第08章 数据查询
第08章 VisualFoxpro 9.0项目实例

第 八 章
8.3 系统功能的实现
8.3.4 选字段修改工资表数据 ——选项修改.scx
首先把组合框Combo1的显示值(也就是字段类 别名)取出来放到变量zdlb中,用DO CASE语 句根据字段类别建立相应的过滤条件表达式字 符串,送给变量gltj。 然后利用全局变量s_lbfj和宏代换打开当前结构 描述文件,把满足gltj条件的记录过滤出来。再 用循环语句把这些记录Field_name字段的值(也 就是对应工资数据表中指定类别的字段名)添 加到组合框Combo2中,作为其列表项,以此达 到对工资数据表字段进行筛选的目的。这里用 到了扩充的结构描述文件中“类别”字段的内 容。
第 八 章
8.3 系统功能的实现
8.3.6 条件修改工资表数据 ——条件修改.scx
这与利用“通用查询”模块进行查询,并把查询 结果显示在屏幕上的效果相当。因此可以引用 “通用查询”类,创建一个表单,再对表单进行 必要的修改。 设置表单的自定义属性tname的值为“&s_lbf”,作 为入口参数,通过全局变量s_lbf和宏代换指定工 资数据表。
第 八 章
8.3 系统功能的实现
8.3.5 统一替换字段内容 ——统一替换.scx
利用“通用查询”类,可以对任意数据表指定 输出字段和限制条件进行查询输出。这里我们 利用其指定输出字段功能来指定要替换内容的 字段名,添加一个文本框来输入替换表达式, 直接利用它本身的功能设置限制条件,再修改 某个命令按钮的代码,就可以完成统一替换字 段内容的操作。
第 八 章
8.3 系统功能的实现
8.3.8 查询输出 ——查询输出.scx 直接引用“通用查询”类,创建一个表单, 进行必要的参数设置即可。
第 八 章
智能物流 第08章

阶段1:基础建设 物料流 用户服务
采购 阶段2:职能集成 物料流 物料管理 阶段3:内部供应链集成 物料流 物料管理 阶段4:外部供应链集成 物料流 供应商
物料控制
生产
销售
分销
用户服务 物料管理 物料管理
用户服务 物料管理 物料管理
用户服务 内部供应链 用户
阶段5:集成化供应链动态联盟
企业供应链演变过程
物流管理部的集中化管理
制造业物流概述 制造业智能物流框架 准时制生产和智能供应链管理 制造业智能物流展望
8.2.2构建实施
五个构建环节
采购供应环节
从源头对物流进行管理,物联网系统使信息迅速实现透明和共享,并能跟踪物品的位置 ,时时查看物料的状态。
生产环节
利用RFID技术在整个生产线上实现对原材料、零部件、半成品、产成品的识别和跟踪, 并且实现生产过程的自动控制、监视、提高生产率、改进生产方式、节约生产成本。
比重为74.7%。 – 2011年我国社会物流总成本7.8万亿元,比2010年增长18.3%;社会物流总成本相当于GDP 的18%,比发达国家高出一倍左右。
制造业物流外包持续加速,物流信息化程度显著提升
– 工商业外包比例逐年上升,2010年达到63.3%。 – 工商企业物流信息化程度升高,条形码技术、全球定位系统、电子数据交换等使用比例 增加。
需求信息 生产计划 确定订单 生产日程计划 生产指令 材料 材料 材料 用户 需求量 预测
08 Compustat

根据WRDS的要求,COMPUSTAT用SIC代 码建立了一个额外文件(SEGSICB),它仅仅为 商业分类而建立的,涵盖了COMPUSTAT分类数 据库的所有时间跨度(直到1984年)。
WRDS将这两个文件中的SIC代码进行比较。 因为很少(少于0.25%)有重叠的情况不同,数 据需求页面被改成为用户提供“最好的”可用分 类工业代码,定义如下:
data temp; set crsp.dsf(obs=5000); where permno=11081; prc_adj=prc/cfacpr; ret1=(prc-lag(prc))/lag(prc); ret2=(prc_adj-lag(prc_adj))/lag (prc_adj); keep permno date cfacpr prc ret prc_adj ret1 ret2; data temp2; set temp; format ret ret1 ret2 prc_adj 7.4; if cfacpr ^= lag(cfacpr); proc print data=temp2(obs=20);run;
