支持置信度

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

该资源提供了查询所有Redis集群配置信息的方法。

提供详细注释的DBN源代码，使用前需将deeplearn工具箱解压到MATLAB安装目录。

易语言编写的文件，用于读取数据库配置信息，并可以编译成EC模块。此外，它还包含了对密码的加密功能。

评估考试试卷质量的关键在于分析其难度、信度和效度，这些因素直接影响试卷的优劣。难度反映了考生面对试题时的挑战程度，信度则关注试卷结果的稳定性和一致性，而效度则评估试卷是否能有效衡量学生所需的能力和知识。通过深入分析这些要素，可以客观地评判出试卷的质量，为教育评估提供可靠依据。

在假设检验中，Z值检验是一种常用的统计方法。Z值的取值范围决定了假设检验的接受域和拒绝域。例如，在90%的置信水平下（α=0.1），Z值的接受域为 -1.64 到 1.64 之间。

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

文件《全部城市距离和位置信息.xlsx》包含了全国各大城市的距离和位置信息。该文件为各类交通运输、城市规划等提供了详细的地理数据，可供研究和分析之用。

figurehandle = errorfill(x, y, E1, E2, ..., LineSpec) 使用此函数绘制曲线及其置信区域。它首先绘制曲线 y(x)，然后绘制区域 E1(x)、E2(x)、...（以避免重叠，实际上以相反顺序完成）。 x：y、E1、E2、... 的 x 值。如果 x 是标量，则使用 (x, x+1, x+2, ...)。如果 x 为空，则使用 (1, 2, ...)。这些值必须是有限的，不能为 NaN。 y：定义曲线 y(x) 的值，必须是有限的，不能为 NaN。 E1、E2、...：y 的错误定义区域。如果 E 是标量，则阴影将在 y(n)(1+E) 和 y(n)(1-E) 之间。如果 E 的大小为 (1,2) 或 (2,1)，则阴影将在 y(n)(1+E(1)) 和 y(n)(1-E(2)) 之间。如果 E 是向量，则阴影将在

函数文件：ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准，以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot 中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。 ci = ibootci(