如果你也在 怎样代写抽样理论sampling theory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 在代写抽样理论sampling theory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理论sampling theory方面经验极为丰富，各种代写抽样理论sampling theory相关的作业也就用不着说。
我们提供的抽样理论sampling theory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|抽样理论作业代写sampling theory 代考|Basic Terms
Accuracy – The definition of accuracy is often controversial. It is incorrect to include the notion of precision and reproducibility with the notion of accuracy; consequently, definitions given by most current dictionaries are misleading, confusing, and incorrect. Accuracy has been given several definitions and statisticians and engineers disagree completely on those definitions.
A sampling bias is defined as the mean $m$ (ISE)of the sampling error, (also referred to as the Increment Selection Error ISE). As far as sampling is concerned, a sample is said to be accurate when the absolute value of the bias $|m(I S E)|$ is smaller than a certain standard of accuracy, $m_0(I S E)$, which is regarded as acceptable for a given purpose and clearly defined in preselected Data Quality Objectives (DQO). Basically, what is acceptable to someone may turn out to be unacceptable to somebody else, and it is an issue to clarify before a sampling campaign is implemented.
Accuracy is a property of the mean of a given error exclusively. It is important to make a distinction between an accurate and unbiased sample. An unbiased sample implies that the mean of the Increment Selection Error $m(I S E)$ is equal to zero. Even when carried out in an ideal way, sampling is always biased due to the particulate structure of most materials. The bias is never strictly zero. It may be negligible but always different than zero. We should speak of an accurate sample but not of an unbiased sample. In fact, we can forget about an unbiased sample because it is a limit case never encountered in sampling practice.
Analysis – Often, when we speak of analysis, we speak of estimation or determination of the content of a constituent of interest; this is an incorrect practice. Analysis is the opposite of synthesis. It is the separation, partial or complete, of a material into its constituents. How these constituents are determined after their separation is an entirely different matter. When we talk of analysis, analytical procedure, or analytical error, we should talk of determination, procedure for a determination, or determination error. We choose to go along with the word analysis, although it is not correct, because it is so widely misused in various industries. We may speak of chemical analysis, moisture analysis, particle size distribution analysis, percent solid analysis, or variance analysis in statistics.
Analytical Error $A E$ – Error generated by nonoptimized operations such as assaying, moisture determination, particle size analysis, estimation of the percent solids of a slurry, and so on. This error does not include the last selection process from which the final analytical subsample is obtained; this stage shall be a part of the Total Sampling Error, TSE.
Analytical Uncertainty $A U$ – This refers to a certain amount of uncertainty left in the analytical process after all sources of potential analytical bias have been eliminated in a preventive way, and after necessary tests have been performed to bring the uncertainty below or equal to an acceptable level dictated by Data Quality Objectives. It should be clearly understood that the use of the word uncertainty would be inappropriate when biases have not been minimized in a preventive way and when the amount of uncertainty is not appropriate with DQO, which is essentially an error by operators.
统计代写|抽样理论作业代写sampling theory 代考|The Word Error versus The Word Uncertainty Controvercy
Observation from attending many conferences around the world reveals that many people are constantly shifting from the word error to the word uncertainty without a clear vision of what the subtle difference is. The same applies to a large swath of the scientific literature, in which these two concepts unfortunately are often used synonymously, which is a scientific flaw of the first order. In practice, as demonstrated in the Theory of Sampling, there are both sampling errors, and sampling uncertainties. Sampling errors can easily be preventatively minimized, while sampling uncertainty for a preselected sampling protocol is inevitable. Gy’s work, supported by Matheron’s critical reviews, demonstrates beyond any possible doubt that sampling uncertainty cannot be achieved if sampling errors are not preventively minimized by applying very stringent rules that are too often ignored by sampling practitioners. A clarification, in line with the Theory of Sampling, is presented to mitigate the confusion created by circles favoring the use of uncertainty versus the use of the word error. Both words are very different in nature and scope, and they are both necessary in their due place and time.
It is the word “mistake” that bothers statisticians. Indeed, it is a mistake not to optimize sampling protocols according to acceptable Data Quality Objectives (DQO), and a grave mistake not to make sure sampling is correct, and that is the way it is.
Uncertainty: lack of sureness about someone or something; something that is not known beyond doubt; something not constant.
Historically, statisticians prefer the word uncertainty. The following words should be carefully remembered in all discussions involving the creation of sampling protocols and their practical implementations.
$\mathrm{Gy}^{49}$ stated:
With the exception of homogeneous materials, which only exist in theory, the sampling of particulate materials is always an aleatory operation. There is always an uncertainty, regardless of how small it is, between the true, unknown content $a_L$ of the lot $L$ and the true, unknown content $a_S$ of the sample $S$. A vocabulary difficulty needs to be mentioned: tradition has established the word error as common practice, though it implies a mistake that could have been prevented, while statisticians prefer the word uncertainty, which implies no responsibility.
