如果你也在 怎样代写抽样调查Survey sampling 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Survey sampling可大致分为两种类型：概率样本和超级样本。基于概率的样本执行一个具有指定概率的抽样计划（也许是由一个适应性程序指定的适应性概率）。基于概率的抽样允许对目标人群进行基于设计的推断。推论是基于研究方案中指定的已知客观概率分布。基于概率的调查的推论仍然可能受到许多类型的偏见的影响。
抽样调查Survey sampling在统计学中，描述了从目标人群中选择一个元素样本进行调查的过程。术语 “调查 “可以指许多不同类型或技术的观察。在调查取样中，它最常涉及的是用于测量人们的特征和/或态度的调查问卷。一旦样本成员被选中，与他们联系的不同方式就是调查数据收集的主题。抽样调查的目的是为了减少调查整个目标人群所需的成本和/或工作量。衡量整个目标人口的调查被称为普查。样本指的是要从中获取信息的一个群体或部分。
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|BREWER’S ASYMPTOTIC APPROACH
Looking for properties of a strategy as population and sample sizes increase presumes some relation between $p_1, p_2, \ldots$ on one hand and between $t_1, t_2, \ldots$ on the other hand.
In this and the next section relations on the design and estimator sequence, respectively, are introduced.
Consistency of an estimator $t_T$ is easy to decide on if Assumption $\mathbf{A}$ is true and $p_T$ satisfies a special condition considered by BREWER (1979):
Assumption B: Using Assumption $\boldsymbol{A}$ and starting with an arbitrary design $p_1$ of fixed size $n_1$ for $\mathcal{U}(1)$, then $p_T$ is as follows: Apply $p_1$ not only to $\mathcal{U}(1)$ but also, independently, to $\mathcal{U}(2)$, $\ldots, \mathcal{U}(T)$ and amalgamate the corresponding samples
$$
s(1), s(2), \ldots, s(T)
$$
to form
$$
s_T=s(1) \cup s(2) \cup \cdots \cup s(T) .
$$
A design satisfying Assumption $\mathbf{B}$ to give the selection probability for $s_T$ is appreciably limited in scope and application.
Some authors have considered such restrictive designs, notably HANSEN, MADOW and TEPPING (1983). However, interesting results have been derived under less restrictive assumptions as well as by alternative approaches.
We mention ISAKI and FULLER (1982) proving the consistency of the HT estimator under rather general conditions on $p_T$. In fact, they even drop Assumption $\mathbf{A}$, a condition that seems quite rational to us.
BREWER’s approach should be adequate where it is advisable to partition a large population $\mathcal{U}_T$ into subsets of similar size and structure and to use these subsets as strata in the selection procedure. This is acceptable only if there is no loss in efficiency. But it is doubtful that this may always be the case.
We plan to enlarge BREWER’s class of designs and obtain a class containing the designs in common use and with the same technical amenities as BREWER’s class.
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MOMENT-TYPE ESTIMATORS
To establish meaningful results of asymptotic unbiasedness and consistency, the estimators $t_1, t_2, \ldots$ of a sequence to be considered must be somehow related to each other. Subsequently, a relation is assumed that is based on the concept of a moment estimator we define as follows: Let $A_i, B_i, C_i, \ldots$ be values associated with $i \in U$. Then, for $s \subset U$ with $n(s)=n$
$$
\frac{1}{n} \sum_s A_i, \quad \frac{1}{n} \sum_s A_i B_i, \quad \frac{1}{n} \sum_s A_i B_i C_i
$$
are sample moments. Examples are
$$
\frac{1}{n} \sum_s \frac{Y_i}{\pi_i}, \quad \frac{1}{n} \sum_s X_{i 1} Y_i, \quad \frac{1}{n} \sum_s \frac{X_{i 1} X_{i 2}}{\pi_i}
$$
where $Y_i, X_{i 1}, X_{i 2}$ are values of variables $y, x_1, x_2$, respectively, and $\pi_i$ inclusion probabilities defined by a design for $i \in U$.
$$
\frac{1}{N} \sum_1^N A_i, \quad \frac{1}{N} \sum_1^N A_i B_i, \quad \frac{1}{N} \sum_1^N A_i B_i C_i
$$
are population moments corresponding to the sampling moments Eq. (5.7).
A moment estimator $t$ is an estimator that may be written as a function of sample moments $m^{(1)}, m^{(2)}, \ldots, m^{(v)}$ :
$$
t=f\left(m^{(1)}, m^{(2)}, \ldots, m^{(\nu)}\right) .
$$
Obvious examples of moment estimators are the sample mean, the HT-estimator, the $\mathrm{HH}$-estimator, and the ratio estimator.
Now, let $t_1$ be a moment estimator, that is,
$$
t_1=f\left(m_1^{(1)}, \ldots, m_1^{(\nu)}\right)
$$
where $m_1^{(1)}, \ldots, m_1^{(v)}$ are sample moments for $s_1$.