第八章 COMPUSTAT
• Resdat样本数据: • SAS论坛:
同CRSP一样,COMPUSTAT数据库是被无 数研究者广泛使用的著名金融数据库。标准普尔 COMPUTSTAT提供北美和全世界大多数公众持 股公司的年度和季度利润表、资产负债表、现金 流量表及补充资料,该数据库包括北美数据库 (COMPUTSTAT North America)和全球数据 库(COMPUTSTAT Global),提供了10,000多 家现存公司和9,400多家已不存在公司的利润表、 资产负债表和现金流量表等相关340多个年度数 据项和120多个季度数据项。
第08章 对数极大似然估计

lnL(ψ)229ln2(π )lnu2 t219(cts2u2int)c2
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ln(zt)lnu2/2 t1
(8.2.6)
(8.2.6)式中zt = (cst- -×inct) / u。
28
利用极大似然方法求解,考虑下面的说明:
EViews用观测值顺序来计算模型,先用第一个观测值来 计算所有的赋值语句,接下来是用第二个观测值来计算所有 的赋值语句,如此往复,直到估计样本中所有观测值都使用 过。本例将方差作为未知参数c(3),一起求解。
这里logL是关键字,series_name是保存似然贡献的序列的名 字,可以写在似然说明的任何位置。
例如,对于一元线性回归方程的似然说明来说,第一行: logL logl是似然贡献的序列的说明。当对模型进行计算时, EViews将在现有参数值下执行每个赋值语句,并将结果保存 到指定名称的序列里。如果序列不存在,系统将自动创建, 如果已经存在,系统将使用现有的序列,并覆盖序列原来的 内容。
这里, 是标准正态分布的密度函数。
17
lt(,)lo g yt1 2xt3w t 1 2log 2)(
将这一例子的对数极大似然函数过程写成下面的赋值语 句:
Series res=y-c(1)-c(2)*x-c(3)*w
Series var=c(4)
Series logL1=log(dnorm(res/sqrt(var)))-log(var)/2 前面两行语句创建了残差序列res和方差序列var,参数
29
如果想在估计完成后删除说明中的一个或多个序列,可 以使用temp语句:
temp series_name1 sereis_name2 ...
这个语句告诉EViews在对说明的计算完成后,删除列表 中的序列。如果在logL中创建了许多中间结果,又不愿意工 作文件因包含这些结果的序列而弄得混乱的话,删除这些序 列将是很有用的。例如,例8.1中的语句
第08章问卷调查法

美国; 第二项调查结果:72%的人赞成在美国。
非概率取样
Notice
除非你能证明你样本具有代表性,否则便捷 性取样就会导致有偏性样本的产生。
2、概率取样
含义:所有的被试都有同样的可能性被 进入样本中。
问卷信度的测量
再测信度的计算
用每个人在问卷中两次测验的得分的相关系 数来计算。
一般说来,这种相关系数的期望值应该 在.80或以上。
但相关系数的大小取决于题目的数量和类型 等多种因素。
影响再测信度系数的因素
问卷的题目数量;
题目的数量越多,再测信度越高;
如果仅仅用一道题去调查人们对死刑的态度,肯 定信度会很低。
第八章 问卷调查法
第一节 问卷法的特点与类型
问卷法的含义与特点 调查的类型 调查研究中的取样
一、问卷法的含义与特点
含义 适用情况 特点
(一)含义
问卷调查法:是研究者用统一、严格设计的问 卷格,由调查对象作自填式回答,收集笔答资 料。进而了解研究对象有关的心理特征和行为 数据资料的一种研究方法。
影响再测信度系数的因素
被测的个体之间的变异;
样本内的变异越大,信度越高; 因为,测量的目的就是找到个体之间的不同。
如果我们想评估足球运动员与其他运动员相比进 球的能力,我们的样本应该包括职业选手、高中 足球队员和业余选手。
这样能更好的区分出好的球员和差的球员。 这样我们的量程才足够大。
思考
本调查,最后的样本为4500,也是很大 的,这么大的样本具有足够的代表性吗?
根据对第一个问题的回答,本调查研究 的结论可靠吗?
