原始数据输入spass：View Code 0.25 1200.000.30 1000.000.35 900.000.40 800.000.45 700.000.50 600.000.55 550.000.60 500.000.65 450.000.70 400.000.75 350.000.80 300.000.85 250.000.90 200.000.95 150.001.00 100.00然后进行回归分析：把自变量和因变量拖进相关行，点击确定：双击自动产生的回归图：双击曲线，就出现属性窗口，最后就看到拟合方程了：ok！就是这样！
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2011-08-12 15:30:00
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前几天突然被师妹问起SMAP的参考信息，才想起来自己曾经做过这些探索，过程可谓是无比艰难，当时在学姐的帮助下做了一些笔记，算是科研路上的第一篇技术贴，如今在此分享。1. SMOS下载地址：http://www.catds.fr/Products/Products-access，这个不需要申请，直接点击给的FTP下载链接就可以看到相关产品，产品的介绍也在这个网站上，根据自己的需求去选择。另外一个下载
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2024-09-23 16:44:23
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# 用Spass复现Python
在计算机科学中，模型检测是一种自动化验证系统设计是否满足某种规范的方法。Spass 是一个流行的模型检测工具，可以用于验证各种形式的系统性质。在本文中，我们将介绍如何使用 Spass 工具来验证 Python 程序的一些性质。
## Spass 简介
Spass 是一个用于一阶逻辑的模型检测器，可用于验证形式规范。它接受由用户提供的逻辑公式，并尝试验证该公式
原创
2024-04-27 05:38:53
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论文学习-Stochastic Sparse Subspace ClusteringNoteStochastic Sparse Subspace Clustering，随机稀疏子空间聚类论文精读。在阅读该论文时，笔者无任何子空间聚类的知识基础，仅以个人理解对该论文进行了翻译、总结，以及提出自己疑问和思考。文中难免存在错误，欢迎各位留言讨论、批评指正。本博客原文TranslationAbstract
主成分分析在SPSS中的操作和应用。【例】：对30 名中学生期中考试的成绩进行主成分分析，包含语文(x1)、数学(x2)、英语(x3)、物理(x4)、化学(x5)、生物(x6)、美术(x7)和音乐(x8)8门课程。注：本题数据纯属虚构，只为操作训练和结果解读。 一、操作说明1. 数据标准化 打开数据文件CJ.sav，点击“分析→描述统计→描述”，打开描述主对
sh简介？SH是一个独特的子进程包装器，可将您的系统程序动态映射到Python函数。SH帮助您用Python编写Shell脚本，既能支持Bash的所有功能(简单的命令调用，简单的管道传输) ，又能兼顾Python的灵活性。 [资源]SH是Python中成熟的子进程接口，允许您调用任何系统程序，就好像它是一个函数一样。也就是说，SH让您几乎可以调用任何可以从登录shell运行的命令。更重
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2024-09-15 12:40:48
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用于 SPSS 分析的 Python 模块可以大大提高数据分析的效率及灵活性。隐藏在 Python 代码之后的复杂逻辑，通过简洁的模块化方法得以实现。这篇博文将详尽地记录如何顺利进行 Python 用于 SPSS 分析的模块的搭建过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和版本管理等方面。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保开发环境的兼容性和正确性。这里，我们将通过四象限
在进行“Python数据分析 spass”时，我们常常需要借助网络协议与数据抓取分析的手段，以提取更有价值的信息。本文将详细阐述如何通过一系列步骤来完成这项任务，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化与工具链集成等关键环节。
### 协议背景
在数据分析的背景下，了解不同协议的特点是至关重要的。我们可以将各种协议特点以四象限图的形式进行分类，例如，针对数据的传输效率、可靠性、安全
简介SciPy是为数学,科学和工程服务的开源软件 SciPy是建立在Numpy上的数学算法和便利函数的集合 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）,由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。常用存储格式现有许多种稀疏矩阵的存储方式，但是多数采用相同的基本技术，即存储矩阵所有的
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2023-11-23 20:10:22
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什么是搜索引擎营销（SEM）？SEM或搜索引擎营销（也称为搜索营销）是从搜索引擎获得有机（即免费）或付费（即通过广告）的流量的过程。SEM有两个主要支柱：SEO（搜索引擎优化）和PSA（付费搜索广告）。搜索引擎优化是从搜索引擎获得免费流量的方式，付费搜索广告是支付广告在搜索引擎结果页面上显示的过程。搜索营销的主要目标是什么？SEM的总体目标是通过在SERPS（搜索引擎结果页面）中获得更高排名或在
categoryimport matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()
print(tips)
# stripplot：画一个散点图，其中一个变量是类别的
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
