11.View the Exhibit and examine the structure of the PRODUCTS table.

探讨了在SQL查询中,当去除所有括号后对产品总价计算的影响。原查询旨在计算折扣及税费后的总价并加上固定运费。去除括号后会导致语法错误。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

11.View the Exhibit and examine the structure of the PRODUCTS table.
All products have a list price.
You issue the following command to display the total price of each product after a discount of 25% and a
tax of 15% are applied on it. Freight charges of $100 have to be applied to all the products.


SQL>SELECT prod_name, prod_list_price -(prod_list_price*(25/100))
+(prod_list_price -(prod_list_price*(25/100))*(15/100))+100
AS "TOTAL PRICE"
FROM products;


What would be the outcome if all the parenthese s are removed from the above statement?
A.It produces a syntax error.
B.The result remains unchanged.
C.The total price value would be lower than the correct value.
D.The total price value would be higher than the correct value.
答案:A
解析:这道题问的是如果所有的括号去掉,输出会是什么,也是考察优先级的
prod_list_price -(prod_list_price*(25/100))+(prod_list_price -(prod_list_price*(25/100))*(15/100))+100去掉括号后
prod_list_price -prod_list_price*25/100+prod_list_price -prod_list_price*25/100*15/100+100
可以看到,其实是没有影响的,所以选择A
如果残差序列展示出显著的自相关性,意味着ARIMA模型未能完全捕捉到数据中的相关信息,存在一些系统性的模型误差。 自相关性表示残差序列中的一个观测值与之前的观测值之间存在相关性。当残差序列中的自相关性是显著的时,说明模型中可能存在一些未建模或未捕捉到的时间相关结构。这可能是由于模型未能适应数据中的季节性、趋势性或其他周期性变化,或者因为模型的阶数选择不合适。 显著的自相关性可能会导致模型的预测不准确,因为残差序列中的相关性会影响到模型对未来值的预测。在这种情况下,需要进一步调整模型,可能需要增加更多的滞后项或使用其他更复杂的时间序列模型来更好地捕捉数据中的相关信息。 为了解决残差序列中的自相关性,可以尝试进行以下操作: 1. 调整模型的阶数:增加AR、MA或差分阶数,以更好地适应数据中的相关结构。 2. 引入季节性:如果数据中存在季节性变化,可以考虑使用季节性ARIMA模型(SARIMA)。 3. 检查数据:检查数据是否存在异常值、缺失值或其他异常情况,这些因素可能导致模型的自相关性。 4. 考虑其他模型:如果ARIMA模型无法解决自相关性问题,可以尝试其他类型的时间序列模型,如GARCH模型或神经网络模型。 综上所述,显著的自相关性表明ARIMA模型未能完全适应数据的相关结构,需要进一步调整模型或尝试其他模型来提高预测的准确性。
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