y是什麼類型的數據

㈠ 您好，JAVA中 int a=1,b=2; int y=a/b 為什麼是0

JAVA里 兩個整型之間的運算結果也必須是整型 1/2隻取整型部分結果就是0。如果想要得到完整的運算結果，需要把參與汪槐讓運算的困局兩個數據中至少一個轉換為double型或者float型，這樣在運算的時候編譯器會先把兩個數據都轉換為較高的double或者float類型數據再進行運算就可以得到完整結果，並且用來接收運算結果的y也要定義為更大的數明世據類型。可以改為
float a=1f;
int b=2;
float y=a/b;

㈡ 在VFP數據的類型中Y指的是什麼類型

在VFP數據的類型中Y指的是(貨幣)型 ，長度固定為8位，小數點後保留4位。

㈢ 什麼是Y型的數據線（移動硬碟）

所謂Y型數據線，其實就是雙頭供電線。
這類線常用在移動硬碟供電方面。原因在於，USB介面的電流輸出能力有限，特別是比較
老舊的但使用廣泛的USB2.0介面。
雙頭供電線，在接主機這一端，同時連接兩個介面，一個供電兼數據通信，另一個只取電，提供更大的電流，保證移動硬碟的正常使用。

㈣ k類y類是什麼意思

K類和Y類是數旦備據分析的術語讓遲拆，用坦棗來描述兩組數據之間的關系。K類數據是可以直接比較的數據，原始數據或標准化數據屬於K類數據。Y類數據可以細分為所謂的「categories」，比如人口普查中的性別，年齡等。

㈤ 數據分析中y=是什麼統計

數據分析中y是統計上的絕對量指標，按連續性分可分為離散變數與連續變數。按性質分可分為確定性變數和隨機變數。離散變數叫離散指標，是指僅能表現為整體取值的指標。可通過數數得到，最小單位的情況下只能是整數，只能被有限次孝裂分割。如職工人數、企業數。連續變數可叫連續指標，通過計算得到，最小單位的情況巧睜閉下可以是小數，能被無限次分割。如人的身高。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范早絕圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

㈥ 經過下列賦值後，變數x的數據類型是----，y的值是---

x仍然是int
y仍然是double
注意你最初申明了變數是什麼類型，就永遠不會變，
只有復制時別的東西隱式轉換成你所申明的可能~~

y=(int)(float)x;
這句話是把100先轉化成float
在轉化成為int
在轉化成為double

就是先轉化成茄世肢為100.0
在削精度成為100
在轉化成返搏為100.0

但是你注意：數學顫世上可以認為100.0==100
像你輸出100.0不過是因為編譯器有這種設定，默認會把所有小數位為0的double都輸出加上「.0」的原因。

相信，你寫
double a=100;
std::cout<<a;

在你的編譯器上輸出是相同的；（注意自己在輸出流上有沒有而外設定）

㈦ doe中一般線性模型y是什麼型數據

連續和離散型數據。是對普通線性回歸的一種靈活的推廣，它允許有鋒氏凱誤差分布模型且非正態分布的響應變數銀喚。廣義線性模型通過允許線性模型通過連接函數與響應變數的相關以及允許每個測量的方差的大小作為其預測值的函數來推廣線核伏性回歸。

㈧ logistic回歸分析中反應變數y可以是哪些變數類型

ogistic回歸主要用於危險因素探索。因變數y為二分類或多分類變數，自變數既可以為分類變數，也可以為連續變數。

回歸分析預測法，是在分析市場現象自變數和因變數之間相關關系的基礎上，建立變數之間的回歸方程，並將回歸方程作為預測模型，根據自變數在預測期的數量變化來預測因變數關系大多表現為相關關系。

因此，回歸分析預測法是一種重要的市場預測方法，當我們在對市場現象未來發展狀況和水平進行預測時，如果能將影響市場預測對象的主要因素找到，並且能夠取得其數量資料，就可以採用回歸分析預測法進行預測。

它是一種具體的、行之有效的、實用價值很高的常用市場預測方法。

Logit回歸共分為三種，分別是二元Logit（Logistic）回歸、多分類Logit（Logistic）回歸，有序Logit（Logistic）回歸（也稱Oridinal回歸），此三個方法的區別嫌擾兄在於因變數Y的數據類型。

如果是有序Logit(logistic)回歸，其因變數Y為定類且有序，即因變數的屬性類別上為類別數據，但是類別之前可以對比大小，比如「不幸福，比較幸福和十分幸福」這是三種類別，但同李握時此三種類別可以對比大小，數字越大代表越幸福（此類數據也稱有序數據）。

如果因變數為此類數據時，則需要使用有序logit回歸分析。

如果X非常多(比如超過10個)，此時可以先對定類的X與Y進行卡方分芹襲析，對定量的X與Y進行方差分析，先看有沒有差異關系，將最終有差異關系的X放入有序Logit回歸模型中。

這樣X會較少，並且X與Y均有差異關系，也更可能有影響關系，此時有序Logit回歸模型的預測准確率會更高。

㈨ 在VFP數據的類型中Y指的是什麼類型

是貨幣型吧