其基本思想是变量的降维，就是将原来众多的具有一定相关性的变量重新组合成一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量。将注意力集中于各次观测中具有最大变异的那些变量，对各次观测中变化不大的变量，可视为常数处理， 因而降低了问题中的变量的维数。某研究者测得84名10岁男孩的身高（cm）、坐高（cm）、体重（Kg）、胸围（cm）、肩宽（cm）、肺活量（l）等6项生长发育指标，试利用主成分分析找出少数几个相

而一些原本类别是0的样本，却被预测为了1。随着分类的概率阈值的减少，Sensitivity和1-Specificity也相应增加（也即Specificity相应减少），所以ROC曲线呈从左下角垂直上升到顶线，水平方向向右延伸到右上角的递增态势。ROC曲线图中45度线下的面积是0.5，ROC曲线与它偏离越大，越向左上方靠拢，它下方的面积（AUC）就越大，其AUC值也越接近于1。因此，preddef2

如果想要保留SPSS语法文件，可以先点击“粘贴”，保存本次所有操作，如图5.4所示。下次还要执行同样的操作，直接全选以后，点击绿色小三角符号，就可以生成皮尔逊分析结果了。如果P值小于0.05，那么两个变量呈显著的相关性。第三步，点击“选项”，可以勾选统计，计算平均数与标准差等，如下图所示。然后再看相关系数的方向性，报告两个变量是显著的正相关或负相关。第二步，在相关系数里，选择“皮尔逊”。如果相关系

条图：gra x1 x2, bar by(group) sh(31) l1("rate of die") b1("comparison of rate of die")//对x画直方图，分为9组，X轴为10,20,30,40，y轴为0,1,2,3，加上正态分布曲线，标题与坐标轴的距离（1-8），下坐标轴加标题为height(cm)exactfisher确切概率法。//把y1-y10,z1-z5分别

【代码】【Kingbase8数据库】springboot jpa集成Kingbase8各种报错。