如何编写SPSS程序， 用它来做一组数据是否符合正态分布检验！

qiannyboy的方法是点击按钮，傻瓜式 *** 作，如果你会这种傻瓜式 *** 作，在 *** 作的最后一步，不去点击ok，而是点paste，就会出现你需要的程序。

当然最新的spss16和spss17已经不需要点击paste就能看到程序了。

进行正态分布检验的方法有

1直方图

2峰度系数、偏度系数

3然后就是非参数的k-s检验，不过大多数是使用这种的，上面的两种只是在做描述性统计的时候随便说说的……

1，把数据直接导入matlab,x=[];y=[](大量数据建议使用txtread),然后点击屏幕左下方start进入toolboxes然后点Curve Fiting Tool ,导入数据 选择Gaussian次数为1，即可得到拟合效果 参数也会出来

　(1)编程模型

MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。

(2) 海量数据分布存储技术

云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。

dbms_stats能良好地估计统计数据（尤其是针对较大的分区表） 并能获得更好的统计结果 最终制定出速度更快的SQL执行计划

exec dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

options          => GATHER AUTO

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt       => for all columns size repeat

degree           =>

)       为了充分认识dbms_stats的好处 需要仔细体会每一条主要的预编译指令（directive） 下面让我们研究每一条指令 并体会如何用它为基于代价的SQL优化器收集最高质量的统计数据

options参数

使用 个预设的方法之一 这个选项能控制Oracle统计的刷新方式

gather——重新分析整个架构（Schema）

gather empty——只分析目前还没有统计的表

gather stale——只重新分析修改量超过 %的表（这些修改包括插入 更新和删除）

gather auto——重新分析当前没有统计的对象 以及统计数据过期（变脏）的对象 注意 使用gather auto类似于组合使用gather stale和gather empty

注意 无论gather stale还是gather auto 都要求进行监视 如果你执行一个alter table xxx monitoring命令 Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生变动的表 这样一来 你就确切地知道 自从上一次分析统计数据以来 发生了多少次插入 更新和删除 *** 作

estimate_percent选项

estimate_percent参数是一种比较新的设计 它允许Oracle的dbms_stats在收集统计数据时 自动估计要采样的一个segment的最佳百分比

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

要验证自动统计采样的准确性 你可检视dba_tables sample_size列 一个有趣的地方是 在使用自动采样时 Oracle会为一个样本尺寸选择 到 的百分比 记住 统计数据质量越好 CBO做出的决定越好

method_opt选项

method_opt for table 只统计表

for all indexed columns 只统计有索引的表列

for all indexes 只分析统计相关索引

for all columns

dbms_stats的method_opt参数尤其适合在表和索引数据发生变化时刷新统计数据 method_opt参数也适合用于判断哪些列需要直方图（histograms）

某些情况下 索引内的各个值的分布会影响CBO是使用一个索引还是执行一次全表扫描的决策 例如 假如在where子句中指定的值的数量不对称 全表扫描就显得比索引访问更经济

如果你有一个高度倾斜的索引（某些值的行数不对称） 就可创建Oracle直方图统计 但在现实世界中 出现这种情况的机率相当小 使用CBO时 最常见的错误之一就是在CBO统计中不必要地引入直方图 根据经验 只有在列值要求必须修改执行计划时 才应使用直方图

为了智能地生成直方图 Oracle为dbms_stats准备了method_opt参数 在method_opt子句中 还有一些重要的新选项 包括skewonly repeat和auto

method_opt=> for all columns size skewonly

method_opt=> for all columns size repeat

method_opt=> for all columns size auto

skewonly选项会耗费大量处理时间 因为它要检查每个索引中的每个列的值的分布情况

假如dbms_stat发现一个索引的各个列分布得不均匀 就会为那个索引创建直方图 帮助基于代价的SQL优化器决定是进行索引访问 还是进行全表扫描访问 例如 在一个索引中 假定有一个列在 %的行中 如清单B所示 那么为了检索这些行 全表扫描的速度会快于索引扫描

SKEWONLY option—Detailed ysis

Use this method for a first time ysis for skewed indexes

This runs a long time because all indexes are examined

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt       => for all columns size skewonly

degree           =>

);

end;

重新分析统计数据时 使用repeat选项 重新分析任务所消耗的资源就会少一些 使用repeat选项（清单C）时 只会为现有的直方图重新分析索引 不再搜索其他直方图机会 定期重新分析统计数据时 你应该采取这种方式

REPEAT OPTION Only re yze histograms for indexes

that have histograms

Following the initial ysis the weekly ysis

job will use the repeat option The repeat option

tells dbms_stats that no indexes have changed and

it will only re yze histograms for

indexes that have histograms

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt       => for all columns size repeat

degree           =>

);

end;

使用alter table xxx monitoring;命令来实现Oracle表监视时 需要使用dbms_stats中的auto选项 如清单D所示 auto选项根据数据分布以及应用程序访问列的方式（例如通过监视而确定的一个列的工作量）来创建直方图 使用method_opt=> auto 类似于在dbms_stats的option参数中使用gather auto

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt       => for all columns size auto

degree           =>

);

end;

并行统计收集degree参数

Oracle推荐设置DBMS_STATS的DEGREE参数为DBMS_STATS AUTO_DEGREE 该参数允许Oracle根据对象的大小和并行性初始化参数的设置选择恰当的并行度

