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战争养老金计划统计 2022 - GOV.UK
简介 本统计公报提供了截至 2022 年 3 月 31 日的战争抚恤金计划 (WPS) 的摘要信息。WPS 为所有因服役而患病、受伤或死亡的退役人员提供无过错补偿，补偿期限为 1914 年第一次世界大战开始至 2005 年 4 月 5 日。WPS 由国防部 (MOD) 管理，所有补偿索赔均由英国退伍军人事务服务 (DBS) 管理。有关索赔资格和 WPS 索赔处理的更多信息，可在 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划页面上找到。这些统计数据是为了响应大量有关该计划下的索赔和奖励以及目前领取战争抚恤金的人数的信息请求而提供的。这些统计数据由 NHS 信托、地方政府和武装部队慈善机构等外部组织使用。本报告也在内部用于协助工作规划和政策制定。本报告先前版本中提供的所有表格均已使用 2021/22 数据更新，并作为单独的 Excel 和开放文档电子表格 (ODS) 文件在战争养老金领取者索引中提供。除了这份统计公报外，国防部还发布了年度统计数据，总结了国防部根据以下规定支付的补偿金：
不丹贸易统计（2024年第二季度）
gesers Overs，1961,9 rrcs，作为Leada 4,55,235,32），23,363,382 20：75，645,126,126,126,126,236，1，1，1，138，138，60,27，60,6,45,560,560,560,260,260,260,260,82 37,3938,341,361,3 36,64 2,75,69,6254，25,45，4085,43,393,393,13,13,39,39,36,36,46a2 78,07,07,312,120,80,80,80,80,80,80,80,80,80
武装部队赔偿计划统计数据
50% P 获赔 14% P 接受，无赔款 36% P 被拒绝 自 2018/19 年度以来，已登记的索赔获赔百分比一直保持在 50% 左右，部分原因是索赔的伤害类型发生了变化，明显低于 2011/12 年的峰值（66%）。 支出 2022/23 年因服务导致的伤害/疾病的总赔偿支出为 1.165 亿英镑。因服务导致死亡后，幸存家属的总支出为 1140 万英镑。 P 与索赔数量、结果和条件有关的数字被标记为临时数字，因为随着 3,480 件未决索赔得到清算和非真实索赔被识别，这些数字可能会发生变化。2022/23 财政年度的账目正在等待审计，将来可能会发生变化。资料来源：薪酬与养老金制度 (CAPS) 和 DBS 英国退伍军人财务团队 统计负责人：国防统计健康部副主任 Analysis-Health-PQ-FOI@mod.gov.uk 更多信息/邮件列表：Analysis-Health-PQ-FOI@mod.gov.uk 咨询新闻办公室：020 721 87907 背景质量报告 您是否愿意加入我们的联系人列表，以便我们通知您这些统计数据的更新，并在我们考虑进行更改时咨询您？您可以通过电子邮件订阅更新：Analysis-Publications@mod.gov.uk
提高统计 - 重建 - 构造 -
摘要。过去气候的定量重建是19评估气候模型如何重现气候变化的重要资源。一种广泛使用的统计20方法，用于从化石生物组合进行此类重建的方法加权21平均部分最小二乘回归（WA-PLS）。然而，已知的22个WA-PLS产生重建的趋势是压缩到用于校准的气候范围的中心的重建，可能会偏向重建的过去气候。我们通过假设：（a）相对于所考虑的气候变量，每个分类单元的理论丰度为25个单峰； （b）观察到的分类单元丰度26遵循多项式分布，其中样品的总丰度在气候上是27个不明智的； （c）在给定站点和时间的气候价值的估计使得28个观察结果最有可能，即它最大化对数可能性函数。此气候29估计值是通过将其气候公差的30反平方平方的加权分类单元丰度近似。我们通过考虑训练数据集中气候变量的频率31（FX）进一步改善方法。与WA-PLS相比，具有FX校正的TWA-PLS大大减少了压缩偏置，并基于广泛的现代花粉数据集改善了33个重建的模型性能。34
2024 El Paso记录热 - 媒体/公共统计表
气候记录已经确认，自1887年开始记录以来，2024年成为德克萨斯州埃尔帕索的最温暖的一年。这险些击败了去年的上一张记录。设定了22个新的每日记录高点，以及两个每月的记录高点和历史上最新的100度录音。2023年具有更高的温度，尤其是在夏季和秋季，2024年在高于平均水平的温度和热浪持续时间更长的情况下更加一致。
理学硕士（统计学）
项目目标 本项目旨在为有才华的学生提供一个平台，让他们能够接受该学科的高等学习，并培养他们适应社会的需求。 除了教授核心统计学科目外，学生还可以根据自己的兴趣在选择学分制下选择跨学科、学科内和基于技能的选修课。 学生还通过实践课和项目工作接受处理实际问题的培训。 作为课程的一部分，学生还将接触到各种统计软件，如 SPSS、MATLAB、SAS 和 R。 项目成果： 成功完成统计学硕士课程后，学生将能够 PO1：了解概率和统计在解决实际问题中的作用。 PO2：获得与当今科学界相关的现代统计技术知识。 PO3：说服任何科学实验都需要对数据进行系统分析。 PO4：提供实验设计和实地调查咨询。 PO5：处理任何统计软件包。 PO6：使用任何学科的合适统计工具处理现实生活中的问题，并能够在任何处理数据的行业工作。 PO7：成为具有专业倾向的统计学教师/统计学家/数据科学家，对主题有扎实的了解，并擅长通过统计方法进行知识发现。 PO8：了解统计学的基本理论和应用原理，并做好充分准备攻读博士学位或以应用统计学家的身份进入工作岗位。 PO9：向非统计学家传达关键的统计概念。 PO10：熟练使用统计软件/实用程序进行数据分析。 资格
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。