整理忆读书笔记
文件编号：DA-16-25-E3-A1
忆读书笔记
整理人尼克
文件编号：DA-16-25-E3-A1
邓稼先散文读后感
今天，我读到了《邓稼先》这篇文章，读完之后，心里对邓稼先更加敬佩，他的故事让我想到了许多，让我的内心，久久不能平静。这篇文章主要讲述了邓稼先爷爷的光荣事迹：50年代的中国是一个很被别人瞧不起的国家，它没有伟大的科学成就，科技也得不到发展。然而，一些留学知识分子的回国，使中国的命运得到了根本的转折，正是他们，挺直了中国的脊梁。邓稼先就是这些留学生之一，当时他听说中国的科技状况，放弃了博士学位，决心回国为祖国贡献自己的一份力量，因为他知道：自己是中国的儿女，是炎黄的子孙!他回到中国，参加了原子弹的研制工作。邓稼先不怕困难，经常带领工作人员到前线工作。他亲自到黄沙满天的戈壁取样本，还冒着被辐射到的危险监制原子弹。终于，在他和大家的共同努力下，原子弹试验爆炸成功了!随后，邓稼先又以惊人的速度研制成功了氢弹、东方红卫星。
我们抛开邓稼先的功劳不说，就只说他对祖国的这份爱，他的爱国精神，也是使大家惊叹的。邓稼先放弃了在国外留学当博士的机会，放弃了别人梦寐以求的生活，还要受很多的苦，这值得吗?对于邓稼先来说，我想这答案是肯定的：“值得”!因为他是为了祖国而放弃的，为了祖国，为了报效祖国，一切都值得，只要能为祖国的发展尽自己的一份力，吃再多的苦，放弃再多东西，都是值得的。正是因为邓稼先对祖国的爱，为祖国争光的这份心，还有他不懈的努力，才研究出属于中国自己的原子武器、核武器。邓稼先的功劳是不可磨灭的，他的爱国之心更是要我们学习的。我们应该热爱自己的祖国，永远把自己的祖国放在第一位，为了祖国而努力奋斗，因为这是我们的祖国母亲，是给予我们美好生活的祖国母亲。我们要从现在开始努力学习，争取也想邓稼先一样去外国留学，等学成之后，一定要回到祖国，尽自己微薄的一份力。不求能名垂千古，只求报效祖国母亲，祖国母亲的强大，是所有的国人最大的心愿!
整理丨尼克
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(整理)SQLServer数据库基本知识点.
SQL Server 数据库基本知识点一、数据类型
二、常用语句 (用到的数据库Northwind) 查询语句 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询Customers 表中公司名称为“Alfreds Futterkiste”的ContactName字段和Address字段。 SELECT ContactName, Address FROM Customers WHERE CompanyName='Alfreds Futterkiste' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列 例如，下面语句显示Customers表中所有列的数据： SELECT * FROM Customers 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。 例如： SELECT ContactName, Address FROM Customers 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题 as 列名 列名列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： SELECT ContactName as 联系人名称, Address as地址 FROM Customers 4、删除重复行
SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认 为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 SELECT DISTINCT(Country) FROM Customers 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT 时，说明n是 表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。 例如： SELECT TOP 2 * FROM Customers SELECT TOP 20 PERCENT * FROM Customers (二)FROM子句 FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列 所属的表或视图。例如在Orders和Customers表中同时存在CustomerID列，在查询两个表中的CustomerID时应 使用下面语句格式加以限定： select * from Orders,Customers where Orders.CustomerID =Customers.CustomerID 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名： 表名 as 别名 表名别名 select * from Orders as a,Customers as b where a.CustomerID =b.CustomerID SELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。 例如： select * from Customers where CustomerID in (select CustomerID from Orders where EmployeeID=4) 此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名CustomerID，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：select CustomerID from Orders where EmployeeID=4
