变量

计量经济学中，如果我们拥有极其多和优质的数据，那么如果所有的变量没有违反经典假设。得到的估计参数将是无偏的，在大样本之下将是一致的估计。我们来看一看经典假设： ols1：模型关于待估计的参数是线性的。 ols2：模型的数据来源问题。对于一般的横截面数据是独立同分布的。 ols3：E(u|X)=0。无内生性假定。 ols4：X之间没有完全多重的共线性。 ols5：Var(u|X)=a^2（a是一个常数）。 ols6：残差服从独立的相同的正态分布。 其中的ols1----ols4都是要保证估计的参数是一致的。其中的第三个假定就是内生性假定。 现实情况的描述：关于计量经济学中，我们需要估计偏效应。也就是说某一个自变量对因变量的影响问题。如果这个自变量和随机误差不相关，那么我们得到的这个ols的估计参数将是一致的，也可以说是效果良好的。但是现实情况并不是这样的，现实中的变量一般都是内生变量，也就是说两个变量不是单方面的决定作用，而是相互决定的作用。那么一般而言，只要我们测量有误差或者是遗漏变量，那么就可能存在内生性的问题，也就是我们没有办法得到一个一致性的估计。 代理变量和工具变量： 什么是代理变量？——遗漏变量的解决方法。在一个方程中，假设：y=b0+b1*x1+……+bn*xn+u。方程中的变量x和随机误差不相关，或者是我们可以容忍某种程度上的相关性，那么我们可以说我们对于参数的ols地估计值是满意的，但是如果在u中我们能知道某些变量和x相关，而且这个遗漏的变量是比较重要的，那么我们怎么才能得到一个更加好的参数的估计量呢?我们如果能找到一个变量和在u中的遗漏的变量q相关，而且这个变量要和x不相关，那么我们就可以把这个遗漏的变量加入到方程中进行回归。假设我们找到可以在某种程度上反映q的一个变量，或者是一组变量z，那么我们就可以把这个z放到方程中去做ols。得到的参数的估计值要比原先的好一些。但是这里存在问题，也就是z始终不是q，那么在某种程度上没有办法完全代表q。这样也会导致估计的参数存在一定的不一致，但是总是比原来那个没有z条件下估计出来的参数要好一些。但是在一定的情况之下，我们能知道到底是过高的估计，还是过低的估计。因为q=a0+a1*x1+a2*x2……+an*xn+c1*z1+c2*z2……+ck*zk。把这个方程带到原来的方程中（y=b0+b1*x1+……+bn*xn+c*q+u）。那么我们可以得到关于bi的估计值是bi+ai。实际上这个估计值也是有偏的。 实际上参数的估计值的偏向取决于两个因素，第一：遗漏变量q和z之间的关系，也就是协方差是正的还是负的。第二：取决于q和y的关系。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)>0，向上偏误。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)<0，向下偏误。如果cov(q,z)<0且cov(q,y)>0，向下偏误。cov(q,z)<0且cov(q,y)<0，向上偏误。 工具变量方法：工具变量法和代理变量方法是不同的，这个区别千万要注意，理念也是不同的。一般而言，工具变量方法可以解决遗漏变量问题，也可以解决测量误差问题。 现在先说测量误差的解决方法：比如在一个回归中，我们认为其中的一个变量xi有测量误差，而且这个测量误差和u相关，此时我们要找到一个变量z，满足两个条件：1、cov(xi,z)>0，2、cov(z,u)=0。满足这两个条件的情况之下，我们就是使用2sls方法进行回归。首先xi对X（不包括xi）和工具变量集合进行回归（工具变量不一定是一个，可能十多个，那么工具变量就可能是一个集合），进行回归，得到一个拟和的xi。此时做y对X（其中的xi用刚才那个回归中的得到的拟和值来替代）。此时做出的回归是一致的。 现在讨论隐性变量的问题：如何利用工具变量的方法来解决隐性变量的问题？ 隐性变量的问题一般而言可以用上面说过的代理变量来解决，但是那样的结果是有偏的，并且是不一致的。尽管比没有用的时候好，但是如果条件允许，那么我们可以用工具变量的方法来得到一个比代理变量还要好的结果。这个条件就是：如果知道隐性变量q没有办法准确测量或者没有一个公认的测评标准，那么我们可以利用其他与q相关的指标来进行工具变量，但是必须有两个相关的可测的观测值，并且这两个观测值不能有测量误差。此时我们随便利用一个观测指标带到方程中，就可以得到一个有测量误差的回归模型，此时问题就如同测量误差的解决方法一样来解决，假设q1,q2是不同的指标观测值。那么我们可以1、做q1对X和q2的回归，得到拟和值。2、在做y 对X和q1的拟和值回归。此时的得到的就是一致估计量。