p
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2024-01-17 10:43:42
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自己用爬虫从网上专区链家房天下等多个网站上所有小区的价格、周边配套、等资料。之后一直想用线性回归来分析，学了个把月越学得多考虑的越多。但是对于建模后模型的解释一直不能讲解清楚。最终看到这篇博客 是真的写得好所以转载供大家学习。巧的是作者叫yycGIS。我也叫yyc也是GIS出身，遗憾联系不上作者。内容如下：多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于
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2023-12-04 10:17:22
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SPSS学习记录day4写在前面：今天我们讲SPSS分析操作中相关性的有关内容~分析>相关在SPSS软件中有关相关性分析的操作共有3种，分别为：双变量偏相关距离 而这些操作的使用频率也是由高到低的，一下主要介绍前两个：1. 双变量双变量相关分析是用来分析两个尺度变量之间是否存在相关性，比如我们可以分析一次考试中学生们的数学成绩和物理成绩是否存在相关性，探究数学、物理成绩之间是否有关联。 点击
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2023-09-13 22:14:39
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总目录：SPSS学习整理 SPSS实现线性回归目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的确定多种变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。适用情景数据处理SPSS操作分析——回归——线性SPSS输出结果分析 逐步引入了四个变量，建立了四个模型 每次引入新的变量后，下一个模型的R²都大于上一个模型，说明引入新的变量后都优于之前的模型，所以模型4的效果最好。 四个模型显著性均小
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2023-08-21 14:16:13
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# 理解 Python 和 SPSS 的区别
对于刚入行的小白来说，了解 Python 和 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 之间的区别是很重要的一步。Python 是一种广泛使用的编程语言，而 SPSS 是一个专门用于统计分析的工具。下面，我们将通过几个步骤来深入理解这两者的界限和用途。
## 1. 理解基本概念
| 步骤
回归分析用于解释变量之间的因果关系的，研究的是自变量和因变量之间关系的方法。比方说研究企业所得税优惠额、净资产收益率、企业规模、年份对于对企业专利产出的影响是否显著，以及影响的大小。通过回归分析就可以研究出来。线性回归的方式还有输入，步进，除去，后退，前进几种不同的方法，其中最常用的方法是输入和步进的方法，两种方法的区别是输入的方法是一次性的把所有的自变量纳入到回归分析的模型中，去构建一个回归分析
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2023-09-03 10:40:16
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一、问题与数据某研究将73例脑卒中患者随机分为现代理疗组（38例）和传统康复疗法组（35例）进行康复治疗，采用Fugl-Meyer运动功能评分法（FMA）分别记录治疗前、后的运动功能情况，部分数据如下。试问现代理疗和传统康复治疗对脑卒中患者运动功能的改善是否有差异？二、对数据结构的分析整个数据资料涉及2组患者（共73例），每名患者有康复治疗前、后2个数据，测量指标为FMA评分。由于治疗前的FMA分
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2024-04-01 17:42:31
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简介本章节直接跳过了BOSSVS算法，因为BOSSVS和SAX-VSM的区别也就只在于前面数据预处理的方式了，SAX-VSM用的是分箱的字词转换，而BOSSVS用的是Symbolic Fourier Approximation（详见第一节，本文不再赘述）也就是使用傅里叶变换的提取特征方法，所以与其介绍一遍差不多的，不如留给读者自行探索。 那么本节我将给各位介绍pyts中的LearningShape
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2024-02-02 20:47:53
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和语言没关系，和银行自身研发资源、技术实力、核心优势等有关系。银行在传统产品上往往缺乏赋能和创新的落地可行性，比如客户管理、账户管理、存款业务、支付清算，这方面业务已经很成熟，在技术上适当采购外部厂商的成熟、业内通用的解决方案更合适。而大型银行，具备较好的资金和技术实力，所以乐意在增值和想象空间更大的地方努力，比如在两个方面上发力：内外部渠道的完善上，比如电话银行、网上银行、微信银行、开放银行、银
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2023-11-27 21:52:06
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
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2024-05-10 00:37:19
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