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精读SEM+ANN论文,干货满满! 嘿,大家好!今天我们来聊聊如何精读一篇关于SEM(结构方程模型)和ANN(人工神经网络)的论文。这篇文章的重点是解读方法,具体的SPSS设置和ANN报告可以参考之前的帖子哦。 背景 随着机器人在各个行业的应用越来越广泛,教育领域的机器人采用也逐渐成为关注点。然而,关于机器人如何在高等教育中广泛推广以及影响其使用的具体因素,尤其是在发展中国家,仍然缺乏深入研究。 研究目的 本文旨在探索影响学生在高等教育中采用机器人的因素。通过整合“统一技术接受与使用理论(UTAUT2)”和“任务技术匹配(TTF)”模型,创建了一个新的理论框架。核心目标是揭示机器人功能与教育任务之间的匹配程度,分析哪些因素最能影响学生的使用意图。 研究对象劧 究对象为阿联酋高等教育机构的大学生,共收集了177份问卷。样本包含本科生和研究生,男女比例相当。问卷调查涵盖了与机器人使用体验、技术适配度、学习动机等相关的变量。 研究方法슦𐦍𖩛方法:研究采用了在线问卷调查,利用Google Forms向高等教育学生分发了调查链接。问卷分为两部分:第一部分收集学生的基本信息(如性别、年龄、教育背景、机器人使用经验等),第二部分则包含衡量八个变量的量表题目。 理论模型与假设:研究结合UTAUT2模型(包括绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件和享乐动机)和TTF模型(个人技术匹配和任务技术匹配),提出了9个假设,并去除了与学生个人支出或习惯相关的变量(如价格价值和习惯)。 数据分析方法: SEM-ANN混合模型: 效度和信度检验:通过构造信度(CR)、Cronbach’s Alpha和平均方差抽取量(AVE)评估模型的信度和效度。 具体操作流程: 问卷设计:基于UTAUT2和TTF的理论模型,设计量表题目,采用五级Likert量表(从1到5,表示“非常不同意”到“非常同意”)。 数据收集与整理:通过便利抽样法收集177份有效问卷。 SEM模型验证:使用PLS-SEM(偏最小二乘法结构方程模型)评估模型的路径系数、方差解释力(Rⲯ变量间的因果关系。 ANN模型分析:使用多层感知器神经网络(MLP),利用两层隐藏层分别对行为意图和努力期望进行建模。利用交叉验证法(10折交叉验证)计算均方根误差(RMSE),并通过敏感性分析确定影响行为意图的关键因素。 总结 这篇文章真的是干货满满,从背景到研究目的、研究对象和方法,每一个环节都做得非常细致。特别是数据分析部分,结合了SEM和ANN两种模型,真的是既有深度又有广度。希望这篇精读能帮到大家,让我们一起在学术的道路上不断进步吧!
今天的温暖是大螺母羽绒服给的 劥🅩ụ两𘀥丨🙤䧨的超薄羽绒服! 大概15年前,我在店里看到这款羽绒服,当时店里正在做样品推广,价格非常实惠,只要15欧元,而在专柜可能要200欧元左右。那时候,大螺母还属于哥伦比亚旗下,所以店里经常会有一些断码断色的高端系列。我爸妈那时候连袜子都是大螺母的。一件单冲也只要40欧元左右,真是幸福得无边啊,真后悔当时没多囤几件。 买这件衣服的时候,我还很瘦,买了S码,172的大个子,居然能穿下S码,还绰绰有余,真是开心!现在虽然还能穿,可惜只能套T恤了!这款羽绒服的厚度非常适合春夏和秋冬交替的季节穿。这么多年下来,质量依然杠杠的,好评!非常非常伤心的是,奥莱店里再也没有大螺母了,专柜也很少见,偶尔在网店上能淘到点宝贝,真是太可惜了!对比始祖鸟的变态走红,真是有点不可思议!
