非概率

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常用抽样方法

常用抽样方法
优点:
使用了辅助信息,可以提高抽样方案的统计效率。
缺点:
如果研究指标与规模无直接关系时,不合适采取这种方法。
此外,在抽样方法划分上,还有多阶段抽样和两相抽样等,有兴趣的读者可参阅其他相关书籍。
前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点,需要注意的是,在实际的运用中,一个调查方案常常不是只局限于使用某一种抽样方式,而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组鸽为实现不同的研究目的,有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。
配额抽样(Quota sampling)
指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类,然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。
相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布(控制特征),通常,样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的,通过第一步的配额,保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段,按照配额来控制样本的抽取工作,要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如:定点街访中的配额抽样。
缺点:
抽样偏差较大,不适用于要做总体推断的任何民意项目,对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。
判断抽样(Judgment sampling)
指由专家判断而有目的地抽取他认为"有代表性的样本"。例如:社会学家研究某国家的一般家庭情况时,常以专家判断方法挑选"中型城镇"进行;也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究,如选三口之家(子女正在上学的);在探索性研究中,如抽取深度访问的样本时,可以使用这种方法。
常用的非概率抽样方法有以下四类:
方便抽样(Convenience sampling)
指根据调查者的方便选取的样本,以无目标、随意的方式进行。例如:街头拦截访问(看到谁就访问谁);个别入户项目谁开门就访问谁。

非概率方法

非概率方法

非概率方法
非概率方法是一种研究方法,不采用概率抽样技术来选择研究样本。

它的目的是探索性地研究问题,并进一步理解某个现象的特点、因果关系或背后的机制。

非概率方法重视研究者主观观察和个体经验,通常会使用深度访谈、观察、内容分析、案例研究等方式进行数据收集。

具体来说,非概率方法适用于那些无法通过随机抽样或统计规律进行实证研究的问题。

它可以提供对现象的深入理解,并帮助研究者探索新的理论或观点。

非概率方法也适用于那些需要研究者主观判断和经验的情况,例如在定性研究中,研究者需要通过深入访谈、观察等方式获取数据,并运用自己的专业知识和经验进行分析和解释。

虽然非概率方法具有一定的局限性,例如样本的代表性和推广性可能不如概率抽样方法,但它在某些情况下仍然是一种非常有用的研究方法。

例如,在探索性研究和定性研究中,非概率方法可以帮助研究者深入了解现象的本质和特点,为后续的定量研究提供重要的参考和依据。

总之,非概率方法是一种重要的研究方法,适用于某些特定的情况和问题。

在选择使用哪种研究方法时,研究者需要根据研究目的、数据特点和研究条件等因素进行综合考虑。

非概率抽样方法

非概率抽样方法

调查对象
本次调查以武汉市外 来务工、经商人员为 对象。具体做法如下 :在武汉市外来务工 、经商人员集中的地 方(汉正街)的几条主 街道发放调查问卷, 由调查员按照非随机 抽样中的偶遇抽样原 查问卷由58个 问题组成,主要询问 了外来务工、经商人 员的基本社会特征、 工作、收入与支出、 观念、社会交往以及 对现有生活的满意度 等方面的问题。实际 发放问卷280份,回 收有效问卷252份, 有效回收率90%。
.
采用判断抽样法应注意的 问题: 一要选好专家,二要应极 力避免挑选极端情况的样 本
[例]某企业要调查其自身产品与竞争对手产品的销售情 况,根据主观判断选择了一些同时对销售双方产品有影 响的、非常有代表性的零售商店作为判定样本(找典型)
[例]调查中国钢铁行业的产品和产量现状,只要对鞍钢、宝钢和 首钢等几家国有特大型钢铁企业进行调查,就足以大致掌握我国 钢铁工业的产品和产量情况了,因为这几家钢铁企业的钢铁产量 占全国的大半,把握了它们的生产情况就可以把握总体的生产情 况。
无法界定总体边界。例如:农民工研究、流浪儿 童研究
总体规模较小或同质性较强。例如:同性恋研 究、吸毒问题研究
时间、人力等条件有限。
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目录
非概率抽 样方法
1 偶遇抽样 2 判断抽样 3 定额抽样 4 雪球抽样
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一、偶遇抽样
1、含义
偶遇抽样又称作方便抽样或自然抽样,是指研究者根 据现实情况,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为对 象,或者仅仅选择那些离得最近的、最容易的人作为对象。
[例]调查中国钢铁行业的管理机制、运营机制及改革等状 况,所挑选的样本单位一定得避开鞍钢、宝钢和首钢等几 家国有特大型钢铁企业,其原因是尽管它们的钢铁产量占 全国钢铁产量的大半,但是它们的管理水平、运营能力等 不能代表众多钢铁企业的现状。