第08章 数据库Access 2003

认识数据类型
Access中可用的字段数据类型 数据类型转换
限制或验证数据
Access提供了各种各样的方法来控制用户将数据输入数据库的方式。例如,可以定义某字 段的有效性规则来限制用户在该字段中输入的数据。如果用户输入字段的数据违反了规则,则 Access将显示一条消息告诉用户合法的数据是什么。另一种控制数据输入的方法是,创建输入 掩码来限制输入到字段中各位置的数值类型。这些简单的验证和限制可以通过设置表中字段的 属性,或设置窗体上控件的属性来完成。
查
询
查询是Access数据库中的一个重要对象。查询的目的是让用户根据指定条件对表或者其他 查询进行检索,筛选出符合条件的记录,构成一个新的数据集合,从而方便用户对数据库进行 查看和分析。查询的结果本身又可以看作一个数据表,和表一起构成其他数据库操作的数据源。
查询的类别 查询设计窗口 使用查询向导创建查询
数据管理软件。它为用户或应用程序提供访问数据库的方法。这些方法包括数据库的建立、查 询、更新以及各种数据控制。 数据库系统(Database System,DBS)是一个复杂的系统,它是采用了数据库技术的计算机
系统。DBS的含义不仅仅是一组对数据进行管理的软件,也不仅仅是一个数据库。DBS是一个
实际运行的、按照数据库方法存储、维护和向应用程序提供支持数据的系统,它是存储介质、 处理对象和数据库管理系统的集合体,由数据库、硬件、软件和数据库管理员4部分组成。
数据库文件简介
数据库是信息的集合,这种集合与特定的主题或目标相联系,例如,追踪客户订单或维护 员工档案等。一个数据库是由表、查询、窗体、报表等组成,而表是整个数据库的基础。
表 查询 窗体 报表 数据访问页 宏 模块 数据库中的关系
计算机组成原理课件第08章

一、接口的功能和组成
1、总线连接方式的I/O接口电路 、总线连接方式的 接口电路 在总线结构的计算机系统中,每一台 I/O设备都是通过I/O接口挂到系统总线上 的。如图示:
数据线: 数据线:传送数据信息 ,其根数一般等于存储 字长的位数或字符的位 数。双向。 设备选择线: 设备选择线:传送设备 码,其根数取决于I/O指 令中设备码的位数。单 向。 命令线: 命令线:传输CPU向设 备发出的各种命令信号 ,其根数与命令信号多 少有关。单向总线。 状态线: 状态线:向主机报告I/O 设备状态的信号线。单 向总线。
CPU在任何瞬间只能接受一个中断源 CPU在任何瞬间只能接受一个中断源 的请求。 的请求。因此,当多个中断源提出中断请 求时,CPU必须对各中断源的请求进行排 队,且只能接受级别最高的中断源的请求 ,不允许级别低的中断源中断正在运行的 中断服务程序。此时,就可用MASK来改 变中断源的优先级别。 另外,CPU总是在统一的时间,即执 CPU总是在统一的时间, 总是在统一的时间 行每一条指令的最后时刻, 行每一条指令的最后时刻,查询所有设备 是否有中断请求。 是否有中断请求。 接口电路中D、INTR、MASK和中断 查询信号的关系如图示:
2、排队器 、 当多个中断源同时向CPU提出请求时,经 排队器的排队,只有优先级高的中断源排上 队,这样就能实现CPU按中断源优先级的高 低响应中断请求。 下图是设在各个接口电路中的排队电路— —链式排队器。
其中首尾相接的虚线部分组成的门电路是排 当各中断源均无中断请求时,各INTRi 为高电 队器的核心,由一个非门和一个与非门构成。 平,其INTP1 '、 INTP2' 、 INTP3 '……均为高电平 中断源优先级最高的是1号中断源。当多个中 。一旦某中断源提出中断请求,就迫使比其优先级 断源提出中断请求时,排队器输出端INTPi, 低的中断源之INTPi '变为低电平,封锁其发中断 只有一个为高电平,表示该中断源排上队。 请求。
第08章等级资料的分析

第8章等级资料的分析第6章、第7章分别讨论了定量资料和定性资料的分析。
本章专门讨论等级资料的分析。
在实际工作中,存在着大量的等级资料,如临床治疗效果常分为痊愈、显效、有效、无效、恶化、死亡;有些疾病(如沙眼、高血压病等)依其病变严重程度分成I期、II期、…;儿童少年体格发育可分为下等、中下、中等、中上、上等;某些检验结果分成-、±、+、++、+++、++++;又如心功能分级、文化程度、烧伤程度等。
诸如此类只能用严重程度、优劣等级、时序先后等形式表达的资料,既非呈连续分布的定量资料,也非仅按性质归属于独立的若干类的定性资料,它们对观察指标的表达比定量“粗”,而比定性“细”,组成了有确定顺序差别的若干“阶梯”,但毗邻的阶梯之间既非等距,亦不能度量。
人们通常把该类介于定量与定性之间的资料称作等级资料,又称有序多分类资料(ordinal categorical data)。
用于处理等级资料的方法有秩和检验、符号检验、游程检验、等级相关分析、Ridit 分析等,本章介绍功效较高且较为常用的秩和检验(rank sum test)。
