ppt做线性分布图怎么增加类别 ppt自行车动画怎么做？
ppt自行车动画怎么做？
是需要启动时ppt，在空白区域右键单击从下拉菜单中中,选择背景选项，在弹出来的对话框中系统设置紫色，随即再点确认按钮。你选择绘图工具里的椭圆工具，按住shift绘制图一个大圆和一个小圆，大小圆设置填充颜色为无，线条颜色为黑色，线状大圆可以设置为6磅，小圆可以设置为2.25磅。
选择大圆，执行绘图-角点与分布的位置-直角居中和水平居中命令，接着选择小圆通过虽然的操作，根据情况他们的位置。你选择绘图里直线工具，在小圆的外边手工绘制两条垂直的平行线但是与大圆上下交撞。
你选择这两条直线，直线ctrlc和ctrlv命令，复制黏贴三次，负责执行绘图-旋转或翻转-自由旋动命令，共有根据情况他们的角度和位置。负责执行ctrla进行ctrl a全选，执行绘图-阵列命令，把所有的图形组合成一个图形，这样的就连成了一个构造图形。
选择组合后的图形，复制粘帖两次，我得到两个一摸一样的图形，将两个图形四个转动，一个旋转30度一个旋转60度。立即想执行绘图-组合命令，将三个图形成组合成一个图形。中,选择该图形想执行复制黏贴命令，能够得到另一个相差无几的图形，立即复制一个并将其突然缩小你操作，变动他们的位置。
选择绘图工具里直线工具，绘制两条条直线，按照两个车轮所在的位置，中,选择两个车轮和直线，右键单击从下拉菜单中你选组合命令，将他们组合在一起连成一个图形。中,选择左边的轮子，想执行幻灯片放映-可以自定义动画命令，在右边你选择直接添加效果--特别强调-陀螺旋，随即左键双击陀螺旋可以打开对话框，在效果选项卡中你选逆时针，在计时选项卡中可以设置速度为更加慢（5秒），反复重复设置里为转眼幻灯片末尾。
你选右边和上面的滑轮进行同样的设置，执行自选图形-基本上形状-圆角矩形命令，手工绘制一个圆角矩形，先执行添加效果-动作路径-圆形扩散命令，得到运动轨迹调整该轨迹，紧接着复制一个移动到下方并接受你所选的调整。你选直线工具绘制前车轮车架，双击该直线设置粗细为6磅，箭头中前端形状和后端形状全选圆形，然后点击考虑，依次草图其他车架。
绘制图车架时，设置中线状粗细为6磅，并且要再注意线与线之间的直接连接点，据实际中要断的地调整，直到最后最合适为止。先执行自选图形-基本是图形-椭圆命令，绘制图一个托，填充颜色可以设置为渐变，在渐变对话框中颜色设置里双色，依据自己的爱好你选择比较合适的颜色，可以确定之后变动其大小和位置。
想执行自选图形-基本图形-新月形命令，绘制一个新月形，右击该图形弹出对话框设置任意选择图形格式对话框，可以设置填充颜色为黑色，确定之后适当调节大小和位置，使其处于后轮之上。这样自行车基本是的形状就制作完成了，先执行ctrla接受选中全部命令，再点击直接添加效果-动作路径-向左命令。
动画设置一切就绪后，你会见到所有的图形都会直接出现向左方向的箭头，这就说明当可以播放时整体朝左移动。按f5正常播放通过测试，你会注意到整个自行车向左方移动手机，按ctrls组合键可以打开需要保存窗口，输入运动的自行车，位置你选桌面点击需要保存即可解决。
二分类随机效应怎么用？
随机效应最直观的用处应该是把固定不动效应推广吧到任务道具效应。再注意，这时随机效应是一个群体概念，贞洁戒了一个分布的信息内个特征，而对且固定效应而言，我们推断仅仅那几个且固定的（未知的）参数。例如，如果不是要研究什么一些水稻的品种如何确定与产量有影响，如果不是作用于总结的品种是从一个比较大的品种子集里任务道具选取的，那么这时用任务道具效应模型分析就可以推测所有品种近似的整体的一些信息。这里，就体现了什么了比较经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体(population)。
同样，核心中副本效应就可以不使个体观测之间就有是有的相关性，所以才就是可以单独曲线拟合非其它观测的数据。经典的就有反复重复观测的数据，多时间点的记录等等，并不一定就叫做什么宽度数据(longitudinaldata)，已经下一界很小的一个统计分支。
本案所涉两点基本是属于什么频率派，讲的工具也很很经典，像更大似然估计也，似然比检验，大样本的渐近性等。但，估计再注意到把且固定的参数为a是随机变量，但是贝叶斯学派的观念。不过，mixedmodels肯定不能不算已经的贝叶斯模型，而且贝叶斯学派要把所有的未知的参数都n分之一是必掉的。所以有人把它看成是是半贝叶斯的求求求经验贝叶斯的。在这个模型上，看到两个学派很好的共存与交流，在古代和现代的统计方法里两种学派互想加强的例子也逐渐。
咱们都知道，随机效应有装换(shrinkage)的功能,但是也可以使模型的自由度(df)变小。这个很简单可是，对现在的高维数据分析的发展起到了更是重中之重的作用。事实上，随机效应模型就是一个带最严重的惩罚(penalty)的一个线性模型，有核心中正态必掉效应就互逆于减少的一个四次惩罚。挺有趣的是，著名的岭轮回(ridgeregression)应该是一个四次惩罚，它的给出解决了当设计矩阵不忿秩时最小二乘估记（LSE）根本无法可以计算这些增加了预测能力。想罢，引导出任务道具效应或者第一个惩罚就这个可以如何处理当参数个数p为0观测个数n的情形，这是在总结高维数据时前提是遇到的问题。其实，二次惩罚还有一个一个特性，如：换算方便简洁，能你选相关的predictors，对前面的几个主成分压解程度较小等。
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