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## 统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|Mean Square Error and Variance

The mean square error of an estimator $T$ is denoted by
$$M(T)=E_p(T-\theta)^2=\sum_{s \in \mathcal{\delta}}[T(s, \mathbf{y})-\theta]^2$$
The mean square error measures the closeness of an estimator $T$ around the true value $\theta$.

The variance of an estimator $T$ with respect to the sampling design $p$ is denoted by
$$V_p(T)=E_p\left[T-E_p(T)\right]^2=\sum_{s \in \mathcal{J}}\left[T(s, \mathbf{y})-E_p(T)\right]^2 p(s)$$

It can be easily checked that
$$M(T)=V_p(T)+[B(T)]^2$$
For an unbiased estimator $B(T)=0$ and hence the mean square is equal to its variance.

## 统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|Uniformly Minimum Variance Unbiased Estimator

Let $T_1$ and $T_2\left(\neq T_1\right)$ be two unbiased estimators that belong to a certain class of unbiased estimators $C_\theta$. The estimator $T_1$ is said to be better than $T_2$ if:
(i) $V_p\left(T_1\right) \leq V_p\left(T_2\right) \quad \forall \quad \mathbf{y} \in R^N$ and
(ii) the strict inequality $V_p\left(T_1\right)<V_p\left(T_2\right)$ holds for at least one $\mathbf{y} \in R^N$.
In case at least one of the estimators $T_1$ and $T_2$ is biased, $T_1$ is said to be better than $T_2$ if:
(i) $M\left(T_1\right) \leq M\left(T_2\right) \quad \forall \mathbf{y} \in R^N$ and
(ii) the strict inequality $M\left(T_1\right)<M\left(T_2\right)$ holds for at least one $\mathbf{y} \in R^N$.
An estimator $T_0$ belonging to the class of unbiased estimators $C_\theta$ is called the uniformly minimum variance unbiased estimator (UMVUE) for estimating a parametric function $\theta$ if $T_0$ is better than any other unbiased estimators belonging to the class $C_\theta$, i.e., any $\widetilde{T}\left(\neq T_0\right) \in C_\theta$ satisfies
(i) $V_p\left(T_0\right) \leq V_p(\widetilde{T}) \quad \forall \mathbf{y} \in R^N$ and
(ii) $V_p\left(T_0\right)<V_p(\widetilde{T})$ for at least one $\mathbf{y} \in R^N$

# 抽样调查代写

## 统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|Mean Square Error and Variance

$$M(T)=E_p(T-\theta)^2=\sum_{s \in \delta}[T(s, \mathbf{y})-\theta]^2$$

$$V_p(T)=E_p\left[T-E_p(T)\right]^2=\sum_{s \in \mathcal{J}}\left[T(s, \mathbf{y})-E_p(T)\right]^2 p(s)$$

$$M(T)=V_p(T)+[B(T)]^2$$

## 统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|Uniformly Minimum Variance Unbiased Estimator

(i) $V_p\left(T_0\right) \leq V_p(\widetilde{T}) \quad \forall \mathbf{y} \in R^N($
ii) $V_p\left(T_0\right)<V_p(\widetilde{T})$ 至少―个 $\in R^N$

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## 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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## 统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|Random Arrangements of Units

Systematic sampling can be treated as SRSWOR sampling if the arrangement of the units in the population is random. So, treating the selected systematic sample $s$ as an SRSWOR sample of size $n$, the variance of the systematic sample mean $V_{s Y}$ can be estimated as
where $f=n / N$ and $s_\gamma^2=\sum_{i \in s}\left{y_i-\bar{\gamma}(s)\right}^2 /(n-1)$.
The estimator $\widehat{v}_1$ performs well if the arrangement of the units is random, i.e., if no trend or periodicity in the arrangements of the units persists. However, if the arrangement of the units is such that the systematic sampling is more efficient than SRSWOR sampling, then $\widehat{v}_1$ certainly overestimates the variance. On the other hand, $\widehat{v}_1$ underestimates the variance if in reality systematic sampling is less efficient than SRSWOR.