计量模型中过多的虚拟变量会影响结果。在计量经济分析中，当被解释变量受到定性因素影响时，为了考虑定性因素的影响需要在模型中引入虚拟变量。虚拟变量的过多引入会导致陷阱问题，会造成参数无法估计。

回归分析时自变量全部是虚拟变量并没有问题，但需要注意分析的时候文字的描述为“相对**，如何如何”，而不是能X对Y产生正向影响关系。网页spss就是spssau里面有回归分析，并且有智能文字分析，以及虚拟变量问题里面也有具体更详细的说明。

虚拟变量回归方程系数计算：虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。两个自变量的确对因变量的影响不显著。但X2接近于显著，可以考虑对X2进行数据处理，例如剔除极端值等，或者增加样本量。如果是非常不显著，建议删除，其它情况比如15%的水平下是显著的，建议保留，这得根据实际问题来。可以试着先将最不显著的剔除掉，再看看方程，也许就会出现显著系数增多的情况，建议一个个删除。《虚拟变量回归》首先介绍了虚拟变量的含义及其构建，对虚拟变量回归有了基本了解后，海蒂教授还提出了有关虚拟变量回归的一些特殊问题。除此以外，她还对如何处理异方差性，在因变量取对数或者Logit后，如何对回归系数进行诠释，如何在显著性检验下做多重比较，如何进行效果编码和对比编码，以及如何检验曲线性和如何进行分段线性回归作出了解释。

1、先告诉你虚拟变量怎么操作：比如你这里的地理位置有三种取值：一环内1、一环外二环内2、二环外三环内3，那么只需要设置两个虚拟变量即可：地理位置1和地理位置2。当两个虚拟变量通过取0表示一环内，这样也就让一环内作为对照组；当地理位置1取1，地理位置2取0，则表示一环外二环内；当地理位置1取0，地理位置2取1，则表示二环外三环内。我不知道这个你是否能理解。你应该能理解，不然怎么直接就问我操作呢？嗯，这里就暂时相信你能理解吧。的确需要在transfer-recode到不同变量里操作的，那从原先“地理位置”一个变量转换成“地理位置1”和“地理位置2”两个虚拟变量，那就需要转换两次。首先将地理位置转换成第一个虚拟变量“地理位置1”，对照上面地理位置两个虚拟变量的定义，地理位置1的1表示一环外二环内，那么就将地理位置变量里的2转换为1，地理位置变量的1和3都转换为0，这样第一个虚拟变量就转换完了；再转换第二个虚拟变量地理位置2，在地理位置2中1表示二环外三环内，那么将地理位置变量中的3转换为1,地理位置的1和2转换0，这样第二个虚拟变量地理位置2也转换完了。这样就虚拟变量就转换成功了。2、散点图成竖直的直线，这没办法操作，本来分类变量与连续性数字变量的图形就是那样的。3、对数模型和半对数模型的具体操作，你可以下载SPSS的教程来对照看

logistic是最好的一种体现虚拟变量的用法的。如你想研究，三种药物(drug)的治疗效果（死亡，存活)(Y),data b;input drug $ y count;druga=(drug="A");drugb=(drug="B");cards;A 1 32A 0 42B 1 32B 0 21C 1 21C 0 11;proc logistic des;freq count;model y=druga drugb;run;这里的druga drugb就是虚拟变量，他们的值为0,1.当druga ,drugb都为0,时表示drug=C.

