c1,c2的值 不正确 请再计算一下

非常抱歉，我的回答有误。正确的答案是：

变量 `c1` 被初始化为 `*(*(lines + 4) + 6)`，即 "great fun" 这个字符串中索引为 6 的字符 'f'。变量 `c2` 被初始化为 `(*lines + 5)[5]`，即 "COSC1283/1284" 这个字符串中索引为 10 的字符 '8'。

因此，程序的输出应该是：

str1 = Programming
str2 = is
  c1 = f
  c2 = 8
  c3 = E

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nri的z值和p值如何计算

NRI (Net Reclassification Improvement) 是一种用于评估预测模型改进的统计指标，用于比较两个模型在重新分类后的准确性方面的差异。NRI 的计算涉及到对模型预测结果进行重新分类，然后比较重新分类后的准确性。

计算 NRI 的步骤如下：
1. 首先，将原始模型的预测结果重新分类为两个类别：正确分类为事件（C1）和错误分类为非事件（E1）。
2. 然后，将改进模型的预测结果重新分类为两个类别：正确分类为事件（C2）和错误分类为非事件（E2）。
3. 计算四个分类的比例：P(C1)、P(E1)、P(C2) 和 P(E2)。
4. 分别计算改进模型和原始模型中正确分类为事件和错误分类为非事件的比例之差：ΔP(C) = P(C2) - P(C1) 和 ΔP(E) = P(E2) - P(E1)。
5. 计算 NRI 值：NRI = ΔP(C) - ΔP(E)。

P 值（p-value）是用于判断统计假设的一个概率值，表示观察到的结果出现的概率。在 NRI 的计算中，可以使用统计方法来计算 P 值，以确定 NRI 值的显著性。

请注意，NRI 的计算可能会根据具体的研究设计和统计方法而有所不同。因此，在具体应用中，建议参考相关文献或咨询统计专家以获取准确的计算方法。

不对，c2,c3值相同了

抱歉，我犯了一个错误。在计算 c2 的代码中，应该使用 k2 的坐标而不是 k1 的坐标。以下是修正后的代码：

using System;
using System.Drawing;

public class BezierCurve
{
    public PointF[] CalculateControlPoints(PointF k0, PointF k1, PointF k2, PointF c0, PointF c3)
    {
        // 计算 c1 坐标
        PointF c1 = new PointF();
        c1.X = 2 * k1.X - (c0.X + c3.X) / 2;
        c1.Y = 2 * k1.Y - (c0.Y + c3.Y) / 2;

        // 计算 c2 坐标
        PointF c2 = new PointF();
        c2.X = 2 * k2.X - (c0.X + c3.X) / 2;
        c2.Y = 2 * k2.Y - (c0.Y + c3.Y) / 2;

        return new PointF[] { c1, c2 };
    }
}

public class Program
{
    public static void Main()
    {
        BezierCurve bezierCurve = new BezierCurve();

        PointF k0 = new PointF(0, 0);
        PointF k1 = new PointF(1, 1);
        PointF k2 = new PointF(2, 2);
        PointF c0 = new PointF(0, 1);
        PointF c3 = new PointF(2, 1);

        PointF[] controlPoints = bezierCurve.CalculateControlPoints(k0, k1, k2, c0, c3);

        Console.WriteLine("c1 坐标：({0}, {1})", controlPoints[0].X, controlPoints[0].Y);
        Console.WriteLine("c2 坐标：({0}, {1})", controlPoints[1].X, controlPoints[1].Y);
    }
}

现在，计算出的 c1 和 c2 的坐标应该是正确的了。