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生物统计学（BST）
BST 252 — 生物统计学高级主题（4 个单元）课程描述：从以下类别中选择生物统计学方法和模型：遗传学、生物信息学和基因组学；纵向或功能数据；临床试验和实验设计；环境数据分析；剂量反应、营养和毒理学；生存分析；观察性研究和流行病学；生物统计学中的计算机密集型或贝叶斯方法。先决条件：BST 222；BST 223。学习活动：讲座 3 小时，讨论/实验室 1 小时。重修学分：如果主题不同，经导师同意，可以重修。交叉列表：STA 252。评分模式：字母。
EO数据在农业统计中的操作应用
关键里程碑：•2017年：发表了有关EO数据使用的基础指南（“卫星图像和地理空间数据任务团队报告”）。•2020年：重组导致联合任务团队（UN-CEBD/UN-CEAG）将EO应用程序与更广泛的粮食安全和农业统计的优先级保持一致。
提高英格兰和威尔士警方记录犯罪统计数据质量的行动计划
为了加强对警察部队数据质量的监督，内政部对各警察部队进行了一项调查，以记录各警察部队使用的犯罪记录 IT 系统和流程。内政部将选择一组警察部队来代表现有的所有系统和流程，并进行深入的跟踪，以确定和记录每个 IT 系统的主要优势和局限性以及对数据质量的影响。与使用的各种 IT 系统相关的信息将于 2025 年 7 月在 ONS 犯罪统计用户指南中发布。这些信息将每年更新一次。
通过磁通量附着实现量子统计嬗变
1. 简介................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2. 计算浮现势....................................................................................................................................................................................................................13 2.1. 符号....................................................................................................................................................................................................................................................................13 2.2. 使用配分函数的表达式.................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................................................. 14 2.3. 积分表达式....................................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. . ... 24 4. 对新出现的潜力的估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................37 5.2. 等价收费的情况....................................................................................................................................................................38 5.3. 等价收费的情况....................................................................................................................................................................................38 . ....................................................................39 附录 A. 定理 1.4 的证明.......................................................................................................................................................................43
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。
合成数据
覆盖的储罐形成天然的外壳。随着覆盖物的吸收增加，将向下调整结构店的百分比。实施自然地壳覆盖的排放因子，导致整个时间表中农业部门的N2O排放量的增加很小。•更新的建模假设，用于估算有机肥料的土地分配以解释监管变化的排放。在威尔士，在2021年引入了一项新政策，在该政策中，必须在24小时内将有机肥料（泥浆，消化料和家禽粪便）应用于裸露的土壤或茬，除非使用低排放的泥浆传播设备（Lesse）13。在苏格兰，在2023年提出了一项新政策，其中应使用Lesse 14应用承包商或大型牛和养猪场应用的所有液体消化物以及泥浆。此外，在收到其他活动数据的情况下，已经修订了北爱尔兰的Lisse吸收的假设。•更新的建模假设，用于估算地面储罐中泥浆存储的排放，以说明北爱尔兰的监管变化，要求所有新的泥浆商店覆盖15。相应地，已经修改了覆盖物作为缓解措施的假设。
大学统计 2022/2023
2012 年《大学法》授权大学教育委员会 (CUE) 通过促进大学教育的目标来监督大学教育。该法第 5 (k) 条规定，委员会有义务收集、分析、维护和传播大学数据。在这方面，委员会每年从大学收集指定参数的数据。准确可靠的数据对于规划、资源分配、决策和制定政策至关重要。因此，委员会有责任坚定不移地收集准确、有效和可靠的数据。此外，收集的数据应保存在安全的数据库中。数据经过验证后，将通过 CUE 网站等各种渠道发布和传播，以便所有利益相关者都可以访问。这将促进政策制定和预测的和谐，因为数据将来自共同的来源，从而最大限度地减少有关大学部门的报告中存在的差异。服务的提供和项目的实施也将更加高效。值得注意的是，大学勉强接受了使用大学教育管理系统 (UEMIS) 来提交数据。这令人鼓舞，我们相信，未来提交数据的请求将得到及时响应，不会出现过去出现的延迟。我们还希望，在发出请求时，某些领域尚未提供的数据将得到提供。
isatis.neo：使地统计学可访问
An integrated and user-friendly application for Exploratory Data Analysis enables the fast computation and display of various statistics (i.e., histograms, box plots, cross-plots, swath plots, probability plots, H- scatter plots), variograms, variogram maps, Gaussian transforms, and theoretical grade-tonnage curves just by simple drag and drop of variables.用户对Kriging或仿真所需的所有输入（变量图模型，平稳性选项，变形功能）都存储在一个专用对象中。它可以保证一致性，并使进一步的参数设置更加简单。
利用人工智能收集、生成和分析国家统计数据：有哪些好处和成本？
将原始数据处理成信息是数字化转型战略的核心 (Klimczak & Fryczak, 2022)。公共部门、企业和个人产生的数据量正在以没有技术进步就无法处理的速度增长 (Yung, Wesley et al., 2018)。此外，组织核心数据驱动战略的必要性迫使采用由人工智能 (AI) 技术驱动的机器密集型和自动化战略 (Chu & Poirier, 2015; UNECE, 2021; Yung, Wesley et al., 2018)。预计人工智能工具的进步和支持人工智能的技术更实惠的成本将对组织中广泛使用的人工智能产生更大的影响。先前的研究表明，组织的努力未能参与支持广泛采用人工智能的核心实践 (Fountaine et al., 2019)。
费米子和玻色子以外的粒子交换统计
人们普遍认为，量子力学中只有两种类型的粒子交换统计数据，即费米子和玻色子，二维中的任意子除外 1–5 。原则上，第二种例外被称为准统计数据，它延伸到二维之外，曾被视为 6 但被认为在物理上等同于费米子和玻色子 7–9 。本文我们表明，物理系统中可以存在与费米子或玻色子都不等价的非平凡准统计数据。这些新型全同粒子遵循广义不相容原理，从而产生不同于任何自由费米子和玻色子的奇异自由粒子热力学。我们通过开发准粒子的第二种量化来制定我们的理论，该量化自然包括完全可解的非相互作用理论并结合局部性等物理约束。然后，我们构建了一维和二维的精确可解量子自旋模型系列，其中自由准粒子以准粒子激发的形式出现，它们的交换统计数据可以在物理上观察到，并且与费米子和玻色子明显不同。这表明凝聚态系统中可能存在一种新型准粒子，而且从更推测的角度来看，可能存在以前未考虑过的基本粒子类型。