我正在使用一种模板语言,它的处理条件的能力受到限制。我有IFs,我可以测试真理。
我知道,如果我使用:
IF A
IF B
// A && B here
END IF
END IF
但我有办法模仿OR吗?问我的同事们,没有人能想到办法。有没有办法证明这是可能的,还是不可能的?
编辑
我可以这样做:
IF A
IF !B
// A && !B here
END IF
IF B
// (A && B + !A && B) here
END IF
这简化为A || B,并且只运行其中一个代码块。
我已经写了一个程序,只要我输入就会产生和和最大值,当我输入0时就会中断。我现在可以找到总和,但是程序不能给我max....It,而是给我0。为什么?如何解决这个问题? sumN = 0
maxN = 0
while True:
n=int(input())
if n == 0:
break
else:
sumN += n
if n > maxN:
maxN == n
print(sumN)
print(maxN) 例如,当我输入3 3 3时,sumN给我9,但maxN只给我0。我的代码有什么问题?
我正在研究R.中的质量库的活检数据,我正处于建立一个logistic回归模型的初始阶段,以了解哪些变量对发生恶性肿瘤的概率有影响。我删除了所有丢失数据的行(大约16个观察)。所有变量本身都是重要的,所以我从包含所有变量的最充分的模型开始,而第三个变量(V3 -单元大小的一致性)在这个最完整的模型中最不重要。
我创建了另一个删除V3的模型。然后,我想使用anova()函数来查看这两种模型的匹配是否有显着性差异。然而,我从我的anova测试中没有得到p值。这是否意味着p值接近于1?在我的模型设置中,我犯了什么错误吗?
感谢您的所有输入!
#post removal of rows with mis
我的代码:
from scipy import stats
import statsmodels.api as sm
data=[-0.032400000000000005,-0.0358,-0.035699999999999996,-0.029500000000000002,-0.0227,-0.0146,-0.0125,-0.0103,-0.0182,-0.0137,-0.021099999999999997,-0.0327,-0.0279,-0.0325,-0.0252,-0.015700000000000002,-0.0148,-0.013999999999999999,-0.0137
在我看来,有多种方法可以处理数据集离群值
> -> Delete data
> -> Transforming using log or Bin
> -> using mean median
> -> Test separately
我有一个大约50000个观测值的数据集,每个观测值都有相当多的异常值(一些变量有少量的异常值,有些有100-200个异常值),所以排除数据并不是我想要的,因为它会导致我丢失大量数据。
我在某处读到使用均值和中位数是用于人为的异常值,但在我的例子中,我认为异常值是自然的
我实际上打算使用median来去除异
我试着用卡方检验比较两个概率分布函数。计算卡方和(o- e )^2/e的公式表明,当您应用此测试时,结果未归一化(即,如果您更改o和e的单位,您可能会得到不同的卡方值),我是否应该仅使用o和e的“bincounts”?
如果要比较的两个分布具有不同的x范围,我如何将其合并到测试中?(例如,distribution1可以在0-100范围内采样,distribution2可以在100-200范围内采样)。
我是否应该使用其他测试来比较两个发行版?
我正在尝试动态地查找textView的资源id。我需要它根据输入的每个名称在布局中找到每个TextView。
据我所知:
String test = "t12";
//Just an idea I had on how to get it.Doesnt work
var r = (TextView)test;
TextView t = FindViewById <TextView>(Resource.Id.r);
任何帮助都将不胜感激..。:)
我的目标是创建一个掷骰子模拟器,用户可以在其中输入“掷骰子的数量”、“骰子上的边”和试验次数。我的代码的一部分(关于错误的下半部分是从一个类示例中使用的)。我需要帮助来获得相对频率和实验概率。此外,教授还指出,为了得到与他相同的数字,随机数生成器使用整数237。谢谢。
import random
# Sets the number of faces on the dice we are rolling
# Set to 6 for a 6-sided dice, 20 for a 20-sided dice, etc
NumberOfFaces = int(input("How ma
我有一个数据帧,我试图在每一行上应用T-test,但它给了我nan。
代码:
from scipy.stats import ttest_ind, ttest_rel
import pandas as pd
df_stat = df_stat[['day', 'hour', 'CallerObjectId', 'signals_normalized', 'presence_normalized']]
def ttest(a, b):
t = ttest_ind(a, b)
return t
d