Java学习 ----day1——（2）JVM , JDK , JRE

最新推荐文章于 2025-04-07 21:16:25 发布
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本文详细解释了JVM（Java虚拟机）、JRE（Java运行环境）及JDK（Java开发工具包）的概念及其之间的关系，并澄清了它们是否具备跨平台性的常见误解。

JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的

(java语言具备跨平台性，JVM不能)

二次更博：JVM不具备跨平台性，具有多个版本的JVM
从属关系：JDK>JRE>JVM
所以三者均不具有跨平台性

JRE：Java Runtime Environment Java运行环境
Java程序需要在JRE上运行

JDK：Java development kit java开发工具包
供给开发者使用来进行开发出Java程序。

针对于DOS命令下进行java的编译和运行

基于SPSS实现的主成分分析实例 内含主成分分析实际例子 共19页PPT.ppt
07-25
基于SPSS实现的主成分分析实例 内含主成分分析实际例子 共19页PPT 以城镇居民消费支出资料为例,用主成分分析法对各省、市作综合评价（spssex-2/城镇居民消费支出的主成分分析 ） 以经济效益数据为例，用主成分分析法对各企业作综合评价（ spssex-2/企业经济效益的主成分分析） （一）指标的正向化。指标最好有同趋势化，一般为了评价分析的方便，需要将逆指标转化为正指标，转化的方式为用逆指标的倒数值代替原指标。 （二）指标数据标准化（SPSS软件自动执行，下图）。 （三）指标之间的相关性判定：用SPSS软件中表“Correlation Matrix(相关系数矩阵)”判定。
因子分析_spss_
10-01
用spss进行因子分析，压缩包中有数据和文档说明
SPSS之主成分分析
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PCA主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
主成分分析与因子分析及SPSS实现
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主成分分析与因子分析及SPSS实现一、主成分分析（1）问题提出在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个...
spss分析方法-主成分分析
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spss分析方法-主成分分析（转载）主成分分析利用的是“降维”的思想，利用原始变量的线性组合组成主成分。在信息损失较小的前提下，把多个指标转化为几个互补相关的综合指标。 下面我们主要从下面四个方面来解说： 一、实际应用 在实际工作中，往往会出现所搜集的变量间存在较强相关关系的情况。如果直接利用数据进行分析，不仅会使模型变得很复杂，而且会带来多重共线性等问题。主成分分析提供了解决这一问题的方法，其基本思想是将众多的初始变量整合成少数几个相互无关的主成分变量，而这些新的变量尽可能地包含了初始变量的全部信息
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spss主成分分析步骤非常详细版
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问卷设计与分析实战(SPSS+AMOS)视频教程
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通过AMOS，你可以对问卷数据进行探索性因子分析、验证性因子分析，甚至进行中介效应、调节效应的检验。教程会详细介绍如何利用AMOS构建模型，调整模型，以及解读模型结果。 在学习过程中，你将结合实际案例，通过...
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【完整版15章】问卷设计与分析实战(SPSS+AMOS)视频课程
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结构方程模型（SEM）是一种综合了因子分析、路径分析和多元回归分析的统计方法，能够同时处理观测变量和潜在变量的关系。在AMOS中，你将学习如何构建模型、估计参数、评估模型 fit、修正模型以及解读结果。这对于...
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效度检验分为验证性因子分析（CFA）和探索性因子分析（EFA）。在4.1部分，员工满意度量表的验证性因子分析用来确认先前理论上的结构，即量表的问题是否确实能反映出预期的因子。而在4.2部分，探索性因子分析则用于...
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m0_67790374的博客
10-12 2万+
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04-01 286
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qq_59819866的博客
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