sas編程技術(shù)sql從多個表中檢索數(shù)據(jù)-在線瀏覽
2024-10-22 17:30本頁面
【正文】 where =。 level china level usa 1 c02 1 u00 2 c03 2 u01 2 c03 2 u02 3 c04 3 u03 使用表的別名 通常的查詢時會遇到兩個表有相同名字的列，為了在引用時不產(chǎn)生混淆，需要在列名前加上表名或者表的別名。 select * from as a, as b where =。 使用關(guān)鍵詞 INNER JOIN的內(nèi)部連接 語句格式： From tablename INNER JOIN tablename ON sqlexpression proc sql。 order by level。 關(guān)鍵詞 INNER JOIN用于連接多個表的數(shù)據(jù)。 從多于兩個表的數(shù)據(jù)集中查詢數(shù)據(jù) 例 簡單的多表連接。 select , from a, b, c where = and = and =。 股票代碼 |Sto 最新股票名稱 | 收盤價 |Close ck Code Latest Stock Name Price 000002 萬科 A 000002 萬科 A 000002 萬科 A 不同形式的外部連接 語句格式 From tablename LEFT JOIN | RIGHT JOIN | FULL JOIN 左外部連接 proc sql。 quit。 右外部連接 proc sql。 quit。 完全外部連接 proc sql。 quit。 MERGE語句和 JOIN連接比較 所有行匹配無重復(fù)值情況 兩個表中的 by變量的值都相等且沒有重復(fù)值的時候，可以使用一個內(nèi)部連連接來產(chǎn)生同樣的效果。 Table a Table b code manager code Assitant 145 Max 145 Tracy 150 Jack 150 Yao 155 Paul 155 Chen 程序如下 ： data merge1。 by code。 proc print data=merge1 noobs。Table MERGE139。 Table MERGE1 code manager Assitant 145 Max Tracy 150 Jack Yao 155 Paul Chen Merge在合并前的兩個數(shù)據(jù)集已經(jīng)按 code排過序，而 PROC SQL則不需要排序，下面程序給出和上面同樣的結(jié)果。 title 39。 select , , from a, b where =。 有重復(fù)值情況 當(dāng)用來連接兩個表的列變量或者 BY組中有重復(fù)值時， Merge和 Proc sql的處理方式有所區(qū)別。 Table newone Table newtwo code Manager code Assistant 145 Max 145 Jerry 145 Xam 145 Tracy 155 Paul 155 Chen Data步 data merge3。 by code。 proc print data=merge3 noobs。Table MERGE339。 Table Merge3 code Manager Assitant 145 Max Jerry 145 Xam Tracy 155 Paul Chen 若用 SQL，則會出現(xiàn)下面的結(jié)果： Proc sql。Table Merge339。 quit。 產(chǎn)生單個值的子查詢 例 考慮例 。 Title 39。 Select * From a Where code eq (select code from b where assistant=39。)。 Proc sql。 quit。 proc sql。A39。1jan202039。31dec202039。 quit。 Table A x y 1 one 2 two 2 two 3 Three 與 JOIN的橫向連接不同， SET連接是豎直的連接。 title 39。 select * from A union select * from B。 A UNION B x y 1 one 2 two 3 three 4 four 產(chǎn)生只屬于第一個查詢的觀測 (EXCEPT算符 ) proc sql。A EXCEPT B39。 quit。 title 39。 select * from A intersect select * from B。 title 39。 select * from A outer union select * from B。 平穩(wěn)時間序列建模 本節(jié)將不再僅僅以一個回歸方程的擾動項序列為研究對象 ， 而是直接討論一個平穩(wěn)時間序列的建模問題 。 本節(jié)中介紹的 ARMA模型 (autoregressive moving average models)可以用來研究這些經(jīng)濟(jì)變量的變化規(guī)律 ， 這樣的一種建模方式屬于時間序列分析的研究范疇 。從經(jīng)濟(jì)的角度看，這個過程是不可重復(fù)的。因此，經(jīng)濟(jì)時間序列需要對均值和方差給出明晰的定義。 平穩(wěn)時間序列的概念 如果隨機(jī)過程 的均值和方差、自協(xié)方差都不取決于 t，則稱 {ut}是協(xié)方差平穩(wěn)的或弱平穩(wěn)的： },{ 12101 ????? ??? TTt uuuuuuu 注意，如果一個隨機(jī)過程是弱平穩(wěn)的，則 ut 與 uts 之間的協(xié)方差僅取決于 s ，即僅與觀測值之間的間隔長度 s有關(guān)，而與時期 t 無關(guān)。 ??)( tuE2)v a r ( ??tu 對所有的 t 對所有的 t 對所有的 t 和 s sstt uuE ??? ??? ? ))((() () () 167。 tptpttt uuucu ???? ?????? ??? ?2211 2. 移動平均模型 MA(q) q 階移動平均模型記作 MA(q) ， 滿足下面的方程：
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