概率模型和非概率模型

概率模型和非概率模型

概率模型和非概率模型在机器学习领域中扮演着重要的角色,它们分别基于概率理论和非概率理论来建立模型,用于解决各种复杂的问题。

概率模型是建立在概率论的基础上的数学模型,能够通过概率分布来描述随机变量之间的关系,常见的概率模型包括朴素贝叶斯、高斯混合模型等;而非概率模型则是利用非概率分布来建模,主要用于处理数据集之间的关系,例如决策树、支持向量机等。

本文将从概率模型和非概率模型的定义、应用、优缺点等方面进行深入探讨,希望能为读者对这两种模型有更深入的了解。

一、概率模型概率模型是一种建立在概率论基础上的数学模型,它主要用于描述随机变量之间的关系,并通过概率分布来推断数据之间的概率关系。

概率模型在机器学习领域中被广泛应用,尤其是在数据挖掘、自然语言处理、图像识别等领域。

常见的概率模型包括朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型等。

1. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和条件独立性假设的分类算法,它假设特征之间相互独立,通过计算每个特征的概率来推断数据类别。

朴素贝叶斯简单易实现,适用于处理大规模数据集,尤其在文本分类、垃圾邮件过滤等方面表现优异。

2. 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一种用来处理序列数据的统计模型,它假设系统中存在隐藏的马尔可夫链,通过观测数据推断隐藏状态序列。

隐马尔可夫模型在语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用,能够很好地解决序列数据的建模和预测问题。

3. 高斯混合模型高斯混合模型是一种利用多个高斯分布混合来表示数据分布的生成模型,它可以拟合各种复杂的数据分布,并通过最大似然估计或EM算法来估计分布参数。

高斯混合模型在图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用,能够有效地处理高维数据和复杂数据分布。

概率模型的优点是能够较好地表达数据之间的概率关系,具有较强的泛化能力和鲁棒性;但其缺点是依赖于数据的概率分布假设,对数据的噪声和异常值敏感,且参数估计常常比较复杂。

