Binomial Coefficients

http://icpc.upc.edu.cn/problem.php?cid=1706&pid=1

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
long long n,a[10000000],i,k1,ans,k;
double max1=100000000000;
int main() {
    scanf("%lld",&n);
    for (i=1; i<=n; i++) {
        scanf("%lld",&a[i]);
        k=max(k,a[i]);
    }
    double k1=k/2.0;
    for (i=1; i<=n; i++) {
        if (fabs(a[i]-k1)<max1) {
            max1=abs(a[i]-k1);
        }
    }
    for (i=1; i<=n; i++) {
        if (fabs(a[i]-k1)==max1&&a[i]!=k){
            printf("%lld %lld\n",k,a[i]);
            return 0;
        }
    }
}

 

<think>好的,用户询问的是R语言中coefficients函数的用法。我需要先确认这个函数属于哪个包,通常是stats包里的,用于提取模型参数。然后要说明基本语法,比如coef(object, ...)。可能用户需要知道如何应用在线性回归、广义线性模型等例子中。需要注意不同模型可能有不同的系数输出,比如lm、glm的结果。还要提醒用户常见问题,比如模型未收敛时可能返回空值,或者如何查看特定组件的系数。最后,应该举几个具体的例子,帮助用户理解实际操作步骤。确保回答结构清晰,分步骤说明,避免使用复杂术语,保持口语化。</think>在R语言中,`coefficients()`函数主要用于**提取统计模型的参数估计值**(如回归系数)。以下是逐步说明其用法: --- ### 1. **基本语法** ```r coefficients(object, ...) # 或简写为 coef(object, ...) ``` - `object`: 拟合的模型对象(如线性回归、广义线性模型等) - `...`: 可选参数(部分模型支持特定参数,如`complete = TRUE`显示所有系数) --- ### 2. **典型应用场景** #### 示例1:线性回归模型(`lm`) ```r # 构建线性回归模型 model <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars) # 提取回归系数 coef(model) # 输出结果示例: # (Intercept) wt hp # 37.22727012 -3.87783074 -0.03177295 ``` #### 示例2:广义线性模型(`glm`) ```r # 构建逻辑回归模型 model_glm <- glm(am ~ wt + hp, data = mtcars, family = binomial) # 提取系数 coef(model_glm) ``` --- ### 3. **关键注意事项** - **模型类型支持**: 适用于大多数模型对象(如`lm`, `glm`, `nls`, `arima`等) - **缺失系数处理**: 若需显示所有系数(包括被排除的因子水平),使用`complete = TRUE` ```r coef(model, complete = TRUE) ``` - **组件访问**: 部分模型(如`survreg`)的系数可能存储在子组件中,需通过`which`参数指定 ```r coef(model, which = "scale") ``` --- ### 4. **常见问题** - **空值情况**: 若模型未收敛,可能返回`NULL` - **与`summary()`的区别**: `coefficients()`直接返回系数向量,而`summary()`提供更详细的统计信息(如标准误、p值) --- ### 5. **扩展应用** - **提取特定系数** ```r coef(model)["wt"] # 提取变量wt的系数 ``` - **组合使用** ```r # 计算系数的置信区间 confint(model) ``` 通过`coefficients()`函数,你可以快速获取模型的关键参数估计值,是统计分析中常用的基础工具。
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