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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富，各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

我们提供的抽样调查sampling theory of survey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|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Certain rudimentaries for sampling

In order to select or choose a probability sample a convenient way is to utilize what are known as Random Number Tables. Though drawing random samples using a computer facility is not a problem now-a-days we choose to give details to propagate the background.

A table of random numbers is a sequence of a large number of single-digit numbers $0,1,2,3,4,5,6,7,8$ and 9 arranged one after another consecutively on a page and the pages are numerous in the form of a book. The digits so occur consecutively that (i) read from anywhere in the book every single digit $i$ occurs with a relative frequency of $\frac{1}{10}$ if a sufficiently large number of them is covered and (ii) moreover if a group of $K$ consecutive digits is read over a large number of such groups or sets each group with a relative frequency of $\frac{1}{10^K}$, with $K=2,3, \ldots, 8$ say. These relative frequencies are close to $\frac{1}{10}, \frac{1}{100}, \ldots, \frac{1}{10^8}$ respectively for $K=1,2, \ldots, 8$. The closeness of these relative frequencies to the fractions $\frac{1}{10}, \frac{1}{10^2}, \ldots, \frac{1}{10^8}$ respectively can be tested by statistical methods of chi-square or other probabilistic tests. The series of numbers so tested are called ‘Random Numbers’ and the pages of such books of ‘Random Numbers’ are called ‘Tables of Random Numbers’.

Sample surveys are practically useful to non-experts in sampling but as intelligent proprietors we are inclined to provide answers to their potential queries.

Let us illustrate. Suppose a finite population consists of 67 members. Then we shall label them separately as $1,2, \ldots, 67$. If we may select each of them with a probability $\frac{1}{67}$, then we shall say that we have ‘randomly’ selected one member of the population. Since 67 is 2-digited we should consider 2digited numbers $(i, j), i=0,1, \ldots, 9$ and $j=0,1, \ldots, 9$ from a table of random numbers. There are 100 such numbers $(0,0),(0,1), \ldots,(0,9),(1,0)$, $(1,1), \ldots,(1,9), \ldots,(9,0), \ldots,(9,9)$. It will be convenient to label the 67 members of the population as (01),(02), ..,(65),(66),(67). From the Table of Random Numbers then we are to plan to read only these 67 2-digited numbers omitting the 33 numbers $(00),(68),(69), \ldots,(99)$. The earliest a 2 digited number $(01),(02), \ldots,(67)$ is read gives us the random sample required.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Design-based approach

Given a design $p$, an estimator $t=t(s, Y)$ based on a sample $s$ chosen according to design $p$ has its expectation as $E_p(t)=\sum_{s \in \zeta} p(s) t(s, Y)$ and its Mean Square Error (MSE) as $M_p(t)=E_p(t-Y)^2=\sum_{s \in \zeta} p(s)(t(s, Y)-Y)^2$, which provides a ‘measure’ of error of $t$ as an estimator of $Y$.

Also, $B_p(t)=E_p(t-Y)$ is called the bias of $t$ as an estimator for $Y$; in case $B_p(t)=0$ i.e. $E_p(t)=Y$ for every possible $Y$, then $t$ is called an unbiased estimator (UE) for $Y$; also $V_p(t)=E_p\left(t-E_p(t)\right)^2=M_p(t)-B_p^2(t)$ is called the variance of $t$; also, $\sigma_p(t)=+\sqrt{V_p(t)}$ is its ‘standard error’.
$$
\begin{aligned}
M_p(t) & =\sum_s p(s)(t(s, Y)-Y)^2 \
& =\sum_1 p(s)(t(s, Y)-Y)^2+\sum_2 p(s)(t(s, Y)-Y)^2
\end{aligned}
$$
writing $\sum_1$ as the sum over samples for which $|t(s, Y)-Y| \geq K$ for a certain $K>0$ and $\sum_2$ as the sum over samples for which $|t(s, Y)-Y|<K$.
Then, $\quad M_p(t) \geq K^2 \sum_1 p(s)=K^2 \operatorname{Prob}[|t(s, Y)-Y| \geq K]$.
So, $\quad \operatorname{Prob}[|t(s, Y)-Y| \geq K] \leq \frac{V_p(t)+B_p^2(t)}{K^2}$.

Choosing $\quad K=\lambda \sigma_p(t)$, with $\lambda>0$
one gets
or
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{Prob}\left[|t-Y| \geq \lambda \sigma_p(t)\right] \leq \frac{1}{\lambda^2}+\frac{1}{\lambda^2}\left(\frac{\left|B_p(t)\right|}{\sigma_p(t)}\right)^2 \
& \operatorname{Prob}\left[|t-Y| \leq \lambda \sigma_p(t)\right] \geq\left(1-\frac{1}{\lambda^2}\right)-\frac{1}{\lambda^2}\left(\frac{\left|B_p(t)\right|}{\sigma_p(t)}\right)^2 .
\end{aligned}
$$
Thus, in order that the error in estimation of $Y$ by $t$ may be kept in control (i) $\left|B_p(t)\right|$ may be small and (ii) $\sigma_p(t)$ may be small.

So, a good estimator for $Y$ should have (i) small numerical bias and (ii) small standard error. This is rather a truism if we decide to rest content with an estimator for which these two design-based performance characteristics are our main concerns. This is the essence of the ‘Design-based’ approach in estimation in Survey Sampling. Most crucially, we cannot say how close is the calculated value of the statistic $t$ to $Y$, the estimatand parameter for the given data at hand. Thus according to this approach our concern is how controlled are the performance characteristics for the strategy we employ without questioning the magnitude of the actual realized error $|t(s, Y)-Y|$.

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Certain rudimentaries for sampling

为了选择或选择概率样本，一种方便的方法是利用所谓的随机数表。虽然现在使用计算机设备抽取随机样 本不是问题，但我们选择提供细节来传播背景。
随机数表是大量个位数的序列 $0,1,2,3,4,5,6,7,89$ 个依次连续排列在一页上，页数很多，形成一本 书。数字如此连续出现，以至于（i）从书中的任何地方读取每一个数字 $i$ 以相对频率发生 $\frac{1}{10}$ 如果涵盖了足 够多的人，并且 (ii) 此外，如果有一组 $K$ 在大量这样的组中读取连续的数字，或者将每个组的相对频率 设置为 $\frac{1}{10^K}$ ，和 $K=2,3, \ldots, 8$ 说。这些相对频率接近 $\frac{1}{10}, \frac{1}{100}, \ldots, \frac{1}{10^8}$ 分别为 $K=1,2, \ldots, 8$. 这 些相对频率与分数的接近程度 $\frac{1}{10}, \frac{1}{10^2}, \ldots, \frac{1}{10^8}$ 分别可用卡方统计方法或其他概率检验方法进行检验。如 此测试的一系列数字称为“随机数”，此类“随机数”书籍的页面称为“随机数表”。
抽样调查实际上对非抽样专家很有用，但作为聪明的业主，我们倾向于为他们的潜在问题提供答案。
让我们举例说明。假设有限人口由 67 名成员组成。然后我们将它们分别标记为 $1,2, \ldots, 67$. 如果我们可 以以概率选择它们中的每一个 $\frac{1}{67}$ ，那么我们将说我们“随机”选择了人口中的一名成员。由于 67 是 2 位数 字，我们应该考虑 2 位数字 $(i, j), i=0,1, \ldots, 9$ 和 $j=0,1, \ldots, 9$ 来自随机数表。有100个这样的数 字 $(0,0),(0,1), \ldots,(0,9),(1,0),(1,1), \ldots,(1,9), \ldots,(9,0), \ldots,(9,9)$. 将人口的 67 名成员标 记为 (01)，(02)，..(65),(66),(67) 会很方便。从随机数表中，我们计划只读取这 67 个 2 位数字，忽略 33 个 数字 $(00),(68),(69), \ldots,(99)$. 最早的一个2位数字 $(01),(02), \ldots,(67)$ 被读取给了我们所需的随机 样本。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Design-based approach

