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如果你也在 怎样代写抽样调查Survey sampling STT3840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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Let an ordered sample $s$ be selected from a population with a probability $p(s)$ and $d$ be the corresponding ordered data. Let $t(d)$ be an estimator (not necessarily unbiased) for a parametric function $\theta(\mathbf{y})=\theta$ and $\widetilde{t}(\widetilde{d})=E_p[t(d) \mid \widetilde{d}]$, where $\widetilde{d}$ be the unordered data obtained from $d$. Then we have the following theorem.
Theorem 2.7.3
(i) $E_p{t(d)}=E_p{\tilde{t}(\tilde{d})}$ and
(ii) $\operatorname{MSE}{t(d)}=E_p[t(d)-\theta]^2 \geq \operatorname{MSE}{\tilde{t}(\widetilde{d})}=E_p[\widetilde{t}(\widetilde{d})-\theta]^2$
Proof
(i) $E_p[t(d)]=E_p\left[E_p{t(d) \mid \widetilde{d}}\right]=E_p[\widetilde{t}(\widetilde{d})]$
(ii)
$$
\begin{aligned}
\operatorname{MSE}[t(d)] & =E_p[t(d)-\theta]^2 \
& =E_p[{\tilde{t}(\widetilde{d})-\theta}+{t(d)-\widetilde{t}(\widetilde{d})}]^2 \
& =E_p{\widetilde{t}(\widetilde{d})-\theta}^2+E_p{t(d)-\widetilde{t}(\widetilde{d})}^2
\end{aligned}
$$

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|SAMPLING STRATEGIES

So far, we have compared performances of several estimators for a given sampling design. It is found that UMVUE exists only for a unicluster sampling design. Among the sampling designs that are used in practice, only the linear systematic sampling scheme (described in Chapter 4) is a unicluster sampling design. Other sampling designs do not belong to this category. So, it is a natural to search for a combination of a sampling design and an estimator, which may yield better estimators than an alternative combination of a sampling design and an estimator. A combination of an estimator and a sampling design is known as a sampling strategy. We will denote a sampling strategy by the pair $h=(p, t)$.


Unbiased Strategy
The strategy $h=(p, t)$ is to be $p$-unbiased for the parameter $\theta$ if the associated estimator $t$ is $p$-unbiased, i.e., $E_p(t)=\theta \forall \mathbf{y} \in R^N$.

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抽样调查代写

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让一个订佝的样品 $s$ 以概率从人群中选出 $p(s)$ 和 $d$ 是对应的有序数据。让 $t(d)$ 是参数函数的估计量 (不一定无 偏) $\theta(\mathbf{y})=\theta$ 和 $\tilde{t}(\widetilde{d})=E_p[t(d) \mid \widetilde{d}]$ , 在哪里 $\widetilde{d}$ 是从中获得的无序数据 $d$. 那么我们有下面的定理。 定理 2.7 .3
(i) $E_p t(d)=E_p \tilde{t}(\tilde{d})($
ii)MSE $t(d)=E_p[t(d)-\theta]^2 \geq \operatorname{MSE} \tilde{t}(\widetilde{d})=E_p[\tilde{t}(\widetilde{d})-\theta]^2$
证明
(一) $E_p[t(d)]=E_p\left[E_p t(d) \mid \widetilde{d}\right]=E_p[\tilde{t}(\widetilde{d})]$
(二)
$$
\operatorname{MSE}[t(d)]=E_p[t(d)-\theta]^2 \quad=E_p[\tilde{t}(\widetilde{d})-\theta+t(d)-\tilde{t}(\widetilde{d})]^2=E_p \tilde{t}(\widetilde{d})-\theta^2+E_p t(d)-\tilde{t}(\widetilde{d})^2
$$

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到目前为止,我们已经比较了给定抽样设计的几个估计器的性能。发现 UMVUE 仅存在于单簇抽样设 计中。在实践中使用的抽样设计中,只有线性系统抽样方案(在第 4 章中描述)是单群抽样设计。 其他抽样设计不属于此类。因此,搜索抽样设计和估计量的组合是很自然的,这可能会产生比抽样设 计和估计量的替代组合更好的估计量。估计器和抽样设计的组合称为抽样策略。我们将用对表示采样 策略 $h=(p, t)$.
无偏策略
策略 $h=(p, t)$ 是 $p$-参数无偏 $\theta$ 如果关联的估计量 $t$ 是 $p$ – 无偏见,即 $E_p(t)=\theta \forall \mathbf{y} \in R^N$.

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微观经济学代写

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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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