第一篇:實驗四報告
南京信息工程大學實驗(實習)報告
實驗(實習)名稱子查詢實驗(實習)日期得分指導教師方忠進
系 計算機專業(yè)網(wǎng)絡工程年級三班次2姓名李海磊學號 20112346047
一.實驗目的1.掌握子查詢的表示。
2.進一步掌握 SQL Server 查詢分析器的使用方法,加深對 SQL語言的嵌套查詢語句的理解
二.實驗內(nèi)容
1.在數(shù)據(jù)庫 EDUC 中實現(xiàn)一下查詢:
1)求選修了高等數(shù)學的學生學號和姓名;
2)求 C1 課程的成績高于張三的學生學號和成績;3)求其他系中比計算機系某一學生年齡小的學生信息(即求其它系中年齡小于計算機系年齡最大者的學生);
4)求其他系中比計算機系學生年齡都小的學生信息;
5)求選修了 C2 課程的學生姓名;
6)求沒有選修 C2 課程的學生姓名;
7)查詢選修了全部課程的學生的姓名
8)求至少選修了學號為“S2”的學生所選修的全部課程的學生學號和姓名。
2.提高操作實驗
建立“工程-零件”數(shù)據(jù)庫及如下 4 個表,并輸入實驗數(shù)據(jù),用 SQL 語句實現(xiàn)如下三個查詢:1)求供應項目 j4 紅色零件的供應商號及名稱
2)求沒有上海供應商生成的零件的項目號
3)至少使用了供應商 S5 所供應全部零件的項目號。
表結構如下:
供應商(S):
三.實驗步驟(詳細)
第二篇:實驗四
電 子 科 技 大 學
實
驗
報
告
學生姓名:
學 號:
指導教師: 實驗地點:
實驗時間:
一、實驗室名稱:
Linux環(huán)境高級編程實驗室
二、實驗項目名稱:
插件框架實驗
三、實驗學時:
4學時
四、實驗目的:
需要說明為什么要進行本次實驗
五、實驗內(nèi)容:
PPT上的4個版本程序,以及綜合練習
六、實驗步驟:
PPT上的4個版本程序,以及綜合練習
七、總結及心得體會:
八、對本實驗過程及方法、手段的改進建議:
報告評分:
指導教師簽字:
第三篇:實驗四
實習四 圖書館利用基礎及中文全文數(shù)據(jù)庫
實習目的:
一、通過實習,了解館藏書目數(shù)據(jù)庫的基本原理和常用檢索途徑,熟練掌握查詢本館、相關高校及科研院所圖書館檢索書刊信息的方法;樹立信息資源共享意識,重點了解國內(nèi)學術資源分布情況,掌握外文期刊聯(lián)合目錄的使用方法,提升獨立獲取外文期刊原文的信息能力。
二、了解國內(nèi)中文全文數(shù)據(jù)庫的收錄特點及檢索功能,包括電子期刊和電子圖書全文數(shù)據(jù)庫,重點掌握清華同方的“中文期刊全文數(shù)據(jù)庫”的使用方法;了解重慶維普的“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(全文版)”和萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)的“數(shù)字化期刊”等全文數(shù)據(jù)庫的收錄范圍和使用方法;了解超星數(shù)字圖書館等目前國內(nèi)較常見的電子書刊資源及其常用檢索途徑和方法。實習題:
一、圖書館利用基礎
1、查找廈門理工學院圖書館(http://lib.xmut.edu.cn/index.asp)是否收藏商業(yè)模式方面的叢書,若有,請記錄你感興趣的其中一本的書名、編者、出版地、出版社、出版年、分類號、收藏單位、索取號以及出借狀態(tài)等書目信息。
2、廈門理工學院圖書館是否收藏外文的中國軍事百科全書?若有,請問目前收藏有多少分冊?可以在廈門理工學院圖書館幾樓的哪個書庫獲取呢?
