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  • 列联表概念
    万次阅读
    2016-10-09 19:17:31

    本文中的数据为去头数据,是我聚类后的一部分,具体变量是我命名的,没有具体意义,放在这里仅供学习和交流,请不要传播和用于其他用途。数据下载链接:数据云盘链接

    一、列联表基本概念

    列联表本质上是对数据在一维或多维上的边际分布的概率描述。

    如下表

    列联表按表中元素的内容可以分为频数列联表和频率列联表,下面会看到。同时根据稀疏阵与否可以分为非稀疏列联表和稀疏列联表。

    在通常的数据处理实践中我们常常有要求数据在列联表的一个维度上显示多个特征,如下图:

    这里基本概念有空了在写,昨天传了两张图存草稿了,今天全没了,等哪天在写理论部分吧

    二、变量组合形式的二维列联表

    横列我们所展示的就是两个特征:学历+男女,纵列展示的是地区,碰到这种情况时展示一下三种方法:1.table/xtabs函数;2.运用excel数据透视表;3.reshape包

    1)先介绍第一种方法,这种较为麻烦,可是延续了table函数自带的性质,如prop.table,margin.table,卡方值等

    由于table、xtabs没有特征组合之间的列联表&#

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  • SAS——列联表(复习3)

    千次阅读 2019-01-04 11:19:22
    由现有汇总表生成列联表的例子: 例2.3 下表记录了某公司在过去6个月中的顾客信息.其中包括顾客的性别(GEN:0=男和1=女),顾客的年龄(AGE),顾客的年收入(INCLEV:1=低,2=中和3=高)和购买价值(PURCHASE:0=小于100元,...

    概念
    列联分析解决的问题:
    两个分类之间是否存在相关性
    例:不同性别对颜色的喜好是否显著不同

    属性变量类型(分类变量:只有有限个值)(连续型变量取值较少时也可以做属性变量使用,变量的类型不是绝对不变的.)
    普通变量 (无次序)
    有序变量 (距离无意义)
    区间变量(连续型变量转换得来,距离有意义,无绝对0点:比率无意义)
    比率变量(连续型变量转换得来,距离有意义,有绝对0点:比率有意义)

    属性数据分析(Categorical data analysis): 是当目标变量为属性记录时的数据分析,不管 问题的 ***预测变量(自变量) 是否为属性或连续的。属性变量的结果通常反映属性分类的信息。
    连续数据分析(Continuous data analysis):是当目标变量为连续记录时的数据分析,也不论它的预测变量是属性的或连续的。

    对属性数据进行分析,将达到以下几方面的目的:
    1、产生汇总分类数据----列联表;
    2、检验属性变量间的独立性(无关联性) ;
    3、计算有序的属性变量间的关联性统计量;
    4、对高维数据进行分层分析和建模。

    简单随机抽样(两个变量都随机):无关联:两变量分布独立
    分层简单随机抽样(一个变量控制):无关联:男女作肯定回答的比例相等
    pearson:X2 -检验法:H0: 无关联性 (观测频数=期望频数)
    在这里插入图片描述
    ***x2统计量及相应的p-值大小并不度量关联程度的强弱(c2统计量依赖样本容量);
    x2检验法的p-值是根据其大样本分布确定的。
    当有20%或更多的单元格期望频数小于5时,使用它并不一定有效,应改用精确 p-值.

    小样本:精确卡方
    有序变量:Mentel Haenszel检验法就是针对以下假设的一种检验方法:
    H0:行列变量无有序关联,
    H1:行列变量存在有序关联
    (xi-xj)(yi-yj)>0, 称为一致对(concordant)
    (xi-xj)(yi-yj)<0, 称为不一致对(discordant)
    (xi-xj)(yi-yj)=0, 称为平分对(tied)

    ***对有序变量,列联表中变量各测量水平必须按顺序排列,否则有序关联性的度量是不准确的.

    两变量均有序:
    统计量大于0,则一致(正相关),小于0则不一致(负相关),等于0,则基本无相关性
    在这里插入图片描述

    不要求两变量均有序:
    在这里插入图片描述

    对2*2列联表,还有相对风险优比率两个关联性度量.
    在这里插入图片描述
    ***RR相对风险:前瞻性研究:组的选择在获得响应之前
    0 < RR < 无限大
    RR = 1 无关联

    在这里插入图片描述***优比率:回顾性研究:按得到的结果分组后再考察其预测变量
    OR(1)=1, 组别与结果发生的可能性大小无关联;
    OR(1) > 1, A组更可能发生结果1;
    OR(1) < 1, B组更可能发生结果1.

