أكثر

حساب الإحصائيات البؤرية على أطراف المنطقة

حساب الإحصائيات البؤرية على أطراف المنطقة


عندما أستخدم الإحصائيات البؤرية التي تحدد المنطقة المجاورة لكل خلية معالجة لتكون دائرة نصف قطرها 800 متر (وحدات الخريطة ، وليس عدد الخلايا) ، كيف يتم حساب الإحصائيات في حواف منطقتي ، بينما يوجد في هذا الشعاع ΝoData بكسل؟ في حالتي ، اخترت أن يتم تحديد كل حي من خلال دائرة نصف قطرها 800 متر حول كل بكسل معالجة. ما أحصل عليه في الحواف هو شيء مثل "عازلة" حول منطقتي التي تساوي نصف قطر الدائرة. هل هذا طبيعي؟ كيف يتم شرح ذلك؟


نظرًا لأن هذا خاص بالبرنامج ، يجب عليك وضع علامة عليه باسم ArcGIS.

مساعدة البرامج هو صديقك. إذا نظرت إلى استخدام FocalStatistics ، فسترى أن هناك حجة "ignore_nodata" تتحكم بالضبط في ما تراقبه.

ignore_nodata - تشير إلى ما إذا كان يتم تجاهل قيم NoData من خلال الحساب الإحصائي.

البيانات - تحدد أنه في حالة وجود قيمة NoData داخل أحد الأحياء ، سيتم تجاهل قيمة NoData. سيتم استخدام الخلايا الموجودة داخل الحي والتي تحتوي على قيم بيانات فقط في تحديد قيمة الإخراج. هذا هو الافتراضي.

يحدد NODATA أنه إذا كانت أي خلية في الحي تحتوي على قيمة NoData ، فسيكون ناتج خلية المعالجة NoData. باستخدام هذا الخيار ، يعني وجود قيمة NoData أنه لا توجد معلومات كافية لتحديد القيمة الإحصائية للحي.


إحصاءات موجزة عن الحي (الإحصائيات المكانية)

يحسب إحصائيات موجزة لحقل رقمي واحد أو أكثر باستخدام الأحياء المحلية حول كل معلم. تشمل الإحصاءات المحلية المتوسط ​​(المتوسط) ، والوسيط ، والانحراف المعياري ، والمدى الرباعي ، والانحراف ، وعدم التوازن الكمي ، ويمكن ترجيح جميع الإحصائيات جغرافيًا باستخدام النواة لإعطاء تأثير أكبر للجيران الأقرب إلى السمة البؤرية. يمكن استخدام أنواع الأحياء المختلفة ، بما في ذلك نطاق المسافة وعدد الجيران وتجاور المضلع وتثليث Delaunay وملفات مصفوفة الأوزان المكانية (.swm). يتم أيضًا حساب الإحصائيات الموجزة للمسافات المجاورة لكل ميزة.


معالجة الصور MATLAB - البحث عن حافة ومساحة الصورة

كمقدمة: هذا هو سؤالي الأول - لقد بذلت قصارى جهدي لتوضيح الأمر قدر الإمكان ، لكنني أعتذر إذا كان لا يفي بالمعايير المطلوبة.

كجزء من مشروع صيفي ، ألتقط صورًا بفاصل زمني لشكل ذوبان داخلي ينمو داخل بلورة من الجليد. لكل من هذه الصور ، أود قياس محيط والمنطقة المحاطة بالشكل الذي تم تكوينه. المرتبط أدناه مثال لإحدى صوري:

الطريقة التي أحاول استخدامها هي التالية:

  1. تحميل الصورة والقص والتحويل إلى تدرج الرمادي
  2. عملية لتقليل الضوضاء
  3. ابحث عن الحافة / المحيط
  4. محاولة الانضمام إلى الحواف
  5. املأ المحيط باللون الأبيض
  6. قياس المنطقة والمحيط باستخدام دعائم المنطقة

هذا هو الكود الذي أستخدمه:

أنا أعاني في هذه المرحلة. لا تنضم الحواف تمامًا ، بغض النظر عن مدى التلاعب بعنصر الهيكلة الصرفية. ربما هناك طريقة أفضل لإكمال الحواف؟ المرتبط هو مثال على الشكل الذي يخرجه هذا الكود:

السبب في أنني أحاول الانضمام إلى الحواف هو أنه يمكنني ملء المحيط بالبكسل الأبيض ثم استخدام دعائم المنطقة لإخراج المنطقة. لقد حاولت استخدام الأمر imfill ، ولكن لا يبدو أنني ملأ المخطط التفصيلي لأن هناك عددًا كبيرًا من المناطق المظلمة التي يجب ملؤها داخل المحيط.

