先看个示例，示例代码如下： <html>
<head>
<SCRIPT language=JavaScript src="js/jquery.min.js"></SCRIPT>
<SCRIPT language=JavaScript>
var test1=$("#spId").val(
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2024-08-30 21:43:45
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回归分析关键词1、回归(regression)：发生倒退或表现倒退；常指趋于接近或退回到中间状态。在线性回归中，回归指各个观察值都围绕、靠近估计直线的现象。2、多元回归模型(multiple regression model)：包含多个自变量的回归模型，用于分析一个因变量与多个自变量之间的关系。它与一元回归模型的区别在于，多元回归模型体现了统计控制的思想。3、因变量(dependent varia
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2024-06-01 16:19:19
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常使用的中缀表达式，最主要的特点是没有括号。前/后缀表达式是一种十分有用的表达式，将中缀表达式转换为前缀表达式后，
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2024-08-09 18:54:14
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# 学习 jQuery 操作 p 标签内容的完整指南
在前端开发中，jQuery 是一个常用的 JavaScript 库，它大大简化了 HTML 文档的操作、事件处理和动画等。今天，我们将学习如何使用 jQuery 来获取和修改 `` 标签的内容。以下是实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-08-11 05:20:37
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# 如何实现“jquery p”
## 整件事情的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 引入jQuery库 |
| 步骤2 | 创建HTML结构 |
| 步骤3 | 编写JavaScript代码 |
| 步骤4 | 使用jQuery选择器 |
| 步骤5 | 添加样式 |
| 步骤6 | 实现动态效果 |
## 每一步需要做什么
### 步骤1：引入
原创
2023-08-25 10:56:53
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背景：实现一个线性回归模型，根据这个模型去预测一个水库的水位变化而流出的水量。加载数据集ex5.data1后，数据集分为三部分：1，训练集(training set)X与y；2，交叉验证集(cross validation)Xval, yval；3，测试集(test set): Xtest, ytest。 一：正则化线性回归(Regularized Linear Regression)1
作者 | Amond Lee即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」，但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时，大多数人都在讨论，要超过「5-sigma」阈值（这意味着
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2023-12-02 20:52:07
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p值是在假定原假设为真时，得到与样本相同或者更极端的结果的概率。 如果是检验问题，p值反映的是样本数据支持原假设的证据，p值越大，证据越强
原创
2023-11-07 14:02:53
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$("checkAll").click(function(){
if($("#checkAll").is(":checked")){
$("[name = items]:checkbox").attr("checked",true);
}else{
$("[name = items]:checkbox").attr("checked",false);
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2023-06-15 23:53:18
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python中的p值和列表(p values and lists in python)
我有一个嵌入文档的大数字数据集。 我想将它们全部提取出来，将它们放在一个有序列表中，然后将它的“pvalue”返回到每个文档：这是它在排序列表中的顺序除以列表的长度。 我在查找如何在python代码中执行此操作时遇到了很多麻烦。
movie_records = db.movies.find()
list=[]
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2024-05-27 22:57:18
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. 世界上存在许多依靠人的直觉无法判断真伪的问题，这是“统计学”应运而生的基础，统计学也是现代科学的基本工具。进行数据统计分析时，许多科学家看到 P 值为0.01，就会马上意识到这个含义为“结果出现错误的几率为 1%”。这种我们习以为常的认识到底从什么时候开始的？这种判断是否真的可靠？今天的《自然》发表一篇新闻观察，同时杂志配发一篇
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2024-05-08 20:41:13
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# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
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2023-08-26 13:10:19
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> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
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2023-12-30 19:41:54
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JQuery函数库，作为一个后端开发辅助插件，从刚开始的默默无闻到现在的当前最主流的后端函数库不是没有道理的，它所具备的强大实用性以及便利性是它受众人欢迎的主要原因，就像JQuery官方网站的宣传标题所说：用最少的代码，实现最多的功能。这一点，它们以及做的很好了，现在做系统功能少不了JQ插件的帮忙，熟练运用JQ里封装好的各个函数方法已经成为我们学习的一部分。此次要聊的主人公是JQ众多函数方法中的一
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2023-09-23 14:30:08
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一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
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2024-04-07 20:48:07
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测试标准 p值 We have all used this is in our stats classes: the null hypothesis is rejected if p<0.05. This short blog is about an explanation of p-value, and how it is connected to the confidence inte
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2024-02-28 13:48:30
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0. 相关知识点统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习的对象是数据（data），它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性（例如概率分布），这是统计学习的前提。对数据的预测与分析是通过构建概率
P值
编辑本段P值的意义
P value [1] P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高
# 如何在Python中计算Logistic回归的p值
在数据分析和机器学习的过程中，Logistic回归是一个非常常用的模型。Logistic回归用于二分类问题，它可以帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。计算p值是评估模型中每个自变量统计显著性的重要步骤。本文将为你提供一个详细的步骤指南，以便理解和实现Python中的Logistic回归p值计算。
## 1. 流程概述
下面的表格展示了
