sps

Windows/Android平台视频同屏功能组件EasyScreenLive-Win如何设置屏幕采集是否采集鼠标光标？

通过调用EasyScreenLive的几个API接口，能够轻松稳定地把流媒体音视频数据RTMP推送给EasyDSS服务器以及发布RTSPServer服务，RTSP同屏服务支持组播和单播两种模式。既然
TSINGSEE·2020-12-17 17:38

Windows/Android平台视频同屏功能组件EasyScreenLive-Win开启RTSP服务如何获取本机地址？

EasyScreenLive可以提供一个轻量级的RTSPSERVER服务，其中Win版测试调用方法中是通过以下定义的接口函数完成：//开始R
TSINGSEE·2020-12-17 16:28

项目发布

项目部署问题：项目结构里面没有out包在xshell中sudosu切换用户身份密码：ksx87641466ls查看目录cdrouyi_admin_jar加入rouyi_admin_jar文件夹lsps-ef
泽诺熙·2020-12-14 20:09

项目发布

项目部署问题：项目结构里面没有out包在xshell中sudosu切换用户身份密码：ksx87641466ls查看目录cdrouyi_admin_jar加入rouyi_admin_jar文件夹lsps-ef
泽诺熙·2020-12-14 14:58

spss多元线性回归_多元线性回归-如何设置哑变量

也就是k-1个表示k个水平spss中操作：多元线性回归需要自己手动设置，
weixin_39959126·2020-12-14 13:10

spss回归分析_如何利用SPSS实现多元线性回归（哑变量设置与分析）

SPSS利用SPSS实现多元线性回归今天向大家分享一篇我的一位SPSS大神朋友的原创文章，他同样在协和读研，擅长SPSS和SAS的各种数据分析操作。以下是原文：今天给大家介绍一下SPSS的使用。
weixin_39918248·2020-12-14 13:19

如何利用SPSS实现多元线性回归中哑变量设置及分析

今天给大家介绍一下SPSS的使用。
吃一口小肉丸·2020-12-12 20:01

spss典型相关分析_SPSS实战 | 04两个变量的相关分析

夏末秋初，真是学习的好时光，今日起床后决定加更，分享两个变量之间的相关分析，欢迎追番~这是一个SPSS实战系列的分享，应用场景是问卷调研中的数据分析，适用于有一定统计学及软件操作基础的同学。
weixin_39854951·2020-12-11 17:46

txt 乱码_STATA数据导入——将TXT、EXCEL、SAS、SPSS数据/批量导入STATA

作者：Misszhou早早早邮箱：[email protected]使用Stata进行数据分析时面临的第一个问题是如何将各种类型的数据转换为dta.格式，导入的途径主要有以下几种：Stat/Transfer软件转换为dta.格式导入手动输入/复制粘贴按钮导入语句导入数据导入的其他问题：批量导入导入后的数据合并导入后的乱码1通过Stat/Transfer软件转换Stat/Transfer软件图标官网对软
weixin_39719042·2020-12-10 20:32

spss多元线性回归_SPSS教程 | 多元线性回归及SPSS操作

案例来源：中华护理杂志2018年7期一．案例北京市社区失能老年人的照护需求及其影响因素。方法：采用多阶段随机抽样法，对北京市4个区120名老年人进行问卷调查，采用老年人生活活动能力量表筛选失能老年人，使用自行编制的社区失能老年人照护需求调查问卷对其照护服务需求内容进行调查，分析照护需求的影响因素。二．解析在进行影响失能老年人照护需求的单因素分析时，根据资料情况选择t检验、方差分析或秩和检验。以照护
weixin_39949607·2020-12-10 07:32

spss正态性检验_Normaltest: 用于单变量与多变量正态性检验的SPSS（26）宏

目录1.简介2.下载、(Windows)安装与设定3.使用4.引用1.简介Normaltest，用于单变量与多变量正态性检验的SPSS(≥26)宏。
weixin_39929595·2020-12-09 06:04