هل هناك طريقة أفضل للحصول على مساحة أحد هذه الأشكال الذائبة الأنسب في هذه الحالة؟

كبحث في الخلفية: يمكنني جعل هذه الطريقة تعمل من أجل صورة بسيطة تتكون من دائرة سوداء على خلفية بيضاء باستخدام الكود أدناه. ومع ذلك ، لا أعرف كيفية تحريره للتعامل مع الصور الأكثر تعقيدًا ذات الحواف الأقل تحديدًا.


المهمة والرؤية

بيان الرؤية

إجراء البحوث والتقييمات القائمة على النظام الإيكولوجي للموارد البحرية الحية ، مع التركيز على الجرف الشمالي الشرقي ، لتعزيز استعادة هذه الموارد واستدامتها على المدى الطويل ، وتوليد الفرص الاجتماعية والاقتصادية والفوائد من استخدامها.

أهداف المهمة

البحث والرصد

فهم والتنبؤ بالتغيرات التي تطرأ على النظم الإيكولوجية البحرية وأنظمتها الفرعية التي تؤثر على الموارد البحرية الحية ، ومصايد الأسماك ، والموائل ، وظروف النظام البيئي ، والإنتاجية ، وتربية الأحياء المائية ، وتوليد الفوائد الوطنية الصافية.

نصائح علمية

  • تطوير وتوفير الأساس العلمي لبرامج الإدارة التي لها إطار قائم على النظام الإيكولوجي.
  • تعزيز قدرة المجتمع على الاستجابة لظروف النظام البيئي المتغيرة وإدارة المخاطر من خلال تطوير أدوات القرار المستندة إلى العلم.

التعليم والتواصل

الانخراط والتفاعل مع الأفراد والشركاء والمدارس والمجتمعات والصناعات لتسهيل تدفق المعلومات ، ولضمان التنسيق والتعاون ، وتقديم المساعدة الفنية في إدارة الموارد البحرية الحية وموائلها.

مذكرة إرشادية سنوية

يقدم مديرنا إرشادات سنوية حول الأنشطة التي تتم كل عام. قم بتنزيل المذكرة الإرشادية السنوية الحالية.


التجمعات الإقليمية

يقدم هذا التقرير بيانات عن التقدم المحرز نحو تحقيق أهداف التنمية المستدامة في جميع أنحاء العالم ومن قبل مجموعات مختلفة. تستند مجموعات البلدان إلى المناطق الجغرافية المحددة في إطار البلد القياسي أو رموز المنطقة للاستخدام الإحصائي (المعروف باسم M49) 5 من شعبة الإحصاءات في الأمم المتحدة. تظهر المناطق الجغرافية على الخريطة أعلاه. لغرض العرض ، تم دمج بعض مناطق M49.

يعد استخدام المناطق الجغرافية كأساس لمجموعات البلدان تغييرًا رئيسيًا من تقرير أهداف التنمية المستدامة 2016 والتقارير المرحلية حول الأهداف الإنمائية للألفية. في السابق ، قُدمت بيانات عن البلدان في المناطق "المتقدمة" والبلدان في المناطق "النامية" ، والتي تم تقسيمها إلى مناطق دون إقليمية جغرافية. على الرغم من عدم وجود اتفاقية ثابتة لتسمية البلدان أو المناطق "المتقدمة" و "النامية" في منظومة الأمم المتحدة ، لا تزال البيانات المتعلقة ببعض المؤشرات الواردة في هذا التقرير تقدم للمناطق والبلدان المتقدمة والنامية لأغراض التحليل الإحصائي فقط ، وتستند إلى الممارسة المتبعة من قبل الوكالات الدولية التي قدمت البيانات. 6

