MVME2604 712I/O 用于交换过程值的通信过程 图片 PROFIBUS标准已有20多年的历史，是一种成熟的数字现场总线技术，用于许多工厂和过程自动化应用，以及食品、饮料和制药等混合行业。...让我们更深入地了解PROFIBUS，包括它是什么以及它是如何工作的。 PROFIBUS是过程现场总线的缩写，是自动化技术中领先的现场总线通信标准，支持使用单条总线电缆在网络内进行数字数据交换。...目前，PROFIBUS有两种变体，最常用的是PROFIBUS DP(分散外设),用于通过集中控制器操作传感器和执行器。 PROFIBUS通常使用EIA-485传输技术作为其物理层。...该类控制用于交换过程值的通信过程，在配置的时隙期间，各个从设备使用定义的循环命令。设备包括控制器和个人电脑。 PROFIBUS DP主站等级2。...器件最多可以处理246字节的输入数据和244字节的输出数据。
p=17808 什么是聚类？ “聚类是将数据集分为几组的过程，其中包括相似的数据点”。聚类是一种无监督的机器学习，在您拥有未标记的数据时使用。 比如： 坐在餐馆的用餐者。假设餐厅中有两个桌子。...最受欢迎的是K-均值聚类。 什么是K均值聚类？ K-Means是一种聚类算法，其主要目标是将相似的元素或数据点分组为一个聚类。 K-均值中的“ K”代表簇数。...距离量度将确定两个元素之间的相似性，并将影响簇的形状。通常，欧几里得距离将用于K-Means聚类 欧几里得距离是“普通”直线。它是欧氏空间中两点之间的距离。 ? K-Means算法如何工作？...； （4）重复步骤（2）、（3），直到聚类中心不再发生变化； （5）输出最终的聚类中心和k个簇划分； SAS中的K-均值聚类 让我们来看一个著名的IRIS数据集。...缺点： 1）即使输入数据具有不同的簇大小，均匀效果使得结果经常会产生大小相对一致的簇。 2）不同密度的数据可能不适用于聚类。 3）对异常值敏感。 4）在K均值聚类之前需要知道K值。
传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。...K均值聚类算法是一种经典的划分聚类算法，Ｋ均值聚类算法是一种迭代的聚类算法，在迭代的过程中不断移动聚类中心，直到聚类准则函数收敛为止。...，数据对象划分完毕，然后计算每个聚类的中心，更新聚类中心作为新的聚类中心点，迭代上述聚类过程。...关于初始点K值确定的一种简单的方法： 关于k的个数的确定：我们可能不知道在K均值中正确的k值。但是，如果能够在不同的K下对聚类结果的质量进行评价，我们往往能够猜测到正确的k值。...K-means聚类算法缺点： (1) 在簇的平均值可被定义的情况下才能使用，可能不适用于某些应用； (2) 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。
大部分SAS自动变量像_n_ 使用1作为索引开始位置。SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一个数组下标超出范围错误。 下面的SAS例子，DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。...SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。 ? 一个Series可以有一个索引标签列表。 ?...5 rows × 27 columns OBS=n在SAS中确定用于输入的观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 下面的单元格显示的是范围按列的输出。...对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ? 缺失值的识别 回到DataFrame，我们需要分析所有列的缺失值。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.
p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。 ...尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计，但这尚未得到确认。下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。 估算值是每个班级的“大众”平均值的平均值，而不是研究中所有学生的平均值。...该模型比以前的模型更适合于所使用的变量，因为可以直观地假设外向因类而异。 SAS结果 随机Extrav斜率的估计值很重要（p值为0.003），因此我们可以说学生的外向性得分随班级的不同而变化。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况。...下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。 估算值是每个班级的“大众”平均值的平均值，而不是研究中所有学生的平均值。...该模型比以前的模型更适合于所使用的变量，因为可以直观地假设外向因类而异。 SAS结果 随机Extrav斜率的估计值很重要（p值为0.003），因此我们可以说学生的外向性得分随班级的不同而变化。
p=10809 简介 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。...尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计，但这尚未得到确认。下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。 估算值是每个班级的“大众”平均值的平均值，而不是研究中所有学生的平均值。...该模型比以前的模型更适合于所使用的变量，因为可以直观地假设外向因类而异。 SAS结果 随机Extrav斜率的估计值很重要（p值为0.003），因此我们可以说学生的外向性得分随班级的不同而变化。
p=10809 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况...下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...因此，我们将估计值解释为每个类别的平均数在总体平均人气得分附近的方差。 估算值是每个班级的“大众”平均值的平均值，而不是研究中所有学生的平均值。...该模型比以前的模型更适合于所使用的变量，因为可以直观地假设外向因类而异。 SAS结果 随机Extrav斜率的估计值很重要（p值为0.003），因此我们可以说学生的外向性得分随班级的不同而变化。
,可以叫做平方根变换； λ=0的时候可以叫做对数变换； λ=-0.5的时候，y可以叫做平方根倒数变换； 4、变换需要y的最大值和y的最小值的比值要大于2，即原始数据Y的最大值和最小值的变化范围不能太小使用...BOX-COX变换才是有效的，如果变化范围过小则数据不敏感。...，建模不是很难的过程，困难的点在于数据是否符合假定的衡量。...4、利用预测值残差图查看模型是否符合假定 如果模型符合假定，那么模型的残差均值为0、方差为常数，图形中方差用范围去体现，比较期望的状态应该是以均值为中心、区间保持稳定。...5、拟合诊断图： 第一列图形用于判断数据是否是正态，右上角的四张图用于判断强影响点。 ?
