XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计值
绝对代际流动性的长期演变
图 1：上图）28 个实证 copula 中相对流动性测度的比较（ρ 是每两个相对流动性测度之间的皮尔逊相关系数。所有情况下，相关值的标准误差均低于 0.01。）；下图）copula 变化对美国绝对代际流动性的影响。绝对流动性是使用 Chetty 等人（2017 年）中使用的边际分布和丹麦、芬兰、德国、挪威、瑞典、英国和美国的 28 个实证 copula 估计的。灰色阴影区域是各种绝对流动性估计值所覆盖的区域。灰色曲线是每年所有 28 个估计值的算术平均值。黑色圆圈是 Chetty 等人（2017 年）报告的估计值。
2022-ilp-report.pdf
读者应在解释或使用本报告中的EX POST或EX ANTE列中的估计的MW值时谨慎行事。事后估计反映了在特定时间段内和实际天气条件下发生的历史性事件，由活动当天参加的客户组合。ex ante预测会说明未包含在事后估算中的变量，例如归一化天气条件，预期的客户组合，一天中发生的预期时间发生了哪些事件，预期的一周发生了哪些事件以及其他较小的效果等。预报反映了预测影响估计值，如果在系统的高峰日同时调用所有DR程序，则基于1英寸2（正常）天气条件，在特定DR计划的操作季节中下午4点至晚上9点之间进行预测估计值。在任何一种情况下，本报告中的MW估计值与根据决定08-04-050的PG＆E年度4月份合规提交的估计以及可能提供给其他机构的报告文件的估计有所不同。Caiso，FERC，NERC等。PG＆E在每月ILP报告中发现的 MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。
医疗基线计划申请部分A
读者应在解释或使用本报告中的EX POST或EX ANTE列中的估计的MW值时谨慎行事。事后估计反映了在特定时间段内和实际天气条件下发生的历史性事件，由活动当天参加的客户组合。ex ante预测会说明未包含在事后估算中的变量，例如归一化天气条件，预期的客户组合，一天中发生的预期时间发生了哪些事件，预期的一周发生了哪些事件以及其他较小的效果等。预报反映了预测影响估计值，如果在系统的高峰日同时调用所有DR程序，则基于1英寸2（正常）天气条件，在特定DR计划的操作季节中下午4点至晚上9点之间进行预测估计值。在任何一种情况下，本报告中的MW估计值与根据决定08-04-050的PG＆E年度4月份合规申请提交的估计，以及可能提供给其他机构的报告文件，例如Caiso，FERC，NERC等。PG＆E在每月ILP报告中发现的 MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。
备用电力系统的分布式能源 (DER) 可靠性
很多时候，设施和校园都无法正确量化其备用电源系统的可靠性。人们认为 DER 是 100% 可靠的，唯一需要担心的是燃料的可用性。这种假设可能会导致备用系统的可靠性估计出现严重错误，尤其是对于长时间停电的情况。本报告提供了一组关于应急柴油发电机 (EDG)、天然气主发电机和热电联产 (CHP) 原动机、太阳能光伏 (PV)、风力涡轮机和锂离子电池储能系统 (BESS) 可靠性的估计值。这些估计值来自可用的经验数据，并在需要时通过建模结果进行补充。这些可靠性估计值是针对 DER 在电网停电期间提供电力的能力，停电时间从一小时到两周不等。
预算2024-倡议摘要
拨款的估计为议会提供有关政府计划在即将到来的财政年度招致的费用和资本支出的信息。估计值涵盖了即将到来的财政年度的所有现有基准支出和新的预算支出决策。估计值分为九册，可以参考以支持投票信息。相关的拨款分组为投票（例如，投票健康包括卫生部管理的所有与健康相关的拨款）。
儿童认知储备发展的建模
目的：使用残差指数法纵向建模神经多样性儿童样本中的认知储备 (CR)，并测试该指数的标准和结构有效性。方法：参与者为 N = 115 名基线年龄为 9.5 – 13 岁的儿童（M 年龄 = 10.48 岁，SD 年龄 = 0.61），其中 n = 43 (37.4%) 符合 ADHD 标准。CR 指数表示 WASI 矩阵推理分数的方差，无法通过基于 MRI 的大脑变量（双侧海马体积、总灰质体积和总白质低强度体积）或人口统计学数据（年龄和性别）解释。结果：基线时，CR 指数可预测数学计算能力（估计值 = 0.50，SE = 0.07，p < .001）和单词阅读能力（估计值 = 0.26，SE = 0.10，p = .012）。纵向来看，CR 随时间的变化与数学计算能力的变化无关（估计值 = − 0.02，SE = 0.03，p < .513），但可预测单词阅读能力的变化（估计值 = 0.10，SE = 0.03，p < .001）。还发现 CR 的变化可以调节单词阅读能力变化与白质低信号体积之间的关系（估计值 = 0.10，SE = 0.05，p = . 045）。结论：该 CR 指数的标准效度证据令人鼓舞，但有些混杂，而结构效度则通过 CR、大脑和单词阅读能力之间的相互作用得到证明。通过仔细选择儿科样本的大脑变量来优化 CR 指数，未来的研究将受益匪浅。
评估英格兰首剂 COVID-19 疫苗对死亡率的有效性：一项准实验研究
研究背景 本研究之前的证据 我们在 PubMed 上搜索了有关 COVID-19 疫苗接种对死亡风险的“现实世界”有效性的研究，使用术语包括“COVID-19”、“疫苗有效性”、“死亡率”和“死亡”。 关于这个主题的相关已发表研究报告，疫苗有效性估计值对死亡风险的范围从 64.2% 到 98.7%，在接种疫苗后的不同时间内不等。 所有这些都是观察性研究，因此可能受到未测量的混杂因素造成的偏差。 我们发现没有研究使用不连续回归设计等准实验方法（不受未测量的混杂因素偏差的影响）来计算 COVID-19 疫苗接种对 COVID-19 死亡风险或住院或感染等其他结果的有效性。 本研究的附加价值 基于观察数据对疫苗有效性的估计可能会因未测量的混杂因素而产生偏差。本研究采用不连续回归设计来估计疫苗有效性，利用了英国的疫苗接种运动是按照年龄优先群体开展的这一事实。这使得能够计算出 COVID-19 疫苗对抗死亡风险有效性的无偏估计值。疫苗有效性估计值为 70.5%（95% CI 18.2 – 117.7），与之前公布的估计值相似，因此表明这些估计值没有受到未测量的混杂因素的显著影响，并证实了 COVID-19 疫苗对抗 COVID-19 死亡风险的有效性。所有现有证据的含义获得 COVID-19 疫苗有效性的无偏估计对于制定解除 COVID-19 相关措施的政策至关重要。不连续回归设计提供了信心，即现有的观察性研究估计值不太可能受到未测量的混杂因素的显著影响。
密西西比州和学校员工的生活和健康......
