开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

测试R中的逻辑分布

在R中，逻辑分布是一种根据逻辑条件对数据进行分组的方法。具体来说，逻辑分布根据条件将数据拆分为多个组，使得同一组内的数据满足相同的条件。在测试R中的逻辑分布时，可以使用各种方法和函数来探索数据的分布情况，例如观察数据的集中程度、离散程度等。此外，还可以使用其他方法和函数来处理逻辑分布，例如计算每个组内的平均值、中位数、众数等。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

常见概率分布及在R中的应用

概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....ngeom(n,prob) 4.超几何分布Hypergeometric Distribution，hyper 它描述了由有限个(m+n)物件中抽出k个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.

3.4K7 0

如何测试复杂的逻辑

，并且可以在编写测试用例时包括在内在完成决策表之后，只需要验证逻辑树中的所有分支和叶子是否都被覆盖使用决策表技术的优点用图表示的任何复杂的业务流程都可以很容易地用这种技术覆盖它提供了测试用例的信心...这是一种基于技能的技术，没有任何规则。错误猜测更多的是关于经验，虽然经验是必需的，但它不能证明是一切用例测试在这个技术中，用例/场景被用来编写测试用例。用例中描述了用户和系统之间的交互。...对于为业务逻辑编写测试用例，最好遵循以下步骤准备测试用例，以确保最大的测试覆盖率: 使用决策表测试用例设计技术来达到100% 的逻辑覆盖率。...错误猜测(除了上面三个步骤中可以识别出的错误之外) ，经验作为最后一步涉及大量的if和else逻辑测试比如处理一个问卷调查类的测试, SPSS 和交叉分析，有各种逻辑判断。...你有一个可伸缩和灵活的设计，以满足你不断增长的需求，增加更多的逻辑，以订单布局。处理链中的每一步都很小而且紧密。组件的命名指示了责任，并且容易为其他人导航。

8381 0

R中的概率分布函数及可视化

写在前面：概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示：对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)

1.6K3 0

分布式系统的逻辑时钟

在分布式系统中会在多个地方执行动作Action；这种情况下动作Action通常被称为事件。在分布式系统中事件包括发送或接收消息，或在一个节点中更改某些状态。...在分布式系统中事件能发生在最近的地方，比如同样机器上不同的流程中，或者在数据中心的节点中，或者地理横跨全球，事件之间潜在的因果影响是分布式系统算法设计基础。　　...在这个分布式计算中, 简单检查一个事件c是否是事件e的原因的办法是：至少发现一个连接c到e的路径....最后，创建两个因果历史Hx 和 Hy 的联合等同于只取Vx 和 Vy中最大值，逻辑告诉我们，对于每个节点产生的唯一名称，只需要保留计数器最大值即可。...除了基本的向量时钟，还有更多演化版本，如Dotted向量时钟、版本向量、Dotted版本向量等总之，在分布式系统中，跟踪因果关系不能被忽视，这是设计分布式算法很重要的一点，不遵循因果将导致用户发现不可思议情况发生

6184 0

APP逻辑漏洞在渗透测试中该如何安全的检测

IOS端的APP渗透测试在整个互联网上相关的安全文章较少，前几天有位客户的APP数据被篡改，导致用户被随意提现，任意的提币，转币给平台的运营造成了很大的经济损失，通过朋友介绍找到我们SINE安全公司寻求安全解决方案...我们搭建起渗透测试的环境，下载的客户的最新APP应用到手机当中，并开启了8098端口为代理端口，对APP的数据进行了抓包与截取，打开APP后竟然闪退了，通过抓包获取到客户的APP使用了代理检测机制，当手机使用代理进行访问的时候就会自动判断是否是使用的代理...，用户密码找回功能存在逻辑漏洞，可以绕过验证码直接修改任意会员账号的密码。...这次APP渗透测试总共发现三个漏洞，XSS跨站漏洞，文件上传漏洞，用户密码找回逻辑漏洞，这些漏洞在我们安全界来说属于高危漏洞，可以对APP，网站，服务器造成重大的影响，不可忽视，APP安全了，带来的也是用户的数据安全...如果您对渗透测试不懂的话，也可以找专业的网站安全公司，以及渗透测试公司来帮您检测一下。

