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抽样调查是一种非全面调查，根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。
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- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy
Utilizing the theory thus developed by RAO and VIJAYAN (1977) and RAO (1979), one may write down the exact MSE of the ratio estimator $t_{1}$ about $Y$ if $t_{1}$ is based on SRSWOR in $n$ draws as
$M=-\sum_{1 \leq i<j \leq N} \sum_{1 \leq N}\left[\frac{Y_{i}}{X_{i}}-\frac{Y_{j}}{X_{j}}\right]^{2} \frac{X_{i} X_{j}}{\left(\begin{array}{c}N \ n\end{array}\right)}$
$\times\left[X^{2} \sum_{s \ni i, j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_{i}\right)^{2}}-X \sum_{s \ni i} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_{i}\right)}\right.$
$\left.-X \sum_{s \ni j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_{i}\right)}+\left(\begin{array}{c}N \ n\end{array}\right)\right]$
because
$$
t_{1}=X\left[\sum_{i \in s} Y_{i}\right] /\left[\sum_{i \in s} X_{i}\right]=\sum_{1}^{N} Y_{i} b_{s i} I_{s i} \quad \text { with } \quad b_{s i}=\frac{X}{\sum_{i \in s} X_{i}}
$$
has
$$
\begin{aligned}
d_{i j}=& E_{p}\left(b_{s i} I_{s i}-1\right)\left(b_{s j} I_{s j}-1\right) \
=& \frac{1}{\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)}\left[X^{2} \sum_{s \ni i, j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_{i}\right)^{2}}-X \sum_{s \ni i} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_{i}\right)}\right.\
&\left.-X \sum_{s \ni j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_{i}\right)}+\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)\right] \
=& B_{i j}, \text { say }
\end{aligned}
$$
Writing
$$
a_{i j}=X_{i} X_{j}\left[\frac{Y_{i}}{X_{i}}-\frac{Y_{j}}{X_{j}}\right]^{2}
$$
we have
$$
M=-\sum_{i<j} \sum_{i j} B_{i j} .
$$
Since for SRSWOR, $\pi_{i j}=\frac{n(n-1)}{N(N-1)}$ for every $i, j(i \neq j)$ an obvious uniformly non-negative quadratic unbiased estimator for $M$ is
$$
\hat{M}=-\frac{N(N-1)}{n(n-1)} \sum_{i<j} \sum_{i j} B_{i j} I_{s i j}
$$
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Hansen–Hurwitz Strategy
For the HANSEN-HURWITZ estimator $t_{2}$, which is unbiased for $Y$, when based on PPSWR sampling, the variance is well known to be
$$
\begin{aligned}
V_{2}=M &=\frac{1}{n}\left[\sum_{1}^{N} \frac{Y_{i}^{2}}{P_{i}}-Y^{2}\right] \
&=\frac{1}{n} \sum P_{i}\left[\frac{Y_{i}}{P_{i}}-Y\right]^{2} \
&=\frac{1}{n} \sum_{i<j} P_{i} P_{j}\left[\frac{Y_{i}}{P_{i}}-\frac{Y_{j}}{P_{j}}\right]^{2}
\end{aligned}
$$
admitting a well-known non-negative estimator
$$
\begin{aligned}
v_{2} &=\frac{1}{n^{2}(n-1)} \sum_{r<r^{\prime}}\left[\frac{y_{r}}{p_{r}}-\frac{y_{r^{\prime}}}{p_{r^{\prime}}}\right]^{2} \
&=\frac{1}{n(n-1)} \sum_{r=1}^{n}\left[\frac{y_{r}}{p_{r}}-t_{2}\right]^{2}
\end{aligned}
$$
where $y_{r}$ is the $y$ value of the unit drawn in the $r$ th place, while $p_{r}$ is the probability of this unit to be drawn.