二、非概率模型非概率模型是一种不基于概率分布的数学模型,它主要用于建立数据之间的关系,常用于分类、回归、聚类等问题。

非概率样本的统计推断方法研究

非概率样本的统计推断方法研究

描述
非概率配额抽样的优点在于其简单易 行,适用于无法制定抽样框的情况。 但是,由于其样本代表性取决于配额 分配是否合理,因此需要谨慎操作。
应用场景
非概率配额抽样常用于探索性研究和 预研究,以及无法获取总体抽样框的 情况。特别是在社会科学、市场调查 和健康研究中应用较为广泛。
焦点群体抽样
01
定义
非概率焦点群体抽样是指从特定群体(如社交网络群体、社区群体等
VS
发展
随着计算机技术的发展和大数据时代的到 来,非概率抽样开始得到更多的关注和应 用。例如,在在线调查中,通过社交媒体 、在线社区等渠道进行非概率抽样,可以 快速收集大量数据。此外,在数据挖掘和 机器学习中,非概率抽样也得到了广泛的 应用。
02
非概率抽样方法分类
任意抽样
定义
非概率任意抽样是指在没有抽样 框的情况下,从总体中任意抽取 样本的抽样方法。
适用于存在大量零数据的样本数据 集,用以揭示零膨胀现象的成因和 影响。
模型建立
通过建立零膨胀模型,如零膨胀泊 松模型、零膨胀负二项式模型等, 对数据进行拟合和预测。
参数估计
利用极大似然估计法等参数估计方 法,对模型参数进行估计。
假设检验
根据假设检验原理,对模型进行显 著性检验,判断零膨胀现象是否存 在以及其影响程度。
样本质量无法保证
非概率抽样方法往往依赖于研究者的主观判断和经验,容易受到主观偏见的影响,样本质量难以保证。
推论性不强
由于非概率抽样方法不是基于概率抽样原则选取样本,因此不能进行有效的推论,无法估计推断结果的置信水 平和误差范围。
05
非概率样本的统计推断方法在实证研究中
的应用案例
案例一:利用任意抽样方法进行市场调研

概率模型和非概率模型

概率模型和非概率模型

概率模型和非概率模型
概率模型是指利用概率论的方法来描述随机现象或事件的模型,它依靠概率论进行推理和预测。

概率模型通常用于对随机过程、随机变量和随机事件进行建模,如贝叶斯网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型和条件随机场等。

非概率模型则是指不使用概率论的方法建立的模型,它通常基于经验、逻辑和规则进行推理和预测。

非概率模型适用于描述确定性过程和事件,如支持向量机、决策树、神经网络和深度学习等。

总的来说,概率模型适用于不确定性较大的情况,涉及到事物的不确定性、难以建立确定规律的时候,而非概率模型适用于已知的规律的情况,顺应这个规律进行建模和预测。

非概率抽样方法

非概率抽样方法
特点:任意、方便、随意
[例]一些大城市想做流动人口消费品购买力调研
[例]某市调研人员想了解市民对于规划的万达商圈的 停车位的满意程度
注意:偶遇抽样A ≠随机抽样
6
偶遇抽样的适用性
➢ 探索性调查 ➢ 同质性强的总体 ➢ 时效性要求较高的调查 ➢ 流动性大的总体
A
7
调查实例
“都市里的吉卜赛人——对武汉市 外来务工、经商人员的调查”,《青年 研究》2001年第6期,作者:刘玉等
无法界定总体边界。例如:农民工研究、流浪儿 童研究
总体规模较小或同质性较强。例如:同性恋研 究、吸毒问题研究
时间、人力等条件有限。
A
4
目录
非概率抽 样方法
1 偶遇抽样 2 判断抽样 3 定额抽样 4 雪球抽样
A
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一、偶遇抽样
1、含义
偶遇抽样又称作方便抽样或自然抽样,是指研究者根 据现实情况,以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为对 象,或者仅仅选择那些离得最近的、最容易 由被调查者当场填 写回收,对一些没 有上过学不识字的 被调查者采取由调 查员根据问卷的内 容逐一访谈的方式 完成。
8
二、判断抽样
1、含义
判断抽样又称立意抽样或目的抽样,它是研究者根据自己主观 的分析来选择和确定研究对象的方法。
特点:典型、主观
例如,调查客户评价可以重点调查核心客户的评价。对全 国城市家庭平均消费支出的调查应该选择3口之家。
采用非概率抽样能 够便捷地收集被调 查者的各种信息, 有助于调研人员形 成想法,拓展思路, 得出结论。
A
缺点:
不能估计抽样误差 难以评价样本所具
有的代表性程度 非概率抽样的结果
不能推算出总体, 通常存在较大的偏 倚

