06 2020 档案
摘要：非典型线性回归 1.基础知识 线性模型的自变量的的类型 一个分类自变量，一般线性模型就是 t 检验或单因素方差分析 两个或多个分类自变量，就是多因素的方差分析 个定量自变量，一般线性模型就是简单线性回归 两个或多个定量自变量，就是多重线性回归 一个分类自变量和一个连续自变量，一般线性模型就转化为协方
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摘要：内置函数 进制转换相关 bin ，将十进制转换为二进制(0b) oct ，将十进制转换为八进制（0o） hex，将十进制转化为十六进制 int，将其他进制转化为十进制(0x) #将二进制转化为十进制 num = '0b1010111011' v1 = int(num,base=2) print(v1
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摘要：函数小高级 1.1函数赋值 函数也相当于一个变量可以新定义一个变量用于接收函数 def funs(): return (1,2,3) a = funs print(a()) #与funs是等价的 同样也可以当做一个名称在列表中 def funs(): print (1,2,3) a = funs l
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摘要：作用域 一个函数是一个作用域 作用域内部数据独享，制造作用域之间的数据隔离，但是可以利用全局的数据（上下均可）>>>父级>>父级>>.....>>全局，全局没有便报错 全局不能利用作用域的数据 a = 1 def funs(): x = 666 print(x) print(a) print(b)
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摘要：函数相关 return 默认返回值为None 返回函数的值 终止代码的执行 可以返回任意类型 当函数有返回值时，调用函数时必须有一个新的变量来接受，这时才返回return的值 def fun(): return 5, 8 ,'yang' a=fun() print(a)#不加括号时，默认返回元组 函
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摘要：Logistic回归分析及SAS程序的实现 logistic知识点补充 logistics中OR值与β的关系： ORx1 =eβ1 哑变量 当自变量为分类变量时，由于无序多分类变量的表示仍然为1,2,3,4....这与等级变量无法区分开来，因此此时需要借助哑变量进行分析。 例如：血型变量x为A、B、
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摘要：关于离群值的思考（待考究）： 在一组数据的离群值中，我们可以认为最大最小（大于或小于三倍的标准差）的值来判断 在回归分析中的对于y的离群值、x的高杠杆点或者xy的强影响点，其用该看是否符合总体趋势，不符合总体趋势的叫离群值，而不是单纯的看x值或y值得大小判断其是否为离群值。
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摘要：列表补充 列表在使用 pop 和 join 函数时需要一个新的变量进行接收 str.strip( )——不但可以掉字符串两端的空格、还可以去掉换行符(\n)、制表符（ \t,即一个Tab） 进制 \x代表16进制 0b代表2进制 file = open('a.tet',mode='wb') #wb二
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摘要：电视盒子如何收看港澳及海外电视台（以创维58v为例） 1、在电脑端下载”当贝市场“安装包（apk格式），下载网址 http://www.dangbei.com/ 2、将安装包复制至U盘中（注意：要实现在U盘中新建一个文件夹，要不然电视无法识别） 3、将U盘连接至电视，设置——应用管理——U盘安装，安
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摘要：电脑可以登录微信、QQ，但浏览器（包括一个或多个浏览器）显示无网络连接（特别是FQ用户）的解决方案。 找到浏览器的设置（以QQ浏览器为例） 高级设置——网络——更改代理服务器设置——高级——还原高级设置and重置 就可以正常使用啦
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摘要：文件的操作（1） 同级文件的只读，文件不存在报错 file=open('wenjian',mode='r',encoding='utf-8') content = file.read() print(content) file.close() 同级文件的只写，文件不存在便新建一个 file=open
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摘要：方差分析 方差分析的用途 用于多个（或两个）样本均数的比较； 用于分析因素间的交互作用； 用于方差齐性检验； 用于方程的拟合度检验。 方差分析的类型 单因素：完全随机设计 两因素：随机区组设计 多因素：析因、拉丁方、正交设计 重复测量设计 单组 多组 协方差分析（与方差分析并列） 方差分析的SAS程
