arc42架构模板参考1. 简介与目标1.1 需求概述1.2 质量目标1.3 项目干系人2. 架构限制3. 范围与上下文3.1 业务上下文3.2 技术上下文4. 解决方案与策略5. 系统结构视图5.1 系统级（Level 1）5.2 应用级（Level 2）5.3 组件级（Level 3）5.4 类级别（Level 4）6. 运行时视图7. 部署结构视图8. 横向理念9. 架构决策10. 质量要
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2023-07-14 15:50:15
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目录肺活量影响因素分析报告一、研究目的二、数据来源和相关说明三、描述性分析3.1 样本描述3.2 数据可视化四、数据建模4.1 回归模型A4.2 回归模型B4.3 结果分析五、结论及建议5.1 结论5.2 建议六、代码肺活量影响因素分析报告 内容提要 本文基于LungCapData数据，进行了描述性统计分
关于什么是架构，一种比较通俗的说法是 “最高层次的规划，难以改变的决定”，这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终蓝图。从这个意义上说，人生规划也是一种架构。选什么学校、学什么专业、进什么公司、找什么对象、过什么样的生活，都是自己人生的架构。联系到软件开发:实际上业务类型+技术选型往往也决定整个项目的架构是怎么样的。具体到软件架构，维基百科是这样定义的:”有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于
09年接触Asp.Net编程，在10年开始接触三层，当时不懂架构更不了解三层的内在，只是知道通过三层产生的BLL、DAL、Model能够实现程序的方便管理，同时也因为代码生成器的帮忙，大大加快了开发的效率，我们可以用很短的时间来生成一个三层架构。现在一直从事C/S客户端开发（WPF），却发现现有的系统架构仍然可以使用层级思想来架构。 1.公共类库层公共类库包括一些通过类库和一些跟现有系统
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2023-07-09 13:41:14
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第四节 单因素、多因素方差分析单因素方差分析适用条件：单因素方a差分析用来检验3组以上的样本数据是否来自均值相等的总体。原理：单因素方差分析是独立样本t检验的拓展性分析内容，独立样本t检验只能检验两组数据，而方差分析可以检验3组以上的数据均值差异情况。案例： 现通过随机抽样的方式调查xxx地区320名公务员的职业幸福感，采用量表的方式进行调查问卷的设计，现样本数据已经收集齐，在此基础上想要研究不同
双因素方差分析流程一、案例分析当前收集了39名志愿者减重效果的相关数据，他们的生活方式可分为3种，现在研究人员想要研究生活方式和性别对于减重的影响，想要知道不同的生活方式和性别它们的减重效果之间是否具有显著性差异，收集的部分数据如下：研究中的“生活方式”、“性别”均为定类数据，“减重”为定量数据，想要研究不同生活方式、不同性别下减重效果的差异性可以使用双因素方差分析进行。二、前提条件双因素方差分析
案例背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收人不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。如何有效的利用地方财政收入，合理的分配，来促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，对地方财政收人进行预测，不仅是必要的，而且也是可能的。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相
Q1.什么是单因素分析和多因素分析？ 单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。 多因素分析亦称“多因素指数体系”。指数体系的一种。用于说明一个现象总变动受三个或三个以上因素影响时，其中每个因素的变化对总变动影响的方向和程度。分
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2023-08-10 21:21:01
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双因素方差分析简要介绍双因素方差分析目的：分析两个因素对实验结果的影响。 双因素方差分析种类：如果两个因素对实验结果的影响是相互独立的，分别判断单独因素对实验数据的影响，这时叫做无重复双因素方差分析。 如果有联系，那么叫做可重复双因素方差分析。双因素方差分析基本假定每个总体都服从正态分布：对于因素的每一个水平，其观察值是来自正态分布总体的简单随机样本。各个总体的方差必须相同：对于各组观察数据，是从