给定一个设计 $p$, 估计量 $\$ \mathrm{t}=\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)$ basedonasample秒 chosenaccordingtodesign $\mathrm{p}$ hasitsexpectationas $\mathrm{E}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})=\mid$ sum{ ${\mathrm{s} \backslash$ in $\backslash z$ tat $} \mathrm{p}(\mathrm{s}) \mathrm{t}(\mathrm{s}, \mathrm{Y})$ anditsMeanSquare_Error $(M S E)$ as $\mathrm{M}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})=\mathrm{E}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t} \mathrm{Y})^{\wedge} 2=\backslash$ sum_ ${\mathrm{s} \backslash$ in \zeta $} \mathrm{p}(\mathrm{s})(\mathrm{t}(\mathrm{s}, \mathrm{Y})-\mathrm{Y})^{\wedge} 2$, whichprovidesa’measure ${ }^{\prime}$ oferroro $f$ 吨 asanestimatorof $Y \$$ 。
还， $B_p(t)=E_p(t-Y)$ 称为偏差 $t$ 作为估计量 $Y$; 如果 $B_p(t)=0$ IE $E_p(t)=Y$ 对于每一个可能的 $\$ Y$ , then 吨 $i$ scalledanunbiasedestimator $(U E)$ for 是; also $\vee_{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})=\mathrm{E}{-} \mathrm{p} \backslash \mathrm{eft}\left(\mathrm{t}-\mathrm{E}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t}) \backslash\right.$ right ${ }^{\wedge} \mathrm{2}=\mathrm{M}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})-$ $\mathrm{B}{-} \mathrm{p}^{\wedge} 2(\mathrm{t})$ iscalledthevarianceo $f$ 吨; also, sigma_ $^{\prime}(\mathrm{t})=+$ Isqrt $\left{\mathrm{V}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})\right}$ isits’standarderror ${ }^{\prime} . \$$ Ibegin{aligned $}$ $M{-} p(t) \&=\mid$ sum_s $p(s)\left(t(s, Y)^{-Y}\right)^{\wedge} 2 \backslash$
\& = Isum_1 $p(s)(t(s, Y)-Y)^{\wedge} 2+\backslash$ sum_2 $p(s)(t(s, Y)-Y)^{\wedge} 2$
lend{aligned}
$\$ \$$
写作 $\sum_1$ 作为样本的总和 $\$|t(s, Y)-Y|$ IgeqKforacertain $\mathrm{K}>0 a n d \backslash$ sum_2 $_{-}$
asthesumoversamplesforwhich $|\mathrm{t}(\mathrm{s}, \mathrm{Y})-\mathrm{Y}|<\mathrm{K}$. Then, $\backslash$ quad $\mathrm{M}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})$ Igeq $\mathrm{K}^{\wedge} 2$ Isum_1 $\mathrm{p}(\mathrm{s})=\mathrm{K}^{\wedge} 2$ loperatorname{Prob} $[|\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)-\mathrm{Y}|$ Igeq K]. So, lquad loperatorname{Prob} $[|\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)-\mathrm{Y}| \lg$ eq K $] \backslash$ leq Ifrac $\left{\mathrm{V}{-} \mathrm{p}(\mathrm{t})+\mathrm{B}{-} \mathrm{p}^{\wedge} 2(\mathrm{t})\right}\left{\mathrm{K}^{\wedge} 2\right} \${\text {。 }}$ 选择 $K=\lambda \sigma_p(t)$ ，和 $\lambda>0$ 一个得到
或
$$
\operatorname{Prob}\left[|t-Y| \geq \lambda \sigma_p(t)\right] \leq \frac{1}{\lambda^2}+\frac{1}{\lambda^2}\left(\frac{\left|B_p(t)\right|}{\sigma_p(t)}\right)^2 \quad \operatorname{Prob}\left[|t-Y| \leq \lambda \sigma_p(t)\right] \geq\left(1-\frac{1}{\lambda^2}\right)
$$
因此，为了使估计误差 $Y$ 经过 $t$ 可以保持控制（i) $\left|B_p(t)\right|$ 可能很小并且 (ii) $\sigma_p(t)$ 可能很小。
所以，一个好的估计量 $Y$ 应该有 (i) 小的数值偏差和 (ii) 小的标准误差。如果我们决定满足于这两个基于设 计的性能特征是我们主要关注的估算器，那么这就是一个真理。这是“基于设计”的调查抽样估计方法的本 质。最关键的是，我们不能说统计的计算值有多接近 $t$ 至 $Y$ ，手头给定数据的估计参数。因此，根据这种方 法，我们关心的是如何控制我们采用的策略的性能特征，而不质疑实际实现的误差 $\$|t(s, Y)-Y| \$$ 的大小。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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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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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|DATA

After selection of a sample s, we collect information on one or more characters of interest from the selected units in the sample $s$. Consider the simplest situation where a single character $y$ is of interest, and $y_i$ is the value of the character obtained from the ith unit. The information related to the units selected in a sample and their $\gamma$-values obtained from the survey are known as data and will be denoted by $d$. Thus data corresponding to an ordered sample $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ will be denoted by
$$
\begin{aligned}
d(s) &=\left(\left(i_1, \gamma_{i_1}\right), \ldots,\left(i_k, \gamma_{i_k}\right), \ldots,\left(i_{n_s}, \gamma_{i_{n_s}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in s\right) .
\end{aligned}
$$
The data $d(s)$ based on the ordered sample are known as ordered data.
Similarly, the data obtained from the unordered sample $\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_l, \ldots, j_{v_s}\right)$ are known as unordered data and are denoted by
$$
\begin{aligned}
d(\widetilde{s}) &=\left(\left(j_1, \gamma_{j_1}\right), \ldots,\left(j_{k,}, \gamma_{j_k}\right), \ldots,\left(j_{v_s}, \gamma_{j j_{(s)}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in \widetilde{s}\right) .
\end{aligned}
$$
If the label part of the data, i.e., information of the selected units in the sample, is deleted from the data, then the resulting data are called unlabeled data. Thus unlabeled data from an ordered and unordered sample may be denoted by $\left(\gamma_{i_1}, \ldots, \gamma_{i_k}, \ldots, \gamma_{i_{15}}\right)$ and $\left(\gamma_{j_1}, \ldots, \gamma_{j_k}, \ldots, \gamma_{\left.j_{r(s)}\right)}\right)$, respectively.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Estimator and Estimate

After selection of a sample $s$ using a suitable sampling design $p$, information on the study variable $\gamma$ is collected from each of the units selected in the sample. Here we assume that all units in the sample have responded and there is no measurement error in measuring a response, i.e., the true value $y_i$, of the study variable $\gamma$ is obtained from each of the ith unit $(i \in s)$. The information gathered from the selected units in the sample and their values $y_i$ ‘s is known as data, and it will be denoted by $d=\left(\left(i, y_i\right), i \in s\right)$. The collection of all possible values of $d$ is known as the sample space, and it will be denoted by $\mathscr{C}$. A real valued function $T(s, \mathbf{y})=T(d)$ of $d$ on the sample space $\mathcal{C}$ is known as a statistic. When the statistic $T(s, \mathbf{y})$ is used as a guess value of a certain parametric function $\theta=\theta(\mathbf{y})$ of interest (such as the population mean, total, median etc.), we call $T(s, \mathbf{y})$ as an estimator of the parameter $\theta$. Obviously, an estimator is a random variable whose value depends on the sample selected (i.e., data). The numerical value of an estimator for a given data is called an estimate.

