分类: PYTHON代写

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT506

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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 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|STAT506

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 $Y$.

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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 $Y$.

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT7124

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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
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  • 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|STAT7124

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 $p$.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT7124

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

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.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH525

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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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT 7124

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|STAT 7124

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Probability Proportional to Size Without Replacement Sampling

In probability proportional to size WOR (PPSWOR) sampling scheme, probability of selection of $i_{1}$ at the first draw is $p_{i_{1}}(1)=p_{i_{1}}$. Probability of selecting $i_{2}$ at the second draw is $p_{i_{2}}(2)=\frac{p_{i_{2}}}{1-p_{i_{1}}}$ if the unit $i_{1}\left(i_{2} \neq i_{1}\right)$ is selected at the first draw and $p_{i_{2}}(2)=0$ when the unit $i_{2}$ is selected at the first draw, i.e., $i_{2}=i_{1}$. In general, the probability of selection of $i_{k}$ at the $k$ th draw is $p_{i_{k}}(k)=p_{1-p_{i_{1}}-p_{i_{2}}-\cdots-p_{i_{k-1}}}$, if the units $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{k-1}$ are selected in any of the first $k-1$ draws and $p_{i_{k}}(k)=0$ if the unit $i_{k}$ is selected in any of the first $k-1$ draws for $k=2, \ldots, n ; i=1, \ldots, N$. So, for a PPSWOR sampling scheme, the probability of selecting $i_{1}$ at the first draw, $i_{2}$ at the second draw, and $i_{n}$ at the $n$th draw is
$$
\begin{aligned}
p\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right)=& p_{i_{1}} \frac{p_{i_{2}}}{1-p_{i_{1}}} \cdots \frac{p_{i_{k}}}{1-p_{i_{1}}-\cdots-p_{i_{k-1}}} \cdots \frac{p_{i_{n}}}{1-p_{i_{1}}-\cdots-p_{i_{n-1}}} \text { for } \
1 \leq i_{1} \neq i_{2} \neq \cdots \neq i_{n} \leq N
\end{aligned}
$$
It should be noted that PPSWOR reduces to SRSWOR sampling scheme if $p_{i}=1 / N$ for $i=1, \ldots, N$.

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 $s \in \mathscr{S}$, where $\mathscr{\mathcal { S }}$ be the set of all possible samples.
(iii) $q_{3}(s, i)$ is defined when $q_{2}(s)>0$ and subject to $0 \leq q_{3}(s, i) \leq 1$,
$$
\sum_{i=1}^{N} q_{3}(s, i)=1 \text { for } i=1, \ldots, N
$$
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 .

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抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Probability Proportional to Size Without Replacement Sampling

在与大小成比例的概率 WOR (PPSWOR) 抽样方案中,选择的概率 $i_{1}$ 第一次抽签是 $p_{i_{1}}(1)=p_{i_{1}}$. 选择的概率 $i_{2}$ 在 第二次抽签是 $p_{i_{2}}(2)=\frac{p_{i_{2}}}{1-p_{i_{1}}}$ 如果单位 $i_{1}\left(i_{2} \neq i_{1}\right)$ 在第一次抽签时被选中,并且 $p_{i_{2}}(2)=0$ 当单位 $i_{2}$ 在第一 $i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{k-1}$ 在任何第一个被选中 $k-1$ 绘制和 $p_{i_{k}}(k)=0$ 如果单位 $i_{k}$ 在任何第一个被选中 $k-1$ 为 $k=2, \ldots, n ; i=1, \ldots, N$. 因此,对于 PPSWOR 抽样方案,选择的概率 $i_{1}$ 在第一次抽奖时, $i_{2}$ 在第二次抽 签中,并且 $i_{n}$ 在 $n$ 平局是
$$
p\left(i_{1}, \ldots, i_{n}\right)=p_{i_{1}} \frac{p_{i_{2}}}{1-p_{i_{1}}} \cdots \frac{p_{i_{k}}}{1-p_{i_{1}}-\cdots-p_{i_{k-1}}} \cdots \frac{p_{i_{n}}}{1-p_{i_{1}}-\cdots-p_{i_{n-1}}} \text { for } 1 \leq i_{1} \neq i_{2} \neq \cdots
$$
应该注意的是,如果 PPSWOR 简化为 SRSWOR 采样方案 $p_{i}=1 / N$ 为了 $i=1, \ldots, N$.

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:
$\backslash$ mathscr ${\mathrm{A}}=\backslash$ mathscr ${\mathrm{A}} \backslash \operatorname{left}\left{\mathrm{q}{-}{1}(\mathrm{i}) ; \mathrm{q}{-}{2}(\mathrm{s}) ; \mathrm{q}{-}{3}(\mathrm{s}, \mathrm{i}) \backslash\right.$ right $}$ 其中 (i) $0 \leq q{1}(i) \leq 1, \quad \sum_{i=1}^{N} q_{1}(i)=1$ 为了 $i=1, \ldots, N$
(二) $0 \leq q_{2}(s) \leq 1$ 对于任何样品 $s \in \mathscr{S}$ ,在哪里 $\mathcal{S}$ 是所有可能样本的集合。
$\Leftrightarrow q_{3}(s, i)$ 定义为 $q_{2}(s)>0$ 并受 $0 \leq q_{3}(s, i) \leq 1$ ,
$$
\sum_{i=1}^{N} q_{3}(s, i)=1 \text { for } i=1, \ldots, N
$$
使用以下步尷选择样本:
步骤 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:在此步骤中,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,我们转到步骤 3 。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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SQL代写各种数据建模与可视化代写

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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
  • 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
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英国补考|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Sampling and Nonsampling Errors

Obviously, using the complete enumeration method, we get the correct value of the parameter, provided all the $\gamma$-values of the population obtained are correct. This would mean that there is no nonresponse, i.e., a response from each unit is obtained, and there is no measurement error in measuring $\gamma$-values. However, in practice, at least for a large-scale survey, nonresponse is unavoidable, and $\gamma$-values are also subject to error because the respondents report untrue values, especially when $\gamma$-values relate to confidential characteristics such as income and age. The error in a survey, which is originated from nonresponse or incorrect measurement of $y$-values, is termed as the nonsampling error. The nonsampling errors increase with the sample size.
From a sample survey, we cannot get the true value of the parameter because we surveyed only a sample, which is just a part of the population. The error committed by making inference by surveying a part of the population is known as the sampling error. In complete enumeration,sampling error is absent, but it is subjected more to nonsampling error than sample surveys. When the population is large, complete enumeration is not possible as it is very expensive, time-consuming, and requires many trained investigators. The advantages of sample surveys over complete enumeration were advocated by Mahalanobis (1946), Cochran (1977), and Murthy (1977), to name a few.

