研究生统计学笔记整理与分享：助你学术成长

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资源摘要信息:"统计学研究生笔记" 本资源名为"statistics-note-system"，是一份统计学研究生在学习过程中所作的笔记，记录了研究生期间所学的各门课程内容。由于研究生第一学期课程较为繁忙，导致在高等统计学等课程的笔记记录中存在一定的疏漏。作者在描述中表达了对后来学习者的期望，希望他们能够在时间允许的情况下完善这份笔记，传承并共享知识。 知识点包括但不限于以下几个方面： 1. 统计学基础：包括统计学的基本概念、理论和方法。如数据的收集、整理和展示，统计描述和推断，概率论基础，随机变量及其分布，参数估计和假设检验等。 2. 高等统计学：由于作者提到在高等统计学方面笔记不够全面，因此相关的知识点可能包括多元统计分析、时间序列分析、贝叶斯统计、生存分析、高级概率模型等更为深入的统计学内容。 3. 数据分析：数据的处理和分析方法，例如数据清洗、数据可视化、探索性数据分析等，这些都是数据分析中的重要环节。 4. 编程技能：虽然【标签】为"HTML"，但通常在统计学研究中，编程语言如R、Python或Matlab等更为常用。HTML标签可能表示这些笔记以网页形式呈现，或者在记录笔记时涉及到数据可视化与网页制作。 5. 研究生课程学习方法：作者提到了笔记的不完整性，并鼓励后来者补充，这可能涉及到如何在研究生阶段高效学习、如何做笔记以及如何整理和复习课程内容。 6. 知识传承：作者的寄语强调了知识传承的重要性，提倡未来的学习者能够相互帮助，不断完善知识体系，体现了学术界的共享精神和合作理念。 从文件的描述中我们可以得知，这些笔记是为后来的学生准备的，其目的可能是帮助他们更好地学习和理解统计学的深层次内容。虽然存在一些疏漏，但其价值在于为后来者提供了一个学习和发展的基础框架。 由于【压缩包子文件的文件名称列表】中的"statistics-note-system-main"暗示可能还有其他的文件或分支主题存在，这些文件可能涵盖了笔记的其他部分或者是与主要笔记相辅相成的附加材料，比如作业、案例研究、项目报告等。 综上所述，这份笔记是一个宝贵的学习资源，尤其对于统计学研究生来说，它不仅包含了课程学习的精华部分，还体现了一种知识共享和合作学习的精神。对于即将或正在从事统计学研究的学者来说，这份笔记具有一定的参考和实用价值。

statistic_notes

2021-04-06 上传
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Statistics class note

2014-10-15 上传
statistics class note

高考英语单词分类记忆.doc

2021-09-22 上传
- statistics：统计学 - physics：物理 - chemistry：化学 - Chinese：汉语 - biology：生物 - politics：政治 - history：历史 - geography：地理 - physical education (PE)：体育 - music：音乐 - art：美术 - ...

select t3.sku from (SELECT sku, SUM(daily_sell_price), SUM(profit) FROM t_sku_analyze2023 where 1=1 -- and statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' -- and statistics_time <= '2023-04-02 01:01:03' AND statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY sku) t3 LEFT JOIN (select sku,SUM(refund_monry) AS refund_monry from t_sku_refund_analysis2023 where refund_month = '2023-04' GROUP BY sku) t4 ON t3.sku = t4.sku优化

2023-06-09 上传
1. 索引优化：可以在 t_sku_analyze2023 表上建立 (statistics_time, sku) 的联合索引，以及在 t_sku_refund_analysis2023 表上建立 (refund_month, sku) 的联合索引，这样可以加速查询速度。 2. 子查询优化：可以...

优化 CREATE TEMPORARY TABLE t_sku_analyze_temp AS ( SELECT sku, SUM(daily_sell_price) AS sell_price, SUM(profit) AS profit FROM t_sku_analyze2023 WHERE statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY sku ) (sku VARCHAR(20) PRIMARY KEY (id), INDEX (sku));;

2023-06-09 上传
WHERE statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY sku; ``` 上述语句将 sku 列定义为主键，并对 sku 列创建了一个名为 idx_sku 的普通索引。同时，修正了...

