尽管 SPSS 很受欢迎，但同时也有一些缺点。例如：①不同分析变量的命名规则不一致(这对于第一次学习统计的学生来说会很困惑)。②对于诸如t检验之类的分析，缺乏简单的效应量测量方法(美国心理学协会APA多年来一直强调效应量的重要性，但 SPSS 仍然没有包括 Cohen’s d)。③静态输出，如果数据有任何变化，需要用户完全重新运行分析(速
Common Stumbling Blocks
本段简单的列出容易使人出错的变动（初学者应该注意）。· print语句被print()函数取代了，可以使用关键字参数来替代老的print特殊语法。例如：
Old: print "The answer is", 2*2
New: print("The answer is", 2*2)
Old: print x,
Python代替VBA之说早就听说微软想用Python代替VBA开发Excel。 而实际上VBA有庞大的用户基础，舍弃VBA重新开发一个Python版本的Excel对象模型对用户来说会增加学习成本。我们不妨畅想一下,微软真的把Python集成到了Excel里面生成了一个新的语言叫PyA。那么它会面临哪些挑战。VB解释器换成了Py解释器常用的数据分析的类库一并加入Office中。数据分析类库是用Py
目录绘制线性回归模型拟合不同模型残差图变量间的条件关系探索控制图片的大小和形状小结 数据变量之间的关联性，主要针对定量数据而言；数据的分布问题也是主要针对定量数据；分组问题及组间问题里，就是在数据分析中，一定会包括定序和定类数据。比统计更直观呢~%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
如果问面向对象的三大特性是什么，多数人都能回答出来：封装、继承、多态。继承 作为三大特性之一，近来却越来越不推荐使用，更有极端的语言，直接语法中就不支持继承，例如 Go。这又是为什么呢？为什么不推荐使用继承？假设我们要设计一个关于鸟的类。我们将“鸟类”定义为一个抽象类 AbstractBird。所有更细分的鸟，比如麻雀、鸽子、乌鸦等，都继承这个抽象类。大部分鸟都会飞，那我们可不可以在 Abstra
原创
2021-02-25 15:05:50
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如果问面向对象的三大特性是什么，多数人都能回答出来：封装、继承、多态。继承 作为三大特性之一，近来却越来越不
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2021-07-02 11:46:22
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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...
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2017-03-09 10:44:00
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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...
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2017-03-09 10:44:00
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如何用SPSS做联合分析
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精选
2013-06-02 09:37:16
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无论是职场工作还是学生研究学习，都会碰到这样一个问题：如何把现有的数据分析软件进行处理，比如当Excel表格中有大量的数据我们如何导入软件。IBM SPSS Statistics恰好能满足这个需求，这款软件不但可以导入数据进行分析还可以制作各种图表，让你的分析具象化立体化。这里我们以IBM SPSS Statistics(windows系统)为例，来展示如何导入Excel中的数据。1、展示现有数据
如果问面向对象的三大特性是什么，多数人都能回答出来：封装、继承、多态。继承 作为三大特性之一，近来却越来越不推荐使用，更有极端的语言，直接语法中就不支持继承，例如 Go。这又是为什么呢？为什么不推荐使用继承？假设我们要设计一个关于鸟的类。我们将“鸟类”定义为一个抽象类 AbstractBird。所有更细分的鸟，比如麻雀、鸽子、乌鸦等，都继承这个抽象类。大部分鸟都会飞，那我们可不可以在 Abstra
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2020-06-15 09:47:00
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IBM SPSS Statistics是IBM公司设计用于统计分析、数据量化的一个软件，当我们在面对两个及以上的变量时，如果需要检测这些变量中相关程度应该怎么做
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2021-04-28 10:57:00
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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
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2017-07-13 19:34:00
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现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了，为什么还要用 SPSS 做线性回归呢？这就来说说 SPSS 存在的原因吧。SPSS 是一个很强大的软件，不用编程，不用调参，点巴两下就出结果了，而且出来的大多是你想要的。这样的特点特别适合建模初期进行算法的选择。比如SPSS 做因子分析，输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Ad
在实际研究中，不同的变量单位不同，数值差异极大。例如100g和1m等。 因此有时需要对数据进行去量纲，所谓的去量纲就是‘去掉’单位对数值的影响。但是量纲化有很多种方式，但具体应该使用哪一种方式，并没有固定的标准，而应该结合数据情况或者研究算法，选择最适合的量纲化处理方式，SPSSAU共提供12种量纲化处理方法，下面进行说明。一、利用SPSSAU进行量纲化操作量纲化处理应该如何操作？以SPSSAU为
在前面，我们使用了单层神经网络实现了对鸢尾花数据集的分类， 下面，将使用多层神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类。第一层是输入层到隐含层，相应的权值矩阵为 W1 ， 隐含层中的阈值是 B1 ，隐含层的输出是： 假设增加的隐含层中有 16 个神经元（结点），那么 B1 的形状就是 （16，），因为输入层中有四个结点，因此， W1 的形状是 （4，16），第二层是隐含层到输出层， 从隐含层到输出层的权值
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2023-09-04 14:33:09
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SSP-Net： Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition先看一下 R-CNN 为什么检测速度这么慢， 一张图都需要 47s！ 仔细看下 R-CNN 框架发现， 对图像提完 Region Proposal（2000 个左右） 之后将每个 Proposal 当成一张图像进行后续处理(CN
Spark为什么会比mapreduce快？1.Spark减少了中间过程的磁盘读写，数据很多时候不需要落地，从而提升了效率。2.Spark基于内存的读写，减少了磁盘IO、node数据交互的通信时间。3.Spark并非mapreduce心跳的模式，任务调度性能比mapreduce快，适合迭代计算。4.JVM的优化：Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操
在开发过程中经常会使用```if...else...```进行判断抛出异常、分支处理等操作。这些```if...else...```充斥在代码中严重影响了代码代码的美观，这时我们可以利用Java的Function接口来消灭```if...else...```
原创
2023-02-05 02:25:30
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