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统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

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|抽样调查代考Survey sampling代写|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|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 $P_i$

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|ESTIMATION OF THE MEAN SQUARE ERROR

Let $(p, t)$ be a strategy with
$$
t=\sum_{i=1}^N b_{s i} Y_i
$$
where $b_{s i}$ is free of $\underline{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_N\right)^{\prime}$ and $b_{s i}=0$ for $i \notin s$. Then, the mean square error may be written as
$$
\begin{aligned}
M_p(t) & =E_p\left[\sum Y_i\left(b_{s i}-1\right)\right]^2 \
& =\sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N Y_i Y_j d_{i j}
\end{aligned}
$$
with
$$
d_{i j}=E_p\left(b_{s i}-1\right)\left(b_{s j}-1\right) .
$$
Let $(p, t)$ be representative with respect to a given vector $\underline{X}=$ $\left(X_1, \ldots, X_N\right)^{\prime}, X_i>0, i \in U$. Then, writing
$$
Z_i=\frac{Y_i}{X_i}
$$
we get
$$
M_p(t)=\sum \sum Z_i Z_j\left(X_i X_j d_{i j}\right)
$$
such that
$$
\sum_i \sum_j X_i X_j d_{i j}=0
$$
Define $a_{i j}=X_i X_j d_{i j}$. Then
$$
M_p(t)=\sum \sum Z_i Z_j a_{i j}
$$
is a non-negative quadratic form in $Z_i ; i=1, \ldots, N$ subject to
$$
\sum_i \sum_j a_{i j}=0
$$
This implies for every $i=1, \ldots, N$
$$
\sum_j a_{i j}=0 .
$$
From this $M_p(t)=\sum \sum Z_i Z_j a_{i j}$ may be written in the form
$$
\begin{aligned}
M_p(t) & =-\sum_{i<j} \sum_i\left(Z_i-Z_j\right)^2 a_{i j} \
& =-\sum_{i<j} \sum_i\left(\frac{Y_i}{X_i}-\frac{Y_j}{X_j}\right)^2 X_i X_j d_{i j} .
\end{aligned}
$$

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|EXAMPLES OF REPRESENTATIVE STRATEGIES

抽样调查代写

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|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而具有特殊的重要性。在这里,$\left(p, t_1\right)$对于尺寸测量显然具有代表性$x$,更准确地说,对于$\left(X_1, \ldots, X_N\right)$,无论抽样设计是什么$p$。
但是请注意,$t_1$通常与SRSWOR或SRSWR结合使用。LAHIRI- midzno – sen (LAHIRI, 1951;Midzuno, 1952;SEN, 1953) (LMS)通过使其设计无偏,产生了与$t_1$结合使用的感兴趣的设计。
Hansen-Hurwitz (HH, 1943)估计器
$$
t_2=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^N f_{s i} \frac{Y_i}{P_i}
$$
以$f_{s i}$作为$s, i \in \mathcal{U}$中$i$的频率,结合任何设计$p$,就产生了一个关于$\left(P_1, \ldots, P_N\right)^{\prime}$的策略代表。为了设计无偏性,$t_2$通常是基于概率比例大小(PPS)与替换(PPSWR)采样,即由$n$独立抽取组成的方案,每个抽取选择单位$i$具有概率 $P_i$

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|ESTIMATION OF THE MEAN SQUARE ERROR

让$(p, t)$成为一个策略
$$
t=\sum_{i=1}^N b_{s i} Y_i
$$
其中$b_{s i}$与$\underline{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_N\right)^{\prime}$无关,$b_{s i}=0$与$i \notin s$无关。则均方误差可表示为
$$
\begin{aligned}
M_p(t) & =E_p\left[\sum Y_i\left(b_{s i}-1\right)\right]^2 \
& =\sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N Y_i Y_j d_{i j}
\end{aligned}
$$

$$
d_{i j}=E_p\left(b_{s i}-1\right)\left(b_{s j}-1\right) .
$$
设$(p, t)$对于给定向量$\underline{X}=$$\left(X_1, \ldots, X_N\right)^{\prime}, X_i>0, i \in U$具有代表性。然后,写作
$$
Z_i=\frac{Y_i}{X_i}
$$
我们得到
$$
M_p(t)=\sum \sum Z_i Z_j\left(X_i X_j d_{i j}\right)
$$
这样
$$
\sum_i \sum_j X_i X_j d_{i j}=0
$$
定义$a_{i j}=X_i X_j d_{i j}$。然后
$$
M_p(t)=\sum \sum Z_i Z_j a_{i j}
$$
$Z_i ; i=1, \ldots, N$中的非负二次型是否服从
$$
\sum_i \sum_j a_{i j}=0
$$
这意味着对于每个$i=1, \ldots, N$
$$
\sum_j a_{i j}=0 .
$$
由此,$M_p(t)=\sum \sum Z_i Z_j a_{i j}$可以写成这样的形式
$$
\begin{aligned}
M_p(t) & =-\sum_{i<j} \sum_i\left(Z_i-Z_j\right)^2 a_{i j} \
& =-\sum_{i<j} \sum_i\left(\frac{Y_i}{X_i}-\frac{Y_j}{X_j}\right)^2 X_i X_j d_{i j} .
\end{aligned}
$$

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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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