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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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统计代写|抽样理论作业代写sampling theory代考|Constitution Heterogeneity

We shall call the Constitution Heterogeneity of a lot to sample $\left(\mathrm{CH}_L\right)$ the kind of heterogeneity we are confronted with when we consider the fundamental properties of the fragments present in that lot and looking at them one by one.

By definition, the zero of Constitution Heterogeneity would be a lot made of strictly identical fragments in composition, shape, size, density, and so on. Then the Constitution Heterogeneity relative to the fragments of a given lot under a given state of comminution is an intrinsic property of the lot and cannot vary, unless we proceed with a comminution. We also say it is a primary structural property of the lot. Mixing and homogenizing have no influence on Constitution Heterogeneity.

A sample $S$ selected from a lot $L$ is affected by an error specifically related to the Constitution Heterogeneity $\mathrm{CH}_{\mathrm{L}}$ of the same lot. This error is defined as the Fundamental Sampling Error (FSE). For a given sample of weight $M_S$, we see that FSE is an incompressible minimum depending on factors such as mineral composition, liberation, shape, and fragment size distribution which are intrinsic properties of a given lot. The Fundamental Sampling Error FSE is the only error that is never zero and its importance may be secondary for major constituents; however, it often becomes primary for minor constituents and indeed overwhelming for trace constituents in high purity materials, low level precious metals, or in the environment, food, pharmaceutical products, and so on.

The notion of Constitution Heterogeneity shows differences between individual fragments. Now we may consider a lot as a set of groups of fragments, each group being made of a given number of neighboring fragments. By definition, we say that a lot has a homogeneous distribution when all groups or subsets of fragments we may select from the lot have the same average composition. If this is not the case, then the lot has a heterogeneous distribution.

For each critical constituent, the respective Distribution Heterogeneity $\left(\mathrm{DH}_L\right)$ depends on three factors:

• the Constitution Heterogeneity $\mathrm{CH}_L$
• the spatial distribution of the constituents (i.e., how they are segregated)
• the shape of the lot.
  The shape of the lot is an important factor because its Distribution Heterogeneity is greatly affected by the omnipresent gravitational forces affecting our environment that create segregation. These gravitational forces introduce a strong anisotropy in the Distribution Heterogeneity of a lot, generating hybrids between tridimensional distribution Homogeneity and the tridimensional Distribution Heterogeneity, namely, the twodimensional distribution homogeneity, the one-dimensional homogeneity, and the revolution distribution homogeneity. The concept of Distribution Heterogeneity is complex which makes it necessary to consider several categories of lots.

统计代写|抽样理论作业代写sampling theory代考|Number of Dimensions Characterizing a Lot

From a theoretical standpoint a lot always has three dimensions, however, in practice, one or even two of these dimensions can often be regarded to be of secondary importance. When the dimensions are fewer, the easier the solution of the sampling problem associated with the lot; in fact, we found out that only sampling problems generated by zero-, one-, and two-dimensional lots were economically solvable. We can encounter the following:

• three-dimensional lots: the content of a ship, truck, railroad car, bag, jar, and so on, as long as one of these three-dimensional objects is considered as the whole lot. It can also be a compact solid such as a block inside a mineral deposit.
• Two-dimensional lots: A three-dimensional object in which the thickness becomes negligible because it is very small when compared to the two other dimensions (e. g., the seam of a coal deposit, a 2-meter slice of a mineral deposit, a copper cathode, etc.).
• One-dimensional lots: continuous and elongated piles, material travelling on a conveyor belt, flowing streams, and so on, or series of trucks, railroad cars, bags, jars, and so on, as long as these objects are considered as a set of nonrandom, discontinuous units making up the lot, the order of which is highly relevant.
• Zero-dimensional lots: the content of a series of trucks, railroad cars, bags, jars, and so on, as long as these objects are considered as a set of random, discontinuous units making up the lot. A zero-dimensional lot can be regarded as a suitable convention to describe a set of unarranged units. It can also be a one-dimensional lot for which the chronological order of the various units has been lost.

