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我们提供的SPSS及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|SPSS代写代考|Random sampling
In an ideal situation, researchers would use random sampling. In random sampling, every member of the population has an equal probability of being in the study sample. Imagine we can get a list of all first-year college students in the United States, complete with contact information. We could randomly draw 250 names from that list and ask them to participate in our study. We are likely to find that some of those students will not respond to our invitation. Others might decline to participate. Still others might start the survey but drop out partway through it. Therefore, even with a perfect sampling strategy designed to produce a random sample, we still face a number of barriers that make a true random sample almost impossible. Of course, the other problem with this scenario is that it is nearly impossible to get a list of everyone in the population. Random sampling is impractical in research with human participants, but there are several other strategies that researchers commonly use.
统计代写|SPSS代写代考|Representative (quota) sampling
Quota sampling method selects samples based on exact numbers or quotas of individuals or groups with varying characteristics (Gay, Mills, \& Airasian, 2016). We also call this sampling method representative sampling. Many U.S. federal datasets are collected using quota or representative sampling. In this sampling strategy, researchers set targets, or quotas, for people with specific characteristics. Often, those characteristics are demographic variables. For example, some federal education datasets in the United States use the census to determine sampling quotas for the combination of race, sex as assigned at birth, and location. These quotas are usually set to be representative in each demographic category. For example, the U.S. Census showed that Black women comprised $12.85 \%$ of the population of Alabama (U.S. Census Bureau, 2017). A researcher with a goal of 1,000 participants from Alabama might set a quota of 129 Black women for that sample (taking the population percentage and multiplying by the target sample size). The researcher would then intentionally seek out Black women until 129 were enrolled in the study. The researcher would set quotas for every demographic category and then engage in targeted recruiting of that group until the quota was met. The end result is a sample that matches the population very closely in demographic categories. However, the process of producing that representative sample involved many targeted recruiting efforts, which might introduce sampling bias. However, this method is widely used to produce samples that approach representativeness, especially in large-scale and large-budget survey research.
统计代写|SPSS代写代考|Snowball sampling
Another method of accessing population that is not easily accessible or hard to reach is snowball sampling. Examples might include members of a secretive group, people with a stigmatized health issue, or members of a group subject to legal restrictions or targeted by law enforcement. A snowball sample begins with the researcher identifying a small number of participants to directly recruit. That initial recruiting might involve relationship and trust building work as well. For example, if a researcher was interested in surveying undocumented immigrants, they might find this population difficult to directly reach because of legal and social factors. So, the researcher might need to invest in building relationships with a small number or local group of undocumented immigrants. In that example, it would be important for the researcher to build some genuine, authentic relationships and to prove that they are trustworthy. Participants might be skeptical of a researcher in this circumstance, wondering about how disclosing their documentation status to a researcher might impact their legal or social situation. It would be important for the researcher to prove they are a safe person to talk to. After initial recruiting in a snowball sample, participants are asked to recruit other individuals that qualify for the study. This is useful because, in some circumstances, individuals who are in a particular social or demographic group might be more likely to know of other people in that same group. It can also be useful because, if the researcher has done the work of building relationships and trust, participants may be comfortable vouching for the researcher with other potential participants. This approach is used in quantitative and qualitative research. One drawback to snowball sampling is it tends to produce very homogenous samples. Because the recruiting or sampling effort is happening entirely through social contacts, the participants who enroll in the study tend to be very similar in sociodemographic factors. In some cases, that similarity is acceptable, but this only works when the criteria for inclusion in the study are relatively narrow.
SPSS代写
统计代写|SPSS代写代考|Random sampling
在理想情况下，研究人员会使用随机抽样。在随机抽样中，总体中的每个成员都有相同的概率进入研究样本。想象一下，我们可以获得一份美国所有一年级大学生的名单，并附上联系信息。我们可以从该列表中随机抽取 250 个名字，并请他们参与我们的研究。我们很可能会发现其中一些学生不会回应我们的邀请。其他人可能会拒绝参与。还有一些人可能会开始调查，但中途退出。因此，即使设计了一个完美的抽样策略来产生随机样本，我们仍然面临着许多障碍，使得真正的随机样本几乎是不可能的。当然，这种情况的另一个问题是几乎不可能获得人口中每个人的名单。随机抽样在人类参与者的研究中是不切实际的，但研究人员通常使用其他几种策略。
统计代写|SPSS代写代考|Representative (quota) sampling
配额抽样方法根据具有不同特征的个人或群体的确切数量或配额来选择样本（Gay, Mills, \& Airasian, 2016）。我们也称这种抽样方法为代表抽样。许多美国联邦数据集是使用配额或代表性抽样收集的。在这种抽样策略中，研究人员为具有特定特征的人设定目标或配额。通常，这些特征是人口统计变量。例如，美国的一些联邦教育数据集使用人口普查来确定种族、出生时分配的性别和位置的组合的抽样配额。这些配额通常设置为在每个人口统计类别中具有代表性。例如，美国人口普查显示，黑人女性包括12.85%阿拉巴马州的人口（美国人口普查局，2017 年）。目标是来自阿拉巴马州的 1,000 名参与者的研究人员可能会为该样本设定 129 名黑人女性的配额（取人口百分比并乘以目标样本量）。然后，研究人员会有意寻找黑人女性，直到有 129 人参与研究。研究人员将为每个人口统计类别设定配额，然后有针对性地招募该群体，直到达到配额为止。最终结果是一个与人口统计类别非常匹配的样本。然而，产生该代表性样本的过程涉及许多有针对性的招聘工作，这可能会引入抽样偏差。然而，这种方法被广泛用于产生接近代表性的样本，
统计代写|SPSS代写代考|Snowball sampling
另一种获取不易获取或难以获取的人口的方法是滚雪球抽样。示例可能包括秘密团体的成员、有污名的健康问题的人，或受法律限制或执法目标的团体的成员。雪球样本从研究人员确定少量参与者直接招募开始。最初的招聘也可能涉及建立关系和建立信任的工作。例如，如果研究人员对调查无证移民感兴趣，他们可能会发现由于法律和社会因素而难以直接接触到这一人群。因此，研究人员可能需要投资与少数或当地的无证移民群体建立关系。在那个例子中，对研究人员来说，建立一些真正的、真实的关系并证明它们是值得信赖的，这一点很重要。在这种情况下，参与者可能对研究人员持怀疑态度，想知道向研究人员披露他们的文档状态可能会如何影响他们的法律或社会状况。对于研究人员来说，证明他们是一个可以安全交谈的人是很重要的。在雪球样本中进行初步招募后，参与者被要求招募其他有资格参加研究的人。这很有用，因为在某些情况下，属于特定社会或人口统计群体的个人可能更有可能认识同一群体中的其他人。它也很有用，因为如果研究人员已经完成了建立关系和信任的工作，参与者可能愿意与其他潜在参与者一起为研究人员担保。这种方法用于定量和定性研究。雪球抽样的一个缺点是它往往会产生非常同质的样本。由于招募或抽样工作完全是通过社会联系进行的，因此参加研究的参与者在社会人口因素方面往往非常相似。在某些情况下，这种相似性是可以接受的，但这仅在纳入研究的标准相对狭窄时才有效。参加研究的参与者往往在社会人口因素方面非常相似。在某些情况下，这种相似性是可以接受的，但这仅在纳入研究的标准相对狭窄时才有效。参加研究的参与者往往在社会人口因素方面非常相似。在某些情况下，这种相似性是可以接受的，但这仅在纳入研究的标准相对狭窄时才有效。
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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。