在Hive SQL中，可以使用子查询和聚合函数来查询所有商品中价格大于平均价格的记录。以下是一个示例查询：
SELECT *FROM your_tableWHERE price > (SELECT AVG(price) FROM your_table);
请将"your_table"替换为实际的表名，并确保该表包含一个名为"price"的列用于存储商品价格。这个查询将返回所有价格大于平均价格的商品记录。
CDA131646
2023-08-24
样本量我觉得应该够吧，我用的是城市面板数据，然后具体设计的话主要是改变了
gen treat2 = (_merge == 3)
gen period = (year >= policy_year)
这一段，改变处理组就只用上面依据，改变时间就只用下面一句，两个都改变的话我就都用了。结果图就像上面一样，不知道为什么下面的坐标和上面点的分布都非常奇怪
板栗番薯
2023-08-14
安慰剂检验是一种常见的研究设计，用于评估新药物或治疗方法的有效性。在这种设计中，研究参与者被随机分配到接受实际治疗或安慰剂（无治疗效果的虚假药物）的组别，以比较两组之间的治疗效果差异。
如果你觉得改变政策实施时间的安慰剂检验的结果图与平常看到的不同，可能有几个原因：
样本量较小：安慰剂检验需要足够的样本量来得出可靠的结果。如果样本量较小，结果可能不够稳定或具有统计学意义。
不寻常的数据分布：结果图可能显示了不寻常的数据分布，这可能是由于样本特征、数据收集方法或其他因素引起的。这可能导致结果与平常看到的安慰剂检验结果有所不同。
实验设计问题：结果图可能反映了实验设计的一些问题，如随机分配不均匀、干扰因素的存在或实施过程中的偏差。这些问题可能影响结果的准确性和可解释性。
为了更好地理解你所描述的情况，我建议你提供更多关于结果图的详细信息，例如数据分布、样本量和实验设计。这样我可以更具体地帮助你分析结果图的奇怪之处。
板栗番薯
2023-08-14
安慰剂检验是一种用于评估药物疗效的研究设计。在这种设计中，参与者被随机分配到接受药物治疗或接受安慰剂（即无活性成分的虚假治疗）的组别中。安慰剂通常是一种外观和口感与实际药物相似的物质，但没有治疗效果。
安慰剂检验的目的是评估药物的特定效应是否超过了安慰剂效应。通过与安慰剂组别进行比较，研究人员可以确定药物治疗是否真正有效。
在安慰剂检验中，参与者通常不知道他们接受的是药物治疗还是安慰剂，这被称为"双盲"设计。双盲设计可以减少主观偏见的影响，确保研究结果的可靠性。
安慰剂检验在药物研究中起着重要的作用，它可以帮助确定药物的治疗效果是否超过了自然病程或心理效应。这种设计也被广泛应用于评估其他治疗干预的疗效，如手术、心理疗法等。
板栗番薯
2023-08-14
如果是用anaconda安装的 可以试试 conda install
cainiaofei
2023-08-02
如果前面的库安装和配置，都成功了，但是启动jupyter notebook之后就是不会出现nbextensions选项卡，可以重启电脑再启动jupyter notebook试试，实在不行，重启第二次。
ermutuxia
2023-07-28
大佬，我也是，整懵逼了，怎么解决？
CDA100863
2023-07-26
应该是直接删掉那个空文件夹就行，因为软件已经卸载，只是剩了一个空文件夹
shauna570392
2023-07-18
在Excel中，如果原表格存在单元格合并，可能会导致透视表不准确。这是因为透视表依赖于数据的结构来生成汇总和计算。
有两种方法可以解决这个问题：
解除单元格合并：首先，你可以解除原表格中的单元格合并。选择合并的单元格，然后右键单击并选择"取消合并单元格"选项。这样做会恢复原始数据的结构，使透视表能够正确地分析和计算数据。
使用多级透视表：如果你需要保留单元格合并，可以尝试使用多级透视表来获取更准确的结果。在创建透视表时，将需要分析的字段放置在正确的行和列区域，并使用多个字段进行汇总和筛选。这样可以更精确地计算合并单元格中的数据。
无论哪种方法，最好在插入透视表之前对原数据进行备份，以防出现意外情况。
ermutuxia
2023-07-03