英国补考|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Cumulative Total Method

Here we label all possible samples of $\mathcal{S}$ as $s_{1}, \ldots, s_{i}, \ldots, s_{M}$, where $M=$ total number of samples in $\mathscr{e}$. Then we calculate the cumulative total $T_{i}=p\left(s_{1}\right)+\cdots+p\left(s_{i}\right)$ for $i=1, \ldots, M$ and select a random sample $R$ (say) from a uniform population with range $(0,1)$. This can be done by choosing a five-digit random number and placing a decimal preceding it. The sample $s_{k}$ is selected if $T_{k-1}<R \leq T_{k}$, for $k=1, \ldots, M$ with $T_{0}=0$.

Example $1.4 .1$
Let $U=(1,2,3,4) ; s_{1}=(1,1,2), s_{2}=(1,2,2), s_{3}=(3,2), s_{4}=(4)$; $p\left(s_{1}\right)=0.25, p\left(s_{2}\right)=0.30, p\left(s_{3}\right)=0.20$, and $p\left(s_{4}\right)=0.25$.
$\begin{array}{lllll}s & s_{1} & s_{2} & s_{3} & s_{4} \ p(s) & 0.25 & 0.30 & 0.20 & 0.25 \ T_{k} & 0.25 & 0.55 & 0.75 & 1\end{array}$
Let a random sample $R=0.34802$ be selected from a uniform population with range $(0,1)$. The sample $s_{2}$ is selected as $T_{1}=0.25<R=$ $0.34802 \leq T_{2}=0.55$.

The cumulative total method mentioned above, however, cannot be used in practice because here we have to list all the possible samples having positive probabilities. For example, suppose we need to select a sample of size 15 from a population size $R=30$ following a sampling design, where all possible samples of size $n=15$ have positive probabilities, we need to list $M=\left(\begin{array}{l}30 \ 15\end{array}\right)$ possible samples, which is obviously a huge number.

英国补考|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MATH 525

抽样调查代考

英国补考|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Sampling and Nonsampling Errors

显然,使用完整的枚举方法,我们可以得到正确的参数值,前提是所有的C- 获得的总体值是正确的。这意味着没有无响应,即得到每个单元的响应,并且测量中没有测量误差C-价值观。然而,在实践中,至少对于大规模调查而言,不答复是不可避免的,并且C- 值也容易出错,因为受访者报告了不真实的值,尤其是当C-值与收入和年龄等机密特征有关。调查中的错误,源于不答复或不正确的测量是-values,称为非抽样误差。非抽样误差随着样本量的增加而增加。
从抽样调查中,我们无法得到参数的真实值,因为我们只调查了一个样本,这只是总体的一部分。通过调查一部分人口进行推断所犯的错误称为抽样误差。完全枚举不存在抽样误差,但比抽样调查更容易受到非抽样误差的影响。当人口众多时,不可能进行完整的枚举,因为它非常昂贵、耗时,并且需要许多训练有素的调查员。Mahalanobis (1946)、Cochran (1977) 和 Murthy (1977) 提出了抽样调查优于完全枚举的优势,仅举几例。

英国补考|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Cumulative Total Method

在这里,我们标记所有可能的样本 $\mathcal{S}$ 作为 $s_{1}, \ldots, s_{i}, \ldots, s_{M}$ , 在哪里 $M=$ 样本总数e. 然后我们计算男计总数 $T_{i}=p\left(s_{1}\right)+\cdots+p\left(s_{i}\right)$ 为了 $i=1, \ldots, M$ 并选择一个随机样本 $R$ (比方说) 来自具有范围的统一人口 $(0,1)$. 这可以通过选择一个五位数的随机数并在其前面放置一个小数来完成。样本 $s_{k}$ 被选中,如果 $T_{k-1}<R \leq T_{k}$ , 为了 $k=1, \ldots, M$ 和 $T_{0}=0$.
例子 $1.4 .1$
让 $U=(1,2,3,4) ; s_{1}=(1,1,2), s_{2}=(1,2,2), s_{3}=(3,2), s_{4}=(4)$;
$p\left(s_{1}\right)=0.25, p\left(s_{2}\right)=0.30, p\left(s_{3}\right)=0.20$ ,和 $p\left(s_{4}\right)=0.25$.
让一个随机样本 $R=0.34802$ 从具有范围的统一总体中选择 $(0,1)$. 样本 $s_{2}$ 被选为 $T_{1}=0.25<R=$ $0.34802 \leq T_{2}=0.55$.
然而,上面提到的男积总方法不能在实践中使用,因为这里我们必须列出所有可能具有正概率的样本。例如,假 设我们需要从总体大小中选择一个大小为 15 的样本 $R=30$ 遵循抽样设计,其中所有可能的样本大小 $n=15$ 有 正概率,我们需要列出 $M=(3015)$ 可能的样本,这显然是一个巨大的数字。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT 506

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|STAT 506

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|Parameter and Parameter Space

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 $\mathbf{y}=\left(\gamma_{1}, \ldots, \gamma_{i}, \ldots, \gamma_{\mathrm{N}}\right)$ 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 $R^{N}=\left(-\infty<y_{1}<\infty, \ldots,-\infty<\gamma_{i}<\infty, \ldots,-\infty<\gamma_{N}<\infty\right)$ 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, $Y=\sum_{i=1}^{N} \gamma_{i}=$ population total, $\bar{Y}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \gamma_{i}=$ 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.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|STAT 506

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|Parameter and Parameter Space

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 $R^{N}=\left(-\infty<y_{1}<\infty, \ldots,-\infty<\gamma_{i}<\infty, \ldots,-\infty<\gamma_{N}<\infty\right)$ 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, $Y=\sum_{i=1}^{N} \gamma_{i}=$ 总人口, $\bar{Y}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \gamma_{i}=$ 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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|python代考|Functions

如果你也在 怎样代写python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。

Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性,使用大量的缩进。

Python是动态类型的,并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式,包括结构化(特别是程序化)、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。

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我们提供的python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 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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  • 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
Comparing Numbers
统计代写|python代考|Functions

统计代写|python代考|Putting Your Program into Its Own File

Up until this point, any time you wanted to accomplish a task, you have needed to type out entire programs to do the job. If you needed to do the same work again, you could type the entire program again or place it in a loop. However, loops are most useful when you are repeating the same thing, but writing the same loop repeatedly in different parts of your program with slightly modified values in each one is not a sane way to live your life.