1.2K1 0

Java在业务逻辑单元测试编写中的应用

前言单元测试是软件开发过程中的一项重要任务，它主要用于测试软件中的最小可测试单元是否按照预期工作。在Java中，通常使用JUnit框架来进行单元测试。...本文将通过一个简单的案例，介绍如何在Java中编写业务逻辑的单元测试，希望在实际开发中能给新手程序员有一定的帮助，欢迎大家评论区指导。...一、案例背景为了能让大家能够更加理解单元测试，本文假设有一个简单的电商系统，都知道电商系统需要处理的逻辑比如下单支付发货都是比较重要，需要进行逻辑单元测试，其中有一个OrderService类，负责处理订单相关的业务逻辑...四、总结通过上述案例，可以看到在Java中使用JUnit框架编写业务逻辑单元测试的简单流程。在实际开发中，应该为每个业务逻辑方法编写对应的单元测试，确保软件的质量和稳定性。...整体来说，单元测试是还是比较重要的。单元测试不仅可以帮助我们发现和修复代码中的错误，还可以提高的开发效率。当代码库变得庞大和复杂时，单元测试可以作为一个有效的工具，帮助我们快速定位和解决问题。

1262 0

干货 | 带有业务逻辑的比对思想在接口测试中的应用

前言在互联网企业中，开发项目的快速迭代是必不可少的。这就导致了大多数情况下，很多测试人员的回归测试速度远远跟不上项目开发的迭代速度。...为了解决数组集合中“一对一”对应关系的确定，我们提出了一个业务逻辑key的概念。业务逻辑key是指在数组集合中某个元素的一个或者多个属性值的组合，并且在这个数组中可以唯一确定这个元素。...举一个机票的例子：在一个航班信息的无序数组中，航班号（flightNo）和日期能够唯一确定一个元素，那么flightNo和date的组合就是这个集合的业务逻辑key。...即在接口业务逻辑配置的时候，通过编号设置节点之间的关联关系，在比对之前通过该关联关系先计算出所有关联节点的业务逻辑key，这样，在之后的比对过程中，通过已经计算出的业务逻辑key准确的找到需要比对的关联节点...c）降低复杂接口的测试门槛——所有接口的逻辑关系只需要在新建的时候配置一次，通常会由最熟悉该接口的开发人员来配置。然后使用方只需要执行用例，然后分析用例中不同点是否符合预期即可。

1.1K3 0

数据蒋堂 | 数据分布背后的逻辑

在分布式数据库及大数据平台中，数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。 ? 在分布式数据库及大数据平台中，数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。...---- 要搞清这个问题，我们就要知道数据分布背后的逻辑，什么样的数据分布才算是好的？合理的数据分布能够有效地减少JOIN运算过程中的网络传输量！这也是数据分布的关键目标。...而外键表的JOIN，维表记录可能被事实表随意引用，无论怎样将维表分布，都有可能发生跨节点JOIN的现象，只有将维表复制到每个节点上去，才能避免JOIN过程中的网络传输。...明白了这一点，我们就不会再纠结大表小表的界限在哪里了，其实没有大小之分，而是在数据结构中的地位决定的。...---- 不过，关系数据库中并没有明确的事实表和维表概念，需要我们主动地去识别，有意识地设置分布方案。而且，一定要用主键去分布，随便找一个无关字段去分布，就起不到减少跨节点JOIN的作用了。