    属性变量取值的频数表
    PROC    FREQ   DATA=CLASS;
             tables  age;
    run;
    

    在这里插入图片描述

    多个属性变量取值的交叉表
    data statclas;
      input student sex $ major $ @@;
      cards;
    1  男 是  2 男 非  3 女 是  4 男 非  5 女 是  6 女 是  7 男 非
    8  男 非  9 男 是 10 女 是 11 男 非 12 女 是 13 男 是 14 男 是
    15 男 非 16 女 是 17 男 是 18 男 非 19 女 非 20 男 是
    ;
    proc freq data=statclas;
        tables sex*major;
        title ′统计课程中学生的专业和性别′;
    run;
    

    在这里插入图片描述

    有些情况下,已经汇总并得出表格中每个单元有多少个观测.在收集数据时,也许是先建立一张表,然后将观测个数记到每个单元中,这样得到的信息.或许是使用以表格形式发表的数据.如:
    在这里插入图片描述
    在这种情况下,没有给出样本中每一个个体的观测数据.为了由这种类型的数据生成一张列联表,首先建立一个包含所有单元观测个数的数据集,然后使用带有WEIGHT语句的FREQ过程.

    由现有的汇总表生成列联表
    已经形成双向表如何输出
    data penalty;
      input decision $ defrace $ numcell @@;
      cards;
    是  白人  19  是  黑人  17  否  白人  141  否  黑人  149
    ;
    proc freq data=penalty;
       tables decision*defrace;
       weight numcell;
       title ′死刑数据的列联表′;
    run;
    

    在这里插入图片描述

    多层叠加数据结构读取:

    PROC FREQ  DATA=数据集名 order=… noprint;      
    		TABLES  分层变量*行变量*列变量.../
                 nocol  norow  nocum  nofreq    
                 nopercent
                 missing  list  out=数据集;
          WEIGHT  变量名; %按照已经统计好的表格按照统计频数进行说明
          BY  变量名; %分组变量(性别、二元变三元)
          RUN;
    

    order=data|internal|freq|formatted
    1、按照数据集中的顺序进行统计
    2、按照大小顺序
    3、按照频数多少进行统计
    4、按照自定义格式数据排列

    列联表设计:从内到外为从左到右从下到上的分类关系(收入——性别——购买价值)

    例2.3 下表记录了某公司在过去6个月中的顾客信息.其中包括顾客的性别(GEN:0=男和1=女),顾客的年龄(AGE),顾客的年收入(INCLEV:1=低,2=中和3=高)和购买价值(PURCHASE:0=小于100元,1=大于等于100元),共记录了431位顾客的资料.试用“分析员应用”或编程来生成PURCHASE(购买价值)与GEN(性别)或INCLEV(收入)的双向列联表,并进行分析.
    在这里插入图片描述

    DATA步读取数据
    从最内层往最外层分解
    ***
    data salesa;
      do purchase=0,1;
        do gen=0,1;
    	    do inclev=1 to 3;
    	      input numcell @@;
    	      output;
    	    end;
        end;
      end;
      cards;
    35 58 37 55 40 44 8 15 38 34 31 36
    
    以下SAS程序生成二个双向列联表
    proc freq data=salesa;
      tables purchase*(gen inclev);
      weight numcell; 
    run;
    

    在这里插入图片描述

    分析purchase*gen表,可以得出:
    (1)查看purchase=1所在行的两个单元格中的行百分比(分别为37.65%和62.35%)可以得出:高消费(指购买100元以上者)的人群中,女性占的比例明显高于男性。而低消费(指购买100元以下者)的人群中,女性和男性所占的比例相差不大。
    (2)查看gen=0(男)所在列的两个单元格中的列百分比(分别为68.06%和31.94%)可以得出:男性人群中,高消费(指购买100元以上者)的比例明显小于低消费。 而女性人群中,高消费(指购买100元以上者)的比例稍微小于低消费。

