统计信息

随着技术的进步，ORACLE等待事件的段级统计信息变得越来越重要。

深圳市各个区域的二手房信息已经被收集和整理。这些数据涵盖了每个区域的房价、面积和交易情况。

在Oracle数据库管理中，通过V$ROLLNAME和V$ROLLSTAT视图可以获取回滚段的详细统计信息，包括回滚段号、扩展数、占用空间大小、事务数、优化空间大小以及硬限制空间大小等。这些信息对于数据库管理员来说至关重要，能够帮助他们有效监控和管理数据库的事务处理性能。

在网络与信息安全领域，统计分析方法首先创建系统对象的统计描述，包括用户、文件、目录和设备等的测量属性，如访问次数、操作失败次数和延时等。这些属性的平均值用于与系统正常行为进行比较，当观察值超出正常范围时，可能发生入侵。

函数BSTRAG是基于早期FEX提交的BSTRAP开发的扩展，本质上扩展了BOOTSTRP（统计工具箱第5-6版）。它通过执行“分组”操作将包含x（,y,z,...）的行拆分为多个组（分别包含n1、n2、n3行），每个组由分组变量c的不同值标记。每次重采样迭代从各组中随机选择相应数量的行。BSTRAG的语法类似于BSTRAP，但需要额外的组分配向量作为输入参数，用于计算函数（矩阵或结构值）的自举统计。函数BSTATS接受一个数组或由BSTRAP生成的结构数组作为输入，并输出自举分布的均值、方差以及百分位数（2.5%和97.5%）。百分位数的计算使用统计工具箱中的PRCTILE函数，可以简单地通过用户提供的模拟进行替换。详细示例请参见BSTRAG_DEMO。

本存储库目前正在更新，以分享与光子统计和Fisher信息论相关的Matlab代码。预印本的代码已准备好用于同行评审，详细内容位于压缩文件seFRET_FLIM_FisherInformation.zip中。此外，我们还提供了从相关出版物下载代码的链接，包括D. Bouchet等人在2019年发表的文章。代码适用于Matlab 2013及以上版本，最近在Matlab 2018a上测试通过。

统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘领域具有重要价值。集中式挖掘SQ规则的算法已得到广泛应用，但其在分布式环境中，尤其是在涉及私有信息保护的情况下，面临挑战。如何在保护各方私有信息的前提下，实现多方协作完成SQ规则挖掘，成为保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究的重点。 基于安全求和、安全求平均和安全求频繁项集等PPDM基本工具，提出了两种算法，用于在水平划分数据下实现保护私有信息的SQ规则挖掘。其中，一种算法能够安全计算置信区间。

本研究提出了一种基于混沌系统的图像信息隐藏方案，抵御RS统计分析。通过动态补偿处理嵌入后的图像，该方案利用混沌系统生成随机序列选择嵌入位置，并进行LSB嵌入。即使嵌入率接近100%，经过动态补偿处理后的图像仍能保持低于判决阈值，从而有效防止RS统计分析的错误判决。混沌系统的初值和动态补偿参数进一步增强了系统的安全性。实验验证显示，该方案能有效对抗经典RS方法及其多种改进分析方法。

统计信息更新(update statistics)在数据库优化中扮演关键角色。当表数据发生变化时，内存中的统计信息也需随之更新，但只有在正常关闭数据库、运行sp_flushstats或执行update statistics等情况下，统计信息才会立即写入磁盘。长时间运行的数据库可能因统计信息滞后而选择错误执行计划，因此定期更新统计信息至关重要。更新命令包括更新表及索引的统计信息，需注意对大表操作可能导致的锁表现象，建议根据具体需求选择更新策略以提升数据库性能。

索引统计信息是查询优化器分析和评估查询、确定最优查询计划的基础数据。用户通常可以通过DBCC SHOW_STATISTICS命令或图形化工具访问指定索引的统计信息。