1、p0113故障码指的是汽车的进气系统故障，维修的方法有两种，一种是清洗节气门，另一种是更换进气温度传感器。首先来说一下进气温度传感器，进气温度传感器的作用是将发动机的进气温度以电压信号的形式输送给电子控制单元，也就是说将信息传递给行车电脑，行车电脑会为喷油修正一个参考的数值。
2、故障码 ：P0113 中文含义：进气温度（IAT）传感器1电路高 （第1排）此种故障的修理方法有两种：清洗节气门。换一个进气温度传感器。进气温度传感器是双线的传感器，安装在进气管上或空气流量计内。
3、以下是排除概念S1故障代码P0113的步骤： 将点火开关置于ON（II）位置。使用HDS检测进气传感器（IAT），检查其数据表显示约-40C或更低，或92伏或更高。是，则进行步骤03；否则，可能是间歇性故障，系统运行正常。
4、面对P0113故障码，首先要做的是：检查进气温度传感器电路！--，查找并修复其中的问题。检查传感器本身！--，确认是否损坏，必要时更换新的传感器。清除故障码！--，确保问题已得到有效解决。 总结！-- 进气温度传感器作为发动机的核心组件，其作用不可或缺。
5、故障码P0113的解释和解决方法是：进气温度（IAT）传感器1电路高 （第1排）。进气温度（IAT）传感器的作用是将发动机的进气温度以电压信号的形式输送给电子控制单元（ECU），为喷油修正提供一个参考依据。
6、这个OBD故障代码适用于所有汽车制造商。故障代码：P0113 进气温度（IAT）传感器1电路高（第1排）进气温度传感器1电路高（第1排）类别：燃料或空气 含义：进气温度（IAT）传感器用于将发动机的进气温度以电压信号的形式传输给电子控制单元（ECU），为喷油修正提供参考。
1、需要确定研究的人群，然后从中随机选择一定数量的样本参与IAT测试。确定IAT的测试方案，包括对照组和实验组的构建、IAT测试的顺序等。参与者需要在计算机屏幕上识别出一系列的词语或形象，然后在一定时间内进行分类。完成IAT测试后，需要收集IAT数据并进行分析。
2、内隐联结测验（Implicit Association Test，简称IAT）：本测验最早由Greenwald、McGhee与Schwartz（1998）所提出，用以测量内隐的认知系统。Greenwald及Farnham（2000）、余思贤与李威震则将其用于内隐自尊的测量上。
3、在研究中，内隐联想测验特别关注不良行为的态度行为一致性。其核心原理建立在神经网络模型之上，认为信息存储在按语义关系分层的神经联系节点中，通过测量概念在这些节点间的距离，可以量化其联系强度。在认知层面，IAT依赖于态度的自动化加工过程，包括态度的自动启动和这种启动的扩散效应。
4、总之，IAT作为一种强大的心理测量工具，通过非侵入性的方式揭示了个体的内隐态度，为我们揭示人类行为背后的深层次心理机制提供了独特且有价值的途径。
5、内隐联系测验内隐联系测验 （Implicit Association Test， IAT） 是一个基于反应时的对相关的两概念间联系紧密程度的一种测量。在实验任务中，被试需要对代表目标概念，诸如种族（白人、黑人），的词语或图片，和具有积极或消极性价的属性概念做出归类（通常是电脑屏幕左右方所提示的两个类别）。
1、区别在性质不同。fat：指的是文件分配表是采用32位二进制数记录管理的磁盘文件管理方式。IAT的全称是ImportAddressTable。
2、你如果想安装多系统，请先确认给Mac分了两个区，一个约5G就可以了，一个要大点，必须超过15G，为什么这么分下面解释，并且两个分区都要格式化为FAT32 使用Leopardhdinstallhelper即硬盘安装助手，需要注意你的Mac OS X安装镜像的版本。
1、内隐联想测验（IAT）：以反应时为指标，通过一种计算机化的分类任务来测量两类词（概念词与属性词）之间的自动化联系的紧密程度继而对个体的内隐态度等内隐社会认知进行测量的；是由格林沃尔德（Greenwald）在1998年提出的。
1、Pandas中的索引器有loc、iloc、ix、at、iat、values、to_numpy（）、iterrows（）、itertuples（）、index。loc 基于标签的索引器，用于访问指定位置的行和列。iloc 基于整数位置的索引器，用于按行列索引访问数据。ix 基于标签或整数位置的混合索引器，用于同时访问行和列。
2、ix 索引器对于整数索引的处理和之前在 Series 对象中介绍的一样，都容易让人混淆。 对于一元运算（像函数与三角函数），这些通用函数将在输出结果中保留索引和列标签（很简单，所有元素做相应运算并返回）；而对于二元运算（如加法和乘法），Pandas 在传递通用函数时会自动 对齐索引 进行计算。
3、pandas支持四种类型的多轴索引，它们是： 它们统称为索引器。这些是迄今为止索引数据最常见的方法。这四个函数有助于从DataFrame获取元素、行和列。 Pandas 定义重新索引（Reindexing） 重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着使数据符合特定轴上给定的一组标签。
这个在实验心理学中，那个999很明显应该是属于无效数据的，就好比我们以前在做IAT内隐联想测验时，一样的，首先会有一个大概的有效的反应时区间，如果实际反应时间有超过这个区间的直接判定为无效数据 给删掉。跟平均数和标准差无关的，而是试验本身会有一个数据有效性的设置区间，之后再进行其他计算。
试验本身没问题的话，那这个问题就可以作为一个结论的，是个有意义的问题，你可以尝试着从专业的角度来解释 为什么人的辨别反应时长于选择反应时了。
然后剔除极端值，极端值数据占总数据的9%。极端值剔除方法为：首先，剔除小于100ms或大于2000ms的数据；然后，剔除平均数±2个标准差以外的数据。工作记忆容量不同的被试在各种条件下三个关键区域上的平均阅读时间见表3。