An estimator $T=T(s, \mathbf{y})$ is said to be design unbiased (p-unbiased or unbiased) for estimating a population parameter $\theta$ if and only if
$$
E_p(T)=\sum_{s \in \mathcal{J}} T(s, \mathbf{y}) p(s)=\theta \quad \forall \mathbf{y} \in R^N
$$
where, $E_p$ denotes the expectation with respect to the sampling design $p$, $p(s)$ is the probability of the selection of the sample $s$ according to design $p, ~ \mathscr{S}$ is the collection of all possible samples, and $R^N$ is the $N$-dimensional Euclidean space. The class of all unbiased estimators of $\theta$ satisfying (2.2.1) will be denoted by $C_\theta$.

An estimator, which is not unbiased, is called a biased (or design biased) estimator. The amount of bias of an estimator $T$ is defined as
$$
B(T)=E_p(T)-\theta=\sum_{s \in \mathcal{J}} T(s, \mathbf{y}) p(s)-\theta
$$

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|HANURAV’S ALGORITHM

Hanurav (1966) 建立了抽样设计和抽样方案之间的对应关系。他证明了任何抽样方案都会导致抽样设计。类似 地，对于给定的抽样设计，可以构建至少一种抽样方案，该方案可以实现抽样设计。事实上，Hanurav 提出了最 通用的抽样方案，称为 Hanurav算法，利用该算法可以推导出各种类型的抽样方案或抽样设计。此后，我们将不 再区分”抽样设计”和“抽样方案”这两个术语。
让 $n_0$ 表示抽样方案可能需要的最大样本量。然后，Hanurav (1966) 算法定义如下:
Imathscr{A $} \backslash \backslash$ mathscr ${A} | f_1\left{\left{q_{-} 1(i) ; q_{-} 2(s) ; q_{-} 3(s\right.\right.$, i) $\backslash$ right $}$
其中
(i) $0 \leq q_1(i) \leq 1, \quad \sum_{i=1}^N q_1(i)=1$ 为了i $i=1, \ldots, N$
(二) $0 \leq q_2(s) \leq 1$ 对于任何样品 $s \in \mathscr{J}$ ， 在哪里 $\mathscr{J}$ 是所有可能样本的集合。
$\Leftrightarrow q_3(s, i)$ 定义为 $q_2(s)>0$ 并受 $0 \leq q_3(s, i) \leq 1, \sum_{i=1}^N q_3(s, i)=1$ 为了i $i=1, \ldots, N$
使用以下步蹳选择样本:
步豋 1: 首先绘制一个单元 $i_1$ 被概率选中 $q_1\left(i_1\right) ; i_1=1, \ldots, N$
第 2 步: 在此步骙中，我们决定是终止还是继续抽样程序。让 $s_{(1)}=i_1$ 成为第一次抽签中选择的单位。以成功概 率执行伯努利试验 $q_2\left(s_{(1)}\right)$. 如果试验结果失败，则终止取样程序并选择样品 $s_{(1)}=i_1$. 另一方面，如果试验结果 成功，我们转到步骙 3 。
第 3 步: 在此步骤中，第二个单元 $i_2$ 被概率选中 $q_3\left(s_{(1)}, i_2\right)$ 我们表示 $s_{(2)}=\left(i_1, i_2\right)$. 选择样品后 $s_{(2)}$ ，我们回 到第 2 步并以成功概率执行伯努利试验 $q_2\left(s_{(2)}\right)$. 如果试验导致失败，则样品程序终止，所选样品为 $s_{(2)}$. 否则， 另一个单位 $i_3$ 被概率选中 $q_3\left(s_{(2)}, i_3\right)$ ，我们表示 $s_{(3)}=\left(i_1, i_2, i_3\right)$ 作为选定的样本。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|ORDERED AND UNORDERED SAMPLE

如果一个样本保留了关于哪个抽取选择哪个单元的信息，则称该样本为有序样本。因此，从有序样本中，我们知道 特定单位在样本中被选中的次数，以及它是在哪次抽签中被选中的。如果我们从有序样本中挑选出一组不同的单 元，并按照标签的升序排列，那么得到的样本称为无序样本。因此，无序样本不会保留有关选择了哪个特定单元及 其多重性的信息。让 $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ 是大小的有序样本 $n_s$ ，其中单位 $i_k$ 被选择在 $k$ 平局。让 $\tilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_k, \ldots, j_{\nu(s)}\right)$ 是不同单位的集合 $s$ 大小的 $\nu(s)$ 和 $j_1<\cdots<j_l<\cdots<j_{v(s)}$ ，然后 $\tilde{s}$ 是从获得 的无序样本 $s$.
假设从人口 $U=(1,2,3,4,5)$ ，选取三个单元的样本如下；在第一次抽签时选择单元 5，第二次抽签时选择单元 2 ，在第三次抽签时选择单元 5 。那么样本 $s=(5,2,5)$ 是一个有序样本，从样本中我们知道，单元 5 被选择了两 次，一次在第一次抽签中，一次在第三次抽签中，而单元 2 在第二次抽签中被选中。现在，选择样本的不同单位 $s$ 并按升序排列，我们得到一个无序样本 $\tilde{s}=(2,5)$.

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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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富，各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

我们提供的抽样调查sampling theory of survey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|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|HANURAV’S ALGORITHM

Hanurav (1966) established a correspondence between a sampling design and a sampling scheme. He proved that any sampling scheme results in a sampling design. Similarly, for a given sampling design, one can construct at least one sampling scheme, which can implement the sampling design. In fact, Hanurav proposed the most general sampling scheme, known as Hanurav’s algorithm, using which one can derive various types of sampling schemes or sampling designs. Henceforth, we will not differentiate between the terms “sampling design” and “sampling scheme”.

Let $n_0$ denote the maximum sample size that might be required from a sampling scheme. Then, Hanurav’s (1966) algorithm is defined as follows:
$$
\mathscr{A}=\mathscr{A}\left{q_1(i) ; q_2(s) ; q_3(s, i)\right}
$$
where
(i) $0 \leq q_1(i) \leq 1, \quad \sum_{i=1}^N q_1(i)=1$ for $i=1, \ldots, N$
(ii) $0 \leq q_2(s) \leq 1$ for any sample $s \in \mathscr{J}$, where $\mathscr{J}$ be the set of all possible samples.
(iii) $q_3(s, i)$ is defined when $q_2(s)>0$ and subject to $0 \leq q_3(s, i) \leq 1$, $\sum_{i=1}^N q_3(s, i)=1$ for $i=1, \ldots, N$
Samples are selected using the following steps:
Step 1: At the first draw a unit $i_1$ is selected with probability $q_1\left(i_1\right)$; $i_1=1, \ldots, N$
Step 2: In this step, we decide whether the sampling procedure will be terminated or continued. Let $s_{(1)}=i_1$ be the unit selected in the first draw. A Bernoulli trial is performed with success probability $q_2\left(s_{(1)}\right)$. If the trial results in a failure, the sampling procedure is terminated and the selected sample is $s_{(1)}=i_1$. On the other hand, if the trial results in a success, we go to step 3 .
Step 3: In this step, a second unit $i_2$ is selected with probability $q_3\left(s_{(1)}, i_2\right)$ and we denote $s_{(2)}=\left(i_1, i_2\right)$. After selection of the sample $s_{(2)}$, we go back to step 2 and perform a Bernoulli trial with success probability $q_2\left(s_{(2)}\right)$. If the trial results in a failure, then the sample procedure is terminated and the selected sample is $s_{(2)}$. Otherwise, another unit $i_3$ is selected with probability $q_3\left(s_{(2)}\right.$, $\left.i_3\right)$, and we denote $s_{(3)}=\left(i_1, i_2, i_3\right)$ as the selected sample.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|ORDERED AND UNORDERED SAMPLE