回顾性研究:如何制定有效的排除标准? 在进行回顾性研究时,制定合理的排除标准至关重要,因为它直接影响到研究结果的准确性和可靠性。排除标准的主要目的是筛选出那些不符合研究目的或可能影响研究结果的样本,从而提高研究数据的质量和一致性。 首先,排除标准有助于减少混杂因素的影响。例如,排除数据记录不完整的患者可以避免因数据缺失导致的分析偏倚。同样,剔除那些未明确诊断或诊断标准不一致的病例,可以确保研究人群的诊断精准度。 其次,对于存在严重合并症、并发症或干预不符合研究要求的患者,排除标准能够防止这些异常因素对主要结局变量的影响。这有助于减少样本内部的异质性,使研究结果更具代表性和可解释性。 此外,排除标准与纳入标准相辅相成,共同构建了研究边界。这种严格的样本筛选流程,不仅有助于提高统计分析的稳健性,还能使研究结论更加可靠和具有推广价值,从而为临床实践提供更坚实的依据。 总之,回顾性研究中排除标准的制定是一个关键步骤,它能够确保研究结果的科学性和可信度,为医学研究和临床实践提供有力的支持。
百度推广合同模板范本 百度推广合同 双方合作基础 本合同旨在明确甲方(品牌方)与乙方(推广方)在百度平台上的合作条款,共同创造品牌价值。 甲方义务 提供产品样本、场地等必要资源。 有权要求乙方定期汇报工作进展,并提供相关数据和报告。 乙方义务 按照合同约定收取推广费用。 具备丰富的百度推广经验和专业团队,提供高质量服务。 根据甲方要求和市场情况,制定合理的推广策略和方案。 负责选择合适的达人进行合作,确保达人的粉丝量、影响力和专业性符合甲方要求。 负责内容创作和视频制作,确保推广内容具有吸引力、创意性和传播性。 将推广内容发布到百度平台,并进行有效的推广和运营。 定期向甲方汇报工作进展,并提供相关数据和报告。 知识产权 乙方在推广过程中创作的内容(包括文字、图片等)的知识产权归乙方所有,但甲方有权在本合同约定的范围内使用。 甲方提供的产品/品牌相关资料和信息的知识产权归甲方所有。 려🝥𞊥方应对在合作过程中知悉的对方的商业秘密、技术秘密、个人隐私等信息予以保密,未经对方书面同意,不得向任何第三方披露或使用。 保密条款有效期为本合同签订之日起至双方合作终止后一年内。 违约责任 若一方违反本合同的任何条款,应承担违约责任,并赔偿对方因此遭受的全部损失。 若甲方未按照本合同约定及时支付推广费用,每逾期一日,应按照应付金额的X%向乙方支付违约金。逾期超过X日的,乙方有权暂停推广工作,并要求甲方支付已完成工作的费用及违约金。 若乙方未按照本合同约定的时间和质量完成推广工作,每逾期一日,应按照推广费用的X%向甲方支付违约金。逾期超过X日的,甲方有权解除本合同,并要求乙方承担相应的违约责任。 若因乙方原因导致推广内容被百度平台删除或处罚,乙方应承担相应责任,并采取措施进行补救。如给甲方造成损失的,乙方应承担赔偿责任。 争议解决 本合同的签订、履行、解释和争议解决均适用中华人民共和国法律。 双方在履行本合同过程中如发生争议,应首先友好协商解决。协商不成的,任何一方均可向合同签订地有管辖权的人民法院提起诉讼。 其他条款 本合同自双方签字(或盖章)之日起生效,一式两份,甲乙双方各执一份,具有同等法律效力。 本合同未尽事宜,可由双方另行签订补充协议,补充协议与本合同具有同等法律效力。
园林工程师和园艺师的区别,你真的了解吗? 嘿,朋友们!你是不是也在纠结园林工程师和园艺师的区别?别担心,我来帮你理清楚!这篇文章会详细对比两者的就业方向、报考时间、报考条件、证书作用、证书样本以及报考材料。准备好了吗?让我们开始吧! 就业方向 斥 ,咱们聊聊就业方向。园林工程师主要负责园林工程的设计、施工和管理,比如公园、小区、街道的绿化项目。而园艺师则更侧重于园艺技术的研发和推广,比如花卉种植、园林景观设计等。 报考时间 ⏰ 报考时间也是大家关心的一个点。一般来说,园林工程师和园艺师的报考时间都是在每年的特定时间段,具体时间要留意相关部门的通知。 报考条件 报考条件方面,两者也有所不同。园林工程师通常需要具备相关的工程设计和施工经验,而园艺师则需要有一定的园艺技能和知识。具体的报考条件可以参考相关部门的规定。 证书作用 拿到证书后,你就能在相关领域获得更多的机会。无论是园林工程师还是园艺师,证书都是你专业技能的证明,有助于你在职场上的发展。 证书样本 想要看看证书长啥样?这里有一些证书的样本供你参考。你可以对照一下,看看自己更适合哪一个方向。 报考材料 最后,别忘了准备好报考材料。具体的材料清单可以在相关部门网站上找到。一般来说,你需要提供一些个人身份证明、学历证明以及相关的工作经验证明。 希望这篇文章能帮你更好地了解园林工程师和园艺师的区别,找到最适合自己的方向!如果你还有什么疑问,欢迎留言讨论哦!
