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Franz Schwabl-统计力学
本书涉及统计力学。它的目标是基于单个假设（微域密度矩阵的形式）对平衡系统的统计力学进行演讲，并处理非平衡现象的最重要方面。是基本面，在这里进行了尝试证明统计力学应用的广度和多样性。现代领域，例如重新归一化的群体理论，渗透，运动的随机方程及其在临界动力学中的应用。在可能的情况下首选紧凑的表现；但是，除了了解量子力学知识之外，它不需要其他辅助工具。通过包含所有数学步骤和所有中间计算的完整且详细的表示，使材料尽可能地不可思议。在每章的结尾，提供了一系列问题。可以在第一读中跳过的小节用星号标记；对于理解材料的理解并不重要的辅助计算和备注以小印刷显示。在看来很有帮助的地方，文学意思是给出的；这些绝不是完整的，但应被视为进一步阅读的动机。在每个更高级章节的末尾给出了相关教科书的列表。在第一章中，介绍了概率理论的基本概念以及分布函数和密度矩阵的特性。之后，得出了规范和大规范合奏的密度矩阵。在第2章中，介绍了熵，压力和温度等基本量化的微型集合，并在其基础上进行基础。第三章致力于热力学。在这里，通常的材料（热力学潜力，热力学定律，环状操作等）进行了处理，并特别注意相变理论，对混合物和与物理化学有关的边界区域。第4章介绍了理想量子系统的统计力学，其中包括玻色 - 因斯坦凝结，辐射场和超流体。在第5章中，对实际气体和液体进行处理（自由度的内部度，范德华方程，混合物）。第6章致力于磁性主题，包括磁相变。此外，还提出了相关现象，例如橡胶的弹性。第7章
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
新加坡的分散统计制度
和法定委员会根据《1973 年统计法》在宪报上公布，收集其管辖范围内的数据用于统计目的。其他部委和法定委员会中未在宪报上公布的 RSU 可根据其上级组织的行政法规或立法收集数据。
波斯尼亚和黑塞哥维那统计国家概况
每 1,000 名居民肥胖患病率（BMI >= 30） 每 1,000 名居民 % % 2.3 2.3 36.9 21.2 （2019 年） （2019 年） （2019 年） （2022 年） 来源：世卫组织 来源：世卫组织 来源：世卫组织 来源：世卫组织
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
轮盘马丁格尔系统的统计分析
摘要 一些赌徒使用马丁格尔或加倍策略来提高获胜机会。本文推导出马丁格尔策略的重要公式，例如分布、期望值、利润标准差、损失风险或一轮或多轮马丁格尔的预期赌注。本文介绍了使用 R 对加倍策略进行的计算机模拟研究。比较了对简单机会（红色或黑色数字、偶数或奇数以及低（1-18）或高（19-36）数字）和单个数字（直接赌注）进行恒定大小赌注加倍赌博的结果。从长远来看，由于期望值为负，损失是不可避免的。马丁格尔策略和单个数字的恒定下注策略比简单机会的恒定下注策略风险更大。然而，这种更高的风险导致短期内获得正利润的机会更高。但另一方面，风险越高，双倍下注者和单倍下注者遭受的损失要远大于固定下注者遭受的损失。 1. 简介 马丁格尔系统是轮盘赌中一种流行的下注策略：每次赌徒输掉赌注时，他都会将下一次赌注翻倍，这样最终获胜时，他的利润将等于原始赌注。然而，马丁格尔系统只有在没有赌桌限制且赌徒有无限资金的赌场中才能安全地发挥作用。这两个假设都不太可能实现。因此，马丁格尔
机器学习、神经和统计分类
分类任务出现在人类的广泛活动中。从最广泛的意义上讲，这个术语可以涵盖基于当前可用信息做出某些决策或预测的任何情况，而分类程序则是在新的情形下重复做出此类判断的某种正式方法。在本书中，我们将考虑一种更为严格的解释。我们假设问题涉及构建一个程序，该程序将应用于连续的案例序列，其中每个新案例都必须根据观察到的属性或特征分配给一组预定义的类别之一。从一组已知真实类别的数据构建分类程序也被不同地称为模式识别、鉴别或监督学习（以将其与无监督学习或从数据中推断类别的聚类相区别）。分类任务是基础的环境包括，例如，根据机器读取的邮政编码对字母进行分类的机械程序、根据财务和其他个人信息对个人进行信用状况分配以及对患者疾病进行初步诊断以便在等待最终测试结果时选择立即治疗。事实上，科学、工业
统计调查的标准和指南 | SAMHSA
第 1 部分 概念、方法和设计的开发调查规划标准 1.1：启动新调查或对现有调查进行重大修订的机构必须制定书面计划，阐明理由，包括：目标和目的；潜在用户；调查旨在告知的决策；关键的调查估计值；估计值所需的精度（例如，需要检测到的差异大小）；为决策和其他用途提供信息的制表和分析结果；相关和以前的调查；为避免与其他信息来源不必要重复而采取的步骤；用户何时以及多久需要一次数据；以及制表、机密微观数据和公共使用数据文件所需的详细程度。调查设计标准 1.2：机构必须制定调查设计，包括确定目标人群、设计抽样计划、指定数据收集工具和方法、制定切合实际的时间表和成本估算，以及使用普遍接受的统计方法（例如，可以提供抽样误差估计的概率方法）选择样本。任何非概率抽样方法（例如，截止样本或基于模型的样本）的使用都必须有统计依据，并能够测量估计误差。样本的大小和设计必须反映制表和其他数据产品所需的详细程度，以及关键估计数所需的精度。这些活动和由此产生的决策的记录都必须保存在项目文件中以供记录使用（见标准 7.3 和 7.4）。调查回复率标准 1.3：机构必须设计调查以实现最高的实际回复率，与调查用途、受访者负担和数据收集成本的重要性相称，确保调查结果代表目标人群，从而可以放心地用于决策。当单位或项目回复率或其他因素表明可能出现偏差时，必须进行无响应偏差分析。预测试调查系统标准 1.4：机构必须确保调查的所有组成部分在全面调查中按预期发挥作用，并通过对调查组成部分进行预测试或在之前成功地部署调查组成部分来控制测量误差。第 2 部分数据收集开发抽样框架标准 2.1：机构必须确保计划的抽样调查或普查的框架适合研究设计，并根据目标人群进行质量评估。
有效估计的潜在统计技术
重要性抽样是一种潜在且灵活的统计方法，可以在直接采样不切实际的情况下实现更有效的估计。通过利用提案分布来指导采样到目标分布的最相关区域，从而显着提高了计算效率。但是，需要仔细选择提案分布，需要获得准确稳定的结果。尽管具有挑战性的挑战，但采样的重要性仍然是从金融到物理优化等领域的基本技术。