卫生统计学整理笔记
如何绘制频数表？ 求组距 确定各组段的两个端点 归组计数 频数分布表与分布图作用 1.揭示变量分布形态 2.揭示变量分布趋势 3.便于发现特大的或特小的极端值 4.便于进一步计算统计指标和分析 5.作为一种数据陈述的形式 算数应用条件： 对称分布，尤其正态分布 几何应用条件： 1.对数对称分布、等比资料 2.变量值中不能有0；不能同时有正值和负值；若全是负值，计算时可先把负号去掉，得出结果后再加上负号。 中位数条件： 所有分布、尤其偏态分布： 1.变量值中出现个别特小或特大的数值 2.资料的分布呈明显偏态 3.含有不确定数值 4.资料的分布不清 极差应用条件：所有分布、尤其偏态分布 不足： 不能全面的反映所有值的偏离程度 不稳定、小样本小于大样本、样本小于总体 四分位数间距应用条件 所有分布、尤其偏态分布： 1.变量值中出现个别特小或特大的数值 2.资料的分布呈明显偏态 3.含有不确定数值 4.资料的分布不清 方差应用条件： 对称分布，尤其正态分布 变异系数应用 1.量纲不一致
散点图作用 观察两组数据的总体趋势和明显偏离趋势的观察点 判断两组数据的关联形式、方向和密切程度 相关分类 线性相关 秩相关 分类变量相关 线性相关意义 r>0表示正相关，r=1表示完全正相关；r<0表示负相关，r=-1表示完全负相关。 |r|→0表示相关性越弱，|r|→1表示相关性越强。 r=0表示没有线性相关，不代表没有相关。 如何判断线性相关 画散点图 计算线性相关系数 假设检验 如何进行秩相关 编秩次 计算秩相关系数 假设检验 回归分析：利用样本信息，找到变量间数量依存关系。 线性回归分析：利用样本信息，找到变量间线性数量依存关系。 决定系数：反映回归贡献的相对程度，即Y的变异被X解释的比例。 如何进行分类变量的相关分析 交叉表的制作，计算各种概率 计算列联系数 假设检验 相关分析的条件 线性相关系数：二元正态分布的定量变量 秩相关系数：非二元正态分布的定量变量、有序分类变量 列联系数：无序分类变量 轶闻数据：由坊间流传或各种媒体报道的一些个案数据，由于其特殊性往往给公众留下突出和深刻的印象。 特点：缺乏代表性，常诱导人们进行简单的推论，得到一些具有倾向性的结论。 可得数据：为了某些特定目的已收集或积累的数据。如：各类监测数据、统计年鉴等。
统计学整理笔记
● 例1：某企业计划规定劳动生产率比上年提高10%，实际提高15%。试计算劳动生产率计划完成百分数。 ● ● 例2：某企业计划规定某产品单位成本降低5%，实际降低7%，试计算成本计划完成指标。 ● 答案： 答案： 答案： 起重量（吨）X 台数f 起重总量（吨）xf 40 1 40 25 2 50 10 3 30 5 4 20 合计 10 140 起重量（吨） 起重机台数构成（%） (吨） 40 10 4 25 20 5 10 30 3 5 40 2 合计 100 14 技术级别 月工资（元） 工资总额（元） 1 146 730 2 152 2280 3 160 1880 4 170 1700 5 185 370 合计 —— 7960
答案： 答案： 某地区国内生产总值的资料 单位：亿元 答案： 某企业2014年第三季度职工人数:6月30日435人,7月31日452人,8月31日462人,9月30日576人,要求计算第三季度平均职工人数. 答案如右图 计划完成程度（%） 组中值（%） 企业数 实际完成数（万元） 计划任务数（万元） 90—100 95 5 95 100 100—110 105 8 840 800 110—120 115 2 115 100 合计 — 15 1050 1000 日产量 （公斤） 工人数（人)f 组中值 （公斤）x xf 20—30 10 25 250 30—40 70 35 2450 40—50 90 45 4050 50—60 30 55 1650 合计 200 — 8400 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 18530.7 21617.8. 26635.4 34515.1 45005.8 57733
高级数据库复习笔记
高级数据库复习笔记 2007年1月22日 10:02 对照复习PPT摘下来的一些PPT内容 第一章、第二章 第一章 １、分布式数据库系统 定义: 物理上分散而逻辑上集中的数据库系统 特点：物理分布性、逻辑整体性、站点自治性 分布式数据库系统的分类：同构型、异构型、集中型、分散型、可变型 ２、为什么需要OODB 新领域的应用需求... ３、事务处理 第二章 １、分布式数据库的体系结构 ２、分布式数据库的问题 分布式DB设计；分布式查询处理；分布式并发控制；分布式数据库的可用性 ３、分布数据独立与分布透明访问 分段透明；位置透明；本地映射透明；无透明
第三章、第四章 第三章 DDB设计 １、DDB设计的两个问题 分段和分配 即：如何分割数据及如何分配这些数据到不同站点 ２、DDB设计目标 优化响应时间/吞吐量/费用/… ３、数据分段 分段原则： 假若有全局关系R被分段为子关系(片段)集合F = {F1, F2, …, Fn} 则 F满足完整性、不相交性、重构性 水平分段：以关系自身的属性性质为基础，执行“选择”操作，将关系分割成若干个不相交的片段 导出分段：从另一个关系的属性性质或水平分段推导出来 垂直分段：通过“投影”操作把一个全局关系的属性分成若干组 ４、数据分配简单模型 设所有的读、写、存储代价都是１，仅比较远程读写次数和单机存储代价，选一个最优的 仿照作业答案中的做法，可以画个表，写出个事务在各方案下的读写总次数来比较哪个较优。一般只考虑远程读写，本地操作忽略。 ５、最佳适应方法 片段i在站点j被应用K执行，k在站点j上激活的频率乘以激活一次的读写总次数，计算一个最大值，片段i就应该存放在相应的站点j上 ６、所有得益站点方法 假设片段i放在站点j上，计算所有应用对它读的次数和写的次数，如果读的次数比写的次数多，即Bij>0，那么就应该把i放在站点j上 第四章分布式查询处理 １、全局查询：涉及多个站点数据, 优化复杂 局部查询：只涉及本地. 单个站点的数据, 优化同集中式 ２、查询变换 下推 PJ（投影）, SL（选择），上推UN ；消除公共子表达式；将全局转换为段上查询；消除空关系；分组操作与聚集操作 第五章、第六章 第五章 １、基于半连接操作的连接操作 目标：减少通讯量 执行步骤如下：
