Что значит три равно
Двойной знак равно и тройной знак равно в php
Какая разница между двумя и тремя равно!?
Два равно в php «==»
Начнем наше повествование с двойного занка равно.
Как называется двойное равно в php?
А может вы ничего странного и не видите.. ну и ладно!
Где используется «равно» в php?
В простом условии, когда требуется проверить что-то с чем-то, то скорее всего там будет «двойное равно»
Давайте придумаем простой пример, чтобы мы смогли в живую увидеть действие этого оператора!
Пример двойного равно в php:
Для того, чтобы увидеть действие данного оператора «два равно» нам понадобится :
Внутри цикла условие if
В условии напишем, если порядковый номер цикла «$i» равен числу «три», то выведем соответствующую информацию. И подсветим красным.
Иначе «else», переменная «$i» не равна трем
Результат работы оператора сравнение «двойного равно» в php
Три равно в php «===»
Опять начнем с названия! Потому, что «тройное равно» имеет сове отдельное название!
Как называет тройное равно в php?
Но что такое «Тождественно равно«
Данный оператор сравнения используется намного реже, чем предыдущий!
Пример работы тройного равно в php
Давайте повторим то, что мы проделывали в предыдущем пункте, только вместо двойного равно применим тройное равно и посмотрим результат:
Результат работы тройного равно в php:
Как видим, что и в первом и втором случае, сработало два равно и три равно!
В чем же разница между двумя знаками «два равно» и «три равно«?
Я вам покажу на простом примере, как и чем отличается между собой эти два варианта сравнение!
Чем отличаются «два равно» и «три равно«?
Но для этого придется включить терпение, а лучше много терпения и прочитать данный пункт с максимальной внимательностью!
Потому! Что когда с этим сталкиваешься впервые, то это кажется полным бредом!
Но это не так!
По одной простой причине! Я внутри, а вы снаружи!
Для того, чтобы разобраться нам потребуется много переменных, начнем с двух:
Вы можете сказать, что эти две переменные равны. И действительно равны! Но только по значению, но не по типу! И тут нам понадобится:
Информация о переменной
Чтобы узнать информацию о переменной, нам нужна функция var_dump, давайте применим данную функцию к первой переменной :
Двойной и тройной операторы равенства == и === Примеры
До этого момента мы имели дело только с операторами сравнения, которые использовались для принятия решений при работе с конструкциями if-else. При этом преимущественно использовался оператор >= больше или равно.
Для этого существую различные операторы равенства.
Рассмотрим пример использования оператора тройного равенства в JavaScript и потом прокомментируем его.
Пример 1.1
Блок if в одну строку
Оптимизируем код примера 1.1
Пример 1.2
Пример 1.3
Как работает тройной оператор равенства
Для удобства можно перейти непосредственно в консоль и продемонстрировать еще раз работу оператора тройного равенства.
Двойное равенство ==
Свободный оператор равенства == (два знака равно) проводит приведение типов. Вернемся снова в консоль.
Пример 2.1
Пример 2.2
Продолжим работать с примером №1
Пример 1.4
Пример 1.5
Всегда строгое равенство ===
Это означает, что использование оператора двойного равенства может привести к появлению многих труднодоступных ошибок в вашем коде.
Поэтому одним из главных правил написания чистого кода является: избегать использовать оператор двойного равенства насколько это возможно.
Некоторые всегда по умолчанию используют тройной оператор равенства и делают вид, что это единственный из существующих вариантов. Так будем делать и мы. Хотя о двойном операторе равенства мы еще поговорим.
Далее рассмотрим другие примеры.
Примеры использования двойного и тройного равенства
Рассмотрим пример, когда значения приходят с веб-страницы. Для этого мы будем использовать функцию prompt (понятие функций мы будем рассматривать в следующем разделе).
Пример 3.1
Этот код будет вызывать окно с полем для ввода информации.
Пример 3.2
Таким образом, переменная favorite будет содержать значение, которое мы введем в поле для ввода, вызванное функцией prompt. Это значение можно как-то использовать. Например, вывести его в консоль.