我眼中的回归变量筛选 变量筛选是回归建模过程关键的一步，由于变量间的相关性，必然会导致不同的筛选方法得到不同的模型。...然而经向前法、向后法与逐步回归法筛选出的变量构建的模型并不是最优模型，若想构建最优模型，可以通过构建每个X的组合去获取最优变量组合，即全子集法。...我眼中的回归预测 回归模型的预测功能指根据自变量X的取值去 估计或预测 因变量Y的取值，一般，预测或估计的类型主要有两种，即： 1、点估计 Y的平均值的点估计 Y的个别值的点估计 2、区间估计...Y的平均值的置信区间估计 Y的个别值的预测区间估计 需要注意，用回归模型进行预测时，模型中自变量的取值离均值越远则预测的结果就会越不可靠。...但是有些时候无法保证预测的X值一定就在建模样本X的值域范围内，这种情况即需要用到外推预测forecast，回归模型无法实现外推预测，一般外推预测forecast会存在于时间序列中。
； 解释变量之间不存在线性关系或强相关； 假设随机误差项e是一个均值为0的正态分布； 假设随机误差项e的方差恒定； 误差独立。...2、多元线性回归会面临变量选择的问题 模型自变量增加后，即便使用聚类等手段进行变量压缩，也不能将自变量的相关性完全剔除，这便会导致具有相关性的自变量溜进模型。...或者换一个角度，我会通过查看方差膨胀值来观察共线性，膨胀值为10以下表示暂无共线性、膨胀值为10以上表示出现了多重共线性、如果方差膨胀值达到100甚至以上则表示严重共线性。...回归模型中多少个变量合适 Data Analyst SAS构建回归模型时，依据不同功能可以将模型划分为不同类别，一般模型可以分为三类： 1、机理模型： 机理模型追求将变量关系描述的越清楚越好...我选择变量的方式 Data Analyst 变量选择在回归里是一个很麻烦的事情，我会依据实际情况，如果变量较少，我会使用全子集回归，然后从结果中去选择自己认为比较好的变量组合；如果变量数目较多
Means过程只需要一个语句： PROC MEANS statistic-keywords; 默认means会产生均值、缺失值数、标准差、每一个数值变量的最小最大值，下面的list列出可以需要的统计量，...使用proc reg做简单的回归分析 REG过程使用最小二乘法拟合线性回归模型，是SAS/STAT 产品的一部分。Reg使用逐步法、前进法、后退法进行自变量的筛选。...*independent='symbol'/OVERLAY; Symbol的值指定SAS使用哪种标记来标注数据点，如果不指定，SAS会直接使用数字。P.是代表预测值的关键词。...每组的观测值数要求一样，这样的数据为平衡的。 Procanova有很多选择语句，最常用的是means，计算出model语句中任何一种主效应的自变量的均值。...现在想知道哪一组最高，因此还要用means语句，并选择Scheffe’s multiple-comparison过程来比较均值。代码为： ? 结果将在8中讨论： 8.
我们不去比较SAS IML模块和MATLAB的运算功能，只要知道，在SAS里，IML和SAS数据集做交互将会方便很多，你也不用将数据倒来倒去！ 来吧，带你进入IML的世界，它不会让你失望的！...（5）截取运算符：[ ] 用于截取矩阵的一部分，格式为：a [ row, column ]。 其中，row或column留空表示截取整个行或者列。...在“[]”的帮助下，我们不仅可以对行或者列的数字进行加总、取均值的操作，还可以进行： 相乘： # 求最大值： 求最小值： >< 求最大值的索引： ...求最小值的索引： >:< 求平方和： ## 也可以进行组合操作，比如，我们想对a矩阵的每列求出最大值，然后讲着三个最大值求平均： 例子 proc iml; a={1 2 3, 4 5...注意a[ , : ]的运算顺序一定是从左向右的：先计算每列的最大值，为{7,8,9}，然后计算平均值，为8。
其实它的参数真的挺多的： CLM：双侧置信区间 CSS：调整平方和 CV：变异系数 KURTOSIS：峰度 LCLM ：单侧置信区间——左侧 MAX:最大值 MEAN：均值 MIN：最小值 MODE:众数...N ：非缺失值个数 NMISS：缺失值个数 MEDIAN(P50):中位数 RANGE：范围 SKEWNESS：偏度 STDDEV：标准差 STDERR：均值的标准误 SUM：求和 SUMWGT：加权求和...我觉得我一一个列出这些模型已经超出了这篇笔记的范围了...所以干脆就改成简单翻译一下各个PROC的主要模型吧。...The MIANALYZE Procedure：缺失值分析 The MIXED Procedure：混合线性模型，面板数据的常用模型 The MODECLUS Procedure：各种参数、非参数的聚类模型...Procedure：不相交或分层聚类 The VARCOMP Procedure：含有随机效应的广义线性模型 The VARIOGRAM Procedure：二维空间数据的连续性分析
Means过程只需要一个语句： PROC MEANS statistic-keywords; 默认means会产生均值、缺失值数、标准差、每一个数值变量的最小最大值，下面的list列出可以需要的统计量，...Plot语句是reg过程中许多可选的语句之一。可以用plot语句产生数据的散点图。如果安装了SAS/GRAPH模块，PROC REG将使用这个模块来产生散点图。...*independent='symbol'/OVERLAY; Symbol的值指定SAS使用哪种标记来标注数据点，如果不指定，SAS会直接使用数字。P.是代表预测值的关键词。...每组的观测值数要求一样，这样的数据为平衡的。 Procanova有很多选择语句，最常用的是means，计算出model语句中任何一种主效应的自变量的均值。...现在想知道哪一组最高，因此还要用means语句，并选择Scheffe’s multiple-comparison过程来比较均值。代码为： ?