(考研复试)数据库笔记
1：数据：描述事物的符号记录 2：数据库是长期存储在计算机内，有组织可共享的大量数据的集合。 3：数据库管理系统维语用户和操作系统之间的一层数据管理软件，具有，数据定义，数据组织管理，数据操纵，数据库事务管理和运行管理，数据库建立和维护。 4：数据库系统：计算机系统引入数据库后的系统，简称数据库。 5：数据管理技术3阶段：人工管理阶段：数据不保存，应用程序管理数据，数据不共享，数据不具有独立性。文件管理阶段：数据可以长期保存，文件系统管理数据，数据共享性差冗余大，数据独立性差。数据库系统阶段：数据结构化，数据共享性好，冗余低，易扩充，独立性高。 6：数据模型分为：第一类：概念模型。第二类是逻辑模型和物理模型，逻辑模型有（层次模型，网状模型，关系模型，面向对象模型，对象关系模型），物理模型：对数据最低层的抽象，描述数据库在系统内部的表示方式和存取方式。从现实世界到概念模型的转换是由数据库设计人员完成，从概念模型到逻辑模型转换由数据库设计人员和工具完成，逻辑模型到物理模型就由DBMS完成。 7：数据模型由：数据结构（描述数据库对象和对象之间的关系），数据操作（对数据库中各对象的操作的集合），完整
性约束（数据和其联系所具有的制约）三部分组成。 9：层次模型：简单清晰，查询效率高，良好的完整性支持，但是和现实世界不符，查询子女必须通过双亲。网状模型：更直接的表达现实世界，存取效率高，但是结构复杂。关系模型：简历在严格的数学模型上。概念单一，简单易懂，存取路径对用户透明，高独立性，保密性，但是查询效率不高。10：数据库三级模式结构：外模式，模式，内模式，外模式有多个，就是视图的意思，模式就是数据的逻辑结构，内模式就是物理结构。 11：三级结构有两层映像：外模式/模式映像：修改此映像保证外模式不变，保证逻辑路理性，模式/内模式映像，修改此映像保证模式不变，保证物理独立性。 12：数据库系统由数据库，数据库管理系统，应用系统和数据库管理员构成。 13：关系数据库：候选码：某一列的值能唯一标识一个元组。主码：候选码之一。候选码们的属性称为主属性， 14：实体完整性：主码不为空。参照完整性：关系的外码一定为其他关系的主码，或者外码全部为空。用户定义完整性：比如XX不能为空，XX只能取指定值。 15：SQL 结构化查询语言 16：查询：select。定义：create，drop，alter。操纵：insert，update，delete。控制：grant，revoke。
基础统计学笔记 统计学基础笔记整理
一、统计学概论 分理论统计和应用统计 应用统计分为描述统计学和推断统计学。 描述统计为一组数据的中（位置均值、中位数）、散（极差、方差、标准差）、形|（偏度）描述。 推断统计分为参数估计和假设检验。技能 1、经验——数据收集加工——画成图形——数理（规律）(数据不等于数字) PPT 原则用图不用表、用表不用栏、用栏不用字实际问题 5M1E ——组成过程——产品（结果）——属性（包括几何（形位方尺）、物理、生化、人文）——集合统计问题 ——（构成）总体——样本——数据——类型分计数型（离散性）和计量型（连续性），即概率分布为计量型分布和技术型分布）——规律分描述和推断。
1、总体与样本中间有一种学问抽样验收抽样、统计抽样样本量 2、样本和数据中间有一门测量技术MSA 3、分布规律 总体参数平均值() 标准差() 总位数() 比例（p ） 样本统计量的特点随机变化，不要轻易用样本下结论。拉丁字母在数学上用于总体参数阿拉伯字母表示样本统计量希腊字母表示计算 总体参数统计分参数统计和非参数统计。推断统计分 估计总体总体某参数未知，用对应的样本统计量去猜测。检验假设总体某参数已知，用对应的样本统计量去验证。 二统计数据收集与整理1、数据不等于数字 2、数据的两种类型 描述性分类——响应变量（因变量）和预报因子（独立变量）如性别叫因子，男女叫水平。 四种尺度定类、定序、定距、定比
3．数据管理的7个层次无假不乱浅深系4．软件每一列表示一个变量，每一行表示一个样本鱼骨图只适用于一个为什么， 变量程序图IPO 适用于多个为什么。 I （变量）P O 水质烧开水色香味器皿材质火燃料风压强 目的要抓住关键的变量。 2、统计数据的表现形式绝对数——时期数和时点数相对数——比例部分比总体比率部分比部分 统计的数据来源直接来源和间接来源。 1、数据收集分被动收集（利用历史和现场）和主动收集（DOE 试验设计）现场收集数据是被动收集，分临时数据和常态数据。试验是临时数据。 数据好的特征。。。。 数据不好的7个陷阱缺少假混窄异病
数据库原理王珊知识点整理
目录 1.1.1 四个基本概念 (1) 数据(Data) (1) 数据库(Database,简称DB) (1) 长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合、 (1) 基本特征 (1) 数据库管理系统(DBMS) (1) 数据定义功能 (1) 数据组织、存储和管理 (1) 数据操纵功能 (2) 数据库的事务管理和运行管理 (2) 数据库的建立和维护功能(实用程序) (2) 其它功能 (2) 数据库系统(DBS) (2) 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 (3) 数据管理 (3)
