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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
统计评论-Palforzia
申请人Aimmune Therapeutics提交了Palforzia [Peanut（Arachis hypogaea）过敏原粉末DNFP]的生物制剂申请书（BLA）125696。此提交也是为了满足根据PALFORZIA的《儿科研究公平法》（PREA）建立的销售后要求（PMR）。PMR＃1：在PREA下递延儿科研究，以缓解包括过敏反应，包括过敏反应，这可能是在1至3岁的儿科患者中意外暴露于花生的情况下发生的。根据研究ARC005的结果，申请人提出的标签更改将Palforzia®的年龄指示扩展到1至3岁的患者。研究ARC005是3阶段，随机，双盲，安慰剂对照研究，评估了AR101在1至3岁之间的花生过敏儿童中的疗效和安全性。主要疗效分析是评估耐受至少600毫克花生蛋白（1043 mg累积）的受试者的比例，而在出口双盲，安慰剂对照食品挑战（DBPCFC）下，耐受的受试者的比例不超过轻度症状（DBPCFC）。，脱敏反应率为73.5％（95％CI：63.6，81.9），而48位接受安慰剂的受试者则为6.3％（95％CI：1.3，17.2）。治疗差异（AR101-SPEANBO）为67.2％（95％CI：50.0，84.5），下限95％CI超过了预先指定的边缘15％。满足了研究成功标准。总体而言，AR101组的受试者中有75.5％，安慰剂组中有58.3％的受试者发生了一个或多个与治疗相关的不良事件。最常见的与治疗相关的不良事件类别是皮肤和皮下组织障碍（49.0％AR101，37.5％安慰剂），GI疾病（45.9％AR101，20.8％安慰剂）以及呼吸，呼吸，胸腔和纵隔疾病（34.7％AR101，25.01，25.0.0.0％0％）。肾上腺素由13个事件的11（11.2％）AR101治疗的受试者和4个事件的2（4.2％）安慰剂治疗的受试者使用。在8名受试者中总共报告了9个严重的不良事件（6个AR101，6.1％； 2个安慰剂，4.2％）。研究人员没有考虑与研究治疗有关。在这项研究中没有受试者死亡。与安慰剂受试者相比，接受AR101的受试者的比例较高，患有治疗相关的AE，使用肾上腺素，SAE等。尽管如此，产品的总体安全概况似乎并未呈现主要的安全信号。我将临床审稿人推迟以进行进一步考虑。总而言之，第三阶段研究ARC005达到了预先指定的统计成功阈值。产品的总体安全概况似乎没有提出主要的安全问题。因此，我建议批准拟议指示的申请。
2024 |第73版 - 世界能源统计评论
北半球和南半球之间的对比非常鲜明。全球南部的原始能源的消费首先超过了2014年全球北部的消费。在2023年，它占消耗总能源的56％，并增长了全球平均值的两倍。亚太地区造成了全球南方需求的85％（占全球需求的47％），中国，印度，印度尼西亚，日本和韩国占主导地位。虽然南美洲和亚太地区的增长率高于全球平均水平，但非洲的总需求在2023年下降了0.4％，电力消耗量保持平坦。北美和欧洲的电力需求分别下降了-1％和-2％。在这些地区，尤其是能源效率法规，节能照明和不断变化的消费者习惯的越来越多地影响了电力。
2024 年公共支出统计分析
NHS England - 部门支出限额，2019-20 至 2024-25 16 表 1.1 2019-20 至 2024-25 总管理支出 17 表 1.2 2019-20 至 2024-25 实际管理支出总额 18 表 1.3 2019-20 至 2024-25 资源预算 19 表 1.4 2019-20 至 2024-25 实际资源预算 20 表 1.5 2019-20 至 2024-25 不包括折旧的资源 DEL 21 表 1.6 2019-20 至 2024-25 不包括折旧的实际资源 DEL 22 表 1.7 行政预算， 2019-20 至 2024-25 年度 23 表 1.7a 2019-20 至 2024-25 年度不包括折旧的行政预算 24 表 1.8 2019-20 至 2024-25 年度资本预算 25 表 1.8a 2019-20 至 2024-25 年度资本 DEL 中的财务交易和一般资本 26 表 1.9 2019-20 至 2024-25 年度实际资本预算 27 表 1.10 2019-20 至 2024-25 年度部门总支出限额 28 表 1.11 2019-20 至 2024-25 年度实际部门总支出限额 29 表 1.12 按部门组和其他部门划分的管理总支出2019-20 至 2024-25 年度按部门划分的总管理支出及其他实际支出 30 表 1.13 2019-20 至 2024-25 年度按部门划分的总管理支出及其他实际支出 31 表 1.14 2019-20 至 2024-25 年度的会计调整 32 表 1.15 2019-20 至 2024-25 年度按支出部门划分的总管理支出 35
对历史SEL测试数据的统计分析，以提供使用毫无限制的CMOS零件的先验风险估计
Ingle-Event Latchup（SEL）仍然是在高辐射环境中自信使用最先进的微电子的持久且困难的障碍。即使是主要在互补的金属氧化物半导体（CMOS）中未制造的部分，由于CMOS控制逻辑，输入输出（IO）等，也可能很脆弱。通过先验预测提高赔率已被证明很困难，因为在供应商，过程，功能等方面没有一致的趋势。[1-7]。用质子筛选（用于揭示常见的非破坏性单事件效应（见）[8]）通常是由于质子后坐离子的短范围和典型的SEL [9-12]的深敏感体积（SV）而无效。预测SEL易感性的困难是不幸的，因为SEL行为是高度可变的，并且可能对部分和系统可靠性构成重大威胁。大约一半的CMOS零件易感性，在这些部分中有50％可以具有破坏性[4]。sel费率在6个以上的数量级上有所不同，其中几个零件
统计审查-Everidys
