总的来说,我对测试非常陌生,不仅仅是反应测试,所以我仍然在努力弄清楚如何测试,以及测试什么。
下面是在表单提交时调用的login回调:
login() {
let typedUsername = React.findDOMNode(this.refs.username).value;
if (!typedUsername) {
return this.setState({
errored: true
});
}
// we don't actually send the request from h
我的代码:
from scipy import stats
import statsmodels.api as sm
data=[-0.032400000000000005,-0.0358,-0.035699999999999996,-0.029500000000000002,-0.0227,-0.0146,-0.0125,-0.0103,-0.0182,-0.0137,-0.021099999999999997,-0.0327,-0.0279,-0.0325,-0.0252,-0.015700000000000002,-0.0148,-0.013999999999999999,-0.0137
在我看来,有多种方法可以处理数据集离群值
> -> Delete data
> -> Transforming using log or Bin
> -> using mean median
> -> Test separately
我有一个大约50000个观测值的数据集,每个观测值都有相当多的异常值(一些变量有少量的异常值,有些有100-200个异常值),所以排除数据并不是我想要的,因为它会导致我丢失大量数据。
我在某处读到使用均值和中位数是用于人为的异常值,但在我的例子中,我认为异常值是自然的
我实际上打算使用median来去除异
我试着用卡方检验比较两个概率分布函数。计算卡方和(o- e )^2/e的公式表明,当您应用此测试时,结果未归一化(即,如果您更改o和e的单位,您可能会得到不同的卡方值),我是否应该仅使用o和e的“bincounts”?
如果要比较的两个分布具有不同的x范围,我如何将其合并到测试中?(例如,distribution1可以在0-100范围内采样,distribution2可以在100-200范围内采样)。
我是否应该使用其他测试来比较两个发行版?
我试图用ode45包求解一个DifferentialEquation.jl微分方程,但是我得到了一个方法错误。
using DifferentialEquations
M = 400; m = 35;
C = 3e3; c = 300;
K = 50e3; k = 200e3;
A = 0.05; L = 0.5; vh = 13.9
MM = [M 0;
0 m] # mass matrix
CC = [C -C;
-C C+c] # damping matrix
KK = [K -K;
-K K+k] # stiffness matrix
w(t)
我如何着手完成以下行为。
从knockout.js表单获得输入后,将变量发送到要处理的页面。页面使用PHP
PHP页面接收来自knockout.js表单的输入,并运行一些计算,然后返回结果。
然后,该变量将返回到原始页面,然后通过敲除方式显示。
例如,假设我有以下内容
//knockout_form.js
self.addItem = function() {
var itemNum = self.newItem; //variable received from knockout form
var returnedVariable = ???? **se
我正在用rspec编写一个测试:
it "should choose a sign at random" do
game.choose_sign
expect(game.choose_sign).to eq "rock"
end
ruby代码:
def choose_sign
["rock","paper","scissor"].sample
end
代码可以工作,但是只有在选择了一个与我在rspec测试中输入的值相匹配的值,即eq "rock“时,测试才能通过。
我每次都要怎么做?在测试随机返
我有一个数据帧,我试图在每一行上应用T-test,但它给了我nan。
代码:
from scipy.stats import ttest_ind, ttest_rel
import pandas as pd
df_stat = df_stat[['day', 'hour', 'CallerObjectId', 'signals_normalized', 'presence_normalized']]
def ttest(a, b):
t = ttest_ind(a, b)
return t
d