2020_National_Statistical_Bureau_Regional_Data_SQL_Implementation

This dataset provides China National Urban Area Data organized at provincial, municipal, and district levels as of 2018/05/07. This compilation facilitates regional analysis across various administrative levels, allowing users to gain insights into the geographical and administrative structures. The data encompasses comprehensive information across different city regions, making it a valuable resource for demographic and urban studies.

一步一步学Data Guard Data Guard是Oracle推出的异地容灾解决方案，非常关键，DBA必备。 Data Guard的基本概念 安装与配置Data Guard 监控与维护Data Guard 故障切换与恢复 掌握这些步骤将帮助您更好地管理数据库的可用性与安全性。

Database systems always involve secondary storage——the disks and other devices that store large amounts of data that persists over time. This chapter summarizes what we need to know about how a typical computer system manages storage. We review the memory hierarchy of devices with progressively slower access but larger capacity. We examine disks in particular and see how the speed of data access is affected by how we organize our data on the disk. We also study mechanisms for making disks more reliable.

给定两个期限的多次执行的期权数据，代码实现了VIX和CX指数。实现如下：Andersen、Torben G.、Oleg Bondarenko和Maria T. Gonzalez-Perez。 “通过走廊隐含波动率探索回报动态。”金融研究评论28.10 (2015): 2902-2945。

统计建模与R软件 一、知识点概览 本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习，读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。 二、核心知识点详解 1.1 统计基础知识 1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如，掷一枚硬币的结果可能是正面或反面，这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点：- 可重复性：可以多次重复相同的试验。- 不确定性：每次试验的结果是不确定的。- 可观察性：试验的结果是可以观察到的。 1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间（Ω）：随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点（ω）：样本空间中的每一个基本结果称为一个样本点。 1.1.3 随机事件随机事件是指由一个或多个样本点组成的子集。例如，在掷骰子的试验中，“出现偶数”就是一个随机事件。 1.1.4 集合的运算- 包含关系：如果所有的元素A都在B中，则称A包含于B，记作A⊆B。- 相等：如果两个集合A和B中的元素完全相同，则称A等于B，记作A=B。- 并集：两个集合A和B的所有元素构成的新集合，记作A∪B。- 交集：两个集合A和B共有的元素构成的新集合，记作A∩B。- 差集：集合A去掉B中的元素后剩下的元素集合，记作A-B。 1.1.5 概率的定义概率是对随机事件发生可能性大小的一种度量。对于任意随机事件A，其概率P(A)满足0≤P(A)≤1。若P(A)=0，则称事件A是不可能事件；若P(A)=1，则称事件A是必然事件。 1.1.6 Bayes公式Bayes公式是在已知某个条件发生的前提下计算另一个事件的概率的方法，特别适用于条件概率的计算。公式表达为：[P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}]其中，P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率。 1.1.7 统计分布- 离散型随机变量的分布：例如伯努利分布、二项分布等。- 连续型随机变量的分布：例如正态分布、均匀分布等。 1.1.8 伯努利分布伯努利分布是一种只有两种可能结果（成功或失败）的离散型随机变量的分布。

This book provides a comprehensive guide to utilizing R for data analysis and creating effective graphical representations. Through practical examples, readers will gain a deep understanding of R's statistical functionalities, with a particular emphasis on its powerful visualization capabilities.

HLM is a statistical analysis tool commonly used in fields such as sociology and psychology. Similar to Mplus, it is particularly effective for analyzing hierarchical data, which is frequent in social science research. HLM allows for the examination of multilevel data structures, enabling researchers to assess variables across different levels, such as individual and group. This capacity makes it invaluable for studies with nested data frameworks, like student performance within classrooms or employee satisfaction across departments.

R 是一种 开源免费 的统计计算和图形环境，由新西兰奥克兰大学的 Ihaka 和 Gentleman 在 1993 年初步开发，并于 1995 年在 GNU 公共许可证（GPL）下发布。R 的设计深受 S 语言 及其环境的影响，其中大部分 S 语言编写的代码可以在 R 中 无需修改地运行。 核心团队：如今，R 的核心团队由 17 名成员组成，其中包括 John Chambers，他们负责不断维护和更新该系统。 丰富的功能：R 提供了广泛的统计计算功能，涵盖 线性和非线性建模、经典统计检验、时间序列分析、分类和聚类 等方法。此外，R 具备强大的图形功能，能够 创建高质量数据可视化。 扩展性：R 的最大优势在于其 强大的扩展性，用户可通过创建或安装 R 包 来拓展其功能。这些包由全球贡献者开发，涵盖生物信息学、经济学和社会科学等多领域。 学习曲线：尽管 R 的学习曲线较陡，特别是对编程经验较少的用户，但掌握基础后，R 的语法和结构将提供极大灵活性和控制力。R 社区活跃，提供丰富的在线资源和教程，帮助用户快速上手。 开源优势：R 相较于 SAS、SPSS 等统计软件的一个显著区别在于 其开源性质。用户不仅可以免费使用，还能查看和修改源代码，推动软件持续改进和创新。 多语言接口：R 提供与其他编程语言（如 Python、Java、C++）的接口，使得数据处理与分析流程可以 无缝集成。 时间序列与调查数据：R 具有专门的时间序列分析包（如 \"zoo\"、\"xts\"、\"tseries\"），支持时间序列的建模和预测。对于复杂的调查数据分析，R 提供 \"survey\" 包，支持复杂样本设计和权重问题。 异常值与缺失值处理：R 包含异常值处理功能，提供多种稳健统计方法（如 \"robustbase\"、\"MASS\"），以及多种处理缺失值的包（如 \"mice\"、\"Amelia\"），支持多重插补等方法。网络数据处理：用户还可以使用 \"httr\" 和 \"rvest\" 等包进行网页抓取和数据解析。 面向对象编程：R 支持面向对象编程（OOP），增强了开发者的代码灵活性。

《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念，将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展，海量数据在医学、生物、金融等领域涌现，为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习（如预测）、非监督学习，神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等，另有专章讨论了处理宽数据的方法，如多重测试与假发现率。本书以统计学方法为主，强调概念，并辅以丰富实例和彩色图形，帮助统计学家和工业界人士更好地理解和应用统计学习的工具和方法。