D-W检验

一元线性回归模型的 D-W 检验，挺适合刚接触回归的同学快速上手。用 SPSS 做这类模型检验，流程比较清晰，点几下就能出结果。尤其是用在时间序列或残差上，D-W 值一下就能看出有没有自相关，挺省事。 回归的 D-W 检验，最常见的问题就是不知道那个统计量怎么解读。这里讲得还蛮清楚的，从数值区间到判断逻辑，配合 SPSS 操作截图，整体比较容易跟着做。你一边操作一边看，快就能弄懂。 配套的资料也不少，像SPSS 多元线性回归教学讲义和一元线性回归数据挖掘原理，都能连起来学，比较系统。尤其你要做点数据建模、评分卡这类工作，这套内容还挺实用。 要注意哦，D-W 检验主要是针对残差的自相关，不是万能

Excel 统计中的 A-D 正态性检验是挺常用的工具，适合做数据时检验样本是否符合正态分布。操作其实简单，你只需要在 Excel 中输入数据，通过相关函数就可以计算出 A-D 检验的统计量和 p 值，判断数据的正态性。如果你对 Excel 的高级数据有兴趣，试试这个方法吧，蛮实用的哦！

Matlab开发-D'Agostino-Pearson检验，用于评估数据向量的正态性。

在我们的ADO教程中，您将学到有关ADO的知识，以及如何利用ADO从您的网站访问数据库。

花店的在线客服系统也能玩出新花样，3w6 这套系统就是个例子。功能挺全，访客一上线你这边就能看到，还能追踪访问路径，像装了个实时小雷达一样。 访客的来源、IP、浏览轨迹通通清晰，适合做营销的朋友用来判断客户意向。你甚至可以主动发起对话，不用干等客户开口，聊起来更高效。 聊天记录和访客信息都有记录，按IP自动生成客户号，方便后期回访和数据。客服主管还能随时查看对话内容，盯绩效也方便。 不在线的时候还能留言，不会漏掉潜在客户。常用语设置和自动应答功能也贴心，平时重复的问题直接预设好，节省不少时间。 支持多席位在线，客服多也不怕乱，新访客自动分配给空闲客服。还能分组，比如售前、售后、技术支持，专业分

W3C为解决Web应用中不同平台、技术和开发者带来的不兼容问题，保障Web信息的顺利和完整流通，万维网联盟制定了一系列标准并督促Web应用开发者和内容提供者遵循这些标准。标准的内容包括使用语言的规范，开发中使用的导则和解释引擎的行为等等。W3C也制定了包括XML和CSS等的众多影响深远的标准规范。然而，W3C制定的web标准并非强制性，而是推荐性的。因此，一些网站仍未能全面实现这些标准，特别是使用早期所见即所得网页编辑软件设计的网站通常包含大量非标准代码。

SQL是一种用于管理和处理各种数据库系统数据的标准计算机语言。本教程将教您如何利用SQL进行数据操作，涵盖Oracle、Sybase、SQL Server、DB2、Access等主流数据库系统。

豆瓣电影的数据，真的是一大宝藏。爬取的数据一共超过 13 万条，去重后也有 12 万+，内容挺丰富的，包括电影的 ID、标题、链接地址、评分、海报等。说实话，爬取这些数据也花了两天时间，但结果值得！数据量这么大，完全可以拿来做一些数据或推荐系统实验，挺适合有一定爬虫基础的同学。如果你也是电影数据爱好者，或者想做些相关的，千万别错过哦！ 还有一些不错的相关资源可以参考，比如通过Rvest爬取豆瓣电影 Top250 数据的教程，或者是 Python 爬虫相关的实战指南。如果你是用 Python 的朋友，还可以试试数据采集与预的方法，或者使用 XPath 来爬取豆瓣电影新片榜的信息。每种方法都有它的

W-kMeans算法详解 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。该算法通过引入新的步骤，自动计算变量权重，从而提高聚类的准确性和效率。 W-kMeans算法的基本原理 W-kMeans算法的核心思想是引入变量权重的概念，根据数据的分布情况动态调整变量的权重。该算法的基本步骤如下： 初始化中心点和变量权重 根据当前的聚类结果和变量权重，计算每个样本点所属的聚类 根据聚类结果，更新中心点和变量权重 重复步骤2-3，直到聚类结果收敛 变量权重的计算 在W-kMeans算法中，变量权重的计算基于当前的聚类结果和数据分布情况。具体来说，变量权重可以通过以下公式计算

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