Perhaps, there is a subtlety worth mentioning; the number of dimensions regarding a lot to sample may have nothing to do with the way it looks, but everything to do with the way we decide how to sample it. This will be a huge issue well addressed in Part seven of this book.

抽样理论代考

统计代写|抽样理论作业代写sampling theory代考|体质异质性

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我们将称许多的构成异质性为样本$\left(\mathrm{CH}_L\right)$当我们考虑存在于该批次中的碎片的基本属性并逐个观察它们时，我们所面临的那种异质性

根据定义，构成异质性的零是由成分、形状、大小、密度等方面完全相同的碎片组成的许多。那么，在给定粉碎状态下，相对于给定地块碎片的构成异质性是该地块的固有属性，并且不能改变，除非我们继续进行粉碎。我们也说它是地段的主要结构属性。混合和均质作用对成分异质性无影响

从批次$L$中选择的样本$S$受到与同一批次的构成异质性$\mathrm{CH}_{\mathrm{L}}$具体相关的错误的影响。这个误差被定义为基本抽样误差(FSE)。对于一个重量为$M_S$的给定样品，我们看到FSE是一个不可压缩的最小值，这取决于矿物成分、解离度、形状和碎片大小分布等因素，这些都是给定批量的固有属性。基本抽样误差FSE是唯一从不为零的误差，它的重要性可能是次要的主要成分;然而，它往往成为次要成分的主要成分，在高纯度材料，低水平贵金属，或在环境，食品，制药产品等微量成分的主要成分

构成异质性的概念显示了个体片段之间的差异。现在我们可以把很多看作一组片段，每组都是由一定数量的相邻片段组成的。根据定义，当我们从批次中选择的所有组或片段子集具有相同的平均组成时，我们说批次具有均匀分布。如果情况并非如此，则该地段存在异质性分布 对于每个关键成分，各自的分布异质性$\left(\mathrm{DH}_L\right)$取决于三个因素:

• 成分异质性$\mathrm{CH}_L$
• 成分的空间分布(即它们是如何分离的)
• 块的形状。土地的形状是一个重要的因素，因为它的分布异质性很大程度上受到无处不在的引力的影响，影响我们的环境，产生隔离。这些引力在大量的分布异质性中引入了很强的各向异性，产生了三维分布异质性和三维分布异质性之间的杂交，即二维分布异质性、一维分布异质性和旋转分布异质性。分布异质性的概念是复杂的，这使得有必要考虑若干类别的地段。

统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|表征大量的维度数

. 从理论的角度来看，很多总是有三个方面，然而，在实践中，这些方面中的一个甚至两个往往被认为是次要的。当尺寸越小，与批次相关的抽样问题越容易解决;事实上，我们发现只有由零、一和二维批次产生的抽样问题是经济可解决的。我们可能会遇到以下情况:

• 三维地段:一艘船、卡车、火车车厢、袋子、罐子等的内容，只要这些三维物体中的一个被认为是整个地段。它也可以是致密的固体，如矿床中的块体。二维地段:一种三维物体，它的厚度可以忽略不计，因为它与其他两个维度(例如，煤层，2米的矿床切片，铜阴极等)相比非常小。一维地段:连续的和拉长的桩，输送带上的材料，流动的小溪，等等，或者一系列的卡车，火车车厢，袋子，罐子，等等，只要这些物体被认为是组成地段的一组非随机的，不连续的单元，它们的顺序是高度相关的。
• 零维批次:一系列卡车、火车车厢、袋子、罐子等的内容，只要这些对象被认为是一组随机的、不连续的单位组成的批次。零维群可以被认为是描述一组未排列单元的合适约定。它也可以是一个一维的地块，其中各个单元的时间顺序已经丢失。

也许，有一个微妙的地方值得一提;关于要采样的大量的维度的数量可能与它看起来的方式无关，但一切都与我们决定如何采样有关。这将是一个巨大的问题，在本书的第七部分中有很好的论述

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。