Python has functions that enable you to gather sections of code into more convenient groupings that can be called on when you have a need for them.

In this chapter, you will learn how to create and use your own functions. You will be given guidelines to help facilitate your thinking about how to create and structure your programs to use functions. You will also learn to write your functions so that you can later interrogate them for information about how they behave and what you intend for them to do.

As the examples in this book get longer, typing the entire code block begins to be a burden. A single mistake causes you to retype in the entire block of code you are working on. Long before you’ve gotten to the point where you’ve got more than, say, 40 lines of code to type, you are unlikely to want to have to do it more than once.
You are probably already aware that programmers write programs that are saved as source code into files that can be opened, edited, and run without a great deal of work.

To reach this far more convenient state of affairs, from here on out you should type the programs you are using into the main codeEditor window, and save the examples from the book into a single folder from which you can reference them and run them. One suggestion for naming the folder could be “Learning Python, ” and then you could name the programs according to the chapters in which they appear.

统计代写|python代考|Grouping Code under a Name

When you invoke ch5. py with just the in_fridge function defined, you won’t see any output. However, the function will be defined, and it can be invoked from the interactive Python session that you’ve created.

To take advantage of the in_fridge function, though, you have to ensure that there is a dictionary called fridge with food names in it. In addition, you have to have a string in the name wanted_food. This string is how you can ask, using in_fridge, whether that food is available. Therefore, from the interactive session, you can do this to use the function:
$>>>$ fridge $=\left{\right.$ ‘apples’ $: 10$, ‘oranges’ $: 3$, ‘milk’ $\left.1 k^{\prime}\right}$
$>>$ wanted_food = ‘apples’
$>>$ in_fridge(l)
10
$>>$ wanted_food = ‘oranges’
$>>>$ in_fridge()
3
$>>>$ wanted_food = ‘milk’
$>>$ in_fridge(1)
2
This is more than just useful – it makes sense and it saves you work. This grouping of blocks of code under the cover of a single name means that you can now simplify your code, which in turn enables you to get more done more quickly. You can type less and worry less about making a mistake as well.

Functions are a core part of any modern programming language, and they are a key part of getting problems solved using Python.
Functions can be thought of as a question and answer process when you write them. When they are invoked, a question is often being asked of them: “how many,” “what time,” “does this exist?” “can this be changed?” and more. In response, functions will often return an answer – a value that will contain an answer, such as True, a sequence, a dictionary, or another type of data. In the absence of any of these, the answer returned is the special value None.
Even when a function is mainly being asked to just get something simple done, there is usually an implied question that you should know to look for. When a function has completed its task, the questions “Did it work?” or “How did it work out?” are usually part of how you invoke the function.

统计代写|python代考|Describing a Function in the Function

After you’ve chosen a name for your function, you should also add a description of the function. Python enables you to do this in a way that is simple and makes sense.

If you place a string as the first thing in a function, without referencing a name to the string, Python will store it in the function so you can reference it later. This is commonly called a docstring, which is short for documentation string.
Documentation in the context of a function is anything written that describes the part of the program (the function, in this case) that you’re looking at. It’s famously rare to find computer software that is well documented. However, the simplicity of the docstring feature in Python makes it so that, generally, much more information is available inside Python programs than in programs written in other languages that lack this friendly and helpful convention.
The text inside the docstring doesn’t necessarily have to obey the indentation rules that the rest of the source code does, because it’s only a string. Even though it may visually interrupt the indentation, it’s important to remember that, when you’ve finished typing in your docstring, the remainder of your functions must still be correctly indented.
def in_fridge (\rangle :
*”This is a function to see if the fridge has a food.
fridge has to be a dictionary defined outside of the function.
the food to be searched for is in the string wanted_food” *
try:
count = fridge[wanted_food]
def in_fridge ():
” “This is a function to see if
the food to be searched for is in the
try:
count = fridge[wanted_food]
except KeyError:
count = 0
return count
except KeyError:
count $=0$
return count
The docstring is referenced through a name that is part of the function, almost as though the function were a dictionary. This name is doc and it’s found by following the function name with a period and the name _ doc..

统计代写|python代考|Functions

python代写

统计代写|python代考|Putting Your Program into Its Own File

到目前为止,任何时候你想完成一项任务,你都需要输入整个程序来完成这项工作。如果您需要再次执行相同的工作,您可以再次键入整个程序或将其放入循环中。但是,当您重复相同的事情时,循环最有用,但是在程序的不同部分重复编写相同的循环并在每个部分中稍微修改值并不是一种理智的生活方式。

Python 具有使您能够将代码段收集到更方便的分组中的功能,这些分组可以在您需要时调用。

在本章中,您将学习如何创建和使用自己的函数。您将获得指导,以帮助您思考如何创建和构建程序以使用函数。您还将学习编写您的函数,以便您以后可以询问它们以获取有关它们的行为方式以及您打算让它们做什么的信息。

随着本书中的示例越来越长,输入整个代码块开始成为一种负担。一个错误会导致您重新输入正在处理的整个代码块。早在您达到可以输入超过 40 行代码的地步之前,您不太可能需要多次输入。
您可能已经知道,程序员将保存为源代码的程序编写到无需大量工作即可打开、编辑和运行的文件中。

为了达到这种更方便的状态,从现在开始,您应该在主代码编辑器窗口中键入您正在使用的程序,并将书中的示例保存到一个文件夹中,您可以从中引用它们并运行它们。命名文件夹的一个建议可能是“Learning Python”,然后您可以根据它们出现的章节来命名程序。

统计代写|python代考|Grouping Code under a Name

当你调用 ch5. py 只定义了 in_fridge 函数,你不会看到任何输出。但是,将定义该函数,并且可以从您创建的交互式 Python 会话中调用它。

但是,要利用 in_fridge 函数,您必须确保有一个名为冰箱的字典,其中包含食物名称。此外,您必须有一个名为wanted_food 的字符串。这个字符串是您如何使用 in_fridge 询问该食物是否可用的方式。因此,从交互式会话中,您可以这样做来使用该功能:
>>>冰箱=\left{\right.$ ‘苹果’ $: 10$, ‘橙子’ $: 3$, ‘牛奶’ $\left.1 k^{\prime}\right}=\left{\right.$ ‘苹果’ $: 10$, ‘橙子’ $: 3$, ‘牛奶’ $\left.1 k^{\prime}\right}
>>Wanted_food = ‘苹果’
>>in_fridge(l)
10
>>Wanted_food = ‘橘子’
>>>in_fridge()
3
>>>Wanted_food = ‘牛奶’
>>in_fridge(1)
2
这不仅仅是有用的——它是有意义的,它可以节省你的工作量。这种在单个名称的掩护下的代码块分组意味着您现在可以简化代码,从而使您能够更快地完成更多工作。您可以少打字,也可以少担心犯错。

