ppt自行車動畫怎么做？是需要啟動時ppt，在空白區(qū)域右鍵單擊從下拉菜單中中,選擇背景選項，在彈出來的對話框中系統(tǒng)設置紫色，隨即再點確認按鈕。你選擇繪圖工具里的橢圓工具，按住shift繪制圖一個大圓和

ppt自行車動畫怎么做？

是需要啟動時ppt，在空白區(qū)域右鍵單擊從下拉菜單中中,選擇背景選項，在彈出來的對話框中系統(tǒng)設置紫色，隨即再點確認按鈕。你選擇繪圖工具里的橢圓工具，按住shift繪制圖一個大圓和一個小圓，大小圓設置填充顏色為無，線條顏色為黑色，線狀大圓可以設置為6磅，小圓可以設置為2.25磅。

選擇大圓，執(zhí)行繪圖-角點與分布的位置-直角居中和水平居中命令，接著選擇小圓通過雖然的操作，根據情況他們的位置。你選擇繪圖里直線工具，在小圓的外邊手工繪制兩條垂直的平行線但是與大圓上下交撞。

你選擇這兩條直線，直線ctrlc和ctrlv命令，復制黏貼三次，負責執(zhí)行繪圖-旋轉或翻轉-自由旋動命令，共有根據情況他們的角度和位置。負責執(zhí)行ctrla進行ctrl a全選，執(zhí)行繪圖-陣列命令，把所有的圖形組合成一個圖形，這樣的就連成了一個構造圖形。

選擇組合后的圖形，復制粘帖兩次，我得到兩個一摸一樣的圖形，將兩個圖形四個轉動，一個旋轉30度一個旋轉60度。立即想執(zhí)行繪圖-組合命令，將三個圖形成組合成一個圖形。中,選擇該圖形想執(zhí)行復制黏貼命令，能夠得到另一個相差無幾的圖形，立即復制一個并將其突然縮小你操作，變動他們的位置。

選擇繪圖工具里直線工具，繪制兩條條直線，按照兩個車輪所在的位置，中,選擇兩個車輪和直線，右鍵單擊從下拉菜單中你選組合命令，將他們組合在一起連成一個圖形。中,選擇左邊的輪子，想執(zhí)行幻燈片放映-可以自定義動畫命令，在右邊你選擇直接添加效果--特別強調-陀螺旋，隨即左鍵雙擊陀螺旋可以打開對話框，在效果選項卡中你選逆時針，在計時選項卡中可以設置速度為更加慢（5秒），反復重復設置里為轉眼幻燈片末尾。

你選右邊和上面的滑輪進行同樣的設置，執(zhí)行自選圖形-基本上形狀-圓角矩形命令，手工繪制一個圓角矩形，先執(zhí)行添加效果-動作路徑-圓形擴散命令，得到運動軌跡調整該軌跡，緊接著復制一個移動到下方并接受你所選的調整。你選直線工具繪制前車輪車架，雙擊該直線設置粗細為6磅，箭頭中前端形狀和后端形狀全選圓形，然后點擊考慮，依次草圖其他車架。

繪制圖車架時，設置中線狀粗細為6磅，并且要再注意線與線之間的直接連接點，據實際中要斷的地調整，直到最后最合適為止。先執(zhí)行自選圖形-基本是圖形-橢圓命令，繪制圖一個托，填充顏色可以設置為漸變，在漸變對話框中顏色設置里雙色，依據自己的愛好你選擇比較合適的顏色，可以確定之后變動其大小和位置。

想執(zhí)行自選圖形-基本圖形-新月形命令，繪制一個新月形，右擊該圖形彈出對話框設置任意選擇圖形格式對話框，可以設置填充顏色為黑色，確定之后適當調節(jié)大小和位置，使其處于后輪之上。這樣自行車基本是的形狀就制作完成了，先執(zhí)行ctrla接受選中全部命令，再點擊直接添加效果-動作路徑-向左命令。

動畫設置一切就緒后，你會見到所有的圖形都會直接出現向左方向的箭頭，這就說明當可以播放時整體朝左移動。按f5正常播放通過測試，你會注意到整個自行車向左方移動手機，按ctrls組合鍵可以打開需要保存窗口，輸入運動的自行車，位置你選桌面點擊需要保存即可解決。

二分類隨機效應怎么用？

隨機效應最直觀的用處應該是把固定不動效應推廣吧到任務道具效應。再注意，這時隨機效應是一個群體概念，貞潔戒了一個分布的信息內個特征，而對且固定效應而言，我們推斷僅僅那幾個且固定的（未知的）參數。例如，如果不是要研究什么一些水稻的品種如何確定與產量有影響，如果不是作用于總結的品種是從一個比較大的品種子集里任務道具選取的，那么這時用任務道具效應模型分析就可以推測所有品種近似的整體的一些信息。這里，就體現了什么了比較經典的頻率派的思想-任何樣本都來源于一個無限的群體(population)。

同樣，核心中副本效應就可以不使個體觀測之間就有是有的相關性，所以才就是可以單獨曲線擬合非其它觀測的數據。經典的就有反復重復觀測的數據，多時間點的記錄等等，并不一定就叫做什么寬度數據(longitudinaldata)，已經下一界很小的一個統(tǒng)計分支。

本案所涉兩點基本是屬于什么頻率派，講的工具也很很經典，像更大似然估計也，似然比檢驗，大樣本的漸近性等。但，估計再注意到把且固定的參數為a是隨機變量，但是貝葉斯學派的觀念。不過，mixedmodels肯定不能不算已經的貝葉斯模型，而且貝葉斯學派要把所有的未知的參數都n分之一是必掉的。所以有人把它看成是是半貝葉斯的求求求經驗貝葉斯的。在這個模型上，看到兩個學派很好的共存與交流，在古代和現代的統(tǒng)計方法里兩種學派互想加強的例子也逐漸。

咱們都知道，隨機效應有裝換(shrinkage)的功能,但是也可以使模型的自由度(df)變小。這個很簡單可是，對現在的高維數據分析的發(fā)展起到了更是重中之重的作用。事實上，隨機效應模型就是一個帶最嚴重的懲罰(penalty)的一個線性模型，有核心中正態(tài)必掉效應就互逆于減少的一個四次懲罰。挺有趣的是，著名的嶺輪回(ridgeregression)應該是一個四次懲罰，它的給出解決了當設計矩陣不忿秩時最小二乘估記（LSE）根本無法可以計算這些增加了預測能力。想罷，引導出任務道具效應或者第一個懲罰就這個可以如何處理當參數個數p為0觀測個數n的情形，這是在總結高維數據時前提是遇到的問題。其實，二次懲罰還有一個一個特性，如：換算方便簡潔，能你選相關的predictors，對前面的幾個主成分壓解程度較小等。