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World File Search System抽样误差
当前人口调查，2022 年 11 月投票...
参考资料：当前人口调查，2022 年 11 月：投票和登记补充技术文档。文档包含此摘要、问卷传真和文件的记录布局。每个文件订单附有一份副本。可以从华盛顿特区 20233 人口普查局客户服务中心营销服务办公室获取其他副本。美国人口普查局。当前人口调查设计和方法（技术论文 77）详细描述了所使用的样本设计和调查程序以及估计的准确性和抽样误差。大多数公共图书馆或联邦存储图书馆应提供参考副本。有关当前人口调查和其他人口普查局数据产品的信息，请务必按主题或按人口普查局主页上的调查/计划浏览（www.census.gov/），您可以在其中搜索我们的知识库并提交问题。文件可用性：您可以从我们的网站 https://www.census.gov/programs-surveys/cps/data.html 下载文件。
当前人口调查，2022 年 11 月投票...
参考资料：当前人口调查，2022 年 11 月：投票和登记补充技术文档。文档包含此摘要、问卷传真和文件的记录布局。每个文件订单附有一份副本。可以从华盛顿特区 20233 人口普查局客户服务中心营销服务办公室获取其他副本。美国人口普查局。当前人口调查设计和方法（技术论文 77）详细描述了所使用的样本设计和调查程序以及估计的准确性和抽样误差。大多数公共图书馆或联邦存储图书馆应提供参考副本。有关当前人口调查和其他人口普查局数据产品的信息，请务必按主题或按人口普查局主页上的调查/计划浏览（www.census.gov/），您可以在其中搜索我们的知识库并提交问题。文件可用性：您可以从我们的网站 https://www.census.gov/programs-surveys/cps/data.html 下载文件。
砂矿自然植被恢复研究...
本研究的目的是确定和描述影响采矿干扰自然恢复植被演替趋势的空间和时间因素。在 67 个受砂矿开采干扰的地点，描述了年龄从 2 年到 80 年不等的植被群落。主成分分析是一种梯度分析技术，用于将场地环境变量转换为单成分分数。然后使用回归分析来分离植被模式的决定因素。场地环境条件的影响解释了总植被覆盖变化的 48.8%，8.2% 的变化由场地年龄解释，43.0% 由其他残差因素解释。这些残差可能包括相邻植被区域的影响、侵蚀导致的土壤运动、气候变化、抽样误差和机会。一旦将场地年龄和残差因素的混杂效应分开，植被覆盖和场地条件就会显著相关。土壤水分、土壤大孔隙空间和坡度角是主要的环境影响因素。该信息用于确定现有矿场废弃后可能留下的状况，以促进最佳的自然植被恢复。
Emily Tarsell，LCPC，LCPAT
来信 Silvia de Sanjosé* [1] 最近发表的社论从多个角度来看都是有问题的。主要是，它试图将一个复杂的问题描绘成一个简单的二分法，即所谓不合理的“反 HPV 疫苗行动主义”与所谓的绝对科学之间的简单二分法，而后者大概已经为 HPV 疫苗的安全性和有效性提供了无可争辩的证据。尽管存在许多毫无根据的过早乐观情绪，但事实是 HPV 疫苗迄今为止尚未预防一例宫颈癌（更不用说宫颈癌死亡了）。相反，临床试验表明，HPV 疫苗可以预防一些与 HPV-16 和 HPV-18 感染相关的癌前 CIN 2/3 病变，无论疫苗接种状况如何，其中很大一部分都会自发消退 [2-4]。例如，在 13 至 24 岁的青少年女性中，38% 的 CIN 2 在一年后消退，63% 在两年后消退，68% 在三年后消退 [5]。此外，由于误分类率高、观察者内和观察者间诊断重复性差以及回归率高，CIN 2 作为癌症前兆的有效性值得怀疑 [6-9]。根据 Castle 等人的研究 [7]，CIN 2 是所有组织病理学诊断中重复性最差的，可能部分反映了抽样误差。而 CIN 3 是癌症更可靠的标志
2024 年 12 月制造商出货量、库存和订单月度完整报告
数据根据季节性变化进行了调整，但未根据价格变化进行了调整。本次调查的统计意义无法衡量。制造商的出货量、库存和订单估计数不是基于概率样本，因此无法测量这些估计数的抽样误差，也无法计算置信区间。资料来源：美国人口普查局，制造商的出货量、库存和订单，2025 年 2 月 4 日。摘要美国人口普查局今天报告称，12 月份制成品新订单连续五个月下降，减少 52 亿美元或 0.9%，至 5785 亿美元。此前 11 月份下降了 0.8%。出货量连续两个月增长，增加 37 亿美元或 0.6%，至 5897 亿美元。此前 11 月增长了 0.1%。未完成订单在连续五个月增加后下降，减少 64 亿美元或 0.5%，至 13963 亿美元。此前 11 月增长了 0.2%。未完成订单与出货量之比为 6.93，低于 11 月份的 7.06。库存连续两个月上涨，增加 33 亿美元，即 0.4%，至 8632 亿美元。11 月份的库存与出货量之比为 0.4%。库存与出货量之比为 1.46，低于 11 月份的 1.47。