    检验无关联性

    大样本检验(卡方)
    PROC  FREQ  DATA=数据集 ;
              TABLES  行变量*列变量/
                   chisq cellchi2 /*chisq 卡方关键词 expected;
    RUN;                     (ch05_04.sas)
    
    chisq: 进行无关联性的c2检验和生成基于c2统计量的关联性度量;
    cellchi2: 打印单元格的c2贡献;
    expected: 打印无关联时单元格的期望频数.
    
    小样本检验(精确p值)
    PROC  FREQ  DATA=数据集 ;
    TABLES  行变量*列变量/exact;
    EXACT pchi ;     
    RUN ;                                  
    
    选项exact:要求计算精确的Fisher检验统计量. 
                     对于2×2表系统自动计算.
    语句 exact  pchi :要求给出c2统计量的精确p-值及其它有关的关联性.
    

    libname mylib ‘C:\Users\caida\Desktop\ex3’;
    data mydata;
    infile ‘C:\Users\caida\Desktop\ex3\dataset for experiment 3.txt’;
    input country $20. birthrat deathrat inf_mort life_exp popurban perc_gnp lev_tech civillib;
    run;

    proc format;
    value infantmt
    low-<24 = 1
    24-73 = 2
    74-high = 3;
    value levelmt
    low-<24 = 1
    24-high = 2;
    value degreemt
    1,2 = 1
    3,4,5 = 2
    6,7 = 3;
    run;

    data mylib.world;
    set mydata;
    infgrp = inf_mort;
    techgrp = lev_tech;
    civilgrp = civillib;
    format infgrp infantmt. techgrp levelmt. civilgrp degreemt.;
    run;

    /*
    proc means data=mylib.world P33.3 P66.7;
    var birthrate deathrate popurban;
    output out=stats;
    run;
    */

    proc univariate data=mylib.world noprint;
    var birthrat;
    output out=mylib.s1 pctlpts=33.3 66.7 pctlpre = p
    run;
    proc univariate data=mylib.world noprint;
    var deathrat;
    output out=mylib.s2 pctlpts=33.3 66.7 pctlpre = p
    run;
    proc univariate data=mylib.world noprint;
    var popurban;
    output out=mylib.s3 pctlpts=33.3 66.7 pctlpre = p
    run;

    data stats;
    set mylib.s1 mylib.s2 mylib.s3;
    run;

    data mylib.world2;
    set mylib.world;
    do i=1 to 3

    某咖啡店在2017年9-12月期间四类咖啡(cap, esp, ice, kon)的销量数据如下,其中window变量为顾客的代步类型(d为开车;w为步行)。

    Obs date Coffee Window amount Obs date Coffee Window amount
    1 2017-09 cap d 106 17 2017-11 cap d 133
    2 2017-09 cap w 159 18 2017-11 cap w 147
    3 2017-09 esp d 87 19 2017-11 esp d 78
    4 2017-09 esp w 96 20 2017-11 esp w 130
    5 2017-09 ice d 31 21 2017-11 ice d 68
    6 2017-09 ice w 42 22 2017-11 ice w 42
    7 2017-09 kon d 82 23 2017-11 kon d 118
    8 2017-09 kon w 120 24 2017-11 kon w 66
    9 2017-10 cap d 64 25 2017-12 cap d 142
    10 2017-10 cap w 156 26 2017-12 cap w 109
    11 2017-10 esp d 101 27 2017-12 esp d 141
    12 2017-10 esp w 194 28 2017-12 esp w 142
    13 2017-10 ice d 137 29 2017-12 ice d 75
    14 2017-10 ice w 68 30 2017-12 ice w 71
    15 2017-10 kon d 160 31 2017-12 kon d 98
    16 2017-10 kon w 187 32 2017-12 kon w 114

    请完成以下步骤:
    (1)按月分组,并按咖啡品种和代步类型作两级分组绘制咖啡销量的直方图;
    (2)分析四个月的总销量中,顾客消费的咖啡品种与代步类型是否存在关联。