spss正态性检验_R笔记：正态分布的检验

从SPSS中载入数据，采用函数spss.get{Hmisc}。spss.get(file,lowernames=FALSE,datevars=NULL,us
weixin_39622521·2020-12-09 06:53

spss数据_SPSS篇—Excel、文本数据数据格式的导入

一个一个将数据录入既费时又费力，而且我们在工作学习中通常会得到Excel数据或者文本数据，那么对于这些类型的数据，我们又该如何快速导入到SPSS中呢？
weixin_39575850·2020-12-09 06:59

spss聚类分析_【Kmeans聚类】在SPSS中进行医学数据的Kmeans聚类分析——【杏花开医学统计】...

关注在SPSS中进行医学数据的K-means聚类分析关键词：SPSS、聚类分析导读上期，我们介绍了对医学数据进行系统聚类的基本原理及其案例应用。
weixin_39747568·2020-12-09 06:11

kmeans聚类分析结果怎么看_聚类分析终稿1（SPSSAU）

一、前言在项目8中，我们学习了利用联合分析法萃取客户喜爱值，本次项目我们将学习利用SPSS实现聚类分析。
weixin_39622178·2020-12-09 06:03

spss回归分析_SPSS多元线性回归在医学统计分析中的应用

本次我们就来详细讲解SPSS多元线性回归在医学统计分析中的应用操作。先来看今天的案例，我们采集了80位患者的骨吸收的数值数
weixin_39634480·2020-12-09 06:59

spss多元非线性曲线拟合_都9102年了还在用SPSS做统计？Prism了解一下？

继我们发表《科研论文作图之GraphpadPrism》之后，我们本着要做就要“做的精”的精神，编辑部沟通决定对GraphPadPrism（以下简称Prism）软件的功能进行进一步拓展学习，后续我们也会根据读者们的留言进一步补充、解答和完善这款软件的内容。本期主要内容是简单介绍Prism在统计中的使用。一、Prism做统计的优势医学统计，无论何时都是科研狗心中的痛。老款统计软件主要包括Excel、S
weixin_39927144·2020-12-08 14:44

二分类变量相关性分析spss_用 Quantile Regression 分析变量相关性

1分位数和分位数回归分位数(quantile)是概率中的一个概念。对一个随机变量X和任意一个0到1之间的数τ，如果X的取值x满足prob(X≤x)=τ，那么x就是X的τ分位数。换句话说，τ分位数说明：如果我们按该随机变量的分布产生足够多的样本点，那么在这些样本点的取值中，有τ×100%个小于该分位数；有(1-τ)×100%个大于该分位数。最常见的分位数非中位数(median)莫属，它是50%分位数
苏黎世贝勒爷·2020-12-07 21:30

Fiori-like Prototype ( SAP Netweaver feat Apache ECharts )

SAPNetweaver7.4SPS24SAPNetweaver7.4SPS24ApacheEChartsApacheEChartsECharts5.0ECharts5.0IDataShowcaseIDataShowcase
Meellor·2020-12-07 17:54

process插件_Process实操教程 | 中介效应检验

这里是行上行下，我是喵君姐姐~今天我们给大家介绍下平常更常用的，也更简单的操作，如何使用spss中process插件进行中介效应检验。
weixin_39949607·2020-12-06 22:43

谁说菜鸟不会数据分析pythonpdf下载_谁说菜鸟不会数据分析(Python篇)

数据收集/71.3.3数据处理/91.3.4数据分析/91.3.5数据展现/101.3.6报告撰写/101.4数据分析的三大误区/121.5常用的数据分析工具/131.5.1Excel/131.5.2SPSS
weixin_39912984·2020-12-06 04:59

python数学实验与建模_这里有数学建模&Python入门

具体内容有：广受认可的数学建模竞赛国赛美赛深圳杯参加数学建模竞赛的好处保研加分掌握软件使用技巧参加数学建模国赛的要求校内选拔深圳杯参赛队伍的协作与配合建模编程论文写作常用软件和工具MatLabLingoSPSSVisioLatex
weixin_39548787·2020-12-05 14:05

