最近在学习STATA做分析的时候，发现这个软件很多功能很强大，但是背后的统计学知识要求也比较高，作为一边深入学习统计知识一遍用软件的小白，好多东西只是知其然不知其所以然，因此尝试自己把STATA的一些运算分解出来。因此这里记录一下学习内容。
在做STATA的主成分分析和因子分析的时候，觉得这两个东西很像，但是其中的原理好像也不太清楚，网上查了一些文章，花了不少时间才明白怎么做的，这里演示一下具体的做法。 对于这两个分析的说明，可以参考https://www.zhihu.com/question/23685740。https://wenku.baidu.com/view/33403b68ddccda38376baf6e.html
个人感觉主成分分析是因子分析的一个特例，或者说简单版本吧。先上代码：
df
Out[32]:
V2 V3 V4 V5 V6 V7
0 37066.0 26638.1 29218 11.2 7539 14210
1 52692.0 34634.4 30510 11.5 8394 14524
2 76909.0 46759.4 33261 12.4 9281 14608
3 91893.8 58478.1 35730 13.6 10077 15005
4 99595.3 67884.6 36454 14.0 10813 15733
5 113732.7 74462.6 38368 13.7 11356 16074
6 119048.0 78345.0 38046 12.5 11670 16100
7 126111.0 82067.0 40496 10.5 12393 16000
8 85673.7 89403.5 44452 10.0 13556 16300
df_uni = df.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
df.corr()
Out[34]:
V2 V3 V4 文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下：http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态：[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次，点赞45次，收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境，自带jupyter notebook，但在我打开jupyter notebook界面后，却找不到对应的虚拟环境，原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境，其他环境要想使用必须手动下载一些库：1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次，点赞19次，收藏28次。选择scoop纯属意外，也是无奈，因为电脑用户被锁了管理员权限，所有exe安装程序都无法安装，只可以用绿色软件，最后被我发现scoop，省去了到处下载XXX绿色版的烦恼，当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了（譬如everything）。推荐添加dorado这个bucket镜像，里面很多中文软件，但是部分国外的软件下载地址在github，可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像，所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
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