使用join优化 CREATE TEMPORARY TABLE t_sku_analyze_temp ( sku VARCHAR(225) PRIMARY KEY, sell_price DECIMAL(10, 2), profit DECIMAL(10, 2), sku_cost DECIMAL(10, 2), INDEX idx_sku (sku) ) ENGINE=InnoDB SELECT sku, SUM(daily_sell_price) AS sell_price, SUM(profit) AS profit,sum(sku_cost) as sku_cost, FROM t_sku_analyze2023 WHERE statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY sku; CREATE TEMPORARY TABLE t_sku_refund_temp ( sku VARCHAR(225) PRIMARY KEY, refund_monry DECIMAL(10, 2), INDEX idx_sku (sku) ) ENGINE=InnoDB SELECT sku, SUM(refund_monry) AS refund_monry FROM t_sku_refund_analysis2023 WHERE refund_month = '2023-04' GROUP BY sku; SELECT t3.sku,sell_price,profit,refund_monry FROM t_sku_analyze_temp t3 LEFT JOIN t_sku_refund_temp t4 ON t3.sku = t4.sku; GROUP BY sku

2023-06-09 上传
WHERE t1.statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND t1.statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY t1.sku; In this query, we combine the two temporary tables into a single query using a LEFT ...

Apr 27 21:52:50 ubuntu startppp.sh[350]: PING 172.31.255.17 (172.31.255.17) from 172.17.2.10 usb0: 56(84) bytes of data. Apr 27 21:52:50 ubuntu startppp.sh[350]: --- 172.31.255.17 ping statistics --- Apr 27 21:52:50 ubuntu startppp.sh[350]: 9 packets transmitted, 0 received, 100% packet loss, time 8000ms Apr 27 21:52:59 ubuntu startppp.sh[350]: PING 172.31.255.17 (172.31.255.17) from 172.17.2.10 usb0: 56(84) bytes of data. Apr 27 21:52:59 ubuntu startppp.sh[350]: --- 172.31.255.17 ping statistics --- Apr 27 21:52:59 ubuntu startppp.sh[350]: 9 packets transmitted, 0 received, 100% packet loss, time 8000ms Apr 27 21:53:09 ubuntu startppp.sh[350]: PING 172.31.255.17 (172.31.255.17) from 172.17.2.10 usb0: 56(84) bytes of data. Apr 27 21:53:09 ubuntu startppp.sh[350]: --- 172.31.255.17 ping statistics --- Apr 27 21:53:09 ubuntu startppp.sh[350]: 10 packets transmitted, 0 received, 100% packet loss, time 8999msz这是什么意思？

2023-06-10 上传
这是一些关于 ping 命令的输出信息，它显示了从一个 IP 地址（172.31.255.17）向另一个 IP 地址（172.17.2.10）发送的 ping 请求的结果。这些请求似乎没有成功，因为没有接收到任何响应（100% 的数据包丢失）。...

CREATE TEMPORARY TABLE t_sku_analyze_temp AS ( SELECT sku, SUM(daily_sell_price) AS sell_price, SUM(profit) AS profit FROM t_sku_analyze2023 WHERE statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY sku );增加SKU索引

2023-06-09 上传
可以使用 ALTER TABLE 语句为虚拟表添加索引，例如为 t_sku_analyze_temp 中的 sku 列添加索引，可以使用以下语句： ``` ALTER TABLE t_sku_analyze_temp ADD INDEX idx_sku (sku); ``` 这样可以加速对该列的查询...

给虚拟表CREATE TEMPORARY TABLE t_sku_analyze_temp AS ( SELECT sku, SUM(daily_sell_price) AS sell_price, SUM(profit) AS profit FROM t_sku_analyze2023 WHERE statistics_time >= '2023-04-01 00:00:00' AND statistics_time <= '2023-04-30 00:00:00' GROUP BY sku );增加SKU索引

2023-06-09 上传
可以使用 ALTER TABLE 语句为虚拟表添加索引，例如为 t_sku_analyze_temp 中的 sku 列添加索引，可以使用以下语句： ``` ALTER TABLE t_sku_analyze_temp ADD INDEX idx_sku (sku); ``` 这样可以加速对该列的查询...

select sum(max(TRUNCATE(cast(t0.disk_space_utilization as decimal(30,8)), 0))) over ( order by max(TRUNCATE(cast(t0.disk_space_utilization as decimal(30,8)), 0)))*1.0/100 as calc from (SELECT a.sync_time, a.equipment_monitor_id, a.equipment_id, a.cpu_load, a.memory_load, a.disk_space, a.disk_space_utilization, a.network_card_throughput, a.control_unit_temperature FROM nec_equipment_monitor_statistics a order by a.sync_time) t0 where (t0.equipment_id='IT-A01-32' AND str_to_date(t0.sync_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s')>=str_to_date('20230519','%Y%m%d') and str_to_date(t0.sync_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s')<str_to_date('20230520','%Y%m%d')) 优化sql,是该语句在mysql5.0中可以正常运行。

2023-06-01 上传
FROM nec_equipment_monitor_statistics a WHERE a.equipment_id = 'IT-A01-32' AND STR_TO_DATE(a.sync_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') BETWEEN '2023-05-19 00:00:00' AND '2023-05-20 00:00:00' ) t; ``` 注意...
王萌昊
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