我有，点我头像看简介，免费

如果回归模型包含了常数项的或 才适用。 当出现三个或三个以上的时候，比如东，中、西部就可以设置东 1 其他 0

回归分析时自变量全部是虚拟变量并没有问题，但需要注意分析的时候文字的描述为“相对**，如何如何”，而不是能X对Y产生正向影响关系。网页spss就是spssau里面有回归分析，并且有智能文字分析，以及虚拟变量问题里面也有具体更详细的说明。

虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。

你可以自己在设置里面进行设置

变量间出现完全共线性的情况。虚拟变量的更改会导致变量间出现完全共线性的情况，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

虚拟变量设置的原则如下：1、在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：2、如果回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。3、如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。

虚拟变量又称哑变量，是人为设定的用于将分类变量引入回归模型中的方法。在回归分析中，自变量X既可以是定量数据也可以定类数据。回归分析计算时是将所有自变量X视为数字，但当数据为定类数据时，此时数字代表类别，数字大小本身没有比较意义。因此，这类数据在做回归分析时，需要设置成哑变量才能纳入回归分析正确分析数据。通常情况下，回归分析，逐步回归，分层回归，Logistic回归，PLS回归等这类影响关系研究的方法时，才可能涉及到虚拟变量设置。其它分析方法并不会涉及。用一个例子说明： 研究性别和工龄对基本工资的影响情况。 工龄是定量数据；性别为二分类数据，因而分析时性别不能直接放入回归模型，正确做法是将变量转化成取值为1和0的哑变量。性别分为两类，因而需要设置2个虚拟变量（2列），分别表示男性和女性两个类别。 如果是男性，‘性别_男"虚拟变量取值为1，‘性别_女"虚拟变量取值为0。如果是女性则相反。当变量分类超过两类时，也是类似的处理方式，在回归分析前将下面的“专业”类别转化为虚拟变量，结果如下图所示：理科类取值=1代表专业为理科，0代表非理科 文科类取值=1代表专业为文科，0代表非文科 工科类取值=1代表专业为工科，0代表非工科SPSSAU可直接一步生成虚拟变量，具体操作如下： 分析时，要注意少放入一个虚拟变量。如果分为两类就放入一个虚拟变量，三类就放入两个，以此类推。 原因在于虚拟变量包括数字0和1；0是对比参考项。如果2个类别都放入了，就没有参考类别了。由上表可知，回归模型通过F检验，性别_男一项P<0.01，说明性别对基础工资确实存在显著的影响关系。 模型公式为： 月基本工资=2403.834 + 42.659*工龄 + 1377.873*性别_男 当“性别_男”取值为1表示男性的月工资回归方程，0表示女性的月工资回归方程。回归系数值为1377.873，因此说明相同工龄下，男性的月基本工资比女性多1377.88元。 相反，放入的分析项若为性别_女，回归系数值应为-1377.873，代表同工龄的条件下，女性的月基本工资比男性少1377.88元（1）将虚拟变量放入回归中，一定要少放一个虚拟变量，否则系统会提示存在多重共线性问题 （2）SPSSAU会默认生成标题，设置完成后可进行‘标题修改"。登录 SPSSAU官网 体验在线数据分析 u200bu200bu200bu200b

虚拟变量显著说明模型解释能力提高。虚拟变量的引入提高了模型的解释能力，和参数的估计精度，但要注意虚拟变量的引入不当而导致的陷阱问题，可能造成参数无法估计。引入虚拟变量后，解释变量的系数变得显著了，但是虚拟变量自身的系数却不显著。

虚拟变量 虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。 例如，反映文程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历 一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。 模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差） [编辑]虚拟变量设置的原则 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。 例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量；再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量。

虚拟变量：许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,则用0-1变量来表示,用1表示具有某一"品质"或属性,用0表示不具有该"品质"或属性，这种的变量为虚拟变量。解释变量：就是自变量，决定被解释变量，它是非随机变量。D-W检验的条件：样本数量大于16；一阶自回归；函数除自相关外其它条件均符合。六个假设：解释变量之间不存在线性关系；解释变量的数学期望为零；解释变量的方差相同；随机误差项方差为零……（要是带课本回来就好了，实在是想不起来啦！）

虚拟变量的作用如下：1.可以描述和测量定性因素的影响；2.能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；3.便于处理异常数据虚拟变量设置的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应该按照下列原则确定1.如果回归模型有截距项，有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量2.如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