剑桥大学推荐的马尔可夫链与随机稳定性指南 这本书为理解随机动态系统提供了全面的入门和基础。马尔可夫链理论至今仍然具有重要意义,原因有两个:首先,马尔可夫模型的应用范围不断扩大,从现代通信网络到分子生物数据分析,掌握和理解这些模型的基本原理是值得的,无论是稳定性还是对参数变化的敏感性。其次,统计理论内在地需要马尔可夫链模型,因为它可能是数据依赖性的最简单和最自然的模型,它在科学文献中推广了标准的演化方程,如常微分方程或偏微分方程模型。例如,时间序列分析和贝叶斯统计计算都大量使用马尔可夫链理论。 目录: 第一部分:通信与再生 启发式方法 马尔可夫模型 转移概率 不可约性 伪原子 拓扑与连续性 非线性状态空间模型 第二部分:稳定性结构 暂态与复发 哈里斯和拓扑复发 存在性 漂移与规律性 不变性与紧性 第三部分:收敛性 遍历性 f-遍历性与f-规律性 几何遍历性 V-均匀遍历性 样本路径与极限定理 正性 广义分类准则 第四部分:附录 概念导图 稳定性检验 模型假设术语表 数学背景知识概要 这本书为研究生课程中的统计学系提供了宝贵的资源,帮助学生们更好地理解和应用马尔可夫链理论。
川大MBA课,如何认真听? 这学期研二的课程少了不少,今天终于上了第一节营销专业课——《营销管理应用与方法》。听说这门课有点难,所以决定坐在老师眼皮底下,强制自己认真听课[哇R][哇R][哇R]。 科学研究的特征 目的性:比如提升销售人员的积极性。 严格性:样本要有代表性,问题要恰当,影响因素要控制好。 可验证性:可以用一些检验方法来验证。 可重复性:其他研究者用同样的方法也能得出相同的结果。 精确性和可信性:精确性是指根据样本得到的结果与真实情况接近的程度;可信性则是所估计的结果是正确的概率。 客观性:结论要依据实际资料推导,不能是个人主观或情绪性的判断。 推广性:某种情形下产生的研究结论被推广的程度。 简约性:用较少的变量解释因变量的方差,比复杂的变量更有效率。 规范性:研究程序和步骤要清晰、结构化,让研究人员都能了解。 总之,这节课让我对营销管理有了更深入的了解,也明白了科学研究的严谨性。希望接下来的课程能顺利通过!ꀀ
非参数检验大全:5种场景全覆盖 整理了一些在实际应用中可能会用到的非参数检验方法,希望能对大家有所帮助。 1️⃣ 两样本位置推断部分,主要包括Brown-Mood中位数检验、Mann-Whitney检验、Mood/Moses方差检验、Kruskal-Wallis检验以及推广的趋势秩检验法Jonckheere-Terpstra检验。 2️⃣ 单样本推断部分,主要包括符号检验、Cox-Staut趋势检验、随机游程检验、Wilcoxon检验、卡方拟合优度检验以及正态性检验(包括3种方法),应用场景较多。 3️⃣ 多样本位置推断部分,类似方差分析,主要包括Kruskal-Wallis检验、Fridman检验、随机机组数据的调整秩和检验、Page趋势检验以及Cochran检验。 4️⃣ 分类数据部分,主要涉及到卡方独立性检验、卡方齐性检验、Fisher精确性检验以及Mantel-Haenszel检验。 5️⃣ 回归分析部分,主要包括Spearman/Kendall相关性检验、分位数回归系数检验 ⭐当然还有万金油的Bootstrap置信区间或Bootstrap p值(这两者不等价哦,可以思考一下为什么~)。 以上就是本次分享的全部内容,希望大家能够从中受益。如果你有任何疑问或者建议,欢迎在评论区留言哦!
画册之美,智慧之选! 画册是一种图文并茂的完美表达方式,它结合了文字和图片的双重魅力,远胜于单一的文字或图册。 画册不仅醒目,而且清晰明了,通过精简的文字说明,将复杂的信息简单化。 在画册设计排版中,留白是一种至关重要的设计技巧,它不仅美化了版面,还增强了版面的空间层次感和韵律感。 通过巧妙地留白,可以让形象更加鲜明,吸引读者的注意力。 图片和辅助图形是丰富画册画面的重要元素,它们的位置、风格和大小都会直接影响画册的吸引力。𗠤𘍥于杂志的繁杂,画册追求的是言简意赅,主题清晰明确,内容丰富却不繁杂。 宣传画册的设计讲求整体感,从开本到印刷纸张等方面都精心设计和制作,让消费者爱不释手。 精美的产品样本不仅会被长期保存,还能起到长久的推广产品的作用。 读者通过观看宣传画册来获取信息,而不是将其作为一种目的。 画册的设计旨在传递信息,而不是单纯地展示艺术。
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