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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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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|DATA
After selection of a sample s, we collect information on one or more characters of interest from the selected units in the sample $s$. Consider the simplest situation where a single character $y$ is of interest, and $y_i$ is the value of the character obtained from the ith unit. The information related to the units selected in a sample and their $\gamma$-values obtained from the survey are known as data and will be denoted by $d$. Thus data corresponding to an ordered sample $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ will be denoted by
$$
\begin{aligned}
d(s) &=\left(\left(i_1, \gamma_{i_1}\right), \ldots,\left(i_k, \gamma_{i_k}\right), \ldots,\left(i_{n_s}, \gamma_{i_{n_s}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in s\right) .
\end{aligned}
$$
The data $d(s)$ based on the ordered sample are known as ordered data.
Similarly, the data obtained from the unordered sample $\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_l, \ldots, j_{v_s}\right)$ are known as unordered data and are denoted by
$$
\begin{aligned}
d(\widetilde{s}) &=\left(\left(j_1, \gamma_{j_1}\right), \ldots,\left(j_{k,}, \gamma_{j_k}\right), \ldots,\left(j_{v_s}, \gamma_{j j_{(s)}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in \widetilde{s}\right) .
\end{aligned}
$$
If the label part of the data, i.e., information of the selected units in the sample, is deleted from the data, then the resulting data are called unlabeled data. Thus unlabeled data from an ordered and unordered sample may be denoted by $\left(\gamma_{i_1}, \ldots, \gamma_{i_k}, \ldots, \gamma_{i_{15}}\right)$ and $\left(\gamma_{j_1}, \ldots, \gamma_{j_k}, \ldots, \gamma_{\left.j_{r(s)}\right)}\right)$, respectively.
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Estimator and Estimate
After selection of a sample $s$ using a suitable sampling design $p$, information on the study variable $\gamma$ is collected from each of the units selected in the sample. Here we assume that all units in the sample have responded and there is no measurement error in measuring a response, i.e., the true value $y_i$, of the study variable $\gamma$ is obtained from each of the ith unit $(i \in s)$. The information gathered from the selected units in the sample and their values $y_i$ ‘s is known as data, and it will be denoted by $d=\left(\left(i, y_i\right), i \in s\right)$. The collection of all possible values of $d$ is known as the sample space, and it will be denoted by $\mathscr{C}$. A real valued function $T(s, \mathbf{y})=T(d)$ of $d$ on the sample space $\mathcal{C}$ is known as a statistic. When the statistic $T(s, \mathbf{y})$ is used as a guess value of a certain parametric function $\theta=\theta(\mathbf{y})$ of interest (such as the population mean, total, median etc.), we call $T(s, \mathbf{y})$ as an estimator of the parameter $\theta$. Obviously, an estimator is a random variable whose value depends on the sample selected (i.e., data). The numerical value of an estimator for a given data is called an estimate.
An estimator $T=T(s, \mathbf{y})$ is said to be design unbiased (p-unbiased or unbiased) for estimating a population parameter $\theta$ if and only if
$$
E_p(T)=\sum_{s \in \mathcal{J}} T(s, \mathbf{y}) p(s)=\theta \quad \forall \mathbf{y} \in R^N
$$
where, $E_p$ denotes the expectation with respect to the sampling design $p$, $p(s)$ is the probability of the selection of the sample $s$ according to design $p, ~ \mathscr{S}$ is the collection of all possible samples, and $R^N$ is the $N$-dimensional Euclidean space. The class of all unbiased estimators of $\theta$ satisfying (2.2.1) will be denoted by $C_\theta$.