第四讲非概率抽样方法与数据误差

第四讲非概率抽样方法与数据误差

一个单位有职工160人,其中业务人员 96人,管理人员40人,后勤服务人员 24人,现要从中抽取容量为20的一个 样本,请简述三种抽样方法的过程?
分层抽样
按20:160=1:8 的比例,从业务人员中抽取12人, 从管理人员中抽取5人从后勤服务人员中抽取3人, 都用抽签法从各类人员中抽取所需的人数,最后 合在一起
误差的控制
1. 抽样误差可计算和控制 2. 非抽样误差的控制
– – – –
• •
调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
本章小结
1. 2. 3. 4. 数据的来源 调查数据与问卷设计 实验数据 数据的误差
一个单位有职工160人,其中业务人员 96人,管理人员40人,后勤服务人员 24人,现要从中抽取容量为20的一个 样本,请简述三种抽样方法的过程?
– 主要用于对稀少群体的调查。 – 调查结果不能推断总体
概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样:可以根据调查的结果推断总体 非概率抽样:不能根据调查的结果推断总体 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法 的组合。既要考虑精确度,还要根据客观情 况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概 而论。 这些抽样方法的选择多半是种艺术,而不是 科学。
2.4 数据的误差
2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制
数据的误差
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
抽样误差
(sampling error)
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间的平 均性差异 3. 影响抽样误差的大小的因素
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区间变量
通常在役结构的参数并不是确定的,如材料的强度 弹性模量或几何参数等。 若参数在一区间内变化,其上、下界分别为Xu 、 Xl , 则x∈Xi[Xl,Xu]称为区间变量令: x c=(xu+xl)/2 、 x r=(xu - xl)/2 称x c为均值(区间中点),xr为离差(区间半径)。则有 x l = x c - x r , x u = x c +x r 。区间和区间变量可表 示为: XI = x c + x r Δ, x = x c + x r δ 这里Δ=[-1,1]为标准化区间变量。这种表示方法称 为区间的中心区间表示法。
最短距离法


取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为由结构失效准则确定的功能函数, 其中x1,x2…,xn表示与结构有关的基本区间变量的集合.明显 当g为xi的连续函数时,M为一区间变量,设其均值和偏差分别 为Mc,Mr。令 η=Mc/Mr。 根据一般的结构可靠性理论,超曲面M=g(x)=g(x1,x2…,xn)=0 称为失效面.它将结构的基本参量空间分为失效域和安全域两 部分M<0 和M>0 分别表示结构失效和安全状态.显然,当η>1 时,结构安全可靠.当η<-1时,结构必然失效.当-1<η<1时,结 构可能安全也可能不安全. 同时η的值越大,结构安全程度越 高,因此可用作为结构安全可靠程度的度量.
评估模型分类

概率模型:随机模型和模糊模型。 非概率模型:集合模型。
随机模型
结构不能完成预定功能的概率称为失效概率,结构 的失效概率可以下列公式表达: Pf=P[g(X1,X2,…,Xn)<0] 结构的可靠度(即可靠概率)Ps与失效概率乃有以下 关系: Ps=1-Pf 结构可靠指标β与失效概率Pf有以下关系: β=-φ-1(pf) 式中φ-1(pf)——标准正态分布的反函数。



(1)随机性。事件发生的条件无法控制,因果律不成立的;事 物本身的性态和类属是确定的,概念的外延明确,内涵不确 定;从信息的观点看,它只涉及到信息的量;如结构承受的 载荷,结构材料参数,材料强度等。 (2)模糊性。事物本身的性态和类属上的不确定性,排中律 不成立,概念的内涵确定、外延模糊,如工程结构中“耐久 与不耐久”,“结构安全”,“应力比较大和比较小”;从信息 观点看,它关系到信息的意义。 (3)灰色性。又称事物知识的不完备性,是人类认识上的局 限性造成的,一般认为事物或其特性的“部分信息已知,部 分信息未知”。这种不完备性主要包括客观信息的不完 善性和人类主观知识的不完备性,客观信息不完善性是由 客观条件限制而造成的统计资料、信息不足,从而导致判 断结论的不确定性,而人类主观知识的不完备性,则是指人 类对一些问题认识不充分。
模糊模型