    关于收入水平(Income)和糖尿病的调查数据如下:

                  糖尿病
    

    收入水平 是(Y) 否(N)
    低收入(low) 40 100
    中等收入(moderate) 33 145
    高收入(high) 10 60

    检验糖尿病和收入水平两者之间是否存在关联性?()

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    ***无关联性检验(无关联:?_ij=p_(i+) * p_(+j))
    大样本:卡方:freq过程 var ab/ chisq(卡方检验) cellchi2(单元格卡方贡献) expected(单元格期望)
    小样本(单元格样本<5):精确卡方:freq过程 exact chisq pchi(exact与var并列)
    两有序变量关联:Mentel Haenszel检验法(比卡方对有序敏感):var /chisq measures
    (有序关联需要先进行排序 proc freq data= order=)
    (判断有序关联,先看MH统计p值,再看gamma统计量与0比较)
    配对变量检验(打针前后):freq过程 var a
    b/agree

    freq 过程中 var的选项
    输出类型/nopercent norow nocol nocum nofreq missing list
    统计量&检验/chisq cellchi2 measures riskdiff expected deviation agree
    ***对于2×2列联表默认做Fisher检验,而超过2×2的表需要添加exact选项(并且没有高亮)。
    ***只有2*2的列联表能输出riskdiff

    展开全文
  • 列联表(Crosstabs)

    2016-04-22 16:45:00
    四格表(2*2的列联表): Tmin为最小的频数;N为频数之和。 1 当 Tmin≥5,N≥40时, 用普通卡方检验公式;2 当1≦Tmin≦5, N≥40时, 用校正卡方检验公式;3 Tmin&lt;1或N&lt;40时, 用Fisher精确概率法.  ...

    四格表(2*2的列联表):

    Tmin为最小的频数;N为频数之和。

    1 当 Tmin≥5,N≥40时, 用普通卡方检验公式;
    2 当1≦Tmin≦5, N≥40时, 用校正卡方检验公式;
    3 Tmin<1或N<40时, 用Fisher精确概率法.

     

    对于行×列表资料检验
    要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<1或1

     

    工具:

    R,Excel,SPSS,SAS

     

    REF:

    http://www.baike.com/wiki/%E5%88%97%E8%81%94%E8%A1%A8

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a0824490102v8tz.html

    http://www.dxy.cn/bbs/topic/24412813 (需要登录和积分才能下载)

    列联表分析1 ——基本概念、构造与EXCEL生成:

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d69c7430101ncv8.html

    http://bbs.pinggu.org/thread-2594242-1-1.html

    R做Fisher检验:

    http://www.inside-r.org/r-doc/stats/fisher.test

    http://www.utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/312f12/lectures/312f12FisherWithR.pdf

    http://rcompanion.org/rcompanion/b_07.html

     

    SPSS做Fisher检验:

    http://wenku.baidu.com/link?url=tBGXYj6qZiMuNoMl-cRCTkK-JUCi029H-begZeU8dxvxjY_wet7nGzTJNQLAYOI0OZ1ynmep2szyah8eHiVkMcjYLKXEdhy6y7Q0qhTF6ze

    展开全文
  • 目录导引5 分类数据的关联分析5.1 r×sr\times sr×s列联表5.2 χ2\chi^2χ2独立性检验和齐性检验5.2.1 独立性检验5.2.2 齐性检验5.3 Fisher 精确性检验5.4 Mantel-Haenszel 检验5.5 关联规则5.5.1 基本概念5.5.2 ...