A sample is said to be an ordered sample if it retains information about which draw selects which unit. So, from an ordered sample, we know the number of times a particular unit is selected in a sample and also in which draw it was selected. If we pick up the set of distinct units from an ordered sample and arrange them in ascending order of their labels, then the resulting sample is known as an unordered sample. Thus an unordered sample does not retain information about which draw a particular unit was selected and its multiplicity. Let $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ be an ordered sample of size $n_s$, where the unit $i_k$ is selected at the $k$ th draw. Let $\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_k, \ldots, j_{\nu(s)}\right)$ be the set of distinct units in $s$ of size $\nu(s)$ with $j_1<\cdots<j_l<\cdots<j_{v(s)}$, then $\widetilde{s}$ is an unordered sample obtained from $s$.

Suppose from a population $U=(1,2,3,4,5)$, a sample of three units is selected as follows; On the first draw the unit 5 , second draw unit 2 , and at the third draw the unit 5 is selected. Then the sample $s=(5,2,5)$ is an ordered sample as we know, from the sample, that the unit 5 is selected twice, once in the first draw and again in the third draw whereas the unit 2 is selected in the second draw. Now, selecting the distinct units of the sample $s$ and arranging in ascending order, we get an unordered sample $\widetilde{s}=(2,5)$.

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|HANURAV’S ALGORITHM

Hanurav (1966) 建立了抽样设计和抽样方案之间的对应关系。他证明了任何抽样方案都会导致抽样设计。类似 地，对于给定的抽样设计，可以构建至少一种抽样方案，该方案可以实现抽样设计。事实上，Hanurav 提出了最 通用的抽样方案，称为 Hanurav算法，利用该算法可以推导出各种类型的抽样方案或抽样设计。此后，我们将不 再区分”抽样设计”和“抽样方案”这两个术语。
让 $n_0$ 表示抽样方案可能需要的最大样本量。然后，Hanurav (1966) 算法定义如下:
Imathscr{A $} \backslash \backslash$ mathscr ${A} | f_1\left{\left{q_{-} 1(i) ; q_{-} 2(s) ; q_{-} 3(s\right.\right.$, i) $\backslash$ right $}$
其中
(i) $0 \leq q_1(i) \leq 1, \quad \sum_{i=1}^N q_1(i)=1$ 为了i $i=1, \ldots, N$
(二) $0 \leq q_2(s) \leq 1$ 对于任何样品 $s \in \mathscr{J}$ ， 在哪里 $\mathscr{J}$ 是所有可能样本的集合。
$\Leftrightarrow q_3(s, i)$ 定义为 $q_2(s)>0$ 并受 $0 \leq q_3(s, i) \leq 1, \sum_{i=1}^N q_3(s, i)=1$ 为了i $i=1, \ldots, N$
使用以下步蹳选择样本:
步豋 1: 首先绘制一个单元 $i_1$ 被概率选中 $q_1\left(i_1\right) ; i_1=1, \ldots, N$
第 2 步: 在此步骙中，我们决定是终止还是继续抽样程序。让 $s_{(1)}=i_1$ 成为第一次抽签中选择的单位。以成功概 率执行伯努利试验 $q_2\left(s_{(1)}\right)$. 如果试验结果失败，则终止取样程序并选择样品 $s_{(1)}=i_1$. 另一方面，如果试验结果 成功，我们转到步骙 3 。
第 3 步: 在此步骤中，第二个单元 $i_2$ 被概率选中 $q_3\left(s_{(1)}, i_2\right)$ 我们表示 $s_{(2)}=\left(i_1, i_2\right)$. 选择样品后 $s_{(2)}$ ，我们回 到第 2 步并以成功概率执行伯努利试验 $q_2\left(s_{(2)}\right)$. 如果试验导致失败，则样品程序终止，所选样品为 $s_{(2)}$. 否则， 另一个单位 $i_3$ 被概率选中 $q_3\left(s_{(2)}, i_3\right)$ ，我们表示 $s_{(3)}=\left(i_1, i_2, i_3\right)$ 作为选定的样本。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|ORDERED AND UNORDERED SAMPLE

如果一个样本保留了关于哪个抽取选择哪个单元的信息，则称该样本为有序样本。因此，从有序样本中，我们知道 特定单位在样本中被选中的次数，以及它是在哪次抽签中被选中的。如果我们从有序样本中挑选出一组不同的单 元，并按照标签的升序排列，那么得到的样本称为无序样本。因此，无序样本不会保留有关选择了哪个特定单元及 其多重性的信息。让 $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ 是大小的有序样本 $n_s$ ，其中单位 $i_k$ 被选择在 $k$ 平局。让 $\tilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_k, \ldots, j_{\nu(s)}\right)$ 是不同单位的集合 $s$ 大小的 $\nu(s)$ 和 $j_1<\cdots<j_l<\cdots<j_{v(s)}$ ，然后 $\tilde{s}$ 是从获得 的无序样本 $s$.
假设从人口 $U=(1,2,3,4,5)$ ，选取三个单元的样本如下；在第一次抽签时选择单元 5，第二次抽签时选择单元 2 ，在第三次抽签时选择单元 5 。那么样本 $s=(5,2,5)$ 是一个有序样本，从样本中我们知道，单元 5 被选择了两 次，一次在第一次抽签中，一次在第三次抽签中，而单元 2 在第二次抽签中被选中。现在，选择样本的不同单位 $s$ 并按升序排列，我们得到一个无序样本 $\tilde{s}=(2,5)$.

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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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我们提供的抽样调查sampling theory of survey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|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Preliminaries and Basics of Probability Sampling

Various government organizations, researchers, sociologist, and businesses often conduct surveys to get answers to certain specific questions, which cannot be obtained merely through laboratory experiments or simply using economic, mathematical, or statistical formulation. For example, the knowledge of the proportion of unemployed people, those below poverty line, and the extent of child labor in a certain locality is very important for the formulation of a proper economic planning. To get the answers to such questions, we conduct surveys on sections of people of the locality very often. Surveys should be conducted in such a way that the results of the surveys can be interpreted objectively in terms of probability. Drawing inference about aggregate (population) on the basis of a sample, a part of the populations, is a natural instinct of human beings. Surveys should be conducted in such a way that the inference relating to the population should have some valid statistical background. To achieve valid statistical inferences, one needs to select samples using some suitable sampling procedure. The collected data should be analyzed appropriately. In this book, we have discussed various methods of sample selection procedures, data collection, and methods of data analysis and their applications under various circumstances. The statistical theories behind such procedures have also been studied in great detail.

