1. CT值（亨氏值H） 单位 HuCT值 是测定人体某一局部组织或器官密度大小的一种计量单位，通常 称亨氏单位（hounsfield unit ，HU）；Hu 反应了组织对x射线的吸收程度，以水的吸收程度作为参考。即水 的Hu为0，衰减系数大于水的是正值，小于水的是负值。空气 为-1000，水的是0，致密骨为+1000。实际上
# 使用Python计算因子权重的指南
## 一、项目流程概述
在进行因子权重计算前，我们需要明确整个项目的流程。以下是一个简单的步骤表格，帮助你了解各个步骤及其内容：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 准备工作，包括库的导入 |
| 2 | 收集数据
因子分析——因子得分 因子分析的最后一步了，悲伤 ！！！ 在因子分析中，人们一般关注的重点是估计因子模型的参数（载荷矩阵），有时公共因子的估计（即所谓的因子得分）也是需要的，因子得分可以用于模型诊断，也可以作为下一步分析的原始数据。需要指出的是，因子的得分计算并不是通常意义下的参数估计，他是对不可观测的随机变量 取值的估计通常可以用加权最小二乘法和回归法来估计因
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2024-06-12 20:30:28
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基础准备草堂君在前面已经推送了很多篇关于AMOS软件的学习文章，这些文章都已经根据难易程度和学习顺序排好序，并制成了AMOS分析技术导航页，大家可以点击下方文章链接阅读，后面发布的文章也将及时更新进导航页中，需要获取最新导航页的朋友，请前往“SPSS生活统计学”的首页下方导航栏获取。 AMOS分析技术（导航页）今天草堂君要介绍的是AMOS软件如何进行测量模型的分析。在解释测量模型
ArcGIS Pro优化方法ArcGIS Pro 的地图文档或者说工程文件，从以前 ArcMap 的以地图为驱动变成了以项目为驱动，所以保存的 ArcGIS Pro 工程文件是一个文件夹，里面不仅有 .aprx 地图文档，还有 GDB 地理数据库等，非常臃肿。 笔者自己非常懒，使用 ArcMap 的时候最喜欢直接保存一个 无标题.mxd 到桌面上，省时省力吗，一键关机提桶下班。 但是使用 ArcG
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2024-10-11 15:53:48
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因子分析两类权重计算方法总结案例背景疫情爆发以来，越来越多的人为了避免线下与人接触，选择了线上购买生活必需品。网购虽然方便快捷，但是随着订单压力的增加，物流问题也随之出现，近期有很多卖家收到物流投诉的问题。淘宝某网店想要使用因子分析研究物流服务质量不同维度所占权重的情况，采用随单进行问卷调查的方式，共收集到200份数据，其中14个项调查数据可分为可靠性、经济性、时间性、灵活性4个维度。具体维度划分
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2023-10-29 00:27:06
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做seo的很多人都很迷恋外链，不是一般的迷恋，简直到了疯狂的地步，而对内容却重视程序稍微差一些。其实，也难怪，外链的作用真的很强大，真的可以快速实现排名，即使不长久。偶然，在网上看到讨论高质量外链的做法，总共22条，个人觉得基本上已经覆盖了seo外链的大部分技巧。<BR>1、所有的外链最接近自然的，不能是黑帽和作弊手段而来的<BR>2、必须手动建设的外链，不能用群发软件&l
概要多因子量化策略是一种基于股票市场因子进行量化分析的投资策略。该策略基于多个因子模型并结合市场数据，通过计算每支股票的综合得分并以此为基础进行股票的选取和权重分配。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写多因子量化策略。数据收集在多因子量化策略中，需要收集和分析多个关键因素的市场数据。我们需要收集和整理相关数据，包括股票价格数据、财务报表数据、市场数据等。可以利用Python
文章目录一、理论基础1、鲸鱼优化算法(WOA)2、耦合中心游移和双权重因子的鲸鱼优化算法(C-A-WWOA)2.1 耦合中心游移初始化及边界邻域更新策略(C-WOA)2.1.1 耦合中心游移的初始化策略2.1.2 耦合边界邻域更新的修正策略2.2 耦合非线性收敛因子的改进策略(A-WOA)2.3 耦合双权重因子的随机更新策略(W-WOA)2.4 算法流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理
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2024-09-26 22:19:21
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动态规划是将一个问题分解为若干不重合子问题，通过求解每个子问题的解来得到问题的解。问题一、带权区间调度问题给定n个区间，每个区间包含起始时间、结束时间和权重，目的是找出若干个不重合的区间，使得这些区间权重和最大。不带权重的区间调度问题我们可以用贪心算法求解，即将区间按照结束时间从小到大排序，按照这个顺序依次选择与当前区间集不冲突的区间，这样能得到最多的不冲突的区间数量。带权区间需要处理两个问题，一