标准化数据序列 归一化是对数据的原始范围进行重新缩放，以使所有值都在0~1的范围内。 归一化要求你知道或能够准确估计最小和最大可观测值。你可以从你的可获取的数据中估计这些值。...40 y = 0.72 你可以看到，如果给定的x值超出了最小值和最大值的范围，则结果值将不在0和1的范围内。...标准化数据序列 标准化数据集涉及重新缩放值的分布，以使观测值的平均值为0，标准偏差为1。 这可以被认为是减去平均值或中间数据。...根据以往得出的经验法则，输入变量应该是很小的值，大概在0～1的范围内，或者用零平均值和标准差1来标准化。 输入变量是否需要缩放取决于要解决的问题和每个变量的具体情况。我们来看一些例子。...输出值将是0到1之间的实际值，并且可以得到准确的值。 多类分类问题 如果你的问题是一个多类分类问题，那么输出将是0到1之间的二进制值的向量，每个类值有一个输出。
标准差（Sigma，s）：标准差用于衡量数据在统计数据中的离散程度。 回归：回归是统计建模中的一种分析方法。这是衡量变量间关系的统计过程；它决定了一个变量和一系列其他自变量之间关系的强度。...在R中，t.test（）函数用于进行各种t检验。 t检验是统计学中最常见的检验，用于确定两组的均值是否相等。 With（）函数类似于SAS中的DATA，它将表达式应用于数据集。...BY（）函数将函数应用于因子的每个水平。它类似于SAS中的BY。...数据规范化背后的主要动机是减少或消除数据冗余。在这里，我们重新调整值以适应特定范围，以实现更好的收敛。 回答： 权重初始化是非常重要的步骤之一。...回答： 激活函数是一种将非线性引入神经网络的方法，它有助于学习更复杂的函数。没有它，神经网络只能学习线性函数。线性函数是输入数据的线性组合。
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。...（1）列出观测值 List 观测值范围 var {选择变量名} where (条件) ; （红色背景是必须要有的，黄色背景是可以省略的） 观测值范围 All：所有观测值 Current：当前观测值...（2）删除观测值 use 数据集; edit 数据集; delete 观测值范围 where(条件); （红色背景是必须要有的，黄色背景是可以省略的,下同，不再重复） 观测值范围和上面的差不多：...，如果不列的话默认给出：min、max、mean、std 如还是air这个数据，想看international airline travel的均值和方差： proc iml; use sashelp.air...要求给出系数、R2、t检验的p值，提示： SAS常用的的概率密度函数 ①标准正态分布函数PROBNORM（x） 计算服从标准正态分布的随机变量u小于给定x的概率。即p（u＜X）。
使用神经网络时，传统的经验法则是： 将数据重新调整到激活函数的范围。 如果使用S形激活函数，则将数据重新调整为0和-1之间的值。如果使用双曲正切（tanh），则重新缩放到-1和1之间的值。...这同样适用于输入（x）和输出（y）。例如，如果在输出层上有一个S形函数用来预测二进制值，则将y值标准化为二进制。如果你正在使用softmax（柔性最大值函数），你仍然可以标准化你的y值。...评估一些树的方法，如CART（类回归树），随机森林和梯度增强。 评估一些实例方法，如SVM（支持向量机）和kNN（k最近邻分类算法）。...例如，如果您拥有一个集群或一个Amazon Web Services（亚马逊云服务）帐户，我们可以并行训练n个模型，然后将结果的平均值和标准差作为一个更稳健的估计值。...通常情况下，使用简单的线性方法（如正则化回归），可以学习如何对来自不同模型的预测进行加权，以得到比预测平均值更好的结果。 基准结果使用子模型的预测均值，但提高了模型学习权重的性能。
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