虚拟变量是计量经济学研究中常用的用来 反映定性因素变化 的变量，例如季节变动、政策变动、宏观环境变化等等。之前对此有简单的了解，认为是非常简单直观的一种变量设定。直到最近写的论文中模型部分用到了虚拟变量，深入了解才发现问题多多。在充分搞清楚了 “虚拟变量陷阱” 之后，来适时地做一下总结，也算是温故知新。 虚拟变量的作用简单来说就是“数据分类器”，利用变量和变量的线性组合表示某一种特定的状态。 最容易让人感到比较难理解的就是“虚拟变量陷阱”了。首先是定义：如果模型中每个定性因素有m个相互排斥的类型， 且模型有截距项，则模型中只能引入m-1个虚拟变量， 否则会出现 完全多重共线性 ，称为 虚拟变量陷阱（dummy variable regression） 。 理解这个问题可以从两个角度出发： 1.理性角度： 重点放在为什么会出现“多重共线性上”，利用线性代数的知识就很容易理解。贴上人大经济论坛上一位网友的回答： 还有一个要注意的点： 若模型包含多个定性变量，且每个定性变量有多种分类，则引入模型的虚拟变量将消耗大量的自由度，故应权衡进入模型中虚拟变量的个数以免超过样本观察值的个数。 不过虚拟变量个数超过样本观测个数这种情况应该不太容易出现吧。。。0.0 暂时总结这么多，后续有继续学习的地方再补充~

此部分对我来说，还是比较难于理解的。我只做简单介绍，后续如果有新的体悟，会再次更新。 定义： 虚拟变量(Dummy Variable) 也叫哑变量，它算不上一种变量类型，确切地说，是将多分类变量转换为二分类变量的一种形式。 Dummy Variable 的意思就是假的变量，不是真实的变量。（厉害吧！） 例1： 某研究者检测了4 种社区类型的S02 水平。研究者欲分析社区类型是否与S02水平有关系，或者说，不同社区类型的S02 水平是否不同。 所谓虚拟变量，就是把原来的一个多分类变量转换为多个二分类变量，总的来说，就是，如果多分类变量有K 个类别，则可以转换为k-1个二分类变量。如变量x为赋值1、2 、3 、4的四分类变量，就可以转换为3个赋值为0和1的二分类变量。（现在有点理解，其实就是按照顺序进行的变化趋势，临近数值的分类）。 分类结果的解释一般是要有参照类别的。 比如我们说男性肺癌发生率高，暗含了＂相对于女性”这样的参照； 50 岁以上人群冠心病发生率更高，暗含了＂相对于50 岁以下人群”这样的参照。 没有参照，就没法说高或低。比如80%，是高还是低呢？那要看是和70%还是90%比。 当我们把k个类别的多分类变量转换为k-1个二分类变量后，每个二分类变量表示相对参照类的大小。例如，多分类变量x用1 、2 、3 、4 表示，我们设定以1 作为参照，那么生成的3个虚拟变量分别表示2 和1相比的大小、3 和1相比的大小、4 和1相比的大小。 通过生成虚拟变量，就把原来的一个系数变成了多个系数，这多个系数更详细地展示了自变量与因变量之间的关系，在自变量与因变量呈非线性关系的时候，这尤其重要。因为当你使用线性回归、Logistic 回归这些方法的时候，实际上已经默认自变量与因变量是线性关系了，你是不可能找出非线性关系的。 什么时候用虚拟变量？ 虚拟变量主要用于多分类自变量与因变量是非线性关系的时候，如果多分类自变量与因变量已经是线性关系了，就没有必要用虚拟变量了。因为此时线性关系已经可以很好地刻画出二者的关系了。 虚拟变量有什么优点和缺点？ 优点：当多分类自变量与因变量的关系不是线性关系的时候，虚拟变量可以更真实地展示二者的关系。 缺点：把一个多分类变量转换为虚拟变量后，自变量数目会增多，如一个四分类变量就会生成3个虚拟变量。如果你的样本量不是很大，那么自变量的增加会导致估计结果不稳定。 设置虚拟变量时如何指定参照类？ 主要根据专业和研究目的。如年龄，如果你想了解高年龄组与低年龄组的比较情况，那就把低年龄组设为参照。 一般尽量把危险低的设为参照组，如在社区类型中，把对照区（社区类型=0) 设为参照。 这个危险低的理解，是不是就是说熵小呢？以后再解决。 如果虚拟变量的结果不一致该怎么办？ 如果产生了3个虚拟变量，其中1个虚拟变量的P<0.05, 另外2 个虚拟变量的P>0.05, 那么你在报告结果时仍需要把这3个虚拟变量的结果都展示出来，而不是只展示有统计学意义的那一个。在列方程时也需要把3个虚拟变量的系数都列在方程中。（这个看不懂！）