    这一个系列的笔记和整理希望可以帮助到正在学习非参数统计的同学。我会慢慢更新各个章节的内容。

    5 分类数据的关联分析

    5.1 分类变量独立性检验

    5.1.1 r × s r\times s r×s列联表

    5.1.2 χ 2 \chi^2 χ2独立性检验

    χ 2 \chi^2 χ2独立性是一种一般性关联,即

    能得出行变量与列变量存在关联,但是没有指出更细微的相关或其他特殊关系。

    Pearson χ 2 \chi^2 χ2检验对于列联表有一些要求

    • 测量不同类之间是否独立
    • 频数过小的格点不能太多
    • 行列数至少一个超过2
    • 单元格中期望频数低于5的单元数目不能超过总单元格的 20 % 20\% 20%
    • 不能匀速存在单元格期望频数小于1

    5.1.3 χ 2 \chi^2 χ2齐性检验

    区别于 χ 2 \chi^2 χ2独立性, χ 2 \chi^2 χ2齐性关注的问题是

    表示不同的区组表是我们感兴趣的问题,我们希望回答列变量比例分布在各个区组之间是否一致。

    我们的数据依然是 r × s r\times s r×s的列联表, r r r个问题, s s s个区组。
    检验问题
    ∀ i = 1 , 2 , . . . , r H 0 : p i 1 = . . . = p i s = p i . ↔ H 1 : 等 式 不 全 成 立 \forall i=1,2,...,r \quad H_0:p_{i1}=...=p_{is}=p_{i.} \leftrightarrow H_1: 等式不全成立 i=1,2,...,rH0:pi1=...=pis=pi.H1:
    检验和 χ 2 \chi^2 χ2独立性完全一样。

    5.1.4 Fisher 精确性检验

    5.1.4.1 2维小列联表

    如果 2 × 2 2\times 2 2×2的列联表有出现有一个格子的期望数小于5,因为单格占比 25 % 25\% 25%,就会引起Pearson χ 2 \chi^2 χ2的警告,此时应该用Fisher精确性检验

    B 1 B_1 B1 B 2 B_2 B2sum
    A 1 A_1 A1 n 11 n_{11} n11 n 12 n_{12} n12 n 1. n_{1.} n1.
    A 2 A_2 A2 n 21 n_{21} n21 n 22 n_{22} n22 n 2. n_{2.} n2.
    sum n . 1 n_{.1} n.1 n . 2 n_{.2} n.2 n . . n_{..} n..

    关注 n 11 n_{11} n11的情况就足以反映全局, n 11 n_{11} n11服从超几何分布
    P ( ) P() P()

    5.1.4.2 一般列联表

    多元超几何分布

    5.1.5 二值变量的 McNemar 检验

    上一章在完全区组设计也有一个服务于二值分类变量的检验Cochran,这节是关于二值变量独立性的McNemar

    01sum
    0 n 00 n_{00} n00 n 01 n_{01} n01 n 1. n_{1.} n1.
    1 n 10 n_{10} n10 n 11 n_{11} n11 n 2. n_{2.} n2.
    sum n . 1 n_{.1} n.1 n . 2 n_{.2} n.2 n . . n_{..} n..

    McNemar用于配对计数数据的分析,分析配对数据中控制组处理组的频率或比率是否有差异,对于比较同一批观测对象用药前后的结果有无差异时非常有效。

    McNemar关注非主对角线单元格上的信息,行变量与列变量两者之间不一致的评价信息,比较两个评价者间各自存在什么倾向性。

    H 0 : p 01 − p 10 = 0 ↔ H 1 : p 01 − p 10 ≠ 0 H_0: p_{01}-p_{10}=0 \leftrightarrow H_1: p_{01}-p_{10}\neq 0 H0:p01p10=0H1:p01p10=0
    n 01 n − n 10 n \frac{n_{01}}{n}-\frac{n_{10}}{n} nn01nn10 p 01 − p 10 p_{01}-p_{10} p01p10的估计,使用Wald统计量得到
    χ 2 = ( n 01 − n 10 ) 2 n 01 + n 10 ∼ H 0 χ 2 ( 1 ) \chi^2=\frac{(n_{01}-n_{10})^2}{n_{01}+n_{10}} \stackrel{H_0}{\sim} \chi^2(1) χ2=n01+n10(n01n10)2H0χ2(1)
    不适用情景
    一致性较好的大样本数据

    5.2 变量关联分析扩展

    5.2.1 Mantel-Haenszel 检验

    很多检验涉及到分层结构数据,这是什么呢?