However, in practice, as demonstrated in the Theory of Sampling, there are both sampling errors, and sampling uncertainties. Sampling errors can easily be preventatively minimized, while sampling uncertainty for a preselected sampling protocol is inevitable. For the sake of simplicity, because the word uncertainty is not strong enough, the word error has been selected as current usage in the Theory of Sampling, making it very clear it does not necessarily imply a sense of culpability.
抽样调查代考
统计代写|抽样理论作业代写sampling theory代考|Basic Terms
.
精确度-精确度的定义经常是有争议的。把精确度和再现性的概念与精确度的概念结合起来是不正确的;因此，目前大多数词典给出的定义都是误导、混淆和不正确的。精确度有几种定义，但统计学家和工程师对这些定义意见完全不同
采样偏差定义为采样误差$m$ (ISE)的平均值，(也称为增量选择误差ISE)。就抽样而言，当偏差$|m(I S E)|$的绝对值小于某一精度标准$m_0(I S E)$时，样本被认为是准确的，这被认为是可接受的给定目的，并在预选数据质量目标(DQO)中明确定义。基本上，对某些人来说可以接受的东西可能对另一些人来说是不可接受的，这是在实施抽样活动之前澄清的一个问题
精度是一个给定误差的均值的专属属性。在准确的和无偏的样本之间做出区分是很重要的。无偏样本意味着增量选择误差$m(I S E)$的平均值等于零。即使以理想的方式进行，由于大多数材料的颗粒结构，采样也总是有偏差的。偏差从来不是严格的零。它可以忽略不计，但总是不同于零。我们应该说的是准确的样本，而不是无偏的样本。事实上，我们可以忽略无偏样本，因为它是在抽样实践中从未遇到过的极限情况
分析——通常，当我们说到分析时，我们说的是估计或确定感兴趣的成分的内容;这是不正确的做法。分析是综合的对立面。分离是将一种物质部分或全部分离成其组成成分。这些成分在分离后如何确定是完全不同的问题。当我们谈论分析、分析程序或分析误差时，我们应该谈论测定、测定的程序或测定误差。我们选择赞同“分析”这个词，尽管它是不正确的，因为它在各个行业中被广泛滥用。我们可以说化学分析、水分分析、粒度分布分析、固体百分比分析或统计学上的方差分析
分析误差$A E$ -由非优化操作产生的误差，如测定、湿度测定、粒度分析、估算浆料中的固体百分比等。此误差不包括从其中获得最终分析子样品的最后选择过程;此阶段应作为总采样误差TSE的一部分。
分析不确定度$A U$ -这是指在预防性地消除所有潜在的分析偏差来源之后，在进行必要的测试以使不确定度低于或等于数据质量目标规定的可接受水平之后，在分析过程中留下的一定量的不确定度。应该清楚地认识到，当偏差没有以预防性的方式最小化时，当DQO的不确定性量不合适时，使用不确定性一词是不合适的，这本质上是操作人员的错误
统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|单词错误与单词不确定性的争议
参加世界各地许多会议的观察表明，许多人不断地从“错误”这个词转换到“不确定”这个词，却不清楚其中微妙的区别是什么。这同样适用于大量的科学文献，不幸的是，在这些文献中，这两个概念经常被同义词使用，这是一个第一级的科学缺陷。在实践中，正如抽样理论所证明的那样，抽样误差和抽样不确定性都是存在的。采样误差可以很容易地预防性地最小化，而预先选择的采样协议的采样不确定性是不可避免的。Gy的工作得到了Matheron的批判性评论的支持，毫无疑问地证明了，如果不能通过应用非常严格的规则来预防最小化抽样误差，就无法实现抽样的不确定性，而这些规则往往被抽样从业人员忽略。根据抽样理论，提出了一个澄清，以减轻由圆圈倾向于使用不确定性而不是使用误差一词所造成的混淆。这两个词在性质和范围上都有很大的不同，但在相应的时间和地点，它们都是必要的 困扰统计学家的是“错误”这个词。事实上，不根据可接受的数据质量目标(DQO)优化采样协议是一个错误，不确保采样是正确的是一个严重的错误，它就是这样。
不确定:对某人或某事缺乏确信;未知的事物:无法确定的事物;不是常数。
历史上，统计学家更喜欢“不确定性”这个词。在涉及创建采样协议及其实际实现的所有讨论中，应仔细记住以下几点。
$\mathrm{Gy}^{49}$指出:
除均质材料外，这只存在于理论上，颗粒材料的采样总是一个偶然操作。样品$L$的真实未知含量$a_L$和样品$S$的真实未知含量$a_S$之间总是存在着不确定性，不管它有多小。这里需要提到一个词汇上的困难:传统将“错误”一词确立为一种常见做法，尽管它意味着一个可以避免的错误，而统计学家更喜欢“不确定性”一词，这意味着没有责任
然而，在实践中，正如抽样理论所证明的，抽样误差和抽样不确定性都是存在的。采样误差可以很容易地预防性地最小化，而预先选择的采样协议的采样不确定性是不可避免的。为了简单起见，由于“不确定性”一词的含义不够强烈，因此在《抽样理论》中，“误差”一词被选为目前的用法，这表明它并不一定意味着一种罪责感
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。