是matlab中的garch模型工具箱，包括多元garch模型的工具箱。

典型相关分析matlab源代码，直接运行即可，用于典型变化，图像处理中的多元变化检测等。

DataFrameAPI的引入一改RDDAPI高冷的FP姿态，令Spark变得更加平易近人。
外部数据源API体现出的则是兼容并蓄，SparkSQL多元一体的结构化数据处理能力正在逐渐释放。
关于作者：连城，Databricks工程师，Sparkcommitter，SparkSQL主要开发者之一。
在4月18日召开的2015Spark技术峰会上，连城将做名为“四两拨千斤——SparkSQL结构化数据分析”的主题演讲。
自2013年3月面世以来，SparkSQL已经成为除SparkCore以外最大的Spark组件。
除了接过Shark的接力棒，继续为Spark用户提供高性能的SQLonHadoop解决方案

实用多元统计分析AppliedMultivariateStatisticalAnalysis(RichardA.Johnson第4中文版)数据分析与挖掘进阶书籍

开发工具是jupyternotebook，利用matplotlib绘制发动机万有特性曲线。
主要分为三部分绘制，绘制等燃油消耗曲线/等功率曲线/外特性曲线。
压缩包中的图是根据实际采集到的发动机数据（出于保密，无法上传），采用多元线性回归拟合绘制的图。
其中多元线性回归主要是调用sklearn库来完成，绘图部分主要调用matplotlib。
因为是自己看函数文档，一点一点手写的代码，中间走了很多坑，所以代码注释应当是非常详细。
因为数据量的问题，拟合存在一定的失真，相比实际的图会存在一定的出入，代码只是提供一种绘制方法，提供的图仅供参考！

MATLAB多元线性回归含例题数据，和可运行的MATLAB代码。
MATLAB多元线性回归含例题数据，和可运行的MATLAB代码。

帮别人写的一个C/C++程序，输入两个字符串表达式，输入要合法，解析字符串，计算，例如x+y,x-y,计算，，前一久写的程序，测了一下可以用，没有深入测试了，放在机子上也是放着，今天上传一下，弄点积分，谢谢大家！！！！！

MATLAB源码集锦-多元非线性回归代码

SPSS是世界最为优秀的统计工具之一，本书为《SPSS11.0统计分析教程》的高级篇。
由4部分15章及1个附录组成。
主要内容包括：一般线性模型、混合线性模型、多元线性回归与曲线拟合、分类资料的回归分析等。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。