数据管理技术的发展过程 (3) 人工管理特点 (3) 文件系统特点 (4) 1.1.3 数据库系统的特点 (4) 数据结构化 (4) 整体结构化 (4) 数据库中实现的是数据的真正结构化 (4) 数据的共享性高，冗余度低，易扩充、数据独立性高 (5) 数据独立性高 (5) 物理独立性 (5) 逻辑独立性 (5) 数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的 (5) 数据由DBMS统一管理和控制 (5) 1.2.1 两大类数据模型：概念模型、逻辑模型和物理模型 (6) 1.2.2 数据模型的组成要素：数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件. 7 数据的完整性约束条件: (7)
关系数据模型的优缺点 (8) 1.3.1 数据库系统模式的概念 (8) 型(Type)：对某一类数据的结构和属性的说明 (8) 值(Value)：是型的一个具体赋值 (8) 模式（Schema） (8) 实例（Instance） (8) 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 (9) 外模式[External Schema]（也称子模式或用户模式）， (9) 模式[Schema]（也称逻辑模式） (9) 内模式[Internal Schema]（也称存储模式） (9) 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 (9) 外模式/模式映像：保证数据的逻辑独立性 (10) 模式/内模式映象：保证数据的物理独立性 (10) 1.4 数据库系统的组成 (10) 数据库管理员(DBA)职责： (10)
卫生统计学重点笔记之令狐文艳创作
医师资格考试蓝宝书-预防医学 令狐文艳 医学统计学方法 第一节基本概念和基本步骤（非常重要） 一、统计工作的基本步骤 设计（最关键、决定成败）、搜集资料、整理资料、分析资料。 总体：根据研究目的决定的同质研究对象的全体，确切地说，是性质相同的所有观察单位某一变量值的集合。总体的指标为参数。 实际工作中，经常是从总体中随机抽取一定数量的个体，作为样本，用样本信息来推断总体特征。样本的指标为统计量。 由于总体中存在个体变异，抽样研究中所抽取的样本，只包含总体中一部分个体，这种由抽样引起的差异称为抽样误差。抽样误差愈小，用样本推断总体的精确度愈高；反之，其精确度愈低。 某事件发生的可能性大小称为概率，用P表示，在0～1之间，0和1为肯定不发生和肯定发生，介于之间为偶然事件，<0.05或0.01为小概率事件。
二、变量的分类 变量：观察单位的特征，分数值变量和分类变量。 第二节数值变量数据的统计描述（重要考点） 一、描述计量资料的集中趋势的指标有 1.均数均数是算术均数的简称，适用于正态或近似正态分布。 2.几何均数适用于等比资料，尤其是对数正态分布的计量资料。对数正态分布即原始数据呈偏态分布，经对数变换后（用原始数据的对数值lgX代替X）服从正态分布，观察值不能为0，同时有正和负。 3.中位数一组按大小顺序排列的观察值中位次居中的数值。可用于描述任何分布，特别是偏态分布资料的集中位置，以及分布不明或分布末端无确定数据资料的中心位置。不能求均数和几何均数，但可求中位数。百分位数是个界值，将全部观察值分为两部分，有X％比小，剩下的比大，可用于计算正常值范围。 二、描述计量资料的离散趋势的指标 1.全距和四分位数间距。 2.方差和标准差最为常用，适于正态分布，既考虑了离均差（观察值和总体均数之差），又考虑了观察值个数，方差使原来的单位变成了平方，所以开方为标准差。均为数值越 小，观察值的变异度越小。 3.变异系数多组间单位不同或均数相差较大的情况。变
统计学复习笔记
统计学复习笔记 第七章 一、 思考题 1． 解释估计量和估计值 在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。估计量也是随机变量。如样本均值，样本比例、样本方差等。 根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。 2． 简述评价估计量好坏的标准 （1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。 （2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。 （3）一致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。 3． 怎样理解置信区间 在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数，这是不负责的表现。因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。 4． 解释95%的置信区间的含义是什么 置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率。也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%（的区间）包含参数。 不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间，就以为该区间以0.95的概率覆盖总体参数。 5． 简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。 1. 估计总体均值时样本量n 为 2. 样本量n 与置信水平1-α、总体方差、估计误差E 之间的关系为 其中： 2222α2222)(E z n σα=n z E σα2=