Пример 3.3
Пример 3.4
Пример 3.5
Пример 3.6
Пробуем в поле для ввода ввести другое число, например 22:
Несколько условий одновременно
Пример 4.1
В целом такая конструкция с несколькими блоками if (с несколькими условиями) работает так : сначала выполняется проверка условия первого блока if. Если первая проверка не проходит, выполняется проверка условия второго блока if. Если эта проверка проходит, то выполняется код второго блока if.
Пример 4.2
На практике подобные конструкции if-else с составлением нескольких условий (несколько блоков if), время от времени используются.
Операторы неравенства
Пример 4.3
11 is also cool number
Равно
Знак равенства (=) в математике, в логике и других точных науках пишут между двумя идентичными по своему значению выражениями.
В античной и средневековой математике равенство обозначалось словесно (например est egale). Декарт в XVII веке вместо этого писал æ (от лат. aequalis ). Знак равенства в современной форме создал математик Роберт Рекорд (Robert Recorde, 1510—1558) в своём труде The Whetstone of Witte (1557). Он обосновал применение двух параллельных штрихов так (на староанглийском): «…bicause noe 2 thynges can be moare equalle», то есть «более равных вещей не бывает».
Символ Рекорда получил распространение далеко не сразу. Виет этим символом обозначал вычитание, а у Декарта он указывал, что коэффициент может быть отрицательным. В континентальной Европе знак «=» был введён Лейбницем на рубеже XVII—XVIII веков.
| знак | Unicode | значение | знак | Unicode | значение |
|---|---|---|---|---|---|
| = | U+003D | равно | ≠ | U+2260 | не равно |
| ≃ | U+2243 | ≄ | U+2244 | ||
| ≅ | U+2245 | ≆ | U+2246 | ||
| ≇ | U+2247 | ||||
| ≈ | U+2248 | ≉ | U+2249 | ||
| ≡ | U+2261 | идентично | ≢ | U+2262 | не идентично |
| ≌ | U+224C | ≂ | U+2242 | ||
| ≊ | U+224A | ≋ | U+224B | ||
| ≍ | U+224D | ≣ | U+2263 | ||
| ≎ | U+224E | ≏ | U+224F | ||
| ≐ | U+2250 | ≑ | U+2251 | ||
| ≒ | U+2252 | ≓ | U+2253 | ||
| ≔ | U+2254 | ≕ | U+2255 | ||
| ≘ | U+2258 | соответствует | ≚ | U+225A | |
| ≗ | U+2257 | ≙ | U+2259 | ||
| ≞ | U+225E | ≟ | U+225F | ||
| ≜ | U+225C | ≝ | U+225D | ||
| ≛ | U+225B | ≖ | U+2256 |
Похожие символы
— «приблизительно равно». Используется при обозначении двух величин, разницей между которыми в данной задаче можно пренебречь.
Применение в информатике
В языках программирования символ ‘=’ (в комбинации с другими, или же сам по себе) чаще всего используется для операций сравнения или присваивания, при сравнении также часто используются комбинации ‘>=’ (больше или равно) и ‘ >=’, ‘ Литература
Полезное
Смотреть что такое «Равно» в других словарях:
равно — сказ., употр. сравн. часто 1. В математике слово равно означает тождественность одной части выражения другой части. Три плюс три равно шесть. 2. Выражение всё равно означает снятие противоречия с предыдущими высказываниями, мыслями, окончательное … Толковый словарь Дмитриева
РАВНО — 1. Нареч. к равный в 1 знач., одинаково, так же (книжн.). «И хоть бесчувственному телу равно повсюду истлевать, но ближе к милому пределу мне все б хотелось почивать.» Пушкин. 2. в знач. сказуемого, чему. Равняется. Пять плюс три равно восьми. 3 … Толковый словарь Ушакова
РАВНО — 1. нареч. Одинаково, так же (книжн.). Р. красивы горы и леса. 2. в знач. сказ., чему. То же, что равняется (см. равняться в 4 знач.). Три плюс два р. пяти. • Равно как (равно как и, а равно и), союз (книжн.) как и, так же как и. Учебники, равно… … Толковый словарь Ожегова
равно — I. нареч. Одинаково, в равной мере, степени. * И хоть бесчувственному телу р. повсюду истлевать, но ближе к милому пределу мне всё б хотелось почивать (Пушкин). II. чему. в функц. сказ. Быть равным, одинаковым в каком л. отношении, равнозначным,… … Энциклопедический словарь
равно — См. и все равно. Словарь русских синонимов и сходных по смыслу выражений. под. ред. Н. Абрамова, М.: Русские словари, 1999. равно равняется, в одинаковой степени, так же, в одинаковой мере, в равной степени, одинаково, эквивалентно, в равной… … Словарь синонимов