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摘要：相关性分析 定量资料的相关性分析 可以是线性，也可以是非线性 正态分布 Pearman相关系数 偏态分布 Spearman相关系数 分别对Xi和Yi进行编秩 Proc corr <选项>; Pearson 该选项要求输出Pearson相关系数，也是程序默认的输出结果 Spearman 该选项要求输出
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摘要：内存相关 练习1的输出的结果有666（内部修改） 因为v1、v2指定的是同一处内存 练习2赋值而不修改内存地址 重新赋值结果不变，修改内部元素结果改变 练习1 v1=[11,22,33] v2=v1 v1.append(666) print(v2) 结果为[11,22,33,666] 练习2 v1=
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摘要：内存相关 练习1的输出的结果有666（内部修改） 因为v1、v2指定的是同一处内存 练习2赋值而不修改内存地址 重新赋值结果不变，修改内部元素结果改变 练习1 v1=[11,22,33] v2=v1 v1.append(666) print(v2) 结果为[11,22,33,666] 练习2 v1=
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摘要：非参数检验（秩和检验） 应用场景 两组比较的非正态分布 wilcoxon秩和检验 多组非正态分布 Kruskal-Wallis秩和检验 配对设计的两组非正态分布 wilcoxon配对（符号）检验 配对设计的多组非正态分布 Friedman秩和检验 二分类有序资料 wilcoxon秩和检验 多分类有序
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摘要：set 集合的特点 无序，所包含元素不可重复 除交集、并集、差集等函数外，其他的函数不需要的新的变量接受 集合有关的常用函数 add discard pop 公共功能 len for循环 索引【无】 步长【无】 切片【无】 删除【无】 修改【无】 集合的嵌套 集合里可嵌套int/bool/str,但
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摘要：卡方检验 分类变量的差异性检验即卡方检验与分类变量的相关性检验的联系与区别 联系：在很多类型的相关性检验中会用到卡方值，如无序非配对资料中的pearson列联系数和phi系数 区别：差异性检验是一个变量的不同分组的比较，而相关性检验是关于两个变量的计算 卡方检验基本结构 Proc freq <选项>
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摘要：python基础 编译型语言：C / C++ / C# / GO / Java 解释型语言：python / PHP / rudy 数据类型 int 整型 str 不可变数据类型,进行处理时必须有字符串进行接收 str.lower() / str.upper() 小大写 str.isdigit()s
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摘要：SAS数据集的转置 proc transpose <out=数据集> <name=变量名> out:转置后的数据集名称；无则默认为原数据集 name为该变量新命名的名字 by 变量1..... by语句指定的变量不进行转置 id 变量1 变量2 id语句指定转置前数据集中的一个变量，无则默认转置后的
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摘要：@的应用？？？？ @@强制保持当前记录 @如果data步中没有其他语句就正常读取，直到第二个input语句，就可以保持同行输入 sas数据的导入 只有非sas数据类型的数据才可导入 sas永久数据集的建立 首先在硬盘中建立一个文件夹并与SAS逻辑库中所建立的数据库关联起来 在数据写入时应在所建立的数
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摘要：Markdown常用语法（Typora） “#”可做标题，#”可做一级标题，“##”二级标题，以此类推 “-”、“ * ”、“+” 可做分级符 Tab键可缩进 enter键可撤销 “**” 斜体 “** **” 加粗 三对* ，加粗加斜 三个"`"(左上角飘号)，插入程序框 Ctrl+t, 插入表
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摘要：SAS基础 数据集的字符长度不超过32，可包括字母、数字或下划线 起始必须是字母或下划线 不能有特殊符号 变量的输入 字符型 一定要在字符后面加$， 字符与$之间加不加空格均 数值型 一般不加任何格式 如果有选择性的读取数值，可在后面加W.D，其中w代表数值的位数（含小数点），d代表小数点位数 特殊
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