3、請查找與你所學專業(yè)相關的一種期刊,中外文均可,并請記錄刊名、有無曾用名、出版地、創(chuàng)刊年、分類號、收藏單位等書目信息。
4、利用搜索引擎查找并登錄以下網(wǎng)站,試將每個網(wǎng)站的主頁加入“收藏夾”中,以便調(diào)用。
(1)登錄“廈門理工學院圖書館”主頁,瀏覽其館藏書目查詢功能頁面,并自命題查找與你專業(yè)密切相關的圖書或期刊;
(2)登錄并瀏覽“中國高等教育數(shù)字圖書館(CALIS/eduChina)”主頁,從主頁的“查找全國高校圖書館資料”欄目練習檢索有關的圖書或期刊;
(3)登錄并瀏覽“國家科技圖書文獻中心(NSTL)”主頁,自命題練習檢索相關的圖書或期刊,并嘗試注冊新用戶和密碼,模擬外文原文訂購過程。
二、中文期刊全文數(shù)據(jù)庫
(1)通過校園網(wǎng)進入“萬方數(shù)據(jù)資源”的主頁,可以按照“學術期刊”的學科分類或者論文檢索途徑,找出一種與你所學專業(yè)密切相關的期刊,請嘗試查閱最新一期刊載的論文全文內(nèi)容。
(2)通過校園網(wǎng)進入“維普資訊”的主頁,練習通過“快速檢索”、“高級檢索”、“分類檢索”、“期刊導航”等途徑查找自己感興趣的學術論文,并瀏覽文獻題錄及全文內(nèi)容(練習題目可自選,或參考前面題目)。在使用過程中,請思考以上三個資源站點之間有何異同。
(3)通過校園網(wǎng)分別登錄“超星數(shù)字圖書館”、“讀秀學術搜索”或“書生之家”等電子圖書閱讀網(wǎng),瀏覽各網(wǎng)站的欄目信息,嘗試查找和閱讀相關專業(yè)的圖書全文。
【實驗報告提交】
1、作業(yè)以WORD格式完成,在同一個文檔中無需分開,標明題目即可??砂l(fā)送到郵箱jihuish@126.com(郵件標題請注明學號和姓名),或者提交打印稿均可。
2、作業(yè)須由自己完成,如發(fā)現(xiàn)有copy行為,取消實驗成績;
3、本次實驗成績記入平時成績的10%。
第四篇:SPSS實驗分析報告四
SPSS實驗分析報告四
一、地區(qū)*日期*銷售量
(一)、提出假設
原假設H0=“不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響?!?H2=“不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。” H3=“不同的地區(qū)和日期對銷售量沒有產(chǎn)生了顯著的交互作用?!?/p>
(二)、兩獨立樣本t檢驗結果及分析
表
(一)主旨間係數(shù)
地區(qū) 2 3 日期 2 3
數(shù)值標籤
地區(qū)一 地區(qū)二 地區(qū)三 周一至周三 周四至周五
周末
N 9 9 9 9 9 9
表
(一)表示各個控制變量的分組情況,包括三個不同的地區(qū)以及三個不同日期的數(shù)據(jù)。
表
(二)銷售額多因素方差分析結果
主體間效應的檢驗
因變數(shù): 銷售量
來源 第 III 類平方和 修正的模型 61851851.852
a
df 8
平均值平方 7731481.481
F 8.350
顯著性.000 截距 地區(qū) 日期 地區(qū) * 日期 錯誤 總計 844481481.481 2296296.296 2740740.741 56814814.8***.667 923000000.000 2 2 4 18 27 26
844481481.481 1148148.148 1370370.370 14203703.704 925925.926
912.040 1.240 1.480 15.340
.000.313.254.000
校正後總數(shù) 78518518.519 a.R平方 =.788(調(diào)整的 R平方 =.693)
由表
(二)可知,第一列是對觀測變量總變差分解的說明;第二列是對觀測變量總變差分解的結果;第三列是自由度;第四列是方差;第五列是F檢驗統(tǒng)計量的觀測值;第六列是檢驗統(tǒng)計量的概率P值??梢钥吹剑河^測變量的總變差SST為78518518.519,它被分解為四個部分,分別是:由 地區(qū)(x2)不同引起的變差(2296296.296),由日期(x3)不同引起的變差(2740740.741),由地區(qū)和日期交互作用(x2*x3)引起的變差(5.681E7),由隨機因素引起的變差(Error 1.667E7)。FX1、FX2、FX1*X2的概率P值分別為0.313、0.254、0.000。如果顯著性水平α為0.05,由于FX1、FX2的概率P值大于顯著性水平α,因此不應該拒絕原假設,可以認為不同的地區(qū)、日期下的銷售量總體均值不存在顯著差異,對銷售量的效應同時為0,各自不同水平?jīng)]有給銷售量帶來顯著影響。同時,由于FX1*X2的概率P值小于顯著性水平α,所以應該拒絕原假設,可以認為不同的地區(qū)和日期對銷售量產(chǎn)生了顯著的交互作用,在不同的地區(qū),不同的日期會對銷售額產(chǎn)生顯著影響。
表
(三)自訂假設檢定索引 對照係數(shù)(L' 矩陣)轉換係數(shù)(M 矩陣)對照結果(K 矩陣)對照係數(shù)(L' 矩陣)轉換係數(shù)(M 矩陣)
地區(qū) 的偏差對照(省略種類 = 3)
恆等式矩陣 零矩陣
日期 的偏差對照(省略種類 = 3)
恆等式矩陣 對照結果(K 矩陣)零矩陣
表
(四)不同地區(qū)下銷售量的均值對比檢驗結果(K 矩陣)
地區(qū) 偏差對照
層次 1 對平均值
對比估計 假設值
差異(評估值假設值)
標準錯誤 顯著性
95% 差異的信賴區(qū)間
a.省略的種類 = 3
下限 上限 下限 上限
a因變數(shù) 銷售量-259.259
0-259.259 261.891.335-809.473 290.954 407.407 0 407.407 261.891.137-142.806 957.621
表
(四)分別顯示了三個不同地區(qū)銷售量總體的均值檢驗結果,省略了地區(qū)三的檢驗結果,檢驗值是各水平下的總體均值??梢钥闯觯旱貐^(qū)一的銷售量均值與檢驗值的差為259.259,標準誤差為261.891,T檢驗統(tǒng)計量的概率P值為0.335,差值的95%置信區(qū)間的下限和上限分別為-809.473,290.954。分析結論為:地區(qū)一銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。同理,地區(qū)二銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。三個地區(qū)產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。
表
(五)地區(qū)對銷售量影響的單因素方差分析結果
因變數(shù): 銷售量
來源 比對平方和 2296296.296
df 2 18
平均值平方 1148148.148 925925.926
F 1.240
顯著性.313 錯誤 16666666.667
表
(五)是地區(qū)對銷售量影響的單因素方差分析結果??梢钥吹剑翰煌貐^(qū)可解釋的變差為2296296.296,不可解釋的變差為16666666.667,它們的方差分別為1148148.148、925925.926,F(xiàn)統(tǒng)計量的觀測值為1.240,對應的概率P值為0.313。如果顯著性水平α為0.05,由于概率P值大于顯著性水平α,所以原假設成立,認為不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。
表
(六)不同日期下銷售量的均值對比檢驗結果(K 矩陣)
日期 偏差對照
層次 1 對平均值
對比估計 假設值
差異(評估值假設值)
標準錯誤 顯著性
95% 差異的信賴區(qū)間
下限
a
因變數(shù) 銷售量-370.370
0-370.370 261.891.174-920.584 179.843 407.407 0 407.407 261.891.137-142.806
上限
a.省略的種類 = 3
957.621
表
(六)分別顯示了三個不同日期下銷售量總體的均值檢驗結果,省略了日期三的檢驗結果,檢驗值是各水平下的總體均值??梢钥闯觯喝掌谝坏匿N售量均值與檢驗值的差為370.370,標準誤差為370.370,T檢驗統(tǒng)計量的概率P值為0.174,差值的95%置信區(qū)間的下限和上限分別為-920.584、179.843。分析結論為:日期一銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。同理,日期二銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。三個不同日期產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。
表
(七)日期對銷售量影響的單因素方差分析結果
因變數(shù): 銷售量
來源 比對 錯誤
平方和 2740740.741 16666666.667
df 2 18
平均值平方 1370370.370 925925.926
F 1.480
顯著性.254
表
(七)是日期對銷售量影響的單因素方差分析結果??梢钥吹剑翰煌掌诳山忉尩淖儾顬?740740.741,不可解釋的變差為16666666.667,它們的方差分別為1370370.370、925925.926,F(xiàn)統(tǒng)計量的觀測值為1.480,對應的概率P值為0.254。如果顯著性水平α為0.05,由于概率P值大于顯著性水平α,所以原假設成立,認為不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響。
圖
(一)地區(qū)與銷售量的交互作用圖
圖
(一)中,從地區(qū)一至地區(qū)三,不同的日期銷售額的變化波動很大且規(guī)律不一,直接結論是:不同的日期和地區(qū)間存在明顯的交互作用。
圖
(二)日期與銷售量的交互作用圖
圖
(二)中,在不同的日期,不同地區(qū)的銷售額的變化規(guī)律都不一樣,直接結論是:不同的地區(qū)和日期間存在明顯的交互作用。
二、香煙消耗量*肺癌死亡率
(一)、提出假設
原假設H0=“香煙消耗量對肺癌死亡率沒有產(chǎn)生顯著影響?!?/p>
(二)、兩獨立樣本t檢驗結果及分析
圖
(三)香煙消耗量與肺癌死亡率的簡單散點圖
由圖
(三)可知,香煙消耗量與肺癌死亡率存在一定的正相關關系。
表
(八)香煙消耗量*肺癌死亡率相關關系分析
1930年人均香每百萬男子中死
1930年人均香煙消耗量 皮爾森(Pearson)相關
煙消耗量
于肺癌的人數(shù)
.737
**
顯著性(雙尾)
N 每百萬男子中死于肺癌的皮爾森(Pearson)相關
人數(shù)
顯著性(雙尾)
N **.相關性在 0.01 層上顯著(雙尾)。
11.737.010 11
**
.010 11 1 11 由表
(八)可知,香煙消耗量和肺癌死亡率的簡單相關系數(shù)為0.737,說明兩者之間存在正的強相關性,其相關系數(shù)檢驗的概率P值為0.010。因此,當顯著性水平α為0.01時,P值小于顯著性水平應拒絕相關系數(shù)檢驗的原假設。中相關系數(shù)上角的兩個星號(**)表示顯著性水平α位0.01時拒絕原假設。
三、銷售額*銷售價格*家庭收入
(一)、提出假設
原假設H0=“銷售額對銷售價格沒有產(chǎn)生顯著影響。” H2=“家庭收入對銷售價格沒有產(chǎn)生顯著影響。”
(二)、兩獨立樣本t檢驗結果及分析
圖
(四)銷售額與銷售價格的簡單散點圖
由圖
(四)可知,銷售額與銷售價格之間存在負相關關系。
圖
(五)銷售額與家庭收入的簡單散點圖
由圖
(五)可知,銷售額與家庭收入之間存在較強的正相關關系。
圖
(六)銷售價格和家庭收入的簡單散點圖
由圖
(六)可知,銷售價格與家庭收入之間存在弱的負相關關系。
表
(九)銷售額*銷售價格相關系數(shù)計算結果
銷售額 皮爾森(Pearson)相關 顯著性(雙尾)
N 銷售價格 皮爾森(Pearson)相關 顯著性(雙尾)
N
銷售額 1 10-.933**.000 10
銷售價格-.933**.000 10 1 10 **.相關性在 0.01 層上顯著(雙尾)。
由表
(九)可知,銷售額和銷售價格的簡單相關系數(shù)為-0.933,說明兩者之間存在負的強相關性,其相關系數(shù)檢驗的概率P值為0。因此,當顯著性水平α為0.01時,應拒絕相關系數(shù)檢驗的原假設,認為兩總體不是零相關。
另外,表
(九)中相關系數(shù)上角的兩個星號(**)表示顯著性水平α為0.01時拒絕原假設。
表
(十)銷售價格和銷售額的偏相關分析結果
控制變數(shù)
家庭收入 銷售價格
相關 顯著性(雙尾)
df
銷售額
相關 顯著性(雙尾)
df
銷售價格 1.000.0-.728.026 7
銷售額-.728.026 7 1.000.0
由表
(十)可知,在家庭收入作為控制變量的條件下,銷售價格和銷售額的偏相關系數(shù)為-0.728,呈較強的負相關,高于簡單相關系數(shù)。
第五篇:大學生數(shù)據(jù)庫實驗課實驗四報告
《數(shù)據(jù)庫技術及應用》
實驗四、SQL語言數(shù)據(jù)定義語言DDL
學生姓名
學生班級
學生學號
指導老師
重慶郵電大學計算機學院 計算機專業(yè)實驗中心 一. 實驗內(nèi)容
在 Navicat for MySQL 中使用 CREATE 命令完成對表、索引、視圖、同義詞 的創(chuàng)建,使用 DROP 命令完成對表、索引、視圖、同義詞的刪除,使用 ALTER 命 令對表結構進行修改及完整性約束的增加、刪除。
二. 實驗步驟
1.啟動 Navicat for MySQL,在 MySQL – 新建連接中完成連接參數(shù)配置。2.登錄到本地數(shù)據(jù)庫服務器后,連接到 test 數(shù)據(jù)庫上。3.用 SQL 語句(如下),建立如下所示的表 student;
4.同理
5.同理
6.用 Drop Table 語句刪除表 CourseAa。
7.用 Alter Table 語句更新表 ChooseBb,添加一個屬性名 Bb4,類型 Varchar, 長度 20,完整性約束設為非空值,缺省值設為字符“系統(tǒng)測試值”。
8.用 Alter Table 語句更新表 ChooseBb,添加一個屬性名 Bb5,類型 Varchar, 長度 10,完整性約束設為主碼。完成后,表 ChooseBb 的設計如下所示。
9.用 Create View 語句建立一個視圖 View_Choosebb,生成的視圖屬性名(View_bb1,View_bb2,view_bb3), 其中 View_bb1 對應于基表 ChooseBb 的 Bb1、View_bb2 對應于基表 ChooseBb 的 Bb4、view_bb3 對應于基表 ChooseBb 的 Bb5。完成后,視圖 View_Choosebb 的設計如下所示。
10.用 Drop View 語句刪除視圖 View_Choosebb。
11.用 Create Index 語句對表 ChooseBb 的 Bb2 屬性建立一個升序索引,索引名 Index_bb2。用 Create Index 語句對表 ChooseBb 的 Bb4 屬性建立一個降序索引,索引名 Index_bb4。
12.用 Drop Index 語句刪除索引 Index_bb2。
三. 心得體會
因為有理論課的基礎,本次實驗相對輕松,很快就完成了。不過中間出現(xiàn)了許多小錯誤,還好及時改正了。在實踐中體會這些平時學理論未注意到的小細節(jié)才能更好的掌握知識。