Stratified Sampling With One Unit Per Stratum

Systematic sampling stratifies the population into $k$ strata each of size $n$. Let $n$ be even and equal to $2 q$. Now consider the units $(r, r+k)$ as a stratified sample of size 2 selected by the SRSWOR method from a stratum comprising the first $2 k$ units viz. $1, \ldots, 2 k ;(r+2 k, r+3 k)$ as a stratified sample of size 2 from a stratum comprising the next $2 k$ viz. $2 k+1, \ldots, 4 k$; in general, units ${r+2(j-1) k, r+(2 j-1) k}$ as a stratified sample of size 2 from the $j$ th stratum comprising units $2(j-1) k+1, \ldots, 2 j k ; j=1, \ldots, q$. An approximate estimate of $V_{s Y}$ is obtained as
$$\widehat{v}2=\frac{(1-f)}{n^2} \sum{j=1}^{n / 2} \delta_j^2$$
where $\delta_j=y_{r+(2 j-1) k}-y_{r+2(j-1) k}$.

## 统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|Presence of Linear Trend

Let us construct the following difference table from the selected systematic sample $s_r$ :

The variance of the systematic sample mean $V_{s Y}$ is estimated by using the following formulae:
$$\widehat{v}3=\frac{(1-f)}{n} \frac{1}{2(n-1)} \sum{j=1}^{n-1}{\Delta(j)}^2$$
and
$$\widehat{v}4=\frac{(1-f)}{n} \frac{1}{6(n-2)} \sum{j=1}^{n-2}\left{\Delta^2(j)\right}^2$$
The estimators $\widehat{v}_3$ and $\widehat{v}_4$ perform well if the ordering of units produces a linear trend. Otherwise, they underestimate variance. Several variance estimators based on higher-order differences are also proposed, e.g., Yates (1949).

Cochran (1946) provided an alternative variance estimator involving $\widehat{\rho}k$ as an estimate of $\rho_k$, intraclass correlation of order $k(=N / n)$. Cochran’s variance estimator is given by where $\widehat{\boldsymbol{\rho}}_k=\left[\frac{1}{(n-1)} \sum{j=0}^{n-2}\left{y_{r+(j+1) k}-\bar{y}(s)\right}\left{y_{r+j k}-\bar{y}(s)\right}\right] / s_y^2$.
The proposed variance estimators mentioned earlier are based on underlying certain superpopulation model. The variance estimators may not perform well if the underlying model fails. Wolter (1984) studied in detail the properties of bias, mean-square error, and confidence interval estimation theoretically and empirically.

# 抽样理论代写

## 统计代写|抽样理论代考代写|单位的随机安排

$$\hat{v} 2=frac{(1-f)}{n^2}。\sum j=1^{n / 2} δj^2$$ 其中$delta_j=y{r+(2 j-1) k}-y_{r+2(j-1) k}$。

## 统计代写|抽样理论代考代写|线性趋势的存在

$$\hat{v} 3=frac{(1-f)}{n}。\夫拉克{1}{2(n-1)} 总和 j=1^{n-1}\Delta(j)^2$$

Missing or unrecognized delimiter for \left }

Cochran(1946)提供了一个替代的方差估计器，涉及$hat{\rho} k$作为$rho_{k text { r }}$阶$k(=N / n)$的类内相关的估计。Cochran的方差估计器是由其中Missing or unrecognized delimiter for \left给出的。

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## 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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## 计算机代写|Python作业代写|INFO1-CE9990 Introduction to Wireshark

Python是由荷兰Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)的Guido van Rossum在20世纪80年代末构思的，作为ABC编程语言的继承者，其灵感来自SETL，能够进行异常处理并与Amoeba操作系统对接。 Van Rossum作为首席开发者独自承担了项目的责任，直到2018年7月12日，他宣布从Python的 “终身仁慈的独裁者 “的职责中 “永久休假”，这是Python社区赋予他的称号，以反映他作为项目首席决策者的长期承诺。 2019年1月，活跃的Python核心开发者选出一个五人指导委员会，领导该项目 。

## avatest™帮您通过考试

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## 计算机代写|Python作业代写|Introduction to Wireshark

Wireshark is a network packet analysis tool that captures packets in real time and displays them in a graphic interface. Wireshark includes filters, color coding, and other features that allow you to analyze network traffic and inspect packets individually.

Wireshark implements a wide range of filters that facilitate the definition of search criteria for the more than 1,000 protocols it currently supports. All of this happens through a simple and intuitive interface that allows each of the captured packages to be broken down into layers.
Thanks to Wireshark understanding the structure of these protocols, we can visualize the fields of each of the headers and layers that make up the packages, providing a wide range of possibilities to the network administrator when it comes to performing tasks in the analysis of traffic.

