我想计算一下功率。在一致性研究中,我采用了Walter公式来计算样本。然而,当我有主语的数量时,我需要用它来计算功率。
calcul_f <- function(alpha,puissance,ccc0,ccc1,nb){
cat("ccc0 correpond to the concordance to compare et ccc1 the new concordance et nb the number of replicate")
U_alpha <- abs(qnorm(alpha))
U_beta <- qnorm(puissance
如果一个数组中有超过一半的元素是相同的,则称该数组具有多数元素。有没有一种分而治之的算法来确定一个数组是否有多数元素?
我通常执行以下操作,但它没有使用分而治之的方法。我不想使用算法。
int find(int[] arr, int size) {
int count = 0, i, mElement;
for (i = 0; i < size; i++) {
if (count == 0) mElement = arr[i];
if (arr[i] == mElement) count++;
else count--;
我试图用plotly.js建立一个范数qq图,其数值用R.
我可以得到y轴的值。
m <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Width, data=iris)
plot(m, which=2) #this plot is what I want to make using plotly
std.resi <- rstandard(m) # y-axis values
但是有个问题。我不知道如何得到x轴值。
请就这件事向我提出建议。谢谢。
我正在寻找一个java库/实现,它支持计算β分布的逆累积分布函数(也称为分位数的估计),并具有合理的精度。
当然,我已经尝试过,但是在第3版中,似乎仍然有一些。下面对导致这个问题的问题作了广泛的描述。
假设我想用大量的试验来计算贝塔分布的可信区间。在阿帕奇公域的数学里。
final int trials = 161750;
final int successes = 10007;
final double alpha = 0.05d;
// the supplied precision is the default precision according to the source cod
以下计算结果为32760 (一个整数):
Debug.Print (20 * 1638 - 1)
但这会引发溢出错误:
Dim t as Integer
t = 1639
Debug.Print (20 * t - 1)
这似乎是在隐式地期望一个Integer返回值,因为如果我执行以下任何一项操作,就可以避免错误。
Dim t as Long或Debug.print (20 * CLng(t) - 1)或Debug.Print (20# * t - 1)
这种行为记录在案了吗?
我的假设准确吗?也就是说,整数的算法意味着整数返回值,而简单地在方程中引入一个Long或Double值就可以避免错误
我试过一个竞赛的问题,它的确切陈述如下:
Given a number N. The task is to find the unit digit of factorial of given
number N.
Input:
First line of input contains number of testcases T. For each testcase, there
will be a single line containing N.
Output:
For each testcase, print the unit digit of factorial of N.
Co
我正在用Python编写样条类。样条插值值的计算方法需要最接近的x个数据点的索引。目前,简化版本如下所示:
def evaluate(x):
for ii in range(N): # N = len(x_data)
if x_data[ii] <= x <= x_data[ii+1]:
return calc(x,ii)
因此,它遍历x_data点的列表,直到找到x所在的区间的下索引ii,并在函数calc中使用它来执行样条插值。虽然功能强大,但对于大型x_data数组来说,如果x接近数据集的末尾,这似乎是效率低下的。是否有一种更有效