In this chapter we introduce some of the basic definitions and terminologies in survey sampling such as population, unit, sample, sampling designs, and sampling schemes. Various methods of sample selection as well as Hanurav’s algorithm which gives the correspondence between a sampling design and a sampling scheme have also been discussed.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Finite and Infinite Populations

A finite population is a collection of a finite number of identifiable units. The total number of elements will be denoted by $N$ and refers to the size of the population. The students in a class, tigers in a game park, and households in a certain locality are examples of finite population as the units are identifiable and finite in number. Bacteria in a test tube, however, are identifiable, but they are very large in number. In this case $N \rightarrow \infty$, and hence it is considered an infinite population. The size of the population may be known or unknown before a survey. Sometimes, surveys are conducted to determine the unknown population size $N$, such as the total number of illegal immigrants or certain kinds of animals in a game park.

It is a list of all the units of a population with proper identification. The list is the basic material for conducting a survey. So, the sampling frame must be complete, up-to-date and free from duplication or omission of units. We denote a list of finite population or sampling frame as
$$
U=\left(u_1, \ldots, u_i, \ldots, u_N\right)
$$
where $u_i(i=1, \ldots, N)$ is the $i$ th unit of the population $U$. For simplicity we will denote the population $U$ as
$$
U={1, \ldots, i, \ldots, N}
$$

For a given population $U$, we may be interested in studying certain characteristics of it. Such characteristics are known as study variables. When considering a population of students in a certain class, we may be interested to know the age, height, racial group, economic condition, marks on different subjects, and so forth. Each of the variables under study is called a study variable, and it will be denoted by $\gamma$. Let $\gamma_i$ be the value of a study variable $y$ for the $i$ th unit of the population $U$, which is generally not known before the survey. The $N$-dimension vector $\mathbf{y}=\left(\gamma_1, \ldots, \gamma_i, \ldots, \gamma_N\right)$ is known as a parameter of the population $U$ with respect to the characteristic $\gamma$. The set of all-possible values of the vector $\mathbf{y}$ is the $N$-dimensional Euclidean space $R^N=\left(-\infty<y_1<\infty, \ldots,-\infty<y_i<\infty, \ldots,-\infty<y_N<\infty\right)$ and it is known as a parameter space. In most of the cases we are not interested in knowing the parameter $\mathbf{y}$ but in a certain parametric function of $\mathbf{y}$ such as, $Y=\sum_{i=1}^N y_i=$ population total, $\bar{Y}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N y_i=$ population mean, $S_y^2=\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^N\left(y_i-\bar{Y}\right)^2=$ population variance, $C_\gamma=S_Y / \bar{Y}$ $=$ population coefficient of variation, and so forth.

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Preliminaries and Basics of Probability Sampling

各种政府组织、研究人员、社会学家和企业经常进行调查以获得某些特定问题的答案，这些问题不能仅仅通过实验室实验或简单地使用经济、数学或统计公式来获得。例如，了解某个地区的失业人口、贫困线以下人口的比例以及童工的程度，对于制定适当的经济计划非常重要。为了得到这些问题的答案，我们经常对当地的部分人群进行调查。调查应以这样一种方式进行，即调查的结果可以用概率来客观地解释。根据样本、部分总体得出关于总体（总体）的推断，是人类的本能。调查应该以这样一种方式进行，即与人口有关的推论应该有一些有效的统计背景。为了实现有效的统计推断，需要使用一些合适的抽样程序来选择样本。应适当分析收集到的数据。在本书中，我们讨论了样本选择程序、数据收集和数据分析方法的各种方法及其在各种情况下的应用。这些程序背后的统计理论也得到了非常详细的研究。应适当分析收集到的数据。在本书中，我们讨论了样本选择程序、数据收集和数据分析方法的各种方法及其在各种情况下的应用。这些程序背后的统计理论也得到了非常详细的研究。应适当分析收集到的数据。在本书中，我们讨论了样本选择程序、数据收集和数据分析方法的各种方法及其在各种情况下的应用。这些程序背后的统计理论也得到了非常详细的研究。

在本章中，我们将介绍调查抽样中的一些基本定义和术语，例如总体、单位、样本、抽样设计和抽样方案。还讨论了各种样本选择方法以及给出抽样设计和抽样方案之间对应关系的 Hanurav 算法。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Finite and Infinite Populations

有限总体是有限数量的可识别单位的集合。元素的总数将表示为 $N$ 并指人口规模。班级里的学生、游戏公园里的老 虎和某个地方的家庭都是有限人口的例子，因为单位是可识别的并且数量有限。然而，试管中的细菌是可以识别 的，但它们的数量非常多。在这种情况下 $N \rightarrow \infty$ ，因此它被认为是无限人口。在调查之前，人口的规模可能是 已知的或末知的。有时，会进行调查以确定末知的人口规模 $N$ ，例如游乐园中非法移民或某些种类动物的总数。
它是具有适当标识的人口的所有单位的列表。该清单是进行调查的基本材料。因此，抽样框架必须是完整的、最新 的并且没有重复或遗漏的单位。我们将有限人口或抽样框架的列表表示为
$$
U=\left(u_1, \ldots, u_i, \ldots, u_N\right)
$$
在哪里 $u_i(i=1, \ldots, N)$ 是个 $i$ 人口单位 $U$. 为简单起见，我们将表示人口 $U$ 作为
$$
U=1, \ldots, i, \ldots, N
$$
对于给定的人口 $U$ ，我们可能有兴趣研究它的某些特征。这些特征被称为研究变量。在考虑某个班级的学生群体 时，我们可能有兴趣了解年龄、身高、种族、经济状况、不同科目的分数等等。研究中的每个变量称为研究变量， 表示为 $\gamma$. 让 $\gamma_i$ 是研究变量的值 $y$ 为了 $i$ 人口单位 $U$ ，这在调查之前通常是末知的。这 $N$-维向量 $\mathbf{y}=\left(\gamma_1, \ldots, \gamma_i, \ldots, \gamma_N\right)$ 被称为总体参数 $U$ 关于特性 $\gamma$. 向量的所有可能值的集合 $\mathbf{y}$ 是个 $N$ 维欧几里得空间 $R^N=\left(-\infty<y_1<\infty, \ldots,-\infty<y_i<\infty, \ldots,-\infty<y_N<\infty\right)$ 它被称为参数空间。在大多数情况 下，我们对知道参数不感兴趣 $\mathbf{y}$ 但在某个参数函数中 $\mathbf{y}$ 如， $Y=\sum_{i=1}^N y_i=$ 总人口， $\bar{Y}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N y_i=$ 人口平 均数， $S_y^2=\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^N\left(y_i-\bar{Y}\right)^2=$ 总体方差， $C_\gamma=S_Y / \bar{Y}=$ 人口变异系数等。

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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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富，各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

我们提供的抽样调查sampling theory of survey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|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

The ratio estimator
$$
t_{1}=X \frac{\sum_{i \in s} Y_{i}}{\sum_{i \in s} X_{i}}
$$
is of special importance because of its traditional use in practice. Here, $\left(p, t_{1}\right)$ is obviously representative with respect to a size measure $x$, more precisely to $\left(X_{1}, \ldots, X_{N}\right)$, whatever the sampling design $p$.

