EXCEL系列文章目录 Excel系列文章是本人亲身经历职场之后萌发的想法，为什么Excel覆盖如此之广，几乎每个公司、学校、家庭都在使用，但是它深藏的宝藏功能却很少被人使用，PQ、BI这些功能同样适用于数据分析；并且在一些需要简单及时的数据分析项目前，Excel是完胜python、R、SPSS这些科学专业的软件的。因此决心开启Excel篇章。 Excel函数公式大全—HLOOKUP函数EXCE
文章目录1. 信度与效度2. 平行测量、
τ
\tau
τ3. 计算公式4. R, pytho
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2023-10-13 20:18:13
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# Python 克隆巴赫系数实现
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需库]
B --> C[输入原始序列]
C --> D[计算序列的巴赫系数]
D --> E[输出巴赫系数]
E --> F[结束]
```
## 步骤
步骤 | 描述 | 代码
---|---|---
1 | 导入所需库
原创
2024-01-07 07:18:58
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在本篇文章中，我将深入探讨如何在Python中计算克隆巴赫系数及其应用。我会逐步详细说明备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和监控告警等相关内容。希望这些技术细节能为您在数据分析及相关工作中提供帮助。
## 备份策略
在开展任何数据分析工作之前，备份是至关重要的。这里制定了明确的备份策略，采用甘特图展示计划，并提供了存储介质对比表格。
```mermaid
gantt
本节书摘来自异步社区《SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）》一书中的第6章，第6.5节，作者 杜强 , 贾丽艳 , 严先锋，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看6.5 单样本Kolmogorov-Smirnov检验SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）K-S检验是以两位苏联数学家柯尔莫哥（Kolmogorov）和斯米诺夫（Smirnov）的名字命名的。它是一种拟合优度检验，用来
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2024-04-15 21:54:10
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在这篇博文中，我将详细记录“Python实现克隆巴赫系数”的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。通过这个系统性的分析，读者可以全面理解克隆巴赫系数的计算及其实现。
克隆巴赫系数被广泛应用于心理测量和问卷调查中，用于评估测试的内部一致性。随着数据科学和量化研究的迅速发展，如何有效地实现克隆巴赫系数计算成为了一个重要课题。以下是关于克隆巴赫系数的背景知识：
1.
Cronbach’s α？KMO系数？因子载荷？史上最易懂的问卷信效度分析教程！！！在文章开始之前当然要先准备好硬件，大家要先下载一下SPSS和AMOS的安装包，由于SPSS比较容易找到，AMOS就不太好找，这里给大家推荐一个公众号，叫CHUICHUI统计君 ，或者呢，你也可以直接点击这里 直接去下载，AMOS和SPSS都有。然后我们进入教程，信度和效度分析怎么做？？1、信度分析——用SPSS计算
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2023-11-20 11:12:28
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# 实现 Python 中的科隆巴赫系数
科隆巴赫系数（Cronbach's Alpha）是一种用于衡量问卷或测试内部一致性的方法。在本文中，我们将学习如何在 Python 中计算科隆巴赫系数。以下是实现过程的整体流程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 准备数据
Cronbacha信度系数是一套常用的衡量心理或教育测验可靠性的方法,依一定公式估量测验的内部一致性.作为信度的指标.它克服部分折半法的缺点,是目前社会研究最常使用的信度指标,它是测量一组同义或平行测"总和"的信度.其公式为:a=[K/(K-1)][1-(∑S2i)/(S2x)].其中,K为量表中题项的总数,S2i为第i题得分的题内方差,S2x为全部题项总得分的方差.从公式中可以看出,a系数评价的
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2023-10-19 10:47:34
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调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：1、区分变量的度量，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；2、注意定义不同的数据类型。各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同为了让读者有源可查，我还是以
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2023-09-18 09:53:19
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# 如何计算问卷的Cronbach系数：Python实现指南