二分类变量相关性分析spss_SPSS详细教程：Cox回归中，分类变量的PH假定检验

英国统计学家D.R.Cox于1972年提出的比例风险回归模型(Proportionalhazardregressionmodel)，简称Cox回归模型，有效地解决了对于生存资料进行多因素分析的问题。但是Cox回归模型在应用时，有一个非常重要的前提条件，即比例风险(Proportionalhazards)假定，简称PH假定。PH假定的基本假设为：协变量对生存率的影响不随时间的改变而改变，即风险比值h
哲部豪跋·2020-12-04 22:30

词频分析软件_学术工具|数据分析工具

SPSSSPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数
weixin_39800957·2020-12-04 17:11

在ubuntu服务器中docker中导入postgres文件

dockerrunit--namepostgres-p5432:5432-dpostgres3.进入postgres容器中dockerexec-it/bin/bash如：进入postgres数据库supostgrespsql
harder work·2020-12-03 20:40

python数据建模优缺点_对比一下关于spss modeler,R,python,sas在数据挖掘方面的优缺点？...

3.挖掘工具：像SPSS/SAS类就属于挖掘工具。
weixin_39809584·2020-12-02 21:50

【抓取】6-DOF GraspNet 论文解读

本文目录【抓取】6-DOFGraspNet论文解读前言论文概要整体网络概述VariationalGraspSamplerGraspPoseEvaluationIterativeGraspPoseRefinementExperiments
DLUT_Hatim·2020-12-01 00:17

spss非线性回归分析步骤_SPSS与简单线性回归分析

对数据进行简单线性回归分析常按照以下步骤：1根据研究目的确定因变量和自变量现研究某服装店销售额和客流量的关系，销售额为因变量，客流量为自变量，共计36条数据。2判断有无异常值判断方法：⑴通过绘制散点图直观观察；⑵亦可通过线性回归的【统计】→【个案诊断】→【所有个案】进行分析，若标准残差超过[-3,3]，则可视为异常值。Step1【分析】→【回归】→【线性】Step2【统计】→【个案诊断】→【所有个
weixin_39849153·2020-11-26 04:36

spss非线性回归分析步骤_【SPSS数据分析】SPSS曲线回归分析的应用与操作详解

我们的教程中曾详细讲述了SPSS线性回归分析，尽管线性回归可以满足绝大多数的数据分析，但是在现实情况中，并不能适用于所有的数据，当因变量和自变量之间的关系我们无法确定是否为线性或者其他非线性类型的模型关系时候
weixin_39574388·2020-11-26 04:36

spss非线性回归分析步骤_「SPSS数据分析」SPSS曲线回归分析的应用与操作详解

我们的教程中曾详细讲述了SPSS线性回归分析，尽管线性回归可以满足绝大多数的数据分析，但是在现实情况中，并不能适用于所有的数据，当因变量和自变量之间的关系我们无法确定是否为线性或者其他非线性类型的模型关系时候
weixin_39824898·2020-11-26 04:31

spss多元线性回归_SPSS教程 | 多元线性回归及SPSS操作

案例来源：中华护理杂志2018年7期一．案例北京市社区失能老年人的照护需求及其影响因素。方法：采用多阶段随机抽样法，对北京市4个区120名老年人进行问卷调查，采用老年人生活活动能力量表筛选失能老年人，使用自行编制的社区失能老年人照护需求调查问卷对其照护服务需求内容进行调查，分析照护需求的影响因素。二．解析在进行影响失能老年人照护需求的单因素分析时，根据资料情况选择t检验、方差分析或秩和检验。以照护
weixin_39834328·2020-11-26 04:30

setnx是原子操作吗_Redis基本指令,操作及工具类

redis,远程字典服务,强大的后端必备技能.如何启动redis #redis==>数据库,缓存,消息中间件#五种数据类型strings/hashs/lists/sets/sortedsetsps-ef
weixin_39925413·2020-11-26 00:14

