概念,缺乏整体性框架,本系列博客就希望进行一定的归纳和梳理,谋求一个更清晰的思路. ## Outline 卷积 tensorflow-conv 池化 tensorflow-pooling 反向传播 梯度消散和梯度爆炸 ## Notes [卷积(Convolution)] 卷积的目的就是从原始数据中提取出特征,过程是利用卷积核(kernel)按照下

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

goods 商品列表页开发 布局编写 除了商品之外还有购物车,还有个详情页,挺复杂的. 两栏布局:左侧固定宽度,右侧自适应,还是用flex. 因为内容可能会超过手机高度,超过就隐藏.左右两侧的内容是可以上下滚动. good.vue: 为了兼容性问题呢,设置flex之后还设置了宽度,使得在不兼容flex的浏览器也能有80px的宽: 外壳就是这样了: 开始填内容了 同样的,我们还是利用vue-resource这个技术去拿到数据,获取goods数据: goods需要用data去绑定,因为后面需要用到g

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare

  关于模型 (来自以下PPT,从第4页开始)   关于初始值: 以下文档给出了三个模型的初始值计算的思路. 大致思路如下,建立一个p阶移动平均模型,估计出参数即为初始值,具体的根据三种不同的模型,有所差异.   来自谷歌的一下文档,给出了加法模型和乘法模型的初始值计算方法. 与这篇文章中的计算方法想对应   下述文档,采用Chatfield和Yar探讨出的方法,给出了乘法模型和加法模型的初始值确定方法:     总结,我觉得还是使用Teachers-guide-to-Holt-Winters1

最近又搞了一波网站的兼容,由于要求ie浏览器还是要兼容到ie8,所以调起来还是各种蛋疼. 现在就post一些做兼容的总结,可能不够全面,但是可以告诉大家如何避过一些坑.主要测试了chrome,firefox,ie8.9.11,360浏览器. 一.基本的css兼容: 1.可能很多人喜欢用css hack的形式去兼容ie浏览器,但是我自己用起来感觉其实不好使 .ie7-就不考虑了,问题在哪呢,就在ie8的甑别上,你怎么让样式只对ie8起作用.上网搜你可能会得到这样的答案: .selector { c

在开发应用系统界面时,往往需要进行很多.复杂的数据验证,当填写的数据符合规定,才能提交保存. jQuery MiniUI提供了比较完美的表单数据验证和错误显示的方式. 常见的表单控件,都有一个验证事件"validation". 通过监听处理“validation”事件,我们可以自定义验证规则逻辑.是否验证通过.验证错误描述等. //监听处理"validation"事件 textbox1.on("validation", function (e)