    在我们讨论5.1节的内容的时候,可能数据只是一个截块,其单一 r × s r\times s r×s 表只是背后另一个变量取特值时候呈现的。这一节M-H考虑了背后的分类变量,其表现形式是多张 r × s r\times s r×s 的列联表,比如按照不同医院进行分层。

    以二维表格为例
    令分层结构 h = 1 , 2 , . . . , k h=1,2,...,k h=1,2,...,k n h i j n_{hij} nhij表示第 h h h层四格列联表的观测频数
    频数和 n h = ∑ i ∑ j n h i j , n = ∑ h = 1 k n h n_h=\sum_{i}\sum_{j} n_{hij},n=\sum_{h=1}^k n_h nh=ijnhij,n=h=1knh
    H 0 : 试 验 组 和 对 照 组 在 治 疗 效 果 上 没 有 差 异 H 1 : 试 验 组 和 对 照 组 在 治 疗 效 果 上 存 在 差 异 H_0:试验组和对照组在治疗效果上没有差异 \\ H_1:试验组和对照组在治疗效果上存在差异 H0:H1:
    值得一提的是,医学实验对照组常用安慰剂

    检验方法

    • 假设 H 0 H_0 H0成立,先求出第 h h h层的期望和方差 E n h 11 , v a r ( n h 11 ) En_{h_{11}},var(n_{h_{11}}) Enh11,var(nh11)
    • 计算 Q M H Q_{MH} QMH统计量,近似服从 χ 2 ( 1 ) \chi^2(1) χ2(1)

    E n h 11 = v a r ( n h 11 ) = Q M H = \begin{aligned} En_{h_{11}} &= \\ var(n_{h_{11}}) &= \\ Q_{MH} &= \\ \end{aligned} Enh11var(nh11)QMH===

    5.2.2 关联规则

    日后更新

    5.2.2.1 基本概念

    5.2.2.2 Apriori 算法

    5.3 Ridit 检验法

    5.4 对数线性模型

    日后更新

    5.4.1 基本概念

    5.4.2 设计矩阵

    5.4.3 估计和检验

    5.4.4 高维对数线性模型和独立性

    问题

    • Wald统计量是什么?
    展开全文
  • 未知 第 5 章 用稀疏坐标矩阵实现列联表 我喜欢稀疏性。它有一种特质,可以通过最少的情感创造出一种非常直接的冲击,并且独一无二。我可能将一直使用这种原则来工作,我也不知道为什么。 ——Britt Daniel,Spoon ...
  • 的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查询,一一 介绍相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多关联的方式或者说性能一直不太满意。对于开发提交的含有join的查...主要讲解left...
  • 列联表中,由于行或列总数一定,因此行或列中受限制条件数为1,列联表总df=(行数-1)×(列数-1)。 e.g. 2×2列联表中df=1,在3×2列联表中df=2 (3)结合df及p值确定χ2分布中的临界值,与计算所得χ2值比较 e.g. df=...
  • 数据仓储不像java、C++、JS等开发语言,而是数据库仓储更多用于对接产品工作,查询数据、分析数据、得出产品未来发展方向,这才是产品经理日常工作的部分,而联表查询和嵌套查询作为数据库基础的查询方法,学习使用...
  • 引入了自适应基础的概念,并且在自适应基础上使用投影得分函数,可以将估计量视为准似然估计量,并且它们与具有随机单元的最小卡方估计量密切相关,也可以将其用作使用准单元的拟似然估计量。在特殊的自适应基础上...
  • 数据库联表查询

    千次阅读 2018-12-09 14:41:00
    联表查询分分为3类: 内连接 外连接 交叉连接 在查询多个表时,我们经常会用到“连接查询”; 连接是关系数据库的主要特点,也是它区别于其它类型数据库的一个标志; 连接一般是用作关联两张或两张以上的数据表时...
  • MySQL数据库设计概念(多查询&事务操作)

    千次阅读 多人点赞 2022-05-22 15:58:21
    数据库设计概念以及之间的关系,连接查询和嵌套查询,MySQL数据库事务操作。。。
  • SQL --- 联表查询