равно и — союз Употребляется при присоединении однородного члена предложения или части предложения, сопоставляемых с предыдущими как равнозначные, равноценные (иногда усиливая или отграничивая каждый из них от другого), соответствуя по значению сл.: как и … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
равно́ — равно, нареч. [не равно] … Русское словесное ударение
Равно. — равно. Начальная часть сложных слов, вносящая значение сл.: равный (равновесомый, равнобокий, равнокрылый и т.п.). Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
Равно — I нареч. качеств. количеств. В равной, в такой же мере или степени; одинаково. II предик. Будучи равным чему либо; равняется. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
Равно — I нареч. качеств. количеств. В равной, в такой же мере или степени; одинаково. II предик. Будучи равным чему либо; равняется. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
Равно — I нареч. качеств. количеств. В равной, в такой же мере или степени; одинаково. II предик. Будучи равным чему либо; равняется. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
Объясняем p-значения для начинающих Data Scientist’ов
Я помню, когда я проходил свою первую зарубежную стажировку в CERN в качестве практиканта, большинство людей все еще говорили об открытии бозона Хиггса после подтверждения того, что он соответствует порогу «пять сигм» (что означает наличие p-значения 0,0000003).
Тогда я ничего не знал о p-значении, проверке гипотез или даже статистической значимости.
Я решил загуглить слово — «p-значение», и то, что я нашел в Википедии, заставило меня еще больше запутаться…
При проверке статистических гипотез p-значение или значение вероятности для данной статистической модели — это вероятность того, что при истинности нулевой гипотезы статистическая сводка (например, абсолютное значение выборочной средней разницы между двумя сравниваемыми группами) будет больше или равна фактическим наблюдаемым результатам.
— Wikipedia
Хорошая работа, Википедия.
Ладно. Я не понял, что на самом деле означает р-значение.
Углубившись в область науки о данных, я наконец начал понимать смысл p-значения и то, где его можно использовать как часть инструментов принятия решений в определенных экспериментах.
Поэтому я решил объяснить р-значение в этой статье, а также то, как его можно использовать при проверке гипотез, чтобы дать вам лучшее и интуитивное понимание р-значений.
Также мы не можем пропустить фундаментальное понимание других концепций и определение p-значения, я обещаю, что сделаю это объяснение интуитивно понятным, не подвергая вас всеми техническими терминами, с которыми я столкнулся.
Всего в этой статье четыре раздела, чтобы дать вам полную картину от построения проверки гипотезы до понимания р-значения и использования его в процессе принятия решений. Я настоятельно рекомендую вам пройтись по всем из них, чтобы получить подробное понимание р-значений:
1. Проверка гипотез
Прежде чем мы поговорим о том, что означает р-значение, давайте начнем с разбора проверки гипотез, где р-значение используется для определения статистической значимости наших результатов.
Наша конечная цель — определить статистическую значимость наших результатов.
И статистическая значимость построена на этих 3 простых идеях:
Другими словами, мы создадим утверждение (нулевая гипотеза) и используем пример данных, чтобы проверить, является ли утверждение действительным. Если утверждение не соответствует действительности, мы выберем альтернативную гипотезу. Все очень просто.
Чтобы узнать, является ли утверждение обоснованным или нет, мы будем использовать p-значение для взвешивания силы доказательств, чтобы увидеть, является ли оно статистически значимым. Если доказательства подтверждают альтернативную гипотезу, то мы отвергнем нулевую гипотезу и примем альтернативную гипотезу. Это будет объяснено в следующем разделе.