Then, $t_T$ may be defined in a natural way:
$$
t_T=f\left(m_T^{(1)}, m_T^{(2)}, \ldots, m_T^{(\nu)}\right)
$$
where $m_T^{(j)}$ is the sample moment for $s_T$ corresponding to $m_1^{(j)}$, $j=1,2, \ldots, v$. As an example, we mention the ratio estimator
$$
t_1=\frac{\sum_{s_1} Y_i}{\sum_{s_1} X_i} \bar{X}
$$
for which
$$
t_T=\frac{\sum_{s_T} Y_i}{\sum_{s_T} X_i} \bar{X}
$$
抽样调查代考
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|BREWER’S ASYMPTOTIC APPROACH
当总体和样本量增加时，寻找策略的属性时，假设$p_1, p_2, \ldots$和$t_1, t_2, \ldots$之间存在某种关系。
在这一节和下一节中，分别介绍了设计和估计序列的关系。
假设$\mathbf{A}$为真且$p_T$满足BREWER(1979)考虑的一个特殊条件时，估计量$t_T$的一致性很容易确定:
假设B:使用假设 $\boldsymbol{A}$ 从一个任意的设计开始 $p_1$ 大小固定 $n_1$ 为了 $\mathcal{U}(1)$那么， $p_T$ 如下:Apply $p_1$ 不仅是 $\mathcal{U}(1)$ 但是，独立地说， $\mathcal{U}(2)$， $\ldots, \mathcal{U}(T)$ 并合并相应的样品
$$
s(1), s(2), \ldots, s(T)
$$
形成
$$
s_T=s(1) \cup s(2) \cup \cdots \cup s(T) .
$$
满足假设$\mathbf{B}$给出$s_T$的选择概率的设计在范围和应用上明显受到限制。
一些作者考虑过这种限制性设计，特别是HANSEN, MADOW和TEPPING(1983)。然而，在限制性较低的假设和其他方法下也得出了有趣的结果。
我们提到ISAKI和FULLER(1982)在$p_T$上证明了在相当一般的条件下HT估计量的一致性。事实上，他们甚至放弃了假设$\mathbf{A}$，这在我们看来是相当合理的条件。
布鲁尔的方法应该是适当的，当它是明智的划分一个大的人口$\mathcal{U}_T$为类似的大小和结构的子集，并使用这些子集作为层在选择过程中。只有在没有效率损失的情况下，这才是可以接受的。但令人怀疑的是，情况可能总是如此。
我们计划扩大布鲁尔的设计类别，并获得一个包含常用设计的类别，并具有与布鲁尔类别相同的技术设施。
统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|MOMENT-TYPE ESTIMATORS
为了建立有意义的渐近无偏性和一致性结果，要考虑的序列的估计量$t_1, t_2, \ldots$必须以某种方式彼此相关。随后，假设一个基于矩估计器概念的关系，我们定义如下:设$A_i, B_i, C_i, \ldots$为与$i \in U$相关的值。然后，用$n(s)=n$表示$s \subset U$
$$
\frac{1}{n} \sum_s A_i, \quad \frac{1}{n} \sum_s A_i B_i, \quad \frac{1}{n} \sum_s A_i B_i C_i
$$
都是一些例子。例子如下
$$
\frac{1}{n} \sum_s \frac{Y_i}{\pi_i}, \quad \frac{1}{n} \sum_s X_{i 1} Y_i, \quad \frac{1}{n} \sum_s \frac{X_{i 1} X_{i 2}}{\pi_i}
$$
其中$Y_i, X_{i 1}, X_{i 2}$分别为变量$y, x_1, x_2$的值，$\pi_i$为$i \in U$的设计定义的包含概率。
$$
\frac{1}{N} \sum_1^N A_i, \quad \frac{1}{N} \sum_1^N A_i B_i, \quad \frac{1}{N} \sum_1^N A_i B_i C_i
$$
为总体矩，对应于抽样矩Eq.(5.7)。
一个矩估计器$t$是一个估计器，可以写成一个样本矩的函数$m^{(1)}, m^{(2)}, \ldots, m^{(v)}$:
$$
t=f\left(m^{(1)}, m^{(2)}, \ldots, m^{(\nu)}\right) .
$$
矩估计器的明显例子是样本均值，ht估计器，$\mathrm{HH}$估计器和比率估计器。
现在，设$t_1$是一个矩估计量，
$$
t_1=f\left(m_1^{(1)}, \ldots, m_1^{(\nu)}\right)
$$
其中$m_1^{(1)}, \ldots, m_1^{(v)}$是$s_1$的样例力矩。
那么，$t_T$可以用一种自然的方式定义:
$$
t_T=f\left(m_T^{(1)}, m_T^{(2)}, \ldots, m_T^{(\nu)}\right)
$$
其中$m_T^{(j)}$为$s_T$对应于$m_1^{(j)}$、$j=1,2, \ldots, v$的样本矩。作为一个例子，我们提到比率估计器
$$
t_1=\frac{\sum_{s_1} Y_i}{\sum_{s_1} X_i} \bar{X}
$$
为了什么?
$$
t_T=\frac{\sum_{s_T} Y_i}{\sum_{s_T} X_i} \bar{X}
$$
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
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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。