已知有字符串"维纳|泊松|高斯|辛钦|狄拉克|柯尔莫哥洛夫"，请用<c:forTokens>编程输出下列结果。

可以使用<c:forTokens>标签来按指定分隔符拆分字符串，然后循环输出每个拆分后的子字符串。具体实现如下：

<c:set var="str" value="维纳|泊松|高斯|辛钦|狄拉克|柯尔莫哥洛夫"/>
<c:forTokens var="token" items="${str}" delims="|">
    ${token}<br/>
</c:forTokens>

输出结果如下：

维纳
泊松
高斯
辛钦
狄拉克
柯尔莫哥洛夫

在循环过程中，变量${token}依次取到每个拆分后的子字符串，然后输出即可。

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4. 已知有字符串"维纳|泊松|高斯|辛钦|狄拉克|柯尔莫哥洛夫"，请用<c:forTokens>编程输出下列结果。

可以使用以下代码实现：

<%
    String str = "维纳|泊松|高斯|辛钦|狄拉克|柯尔莫哥洛夫";
    StringTokenizer st = new StringTokenizer(str, "|");
%>

<c:forTokens var="token" items="<%= str %>" delims="|">
    <%= token %><br/>
</c:forTokens>

输出结果为：

维纳
泊松
高斯
辛钦
狄拉克
柯尔莫哥洛夫

> library(lme4) > library(MASS) > > # 更改此行以使用您的数据框变量 > data <- data > > # 处理你的自变量 "汉语水平"、"请求情景" > data$Chinese_level <- as.factor(data$Chinese.proficiency.levels) > data$Request_scenario <- as.factor(data$Request.contexts) > > # 分别对各种策略类型处理泊松分布检验和 GLMM 模型 > strategy_types <- c("Direct", "Conventionally.indirect", "Non.conventionally.indirect") > > for (strategy_type in strategy_types) { + # 提取策略类型所对应的无声停顿频次 + filled_pause_frequency_name <- paste(strategy_type, "strategy.filled.pause.frequency", sep = ".") + Filled.pause.frequency <- data[, filled.pause.frequency.name] + + # 泊松分布检验 + poisson_test <- fitdistr(Filled.pause.frequency, "Poisson") + + # 输出泊松分布检验结果 + cat("Poisson test for", filled.pause.frequency.name, ":\n") + print(poisson_test) + + # 构建GLMM模型 + glmm_formula <- as.formula(paste(colnames(data)[colnames(data) == filled_pause_frequency_name], "~ Chinese.proficiency.levels * Request.contexts + (1|speakers)")) + glmm_model <- glmer(glmm_formula, data = data, family = poisson(link = "log")) + + # 输出GLMM模型结果 + cat("GLMM model for", filled.pause.frequency.name, ":\n") + print(summary(glmm_model)) + } Error: object 'filled.pause.frequency.name' not found

这个错误是因为在循环中，您定义了一个变量 `filled_pause_frequency_name`，但在代码中使用时将其写成了 `filled.pause.frequency.name`，因此R无法找到该变量。您需要将 `filled.pause.frequency.name` 更正为 `filled_pause_frequency_name`。