函数是任何现代编程语言的核心部分,它们是使用 Python 解决问题的关键部分。
编写函数时,可以将其视为一个问答过程。当他们被调用时,经常会问他们一个问题:“有多少”、“什么时候”、“这存在吗?” “这可以改变吗?” 和更多。作为响应,函数通常会返回一个答案——一个包含答案的值,例如 True、序列、字典或其他类型的数据。在没有任何这些的情况下,返回的答案是特殊值 None。
即使当一个函数主要被要求完成一些简单的事情时,通常也有一个你应该知道要寻找的隐含问题。当一个函数完成它的任务时,问题是“它工作了吗?” 或“结果如何?” 通常是你调用函数的一部分。

统计代写|python代考|Describing a Function in the Function

为函数选择名称后,还应添加函数描述。Python 使您能够以简单且有意义的方式执行此操作。

如果您将字符串作为函数中的第一件事,而不引用字符串的名称,Python 会将其存储在函数中,以便您以后可以引用它。这通常称为文档字符串,是文档字符串的缩写。
函数上下文中的文档是描述您正在查看的程序部分(在本例中为函数)的任何内容。众所周知,很难找到有据可查的计算机软件。然而,Python 中 docstring 功能的简单性使得它通常在 Python 程序中可用的信息比用其他语言编写的程序中可用的信息要多得多,这些语言缺乏这种友好和有用的约定。
文档字符串中的文本不一定必须遵守源代码其余部分的缩进规则,因为它只是一个字符串。尽管它可能会在视觉上打断缩进,但重要的是要记住,当您完成输入文档字符串后,其余函数仍必须正确缩进。
def in_fridge (\rangle :
*”这是一个查看冰箱是否有食物的函数。
冰箱必须是在函数之外定义的字典。
要搜索的食物在字符串 Want_food 中” *
try:
count =冰箱[wanted_food]
def in_fridge ():
” “这是一个查看
要搜索的食物是否在
try中的函数:
count =冰箱[wanted_food]
除了 KeyError:
count = 0
返回计数,
除了 KeyError:
count=0
return count
文档字符串是通过作为函数一部分的名称引用的,几乎就像函数是字典一样。这个名字是doc,它是在函数名后面加上句点和名字 _ doc..

统计代写|python代考 请认准statistics-lab™

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

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|python代考|Making Decisions

如果你也在 怎样代写python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。

Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性,使用大量的缩进。

Python是动态类型的,并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式,包括结构化(特别是程序化)、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写python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python代写方面经验极为丰富,各种代写python相关的作业也就用不着说。

我们提供的python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
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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
How to compare box plots - BioTuring's Blog
统计代写|python代考|Making Decisions

统计代写|python代考|Making Decisions

So far, you have only seen how to manipulate data directly or through names to which the data is bound. Now that you have the basic understanding of how those data types can be manipulated manually, you can begin to exercise your knowledge of data types and use your data to make decisions.
In this chapter, you’ll learn about how Python makes decisions using True and False and how to make more complex decisions based on whether a condition is True or False.
You will learn how to create situations in which you can repeat the same actions using loops that give you the capability to automate stepping through lists, tuples, and dictionaries. You’ll also learn how to use lists or tuples with dictionaries cooperatively to explore the contents of a dictionary.

You will also be introduced to exception handling, which enables you to write your programs to cope with problematic situations that you can handle within the program.

统计代写|python代考|Comparing Values — Are They the Same

When you use the equality comparison, Python will compare the values on both sides. If the numbers are different, False will be the result. If the numbers are the same, then True will be the result.
If you have different types of numbers, Python will still be able to compare them and give you the correct answer:
$x>1.23==1$
False
$>>>1.0==1$
True
You can also use the double equals to test whether strings have the same contents, and you can even restrict this test to ranges within the strings (remember from the last chapter that slices create copies of the part of the strings they reference, so you’re really comparing two strings that represent just the range that a slice covers):
$>>>a=$ “Mackintosh apples”
$\rightarrow>>b=$ “Black Berries”
$>>c=$ “Golden Delicious apples”
$>>>a==b$
False
$x>b=a c$
False
$>>>$ a $[-1$ en $($ “apples “):-1] == c[-len $($ “apples ” $):-1]$
True
Sequences can be compared in Python with the double equals as well. Python considers two sequences to be equal when every element in the same position is the same in each list. Therefore, if you have three items each in two sequences and they contain the same data but in a different order, they are not equal:
$>>>$ apples $=[$ “Mackintosh”, “Golden Delicious”, “Fuji “, “Mitsu”]

apple_trees = [“Golden Delicious”, “Fuji”, “Mitsu”, “Mackintosh”]
$>>>$ apples = apple_trees
False
$>>>$ apple_trees = [“Mackintosh”, “Golden Delicious”, “Fuji ” “Mitsu*]
$>>$ apples = = apple_trees
True
In addition, dictionaries can be compared. Like lists, every key and value (paired, together) in one dictionary has to have a key and value in the other dictionary in which the key in the first is equal to the key in the second, and the value in the first is equal to the value in the second:
$>>>$ tuesday_breakfast_sold $=$ “pancakes” :10, ” french toast”: 4 , “bagels”:32,
“omelets”:12, “eggs and sausages” :131
$>>>$ wednesday_breakfast_sold $=$ “pancakes” $: 8$, “french toast” : 5 , “bagels” $: 22$,
“omelets”:16, “eggs and sausages” :22}
$>>$ tuesday_breakfast_sold $==$ wednesday_breakfast_sold
False
$>>>$ thursday_breakfast_sold = {“pancakes” :10, “french toast” $: 4$, “bagels” $: 32$,
“omelets” $: 12$, “eggs and sausages” :13)
tuesday_breakfast_sold == thursday_breakfast_sold
True