بالإضافة إلى ذلك ، يقدم النص والأشكال ، قدر الإمكان ، بيانات عن أقل البلدان نموا والبلدان النامية غير الساحلية والدول الجزرية الصغيرة النامية ، وهي مجموعات من البلدان تتطلب اهتماما خاصا. تتوفر قائمة كاملة بالبلدان المدرجة في كل منطقة ومنطقة فرعية ومجموعة بلدان على https: // unstats.un.org/sdgs/indicators/regional-groups.

التسميات المستخدمة وطريقة عرض المواد في هذا المنشور لا تعني التعبير عن أي رأي مهما كان من جانب الأمم المتحدة فيما يتعلق بالوضع القانوني لأي بلد أو إقليم أو مدينة أو منطقة أو لسلطاتها ، أو فيما يتعلق بتعيين الحدود لحدودها أو حدودها.

5 يمكن الاطلاع على التفاصيل الكاملة لمعيار M49 على موقع الويب الخاص بشعبة الإحصاء على https://unstats.un.org/unsd/methodology/m49.
6 مذكرة مناقشة ، "تحديث المجموعات الإقليمية لتقرير وقاعدة بيانات أهداف التنمية المستدامة" ، بتاريخ 31 أكتوبر 2016 تصف تفاصيل هذا التغيير وهي متاحة على https://unstats.un.org/sdgs/indicators/regional-groups .

حول

هذا هو الموقع الإلكتروني الرسمي للأمم المتحدة الذي يوفر معلومات حول تطوير وتنفيذ إطار مؤشرات لمتابعة ومراجعة خطة التنمية المستدامة لعام 2030. تتم إدارتها من قبل شعبة الإحصاءات في الأمم المتحدة (UNSD) ، وهي قسم من إدارة الشؤون الاقتصادية والاجتماعية (DESA).


وحدات التردد المكاني

الشكل 8. يتم تحديد وحدات التردد المكاني في نافذة الإعدادات أو المزيد من الإعدادات للوحدات النمطية SFR و Rescharts (SFRplus ، eSFR ISO ، Star ، إلخ).

سيكون معظم القراء على دراية التردد الزمني. على سبيل المثال ، فإن تردد الصوت - الذي يتم قياسه في دورات / ثانية أو هيرتز - يرتبط ارتباطًا وثيقًا بنبرة الصوت المتصورة. ترددات الإرسال اللاسلكي (تقاس بالكيلوهيرتز والميغاهيرتز والجيجاهيرتز) مألوفة أيضًا.

تردد المكاني يتم قياسه في دورات (أو أزواج خطوط) لكل مسافة بدلاً من الوقت. كما هو الحال مع استجابة التردد الزمنية (على سبيل المثال ، الصوت) ، كلما زادت الاستجابة ، يمكن نقل المزيد من التفاصيل.

يمكن اختيار وحدات التردد المكاني من إعدادات أو المزيد من الإعدادات نوافذ وحدات SFR و Rescharts (SFRplus ، eSFR ISO ، Star ، إلخ. انظر الشكل 8) وهو القياس الذي يهدف إلى تحديد مقدار التفاصيل التي يمكن أن تنتجها الكاميرا أو مدى جودة استخدام البكسل.

استخدمت اختبارات عدسة كاميرا الفيلم السابقة أزواج الخطوط لكل مليمتر (lp / mm) ، والتي عملت جيدًا لمقارنة العدسات لأن معظم كاميرات الأفلام مقاس 35 مم لها نفس حجم الصورة 24 × 36 مم. ومع ذلك ، تختلف أحجام المستشعرات الرقمية على نطاق واسع - من أقل من 5 مم قطريًا في الهواتف المزودة بكاميرات إلى 43 مم قطريًا لكاميرا DSLRs كاملة الإطار إلى قطري أكبر للظهر ذو التنسيق المتوسط. لهذا السبب ، يوصى بعرض الخط لكل ارتفاع للصورة (LW / PH) لقياس التفاصيل الإجمالية التي يمكن للكاميرا إنتاجها. لاحظ أن LW / PH يساوي 2 * lp / mm * (ارتفاع الصورة بالملم).