数据库原理学习笔记
第一章，数据库系统概述 1.1 1，数据（DATA）：数据是数据库存储中的基本对象,描述事务的符号记录。 数据解释；对数据含义的说明，数据的含义成为数据的语义。 2，数据库（DB）：长期存储在计算机内，有组织的可以共享的数据的集合。 3，数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统软件。 （1），数据定义功能（DDL，数据定义语言），对数据库重的数据对象进行定义（2），数据操纵功能（dml 数据操纵语言） （3），数据库的运行管理，保证数据的安全性，完整性，系统恢复，多用户对数据库的并发使用 （4），数据库的建立和维护功能，数据库初始数据输入，切换，数据库的存储，回复功能，数据库的重组功能，性能监视分析功能 4，数据库系统（DBS）：由DB DBMS DBA 应
用系统组成。 1.2 数据的处理指的是对各种数据进行搜集存储加工和传播 数据管理，对数据进行分类组织编码存储和检索和维护 数据库管理技术经历了人工管理，文件系统，数据库系统三个阶段。 数据库系统管理的特点 1，数据结构化，与文件系统的根 本区别，可以存储数据库中的 某一个数据项，某一组数据项，， 一个记录或一组记录。 2，共享性高，冗余度低，易扩充 3，数据的独立性高 a)物理独立性 b)逻辑独立性 4，数据由DBMS统一管理和控制 a)数据的安全性保护 b)数据的完整性检查，即正确性 c)并发控制数据库恢复 数据库系统的组成
1，数据库 a)硬件平台及数据库； i.要求有足够大的内存 ii.要有足够大的磁盘的直接存储设备 iii.要求系统有较高的通道，提高数据的传输率 b)对软件的要求 i.DBMS 数据库的建立维护和使用 配置的软件 ii.支持DBMS运行的操作系统 iii.具有数据库借口的高级语言及其编译系统 iv.以DBMS为核心的应用开发工具v.为特定应用环境开发的数据库应用系统 c)人员数据抽象级别不同，具有不同 的数据视图 i.数据库管理员 1.决定数据库的信息内容和结构 2.决定数据库的存储结构和存储 策略（为了提高存取效率和空
基础统计学笔记统计学基础笔记整理
基础统计学笔记统计学基础笔记整理 一、统计学概论： 分理论统计和应用统计： 应用统计分为描述统计学和推断统计学。 描述统计为一组数据的中（位置：均值、中位数）、散（极差、方差、标准差）、形|（偏度）描述。 推断统计分为参数估计和假设检验。技能： 1、经验——数据收集加工——画成图形——数理（规律） (数据不等于数字) PPT 原则：用图不用表、用表不用栏、用栏不用字实际问题： 5M1E ——组成过程——产品（结果）——属性（包括：几何（形位方尺）、物理、生化、人文）——集合统计问题：
——（构成）总体——样本——数据——类型：分计数型（离散性）和计量型（连续性），即概率分布为计量型分布和技术型分布）——规律分描述和推断。 1、总体与样本中间有一种学问：抽样：验收抽样、统计抽样样本量 2、样本和数据中间有一门测量技术：MSA 3、分布规律 总体参数：平均值() 标准差() 总位数() 比例（p ） 样本统计量的特点：随机变化，不要轻易用样本下结论。拉丁字母在数学上用于总体参数阿拉伯字母表示样本统计量希腊字母表 示计算 总体参数统计分参数统计和非参数统计。推断统计分 估计：总体总体某参数，用对应的样本统计量去猜测。检验：假设总体某参数已知，用对应的样本统计量去验证。 二：统计数据收集与： 1、数据不等于数字
2、数据的两种类型： 描述性分类——响应变量（因变量）和预报因子（独立变量）如性别叫因子，男女叫水平。 四种尺度：定类、定序、定距、定比 3．数据管理的7个层次：无假不乱浅深系 4．软件每一列表示一个变量，每一行表示一个样本鱼骨图只适用于一个为什么， 变量程序图IPO 适用于多个为什么。 I （变量） P O 水质烧开水色香味器皿材质火燃料风压强 目的要抓住关键的变量。 2、统计数据的表现形式：绝对数——时期数和时点数相对数——比例：部分比总体比率：部分比部分 统计的数据：直接和间接。
我的数据库原理及应用学习笔记
数据库原理及开发应用 （总结的知识储备） 1.数据库就是储存数据的仓库，专业的解释就是对数据存储和管理的软件 和数据本身统称为数据库。 2.大型数据库有Oracle，Sql sever属于中型数据库，小的太多忽略不计， 要知道就上网查。 3.数据库管理系统的主要功能：数据库定义功能；数据存取功能；数据库 运行管理；数据库的建立和维护功能。 4.数据库的三级模式构：外模式、模式和内模式。（外模式即是用户模式 可以多个，模式只能一个，内模式就是储存模式）。 5.DDL: 数据库模式定义语言DDL(Data Definition Language)。 6.DML：数据操作语言（datamanipulationlanguage）。 7.DBMS: 数据库管理系统(Database Management System)。 8.DBS:数据库系统（Database System）。 9.DBA:数据库管理员（Database Administrator）。 从三方面学习数据库 1.数据库是如何储存数据的（主键，外键，唯一键） 2.数据库是如何操作数据的(insert update delete) 3.数据库是如何显示数据的(select重点)
