1.以下选项中,()不能创建列表。 A.L1=[C,95.4,Basic,90] B.L1=list((C,95.4,Basic,90)) C.L1=list(C,95.4,Basic,90) D.L1=[n*3 for n in(2,3,4,5,6)]B选项为啥正确

选项B正确是因为使用了内置函数`list()`将元组转换为列表。元组`(C,95.4,Basic,90)`中的每个元素都被视为一个单独的对象，因此需要将它们放在括号中以创建一个元组。选项A中的列表缺少引号，因此会导致`NameError`异常。选项C中的使用方式不正确，应该使用括号将元素括起来。选项D中使用了列表推导式来创建列表，是一种常见的创建列表的方式。

相关问题

Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.52314 0.01395 37.5 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 1.976 1.999 11.034 0.000196 *** s(X2) 1.000 1.000 22.669 3.73e-05 *** s(X3) 1.434 1.670 2.187 0.097375 . s(X4) 1.000 1.000 17.832 0.000178 *** s(X5) 1.875 1.974 6.487 0.007730 ** --- Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.943 Deviance explained = 95.4% GCV = 0.01 Scale est. = 0.0079798 n = 41用中文解释下

这个输出是广义线性模型（GLM），包括平滑项。 "Parametric coefficients" 部分显示了截距和任何包含作为参数项的预测变量的估计系数。"Approximate significance of smooth terms" 部分显示了每个平滑项的估计自由度（edf）、参考自由度（Ref.df）、F统计量和p值。"Signif. codes" 表示每个项的显著性水平。"R-sq.(adj)" 是调整后的R-squared值，表示在考虑到所包含的预测变量数量后，模型解释的方差比例。"Deviance explained" 是模型解释的响应变量偏差的百分比。"GCV" 是广义交叉验证分数，是预测精度的一种度量。"Scale est." 是模型的估计尺度参数，表示响应变量未被预测变量解释的变异性。"n" 是样本大小。

Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.52314 0.01395 37.5 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 1.976 1.999 11.034 0.000196 *** s(X2) 1.000 1.000 22.669 3.73e-05 *** s(X3) 1.434 1.670 2.187 0.097375 . s(X4) 1.000 1.000 17.832 0.000178 *** s(X5) 1.875 1.974 6.487 0.007730 ** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.943 Deviance explained = 95.4% GCV = 0.01 Scale est. = 0.0079798 n = 41运行输的结果图进行解释

这个输出结果是一个GAM（广义加性模型）的结果，它包含了模型的参数估计、标准误差、t值、p值等信息。

Parametric coefficients部分给出了每个自变量的估计系数。在这个例子中，只有截距项的系数是显著的（即Intercept），其他自变量的系数不显著。

Approximate significance of smooth terms部分给出了每个平滑项的平滑度（edf）、参考自由度（Ref.df）、F值和p值。在这个例子中，X1、X2、X4和X5的平滑项是显著的（即p值小于0.05），而X3的平滑项不显著。

R-sq.(adj)表示调整后的R方，这个模型可以解释94.3%的响应变量的方差。Deviance explained表示这个模型可以解释95.4%的总离差平方和。GCV是广义交叉验证误差，用于评估模型的预测性。Scale est.表示模型的标准差估计值。n是样本量。

综上所述，这个GAM模型的结果表明，截距项对响应变量的影响是显著的，而其他自变量对响应变量的影响不显著。同时，X1、X2、X4和X5的平滑项对响应变量的影响是显著的，而X3的平滑项对响应变量的影响不显著。