наименований (номинальная, классификационная)
Используется для измерения значений качественных признаков. Значением такого признака является наименование класса эквивалентности, к которому принадлежит рассматриваемый объект. Примерами значений качественных признаков являются названия государств, цвета, марки автомобилей и т. п. Такие признаки удовлетворяют аксиомам тождества:
Либо А = В, либо А ≠ В;
Если А = В, то В = А;
Если А = В и В = С, то А = С.
При большом числе классов используют иерархические шкалы наименований. Наиболее известными примерами таких шкал являются[6] шкалы, используемые для классификации животных и растений.
С величинами, измеряемыми в шкале наименований, можно выполнять только одну операцию — проверку их совпадения или несовпадения. По результатам такой проверки можно дополнительно вычислять частоты заполнения (вероятности) для различных классов, которые могут использоваться для применения различных методов статистического анализа[6] — критерия согласия {\displaystyle \chi ^{2}} \chi ^{2}, критерия Крамера для проверки гипотезы о связи качественных признаков и др.
Порядковая шкала (или ранговая)
Включает отношения тождества и порядка. Объекты в данной шкале ранжированы. Но не все объекты можно подчинить отношению порядка. Например, нельзя сказать, что больше круг или треугольник, но можно выделить в этих объектах общее свойство-площадь, и таким образом становится легче установить порядковые отношения. Для данной шкалы допустимо монотонное преобразование. Такая шкала груба, потому что не учитывает разность между объектами шкалы. Пример такой шкалы: балльные оценки успеваемости (неудовлетворительно, удовлетворительно, хорошо, отлично), шкала Мооса.
Порядковые шкалы, используемые для представления свойств объектов, которые могут принимать крайние, противоположные значения, называются биполярными шкалами. К таким свойствам относятся, например, такие, как соответствие объекта некоторому назначению: от «полностью не соответствует», до «полностью соответствует», и различные степени частичного соответствия. При этом крайние значения шкалы назначаются крайним, противоположным значениям свойств, промежуточные используются для представления различной степени соответствия объекта назначению.
Интервальная шкала (она же Шкала разностей)
Здесь происходит сравнение с эталоном. Построение такой шкалы позволяет большую часть свойств существующих числовых систем приписывать числам, полученным на основе
Объяснение:
Проблема в том, что дано четырехзначное число, а в итоговом выводе у вас сумма трех переменных.
Ваша программа проходит с число 2020, так число содержит два нуля.
Разберем вашу программу.
Возьмем число n = 1234:
Командой 1234 % 10 мы берем последнее число, то есть 4, и присваиваем это значение переменной a. a = 4
Далее целочисленным делением мы убираем последнюю цифру этого числа, то есть остается 123, и присваиваем это значение переменной b.
Следующая команда целочисленного деления уже отсекает последние 2 цифры, то есть остается 1, переменная с = 1.
Следующая команда дает остаток от деления b на 100, то есть 123 % 100 = 23. d = 23
Следующая команда печатает сумму полученных переменных, то есть
4 + 1 + 23 = 28, но начальное число = 1234, и сумма его цифр явно не равна 28(1 + 2 + 3 + 4 = 10)
Альтернативой может стать последовательное целочисленное деление числа n на 10, то есть:
Возьмем число n = 1234:
a = n % 10 #4
n //= 10 #123
b = n % 10 #3
n //= 10 # 12
c = n % 10 # 2
n //= 10 #1
print(a + b + c + n) # 10
А вообще возможности языка позволяют оформить программу в 1 строку:
print(sum(map(int, input(