5233 0

测试用例设计的底层逻辑

所以，本篇将会从体系的角度来聊一聊测试用例的设计，深挖用例设计的底层逻辑。 1 万物皆可测试前段时间收到一个朋友私信询问，接口测试用例怎么设计？...当时他已经是个熟练的功能测试人员，换了种场景就不会写测试用例？本质上还是未能掌握用例设计的通用逻辑。想必大家在面试的时候或多或少有被问到“朋友圈点赞功能怎么测试？、“淘宝购物车如何测试？”...在遇到复杂业务逻辑时可以利用该表理清逻辑关系，适用于输入框有关联的场景，例如：用户名输入框和密码输入框。...软件错误类型：软件需求错误需求不合理需求不全面、不明确逻辑错误文档有误功能和性能错误需求规格说明中规定的功能实现不正确、存在未实现或冗余的情况性能未满足规定的要求为用户提供的信息不准确...正确的条件是否经判断、用于判断的是否是正确的变量性能每个逻辑是否实现最佳编码逻辑性全部设计是否都已实现、代码实现是否与设计一致 …… 测试用例是测试的基础，测试用例设计是一个很大的话题

7093 1

【逻辑】什么是前端开发中的业务逻辑？

业务逻辑？呵呵，许多前端新人很困惑这个话题。当他们在面试当中被问到“这个业务逻辑你是如何处理的”的时候，他们经常会不知如何回答。什么是业务逻辑？...其实一句话就能说的清，“客户想干什么”，这就是业务逻辑。许多同学搞不清业务逻辑，其实就是没搞清你的客户想要做什么。所以有那么句话说，业务逻辑是由客户的脑洞来决定的。哈哈哈。正经的说哈，什么叫逻辑？咱们不说那些概念哈，就只说普通人能听懂的白话。逻辑不就是有条理嘛。我们说一个人做事说话很有逻辑，很有条理。不就是说，这个人他的思路不混乱嘛。...这叫正常的很有逻辑。那，为什么业务逻辑需要分析呢？刚才我们说了，业务逻辑是由客户的需求决定的。那么客户的需求通常是不连贯的，是跳跃性的，也就是很可能是非逻辑的，并且是经常会变化的。...例如，刚才那个，也许客户的想法是，我要先看到热菜是什么样？再来决定我要不要买这个菜！觉得很不可理喻吧？这个需求是倒着的！！其实在日常开发中很多这种情况。

3K3 0

shell 中的if逻辑判断

if判断语句，在shell脚本中几乎是每个脚本都会涵盖判断系列的内容，这时候if就会上场。...如果 filename为常规文件，则为真 [ -f /usr/bin/grep ] -L filename 如果 filename为符号链接，则为真 [ -L /usr/bin/grep ] -r...filename 如果 filename可读，则为真 [ -r /var/log/syslog ] -w filename 如果 filename可写，则为真 [ -w /var/mytmp.txt...1.txt中含有'123'的行时会怎么样 if [ !...-e file ]; then 表示文件不存在时会怎么样 if (($a<1)); then …等同于 if [ $a -lt 1 ]; then… [ ] 中不能使用,==,!

2K5 1

R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。在上一篇文章中，我们没有查看数据。...我们可以在这里使用混合分布，与小额索赔的分布，例如指数分布狄拉克分布，即分布，例如Gamma分布或对数正态分布 > I1=which(couts$cout I2...回忆一下逻辑回归模型，如果，则即要导出多元扩展和同样，可以使用最大似然，因为在这里，变量（分为三个级别）分为三个指标（就像标准回归模型中的任何分类解释变量一样）。....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

7872 0

R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容： > n=nrow(couts) > plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000)...看来我们的数据库中有固定成本索赔。在标准情况下，我们如何处理？我们可以在这里使用混合分布， ?...我们讨论了所有参数可能与某些协变量相关的想法，产生以下模型， ? 对于逻辑回归，使用牛顿拉夫森（Newton Raphson）算法在数值上计算最大似然。...在R中，首先我们必须定义级别，例如 > couts$tranches=cut(couts$cout,breaks=seuils, + labels=c("small","fixed","large"...463.5483 1171.998 3840.078 90 0.3652932 0.2868006 0.3479061 440.4925 1171.998 4912.379 现在，可以将这些数字绘制在图形中，