    2021-03-13 22:23:10
    例:有两张,分别为工作信息(workinfo)、城市信息(cityinfo),第一张表的工作地点和城市名称数据相同,查询第一张表的公司名称、工作岗位、工作地点、城市名称、城市等级 SELECT 公司名称,工作岗位,...
  • GraphPad Prism的八种数据格式

    千次阅读 2022-01-10 17:30:07
    GraphPad Prism的数据表格式将决定可以制作何种图表以及可以执行何种分析。选择数据格式可以让GraphPad Prism创建一张适合于您数据的数据,并且可以轻松创建您想要的图表类型...分组-“双因素变量”这一概念最好.
  • Mysql连接(join)查询 1、基本概念 将两个的每一行,以“两两横向对接”的方式,所得到的所有行的结果。...其实就是两个之间按连接的基本概念,进行连接之后所得到的“所有数据”,而对此无任何“筛选”的结
  •  R×C 列联表的卡方检验用于R×C列联表的相关分析,卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。  2)2×2列联表的卡方检验:  2×2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验,...
  • MySQL多表联表查询

    万次阅读 2015-10-27 18:43:22
    需求分析:现有一个参数需要根据这个参数(这个参数可能只有一个才有)查询两个的信息,但是你又不能查询两次数据库,此时就可以使用连查询。 前提:必须有一个两个有相同数值的字段。 select * from car_...
  • 12单向有序列联表的统计学处理TS 13双向有序列联表的统计学处理TS 14诊断试验设计要点及统计学指标的含义mp4 15ROc分析的原理及SPSS操作mp4 16比较两条或多条ROC曲线的曲线下面积mp4 17联合诊断在SP中的实现mp4 18和...
  • 列联表生成器关系学习和推理中的关键计算问题之一是计算在关系结构中实例化连接条件的次数。 FactorBase计算关系权变表,该表针对给定的一组一阶项/谓词存储在输入数据库中实例化项的不同值组合的次数。 考虑到该...
  • 驱动大1、概念驱动概念是指多关联查询时,第一个被处理的,使用此的记录去关联其他。驱动的确定很关键,会直接影响多连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能。2、原则驱动的选择遵循...
  • :指的是首先取出b中所有数据,然后再加上与a,b匹配的的数据 关联是在SQL中非常常用的东西 join全连接:查找左(主)和右(子)都存在的数据 left join左联接:查找左(主)为查找全集,右...
  • 目录 概念 外键约束 外键约束的特点 添加数据 在外键约束下的数据操作 删除外键约束 多对多 操作案例 多查询 交叉连接 ...概念 ...例如:一个商城项目就需要分类(category)、商品(products).
  • mysql查询在一张不在另外一张的记录问题:查询一个(tb1)的字段记录不在另一个(tb2)中条件:tb1的字段key的值不在tbl2中----------------------最原始的写法:select A.* from tbl1 ...
  • oracle 连接

    千次阅读 2021-05-01 05:00:02
    一、连接就是在多个之间用连接条件连接在一起,当优化器在解析带有连接的sql时,除了会根据sql的写法来决定连接的类型,还要确定下面三种情况才能指定出执行计划1、连接顺序,不管几个的连接,sql在执行...
  • 这个就设计到一个E-R(entity -relatiosn 实体--联系)模型,其主要设计到三个主要概念:实体集,属性,联系集。 联系集本质就是之间的关系,现在聊一些之间的关系,毕竟这个也是数据库中最重要的组成部分之一。...
  • mysql数据库多关联查询的慢SQL优化

    千次阅读 2021-01-20 02:41:06
    工作中我们经常用到多个left join去关联其他查询结果,但是随着数据量的增加,一个的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时。举个例子:现在porder有 1000W数据,其他关联的数据都很少,...
  • 文章目录Java猿社区—ShardingSphere之广播表与绑定表概念绑定表——联表查询防止出现笛卡尔积现象如何配置绑定表广播表(字典表)如何配置广播表 概念 逻辑表:水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称...
  • ORACLE多查询优化

    千次阅读 2021-05-03 09:17:54
    ORACLE多查询优化转自某地,对作者很愧疚- -!不晓得地址了..ORACLE多查询优化这里...ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单数据的统计比多统计的速度完全是两个概念.单...

空空如也

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