(1)设计一个名为Household的类(家用电器)。这个类包括: 一个名为on的boolean型私有数据域,表示电器是否打开,默认值为false(关) 一个名为brand的String型私有数据域,表示电器的品牌 一个名为productDate的Date型私有数据域,表示电器的生产日期 一个创建特定品牌和生产日期的电器的构造方法 on的访问器和修改器 brand的访问器 productDate的访问器

时间: 2024-02-28 08:57:44 浏览: 248
下面是Household类的设计: ```java import java.util.Date; public class Household { private boolean on; // 电器是否打开,默认值为false(关) private String brand; // 电器的品牌 private Date productDate; // 电器的生产日期 // 创建特定品牌和生产日期的电器的构造方法 public Household(String brand, Date productDate) { this.brand = brand; this.productDate = productDate; this.on = false; // 默认电器关机 } // on的访问器和修改器 public boolean isOn() { return on; } public void turnOn() { this.on = true; } public void turnOff() { this.on = false; } // brand的访问器 public String getBrand() { return brand; } // productDate的访问器 public Date getProductDate() { return productDate; } @Override public String toString() { return "Brand: " + brand + ", Product Date: " + productDate + ", ON: " + on; } } ``` Household类包括on、brand、productDate三个私有数据域,以及创建特定品牌和生产日期的电器的构造方法。提供isOn、turnOn、turnOff三个方法用于访问和修改on字段,提供getBrand和getProductDate方法用于访问brand和productDate字段。最后,重写toString方法,以便在打印对象时输出对象信息。
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GOAL Perform a Poisson regression to predict the number of people in a househouse based on the age of the head of the household. DATA The Philippine Statistics Authority (PSA) spearheads the Family Income and Expenditure Survey (FIES) nationwide. The survey, which is undertaken every three years, is aimed at providing data on family income and expenditure, including levels of consumption by item of expenditure. The data, from the 2015 FIES, is a subset of 1500 of the 40,000 observations (Philippine Statistics Authority 2015). The data set focuses on five regions: Central Luzon, Metro Manila, Ilocos, Davao, and Visayas. The data is in the file fHH1.csv. Each row is a household, and the follow variables are recorded: • location: where the house is located (Central Luzon, Davao Region, Ilocos Region, Metro Manila, or Visayas) • age: the age of the head of household • total: the number of people in the household other than the head • numLT5: the number in the household under 5 years of age • roof: the type of roof in the household (either Predominantly Light/Salvaged Material, or Predominantly Strong Material. STEPS 1. Read in the dataset. 2. Produce a bar-chart of total 3. Produce a scatter-plot of total against age - add a smoothing line. 4. Fit the Poisson regression total ∼ age 5. Interpret the coefficient of age. 6. Obtain the Pearson residuals. Plot these against age. Is the model adequate? 7. Fit the Poisson regression total ∼ age + age2 8. Repeat the residual plots for the new model. 9. Compare the models using a likelihood ratio test, and AIC. 10. Calculate the predicted values for model M2. What is the age of the head of the household associated with the largest fitted value 使用R语言

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