وحدة التردد المكاني الأخرى المفيدة هي الدورات لكل بكسل (C / P) ، والتي تعطي مؤشرًا على مدى جودة استخدام وحدات البكسل الفردية. ليست هناك حاجة لاستخدام مسافات فعلية (ملم أو بوصة) مع الكاميرات الرقمية ، على الرغم من توفر هذه القياسات (الجدول 1).

الجدول 1. ملخص لوحدات التردد المكاني مع المعادلات التي تشير إلى MTF في وحدات تردد مختارة.

دورات / بكسل (C / P)

دورات / مسافة

(دورات / مم أو دورات / بوصة)

عرض الخط / ارتفاع الصورة (LW / PH)

أزواج الخط / ارتفاع الصورة (LP / PH)

دورات / مللي راديان

الترددات الزاويّة. يجب إدخال تباعد البكسل أو درجة الصوت. البعد البؤري (فلوريدا) بالملليمتر يتم تضمينه عادةً في بيانات EXIF ​​في ملفات الصور التجارية. إذا لم يكن & # 8217t متاحًا ، فيجب إدخاله يدويًا ، عادةً في منطقة معلمات EXIF ​​في أسفل نافذة الإعدادات. إذا كان تباعد البكسل أو الطول البؤري مفقودًا ، فستتحول الوحدات افتراضيًا إلى دورات / بكسل.
الدورات / الدرجة مفيدة لمقارنة أنظمة الكاميرا بالعين البشرية ، التي تحتوي على MTF50 لما يقرب من 20 دورة / درجة (اعتمادًا على البصر والإضاءة الفردي # 8217).
فلوريدا يمكن حسابها من معادلة العدسة البسيطة * ، (1 / FL = 1 / s_1 + 1 / s_2 ) ، حيث س1 هي المسافة بين العدسة والرسم البياني ، س2 هي المسافة من العدسة إلى المستشعر ، والتكبير (M = s_2 / s_1 ). (FL = s_1 / (1 + 1 / | M |) = s_2 / (1+ | م |) ).

دورات / درجة

دورات / جسم مم
دورات / كائن في

عرض الخط / ارتفاع المحاصيل
أزواج الخط / ارتفاع المحاصيل

عرض الخط / الميزة Ht (Px)
أزواج الخط / ميزة Ht (Px)

(عرض الخط أو أزواج الخط سابقًا / N بكسل (PH))

عند تحديد أيٍّ من هذين الخيارين ، يتم إنشاء ملف ميزة Ht بكسل يظهر على يمين ملف وحدات مؤامرة MTF (يُستخدم أحيانًا لـ Magnification) الذي يتيح لك إدخال ارتفاع الميزة بالبكسل ، والذي يمكن أن يكون ارتفاع الشاشة قيد الاختبار ، أو مخطط الاختبار ، أو مجال العرض النشط في صورة بها منطقة غير نشطة. يعد تحديد الوحدة هذا مفيدًا لمقارنة دقة كائنات معينة للكاميرات ذات أحجام الصور أو وحدات البكسل المختلفة. موصى به للتطبيقات التي تركز على الكائن في مقارنة الحدة في الكاميرات المختلفة.

PH = ارتفاع الصورة بالبكسل. فلوريدا(مم) = البعد البؤري للعدسة بالملم. مساحة وحدة الصورة = المسافة لكل بكسل = 1 / (بكسل لكل مسافة).
ملحوظة: تختلف أحجام الوحدات المختلفة باختلاف مستشعر الصورة وحجم البكسل.

مقارنة الحدة في الكاميرات المختلفة توصي بوحدات التردد المكاني بناءً على نوع من نوعين عريضين من التطبيقات:

    • تتمحور الصورة (مثل تصوير المناظر الطبيعية ، حيث التفاصيل على مستشعر الصورة مهم): يوصى بعرض الخط (أو الأزواج) لكل ارتفاع للصورة.
    • مركزية الكائن (للأغراض الطبية ، رؤية الآلة ، إلخ ، حيث توجد تفاصيل عن موضوع مهم): يوصى باستخدام الدورات / مسافة الكائن أو LW (أو LP) لكل ارتفاع للميزة.

