c代码-3.给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。 示例： 输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4) 输出：7 -> 0 -> 8 原因：342 + 465 = 807 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * }; */ struct ListNode* addTwoNumbers(struct ListNode* l1, struct ListNode* l2){ }

假设检验的第一类错误与功效的检验模拟，计算经验功效和理论功效

Bonferroni-Holm（又名 Holm-Bonferroni）确定一系列假设是否仍然显着控制家庭错误率 (FWE) 并随后控制错误发现率 (FDR) Bonferroni-Holm 方法校正多重比较（假设检验） . 它不如 Bonferroni 校正保守，但更强大（因此 p 值更有可能保持显着）。 此函数接受来自 1 个或多个假设的原始 p 值，并输出 FWE 调整后的 p 值，以及指示在校正 FWE 后哪些 p 值在 alpha = 0.05 或其他 alpha 时仍然显着的逻辑数组。 有关说明，请参见功能代码。

CHI2TEST：单样本 Pearson 卡方拟合优度假设检验。 H=CHI2TEST(X,ALPHA) 执行 Pearson 卡方检验的特殊情况，以确定复合正态性 PDF 的原假设是否是关于具有所需显着性水平 ALPHA 的随机样本 X 的总体分布的合理假设。 H表示根据条件语句的MATLAB规则进行假设检验的结果： H=1 => 不要在显着性水平 ALPHA 拒绝原假设。 H=0 => 在显着性水平 ALPHA 拒绝原假设。 在这种特殊情况下，卡方假设和检验统计量是： 零假设：X 是正态的，均值和方差未知。 替代假设：X 不正常。 随机样本 X 按其估计均值移动，并通过其归一化估计标准差。 选择假定正态分布的测试箱 XP [-inf, -1.6:0.4:1.6, inf] 以避免统计不足。 设 E(x) 是 X 根据正态分布落入 XP 的预期频率，O(x) 是观察到的频率。

对象直接量，假设我们定义一个人的对象： var person={name:”大明”,age:60,sex:”男”}; 可以用 person. name、 person.age取得对象的属性。 例子： Prototype.js中的属性和方法也是这样定义的。

针对多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验

五年级下册数学课件-春季直播课程A班假设法（二） (共24张PPT)全国通用.pptx

NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨－米尔斯理论、纳卫尔－斯托可方程、BSD猜想

1、图和网的区别：网是带权值的图 有向和无向的区别：有向直接标出谁指向谁，无向是有向的特例，有弧，说明也有弧。 构图： ①　确定顶点数，弧数，是否有权值 ②　输入每个顶点，弧，权值 ③　若是无向，则需实现弧与的同置 2、图的深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，沿着初始顶点出发的一条路径，尽可能深入地前进，直到所有顶点被访问完；用visited[]来存储顶点的访问情况，初始时所有顶点皆为未访问FALSE，访问一个顶点之后就被标记为已访问TRUE。

运用matlab演示假设检验的临界值及与置信水平、显著性水平之间的关系。通过图一眼就可以看出何时在拒绝域。