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|RHC Strategy
Again, the RHC estimator $t_{3}$ (see section 2.2) is unbiased for $Y$ because writing $E_{C}$ as the expectation operator, given the condition that the groups are already formed and $E_{G}$ as the expectation operator over the formation of the groups, we have
$$
E_{C}\left(t_{3}\right)=\sum_{1}^{n}\left[\sum_{j=1}^{N_{i}} Y_{j} \frac{Q_{i}}{P_{i j}} \frac{P_{i j}}{Q_{i}}\right]=\sum_{1}^{n} \sum_{1}^{N_{i}} Y_{j}=Y
$$
and hence $E_{p}\left(t_{3}\right)=E_{G}\left[E_{C}\left(t_{3}\right)\right]=E_{G}(Y)=Y$. Also, writing $V_{C}, V_{G}$ as operators for variance corresponding to $E_{C}, E_{G}$, respectively, we have
$$
\begin{aligned}
M=V_{p}\left(t_{3}\right) &=E_{G}\left[V_{C}\left(t_{3}\right)\right]+V_{G}\left[E_{C}\left(t_{3}\right)\right] \
&=E_{G}\left[\sum_{1}^{n} \sum_{1 \leq j0$.
RHC have themselves given a uniformly non-negative unbiased estimator for $V_{3}$ as $v_{3}$ derived as below. Let $v_{3}$ be such that $E_{p}\left(v_{3}\right)=V_{3}$ and let
$$
e=\sum_{i=1}^{n} \frac{Y_{i j}^{2}}{P_{i j}^{2}} Q_{i} .
$$
抽样调查sampling theory代写
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy
利用 RAO 和 VIJAYAN (1977) 和 RAO (1979) 这样发展的理论，可以写下比率估计器的确切 MSE吨1关于是如果吨1基于 SRSWORn绘制为
米=−∑1≤一世<j≤ñ∑1≤ñ[是一世X一世−是jXj]2X一世Xj(ñ n)
×[X2∑s∋一世,j1(∑一世∈sX一世)2−X∑s∋一世1(∑一世∈sX一世)
−X∑s∋j1(∑一世∈sX一世)+(ñ n)]
因为
吨1=X[∑一世∈s是一世]/[∑一世∈sX一世]=∑1ñ是一世bs一世一世s一世 和 bs一世=X∑一世∈sX一世
拥有
d一世j=和p(bs一世一世s一世−1)(bsj一世sj−1) =1(ñ n)[X2∑s∋一世,j1(∑一世∈sX一世)2−X∑s∋一世1(∑一世∈sX一世) −X∑s∋j1(∑一世∈sX一世)+(ñ n)] =乙一世j, 说
写作
一种一世j=X一世Xj[是一世X一世−是jXj]2
我们有
米=−∑一世<j∑一世j乙一世j.
因为对于 SRSWOR，圆周率一世j=n(n−1)ñ(ñ−1)对于每个一世,j(一世≠j)一个明显的一致非负二次无偏估计量米是
米^=−ñ(ñ−1)n(n−1)∑一世<j∑一世j乙一世j一世s一世j
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Hansen–Hurwitz Strategy
对于 HANSEN-HURWITZ 估计器吨2，这是无偏的是，当基于 PPSWR 采样时，方差为
在2=米=1n[∑1ñ是一世2磷一世−是2] =1n∑磷一世[是一世磷一世−是]2 =1n∑一世<j磷一世磷j[是一世磷一世−是j磷j]2
承认一个著名的非负估计量
在2=1n2(n−1)∑r<r′[是rpr−是r′pr′]2 =1n(n−1)∑r=1n[是rpr−吨2]2
在哪里是r是个是中绘制的单位的价值r那个地方，而pr是这个单位被抽取的概率。
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|RHC Strategy
同样，RHC 估计器吨3（见第 2.2 节）是公正的是因为写作和C作为期望算子，给定组已经形成的条件，并且和G作为群形成的期望算子，我们有
和C(吨3)=∑1n[∑j=1ñ一世是j问一世磷一世j磷一世j问一世]=∑1n∑1ñ一世是j=是
因此和p(吨3)=和G[和C(吨3)]=和G(是)=是. 还有，写在C,在G作为对应于方差的运算符和C,和G，分别有
$$
\begin{aligned}
M=V_{p}\left(t_{3}\right) &=E_{G}\left[V_{C}\left(t_{3}\right )\right]+V_{G}\left[E_{C}\left(t_{3}\right)\right] \
&=E_{G}\left[\sum_{1}^{n} \sum_ {1 \leq j0$。
RHC 自己给出了一个统一的非负无偏估计量在3作为在3衍生如下。让在3是这样的和p(在3)=在3然后让
和=∑一世=1n是一世j2磷一世j2问一世.
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
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多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。