    استخدام التحليل الإحصائي متعدد المكونات في البحوث البيئية الهيدروجيولوجية

    تبحث هذه المقالة في إمكانيات التحقيق في انتشار NO (3) (-) في طبقات المياه الجوفية من خلال تطبيق طرق إحصائية متعددة المكونات (تحليل العوامل والعنقود والتمييز) على المعلمات الهيدروجيولوجية والهيدروكيميائية والبيئية. أظهر نموذج عامل الوضع 4-R الذي تم تحديده من التحليل دوره المفيد في التحقيق في المعلمات الهيدروجيولوجية التي تؤثر على تركيز NO (3) (-) ، مثل تخفيفه بالمياه الجوفية القادمة لمناطق التغذية. يمكن تحديد العلاقة بين تركيز NO (3) (-) والأنشطة الزراعية بشكل كافٍ من خلال العامل الأول الذي يعتمد على NO (3) (-) و SO (4) (2) من نفس أصل الأسمدة الزراعية . لا ترتبط العوامل الثلاثة الأخرى لتحليل الوضع R بشكل مباشر بمشكلة NO (3) (-). ومع ذلك ، فإنهم يفعلون ذلك ، من خلال استخراج دور المنطقة غير المشبعة ، يظهرون علاقة مثيرة للاهتمام بين محتوى المادة العضوية والسمك والتوصيل الهيدروليكي المشبع. أظهر تطبيق التحليل الهرمي العنقودي ، بناءً على جميع التوليفات الممكنة لطريقة التصنيف ، مجموعتين رئيسيتين من العينات. تتكون المجموعة الأولى من عينات من الحواف والمجموعة الثانية من الجزء المركزي لمنطقة الدراسة. من خلال تطبيق التحليل التمييزي ، تبين أن أيونات NO (3) (-) و SO (4) (2-) هي أهم المتغيرات في دالة التمييز. لذلك ، تم اعتبار المجموعة الأولى مكونة من جميع العينات من المناطق غير المتأثرة بالأسمدة الموجودة على أطراف الأنشطة الملوثة مثل زراعة المحاصيل ، بينما تضم ​​المجموعة الثانية جميع العينات الأخرى.


    بناء نموذج هيكل طبقي في منطقة التعدين تحت الواقع الافتراضي - نظام المعلومات الجغرافية

    تهدف هذه الدراسة إلى تطبيق الواقع الافتراضي - نظام المعلومات الجغرافية (VR-GIS) لبناء نموذج الهيكل الطبقي في منطقة التعدين ، وذلك لتوفير قيمة مرجعية مهمة للتعدين واستكشاف موارد الفحم ، وإدارة معلومات البيانات الجيولوجية. يتم تحليل واستكشاف معالجة وإعادة بناء البيانات الجيولوجية ، وتحليل ومقارنة طريقة استيفاء البيانات الجيولوجية ، وطريقة النموذج الطبقي ثلاثي الأبعاد على أساس نموذج الارتفاع الرقمي (DEM). أظهرت النتائج أن التقسيم الطبقي وترقيم الرسم البياني لبيانات البئر يمكن أن يحسن كفاءة إنشاء قاعدة البيانات واستخراج معلومات الطبقة ، يتم تشفير بيانات نقطة الحفر بواسطة طرق الاستيفاء المكاني المختلفة ، وتحليل ومقارنة طرق الاستيفاء المكاني الأربعة باستخدام خطأ اختبار العينة توضح الطريقة أن قيمة الخطأ النسبي وقيمة الخطأ المطلق لخوارزمية Kriging المكانية هي أصغر من تلك الخاصة بالطرق الثلاث الأخرى ، والتي من بينها يتم التحكم في الخطأ النسبي في حدود 2٪. تُستخدم خوارزمية شبكة المثلث غير المنتظم (TIN) لتحويل البيانات النقطية إلى طبقة ثلاثية الأبعاد منحنية عند إنشاء نموذج طبقي ثلاثي الأبعاد قائم على DEM. أخيرًا ، يتم الحصول على نموذج الفضاء الطبقي ثلاثي الأبعاد بواسطة VC ++ و DirectX. في الختام ، يتم استخدام الرسم البياني للبئر كمصدر للبيانات الجيولوجية ، ويتم استيفاء بيانات نقاط البئر وتشفيرها للحصول على البيانات النقطية عن طريق خوارزمية الاستيفاء المكاني kriging ، ويتم الحصول على النموذج الطبقي ثلاثي الأبعاد عالي الدقة بواسطة خوارزمية TIN على أساس DEM ، و يتم تصور النموذج المكاني ثلاثي الأبعاد لمنطقة التعدين بواسطة VC ++ و DirectX.

    هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


    مشروع المراقبة الطبية (MMP)

    في عام 2005 ، نفذ مركز السيطرة على الأمراض MMP ، وهو نظام مراقبة تكميلي مصمم لإنتاج بيانات تمثيلية على المستوى الوطني حول النتائج السريرية والسلوكية بين البالغين الذين يتلقون رعاية طبية لعدوى فيروس نقص المناعة البشرية في الولايات المتحدة وبورتوريكو. تم توسيع هذا النظام ليشمل جميع البالغين المصابين بفيروس نقص المناعة البشرية في الولايات المتحدة وبورتوريكو في عام 2015.

    عملية:
    يستخدم MMP تصميمًا لأخذ العينات من مرحلتين لاختيار عينة مناسبة من الأشخاص يمكن من خلالها اشتقاق البيانات الممثلة محليًا ووطنيًا. المرحلة الأولى هي اختيار المناطق الجغرافية للمشاركة. المرحلة الثانية هي اختيار البالغين الذين تم تشخيص إصابتهم بفيروس نقص المناعة البشرية في مناطق المشروع المشاركة. يتم أخذ عينات من حوالي 10900 شخص سنويًا. يقوم القائمون على إجراء المقابلات والمختصرين المدربين بنظام MMP بجمع البيانات من خلال المقابلات واستخراج السجلات الطبية.

    ما هي الولايات القضائية المشاركة:
    منذ عام 2009 ، أجرت 23 سلطة قضائية أنشطة MMP 3. تشمل سلطات MMP أكثر من 70٪ من إجمالي حالات الإصابة بفيروس نقص المناعة البشرية والإيدز في الولايات المتحدة.

    ما هي البيانات التي يتم جمعها:
    تتضمن المقابلة التي تبلغ مدتها 45 دقيقة أسئلة حول التركيبة السكانية (أي الجنس والعمر والتأمين الصحي أو التغطية الطبية) ، والحصول على الرعاية ، وعلاج فيروس نقص المناعة البشرية ، والالتزام بالأدوية ، وتعاطي المخدرات والكحول ، والسلوك الجنسي ، والاحتياجات التي تمت تلبيتها وغير الملباة للخدمات الاجتماعية ، وتلقي المشورة الوقائية في بيئة سريرية. يقوم مستخلصو MMP بعد ذلك بجمع معلومات إضافية حول النتائج السريرية ، ووصف العلاج المضاد للفيروسات القهقرية ، وخدمات الرعاية الصحية الأخرى المقدمة من المرضى والمخططات الطبية.

    كيف يساهم هذا الترصد في الوقاية من فيروس نقص المناعة البشرية:
    توفر بيانات MMP تقديرات وطنية للخصائص السريرية والسلوكية للبالغين الذين تم تشخيصهم بفيروس نقص المناعة البشرية. تتضمن أمثلة البيانات التي يقدمها MMP السلوك الجنسي ، وصفات الأدوية المضادة للفيروسات القهقرية ، وتدابير الاستفادة من الرعاية ، وقمع الفيروس بين الأشخاص المتعايشين مع فيروس نقص المناعة البشرية. يمكن لمجموعات تخطيط الوقاية وقادة السياسات ومقدمي الرعاية الصحية والمصابين بفيروس نقص المناعة البشرية استخدام البيانات لإبلاغ أنشطة الوقاية من فيروس نقص المناعة البشرية ، وتسليط الضوء على التفاوتات في الرعاية والخدمات ، وتحديد الاحتياجات غير الملباة ، وتقييم الخدمات. تُستخدم البيانات أيضًا لتوجيه قرارات السياسة والتمويل التي تهدف إلى الحد من انتشار فيروس نقص المناعة البشرية وتحسين جودة الرعاية للأشخاص المصابين بفيروس نقص المناعة البشرية في جميع أنحاء الولايات المتحدة.