在心理测量和问卷设计中，Cronbach系数是用来衡量问卷内各题项一致性的重要指标。作为一名刚入行的小白开发者，学习如何使用Python来计算Cronbach系数将是你入门心理学与数据分析的重要一步。以下是实现这一目标的详细流程和代码示例。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，下面是实现Cronbach系数计算的步骤表：
原创
2024-10-03 06:02:09
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在集合论中，阿列夫数，又称艾礼富数，是一连串超穷基数。其标记符号为 ℵ （由希伯来字母א(aleph)演变而来）加角标表示。可数集（包括自然数）的势标记为{\displaystyle \aleph _{0}}，下一个较大的势为{\displaystyle \aleph _{1}}，再下一个是{\displaystyle \aleph _{2}}，以此类推。一直继续下来，便可以对任一序数 α 定义
考纲原文(1)能根据两条直线的斜率判定这两条直线平行或垂直.(2)能用解方程组的方法求两条相交直线的交点坐标.(3)掌握两点间的距离公式、点到直线的距离公式，会求两条平行直线间的距离.知识点详解一、两条直线的位置关系 注意：(1)当两条直线平行时，不要忘记它们的斜率不存在时的情况；(2)当两条直线垂直时，不要忘记一条直线的斜率不存在、另一条直线的斜率为零的情况．二、两条直线的交点
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2024-10-11 16:17:26
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实验内容：输入：任意的有向图输出：1）每个节点的聚集系数2）每个节点对的邻里重叠度相关定义介绍：聚集系数：节点A的聚集系数 = A的任意两个朋友之间也是朋友的概率（即邻居间朋友对的个数除以总对数）邻里重叠度：与A、B均为邻居的节点数/ 与节点A、B中至少一个为邻居的节点数实验思路说明：在有向图中，可能出现自循环和双向边的情况，在计算聚集系数或邻里重叠度的时候，忽略自循环并将双向边视做一条边，因此在
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2023-11-24 03:34:18
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职称系数是一个重要的计算参数，在软考中也有着广泛的应用。那么，职称系数怎么算呢？
一、职称系数的概念
职称系数是指在职称评定中，根据申报人的学历、工作年限、职务等因素所确定的一个系数，用于计算其职称评定的综合得分。职称系数通常是一个介于0和1之间的数值，不同职称评定标准的职称系数也可能不同。
二、软考中职称系数的应用
在软考中，职称系数也是一个非常重要的参数。软考职称评定标准中通常包括申报
原创
2023-11-28 10:45:38
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探究Lucene计算权重的过程我们知道，影响一个词在一篇文档中的重要性主要有两个因素：1 term frequency (tf):该词在当前文档出现了多少次，tf越大，说明越重要。2 document frequency (df):有多少文档包含该term,该词越大说明太普通了，越不重要。比如solr一词在文档中出现次数很多，说明这篇这篇文档主要是跟solr有关的；那比如the this it w
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2024-05-16 10:14:09
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转载： 在看各类文章时，一直没看懂畸变参数是怎么求出来的，一开始以为畸变参数会在内参矩阵里一起求出来，后来发现不是这样的。考虑畸变时，要先求出畸变系数，然后在去除畸变后再用下面的方法估计内参外参在不考虑畸变时设P=(X,Y,Z)为场景中的一点，在针孔相机模型中，其要经过以下几个变换，最终变为二维图像上的像点p=(μ,ν):1.将P从世界坐标系通过刚体变换(旋转和平移)变换到相机坐标系，这个变换过程
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2024-02-21 13:40:21
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轮廓系数(Silhouette Coefficient Index)轮廓系数（Silhouette Coefficient Index）是一种聚类评估指标，用于评估数据聚类的效果。其取值范围在[-1, 1]之间，指标值越大表示聚类结果聚类效果越好。具体来说，轮廓系数既要考虑聚类结果的紧密性，又要考虑聚类结果之间的分离度。如果一个数据点与自己所属的簇内的其他数据点的距离很小，但是与其他簇中的数据点的
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2023-09-08 13:41:16
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矩阵乘法是种极其耗时的运算。以
为例，其中
和
都是
矩阵。根据矩阵乘法的定义，
中的每个元素需要按照如下方式计算
式(4.8)包含一个
次的循环，因此计算
的时间复杂度为
。而
共有
个元素，因此总时间
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2024-08-12 13:48:24
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# 用决定系数评估Python程序的性能
## 引言
Python是一种广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习领域的编程语言。然而，在编写复杂的Python程序时，我们往往需要评估程序的性能，并决定是否需要进行优化。决定系数是一种常用的评估指标，可以帮助我们判断模型的拟合程度和性能表现。在本文中，我们将介绍如何使用决定系数来评估Python程序的性能，并通过一个实际问题来演示其应用。
##
原创
2024-01-22 11:08:14
238阅读