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2024-09-22 20:35:55
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【数据分析师 Level 1 】15.因子分析基本概念什么是因子分析？主成分分析时一般情况下不能对主成分所代表含义进行业务上的解读，因为主成分方向上一般不会恰好某些变量权重大，而另外一些变量权重都小，这也表现在主成分权重的形成的散点图会偏离坐标轴。如果可以将主成分的坐标轴进行旋转，使一些变量的权重的绝对值在一个主成分上达到最大，而在其他主成分上绝对值最小，这样就达到了变量分类的目的。对应地，这种维
目标检测评价指标（mAP、P-R曲线、IOU）一、mAP如何去理解？尝试理解precision准确率（第一列）recall召回率（第一行）P-R曲线二、IOU（交并比） 一、mAP真实情况预测为正预测为反recall召回率正TPFNR = TP / (TP + FN)反FPTNprecision准确率P = TP / (TP + FP)如何去理解？这四个字母看着真头晕，就算看博客当时理解了，过一
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2024-09-30 14:18:47
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P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴。首先解释一下精确率和召回率。不过在解释精确率和召回率之前，先来看下混淆矩阵，
负 正 负TN FP 正 FN TP 把正例
1. 任务【任务八-特征工程2】分别用IV值和随机森林挑选特征，再构建模型，进行模型评估2. 用IV值特征选择2.1 IV值IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量2.1.1 IV的计算为了介绍IV的计算方法，我们首先需要认识和理解另一个概念——WOE，因为IV的计算是以WOE为基础的。2.1.2 WOEWOE的全称是“Weight of Evidence”，
目录设置模块注释属性指定模块回调指定模块执行优先级和标记使用模块说明标识模块以编程方式创建模块注释 对于模型中的每个模块，可以设置常规模块属性，例如：模块说明模块执行顺序模块注释模块回调函数 要设置模块属性，使用
1. CMMI全称是Capability Maturity Model Integration，即能力成熟度模型集成（也有称为：软件能力成熟度集成模型）其目的是帮助软件企业对软件工程过程进行管理和改进，增强开发与改进能力，从而能按时地、不超预算地开发出高质量的软件。 2. CMMI有两种表示方法，一种是大家很熟悉的，和软件CMM一样的阶段式表现方法，另一种是连续式的表现方法。这两种表现方
文章简介再次提到生态学的基本概念：生态学是研究有机体（生物）与其周围环境相互关系的学科。既然如此，生态学的实验设计无外乎是要考虑如下问题：某（几）个环境因子的变化是否会影响生物？如果是，生物的响应曲线是啥样的？怎样设计科学、合理的实验予以验证？例如，现在比较火热的一个研究主题就是，气候变化对全球生物多样性的影响。基于此，以CO2为例，比较常规浓度和提高浓度下生物的响应过程与机理等，正进
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2024-07-10 18:20:32
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1.逻辑回归概述逻辑回归是一个线性的二分类模型，主要是计算在某个样本特征下事件发生的概率，比如根据用户的浏览购买情况作为特征来计算他是否会购买这个商品，LR的最终值是根据一个线性和函数再通过一个sigmoid函数来求得的，该线性和函数是权重与特征值的累加以及加上偏置求出来的，所以训练LR也就是训练线性和函数的各个权重w。 权重w一般使用最大似然法来估计，估计出似然函数的负号极小值就会得到最优w解，
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2024-06-12 21:30:00
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主因子分析，在炼数成金课程中提到：降维的一种方法，是主成分分析的推广和发展是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型。试图用最少个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量例子：各科学习成绩（数学能力，语言能力，运劢能力等）例子：生活满意度（工作满意度，家庭满意度）例子：薛毅书P522 总结就是：把多个变量，根据主观（业务经验），或客观（具体分类
因子分析在某种程度上可以看成是主成分分析法的推广，优势主要体现在解释选取的综合因子时更加容易 文章目录(1) 因子分析实例(2) 因子分析前的检验(3) 因子分析原理(4) 因子模型的性质(5) 因子载荷矩阵的统计意义(6) 参数估计(7) 确定公共因子的个数(8) 因子旋转(9) 因子得分 (1) 因子分析实例为了评价高中学生将来进入大学时的学习能力，抽了 名高中生进行问卷调查，共 (2) 因