根据通用航空飞行员总飞行小时数预测事故率
保罗·克雷格 (Paul Craig) 在其 2001 年出版的书《杀戮地带》中提出了通用航空 (GA) 飞行员死亡与相对飞行经验（总飞行小时数，或 TFH）有关的证据。因此，我们要问，是否存在一个 TFH 范围，在该范围内 GA 飞行员面临的风险最大？更广泛地说，给定 TFH，我们能否预测飞行员事故率？许多研究人员暗中假设 GA 事故率是 TFH 的线性函数，而事实上，这种关系似乎是非线性的。这项工作探讨了基于非线性伽马的建模函数从嘈杂的 TFH 数据（随机抽样误差）预测 GA 事故率的能力。两组美国国家运输安全委员会/联邦航空管理局 (FAA) 数据，按飞行员仪表等级解析，对非仪表等级和仪表等级飞行员分别产生了 0.654 和 0.775 的加权拟合优度估计值。该模型类别可用于直接预测 GA 事故率，并可作为统计协变量在其他类型的建模中考虑飞行风险。这些模型应用于 FAA 数据后显示，相对较高风险的范围可能比最初想象的要广得多，并且可能远远超过 2,000 小时大关，然后才会稳定到基线率。
2024 年 12 月月度建筑支出
在解释本新闻稿中的统计数据变化时，请注意，季节性调整后的统计数据的月度变化通常显示出可能不规则的变动。可能需要 2 个月才能确定总体建筑的基本趋势，而特定类别的建筑则可能需要长达 8 个月的时间。本新闻稿中的统计数据是根据多个来源和调查估算的，并且受抽样变异性以及非抽样误差的影响，包括偏差和响应方差、未报告和覆盖不足。表 3 提供了标准误差的估计值。每当文本中出现诸如“2.3（±3.1%）以上”之类的陈述时，这表示实际百分比变化可能发生的范围（-0.8 到 +5.4%）。给出的所有范围都是 90% 的置信区间，仅考虑抽样变异性。如果范围不包含零，则变化具有统计意义。如果它包含零，则变化不具有统计意义；也就是说，不确定是增加了还是减少了。当月的统计数据为初步估计，可能会在随后的几个月随着更多数据的出现而进行修订。主要季节性调整组成部分的初步估计与第一次修订相比的平均绝对百分比变化如下：总建筑量为 0.88%；私人建筑量为 0.85%；公共建筑量为 2.18%。有关置信区间和抽样变异性的说明，请访问我们的网站 < www.census.gov/construction/c30/methodology.html/ >。
考虑荷电状态自调节的储能系统配置随机优化方法
摘要：近年来光伏发电发展迅速，由于其波动性和间歇性，光伏发电对电力系统的电能质量和运行产生影响。为了减轻光伏发电对电网的影响，储能系统被应用于光伏电站，基于随机优化方法的容量配置与控制策略成为重要的研究课题。然而概率分布模型精度不足，随机优化方法在控制策略中应用较少。本文提出一种考虑电池荷电状态（SoC）自调节的储能系统（ESS）配置随机优化方法。首先，为减小光伏发电典型场景发电时的抽样误差，建立光伏发电超短期预测误差的分时概率分布模型。在此基础上，针对SoC频繁达到阈值的问题，建立了基于多场景的SoC自调节模型，根据滚动的光伏功率预测对SoC进行调节；构建了储能系统随机优化配置模型，可以降低光伏不确定性对配置结果的影响。最后对提出的随机优化方法进行了验证，分时概率分布模型的拟合误差比t分布的拟合误差降低了15.61%，本文最优配置的预期收益比采用固定概率分布模型的方案高8.86%，比不考虑随机优化方法的方案高16.87%。
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。
量子顺序采样器.pdf - 城市研究在线
决策理论中最重要的挑战之一是如何将贝叶斯理论的规范预期与概率推理中常见的明显谬误相协调。最近，贝叶斯模型受到这样的见解的推动，即明显的谬误是由于估计（贝叶斯）概率的抽样误差或偏差造成的。解释明显谬误的另一种方法是调用不同的概率规则，特别是量子理论中的概率规则。可以说，量子认知模型为大量发现提供了更统一的解释，从基线经典视角来看，这些发现是有问题的。这项工作解决了两个主要的相应理论挑战：首先，需要一个结合贝叶斯和量子影响的框架，认识到人类行为中存在两者的证据。其次，有经验证据超越了任何当前的贝叶斯和量子模型。我们开发了一个概率推理模型，无缝集成了贝叶斯和量子推理模型，并通过顺序采样过程进行了增强，将主观概率估计映射到可观察的反应。我们的模型称为量子顺序采样器，它与目前领先的贝叶斯模型贝叶斯采样器 (Zhu、Sanborn 和 Chater，2020) 进行了比较，使用了一项新实验，产生了迄今为止概率推理中最大的数据集之一。量子顺序采样器包含几个新组件，我们认为这些组件为概率推理提供了一种理论上更准确的方法。此外，我们的实证测试揭示了一种新的、令人惊讶的系统性概率高估。