操作及代码 1.Crate table 语句：create table student(stu_name nvarchar(30) not null,stu_numb int not null,stu_sex nchar(1) not null); 2.主键外键：stu_numb int primary key；（可以在int 和primary 中间加上constraint 约束名称）。 sch_add nvarchar(30) foreign key references student (stu_numb); 顺带回忆一下主键和外键的定义： 主键：能够唯一标示一个事物的的字段或者多个字段的组合，叫主键。（含有主键的表叫做主键表，主键一般是整数不建议用字符串，而且一般用代理主键不要用业务主键，也就是说不要用有业务的字段作为主键，一般就用没有含义的编号当做主键。）外键：如果一个表中的若干个字段来自若干个表的主键或者唯一键，就称这若干个字段为外键。（含有外键的表叫做外键表，通常都来自主键，因为唯一键可能为null,而且外键不一定来自别的表可能就来自本表）。自认为总结的超好。 哦哦，还有删除表的时候先删外键表，不然先删主键会报错，原因很简单，外键引用错误。 没完， 主键约束：不允许重复元素，避免了数据的冗余。
数据库知识点整理(全)
UNIT 1 四个基本概念 1.数据(Data):数据库中存储的基本对象 2.数据库的定义 :数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合 3.数据库管理系统（简称DBMS）：位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件（系统软件）。 用途:科学地组织和存储数据;高效地获取和维护数据 主要功能: 数据定义功能; 数据操纵功能; 数据库的运行管理; 数据库的建立和维护功能(实用程序) 4.数据库系统（Database System，简称DBS）：指在计算机系统中引入数据库后的系统 数据库系统的构成 数据库 数据库管理系统（及其开发工具） 应用系统 数据库管理员（DBA)和用户 数据管理技术的发展过程 人工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 数据库系统管理数据的特点如下 (1) 数据共享性高、冗余少；(2) 数据结构化；(3) 数据独立性高；(4) 由DBMS进行统一的数据控制功能 数据模型 用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息的工具。通俗地讲数据模型就是现实世界数据的模拟。 数据模型三要素。
数据结构：是所研究的对象类型的集合，它是刻画一个数据模型性质最重要的方面;数据结构是对系统静态特性的描述 数据操作:对数据库中数据允许执行的操作及有关的操作规则;对数据库中数据的操作主要有查询和更改（包括插入、修改、删除）;数据操作是对系统动态特性的描述 数据的约束条件:数据及其联系应该满足的条件限制 E-R图 实体：矩形框表示 属性：椭圆形(或圆角矩形)表示 联系：菱形表示 组织层数据模型 层次模型 网状模型 关系模型(用“二维表”来表示数据之间的联系) 基本概念: 关系（Relation） :一个关系对应通常说的一张表 元组（记录）: 表中的一行 属性（字段）：表中的一列，给每一个属性名称即属性名 分量：元组中的一个属性值，分量为最小单位，不可分 主码（Key）：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 域（Domain）：属性的取值范围。
卫生统计学知识点(笔记)
第一章绪论 1.统计学（statistics）是一门处理数据中变异性的科学与艺术，内容包括收集、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果。 2.▲总体（population）用来表示大同小异的对象全体，例如一个国家的所有成年人；某地的所有小学生。可分为目标总体和研究总体。若试图对某个总体下结论，这个总体便称为目标总体（target population）；资料常来源于目标总体中的一个部分，它称为研究总体（study population）。需要谨慎的是，就研究总体所下的结论未必适用于目标总体。 3.▲样本（sample）是指从研究总体中抽取的一部分有代表性的个体。获取样本的过程称为抽样（sampling）。抽样研究的目的是用样本数据推断总体的特征。需要注意的是，统计学的结论从来就不是完全肯定或完全否定的，能不能成功地达到从样本推断总体的目的，关键是抽样的方法、样本的代表性和推断的技术。 4.▲同质（homogeneity）是指同一总体中个体的主要性质相同。 5.▲变异（variation）是指同质的个体之间存在的差异。 6.▲变量的类型 二分类变量 分类变量或名义变量 定性变量多分类变量 变量有序变量或等级变量 定量变量离散型变量 连续型变量 变量的转化：只能由“高级”向“低级”转化，即由信息量多的向信息量少的类型转化，如：定量有序分类二值 7.▲参数（parameter）是反映总体特征的指标，参数的大小是客观存在的，是一个常数，不会发生变化，然而往往是未知的，需要通过样本资料来估计，如总
体均数μ，总体标准差σ。 8.▲统计量（statistic）又称样本统计量，是反映样本特征的指标，是由观察资料计算出来的，如样本均数 X，样本标准差S。 统计学的任务就是依据样本统计量来推断总体参数。 9.▲概率与频率的区别：概率是参数，频率是统计量；频率总是围绕概率上下波动。当某事件发生的概率≤0.05时，即P≤0.05，统计学习惯上称该事件为小概率事件。 10.▲误差：表示统计量与参数之间的差别或测量值与真值之间的差别。可分为系统误差和随机误差，其中系统误差呈现倾向性偏大或偏小现象，是可以避免的；而随机误差，是非人为偶然因素所致，不可避免，但可通过增大样本量等措施使其减小。 11.因果与联系：存在联系未必有因果关系，需排除虚假关联、间接关联。大多数观察性研究，单靠统计学分析只能考察变量之间的联系，难以证明因果关系。