Note, however, that $t_{1}$ is usually combined with SRSWOR or SRSWR. The sampling scheme of LAHIRI-MIDZUNO-SEN (LAHIRI, 1951; MIDZUNO, 1952; SEN, 1953) (LMS) yields a design of interest to be employed in conjunction with $t_{1}$ by rendering it design unbiased.
The Hansen-Hurwitz (HH, 1943) estimator (HHE)
$$
t_{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{N} f_{s i} \frac{Y_{i}}{P_{i}}
$$ with $f_{s i}$ as the frequency of $i$ in $s, i \in \mathcal{U}$, combined with any design $p$, gives rise to a strategy representative with respect to $\left(P_{1}, \ldots, P_{N}\right)^{\prime}$. For the sake of design unbiasedness, $t_{2}$ is usually based on probability proportional to size (PPS) with replacement (PPSWR) sampling, that is, a scheme that consists of $n$ independent draws, each draw selecting unit $i$ with probability $P_{i}$.

Another representative strategy is due to RAO, HARTLEY and COCHRAN (RHC, 1962). We first describe the sampling scheme as follows: On choosing a sample size $n$, the population $\mathcal{U}$ is split at random into $n$ mutually exclusive groups of sizes suitably chosen $N_{i}\left(i=1, \ldots, n ; \sum_{1}^{n} N_{i}=N\right)$ coextensive with $\mathcal{U}$, the units bearing values $P_{i}$, the normed sizes $\left(0<P_{i}<1, \sum P_{i}=1\right)$. From each of the $n$ groups so formed independently one unit is selected with a probability proportional to its size given the units falling in the respective groups.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Raj’s Estimator t5

Another popular strategy is due to RAJ $(1956,1968)$. The sampling scheme is called probability proportional to size without replacement (PPSWOR) with $P_{i}$ ‘s $\left(02)$ draw a unit $i_{n}\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{n-1}\right)$ is chosen with probability
$$
\frac{P_{i_{n}}}{1-P_{i_{1}}-P_{i_{2}}-\ldots,-P_{i_{n-1}}}
$$ out of the units of $U$ minus $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n-1}$. Then,
$$
\begin{aligned}
e_{1} &=\frac{Y_{i_{1}}}{P_{i_{1}}} \
e_{2} &=Y_{i_{1}}+\frac{Y_{i_{2}}}{P_{i_{2}}}\left(1-P_{i_{1}}\right) \
e_{j} &=Y_{i_{1}}+\ldots+Y_{i_{j-1}}+\frac{Y_{i_{j}}}{P_{i_{j}}}\left(1-P_{i_{1}}-\ldots-P_{i_{j-1}}\right)
\end{aligned}
$$
$j=3, \ldots, n$ are all unbiased for $Y$ because the conditional expectation
$$
\begin{aligned}
E_{c} & {\left[e_{j} \mid\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{j-1}, Y_{i_{j-1}}\right)\right] } \
&=\left(Y_{i_{1}}+\ldots,+Y_{i_{j-1}}\right)+\sum_{\substack{k=1 \
\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{j-1}\right)}}^{N} Y_{k}=Y .
\end{aligned}
$$
So, unconditionally, $E_{p}\left(e_{j}\right)=Y$ for every $j=1, \ldots, n$, and
$$
t_{5}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} e_{j},
$$
called Raj’s (1956) estimator, is unbiased for $Y$.

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

比率估计器
$$
t_{1}=X \frac{\sum_{i \in s} Y_{i}}{\sum_{i \in s} X_{i}}
$$
由于其在实践中的传统用途，因此具有特别重要的意义。这里， $\left(p, t_{1}\right)$ 在尺寸测量方面显然具有代表性 $x$ ，更准确 地说 $\left(X_{1}, \ldots, X_{N}\right)$, 无论抽样设计如何 $p$.
但是请注意， $t_{1}$ 通常与 SRSWOR 或 SRSWR 结合使用。LAHIRI-MIDZUNO-SEN (LAHIRI, 1951; MIDZUNO，1952; $\mathrm{SEN}, 1953)(\mathrm{LMS})$ 的抽样方案产生了一个感兴趣的设计，可与 $t_{1}$ 通过使其设计公正。 Hansen-Hurwitz (HH, 1943) 估计器 (HHE)
$$
t_{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{N} f_{s i} \frac{Y_{i}}{P_{i}}
$$
和 $f_{s i}$ 作为频率 $i$ 在 $s, i \in \mathcal{U}$ ，结合任何设计 $p$ ，产生一个战略代表关于 $\left(P_{1}, \ldots, P_{N}\right)^{\prime}$. 为了设计不偏不倚， $t_{2}$ 通常基 于与大小成比例的概率 (PPS) 和替换 (PPSWR) 抽样，即由以下组成的方案 $n$ 独立抽奖，每个抽奖选择单元 $i$ 有概率 $P_{i}$
另一个具有代表性的策略是由 RAO、Hartley 和 COCHRAN $(\mathrm{RHC}, 1962)$ 提出的。我们首先将抽样方案描述如下: 关于选择样本量 $n$ ，人口 $\mathcal{U}$ 被随机分成 $n$ 相互排斥的尺寸适合选择的群体 $N_{i}\left(i=1, \ldots, n ; \sum_{1}^{n} N_{i}=N\right)$ 与 $\mathcal{U}$, 单 位轴承值 $P_{i}$ ，标准尺寸 $\left(0<P_{i}<1, \sum P_{i}=1\right)$. 从每一个 $n$ 如此独立形成的组考虑到属于各个组的单元，选择 一个单元的概率与其大小成正比。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Raj’s Estimator t5

另一个流行的策略是由于 RAJ(1956, 1968). 抽样方案称为与大小成比例的无放回概率 (PPSWOR) $P_{i}$ 的 \左 (02) 画一个单位 $i_{n}\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{n-1}\right)$ 被概率选中
$$
\frac{P_{i_{n}}}{1-P_{i_{1}}-P_{i_{2}}-\ldots,-P_{i_{n-1}}}
$$
出单位 $U$ 减 $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n-1}$. 然后，
$$
e_{1}=\frac{Y_{i_{1}}}{P_{i_{1}}} e_{2}=Y_{i_{1}}+\frac{Y_{i_{2}}}{P_{i_{2}}}\left(1-P_{i_{1}}\right) e_{j}=Y_{i_{1}}+\ldots+Y_{i_{j-1}}+\frac{Y_{i_{j}}}{P_{i_{j}}}\left(1-P_{i_{1}}-\ldots-P_{i_{j-1}}\right)
$$
$j=3, \ldots, n$ 都是公正的 $Y$ 因为条件期望
$$
E_{c}\left[e_{j} \mid\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{j-1}, Y_{i_{j-1}}\right)\right]=\left(Y_{i_{1}}+\ldots,+Y_{i_{j-1}}\right)+\sum_{k=1} \sum_{\left(\neq i_{1}, \ldots, i_{j-1}\right)}^{N} Y_{k}=Y .
$$
所以，无条件地， $E_{p}\left(e_{j}\right)=Y$ 对于每个 $j=1, \ldots, n$ ，和
$$
t_{5}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} e_{j}
$$
称为 Raj (1956) 的估计器，对于 $Y$.

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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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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• Advanced Probability Theory 高等楖率论
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|SAMPLING SCHEMES

A unified theory is developed by noting that it is enough to establish results concerning $(p, t)$ without heeding how one may actually succeed in choosing samples with preassigned probabilities. A method of choosing a sample draw by draw, assigning selection probabilities with each draw, is called a sampling scheme. Following HANURAV (1966), we show below that starting with an arbitrary design we may construct a sampling scheme.