Давайте воспользуемся примером, чтобы сделать эту концепцию более ясной, и этот пример будет использоваться на протяжении всей этой статьи для других концепций.
Пример. Предположим, что в пиццерии заявлено, что время их доставки составляет в среднем 30 минут или меньше, но вы думаете, что оно больше чем заявленное. Таким образом, вы проводите проверку гипотезы и случайным образом выбираете время доставки для проверки утверждения:
Одним из распространенных способов проверки гипотез является использование Z-критерия. Здесь мы не будем вдаваться в подробности, так как хотим лучше понять, что происходит на поверхности, прежде чем погрузиться глубже.
2. Нормальное распределение
Нормальное распределение — это функция плотности вероятности, используемая для просмотра распределения данных.
Нормальное распределение имеет два параметра — среднее (μ) и стандартное отклонение, также называемое сигма (σ).
Среднее — это центральная тенденция распределения. Оно определяет местоположение пика для нормальных распределений. Стандартное отклонение — это мера изменчивости. Оно определяет, насколько далеко от среднего значения склонны падать значения.
Нормальное распределение обычно связано с правилом 68-95-99.7 (изображение выше).
Классно. Теперь вы можете задаться вопросом: «Как нормальное распределение относится к нашей предыдущей проверке гипотез?»
Поскольку мы использовали Z-тест для проверки нашей гипотезы, нам нужно вычислить Z-баллы (которые будут использоваться в нашей тестовой статистике), которые представляют собой число стандартных отклонений от среднего значения точки данных. В нашем случае каждая точка данных — это время доставки пиццы, которое мы получили.
Обратите внимание, что когда мы рассчитали все Z-баллы для каждого времени доставки пиццы и построили стандартную кривую нормального распределения, как показано ниже, единица измерения на оси X изменится с минут на единицу стандартного отклонения, так как мы стандартизировали переменную, вычитая среднее и деля его на стандартное отклонение (см. формулу выше).
Изучение стандартной кривой нормального распределения полезно, потому что мы можем сравнить результаты теста с ”нормальной» популяцией со стандартизированной единицей в стандартном отклонении, особенно когда у нас есть переменная, которая поставляется с различными единицами.
Z-оценка может сказать нам, где лежат общие данные по сравнению со средней популяцией.
Мне нравится, как Уилл Кёрсен выразился: чем выше или ниже Z-показатель, тем менее вероятным будет случайный результат и тем более вероятным будет значимый результат.
Но насколько высокий (или низкий) показатель считается достаточно убедительным, чтобы количественно оценить, насколько значимы наши результаты?
Кульминация
Здесь нам нужен последний элемент для решения головоломки — p-значение, и проверить, являются ли наши результаты статистически значимыми на основе уровня значимости (также известного как альфа), который мы установили перед началом нашего эксперимента.
3. Что такое P-значение?
Наконец… Здесь мы говорим о р-значении!
Все предыдущие объяснения предназначены для того, чтобы подготовить почву и привести нас к этому P-значению. Нам нужен предыдущий контекст и шаги, чтобы понять это таинственное (на самом деле не столь таинственное) р-значение и то, как оно может привести к нашим решениям для проверки гипотезы.
Если вы зашли так далеко, продолжайте читать. Потому что этот раздел — самая захватывающая часть из всех!
Вместо того чтобы объяснять p-значения, используя определение, данное Википедией (извини Википедия), давайте объясним это в нашем контексте — время доставки пиццы!
Напомним, что мы произвольно отобрали некоторые сроки доставки пиццы, и цель состоит в том, чтобы проверить, превышает ли время доставки 30 минут. Если окончательные доказательства подтверждают утверждение пиццерии (среднее время доставки составляет 30 минут или меньше), то мы не будем отвергать нулевую гипотезу. В противном случае мы опровергаем нулевую гипотезу.
Поэтому задача p-значения — ответить на этот вопрос:
Если я живу в мире, где время доставки пиццы составляет 30 минут или меньше (нулевая гипотеза верна), насколько неожиданными являются мои доказательства в реальной жизни?
Р-значение отвечает на этот вопрос числом — вероятностью.