当我们打算软件APP开发的时候，还需要考虑一些因素才能帮助自己开发成功，不然很容易迎来开发失败的结局。那么软件APP开发要考虑什么因素？下面名锐讯动为大家总结四个因素不可忽略。
1.设定明确的目标。在开发之前，我们首先要设定明确的目标，也就是知道自己想要开发一个怎样的软件APP，具体包括内容，功能，架构，用户界面等等。只有明确目标之后，我们才能让开发商了解自己的具体要求
原创
2023-03-13 15:41:54
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1、数据背景有A、B、C、D四个地区，不同地区的销售量不一样，现抽取了不同时间段内每个地区的销售量，试使用方差分析的方法解决：1、每个地区间的销售量是否相同？2、不同月份的销售量是否相同？3、不同时间与地区的销售量是否相同？2、术语介绍学习方差分析，我们首先需要知道它所说的专业性术语，如：因素、水平、协方差、因变量，自变量等。单纯看定义可能会有点迷，下面我们通过一个栗子来看看这些术语具体是指什么：
前言在数据生命周期中，每个环节都可能引发数据质量问题，如前期设计发生定义不明确，那必会造成数据混淆，中期ETL过程异常更是会造成数据错误、后期应用若元数据不准确必会影响分析结果，所以控制好 数据生命周期中各环节，才能保障数据质量。下面内容是从技术、业务、管理 三大方向来介绍 影响数据质量的因素。说到数据质量问题的原因，做过BI或数仓项目的小伙伴肯定都知道，这是一个业务和技术经常
目录一：数据展示二：数据基本情况三：因变量分析步骤一：数据整理步骤二：直方图步骤三：描述性统计分析四、自变量分析步骤一：看整体数据步骤二：对分类变量(城区)分析1 自变量自身分布2 自变量对因变量的影响分析步骤三：对连续变量(面积)分析1 房屋面积对价格是否相关2 取对数2.1对Y取对数2.2 对X、Y取对数3 假设检验3.1 抽样3.2 单变量显著度分析--方差分析3.3 变量编码4 建模--
1 因素分析的基本原理1.因素分析含义因素分析是基于相关关系对众多数据进行降维(即简化)的数据处理方法，目的在于挖掘出众多数据后的某种结构。因素分析分为探索性因素分析和验证性因素分析，笔者将重点来介绍探索性因素分析。探索性因子分析含义：依据样本数据，根据变量间相关性的大小对变量进行分组，每组内的变量之间存在较高相关性，意味着这些变量背后有共同的制约因素，用这些公共因子来代替原始的众多变
参见http://newgenerationresearcher.b ... 0/blog-post_29.html 主成份分析 (principal component analysis，简称PCA) 是在因素分析里面常看到的，但这个名词常被误用、混用，而且有时候统计软体里面所用的词汇也不一致，造成许多困扰。我也困扰了很久，这篇是防健忘笔记，有误请更正。 严格地说，主成份分析 (PCA) 与因素
前言最近公司因业务发展需要建设一个新应用，在架构设计时我也有机会能在提供一些建议，这个过程还是比较有趣的，要找到符合业务场景和用户需求的技术，并且要考虑未来的扩展性，相对来说还是比较困难的。涉及到后端、前端、开发规范、运维等多个方面的大量技术内容，为了以后能在类似的工作中变得更容易，我决定在本期内容中进行整理，列出一些在新项目建设时需要考虑的一些问题。提前声明一下，本期内容在大多数问题下只提供一些
上一讲，我们讲了方差分析的原理和R实现（xxxxx），但是，在发现至少存在一组与其他组之间存在差异以后，我们如何知道具体是哪两组间存在差异。 方差分析需要满足几个条件，他们的假设检验条件的检验方法是什么？如果数据不满足假设条件，要怎么办？今天，小编就带大家来一一回答这些问题。1. 方差分析各组均值之间的两两成对比较首先，如第十四讲，我们已经完成了如下操作，发现方差分析P值 <
回归分析回归分析概述基本概念可以解决的问题基本步骤和分类线性回归一元线性回归多元线性回归 回归分析概述基本概念回归分析是处理多变量间相关关系的一种数学方法。相关关系不同于函数关系，后者反应变量间的严格依存性，而前者则表现出一定程度的波动性或随机性，一个自变量可以对应多个因变量。 回归分析和相关分析往往不加区分，广义上说，相关分析包括回归分析，但严格来说两者又是有区别的。相关分析常用回归分析来补充
单因素方差分析 由单因素方差分析的名字，我们可以知道单因素指的是一个因素，即一个自变量，一个因变量，采用方差的方式进行分析。单因素方差表的核心内容是利用组间的离差平方和比上组内离差平方和。（注：离差平方和指的是各项与平均项的差的平方求和）根据上述所求的参数，与已知的显著性参数比较，我们可以得到组间的差异和组内的差异的大小到底有多少，如果所求参数比较大，那么说明组间差异比较大，说明这个单因素的影响很
## R语言单因素多因素分析
### 1. 流程概述
在进行R语言中的单因素和多因素分析之前，我们首先需要了解整个流程。下面是针对单因素和多因素分析的流程图：
```mermaid
classDiagram
class "数据准备" as D
class "单因素分析" as S
class "多因素分析" as M
class "结果解读" as R