应用统计分析复习笔记
应用统计分析复习笔记 BY 东海 2009年12月1日星期二 第一章 导论 1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。内容：收集数据（取得数据）；处理数据（整理与图表展示）；分析数据（利用统计方法分析数据）；数据解释（结果的说明）；得到结论（从数据分析中得出客观结论）。 2、统计研究的循环过程：实际问题—收集数据—处理数据—分析数据—数据解释—实际问题。 4、描述统计：研究数据收集、整理和描述的统计学分支。内容：收集数据；整理数据；展示数据；描述性分析。目的：描述数据特征；找出数据的基本规律。 5、推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。内容：参数估计；假设检验。目的：对总体特征做出推断。 6、描述统计与推断统计的关系： 7、统计数据的类型 （1）按计量层次：分类数据、顺序数据、数值型数据（2）按收集方法：观测数据和实验数据（3）按时间状况：截面数据和时间序列数据 8、总体：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素。分为有限总体和无限总体。 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。构成样本的元素的数目称为样本容量或样本量。 9、参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。所关心的参数主要有总体均值(μ )、标准差(σ)、总体比例(π)等。总体参数通常用希腊字母表示。 10、统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数。所关心的样本统计量有样本均值(x )、样本标准差(s)、样本比例(p)等。样本统计量通常用小写英文字母来表示。 变量：说明现象某种特征的概念，如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等。变量的具体表现称为变量值，即数据变量可以分为：（1）分类变量（说明事物类别的名称）、顺序变量（说明事物有序类别的名称）和数值型变量（说明事物数字特征的名称）。其中数值型变量又分离散变量（取有限个值）和连续变量（可以取无穷多个值）。（2）经验变量（所描述的是我们周围可以观察到的事物）和理论变量（由统计学家用数学方法所构造出来的一些变量，比如，z 统计量、t 统计量、χ2统计量、F 统计量等）。（3）随机变量和非随机变量。 11、随机现象的一个特点是：不确定性。随机现象也存在其固有的量的规律性，人们把这一规律性称为随机现象的统计规律性。 对随机现象的观察称为随机试验，并简称试验，用以研究随机现象的统计规律性。随机试验的特点：可重复性、可观察性和随机性。统计中的抽样过程其实就是一次随机试验。因而可以利用概率论的技巧来分析推断统计方法。而样本其实就是随机变量。 12、常见分布：二项分布、几何分布、指数分布、正态分布。 13、统计学中泛称统计量（或枢轴量）的分布为抽样分布。讨论抽样分布的途经有两种：1)精确地求出抽样分布，并称相应地统计推断为小样本统计推断；2) 让样本容量趋于无穷，并求出抽样分布的极限分布。以极限分布作为抽样分 统计方法 描述统计 推断统计 参数估计 假设检验 点估计 区间估计
数据库读书笔记 李辉
SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。一个典型的关系型数据库通常由一个或多个被称作表格的对象组成。数据库中的所有数据或信息都被保存在这些数据库表格中。数据库中的每一个表格都具有自己唯一的表格名称，都是由行和列组成，其中每一列包括了该列名称，数据类型，以及列的其它属性等信息，而行则具体包含某一列的记录或数据。 SQL 语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。SQL语句可以分为以下几组： DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：用于检索或者修改数据； DDL（Data Definition Language，数据定义语言）：用于定义数据的结构，比如创建、修改或者删除数据库对象； DCL（Data Control Language，数据控制语言）：用于定义数据库用户的权限。 DML 组可以细分为以下的几个语句： SELECT：用于检索数据； INSERT：用于增加数据到数据库； UPDATE：用于从数据库中修改现存的数据 DELETE：用于从数据库中删除数据。 DDL 语句可以用于创建用户和重建数据库对象。下面是DDL 命令： CREATE TABLE ALTER TABLE DROP TABLE CREATE INDEX DROP INDEX DCL 命令用于创建关系用户访问以及授权的对象。下面是几个DCL 命令： ALTER PASSWORD GRANT REVOKE CREATE SYNONYM 下面主要介绍几个常用的数据库操作语句的格式： 数据查询：select 语句主要被用来对数 据库进行查询并返回符合用户查询标准的结果数据。Select 语句的语法格式如下：select column1 [, column2,etc] from tablename [where condition]; （[] 表示可选项） select 语句中位于select 关键词之后的列名用来决定那些列将作为查询结果返回。用户可以按照自己的需要选择任意列，还可以使用通配符“*”来设定返回表格中的所有列。select 语句中位于from 关键词之后的表格名称用来决定将要进行查询操作的目标表格。Select 语句中的where 可选从句用来规定哪些数据值或哪些行将被作为查询结果返回或显示。 向表格中添加、更新、删除记录 添加新记录 SQL 语言使用insert 语句向数据库表格中插入或添加新的数据行。Insert 语句的使用格式如下： insert into tablename (first_column,https://www.360docs.net/doc/4111572608.html,st_column)