Чем ниже значение p, тем более неожиданными являются доказательства, тем более нелепой выглядит наша нулевая гипотеза.
И что мы делаем, когда чувствуем себя нелепо с нашей нулевой гипотезой? Мы отвергаем ее и выбираем нашу альтернативную гипотезу.
Если р-значение ниже заданного уровня значимости (люди называют его альфа, я называю это порогом нелепости — не спрашивайте, почему, мне просто легче понять), тогда мы отвергаем нулевую гипотезу.
Теперь мы понимаем, что означает p-значение. Давайте применим это в нашем случае.
P-значение в расчете времени доставки пиццы
Теперь, когда мы собрали несколько выборочных данных о времени доставки, мы выполнили расчет и обнаружили, что среднее время доставки больше на 10 минут с p-значением 0,03.
Это означает, что в мире, где время доставки пиццы составляет 30 минут или меньше (нулевая гипотеза верна), есть 3% шанс, что мы увидим, что среднее время доставки, по крайней мере, на 10 минут больше, из-за случайного шума.
Чем меньше p-значение, тем более значимым будет результат, потому что он с меньшей вероятностью будет вызван шумом.
В нашем случае большинство людей неправильно понимают р-значение:
Р-значение 0,03 означает, что есть 3% (вероятность в процентах), что результат обусловлен случайностью — что не соответствует действительности.
Р-значение ничего не *доказывает*. Это просто способ использовать неожиданность в качестве основы для принятия разумного решения.
— Кэсси Козырков
Вот как мы можем использовать p-значение 0,03, чтобы помочь нам принять разумное решение (ВАЖНО):
По моему мнению, p-значения используются в качестве инструмента для оспаривания нашего первоначального убеждения (нулевая гипотеза), когда результат является статистически значимым. В тот момент, когда мы чувствуем себя нелепо с нашим собственным убеждением (при условии, что р-значение показывает, что результат статистически значим), мы отбрасываем наше первоначальное убеждение (отвергаем нулевую гипотезу) и принимаем разумное решение.
4. Статистическая значимость
Наконец, это последний этап, когда мы собираем все вместе и проверяем, является ли результат статистически значимым.
Недостаточно иметь только р-значение, нам нужно установить порог (уровень значимости — альфа). Альфа всегда должна быть установлена перед экспериментом, чтобы избежать смещения. Если наблюдаемое р-значение ниже, чем альфа, то мы заключаем, что результат является статистически значимым.
Основное правило — установить альфа равным 0,05 или 0,01 (опять же, значение зависит от вашей задачи).
Как упоминалось ранее, предположим, что мы установили альфа равным 0,05, прежде чем мы начали эксперимент, полученный результат является статистически значимым, поскольку р-значение 0,03 ниже, чем альфа.
Для справки ниже приведены основные этапы всего эксперимента:
Если вы хотите узнать больше о статистической значимости, не стесняйтесь посмотреть эту статью — Объяснение статистической значимости, написанная Уиллом Керсеном.
Последующие размышления
Здесь много чего нужно переваривать, не так ли?
Я не могу отрицать, что p-значения по своей сути сбивают с толку многих людей, и мне потребовалось довольно много времени, чтобы по-настоящему понять и оценить значение p-значений и то, как они могут быть применены в рамках нашего процесса принятия решений в качестве специалистов по данным.
Но не слишком полагайтесь на p-значения, поскольку они помогают только в небольшой части всего процесса принятия решений.
Я надеюсь, что мое объяснение p-значений стало интуитивно понятным и полезным в вашем понимании того, что в действительности означают p-значения и как их можно использовать при проверке ваших гипотез.
Сам по себе расчет р-значений прост. Трудная часть возникает, когда мы хотим интерпретировать p-значения в проверке гипотез. Надеюсь, что теперь трудная часть станет для вас немного легче.
Если вы хотите узнать больше о статистике, я настоятельно рекомендую вам прочитать эту книгу (которую я сейчас читаю!) — Практическая статистика для специалистов по данным, специально написанная для data scientists, чтобы разобраться с фундаментальными концепциями статистики.
Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory: