温度转换题目中为什么输出为0.000?

文章讨论了在温度转换公式c=5/9*(f-32)中,由于整数相除导致的结果为0的问题,提出将5和9转换为浮点数5.0和9.0来避免这种错误。

在写这类题目时,时常有浮点数的参与

例如温度转换中有c=5/9*(f-32)的公式;
如果直接使用则得到结果为0.000,
原因:整数相整除(5/9),不足1得0,0与其他相乘均为0
解决:把5或9改成5.0或9.0

分析步骤 1. 根据定类变量(X)对定量变量(Y)进行分组,分别检验其正态性检验,查看数据的总体分布是否呈现正态性分布,若检验不通过,可以到算法选择页面选择【正态性检验】进行进一步分析。 2. 根据定类变量(X)对定量变量(Y)进行分组,进行方差齐性检验,查看P是否小于0.05,倘若P大于0.05,使用方差分析,查看P是否呈显著性(P<0.05)(理论上数据必须通过正态性检验与方差齐性检验才能进行单因素方差分析,否则使用非参数检验,但是在实际应用场景可以不需要这么严格)。 3. 若呈现显著性,可以根据均±标准差的方式对差异进行分析,反之则表明不呈现差异性。 4. 若单因素方差分析呈现显著性,也可借助效应量化分析对差异性进行量化分析。 详细结论 输出结果1:正态性检验结果 变量名 样本量 中位数 平均 标准差 偏度 峰度 S-W检验 K-S检验 收率 20 56.1 55.685 1.528 -0.476 -0.806 0.919(0.095*) 0.182(0.470) 注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平 图表说明: 上表展示了定量变量收率描述性统计和正态性检验的结果,包括中位数、平均等,用于检验数据的正态性。 1. 通常正态分布的检验方法有两种,一种是Shapiro-Wilk检验,适用于小样本资料(样本量≤5000);另一种是Kolmogorov–Smirnov检验,适用于大样本资料(样本量>5000)。 2. 若呈现显著性(P<0.05),则说明拒绝原假设(数据符合正态分布),该数据不满足正态分布,反之则说明该数据满足正态分布。 PS:通常现实研究情况下很难满足检验,若其样本峰度绝对小于10并且偏度绝对小于3,结合正态分布直方图、PP图或者QQ图可以描述为基本符合正态分布。 智能分析: 分析项:收率,样本采用Shapiro-Wilk检验,显著性P0.095*,水平上不呈现显著性,不能拒绝原假设,因此数据满足正态分布。 输出结果2:正态性检验直方图 收率 图表说明: 上图展示了定量变量收率数据正态性检验的结果,若正态图基本上呈现出钟形(中间高,两端低), 则说明数据虽然不是绝对正态,但基本可接受为正态分布。 输出结果3:方差齐性检验 温度(标准差) Levene统计量 P 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 收率 1.305 1.943 0.141 0.3 1.273 3.478 0.034** 注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平 图表说明: 上表展示了方差齐性的结果,包括标准差、Levene检验结果、显著性P。 1. 分析每个分析项的P是否显著(P<0.05)。 2. 若呈显著性,拒绝原假设(原假设:满足方差齐性),则说明数据波动不一致,即说明方差不齐;反之则说明数据波动一致,说明数据满足方差齐性。 智能分析: 方差齐性检验的结果显示,对于收率,显著性P0.034**,水平上呈现显著性,拒绝原假设,因此数据不满足方差齐性。 输出结果4:单因素方差分析对比图 温度-所有项 图表说明: 上图展示了方差分析的均的结果,通过比较均,可以挖掘其差异关系。 输出结果5:方差分析结果表 变量名 变量 样本量 平均 标准差 方差检验 Welch's方差检验 收率 1.0 4 56.875 1.305 F=3.95 P=0.022** F=51.918 P=0.000*** 2.0 4 54.9 1.943 3.0 4 54.1 0.141 4.0 4 56.75 0.3 5.0 4 55.8 1.273 总计 20 55.685 1.528 注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平 图表说明: 上表展示了方差分析的结果,包括均±标准差的结果、F检验结果、显著性P。 1. 分析每个分析项的P是否显著(P<0.05)。 2. 若呈显著性,拒绝原假设,说明两组数据之间存在显著性差异,可以根据均±标准差的方式对差异进行分析,反之则表明数据不呈现差异性。 智能分析: 1.0与2.0与3.0与4.0与5.0在收率上的均分别为:56.875/54.9/54.1/56.75/55.8;由于不满足方差齐性,采用Welch's 方差检验,方差分析结果P0.000***≤0.05,因此统计结果显著,说明不同的温度在收率上存在显著差异。按上面步骤写出代码, 数据为试验 温度 1 2 3 4 平均 1 55.0 58.0 57.4 57.1 56.875 2 54.4 56.8 52.4 56.0 54.90 3 54.0 54.1 54.3 54.0 54.10 4 56.4 57.0 56.6 57.0 56.75 5 56.1 57.0 56.1 54.0 55.80
07-29
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