模糊可靠性度量方法就是考虑到结构应力或强度存在模糊性时使用的度量方法。大多数情 况下,得不到应力和强度的解析表达式,并且与之相关的变量不只是随机变量,同时会具有模 糊变量,如结构位移、载荷效应及结构抗力。因此结构可靠性分析时应该考虑实际存在的模 糊性。 1997年,Liu研究了影响结构性能的基本变量同时具有模糊性和随机性时结构的模糊随机可 靠性理论。定义结构的模糊极限状态方程为 M~=g(X~1,X~2,…,X~n)=B~(α) 式中:B~(α)∈F0(R),F0(R)是实数域上的所有闭区间的集合;X~i(i=1,2,…,n)是基本的模糊随 机变量。 结构状态分为: 1)M~>B~(α)时,结构可靠。 2)M~<B~(α)时,结构失效。 3)M~=B~(α)时,模糊随机极限状态。 假设结构的模糊随机失效函数M~服从模糊正态分布,A~表示“结构正常工作”,是模糊随 机事件,结构的模糊随机可靠性度量为 Re= μ~(A~)=supα∈ [0,1][α∧P(Aα)] =supα∈ [0,1]{[α∧ [a1Φ (β- (α)+a2Φ (β+(α)]} 式中:Aα={ω|ω∈Ω,M~(ω)≥B~(α)}。 上述的模糊随机可靠性度量可以看成是随机可靠性度量的推广。




随机方法将结构的状态分为: (1)R>S,安全状态。 (2)R<S时,失效状态。 (3)R=S时,极限状态。 失效面g(X)=0将结构的基本参量空间分为失效域 Ωf={(x1,x2,…,xn)|g(x1,x2,…,xn)<0}和安全域Ωs={(x1,x2,…,xn)| g(x1,x2,…,xn)>0}两部分。结构的可靠度Re定义为结构处于安全状态 的概率,即 Re=P(M≥0)=∫∫ g(x1,x2,…,xn)dx1dx2…dxn=∫gR(r)dr ∫ gs(s)ds(2) 式中:gR(r)和gs(s)分别是强度和应力的分布密度函数。 当应力、强度都服从正态分布且相互独立时,可以得到结构可靠度为 Re= Φ (β) (3) 式中:β为可靠度指标,β=μM/σM,μM=μR-μS,σM=σ2R+σ2S,μM,μR,μS和 σM,σR,σS分别是相应于M,R,S的均值和标准差。 通常由于影响结构应力的因素很多又比较复杂,结构功能方程通常是 关于基本随机变量的非线性函数,对此采用一次二阶矩法或改进的一 次二阶矩法计算结构可靠度。而当应力和强度随机变量分别服从不同 的概率分布时,计算结构可靠度的计算量会很大,有时也难以得到解析 解。
概率可靠性指标的求解例子

以应力-强度干涉模型为例。结构功能方程描述为 M=R -S=g(X)=g(X1,X2,…,Xn) 式中:R是结构的广义强度;S是结构承受的广义应 力;Xi(i=1,2,…,n)为影响结构性能的基本随机变量(如 载荷的大小和方向、作用位置、时间、几何形状和 尺寸、材料的性质和工作条件等)。
处理不确定性的基本方法

主要有3种: 1、随机模型,以此为基础建立了比较完善的随机 有限元理论,主要用来解决具有随机性的问题,目 前已广泛应用于结构的概率可靠性设计中。 2、模糊模型,它是在模糊集合的基础上发展起来 的,利用模糊统计来研究不确定性,主要用来解决 工程分析中的模糊性信息,目前此模型研究发展速度 较快。 3、集合模型,基于凸分析的方法和基于区间分析 的方法来度量结构可靠性。