虚拟变量是什么意思如下：虚拟变量（Dummy Variable），也称为指示变量（Indicator Variable），是一种用于表示分类变量的数值变量。虚拟变量通常取值为0或1，用来表示某个分类变量是否存在或发生。虚拟变量通常用于回归分析中，用来表示分类变量对因变量的影响。例如，在一项研究中，我们想要探究性别对收入的影响，可以创建一个虚拟变量，将性别分为男性和女性两组，然后将男性设为0，女性设为1。这样，在回归分析中，我们可以将虚拟变量作为自变量，来评估性别对收入的影响。虚拟变量的创建方法通常是将分类变量拆分成多个虚拟变量，并将其添加到数据集中。例如，如果有一个分类变量“地区”，有三个类别：东部、中部和西部，那么可以创建三个虚拟变量“地区_东部”、“地区_中部”和“地区_西部”，将它们添加到数据集中，并将它们的取值分别设为0或1。虚拟变量的优点是可以将分类变量转换为数值变量，便于在回归分析等数值分析中使用，但需要注意的是，在创建虚拟变量时，需要避免虚拟变量之间的多重共线性问题。

会提示语法错误

一个语句可能比较难实现，需要考虑使用存储过程或多条SQL语句，呵呵，希望能有帮助，^_^

你的sql语句错了

declare @tabletime varchar(20) ---定义一个按照你的格式存储时间的变量select @tabletime=substring(convert(varchar(10),getdate(),112),0,7) --给时间变量赋值print @tabletime----后面就自己把时间和表名连起来就行了

定义变量如： declare @名称 数据类型 再存储过程中直接 @变量名 数据类型[ = 初始值]

行吗，没听过有这功能

select b.[a.id] form 表1 a join 表2 b 试试吧 我也不确定 呵呵 。。。。 前提是表一中的Id都是表二中的列

您好，存储过程里参数的默认值不能使用函数，所以不能在存储过程里直接把参数的默认值设置为当前系统时间，不过可以在存储过程里赋值。还有一点疑问，既然@myday是当前系统时间了，为什么还要做成参数呢？CREATE PROCEDURE pro_test@myday char(10)ASset @myday=convert(char(10),getdate(),21)update mytable set status = 1 where day>@mydayGO@myday不为参数时可以这么写CREATE PROCEDURE pro_testASdeclare @myday char(10)set @myday=convert(char(10),getdate(),21)update mytable set status = 1 where day>@myday

把 variable1 转成 "aa","bb" 这样的格式啊。

v_count int:=9

定义变量如：declare@名称数据类型再存储过程中直接@变量名数据类型[=初始值]

DECLARE @num INTSET @num = 1UPDATE TABLE_NAME SET ..... WHERE @num = 1 ....

变量用{}括起来

这样查询肯定是空的,相当于条件为"name"="123456"象这样的要用动态sql来执行如declare@sqlvarchar(200)set@sql="select*fromnewswhere"+@name+"="""+@ifvalue+""""exec(@sql)

create table t1(id int identity(1,1),name varchar(2))create table t2(id int,num int)insert into t1(name) values("A")insert into t1(name) values("B")insert into t2(id,num) values(1,11)insert into t2(id,num) values(1,111)insert into t2(id,num) values(2,22)insert into t2(id,num) values(1,222)insert into t2(id,num) values(1,2222)select * from t1select * from t2;with p1 as(select a.id,a.name,[num] from t1 as a inner join t2 as b on a.id=b.id),p2 as(select row_number() over(partition by id order by [num]) as rownum,id,name,[num] from p1)SELECT id,name,[1],[2],[3]FROM p2PIVOT(SUM([num]) FOR rownum IN ([1],[2],[3])) as pvt

这样就行了:declare @sql nvarchar(max)select @sql="select ...from ... where ..."+@Order1exec(@sql)

用set @xxxx=xxxx

declare @a int set @a=1select @a

局部变量、全局变量、用户、系统DDL、数据库操作、DCL--、 /* */AFTER

可以声明的decleare @aa varchar(50)set @aa="abcd"select @aa

SET @SELECT_SQL = ("SELECT TOP 1 AA FROM ["+@Database_Name+"].[dbo].[Test]")这句话改为SET @SELECT_SQL = ("SELECT TOP 1 @AA=AA FROM ["+@Database_Name+"].[dbo].[Test]")-----------SET @AA = (EXECUTE (@SELECT_SQL)) /* 关键字 "EXECUTE" 附近有语法错误。*/这句话改为EXECUTE (@SELECT_SQL) /* 关键字 "EXECUTE" 附近有语法错误。*/

