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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|Sampling Correctness: The Mandatory Path to Predictable Uncertainty
The Cardinal rules of sampling correctness are simple:
- All fragments or groups of fragments must have the same chance to become part of the sample $(I D E)$.
- The sampling tool must not become selective on what it is taking (IEE).
- The mass of collected increments must be proportional to the amount of material presented to the sampling tool (IWE).
- The integrity of increments must under no circumstance be altered (IPE).
Any deviation from one of these rules and the sampling protocol becomes invalid, wishful thinking, misleading and constitutes a direct, unacceptable departure from the expected due diligence; in other words, it is a mistake leading to unpredictable errors on precision and accuracy. Basically, there are no statistical analyses possible and if you had to defend the incorrect sampling protocol in a court of law, a good sampling expert would make that protocol indefensible in five minutes. In other words, the rules of sampling correctness should under no circumstances be negotiable.
If all these rules a strictly respected with no compromise possible you give yourself a chance to enter the domain of acceptable residual uncertainty, and the data base offers the possibility of performing a valid, predictable statistical analysis. Anything less can be called administrative sampling, leading to statistical ceremonies, and a total loss of time and money, and nonetheless misleading information for top management.
After it is clear that the sampling process is correct, we still have to address Constitution Heterogeneity $\mathrm{CH}$ and Distribution Heterogeneity DH. This is done by minimizing the variances of the Fundamental Sampling Error FSE and the Grouping and Segregation Error GSE, which is the objectives of Part IV. Then, and only then, we may dare to talk about residual uncertainty. Basically, the use of the word uncertainty should be the ultimate reward of having eliminating what is obviously structurally wrong in sampling and analytical protocols. Anything less is an intolerable mistake, therefore an error, which naturally leads to Chapter 2 .
统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|Structural Property
A property is said to be structural when it necessarily results from a certain number of conditions that we can control or quantify, and that are assumed to be fulfilled. A few examples are:
- The heterogeneity of a constituent of interest in a material to sample (e.g., gold in a given geological unit, alumina in a given iron ore, GMO in a wheat shipment, mercury in a fish, etc.)
- A sampling protocol authoritatively selected by a management team
- The characteristics of a sampling device built by a manufacturer
- A process control procedure implemented by an operator
- The characteristics of a process unit
- A sampling interval selected for convenience
- A cutoff grade selected at the mine for a given constituent of interest
- A standard enforced by regulators,
- A wrong temperature set to warm your home,
- A child trying to study mathematics without a reliable textbook, etc…
- There are millions of examples in our lives. A structural property is what it is: it is the structure with which someone operates. A structural property is always true as long we operate with it. The effect depends on chance; it is the circumstance we endure. It is important to know that heterogeneity and sampling correctness have primary structural properties.
抽样调查代考
统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|采样正确性:可预测不确定性的必经之路
采样正确性的基本规则很简单:
- 所有片段或片段组必须有相同的机会成为样本的一部分$(I D E)$ .
- 采样工具不能对它所取的东西进行选择性(IEE)。收集到的增量的质量必须与呈现给采样工具(IWE)的材料的数量成正比。
- 增量的完整性在任何情况下都不能被改变(IPE)。任何对这些规则和采样协议的偏离都是无效的、一厢情愿的、误导性的，并构成对预期的尽职调查的直接、不可接受的偏离;换句话说，这是一种导致精度和准确性上不可预测的错误。基本上，统计分析是不可能的，如果你必须在法庭上为不正确的采样协议辩护，一个好的采样专家会在五分钟内让该协议站不住脚。换句话说，采样正确性的规则在任何情况下都是不容商榷的。
如果所有这些规则都得到严格遵守，不可能妥协，那么你就有机会进入可接受的残余不确定性领域，而数据库提供了执行有效的、可预测的统计分析的可能性。任何低于此标准的都可以被称为行政抽样，这会导致统计仪式，完全损失时间和金钱，但仍然会给最高管理层带来误导信息
在明确抽样过程是正确的之后，我们仍然必须解决构成异质性$\mathrm{CH}$和分布异质性DH。这是通过最小化基本抽样误差FSE和分组和分离误差GSE的方差来实现的，这是第四部分的目标。然后，只有到那时，我们才可以敢于谈论剩余不确定性。基本上，使用不确定性这个词应该是消除采样和分析协议中明显的结构错误的最终奖励。小于此值则是一个无法容忍的错误，因此是一个错误，这自然就引出了第二章
统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|结构性质
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当一个属性必然是由我们可以控制或量化的一定数量的条件产生的，并且假设这些条件是满足的，那么这个属性就被称为结构性的。一些例子是:
样本材料中感兴趣成分的异质性(例如，给定地质单位中的金，给定铁矿石中的氧化铝，小麦运输中的转基因生物，鱼类中的汞，等)由管理团队权威选择的采样协议由制造商建造的采样设备的特性由操作员实施的过程控制程序过程单元的特性为了方便而选择的采样间隔为特定感兴趣的成分在矿中选择的边界等级由监管机构强制执行的标准，为温暖你家而设置的错误温度A在没有可靠的教科书的情况下，孩子试图学习数学，诸如此类。我们的生活中有成千上万这样的例子。结构属性就是它的本质:它是某人操作的结构。只要我们使用它，结构性质总是正确的。效果取决于运气;这是我们所忍受的环境。
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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
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
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。