Suppose for each possible sample $s$ from $U$ the selection probability $p(s)$ is fixed. Let
$$
\begin{array}{lll}
\beta_{i 1}=p\left(i_{1}\right), & \beta_{i_{1}, i_{2}}=p\left(i_{1}, i_{2}\right), \ldots, & \beta_{i_{1}, \ldots, i_{n}}=p\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right) \
\alpha_{i 1}=\Sigma_{1} p(s), & \alpha_{i_{1}, i_{2}}=\Sigma_{2} p(s), \ldots, & \alpha_{i_{1}, \ldots, i_{n}}=\Sigma_{n} p(s)
\end{array}
$$
where $\Sigma_{1}$ is the sum over all samples $s$ with $i_{1}$ as the first entry; $\Sigma_{2}$ is the sum over all samples with $i_{1}, i_{2}$, respectively, as the first and second entries in $s, \ldots$, and $\Sigma_{n}$ is the sum over all samples of which the first, second, $\ldots, n$th entries are, respectively, $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n}$.

Then, let us consider the scheme of selection such that on the first draw from $U, i_{1}$ is chosen with probability $\alpha_{i 1}$, a second draw from $U$ is made with probability
$$
\left(1-\frac{\beta_{i 1}}{\alpha_{i 1}}\right) \text {. }
$$
On the second draw from $U$ the unit $i_{2}$ is chosen with probability
$$
\begin{gathered}
\alpha_{i_{1}, i_{2}} \
\alpha_{i 1}-\beta_{i 1}
\end{gathered}
$$
A third draw is made from $U$ with probability
$$
\left(1-\frac{\beta_{i_{1}, i_{2}}}{\alpha_{i_{1}, i_{2}}}\right)
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|CONTROLLED SAMPLING

Now, consider an arbitrary design $p$ of fixed size $n$ and a linear estimator $t$; suppose a subset $S_{0}$ of all samples is less desirable from practical considerations like geographical location, inaccessibility, or, more generally, costliness. Then, it is advantageous to replace design $p$ by a modified one, for example, $q$, which attaches minimal values $q(s)$ to the samples $s$ in $S_{0}$ keeping
$$
\begin{gathered}
E_{p}(t)=E_{q}(t) \
E_{p}(t-Y)^{2}-E_{q}(t-Y)^{2}
\end{gathered}
$$
and even maintaining other desirable properties of $p$, if any. A resulting $q$ is called a controlled design and a corresponding scheme of selection is called a controlled sampling scheme. Quite a sizeable literature has grown around this problem of finding appropriate controlled designs. The methods of implementing such a scheme utilize theories of incomplete block designs and predominantly involve ingeneous devices of reducing the size of support of possible samples demanding trials and errors. But RAO and NIGAM (1990) have recently presented a simple solution by posing it as a linear programming problem and applying the well-known simplex algorithm to demonstrate their ability to work out suitable controlled schemes.
Taking $t$ as the HOR VIT7-THOMPSON estimator $\bar{t}=\sum_{i \in S}$ $Y_{i} / \pi_{i}$, they minimize the objective function $F=\sum_{s \in S_{0}} q(s)$ subject to the linear constraints
$$
\begin{aligned}
\sum_{s \ni i, j} q(s) &=\sum_{s \ni i, j} p(s)=\pi_{i j} \
q(s) & \geq 0 \text { for all } s
\end{aligned}
$$
where $\pi_{i j}{ }^{\prime} s$ are known quantities in terms of the original uncontrolled design $p$.

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|SAMPLING SCHEMES

一个统一的理论是通过注意到它足以建立关于 $(p, t)$ 没有注意人们实际上如何成功地选择具有预先分配既率的样 本。一种逐次抽取样本并为每次抽取分配选择概率的方法称为抽样方案。在 HANURAV (1966) 之后，我们在下面 展示了从任意设计开始，我们可以构建一个抽样方案。
假设每个可能的样本 $s$ 从 $U$ 选择概率 $p(s)$ 是固定的。让
$$
\beta_{i 1}=p\left(i_{1}\right), \quad \beta_{i_{1}, i_{2}}=p\left(i_{1}, i_{2}\right), \ldots, \quad \beta_{i_{1}, \ldots, i_{n}}=p\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right) \alpha_{i 1}=\Sigma_{1} p(s), \quad \alpha_{i_{1}, i_{2}}=\Sigma_{2} p(s), \ldots,
$$
在哪里 $\Sigma_{1}$ 是所有样本的总和 $s$ 和 $i_{1}$ 作为第一个条目; $\Sigma_{2}$ 是所有样本的总和 $i_{1}, i_{2}$ ，分别作为第一个和第二个条目 $s, \ldots$, 和 $\Sigma_{n}$ 是所有样本的总和，其中第一个，第二个， $\ldots, n$ 条目分别是， $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n}$.
然后，让我们考虑选择方案，使得在第一次抽签时 $U, i_{1}$ 被概率选中 $\alpha_{i 1}$ ，第二次从 $U$ 是用概率制成的
$$
\left(1-\frac{\beta_{i 1}}{\alpha_{i 1}}\right) .
$$
在第二次抽奖时 $U$ 那个单位 $i_{2}$ 被概率选中
$$
\alpha_{i_{1}, i_{2}} \alpha_{i 1}-\beta_{i 1}
$$
第三次抽奖是由 $U$ 有概率
$$
\left(1-\frac{\beta_{i_{1}, i_{2}}}{\alpha_{i_{1}, i_{2}}}\right)
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|CONTROLLED SAMPLING

现在，考虑一个任意设计 $p$ 固定大小的 $n$ 和一个线性估计器 $t$; 假设一个子集 $S_{0}$ 从地理位置、不可接近性或更一般地 说，成本等实际考虑因素来看，所有样本中的大多数都不太理想。那么，更换设计是有利的 $p$ 通过修改过的，例 如， $q$ ，它附加最小值 $q(s)$ 对样品 $s$ 在 $S_{0}$ 保持
$$
E_{p}(t)=E_{q}(t) E_{p}(t-Y)^{2}-E_{q}(t-Y)^{2}
$$
甚至保持其他理想的属性 $p$ ，如果有的话。结果 $q$ 称为受控设计，相应的选择方案称为受控抽样方案。围绕寻找合适 的受控设计的问题，已经有相当多的文献出现。实施伩种方案的方法利用了不完全块设计的理论，并且主要涉及减 少可能需要试验和错误的样本的支持大小的巧妙装置。但是 RAO 和 NIGAM (1990) 最近提出了一个简单的解决方 案，将其视为线性规划问题并应用众所周知的单纯形算法来证明他们制定合适的受控方案的能力。 服用 $t$ 作为 HOR VIT7-THOMPSON 估计器 $\bar{t}=\sum_{i \in S} Y_{i} / \pi_{i}$ ，他们最小化目标函数 $F=\sum_{s \in S_{0}} q(s)$ 受线性约束
$$
\sum_{s \ni i, j} q(s)=\sum_{s \ni i, j} p(s)=\pi_{i j} q(s) \quad \geq 0 \text { for all } s
$$
在哪里 $\pi_{i j}{ }^{\prime} s$ 是根据原始不受控设计的已知量 $p$.