聚簇索引 域索引 位图连接索引不能并行收集

如何使用dbms_stats分析统计信息？

创建统计信息历史保留表

sql> exec dbms_stats create_stat_table(ownname => scott stattab => stat_table ) ;

导出整个scheme的统计信息

sql> exec dbms_stats export_schema_stats(ownname => scott stattab => stat_table ) ;

分析scheme

Exec dbms_stats gather_schema_stats(

ownname => scott

options => GATHER AUTO

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt => for all indexed columns

degree => )

分析表

sql> exec dbms_stats gather_table_stats(ownname => scott tabname => work_list estimate_percent => method_opt=> for all indexed columns ) ;

分析索引

SQL> exec dbms_stats gather_index_stats(ownname => crm indname => IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID estimate_percent => degree => ) ;

如果发现执行计划走错 删除表的统计信息

SQL>dbms_stats delete_table_stats(ownname => scott tabname => work_list ) ;

导入表的历史统计信息

sql> exec dbms_stats import_table_stats(ownname => scott tabname => work_list stattab => stat_table ) ;

如果进行分析后 大部分表的执行计划都走错 需要导回整个scheme的统计信息

sql> exec dbms_stats import_schema_stats(ownname => scott stattab => stat_table );

导入索引的统计信息

SQL> exec dbms_stats import_index_stats(ownname => crm indname => IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID stattab => stat_table )

检查是否导入成功

SQL> select table_name num_rows a blocks a last_ yzed from all_tables a where a table_name= WORK_LIST ;

分析数据库（包括所有的用户对象和系统对象） gather_database_stats

分析用户所有的对象（包括表 索引 簇） gather_schema_stats

分析表 gather_table_stats

分析索引 gather_index_stats

删除数据库统计信息 delete_database_stats

删除用户方案统计信息 delete_schema_stats

删除表统计信息 delete_table_stats

删除索引统计信息 delete_index_stats

删除列统计信息 delete_column_stats

设置表统计信息 set_table_stats

设置索引统计信息 set_index_stats

设置列统计信息 set_column_stats

从Oracle Database g开始 Oracle在建库后就默认创建了一个名为GATHER_STATS_JOB的定时任务 用于自动收集CBO的统计信息

这个自动任务默认情况下在工作日晚上 和周末全天开启 调用DBMS_STATS GATHER_DATABASE_STATS_JOB_PROC收集统计信息

该过程首先检测统计信息缺失和陈旧的对象 然后确定优先级 再开始进行统计信息

可以通过以下查询这个JOB的运行情况

select from Dba_Scheduler_Jobs where JOB_NAME = GATHER_STATS_JOB

其实同在 点运行的Job还有一个AUTO_SPACE_ADVISOR_JOB

SQL> select JOB_NAME LAST_START_DATE from dba_scheduler_jobs;

JOB_NAME                       LAST_START_DATE

AUTO_SPACE_ADVISOR_JOB        DEC PM + :

GATHER_STATS_JOB              DEC PM + :

FGR$AUTOPURGE_JOB

PURGE_LOG                      DEC AM PRC

然而这个自动化功能已经影响了很多系统的正常运行 晚上 点对于大部分生产系统也并非空闲时段

而自动分析可能导致极为严重的闩锁竞争 进而可能导致数据库Hang或者Crash

所以建议最好关闭这个自动统计信息收集功能

方法之一:

exec dbms_scheduler disable( SYS GATHER_STATS_JOB );

恢复自动分析:

exec dbms_scheduler enable( SYS GATHER_STATS_JOB );

方法二

alter system set _optimizer_autostats_job =false scope=spfile;

alter system set _optimizer_autostats_job =true scope=spfile;

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18864

C语言程序设计题型分值分布如下：

1      单选题总共40道，每道题一分，其中基础知识共10道，总计40分；

2      程序填空题一般2到4道，看难度给分，总计18分；

3      程序改错题一般2到4道，看难度给分，总计18分；

4      程序设计题1道，根据答出步骤给分，答出越多分越高直至满分，总计24分。

拓展知识（考试内容）：

1      C语言程序结构

明白如何运用main函数以及其他基础函数，会构建程序。知道源文件的书写格式，能看懂函数开始或结束的标志，能对基础程序注释且明白其作用。

2      数据类型与运算

了解C的数据类型与定义方法，熟知C表达式类型且会基本运用。知道C运算符的种类与优先级，懂得数据类型之间如何转换运算。

3      基础语句

懂得表达式语句、复合语句以及空语句，会调用输入输出函数，能根据要求正确写出输入输出格式的语句。

4      选择结构语句

熟练掌握if语句以及switch语句的用法，懂得选择结构如何进行嵌套。

5      循环结构语句

熟练掌握for语句、while或do-while语句、continue语句及break语句的使用方式，了解如何嵌套循环结构语句。

6      数组的定义与运用

会对基本的一维、二维数组定义，能初始化数组并会引用，掌握字符串与数组的运用。

7      函数

能对库中的函数进行基本调用，且熟知常用函数的作用及写法。知道函数的定义方法、类型与返回值，了解形参与实参的概念以及局部变量与全局变量的区别。

8      指针

了解地址与指针变量的概念，会基本运用指针，通过指针引用各类数据。

9      结构与联合

了解typedef的用法，会对结构体以及共同体进行定义与引用，可以通过链表对数据进行删除、插入以及输出。

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