推荐一些值得收藏的宝藏网站，满满的干货！

设计网在线psPS有的功能这里几乎都有，临时做一张海报还是没问题的，唯一的缺点就是会有点小卡，毕竟是在云端的。稿定设计在线快速图片和视频编辑,不会PS也能搞定设计。
求学青年·2020-11-25 11:32

灵动微MM32F003硬件最小系统 --- 简单循环的单通道ADC读取例程解析【5】

MM32F003具有8路12位ADC，最高可以达到1Msps的转换速度。对于一般的电压检测是基本够用的。这个例程通过while(1)循环的方式，持续将ADC采样值转换成电压值后，通过串口输出。
黄开通·2020-11-25 11:51

linux sleeping进程多_一文掌握Linux实战技能系统管理篇

linux安装包-yum的使用linux进程管理pspstreetop指令的使用linux进程之间的通信linux守护进程linux内存以及硬盘使用查看linux防火墙iptables配置linux安装包
weixin_39586335·2020-11-24 17:30

统计分析与spss的应用第五版数据_spss数据分析之描述性统计分析

1.频率分析：统计学分为描述性统计分析和推断性统计分析描述性统计分析：应用分类，制表，图形以及概括性数据制表来概括数据分布特征的方法，结论不能推及总体。推断性统计：推断性统计分析得到的结论适用于总体描述性统计分析指标可分为两类：1）一类表示数据的中心位置：如均值，中位数，众数等。2）一类表示数据的离散程度，如方差，标准差，极差等用来衡量个体偏离中心的程度频率分析：频率是一个变量在各个变量值上取值的
weixin_39846553·2020-11-24 04:29

递归特征消除 spss_一文带你入门特征工程

对于机器学习，更多的数据总是更好。数据的更多特征呢？不必要。本初学者指南提供了用于从数据中选择最有用的功能的代码示例，可帮助您开始开发最有效的学习模型。您不会使用可以做的举报次数来确定公交车的到达时间吗？同样，在预测建模中，我们会修剪掉无用的功能，以减少最终模型的复杂性。简而言之，特征选择减少了开发预测模型时输入特征的数量。在本文中，我将讨论功能选择的3个主要类别。过滤器方法，包装器方法和嵌入式方
weixin_39967405·2020-11-24 03:57

皮尔逊、肯德尔、斯皮尔曼相关分析分别是针对什么_SPSS教程｜两个有序分类变量的相关分析及SPSS操作...

案例来源：中华护理杂志2018年3期一．案例2型糖尿病(T2DM)患者授权能力与医疗支持的相关性研究。方法：通过单纯随机抽样选取2016年1月—4月某省市8所三级甲等综合医院就诊2型糖尿病患者作为研究对象。采用一般资料调查表、糖尿病授权评分表糖尿病态度、期望、需求简化版(DES-DSF)和患者慢性病评估量表糖尿病态度、期望、需求简化版(PACIC-DSF)，调查2型糖尿病患者的一般资料、授权能力及
weixin_39542608·2020-11-24 01:35

graphpad prism显著性差异分析_spss数据分析之均值比较分析

1.统计推断与假设检验：统计推断就是根据随机样本的实际数据，对总体的数量特征做出具有一定可靠程度的估计和推断。统计推断的基本内容有参数估计和假设检验两方面。研究一个随机变量，推断它具有什么样的数量特征，按什么样的模式来变动，这属于估计理论。而推测这些随机变量的数量特征和变动模式是否符合事先所做的假设，这属于检验理论。参数估计和假设检验的异同点：参数估计和假设检验的共同点是他们都对总体物质或不是很了
weixin_39538687·2020-11-21 07:49