AAV Adeno-Associated Virus AE Adverse Event AESI Adverse Event of Special Interest BLA Biologics License Application CI Confidence Interval DMD Duchenne Muscular Dystrophy FDA Food and Drug Administration IR Information Request ISE Integrated Summary of Efficacy ISS Integrated Summary of Safety ITT Intent-to-Treat IV Intra-Venous LSM Least Squares Mean MAR Missing At Random mITT Modified Intent-to-Treat MMRM Mixed Model for Repeated Measures MNAR Missing Not At Random MWR Meter Walk/Run NSAA North Star Ambulatory Assessment PROMIS Patient-Reported Outcomes Measurement Information System REML Restricted Maximum Likelihood SAE Serious Adverse Event SAP Statistical Analysis Plan SAS Statistical Analysis System sBLA Supplemental Biologics License Application SE Standard Error SV95C Stride Velocity 95th Centile TEAE Treatment-Emergent Adverse Event
PSNI使用力统计报告2023年4月1日
覆盖范围建议21北爱尔兰警务委员会的人权年度报告（2008年）要求PSNI“向警务委员会提供有关PSNI电子使用武力监测系统的所有类别使用的统计数据，每月六个月为基础。”该报告概述了2023年4月1日至2024年3月31日的警察使用武力的情况。涵盖2023年10月至2024年9月12日的下一份报告将于2024年12月发布。警察必须通过“使用武力报告”来记录他们部署武力策略的任何事件的细节。事件涉及多个人或官员，每个使用武力的官员都必须填写一份武力报告，并详细说明自己对武力的使用。因此，单数事件或个人可能在多次使用力报告中具有特征。在本报告的第2-9节中，一种“使用武力”是指一名官员使用涉及一个或多个人的武力。因此，报告的用途数量不等于唯一事件/事件或涉及事件的人的数量。如果一名官员将枪支指向三个人，则将其算作武力的一种用法。如果两名军官在同一事件中将枪支指向同一三人，则应完成两次使用武力报告，这将被视为两种用途。在发布时，提交2023/24的武力表格的使用中有98％已被验证，因此在最终数据集中包含。在某些情况下，该人的信息，例如在其他情况下，此类细节是该人已知或报告的。数据质量本报告第10节中的数字反映了警察记录了多少次武力，但是它没有告诉我们有多少个人经历了警察使用武力。如上所述，如果两名官员对一个人使用武力，则每个官员都会提交武力报告，并且两者都将报告该人的详细信息。年龄，性别，种族是由报告官员所感知的，因此不应将其视为与自我报告的数据一样可靠。尽一切努力确保据报道，警方对使用武力监测系统的所有使用武力发生事件，但有可能存在一些不足的情况，并且在使用这些统计数据时应考虑这一点。但是，PSNI最近实施了一种自动解决方案，该解决方案应大大减少任何不足的报道，主要是通过在需要使用武力表格时自动提示官员。基于用户参与度，信息请求和满意度调查反馈的统计用户的用户以及包括PSNI，警务委员会，媒体和学者在内的一系列用户的策略制定和策略监控，绩效监控和公共利益。可以在使用力用户指南的使用中找到完整的详细信息。PSNI统计分支欢迎有关这些统计信息的任何用户反馈，可以通过封面上的电子邮件地址提供。官方统计数据该公告是官方统计出版物，这意味着它符合官方统计的实践守则，如下所示：
针对新疗法的血小板抑制受体代理意识的统计学习模型-Centaur
一种代理意识（SOA）是对控制自己行动的控制的主观意识的经验。人类自然倾向于产生环境的预测模型并根据环境变化进行调整。SOA与预测模型的适应程度有关，例如，不足的适应性会导致低可预测性并降低环境中的SOA。因此，确定与SOA相关的预测模型的适应过程背后的机制对于理解SOA的生成过程至关重要。在当前研究的第一半部分中，我们构建了一个数学模型，其中SOA在环境的预测模型中代表了给定观察结果（感觉反馈）的可能性值，并且根据可能性值对预测模型进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即根据贝叶斯规则或随机梯度更新了预测模型。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。 在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。 按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。 在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出的结论是，基于SOA的预测模型的更新（适应）规则与随机梯度下降更好地描述了基于SOA的预测模型。
优化和机器学习中的统计物理方法
这套讲座将讨论概率模型，并专注于来自统计，机器学习和优化的问题，同时使用统计物理学的工具和技术。焦点将比实用性更大，因此您已经被警告！我们的目标是展示统计物理学的某些方法如何使我们能够为许多数学问题得出精确的答案。正如阿基米德（Archimedes）指出的那样，一旦给出了这些答案，即使它们是通过启发式方法获得的，也要严格证明它们是一项更简单的任务（但仍然是不平凡的）。在过去的几十年中，理论物理学和应用数学之间的兴趣和方法越来越多，许多统计物理学和计算机科学领域的理论和应用作品都依赖于与自旋眼镜的统计物理学的联系。本课程的目的是介绍进入这个快速发展领域所需的背景。