效果检验

回归的预测方法在建模中用得挺多，尤其是一元线性回归，既简单上手，又能快速判断变量之间是不是“靠谱”的线性关系。这个资源就围绕y = a + bx展开，讲了回归效果的检验思路，像相关系数rxy怎么用，怎么判断模型是不是能信得过，挺适合你用来搭配自己写的预测逻辑。 文中提到的相关系数其实就是衡量变量之间“搭不搭”的指标，数值越接近±1，关系越线性。你可以看看这份相关系数的计算方法，讲得挺实在的，拿来做验证挺方便。 想直接撸代码的也不用愁，推荐你看这份MATLAB 的拟合源码，直接跑出来结果，连图都有，适合比赛或者做课题用。 如果你用 Python，那份Pearson 相关系数的计算方法也蛮实用，代

探究了闪光效果的实现方法，并对其应用场景进行了分析。

据说效果不错，我用积分兑换了，推荐你们也试试，真的很好用！

这里提供了一些精美的Flash素材，能够让花瓣在动画中飘舞，为您的设计增添生动效果。

基于评分卡的评分结果分组计算lift，并结合绘制lift曲线的方法来优化效果。

这是一个基于Matlab实现的QABF融合评价程序，用于客观评估图像融合的性能，灵感来源于C.S.Xydeas和V.Petrovic的研究成果。

PB 的窗口透明效果，确实是个蛮有意思的玩意。用得好，界面一下子就有高级感了。PowerBuilder 本身 UI 比较传统，但其实用点小技巧，像是调 SetLayeredWindowAttributes 这些 API，再搭配 DLL 或 OLE 对象，窗口透明做起来也不算太难。 PB 设置窗口透明，说白了就是让窗口看起来“虚化”一点，后面内容能透出来。嗯，用到的关键技术就是 alpha 通道。你可以理解成每个像素的不透明度，0 就是完全透明，255 就是完全不透明，调一下这个值就能实现不一样的视觉层次。 要搞定这个效果，步骤也不多：新建窗口时设置支持透明、在 Open 事件里加透明调用，必要

Power BI 视觉效果提供多种可视化组件，如折线图、柱状图和饼图，帮助用户深入了解销售数据。用户可以自定义视觉效果，通过选择数据字段和调整参数，满足特定业务需求。销售数据可视化是识别机会、了解趋势和做出明智决策的有力工具。

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。