An estimator, which is not unbiased, is called a biased (or design biased) estimator. The amount of bias of an estimator $T$ is defined as
$$
B(T)=E_p(T)-\theta=\sum_{s \in \mathcal{J}} T(s, \mathbf{y}) p(s)-\theta
$$
抽样调查代考
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|HANURAV’S ALGORITHM
Hanurav (1966) 建立了抽样设计和抽样方案之间的对应关系。他证明了任何抽样方案都会导致抽样设计。类似 地，对于给定的抽样设计，可以构建至少一种抽样方案，该方案可以实现抽样设计。事实上，Hanurav 提出了最 通用的抽样方案，称为 Hanurav算法，利用该算法可以推导出各种类型的抽样方案或抽样设计。此后，我们将不 再区分”抽样设计”和“抽样方案”这两个术语。
让 $n_0$ 表示抽样方案可能需要的最大样本量。然后，Hanurav (1966) 算法定义如下:
Imathscr{A $} \backslash \backslash$ mathscr ${A} | f_1\left{\left{q_{-} 1(i) ; q_{-} 2(s) ; q_{-} 3(s\right.\right.$, i) $\backslash$ right $}$
其中
(i) $0 \leq q_1(i) \leq 1, \quad \sum_{i=1}^N q_1(i)=1$ 为了i $i=1, \ldots, N$
(二) $0 \leq q_2(s) \leq 1$ 对于任何样品 $s \in \mathscr{J}$ ， 在哪里 $\mathscr{J}$ 是所有可能样本的集合。
$\Leftrightarrow q_3(s, i)$ 定义为 $q_2(s)>0$ 并受 $0 \leq q_3(s, i) \leq 1, \sum_{i=1}^N q_3(s, i)=1$ 为了i $i=1, \ldots, N$
使用以下步蹳选择样本:
步豋 1: 首先绘制一个单元 $i_1$ 被概率选中 $q_1\left(i_1\right) ; i_1=1, \ldots, N$
第 2 步: 在此步骙中，我们决定是终止还是继续抽样程序。让 $s_{(1)}=i_1$ 成为第一次抽签中选择的单位。以成功概 率执行伯努利试验 $q_2\left(s_{(1)}\right)$. 如果试验结果失败，则终止取样程序并选择样品 $s_{(1)}=i_1$. 另一方面，如果试验结果 成功，我们转到步骙 3 。
第 3 步: 在此步骤中，第二个单元 $i_2$ 被概率选中 $q_3\left(s_{(1)}, i_2\right)$ 我们表示 $s_{(2)}=\left(i_1, i_2\right)$. 选择样品后 $s_{(2)}$ ，我们回 到第 2 步并以成功概率执行伯努利试验 $q_2\left(s_{(2)}\right)$. 如果试验导致失败，则样品程序终止，所选样品为 $s_{(2)}$. 否则， 另一个单位 $i_3$ 被概率选中 $q_3\left(s_{(2)}, i_3\right)$ ，我们表示 $s_{(3)}=\left(i_1, i_2, i_3\right)$ 作为选定的样本。
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|ORDERED AND UNORDERED SAMPLE
如果一个样本保留了关于哪个抽取选择哪个单元的信息，则称该样本为有序样本。因此，从有序样本中，我们知道 特定单位在样本中被选中的次数，以及它是在哪次抽签中被选中的。如果我们从有序样本中挑选出一组不同的单 元，并按照标签的升序排列，那么得到的样本称为无序样本。因此，无序样本不会保留有关选择了哪个特定单元及 其多重性的信息。让 $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ 是大小的有序样本 $n_s$ ，其中单位 $i_k$ 被选择在 $k$ 平局。让 $\tilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_k, \ldots, j_{\nu(s)}\right)$ 是不同单位的集合 $s$ 大小的 $\nu(s)$ 和 $j_1<\cdots<j_l<\cdots<j_{v(s)}$ ，然后 $\tilde{s}$ 是从获得 的无序样本 $s$.
假设从人口 $U=(1,2,3,4,5)$ ，选取三个单元的样本如下；在第一次抽签时选择单元 5，第二次抽签时选择单元 2 ，在第三次抽签时选择单元 5 。那么样本 $s=(5,2,5)$ 是一个有序样本，从样本中我们知道，单元 5 被选择了两 次，一次在第一次抽签中，一次在第三次抽签中，而单元 2 在第二次抽签中被选中。现在，选择样本的不同单位 $s$ 并按升序排列，我们得到一个无序样本 $\tilde{s}=(2,5)$.
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。