构造函数法


取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为由结构失效准则确定的功能函数, 其中x1,x2…,xn表示与结构有关的基本区间变量的集合.明显 当g为xi的连续函数时,M为一区间变量,设其均值和偏差分别 为Mc,Mr。引入了二变量情况下的区间应力-区间强度干涉模 型,提出新的非概率可靠性指标,定义了具有非概率可靠度 意义的结构安全可靠度 η=Mc/Mr 为了对结构安全程度给出一个定量评估,定义结构的安全可 靠度Rs为结构区间强度R大于结构区间应力S, 的可能性: Rs=min{max[1/2(η+1),0],1} 文献中证明当 Rs=1 时,结构绝对安全; 当 Rs=1时,结构 绝对失效; 0<Rs<1时,结构可能安全也可能失效,且当 Rs 越趋近于1时,结构安全程度越高,当Rs越趋近于0时,结 构失效可能性越高,因此Rs可作为构的可靠性度量。
III.
IV.
体积法 构造函数法 容差法 最短距离法
体积法
取M=g(x)=g(x1,x2…,xn)为结构失效准则确定的功能函数. 对区间变量做 标准变换代入失效平面方程可得: M=g(x)=g(δ 1, δ 2…, δ n)=0 该平面称为标准化变量空间中的失效面。 此时可定义,非概率集合可靠度Rs为安全域体积与基本变量区域总体积 之比,非概率集合失效可能度Fs为失效域体积与基本变量区域总体积之 比: Rs=Vsafe/Vsum; Fs=Vfaliure/Vsum. 当不确定结构参量用区间描述时,从概率的意义上来讲,它们在区间内 的各个取值的可能性是相等的,即不确定结构参量是在已知区间内服从 均匀分布的随机变量.在此条件下,通过计算证明,在相同不确定性信息 条件下,分别采用非概率集合可靠性和概率可靠性两种不同可靠性模型 得到的结构可靠度是相同的,进一步验证了此非概率可靠性模型的可行 性.
非概率可靠性

从20世纪90年代初期,出现了结构可靠性的非概率度 量方法:基于凸分析的方法和基于区间分析的方法。 非概率可靠性思想是针对概率可靠性方法的若干局 限性而提出的。由于结构的非概率可靠性模型只需 知道不确定参量的界限,而不要求其具体的分布形式, 可大大降低对原始数据的要求且计算过程较为简便, 可有效降低计算工作量,具有较好的适用性。在所掌 握的原始数据较少的情况下,为结构的可靠性计算提 供了新的途径。
凸分析和区间分析


从几何意义上讲,闭区间是实数域上的凸集合,因而凸方法和区间方法并不 是完全独立的:在凸模型中,除了基于凸集理论进行结构可靠性的凸分析外, 还可以将结构参量的凸区域取值范围在空间坐标上投影得到其区间取值 范围,从而采用区间度量方法度量和分析结构可靠性。因而区间度量方法 可以看成是凸度量方法的特例;在区间模型中,可直接基于区间算法和区间 分析理论,进行结构可靠性的区间度量。根据需要可以将结构参量的区间 域进一步扩大,得到相应的凸域,进行结构可靠性的凸分析,因此基于凸模 型的度量方法可看成是区间度量的推广。 凸方法的结构鲁棒可靠性是通过响应域与失效域间的距离和变量的不确 定性程度作比较来度量的;区间可靠性度量中,3种等价的结构可靠性准则 是分别基于区间偏序关系、区间可靠度指标、将区间作为集合时进行集 合交运算的3种不同的可靠性度量方法。上述度量都可以看成是经过定 量分析得出结构可靠性的定性描述:可靠或不可靠。
凸分析和区间分析的结果比较
Hale Waihona Puke 两种方法下的非概率可靠性指标具有一致性,即区 问法非概率可靠性指标认为可靠,基于凸方法的非 概率可靠性指标必然认为可靠;凸方法的非概率可 靠性指标认为可靠,基于区间法的非概率可靠性指 标未必认为可靠. 基于区间法非概率可靠性指标对可靠性的判断比基 于凸方法的非概率可靠性指标对可靠性的判断偏保 守,而基于凸方法的非概率指标是一种更为经济、 合理的指标.
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