统计代写|python代考|Comparing Values — Which One Is More

The number on the left is compared to the number on the right. You can compare letters, too. There are a few conditions where this might not do what you expect, such as trying to compare letters to numbers. (The question just doesn’t come up in many cases, so what you expect and what Python expects is

probably not the same.) The values of the letters in the alphabet run roughly this way: A capital “A” is the lowest letter. “B” is the next, followed by ” $\mathrm{C}^{\prime \prime}$, and so on until ” $\mathrm{Z}$.” This is followed by the lowercase letters, with “a” being the lowest lowercase letter and ” $\mathrm{z}^{\prime \prime}$ the highest. However, “a” is higher than “Z”:
$>>>” a “>” b$ “
False
$>>$ “A” $^{\prime \prime} \mathrm{b}$ “
False
$>>>^{\prime A} |^{\prime \prime} a$ “
False
$>>>” b “>\mathrm{A}^{n}$
True
$>>$ ” $^{\prime \prime}>” a$ “
False
If you wanted to compare two strings that were longer than a single character, Python will look at each letter until it finds one that’s different. When that happens, the outcome will depend on that one difference. If the strings are completely different, the first letter will decide the outcome:
$>>>$ “Zebra” > “aardvark”
False
$>>>$ “Zebra” > “Zebrb”
False
$x>>$ “Zebra” $<$ “Zebrb* True You can avoid the problem of trying to compare two words that are similar but have differences in capitalization by using a special method of strings called lower, which acts on its string and return a new string with all lowercase letters. There is also a corresponding upper method. These are available for every string in Python: $\Rightarrow>>$ “Pumpkin” $==$ “pumpkin”
False
$>>>$ “Pumpkin”. lower( ()$==$ “pumpkin”. lower()
True
s $>$ “Pumpkin”. lower()
‘pumpkin’
$>>>$ “Pumpkin”. upper() == “pumpkin”. upper()
True
$>>>$ “pumpkin”. upper()
$>>>$ “Pumpkin” == “pumpkin”
False
$>>>$ “Pumpkin”. 1ower() == “pumpkin”. lower()
True
$>>>$ “Pumpkin”. 1ower()
‘pumpkin’
$>>>$ “Pumpkin” , upper() == “pumpkin” upper()
True
$>>>$ “pumpkin”. upper()
‘ PUMPKIN’
‘PUMPKIN’ ‘
When you have a string referenced by a name, you can still access all of the methods that strings normally have:
$>>>$ gourd $=$ “Calabash”
$>>>$ gourd
‘Calabash’
$>>>$ gourd = “Calabash”
$>>>$ gourd
‘Calabash’
$>>>$ gourd. lower()
‘calabash’
$>>$ gourd. upper()
‘CALABASH’
$>>>$ gourd. Lower()
‘calabash’
$>>>$ gourd. upper()
‘CALABASH’

What is Compare? - Definition Facts & Example
统计代写|python代考|Making Decisions

python代写

统计代写|python代考|Making Decisions

到目前为止,您只看到了如何直接或通过绑定数据的名称来操作数据。现在您已经对如何手动操作这些数据类型有了基本的了解,您可以开始锻炼您对数据类型的了解并使用您的数据做出决策。
在本章中,您将了解 Python 如何使用 True 和 False 做出决策,以及如何根据条件是 True 还是 False 做出更复杂的决策。
您将学习如何创建可以使用循环重复相同操作的情况,这些循环使您能够自动单步执行列表、元组和字典。您还将学习如何将列表或元组与字典一起使用来探索字典的内容。

还将向您介绍异常处理,这使您能够编写程序来处理可以在程序中处理的有问题的情况。

统计代写|python代考|Comparing Values — Are They the Same

当你使用相等比较时,Python 会比较两边的值。如果数字不同,则结果为 False。如果数字相同,则结果为 True。
如果你有不同类型的数字,Python 仍然可以比较它们并给你正确的答案:
X>1.23==1
错误的
>>>1.0==1
True
你也可以使用双等号来测试字符串是否具有相同的内容,你甚至可以将此测试限制在字符串内的范围内(请记住,在上一章中,切片会创建它们引用的部分字符串的副本,所以你’实际上是在比较两个字符串,它们仅代表切片覆盖的范围):
>>>一种=“麦金托什苹果”
→>>b=“黑莓”
>>C=“金冠苹果”
>>>一种==b
错误的
X>b=一种C
错误的
>>>一种[−1在(“苹果”):-1] == c[-len(“苹果 ”):−1]

序列也可以在 Python 中与双等号进行比较。当每个列表中相同位置的每个元素都相同时,Python 认为两个序列相等。因此,如果您在两个序列中各有三个项目,并且它们包含相同的数据但顺序不同,则它们不相等:
>>>苹果=[“麦金托什”、“金冠”、“富士”、“美津”]

apple_trees = [“金冠”、“富士”、“美津”、“麦金托什”]
>>>苹果 = apple_trees

>>>apple_trees = [“麦金托什”、“金冠”、“富士”“美津*]
>>apples = = apple_trees
True
另外,还可以比较字典。像列表一样,一个字典中的每个键和值(配对,一起)必须在另一个字典中具有键和值,其中第一个字典中的键等于第二个字典中的键,并且第一个字典中的值相等到第二个中的值:
>>>tuesday_breakfast_sold=“煎饼”:10,“法式吐司”:4,“百吉饼”:32,
“煎蛋卷”:12,“鸡蛋和香肠”:131
>>>星期三_早餐_已售出=“薄煎饼”:8, “法式吐司” : 5 , “百吉饼”:22,
“煎蛋卷”:16,“鸡蛋和香肠”:22}
>>tuesday_breakfast_sold==wednesday_breakfast_sold

>>>thursday_breakfast_sold = {“煎饼”:10,“法式吐司”:4, “贝果”:32,
“煎蛋卷”:12, “鸡蛋和香肠” :13)
tuesday_breakfast_sold == thursday_breakfast_sold
True

统计代写|python代考|Comparing Values — Which One Is More

左边的数字与右边的数字进行比较。你也可以比较字母。在某些情况下,这可能无法达到您的预期,例如尝试将字母与数字进行比较。(这个问题在很多情况下都不会出现,所以你所期望的和 Python 所期望的是