§8.1 秩次与秩和观察单位的秩次(rank)是指全部观察值按某种顺序排列的位序;秩和(rank sum)是同组秩次之和。
下面用实例说明秩次与秩和的定义及计算。
例8.1 某实验室检测了两组各6人的尿蛋白,结果如下,问两组人尿蛋白检测结果有无差异?A组:-、±、+、+、+、++B组:+、++、++、++、+++、+++本例A、B两组各有6个观察值。
现依从小到大(也可从大到小)的顺序把它们统一排列起来,并标明秩次,结果如下:A组:-±+ + + ++B组:+ ++ ++ ++ +++ +++1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12-96--97-原始数据中共有四个“+”,其秩次分别是3、4、5、6,由于它们原本属同样的等级,若取不同的秩次,则显然不合理,应以此4个秩次的均数5446543.=+++作为“+”的平均秩次;同理,4个“++”也取其平均秩次5.8410987=+++;2个“+++”亦取其平均秩次11.5。
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在多表连接查询中使用分组统计
举例:统计各门课程的平均成绩,并显示课程名。 select 课程表.课程号,max(课程名) 课程名, avg(成绩) 平均成绩 from 选课表 inner join 课程表 on 选课表.课程号=课程表.课程号 group by 课程表.课程号 思考: ① 统计平均分在90分以上的课程号、课程名 和平均成绩。 ② 查询学生的平均成绩,并显示学生姓名。
8.3 SELECT基本查询
例8-11:将选课表的成绩按从 低到高的顺序显示。 select * from 选课表 order by 成绩 ASC 例8-12:将选课表的成绩按从 高到低的顺序显示。 select * from 选课表 order by 成绩 DESC
提示:字母排序——A~Z为升序;Z~A为降序。汉字排序— —取汉字的汉语拼音,再以字母序来排。
Select * from 女同学表
8.3 SELECT基本查询
输出合并UNION 把来自不同查询的数据组合起来,形成一个具 有综合信息的查询结果。 语法:[UNION [ALL]<SELECT语句>] ALL——结果全部合并,若没有ALL,则重复 的记录将被自动去掉。
8.3 SELECT基本查询
例8-13:将男同学表和女同学表的记录合并。
select 学号,姓名,性别 from 女同学表 union select 学号,姓名,性别 from 男同学表 提示: 两个SELECT语句必须输出同样的列数。 两个表各相应列的数据类型必须相同。 只有最后一个SELECT语句中可以用ORDER BY 子 句。
8.1 查询分析器简介
查询分析器的工作界面
选择数据库
输入SQL 区域 对象浏 览区域
显示查 询结果
8.1 查询分析器简介
查询分析器的常用操作
执行SQL语句
在【输入SQL区域】中输入SQL语句或打开一个SQL 文件,单击工具栏执行按钮 或按F5。
查看和修改表中的数据
右键单击 欲查看或 修改的表
8.3 SELECT基本查询
查询结果处理 排序输出ORDER BY 语法格式:
ORDER BY order_by_expression1[ASC|DESC] [,order_by_expression2[ASC|DESC]] [,…]] ASC——升序(默认);DESC——降序 order_by_expression1——通常为字段,字段与字 段之间用逗号分隔。 例如:order by 性别(以性别来排序) order by 性别,姓名(先以性别升序来排, 性别相同的再以姓名升序来排)
8.3 SELECT基本查询
例8-6:查询学生表中的记录数。
select count(*) from 学生表
例8-7:查询选课表中最高分和最低分。
select max(成绩),min(成绩) from 选课表
例8-8:查询选课表中的平均成绩。
select avg(成绩) from 选课表
提示:在使用集合函数时,常需重新命令列标题。
课堂练习
完成对如下三个表的查询: 职工(*职工号 int,姓名 char(8),性别 char(2),出生日期 datetime,党员否 bit,参加工作 datetime,部门号 int) 部门(*部门号 int,部门名 char(10)) 工资(*职工号 int,*工资日期 datetime,工资 decimal(6,1))
8.1 查询分析器简介
控制查询结果的显示方式
菜 单
以文本方式显示
以表格显示结果
工 具 栏
将结果保存为文件
8.1 查询分析器简介
新建查询窗口
单击工具栏【新建查询】按钮 选择菜单【文件】|【新建】
。
保存在查询窗口中输入的SQL语句
将光标置于输入SQL区域 单击工具栏保存按钮 选择菜单【文件】|【保存】
在‚选课表‛中实现以下查询:
① ② ③ ④
表的基本操作
① ② ③
8.3 SELECT基本查询