4721 0

R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。在上一篇文章中，我们没有查看数据。...我们可以在这里使用混合分布，与小额索赔的分布，例如指数分布狄拉克分布，即分布，例如Gamma分布或对数正态分布 > I1=which(couts$cout I2...回忆一下逻辑回归模型，如果，则即要导出多元扩展和同样，可以使用最大似然，因为在这里，变量（分为三个级别）分为三个指标（就像标准回归模型中的任何分类解释变量一样）。....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

1.2K2 0

在R语言和Stan中估计截断泊松分布

p=6534 数据这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。然后，如果只观察到两个或更高的观察，我将原始分布与我得到的分布进行比较。 ?...我们还需要为估计值指定一个合理的起始值lambda，不让误差太大。贝叶斯对于替代贝叶斯方法，Stan可以很容易地将数据和概率分布描述为截断的。...除了我x在这个程序中调用的原始数据之外，我们需要告诉它有多少观察（n），lower_limit截断，以及表征我们估计的参数的先验分布所需的任何变量。...以下程序的关键部分是：在data中，指定数据的x下界为lower_limit 在model中，指定x通过截断的分布T[lower_limit, ] data { int n; int lower_limit...Stan提供数据的方式： #-------------从R中调用Stan-------------- data <- list( x = b, lower_limit = 2, n = length(

1.1K2 0

【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

3.3K3 0

js 中的逻辑赋值运算

逻辑运算符在 js 中，我们都知道有逻辑运算符，比如逻辑与（ && ）、逻辑或（ || ）、逻辑非（ ! ）、空值合并运算符（??）...逻辑与（ && ）当且仅当所有操作数为 true 时，一组布尔操作数的逻辑与（&&，逻辑连接）运算结果为 true，否则为 false。...它通常与布尔（逻辑）值一起使用。当它是布尔值时，返回一个布尔值。然而，|| 运算符实际上是返回一个指定的操作数的值，所以如果这个运算符被用于非布尔值，它将返回一个非布尔值。...是一个逻辑运算符，当左侧的操作数为 null 或者 undefined 时，返回其右侧操作数，否则返回左侧操作数。与逻辑或运算符（||）不同，逻辑或运算符会在左侧操作数为假值时返回右侧操作数。...逻辑赋值就是在逻辑运算符的情况下+赋值比如 a&&=2，就是 a=a&&2 逻辑空赋值（??=）逻辑空赋值运算符（x ??

2022 0

R语言数据分布检验的小例子

from=search&seid=2721954210688527324 娱乐之余，记录一下视频中涉及到的统计学知识点。...的均匀分布第三个抢红包的金额符合0.01~33.32的均匀分布第四五个抢红包的金额符合0.01~49.96的均匀分布 df<-data.frame(Group=c(rep("A",150),rep...image.png 第一个小知识点：R语言里产生符合均匀分布的随机数的函数是runif() https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html...image.png 为了验证这个想法使用Kolmogorov-Smirnov Test检验（简称K-S检验）验证数据是否符合均均分布第二个知识点：R语言只中K-S检验的函数是ks.test() https...://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/ks.test.html 假设检验的原假设H0是数据符合指定分布，P值小于0.05拒绝原假设 >

2.3K1 0

R语言的各种统计分布函数

概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2....当shape=1/2,scale=2时，这样的gamma分布是自由度为1的开方分 dgamma(x,shape,rate=1,scale=1/rate), 请注意R在这里提供的rate是scale尺度参数的倒数

6.8K3 1

R语言偏态分布的回归分析

偏态分布的回归分析回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。...在R里面，建立回归模型是通过family参数指定回归类型。其实也是根据Y的分布，来确定用何种family。...Family 种类在lm()函数中，常见的family 有： image.png 当然，回归方程中还有更多的family，但是不局限于函数。...，碰见的常见回归类型有以下四种。...最常见的是正态分布。 image.png 当然，我们遇到偏态分布时候，一般有两种处理方式。通过将偏态数据进行log变换，转成正态分布进行回归。

1.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