可能不一样。)字母表中字母的值大致是这样的:大写的“A”是最小的字母。“B”是下一个,然后是“C′′,依此类推,直到“从。” 后面是小写字母,“a”是最小的小写字母,“和′′最高的。但是,“a”高于“Z”:
>>>”一种“>”b“
假的
>>“一种”′′b“
假的
>>>′一种|′′一种“
假的
>>>”b“>一种n
真的
>> ” ′′>”一种“
False
如果你想比较两个长于单个字符的字符串,Python 将查看每个字母,直到找到一个不同的字母。当这种情况发生时,结果将取决于这一差异。如果字符串完全不同,第一个字母将决定结果:
>>>“斑马”>“土豚”
错误
>>>“斑马”>“斑马”
错误
X>>“斑马”<“Zebrb* True 您可以避免尝试比较两个相似但大小写不同的单词的问题,方法是使用一种称为 lower 的特殊字符串方法,该方法作用于其字符串并返回一个全小写字母的新字符串。还有对应的upper方法。这些可用于 Python 中的每个字符串:⇒>>“南瓜”==“南瓜”
错误
>>>“南瓜”。降低( ()==“南瓜”。lower( )

>“南瓜”。lower()
‘南瓜’
>>>“南瓜”。上()==“南瓜”。上()

>>>“南瓜”。上()
>>>“南瓜” == “南瓜”

>>>“南瓜”。1ower() == “南瓜”。较低()

>>>“南瓜”。1ower()
‘南瓜’
>>>“南瓜”,上()==“南瓜”上()

>>>“南瓜”。upper()
‘ PUMPKIN’
‘PUMPKIN’ ‘
当你有一个由名字引用的字符串时,你仍然可以访问字符串通常具有的所有方法:
>>>葫芦=“蠡”
>>>葫芦
‘葫芦’
>>>葫芦=“葫芦”
>>>葫芦
‘葫芦’
>>>葫芦。lower()
‘葫芦’
>>葫芦。上()
‘葫芦’
>>>葫芦。Lower()
‘葫芦’
>>>葫芦。上()
‘葫芦’

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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统计代写|python代考|Growing Lists by Appending Sequences

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Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性,使用大量的缩进。

Python是动态类型的,并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式,包括结构化(特别是程序化)、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。

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  • 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
Data streams | Elasticsearch Guide [8.2] | Elastic
统计代写|python代考|Growing Lists by Appending Sequences

统计代写|python代考|Growing Lists by Appending Sequences

Suppose you have two lists that you want to join together. You haven’t been shown a purposely built way to do that yet. You can’t use append to take one sequence and add it to another. Instead, you will find that you have layered a sequence into your list:
$>>>$ living_room $=($ “rug”, “table”, “chair”, “TV”, “dustbin”, “shelf”)

apartment $=[1]$
$>>>$ apartment.append(living_room)
$>>$ apartment
[(‘rug’, ‘table’, ‘chair’, ‘TV’, ‘dustbin’, ‘shelf’)]
This is probably not what you want if you were intending to create a list from the contents of the tuple living_room that could be used to create a list of all the items in the apartment.

To copy all of the elements of a sequence, instead of using append, you can use the extend method of lists and tuples, which takes each element of the sequence you give it and inserts those elements into the list from which it is called:
$>>>$ apartment $=[1]$

apartment.extend(1iving_room)
$>>$ apartment = []
$>>$ apartment. extend(living_room)
$>>$ apartment
[‘rug’, ‘table’, ‘chair’, ‘TV’, ‘dustbin’, ‘shelf’]
$>>>$ apartment
[‘rug’, ‘table’, ‘chair’, ‘TV’, ‘dustbin’, ‘shelf’]

统计代写|python代考|Using Lists to Temporarily Store Data

You’ll often want to acquire data from another source, such as a user entering data or another computer whose information you need. To do that, it is best to put this data in a list so that it can be processed later in the same order in which it arrived.

However, after you’ve processed the data, you no longer need it to be in the list, because you won’t need it again. Temporal (time-specific) information such as stock tickers, weather reports, or news headlines would be in this category.

To keep your lists from becoming unwieldy, a method called pop enables you to remove a specific reference to data from the list after you’re done with it. When you’ve removed the reference, the position it occupied will be filled with whatever the next element was, and the list will be reduced by as many elements as you’ve popped.

统计代写|python代考|Popping Elements from a List

When a value is popped, if the action is on the right-hand side of an equals sign, you can assign the element that was removed to a value on the left-hand side, or just use that value in cases where it would be appropriate. If you don’t assign the popped value or otherwise use it, it will be discarded from the list.
You can also avoid the use of an intermediate name, by just using pop to populate, say, a string format, because pop will return the specified element in the list, which can be used just as though you’d specified a number or a name that referenced a number:

print “Afternoon temperature was 호. $02 \mathrm{f}$ ” 와 todays_temperatures.pop(0)
Afternoon temperature was $31.00$
print “Afternoon temperature was $8.02 \mathrm{f}$ ” of todays
Afternoon temperature was $31.00$
$>>>$ todays_temperatures
${[29] }$
$\rightarrow>$ todays_temperatures
[29]
If you don’t tell pop to use a specific element ( 0 in the examples) from the list it’s invoked from, it will remove the last element of the list, not the first as shown here.

In this chapter, you learned how to manipulate many core types that Python offers. These types are tuples, lists, dictionaries, and three special types: None, True, and False. You’ve also learned a special way that strings can be treated like a sequence. The other sequence types are tuples and lists.

A tuple is a sequence of data that’s indexed in a fixed numeric order, starting at zero. The references in the tuple can’t be changed after the tuple is created. Nor can it have elements added or deleted. However, if a tuple contains a data type that has changeable elements, such as a list, the elements of that data type are not prevented from changing. Tuples are useful when the data in the sequence is better off not changing, such as when you want to explicitly prevent data from being accidentally changed.

A list is another type of sequence, which is similar to a tuple except that its elements can be modified. The length of the list can be modified to accommodate elements being added using the append method, and the length can be reduced by using the pop method. If you have a sequence whose data you want to append to a list, you can append it all at once with the extend method of a list.