SpringBoot中引入MyBatisPlus的常规操作

id=%E7%AE%80%E4%BB%8B二、通用CRUD通过本项目（表少，数据量大，非常适合）发现MyBatisPlus在单表CRUD方面比原来的的MyBatis的有着绝对优势：VSPSMyBatisMyBatisPl
·2020-11-18 13:05

手把手教你R语言实现Logistic回归列线图并校准度曲线绘制

我们使用SPSS自带的一个Breastcancersurvival肿瘤数据来演示，首先我们我们要把R包导入，library(foreign)library(survival)library
天桥下的卖艺者·2020-11-18 10:04

SpringBoot图文教程14—SpringBoot集成EasyExcel「上」

图文教程系列文章目录SpringBoot图文教程1「概念+案例思维导图」「基础篇上」SpringBoot图文教程2—日志的使用「logback」「log4j」SpringBoot图文教程3—「‘初恋’情结」集成JspSpringBoot
鹿老师的Java笔记·2020-11-17 00:38

SpringBoot图文教程15—项目异常怎么办？「跳转404错误页面」「全局异常捕获」

SpringBoot图文教程1—SpringBoot+Mybatis环境搭建SpringBoot图文教程2—日志的使用「logback」「log4j」SpringBoot图文教程3—「‘初恋’情结」集成JspSpringBoot
鹿老师的Java笔记·2020-11-17 00:38

SpringBoot图文教程13—SpringBoot+IDEA实现代码热部署

图文教程系列文章目录SpringBoot图文教程1「概念+案例思维导图」「基础篇上」SpringBoot图文教程2—日志的使用「logback」「log4j」SpringBoot图文教程3—「‘初恋’情结」集成JspSpringBoot
鹿老师的Java笔记·2020-11-17 00:37

SpringBoot图文教程9—SpringBoot 导入导出 Excel 「Apache Poi」

图文教程系列文章目录SpringBoot图文教程1「概念+案例思维导图」「基础篇上」SpringBoot图文教程2—日志的使用「logback」「log4j」SpringBoot图文教程3—「‘初恋’情结」集成JspSpringBoot
鹿老师的Java笔记·2020-11-17 00:07

基于2017年亚太建模比赛A题数据的多种分类模型评价

基于2017年亚太建模比赛A题数据的多种分类模型评价目录问题重述附件一原始数据1数据预处理2问题分析3多元线性模型的实现4K-MEANS聚类(无监督聚类）5.利用SPSS神经网络预测分类6.利用SPSS
爱吃饭的虎虎·2020-11-16 17:35

Photoshop 2021 新增功能

◆◆◆NeuralFiltersPs菜单：滤镜/NeuralFiltersNeuralFilters里面有一组各
醴泉行者·2020-11-08 00:00

手把手教你使用R语言做出一篇20分SCI文章的交互效应表(p for Interaction)

高分SCI中几乎必备有交互效应分析表，通常为文章的表三或者表五，上一篇文章我们已经讲过怎么使用SPSS做出交互效应分析，今天我们R手把手实战做出下图这篇20分的文章的交互效应表。
天桥下的卖艺者·2020-11-06 13:07

python 加载mat文件

/USPS_vs_MNIST.mat'load_mat=scio.loadmat(mat_path)#load_mat为字典类型,print(type(load_mat))'''#访问load_mat即为访问字典
csdn_1HAO·2020-11-04 16:20

python 线性回归 统计检验 p值_都9102年了还在用SPSS做统计？Prism了解一下？

继我们发表《科研论文作图之GraphpadPrism》之后，我们本着要做就要“做的精”的精神，编辑部沟通决定对GraphPadPrism（以下简称Prism）软件的功能进行进一步拓展学习，后续我们也会根据读者们的留言进一步补充、解答和完善这款软件的内容。本期主要内容是简单介绍Prism在统计中的使用。一、Prism做统计的优势医学统计，无论何时都是科研狗心中的痛。老款统计软件主要包括Excel、S
weixin_39918961·2020-11-02 10:35
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