由于以下因素，未来的精算测量结果可能与本报告中提出的当前测量结果存在很大差异：退休人员团体福利计划的经验与假设预期的不同；假设发生变化；这些测量方法的自然运作中预期的增加或减少（例如摊销期结束或根据计划的资金状况而产生的额外成本或缴费要求）；以及退休人员团体福利计划条款或适用法律的变化。退休人员团体福利模型必然依赖于近似值和估计值的使用，并且对这些近似值和估计值的变化很敏感。这些近似值和估计值的微小变化可能会导致精算测量结果发生重大变化。由于这些因素的潜在影响超出了财务报告要求的范围，因此本文未提供对结果范围的分析。本报告未考虑所有可能的情况。
县经济概况 - 密西西比州克莱县
密西西比县经济概况数据关键 数据首字母缩略词和缩写 ACS — 美国社区调查（所有 ACS 变量均采用 5 年估计值）。可通过 hƩps://data.census.gov 访问数据；使用高级搜索功能。 SAIPE — 小区域收入和贫困估计值。hƩps://www.census.gov/programs‐surveys/saipe.html BEA — 经济分析局。hƩps://www.bea.gov/data/by‐place‐county‐metro‐local BLS — 劳工统计局。hƩps://bls.gov/lau/#tables Emsi — 专有数据软件公司。hƩps://www.economicmodeling.com 县商业模式 — 可通过 hƩps://data.census.gov 访问数据；使用高级搜索功能。 2021 年总人口 数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计数据（表 S0101）。该表描述了县、州和国家层面的人口情况。hƩps://data.census.gov 2017 年至 2021 年总人口变化百分比 数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计数据（表 S0101）。该表描述了县、州和国家层面的人口情况。 hƩps://data.census.gov 2021 年非白人人口百分比 数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计数据（表 B02001）。本表按种族列出了县、州和国家各级的人口情况。hƩps://data.census.gov 2021 年 64 岁以上人口百分比 数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计数据（表 B01001）。本表按年龄和性别列出了县、州和国家各级的人口情况。 hƩps://data.census.gov 贫困人口百分比，2021 年估计值 数据来自基于模型的小区域收入和贫困估计 (SAIPE)，针对学区、县和州。 hƩps://www.census.gov/programs‐surveys/saipe/data.html 18 岁以下贫困人口占总人口的百分比，2021 年估计值 数据来自基于模型的小区域收入和贫困估计 (SAIPE)，针对学区、县和州。 hƩps://www.census.gov/programs‐surveys/saipe/data.html 2021 年估计值中拥有高中文凭、GED 或以上学历的 25 岁及以上人口百分比 数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计值（表 S1501）。该表按性别分列县、州和国家级 18 岁及以上人口的教育水平。hƩps://data.census.gov 2021 年估计值中拥有学士学位或以上学历的 25 岁及以上人口百分比 数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计值（表 S1501）。该表格按性别列出了县、州和国家各级 18 岁及以上人口的教育水平。hƩps://data.census.gov 平均通勤时间（针对不在家工作的人），2021 年估计值数据来自 2017 年至 2021 年美国社区调查 5 年估计值（表 S0801）。该表格按性别列出了县、州和国家各级 16 岁及以上工人的通勤特征。hƩps://data.census.gov 失业率，2021 年年均数据来自劳工统计局地方失业统计（按县划分的劳动力数据）。hƩp://bls.gov/lau/#tables
COVID-19疫苗接种统计
国家统计（ONS）估计值或直接从NIMS系统中得出的人群。ONS估计是最新和最佳的总人口估计值，用于近似国家，地区，综合护理系统（ICS） /可持续性转化伙伴关系（STP）和临床调试小组（CCG）地理位置的疫苗摄取。必要时，这些人群是从小面积（较低的超级输出区域）绘制到的，按年龄段估算居民人群。