Data Structures in Python | List, Tuple, Dict, Sets, Stack, Queue
统计代写|python代考|Growing Lists by Appending Sequences

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统计代写|python代考|Growing Lists by Appending Sequences

假设您有两个要连接在一起的列表。尚未向您展示一种专门构建的方法来做到这一点。您不能使用 append 获取一个序列并将其添加到另一个序列。相反,您会发现您已将一个序列分层到您的列表中:
>>>客厅=(“地毯”、“桌子”、“椅子”、“电视”、“垃圾箱”、“架子”)

公寓=[1]
>>>公寓。附加(客厅)
>>apartment
[(‘rug’, ‘table’, ‘chair’, ‘TV’, ‘dustbin’, ‘shelf’)]
如果您打算从元组 living_room 的内容创建列表,这可能不是您想要的可用于创建公寓中所有物品的列表。

要复制序列的所有元素,而不是使用 append,您可以使用列表和元组的 extend 方法,该方法获取您给它的序列的每个元素并将这些元素插入到调用它的列表中:
>>>公寓=[1]

公寓。扩展(1iving_room)
>>公寓 = []
>>公寓。扩展(客厅)
>>公寓
[‘地毯’, ‘桌子’, ‘椅子’, ‘电视’, ‘垃圾箱’, ‘架子’]
>>>公寓
[‘地毯’, ‘桌子’, ‘椅子’, ‘电视’, ‘垃圾箱’, ‘架子’]

统计代写|python代考|Using Lists to Temporarily Store Data

您通常希望从其他来源获取数据,例如输入数据的用户或您需要其信息的另一台计算机。为此,最好将此数据放在一个列表中,以便以后可以按照到达时的相同顺序对其进行处理。

但是,在您处理完数据后,您不再需要它出现在列表中,因为您不再需要它。诸如股票行情、天气报告或新闻头条之类的时间(特定时间)信息将属于此类别。

为避免列表变得笨拙,一种名为 pop 的方法使您能够在完成后从列表中删除对数据的特定引用。当您删除引用时,它所占据的位置将被下一个元素填充,并且列表将减少与您弹出的元素一样多的元素。

统计代写|python代考|Popping Elements from a List

弹出一个值时,如果该操作位于等号的右侧,您可以将删除的元素分配给左侧的值,或者仅在需要的情况下使用该值合适的。如果您不分配弹出的值或以其他方式使用它,它将从列表中丢弃。
您还可以避免使用中间名称,只需使用 pop 来填充字符串格式,因为 pop 将返回列表中的指定元素,可以像指定数字或引用数字的名称:

打印“下午的温度是 호。02F” 와 todays_temperatures.pop(0)
下午温度是31.00
打印“下午的温度是8.02F“今天
下午的温度是31.00
>>>今天_温度
[29]
→>todays_temperatures
[29]
如果您不告诉 pop 从调用它的列表中使用特定元素(示例中为 0),它将删除列表的最后一个元素,而不是此处显示的第一个元素。

在本章中,您学习了如何操作 Python 提供的许多核心类型。这些类型是元组、列表、字典和三种特殊类型:None、True 和 False。您还学习了一种可以将字符串视为序列的特殊方法。其他序列类型是元组和列表。

元组是按固定数字顺序索引的数据序列,从零开始。创建元组后,不能更改元组中的引用。它也不能添加或删除元素。但是,如果元组包含具有可更改元素的数据类型(例如列表),则不会阻止该数据类型的元素更改。当序列中的数据最好不要更改时,元组很有用,例如当您想要明确防止数据被意外更改时。

列表是另一种类型的序列,它类似于元组,只是它的元素可以修改。可以修改列表的长度以适应使用 append 方法添加的元素,并且可以使用 pop 方法减少长度。如果您有一个序列,要将其数据追加到列表中,您可以使用列表的 extend 方法一次将其全部追加。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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统计代写|python代考|Treating a String Like a List

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Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性,使用大量的缩进。

Python是动态类型的,并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式,包括结构化(特别是程序化)、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。

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  • Statistical Inference 统计推断
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
Indexes and Index-Organized Tables
统计代写|python代考|Treating a String Like a List

统计代写|python代考|Treating a String Like a List

Python offers an interesting feature of strings. Sometimes, it is useful to be able to treat a string as though it were a list of individual characters. It’s not uncommon to have extraneous characters at the end of a string. People may not recognize these, but computers will get hung up on them. It’s also common to only need to look at the first character of a string to know what you want to do with it. For instance, if you had a list of last names and first names, you could view the first letter of each by using the same syntax that you would for a list. This method of looking at strings is called slicing and is one of the fun things about Python:

$\Rightarrow>$ last_names = [ “Douglass”, “Jefferson”, “Williams”, “Frank”, “Thomas” ]

print “ofs” of last_names[0]
Douglass
$>>$ print “ofs” 항 last_names[0][0]
D
print ” o \$s” of last_names [1]
Jefferson
$>>>$ print “o्os” of last_names [1] [0]
$\Rightarrow>$ print “ơos” 항 last_names [2]
Williams
print “o्षs” of last_names[2][0]
$\mathrm{W}$
print “o्8s” of last_names [3]
Frank
$>>>$ print “o्ㅎ” 뭉 last_names [3] [0]
$\mathrm{F}$
print “o 와” 왕 last_names [4]
Thomas
print “oेs” of last_names[4][0]
$\mathrm{T}$
For example, you can use the letter positioning of strings to arrange them into groups in a dictionary based on the first letter of the last name. You don’t need to do anything complicated; you can just check to see which letter the string containing the name starts with and file it under that:
$>>$ by_letter $={1$
$>>$ by_letter[last_names [0] [0]] = last_names [0]
$>>$ by_letter [last_names [1][0]] = last_names [1]
$>>$ by_letter[last_names [2][0]] = last_names [2]
$>>>$ by_letter[1ast_names [3] [0]] = last_names [3]
$>>$ by_letter [last_names [5] [0] $=$ last_names [5]
The by_letter dictionary will, thanks to string slicing, only contain the first letter from each of the last names. Therefore, by_letter is a dictionary indexed by the first letter of each last name. You could also make each key in by_letter reference a list instead and use the append method of that list to create a list of names beginning with that letter (if, of course, you wanted to have a dictionary that indexed a larger group of names, where each one did not begin with a different letter).
Remember that, like tuples, strings are immutable. When you are slicing strings, you are actually creating new strings that are copies of sections of the original string.

统计代写|python代考|Special Types

There are a handful of special types in Python. You’ve seen them all, but they bear mentioning on their own: None, True, and False are all special built-in values that are useful at different times.

None is special because there is only one None. It’s a name that no matter how many times you use it, it doesn’t match any other object, just itself. When you use functions that don’t have anything to return to you – that is, when the function doesn’t have anything to respond with – it will return None.

