假设在算法描述语言中引入指针的二元运算“异或”,若a和b为指针,则的运算结果仍为原指针类型,且
则可利用一个指针域来实现双向链表L。链表L中的每个结点只含两个域:data域和LRPtr域,其中L RPtr域存放该结点的左邻与右邻结点指针(不存在时为NULL) 的异或。若设指针L.Left指向链表中的最左结点,L.Right指向链表中的最右结点, 则可实现从左向右或从右向左遍历此双向链表的操作。试写一算法按任一方向依次输出链表中各元素的值。
A."Doximayo"意指“人质”
B."Doximayo"意指“学生”
C."Mugbudengs"意指“绑架”
D.不知道它们是什么意思
A.对同一组数据来说,回归系数和相关系数的假设检验是不等价的
B.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量
C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方
D.相关系数可用回归系数表示,反之则不然
E.相关变量x与y的直线回归分析中,回归系数显著表明x与y一定呈直线关系
本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中,colgpa表示累积的大学GPA,hsize表示高中毕业年级以百人计的规模,hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位,sat表示SAT综合分数,female是一个二值变量,而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期?哪些你没有把握?
(ii)估计第(i)部分中的方程,并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少?它是统计显著的吗?
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在,作为运动员的估计影响是多大?讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中,容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设:在其他条件不变的情况下,女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗?讲出你的根据。
使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat>40,即其他债务负担超过其总收入的40%?
(ii)在第7章的计算机练习C8中,去掉obrat>40的观测,重新估计第(ii)部分中的模型。white的系数估计值和:统计量将会怎样?
(ii)βwhite看起来对所使用的样本过度敏感吗?
问题描述:给定正整数序列x1,x2,…,xn要求:
①计算其最长递增子序列的长度s.
②计算从给定的序列中最多可取出多少个长度为s的递增子序列.
③如果允许在取出的序列中多次使用x1和xn,则从给定序列中最多可取出多少个长度为s的递增子序列.
算法设计:设计有效算法完成①、②、③提出的计算任务.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有1个正整数n,表示给定序列的长度.接下来的1行有n个正整数x1,x2,...,xn,
结果输出:将任务①、②、③的解答输出到文件output.txt.第1行是最长递增子序列的长度s.第2行是可取出的长度为s的递增子序列个数.第3行是允许在取出的序列中多次使用x1和xn时可取出的长度为s的递增子序列个数.
使用CEOSAL2.RAW中的数据得出下表:
变量mktval为企业的市场价值,profmarg为利润占销售额的百分比,ceoten为其就任当前公司CEO的年数,而comten则是其在这个公司任职的总年
数。
(i)评论profiarg对CEO薪水的影响。
(ii)市场价值是否具有显著影响?试解释你的结论。
(iii)解释ceoten和comten的系数。这些变量是统计显著的吗?
(iv)你如何解释在其他条件不变的情况下,你在这个公司任职时间越长,你的薪水则越低?