那要看你使用的是什么样的sql系统，如果使用的是标准的sql，一般可以这样写：updatecharsetname=concat(name,"abc")whereid=1;这里要注意的是：concat是标准的字符串连接函数，你要保证你name属性的数据类型是字符串型的，还有，根据你使用的系统，决定引用字符串时是使用单引号还是双引号；如果你使用的系统是mysql,mssql或者其他的sql，一般还有对应的更加简洁的表达式。还有，在有的sql系统里，你上面的表达式是可以使用的，只需把单引号换双引号即可。

sql="CREATE TABLE "&asdf&" ([id] counter,[a_name] text,[a_time1] integer,[a_time2] integer,[a_time3] integer,[a_time4] integer,[a_time5] integer,[a_time6] integer,[a_time7] integer,[a_time8] integer,[a_time9] integer,[a_time10]integer,[a_time11]integer,[a_time12]integer,[a_time13]integer,[a_time14]integer,[a_time15]integer,[a_time16]integer,[a_time17]integer,[a_time18]integer,[a_time19]integer,[a_time20]integer,[a_total]text,[a_order]text,CONSTRAINT [Index1] PRIMARY KEY ([id]))"

只能把这些sql命令以及变量的值都分行写入一个文本文件中，然后：sqlplus -S "oo_admin/opsware as sysdba" < 文本文件

a integer; b date;另外 你的where语句不对 where date=a

1、局部变量的使用示例如下use StudentManageDBgo--声明学号变量declare @stuid int,@stuname varchar(20)--查询李铭的信息set @stuname="李铭"select StudentId,StudentName,Gender,StudentIdNo from Studentswhere StudentName=@stuname--查询李铭的学号select @stuId=StudentId from Students where StudentName=@stuname--查询与李铭学号相邻的学员select StudentId,StudentName,Gender,StudentIdNo from Studentswhere StudentId=(@stuId+1) or StudentId=(@stuId-1)2、从例子中可以看出，赋值有两种方法：（1）set：在代码中使用set关键字对变量进行赋值。（2）select：在语句中使用select语句将查询出的数据赋值给变量。

可以使用 CHARINDEX 替代 IN 的功能.细节信息,可仔细看下面的例子:http://hi.baidu.com/wangzhiqing999/blog/item/1b8698fe14d68d8258ee9014.html

全局变量表示一个可以使用SQL语句访问和修改的可变值。定义好了以后，在整个程序结束前都可以用。要创建一个全局变量，可以使用CREATEVARIABLEvariable_name来创建,例如，CREATEVARIABLEg_variablenumberDEFAULT9;局部变量虽然也可以自定义，但只能在子程序内部使用。DECLAREvar_name[,...]type[DEFAULTvalue],比如：declarev_variablenumberdefault9

可是我需要用结果集作为一个临时表来继续处理下面的查询操作啊！存储过程倒是能返回表类型的结果集，但是我这个表是动态的，表字段有增减的

String bianliang="name";//字段的名称 可以重复赋值sql="update dbfname set ""+bianliang+""=1 where user_name=""&uname&"""

只能用循环了：declare @su int,@i int,@a intset @i=0select @a=count(1) from t1while @i<@abeginselect @su=id from t1set @i=@i+1print @suend

declare @suffix varchar(1000)declare @sql varchar(2000) --这里定义了一个变量select @suffix = CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112)set @sql="select * from test_" + @suffix + "" --需要指定动态sqlexec (@sql) --这句是执行

python的String是这么用吗？你这是定义数据表而已，根本不是执行SQL语言啊。。。。

sql="createtable"+tableName+"("+field1+"int,"+field2+"intnotnull)";JAVA了解的不多..不知copy道这样对百不对.仅供你参考,如果错度了请不要怪啊.