    الحكومة الاتحادية والوكالات الإحصائية

    تحتوي هذه الروابط على معلومات قد تهم مستخدمينا. لا تؤيد NCES بالضرورة الآراء أو البيانات أو الحقائق المعروضة على هذه المواقع.

    مكتب التعداد
    يوفر قسم التعداد التابع لوزارة التجارة الأمريكية معلومات عن العدد والتوزيع الجغرافي والخصائص الاجتماعية والاقتصادية للأمة من خلال برنامج الإحصاء الديموغرافي. يقوم تعداد الحكومات بجمع بيانات الولاية والبيانات المحلية عن المالية العامة والتوظيف العام والمنظمات الحكومية والسلطات والأنشطة.

    مكتب التحليل الاقتصادي (BEA)
    يُنتج BEA ، وهو قسم من وزارة التجارة الأمريكية ، بعض الإحصاءات الاقتصادية التي تتم مراقبتها عن كثب والتي يقوم بها المسؤولون الحكوميون ورجال الأعمال والأسر والأفراد. حجر الزاوية في إحصاءات BEA هو الدخل القومي وحسابات المنتجات (NIPA) ، والتي تتميز بتقديرات الناتج المحلي الإجمالي (GDP) والتدابير ذات الصلة.

    مكتب إحصاءات العدل (BJS)
    يقوم قسم برامج العدل التابع لوزارة العدل الأمريكية بجمع وتحليل ونشر ونشر معلومات إحصائية عن الجريمة والمجرمين وضحايا الجريمة وعمليات نظام العدالة على جميع المستويات الحكومية والدولية. كما يوفر الدعم الفني والمالي لحكومات الولايات من أجل تطوير إحصاءات العدالة الجنائية ونظم المعلومات المتعلقة بالجريمة والعدالة.

    مكتب إحصاءات العمل (BLS)
    تعد BLS جزءًا من وزارة العمل الأمريكية ، وتنتج إحصاءات عن التوظيف والبطالة ونفقات المستهلكين والأسعار وظروف المعيشة والأجور ومزايا الموظفين والإنتاجية والتغيرات التكنولوجية في الصناعات الأمريكية. كما أنه يضع توقعات للنمو الاقتصادي ، والقوى العاملة ، والتوظيف حسب الصناعة والمهنة. كما أن BLS مسؤول أيضًا عن الاحتفاظ بإحصائيات حول الإصابات والأمراض المهنية.

    بوابة مكتبة الإيداع الفيدرالية
    المنشورات الفيدرالية ومنتجات المعلومات الأخرى متاحة للاستخدام العام مجانًا في مكتبات الإيداع الفيدرالية في جميع أنحاء الولايات المتحدة. بالإضافة إلى المنشورات ، يتوفر أمناء مكتبات مدربون للمساعدة في استخدامها.

    محدد موقع الويب الفيدرالي
    موقع الويب الفيدرالي هو خدمة يقدمها مركز قانون المعلومات والسياسة ويقصد به أن يكون نقطة التسوق الوحيدة للحصول على معلومات الحكومة الفيدرالية على شبكة الويب العالمية. يستضيف هذا الموقع مركز المعلومات في Chicago-Kent College of Law ومعهد إلينوي للتكنولوجيا ، ويقدم روابط لمجموعة كبيرة من مواقع الحكومة الفيدرالية وكذلك الكيانات المستقلة ذات الصلة بالحكومة.


    شاهد الفيديو: الفصل الثاني:حساب مركز الفئة والتكرار النسبي والنسبة المئوية