数据库复习整理笔记.doc
学习好资料欢迎下载 加密的基本思想 根据一定的算法将原始数据（术语为明文，Plain text）变换为不可直接识别的格式（术语为密文，Cipher text）。不知道解密算法的人无法获知数据 的内容。 触发器（ Trigger） 用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊过程，一旦定义，任何用户对表的增加、修改和删除 工作均由服务器自动激活相应的触发器，在DBMS 核心层进行集中的完整性控制。 触发器类似于约束，但是比约束更加灵活，可 以进行更为复杂的检查和操作，具有更精细和 更强大的数据控制能力。 重点掌握并能够灵活运用关系模式规范化的 方法和关系模式分解的方法，这也是本章的 难点。 关系数据库：基于关系模型的数据库，利用关 系来描述现实世界。 关系模式由五部分组成，即它是一个五元组： R(U,D,DOM,F) R：关系名
U：组成该关系的属性名集合 D：属性组U中属性所来自的域 DOM ：属性到域的映象集合 F：属性间的数据依赖关系集合 由于 D 和 DOM 对模式设计关系不大，因此可以 把关系模式看做一个三元组： R
山东大学2019考研：353卫生综合参考书目及真题笔记资料汇总
山东大学2019考研：353卫生综合参考书目及真题笔记资料汇总由于山东大学部分专业课官方没有公布参考书目由此给很多考生带来了很大的不便，对此精都考研网整理了山东大学本专业研究生初试用书及配套资料供大家参考 一、353卫生综合参考书目： ①《环境卫生学》 ②《流行病学》 ③《卫生统计学》 ④《营养与食品卫生学》 ⑤《职业卫生与职业医学》 二、配套精编复习资料 山东大学353卫生综合《复习全程通》精都考研组编 三、复习全程通内容简介 《复习全程通》由精都考研工作室依托多年为各大机构编写考研专业课资料以及学员辅导的经验，由本团队组织目标院校本专业的高分研究生共同合作编写而成，全书考点知识面覆盖全面，权威细致，编排结构科学合理，是专门为本届考研的考生量身定制的必备专业课资料。 通过本精编资料四大模块内容，结合考生每个阶段的复习，有助于考生深入了解目标院校以及专业考点重点，提高复习效率，拓展解题思路。 NO.1历年真题汇编 通过目标院校原版真题，了解命题老师的出题思路，且分析考点重点，快速了解目标院校出题风格及命题思路，提高复习效率，拓展解题思路 NO.2教辅一本通 本部分内容主要是由目标院校本专业研究生对应其初试参考书目整理汇编章节重点考点以及对应章节历年典型考题及答案解析，通过本书的配套复习，分析专业考点侧重，通过大量典型考题让充分掌握本门科目重点，确保考场应对自如。 NO.3冲刺模拟套卷 书在遵循专业课最新参考书目，结合历年考研真题规律，制定的模拟卷，并有详细的配套答案讲解，适用于考生在冲刺模拟阶段的专业课复习。 NO.4电子版赠送内容 本部分内容为购买全套资料的同学附赠的内容，主要是初试参考书目主编老师的教学讲义以及相关的扩充习题，此部分内容对于跨考的考生相对比较重要，通过讲义了解专业课基础复习侧重，达到专业知识点不缺不漏。 四、解析备考辅导班： 专业课一对一无忧全程班 专业课一对一标准全程班 山东大学在读研究生授课 以上内容是【精都考研网】整理发布，每天及时发布最新考研资讯、考研经验、考研真题。目前很多同学已加入2019山东大学考研总群640030269，抓紧时间加入了解你所不知道的考研信息。
数据库原理笔记 (1)
数据库
数据库原理 数据库简介（理解） 1.数据库的重要性：数据库无处不在：它们是电子商务和其他WEB应用程序的主要组成部 分，是企业操作和决策支持应用程序的核心部分。 2.数据库的目的：数据库的主要目的是帮助用户更好地管理数据。 3.关于列表的问题：过于简单的列表可能会导致数据的不一致性和其他问题，如删除行会 丢失过多的数据，改变行会导致不一致的数据，插入行会导致数据遗漏。通常情况下，如果一个列表含有的数据指示两个或两个以上的不同事情时，修改数据就会出现问题。 4.可以用关系模型的方法解决列表所产生的问题。一个关系数据库含有一个独立表的集 合。在很多情况下，每个表中的数据有且仅有一个主题。如果一个表含有两个或多个主题，我们就需要将其分割为两个或多个表。 数据库系统的概念 1.数据库系统的4个基本元素是：用户、数据库应用程序、数据库管理系统（DBMS）和 数据库。 2.数据库：在绝大多数情况下，数据库就是关联记录项的自描述集合。对于所有的关系数 据库，该定义可以修改为：数据库就是关联表的自描述集合。自描述意味着数据库本身含有对数据库结构的描述。 关于数据库结构的数据称为元数据。元数据的示例是表名、列名和列所属的表、表和列的属性等。应用元数据用于描述应用程序元素，如表单和报表。 3.DBMS的目标是创建、处理和管理数据库。 DBMS的功能包括：（1）创建数据库（2）创建表（3）创建支持结构（如索引等） （4）读取数据库数据（5）修改（插入、更新或删除）数据库数据（6）维护数据库结构（7）执行规则（8）并发控制（9）提供安全性（10）执行备份和恢复 4.应用程序的功能包括：（1）创建并处理表单（2）处理用户调查（3）创建并处理报表 （4）执行应用逻辑（5）控制应用 关系模型 一、关系 ●关系是具有如下特征的二维表： ●表的每一行存储了某个实体某个属性的数据。 ●表的每类包含了用于表示实体某个属性的数据。 ●关系中的每个单元格的值必须单值。