常量就是定值，不会变动的值，如1,2，"a","abc"变量通常指局部变量，仅当前会话有效，以@符号开头的，可以存储不同值的一种占位符如declare @a int set @a=1 定义变量@a为int类型，并赋值为1局量说的应该是全局变量了吧，通常是以@@开头的一些系统变量如@@version显示数据库及操作系统的版本信息

"SELECT [userid], [username], [userpwd], [usertype] FROM [user] WHERE [usertype] ="" & usrt & """

declare @count int--定义一个变量 int类型set @count=1 赋值或者select @count=count(*) from 表使用的时候和平常没有区别create proc Testasdeclare @count intselect @count=count(*) from 表select @countexec Test最后select 一下就可以了

检查一下声明变量语句的位置，看对不对。

declare @@num intset @@num=1print @@numset @@num=@@num+1print @@num

把3个值赋给变量@n1?在同一时间里一个变量只能含有一个值啊。如果想要这个值 你可以 select @n1;就可以输出显示这个值了。

Adodc1.RecordSource = "select * from 表2 where " & Form4.Text5.Text & " LIKE "" & Form4.Text6.Text & "%""字段名不需要单引号。

如何将sql语句中的表名定义成变量oniaobi享溪网浇仆陵占垫报拖

对于模糊查询T-SQL有四个通配符%：包含0个或多个字符_:匹配指定；[]:指定范围[^]:排除范围对于稍复杂点的关键词搜索（比如新闻），常用的办法是在数据库中添加一个keyword字段，来配合通配符进行模糊查询或分类查询或热门关键字查询。关于复杂点的模糊查询，更好的方法是不用这些通配符来实现，而是通过js来实现（例如输入时产生搜索提示），或其他方法来作，思路是尽量少的对数据库进行操作。

没定义主键！

你可以采用拼接sql语句，比如declare @name varchar(50)="张三"declare @sql nvarchar(max)="select * from table1 where name="""+@name +"""";exec sp_executesql @sqlsql拼接后为 select * from table1 where name="张三"

"SELECT * FROM table WHERE name =" + s1

sql语句更新值为变量怎么写参考以下方法1.首先需要打开sql server 数据库。2.点击新建查询按钮,进入sql 执行界面。3.编写sql 更新语句,update tablename set name="更新" ,点击执行按钮。4.使用查询语句,检查是否更新成功,select * from tablename。

SET @val = "变量";SELECT @val;

确定set @i=4 和 set @K="计划车次" 之间不需要逗号隔开么

声明局部变量语法：DECLARE @variable_name DataType其中 variable_name为局部变量的名称，DataType为数据类型。给局部变量赋值有两种方法：1、SET @variable_name=value2、SELECT @variable_name=value两者的区别：SET赋值语句一般用于赋给变量一个指定的常量，SELECT赋值语句一般用于从表中查询出数据然后赋给变量。例如：DECLARE @count intSET @count=123PRINT @count全局变量：由于全局变量是系统定义的，我们这里只做举例。@@ERROR 最后一个T-SQL错误的错误号@@IDENTITY 最后一次插入的标识值@@LANGUAGE 当前使用的语言名称@@MAX_CONNECTIONS 可以创建的同时连接的最大数目@@SERVERNAME 本地服务器的名称@@VERSION SQL Server的版本信息

