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 計算機專業網絡工程年級三班次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．實驗內容

1．在數據庫 EDUC 中實現一下查詢：

1）求選修了高等數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”數據庫及如下 4 個表，并輸入實驗數據，用 SQL 語句實現如下三個查詢：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據庫

實習目的：

一、通過實習，了解館藏書目數據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，重點了解國內學術資源分布情況，掌握外文期刊聯合目錄的使用方法，提升獨立獲取外文期刊原文的信息能力。

二、了解國內中文全文數據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據庫，重點掌握清華同方的“中文期刊全文數據庫”的使用方法；了解重慶維普的“中文科技期刊數據庫（全文版）”和萬方數據資源系統的“數字化期刊”等全文數據庫的收錄范圍和使用方法；了解超星數字圖書館等目前國內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站，試將每個網站的主頁加入“收藏夾”中，以便調用。

（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密切相關的圖書或期刊；

（2）登錄并瀏覽“中國高等教育數字圖書館（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、中文期刊全文數據庫

（1）通過校園網進入“萬方數據資源”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密切相關的期刊，請嘗試查閱最新一期刊載的論文全文內容。

（2）通過校園網進入“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）通過校園網分別登錄“超星數字圖書館”、“讀秀學術搜索”或“書生之家”等電子圖書閱讀網，瀏覽各網站的欄目信息，嘗試查找和閱讀相關專業的圖書全文。

【實驗報告提交】

1、作業以WORD格式完成，在同一個文檔中無需分開，標明題目即可。可發送到郵箱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、作業須由自己完成，如發現有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*日期*銷售量

（一）、提出假設

原假設H0=“不同地區對銷售量的平均值沒有產生顯著影響。” H2=“不同日期對銷售量的平均值沒有產生顯著影響。” H3=“不同的地區和日期對銷售量沒有產生了顯著的交互作用。”

（二）、兩獨立樣本t檢驗結果及分析

表

（一）主旨間係數

地區 2 3 日期 2 3

數值標籤

地區一 地區二 地區三 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以及三個不同日期的數據。

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: 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 日期 地區 * 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 78518518.519 a.R平方 =.788（調整的 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檢驗統計量的觀測值；第六列是檢驗統計量的概率P值。可以看到：觀測變量的總變差SST為78518518.519，它被分解為四個部分，分別是：由 地區（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、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，各自不同水平沒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和日期對銷售量產生了顯著的交互作用，在不同的地區，不同的日期會對銷售額產生顯著影響。

表

（三）自訂假設檢定索引 對照係數（L' 矩陣）轉換係數（M 矩陣）對照結果（K 矩陣）對照係數（L' 矩陣）轉換係數（M 矩陣）

地區 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）不同地區下銷售量的均值對比檢驗結果（K 矩陣）

地區 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% 差異的信賴區間

a.省略的種類 = 3

下限 上限 下限 上限

a因變數 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銷售量總體的均值檢驗結果，省略了地區三的檢驗結果，檢驗值是各水平下的總體均值。可以看出：地區一的銷售量均值與檢驗值的差為259.259，標準誤差為261.891，T檢驗統計量的概率P值為0.335，差值的95%置信區間的下限和上限分別為-809.473，290.954。分析結論為：地區一銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。同理，地區二銷售量的均值與檢驗值之間不存在顯著差異。三個地區產生的影響沒有顯著差異。

表

（五）地區對銷售量影響的單因素方差分析結果

因變數: 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）是地區對銷售量影響的單因素方差分析結果。可以看到：不同地區可解釋的變差為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統計量的觀測值為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，認為不同地區對銷售量的平均值沒有產生顯著影響。

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% 差異的信賴區間

下限

a

因變數 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。可以看出：日期一的銷售量均值與檢驗值的差為370.370，標準誤差為370.370，T檢驗統計量的概率P值為0.174，差值的95%置信區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: 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。可以看到：不同日期可解釋的變差為2740740.741，不可解釋的變差為16666666.667，它們的方差分別為1370370.370、925925.926，F統計量的觀測值為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生顯著影響。

圖

（一）地區與銷售量的交互作用圖

圖

（一）中，從地區一至地區三，不同的日期銷售額的變化波動很大且規律不一，直接結論是：不同的日期和地區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，不同地區的銷售額的變化規律都不一樣，直接結論是：不同的地區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生顯著影響。”

（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

.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

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為0.737，說明兩者之間存在正的強相關性，其相關系數檢驗的概率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檢驗的原假設。中相關系數上角的兩個星號（**）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生顯著影響。” H2=“家庭收入對銷售價格沒有產生顯著影響。”

（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為-0.933，說明兩者之間存在負的強相關性，其相關系數檢驗的概率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

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為-0.728，呈較強的負相關，高于簡單相關系數。

第五篇：大學生數據庫實驗課實驗四報告

《數據庫技術及應用》

實驗四、SQL語言數據定義語言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 計算機專業實驗中心 一． 實驗內容

在 Navicat for MySQL 中使用 CREATE 命令完成對表、索引、視圖、同義詞 的創建，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配置。2.登錄到本地數據庫服務器后，連接到 test 數據庫上。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才能更好的掌握知識。