True and False are special representations of the numbers 1 and 0 . This prevents a lot of the confusion that is common in other programming languages where the truth value of a statement is arbitrary. For instance, in a Unix shell (shell is both how you interact with the system, as well as a programming language), 0 is true and anything else is false. With $\mathrm{C}$ and Perl, 0 is false and anything else is true. However, in all of these cases, there are no built-in names to distinguish these values. Python makes this easier by explicitly naming the values. The names True and False can be used in elementary comparisons, which you’ll see a lot; and in Chapter 4, you will learn how these comparisons can dramatically affect your programs – in fact, they enable you to make decisions within your program.
$>>>$ True
True
$\rightarrow>$ False
False
$\Rightarrow>$ True $==1$
True
$>>>$ True
True
$>>>$ False
False
$>>>$ True $==1$
True
$>>>$ True $==0$
False
$>>>$ False $==1$
False
$>>>$ False $==0$
True
$\Rightarrow>$ True $==0$
False

) False $==1$
False
$>>\Rightarrow$ False $==0$
True

统计代写|python代考|Referencing the Last Elements

All of the sequence types provide you with some shortcuts to make their use more convenient. You often need to know the contents of the final element of a sequence, and you can get that information in two ways. One way is to get the number of elements in the list and then use that number to directly access the value there:

$>>$ last_names = [ “Douglass”, “Jefferson”, “Williams”, “Frank”, “Thomas” ]
$>>>$ len (last_names)
5
$>>$ last_element = 1en (last_names) – 1
$\rightarrow>$ print “o्8s” 훟 last_names[last_element]
Thomas
However, that method takes two steps; and as a programmer, typing it repeatedly in a program can be time-consuming. Fortunately, Python provides a shortcut that enables you to access the last element of a sequence by using the number $-1$, and the next-to-last element with $-2$, letting you reverse the order of the list by using negative numbers from $-1$ to the number that is the negative length of the list (-5 in the case of the last_names list).
$>>$ print “ofo” of last_names $[-1]$
Thomas
$>>>$ print “ofos” 핳 last_names $[-2]$
Frank
$>>$ print “o्षेs” 형 last_names $[-3]$
Williams

Group by: split-apply-combine — pandas 1.4.2 documentation
统计代写|python代考|Treating a String Like a List

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统计代写|python代考|Treating a String Like a List

Python 提供了一个有趣的字符串特性。有时,能够将字符串视为单个字符的列表很有用。在字符串的末尾有多余的字符并不少见。人们可能无法识别这些,但计算机会挂断它们。只需要查看字符串的第一个字符就知道你想用它做什么也是很常见的。例如,如果您有一个姓氏和名字的列表,您可以使用与列表相同的语法来查看每个名字的第一个字母。这种查看字符串的方法称为切片,是 Python 的有趣之处之一:

⇒>last_names = [“道格拉斯”、“杰斐逊”、“威廉姆斯”、“弗兰克”、“托马斯”]

打印 last_names[0]
Douglass的“ofs”
>>打印“ofs” 항 last_names[0][0]
D
打印“o $ s” of last_names [1]
Jefferson
>>>打印姓氏 [1] [0] 的“o्os”
⇒>打印“ơos” 항 last_names [2]
威廉姆斯
打印“o्षs” of last_names[2][0]

打印姓氏的“o्8s” [3]
Frank
>>>打印“o्ha” Mung last_names [3] [0]
F
打印“o 와” 왕 last_names [4]
Thomas
打印“oेs” of last_names[4][0]

例如,您可以使用字符串的字母定位在字典中根据姓氏的第一个字母将它们排列成组。你不需要做任何复杂的事情;您可以检查包含名称的字符串以哪个字母开头并将其归档:
>>by_letter $={1>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[0][0]]=l一种s吨n一种米和s[0]>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[1][0]]=l一种s吨n一种米和s[1]>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[2][0]]=l一种s吨n一种米和s[2]>>>b是l和吨吨和r[1一种s吨n一种米和s[3][0]]=l一种s吨n一种米和s[3]>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[5][0]=$ last_names [5]
由于字符串切片,by_letter 字典将只包含每个姓氏的第一个字母。因此,by_letter 是由每个姓氏的首字母索引的字典。您还可以让 by_letter 中的每个键引用一个列表,并使用该列表的 append 方法创建一个以该字母开头的名称列表(当然,如果您想要一个索引更大组名称的字典,其中每个都没有以不同的字母开头)。
请记住,就像元组一样,字符串是不可变的。当您对字符串进行切片时,您实际上是在创建新字符串,这些新字符串是原始字符串部分的副本。

统计代写|python代考|Special Types

Python中有一些特殊类型。您已经看到了它们,但它们本身值得一提:None、True 和 False 都是在不同时间有用的特殊内置值。

None 是特殊的,因为只有一个 None。这是一个名称,无论你使用多少次,它都不匹配任何其他对象,只匹配它自己。当你使用没有任何东西可以返回给你的函数时——也就是说,当函数没有任何东西可以响应时——它会返回 None。

True 和 False 是数字 1 和 0 的特殊表示。这避免了其他编程语言中常见的许多混淆,其中语句的真值是任意的。例如,在 Unix shell 中(shell 既是你与系统交互的方式,也是一种编程语言),0 为真,其他任何东西都是假的。和C和 Perl,0 是假的,其他的都是真的。但是,在所有这些情况下,都没有内置名称来区分这些值。Python 通过显式命名值使这更容易。名称 True 和 False 可用于基本比较,您会看到很多;在第 4 章中,您将了解这些比较如何极大地影响您的程序——事实上,它们使您能够在程序中做出决定。
>>>真真
_
→>假

⇒>真的==1
真的
>>>真真
_
>>>假

>>>真的==1
真的
>>>真的==0
错误的
>>>错误的==1
错误的
>>>错误的==0
真的
⇒>真的==0
错误的

) 错误的==1
错误的
>>⇒错误的==0
真的

统计代写|python代考|Referencing the Last Elements

所有的序列类型都为您提供了一些快捷方式,使它们的使用更加方便。您经常需要知道序列的最后一个元素的内容,您可以通过两种方式获取该信息。一种方法是获取列表中元素的数量,然后使用该数字直接访问那里的值:

>>last_names = [“道格拉斯”、“杰斐逊”、“威廉姆斯”、“弗兰克”、“托马斯”]
>>>len (last_names)
5
>>last_element = 1en (last_names) – 1
→>print “o्8s” 훟 last_names[last_element]
Thomas
但是,该方法需要两个步骤;而作为程序员,在程序中重复输入可能会很耗时。幸运的是,Python 提供了一种快捷方式,使您可以使用数字访问序列的最后一个元素−1, 和倒数第二个元素−2,让您通过使用负数来反转列表的顺序−1到作为列表负长度的数字(在 last_names 列表的情况下为 -5)。
>>打印姓氏的“ofo”[−1]
托马斯
>>>打印“ofos” 핳 last_names[−2]
坦率
>>打印“o्षेs”형 last_names[−3]
威廉姆斯

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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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