One of the advantages that Wireshark has is that at any given moment, we can leave capturing data in a network for as long as we want and then store them so that we can perform the analysis later. It works on several platforms, such as Windows, OS X, Linux, and Unix.
Wireshark is also considered a protocol analyzer or packet sniffer, thus allowing us to observe the messages that are exchanged between applications. For example, if we capture an HTTP message, the packet analyzer must know that this message is encapsulated in a TCP segment, which, in turn, is encapsulated in an IP packet, and which, in turn, is encapsulated in an Ethernet frame.

## 计算机代写|Python作业代写|Wireshark installation

You can download the Wireshark tool from the official page: http://www.wireshark.o $\mathrm{rg} /$ download. html.
On Windows systems, we can install the following wizard in the Windows installer. On a Linux distribution based on the Debian operating system, such as Ubuntu, this is as easy as executing the apt-get command:
| sudo apt-get install wireshark
One of the advantages of Wireshark is the filtering we can make regarding the captured data. We can filter protocols, source, or destination IP, for a range of IP addresses, ports, or uni-cast traffic, among a long list of options. We can manually enter the filters in a box or select these filters from a default list.

# Python作业代写

## 计算机代写|Python作业代写|Introduction to Wireshark

Wireshark 是一款网络数据包分析工具，可实时捕获数据包并以图形界面显示。Wireshark 包括过滤器、颜色编码和其他功能，可让您分析网络流量并单独检查数据包。

Wireshark 实现了范围广泛的过滤器，有助于为其当前支持的 1,000 多种协议定义搜索条件。所有这些都是通过一个简单直观的界面进行的，该界面允许将每个捕获的包分解为层。

Wireshark 的优势之一是，在任何给定时刻，我们都可以将捕获的数据保留在网络中，只要我们愿意，然后将它们存储起来，以便以后进行分析。它适用于多种平台，例如 Windows、OS X、Linux 和 Unix。
Wireshark 也被认为是协议分析器或数据包嗅探器，因此允许我们观察应用程序之间交换的消息。例如，如果我们捕获一条 HTTP 消息，数据包分析器必须知道该消息被封装在 TCP 段中，而 TCP 段又被封装在 IP 数据包中，而后者又被封装在以太网帧中。

## 计算机代写|Python作业代写|Wireshark installation

| sudo apt-get install wireshark
Wireshark 的优点之一是我们可以对捕获的数据进行过滤。我们可以在一长串选项中为一系列 IP 地址、端口或单播流量过滤协议、源 IP 或目标 IP。我们可以在框中手动输入过滤器或从默认列表中选择这些过滤器。

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## 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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As we understand, vide Chaudhuri $(2000,2015)$, adaptive sampling was introduced by Thompson (1990) and later further developed by Thompson (1992), Thompson and Seber (1996), Salehi and Seber (1997, 2002, 2013), Chaudhuri (2000, 2015) among others including Chaudhuri and Saha (2004), Chaudhuri, Bose and Dihidar (2005), Chaudhuri, Bose and Ghosh (2004, 2005) et al.

Suppose we intend to suitably estimate the numbers of people engaged in various types of small-scale industrial enterprises in the rural unorganized sector in certain under-developed or developing countries. This is necessary in assessing the magnitudes and values of gross and net domestic national products. In an Indian state many may earn their livelihoods as iron or goldsmiths or by manufacturing stone chips or metal screws in the villages as private craftsmen and craftswomen. Though in India there is a National Sample Survey Office (NSSO) every year conducting nationwide big surveys in both rural and urban areas in every Indian state or union territory (UT),such surveys hardly capture such earners industry-wise in sufficient numbers. NSSO-sampled villages may not contain enough goldsmiths and so their contributions to GDP may be significantly underestimated.

## 统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|Network Samplin

Suppose we need to have a first-hand assessment of the socio-economic conditions of the petty pedlars carrying small merchandise visibly in the cities, towns, suburbs and in moving trains and buses. An NSSO-type nationwide annual survey may not be very effective here. While canvasing questionnaires in selected households enough pedlars may not be procured to gather immense data of relevance. But it is common knowledge that pedlars buy things from specified sellers or sell to specific stores. So, it may be a good idea to make a list or frame of such sellers and/or stores, take samples from them and through them contact the pedlars and gather from them the data of relevance.

Secondly, if we need to have a scientific survey about costs of treatment of household inmates in a city, town or villages even a good sample of households may not fetch an adequate sample of sufferers from important diseases like cancer, heart attack, cerebral attack, gallstone, tuberculosis and the like by just knocking at individual household doors. ‘network sampling’, cf Chaudhuri (2015), should offer a better bid. The term ‘network’ here is, quite different from the term ‘network’ relevant in ‘adaptive sampling’.

# 抽样调查代写

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## MATLAB代写

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