重定向输入INTO 把查询结果存放到一个新表中。 语法:INTO new_table
例8-12:查询出学生表中女同学的个人信息,并将结 果存入女同学表中。 select * into 女同学表 from 学生表 where 性别='女'
8.3 SELECT基本查询
提示:
HAVING子句通常需要使用集合函数来限定查 询结果。 HAVING子句和WHERE子句都是条件限定子 句,但其作用对象不同。
WHERE,必须在GROUP BY 之后。
作用对象 与分组的关系
表字段 无关
8.3 SELECT基本查询
第八章 数据查询
计算中心
本章内容
8.1 查询分析器简介 8.2 SELECT语句简介 8.3 SELECT基本查询 8.4 SELECT嵌套查询 8.5 连接查询 8.6 在INSERT、UPDATE和 DELETE语句中使用子查询
8.1 查询分析器简介
启动查询分析器 通过开始菜单启动
通过企业管理器启动
8.2 SELECT语句简介
SELECT [ALL|DISTINCT]; [TOP n [PERCENT]; [<表名|表别名>.]<列表达式>[AS<栏名>][,[<表名|表别 名.>]<列表达式>[AS<栏名>]…]; FROM [<数据库名!>]<表名>[,[<数据库名!>]<表名>…]; [INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN [<数据库名!>]<表名>; [ON <连接条件>…]]; [INTO <新表名>]; [WHERE <条件>; [GROUP BY <列名1>[,<列名2>…] [HAVING <筛选条件>]; [ORDER BY <列名1>[ASC/DESC][,<列名2[ASC/DESC]…]] [COMPUTE 集合函数(<列名1>)[,[集合函数(<列名2>)],…] BY <列名1>[,[<列名2>],…] 提示:SELECT和FROM是必备 的,其他子句根据实际情况设定。
8.3 SELECT基本查询
无条件简单查询
SELECT [ALL|DISTINCT] [TOP n [PERCENT]] select_list FROM table_name 查询结果:从table_name中返回数据。 各选项含义:
ALL:表示输出所有记录,包括重复记录。 DISTINCT:输出无重复结果的记录。 TOP n:返回查询结果的前n行数据。 TOP n PERCENT:返回查询结果前n%行数据。 select_list:所要查询的选项(列)的集合,多个选项之间 用逗号分开。 table_name:要查询的表名。
改为:select max(成绩) as 最高分, min(成绩) as 最低分 from 选课表
8.3 SELECT基本查询
带条件查询
经常会查询符合某条件的记录,比如查询学生表 中女同学的信息,查询成绩在90分以上的记录 等。通过WHERE子句来指定查询条件。 格式:WHERE <条件表达式>
提问:下列SELECT语句含义
select * from 学生 select top 3 学号,姓名,性别 from 学生 select top 20 percent 学号,姓名,性别 from 学生 select distinct 性别 from 学生
8.3 SELECT基本查询
使用别名
① ② ③
计算各部门员工数。 显示所有职工的平均工资。 显示所有职工的职工号、姓名和平均工资。
8.3 SELECT基本查询
分组统计GROUP BY
通过GROUP BY子句可以将查询结果按指定列进行分组, 该列值相等的记录为一组。 语法:GROUP BY group_by_expression1 [,group_by_expression2][,…] 例8-14:统计学生表中男女生人数。
select 性别,count(*) as 人数 from 学生表 group by 性别
8.3 SELECT基本查询
例8-1:查询课程表中的所有数据。 select 课程号,课程名,学时 from 课程表 提示:如果查询某表的所有列时,可用*代替各列名。 select * from 课程表
例8-2:查询课程表中前两行数据。 select top 2 课程号,课程名,学时 from 课程表
8.3 SELECT基本查询
使用集合函数进行统计
可以通过集合函数对表数据进行统计计算,并返 回计算结果。比如查询表中记录的个数、查询 学生的平均成绩等。 AVG(<字段名>):求一列数据的平均值。 SUM(<字段名>):求一列数据的和。 COUNT(*):统计查询的行数。 MIN(<字段名>):求列中的最小值。 MAX(<字段名>):求列中的最大值。
条件表达式:通过比较操作符和逻辑操作符构成的逻辑 判断的式子。 比较操作符:=、!=(或<>)、>、>=、<、<= 逻辑操作符:AND、OR、NOT 例如:性别='女';成绩>=90;not (成绩>=90) 课程号='c01' and 成绩>=80