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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。

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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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• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
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• (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|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|ELEMENTARY DEFINITIONS

Let $N$ be a known number of units, e.g., godowns, hospitals, or income earners, each assignable identifying labels $1,2, \ldots, N$ and bearing values, respectively, $Y_{1}, Y_{2}, \ldots, Y_{N}$ of a realvalued variable $y$, which are initially unknown to an investigator who intends to estimate the total
$$
Y=\sum_{1}^{N} Y_{i}
$$
or the mean $\bar{Y}=Y / N$.
We call the sequence $U=(1, \ldots, N)$ of labels a population. Selecting units leads to a sequence $s=\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right)$, which is called a sample. Here $i_{1}, \ldots, i_{n}$ are elements of $U$, not necessarily distinct from one another but the order of its appearance is maintained. We refer to $n=n(s)$ as the size of $s$, while the effective sample size $v(s)=|s|$ is the cardinality of $s$, i.e., the number of distinct units in $s$. Once a specific sample $s$ is chosen we suppose it is possible to ascertain the values $Y_{i_{1}}, \ldots, Y_{i_{n}}$ of $y$ associated with the respective units of $s$. Then $d=\left[\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{n}, Y_{i_{n}}\right)\right] \quad$ or briefly $d=\left[\left(i, Y_{i}\right) \mid i \in s\right]$
constitutes the survey data.
An estimator $t$ is a real-valued function $t(d)$, which is free of $Y_{i}$ for $i \notin s$ but may involve $Y_{i}$ for $i \in s$. Sometimes we will express $t(d)$ alternatively by $t(s, Y)$, where $Y=\left(Y_{1}, \ldots\right.$, $\left.Y_{N}\right)^{\prime} .$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|DESIGN-BASED INFERENCE

Let $\Sigma_{1}$ be the sum over samples for which $|t(s, Y)-Y| \geq k>0$ and let $\Sigma_{2}$ be the sum over samples for which $|t(s, Y)-Y|<k$ for a fixed $Y$. Then from
$$
\begin{aligned}
M_{p}(t) &=\Sigma_{1} p(s)(t-Y)^{2}+\Sigma_{2} p(s)(t-Y)^{2} \
& \geq k^{2} \operatorname{Prob}[|t(s, Y)-Y| \geq k]
\end{aligned}
$$
one derives the Chebyshev inequality:
$$
\operatorname{Prob}[|t(s, Y)-Y| \geq k] \leq \frac{M_{p}(t)}{k^{2}} .
$$
Hence
$\operatorname{Prob}[t-k \leq Y \leq t+k] \geq 1-\frac{M_{p}(t)}{k^{2}}=1-\frac{1}{k^{2}}\left[V_{p}(t)+B_{p}^{2}(t)\right]$ where $B_{p}(t)=E_{p}(t)-Y$ is the bias of $t$. Writing $\sigma_{p}(t)=$ $\sqrt{V_{p}(t)}$ for the standard error of $t$ and taking $k=3 \sigma_{p}(t)$, it follows that, whatever $Y$ may be, the random interval $t \pm 3 \sigma_{p}(t)$ covers the unknown $Y$ with a probability not less than
$$
\frac{8}{9}-\frac{1}{9} \frac{B_{p}^{2}(t)}{V_{p}(t)} .
$$
So, to keep this probability high and the length of this covering interval small it is desirable that both $\left|B_{p}(t)\right|$ and $\sigma_{p}(t)$ be small, leading to a small $M_{p}(t)$ as well.

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|ELEMENTARY DEFINITIONS

让 $N$ 是已知数量的单位，例如仓库、医院或收入者，每个可分配的识别标签 $1,2, \ldots, N$ 和轴承值，分别， $Y_{1}, Y_{2}, \ldots, Y_{N}$ 实值变量 $y$ ，最初对于打算估计总数的调查员来说是末知的
$$
Y=\sum_{1}^{N} Y_{i}
$$
或平均值 $\bar{Y}=Y / N$.
我们称序列 $U=(1, \ldots, N)$ 的标签人口。选择单位导致序列 $s=\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right)$ ，称为样本。这里 $i_{1}, \ldots, i_{n}$ 是元 素 $U$ ，不一定彼此不同，但保持其出现的顺序。我们指 $n=n(s)$ 作为大小 $s$ ，而有效样本量 $v(s)=|s|$ 是基数 $s$ ， 即不同单位的数量 $s$. 一旦一个特定的样本 $s$ 被选中，我们假设可以确定这些值 $Y_{i_{1}}, \ldots, Y_{i_{n}}$ 的 $y$ 与各自的单位相关联 $s .$ 然后 $d=\left[\left(i_{1}, Y_{i_{1}}\right), \ldots,\left(i_{n}, Y_{i_{n}}\right)\right]$ 或简要 $d=\left[\left(i, Y_{i}\right) \mid i \in s\right]$ 构成调查数据。
估算器 $t$ 是一个实值函数 $t(d)$ ，它是免费的 $Y_{i}$ 为了 $i \notin s$ 但可能涉及 $Y_{i}$ 为了 $i \in s$. 有时我们会表达 $t(d)$ 或者通过 $\$ t(\mathrm{~s}, Y)$, where $Y=| \operatorname{left}\left(\mathrm{Y}{-}{1}\right.$, Vdots\right., Veft.Y ${\mathrm{N}} \backslash$ right $) \wedge{$ prime $} . \$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|DESIGN-BASED INFERENCE

让 $\Sigma_{1}$ 是 $\$|\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)-\mathrm{Y}|$ 的样本的总和 Igeq $\mathrm{k}>0$ andlet $\backslash$ Sigma_{2}bethesumover samplesforwhich $|\mathrm{t}(\mathrm{s}, \mathrm{Y})-\mathrm{Y}|$
$<\mathrm{k}$ forafixed 是. Then from $\$$
Ibegin{aligned}
$\mathrm{M}{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t}) \&=\mid$ sigma ${1} \mathrm{p}(\mathrm{s})(\mathrm{t} \mathbf{\mathrm { Y }}) \wedge{2}+\backslash \operatorname{sigma}{2} \mathrm{p}(\mathrm{s})(\mathrm{tY}) \wedge{2} \backslash$
\& Igeq $k \wedge{2}$ loperatorname{概率 $}[|t(s, Y)-Y| \backslash g e q ~ k]$
lend{对齐 $}$
onederivestheChebyshevinequality:
loperatorname{概率 $}[|\mathrm{t}(\mathrm{s}, Y)-\mathrm{Y}| \operatorname{lgeq} \mathrm{k}] \backslash \operatorname{leq} \backslash f$ frac $\left{\mathrm{M}{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t})\right}{\mathrm{k} \wedge{2}}$ $\$ \$$ 因此 $\operatorname{Prob}[t-k \leq Y \leq t+k] \geq 1-\frac{M{p}(t)}{k^{2}}=1-\frac{1}{k^{2}}\left[V_{p}(t)+B_{p}^{2}(t)\right]$ 在哪里 $B_{p}(t)=E_{p}(t)-Y$ 是偏差 $t$.
写作 $\sigma_{p}(t)=\sqrt{V_{p}(t)}$ 对于标准误 $t$ 并采取 $k=3 \sigma_{p}(t)$, 由此可知，无论 \$ צmaybe, therandomintervalt Ipm 3 ปsigma_{p}(t)coverstheunknown 是withaprobabilitynotlessthan $\frac{8}{9}-\frac{1}{9} \frac{B_{p}^{2}(t)}{V_{p}(t)}$.
So, tokeepthisprobabilityhighandthelengthofthiscoveringintervalsmallitisdesirablethatboth Veft $\mid \mathrm{B}{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t}) \backslash$ right $\mid$ and $\backslash$ sigma{p}(t)besmall, leadingtoasmall $\mathrm{M}_{-}{\mathrm{p}}(\mathrm{t}) \$$ 也是如此。

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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。