决对可以

　　熟悉Oracle SQL语法的人可能都知道在* sql文件里可以用& & & 变量名称去获取并使用变量 　　　　以scott用户 举例如下 　　在C盘的根目录下写一个SQL文件　c:sql sql　　　　select empno ename job sal from emp where deptno=[$ and sal>& ]　　　　在SQL*PLUS下带参数调用 c:sql sql　　　　SQL> c:sql sql 　　　　输入被截为 个字符　　原值　　 :　select empno ename job sal from emp where deptno=& and sal>& 　　新值　　 :　select empno ename job sal from emp where deptno= and sal> 　　　　EMPNO ENAME　　　JOB　　　　　　　SAL　　 　　 SMITH　　　CLERK　　　　　 　　 JONES　　　MANAGER　　　　 　　 SCOTT　　　ANALYST　　　　 　　　　SQL> c:sql sql 　　　　输入被截为 个字符　　原值　　 :　select empno ename job sal from emp where deptno=& and sal>& 　　新值　　 :　select empno ename job sal from emp where deptno= and sal> 　　　　EMPNO ENAME　　　JOB　　　　　　　SAL　　 　　 CLARK　　　MANAGER　　　　 　　 KING　　　 PRESIDENT　　　 　　　　但是这种获取并使用变量的方法不太方便 变量名必须按出现的顺序以 来命名 相同变量也要传递多次 还有一定的数量限制 　　　　有时我们要获取系统内已有的参数或者固定格式的系统时间 就要采取另一种方法 　　　　比如以system用户 查看数据库物理文件的详细信息　c:sql sql　　　　column db_block_size new_value blksz noprint;　　select value db_block_size from v$parameter where name= db_block_size ;　　　　column tablespace_name format A ;　　column file_name format A ;　　set linesize ;　　select file_name round(bytes/( * ) ) as total_space autoextensible 　　increment_by*&blksz/( * ) as increment maxbytes/( * ) as maxsize　　from dba_data_files order by tablespace_name;　　　　说明 column db_block_size new_value blksz noprint;　　　　把查询出来的db_block_size赋值到变量blksz 这样出现多次的&blksz变量都可以被一个系统内已有的参数值所替换 　　　　类似的 可采用如下的方法获取固定格式的系统时间:　　　　比如查询前一天订单的数量 并生成操作系统下的文件　　c:sql sql　　　　column yesterday new_value checkdate noprint;　　select to_char(sysdate yyyy mm dd ) yesterday from dual;　　　　spool c:[$checkdate txt]　　　　select count(*) from orders　　where ordertime>=to_date( &checkdate yyyy mm dd )　　and ordertime<to_date( [$checkdate yyyy mm dd )+ ]　　　　spool off; lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17890

多1楼传入多麻烦，万一存储的参数很多，还要用写语句。可以考虑在存储过程中定义成字符串得出想要的@name不就好了

建议用prepare statement的用法。（直接拼接字符串肯定会有安全问题）更多信息请参考：http://technet.microsoft.com/zh-cn/ms403274(SQL.90).aspx

集合：是具有相同定义的元素的聚合。Oracle有两种类型的集合：可变长数组（VARRAY）：可以有任意数量的元素，但必须预先定义限制值。嵌套表：视为表中之表，可以有任意数量的元素，不需要预先定义限制值。在PL/SQL中是没有数组(Array)概念的。但是如果程序员想用Array的话，就得变通一下，用TYPE 和Table of Record来代替多维数组，一样挺好用的。emp_type 就好象一个table 中的一条record 一样，里面有id, name,gender等。emp_type_array 象个table, 里面含有一条条这样的record (emp_type)，就象多维数组一样。--单维数组DECLARETYPE emp_ssn_array IS TABLE OF NUMBERINDEX BY BINARY_INTEGER;best_employees emp_ssn_array;worst_employees emp_ssn_array;BEGINbest_employees(1) := "123456";best_employees(2) := "888888";worst_employees(1) := "222222";worst_employees(2) := "666666";FOR i IN 1..best_employees.count LOOPDBMS_OUTPUT.PUT_LINE("i="|| i || ", best_employees= " ||best_employees(i)|| ", worst_employees= " ||worst_employees(i));END LOOP;END;--多维数组DECLARETYPE emp_type IS RECORD( emp_id employee_table.emp_id%TYPE,emp_name employee_table.emp_name%TYPE,emp_gender employee_table.emp_gender%TYPE );TYPE emp_type_array IS TABLE OF emp_type INDEX BY BINARY_INTEGER;emp_rec_array emp_type_array;emp_rec emp_type;BEGINemp_rec.emp_id := 300000000;emp_rec.emp_name := "Barbara";emp_rec.emp_gender := "Female";emp_rec_array(1) := emp_rec;emp_rec.emp_id := 300000008;emp_rec.emp_name := "Rick";emp_rec.emp_gender := "Male";emp_rec_array(2) := emp_rec;FOR i IN 1..emp_rec_array.count LOOPDBMS_OUTPUT.PUT_LINE("i="||i||", emp_id ="||emp_rec_array(i).emp_id||", emp_name ="||emp_rec_array(i).emp_name||", emp_gender = "||emp_rec_array(i).emp_gender);END LOOP; END;-------------- Result --------------i=1, emp_id =300000000, emp_name =Barbara, emp_gender = Femalei=2, emp_id =300000008, emp_name =Rick, emp_gender = Male

declare @变量名 数据类型字符型的：declare @变量名 数据类型(数据长度)

可以，你可以使用预处理语句啊！

你把那变量格式改成"aaa,bbb,ccc";