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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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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|抽样理论作业代写sampling theory代考|Random and Systematic Errors

With the exception of accidental errors, such as Increment Preparation Errors (IPE), which affect the integrity of a sample, all other sampling errors are random variables characterized by a given average, nil or not, and a given variance that is never nil. It is by exaggeration, often because it is convenient, that we speak of random error with average nil and variance different from zero, or of systematic errors with variance nil and average different from zero. Actually, all errors such as the Fundamental Sampling Error (FSE), the Increment Delimitation Error (IDE), The Increment Extraction Error (IEE), etc., have two components:

• A random component characterized by the variance only
• A nonrandom component characterized by the average only.
  In fact, the variance and the average of an error are physically complementary, even if they are very different properties. Therefore, when several random variables such as $F S E, I D E, I E E$, and so on are independent in probability (it should be clear we are not talking about independent quantities, but independent differences between quantities, which is not the same thing), they are cumulative, and it is perfectly justified to write the following relationships:
  If these errors occur separately:
  $$
  T S E=F S E+I D E+I E E+\ldots
  $$
  where TSE is the Total Sampling Error.
  For the averages of these errors we can write:
  $$
  m(T S E)=m(F S E)+m(I D E)+m(I E E)+\ldots
  $$
  For the variances of these errors we can write:
  $$
  s^2(T S E)=s^2(F S E)+s^2(I D E)+s^2(I E E)+\ldots
  $$
  The above property of additivity is often well appreciated by those involved in sampling practices.

统计代写|抽样理论作业代写sampling theory代考|A Logical Introduction to the Components

Before introducing the various components of the Overall Estimation Error $O E E$, it is beneficial to proceed with an introduction to the fundamental notion of heterogeneity. To find out how it is defined, and to clearly differentiate this notion from the notion of homogeneity. It does not involve a great deal of research to find out that homogeneity is often a relative concept. If we look at a pile of fine sand from a distance, the pile may appear homogeneous; however, we know that as we come closer toward the pile and finally look at it under a magnifying glass, we realize that the homogeneity was only an illusion.

The only reality is a state of great heterogeneity when each individual grain is examined showing differences in sizes, colors, compositions, shapes, densities, opacities, porosities, and so on. It is not long before one wonders whether homogeneity is only a limit case rarely encountered. We indeed live inside a heterogeneous world. And if we try to measure this heterogeneity, we intuitively find that the zero of heterogeneity is homogeneity, just a limit case. Even liquids that appear to be homogeneous are indeed heterogeneous if we consider particles, atoms, ions, and molecules. Thus, there are two ways to look at homogeneity. It can be compared to a mathematical limit never encountered in our universe, and one may say that is pushing the concept too far. This leads to a more practical way, which defines homogeneity as a relative state where all the constituents of a lot are apparently identical (e.g., a lot of calibrated marbles). Even in the second case, homogeneity remains a limit case, and we immediately face a difficulty that consists in clearly defining this limit. As we move from major to minor constituents, or constituents at the trace level, we will have to push down this limit more and then return to the point where we have to face reality, which is essentially heterogenous.

As far as sampling is concerned, we may as well forget about homogeneity and remove this word from our vocabulary, because it leads to misconceptions and dangerous optimistic and wishful thinking assumptions. To state that a material is homogeneous is indeed almost always wishful thinking. Because the Theory of Sampling is a preventive “tool” we choose the safe hypothesis that we are only dealing with heterogeneity and we intend to measure this heterogeneity, the zero of which is homogeneity.
In our attempt to measure heterogeneity we will have to clearly differentiate two categories of heterogeneity:

• the Constitution Heterogeneity $\mathrm{CH}$
• the Distribution Heterogeneity DH.

抽样理论代考

统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|随机和系统误差

除了意外误差，如增量准备误差(IPE)，它影响样本的完整性，所有其他采样误差都是随机变量，其特征是给定的平均值(不论是否为零)，以及从不为零的给定方差。我们说平均为零，方差不等于零的随机误差，或说方差为零，均值不等于零的系统误差，往往是为了方便而夸大的。实际上，所有的错误，如基本采样错误(FSE)，增量定界错误(IDE)，增量提取错误(IEE)等，都有两个组成部分:
仅以平均值为特征的非随机分量。事实上，误差的方差和平均值在物理上是互补的，即使它们的性质非常不同。因此，当几个随机变量如$F S E, I D E, I E E$等在概率上是独立的(应该清楚的是，我们讨论的不是独立的量，而是数量之间的独立差异，这不是一回事)，它们是累积的，并且完全有理由写出以下关系:
如果这些错误分别发生:
$$
T S E=F S E+I D E+I E E+\ldots
$$
其中TSE是总抽样误差。
对于这些误差的平均值，我们可以写:
$$
m(T S E)=m(F S E)+m(I D E)+m(I E E)+\ldots
$$
对于这些误差的方差，我们可以写:
$$
s^2(T S E)=s^2(F S E)+s^2(I D E)+s^2(I E E)+\ldots
$$
以上可加性的性质通常为那些参与抽样实践的人所理解

统计代写|抽样理论作业代写采样理论代考|组件逻辑介绍

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在介绍总体估计误差$O E E$的各个组成部分之前，先介绍一下异质性的基本概念是有益的。找出它是如何定义的，并明确区分这个概念与同质性的概念。不需要大量的研究就能发现同质性通常是一个相对的概念。如果我们从远处看一堆细沙，它看起来可能是均匀的;然而，我们知道，当我们走近那堆东西，最后在放大镜下观察它时，我们意识到，这种同质性只是一种错觉

唯一的现实是，当观察到每一个颗粒在大小、颜色、组成、形状、密度、不透明度、孔隙度等方面的差异时，它们都处于巨大的不均一状态。不久，人们就会怀疑同质性是否只是一种很少遇到的极限情况。我们确实生活在一个多元化的世界里。如果我们试着测量这种异质性，我们会直观地发现异质性的零点就是同质性，只是一个极限情况。如果我们考虑粒子、原子、离子和分子，即使表面上是均匀的液体实际上也是不均匀的。因此，有两种方法来看待同质性。它可以与我们的宇宙中从未遇到过的数学极限相比，有人可能会说，这将概念推得太远了。这引出了一种更实际的方法，即将同质性定义为一种相对状态，其中许多的所有成分明显相同(例如，许多校准的弹珠)。即使在第二种情况下，同质性仍然是一个极限情况，我们立即面临一个困难，即清楚地定义这个极限。当我们从主要成分转移到次要成分，或在跟踪级别上的成分时，我们将不得不进一步降低这个限制，然后返回到必须面对现实的点，这本质上是异质的

就抽样而言，我们不妨忘记同质性，从我们的词汇表中删除这个词，因为它会导致误解和危险的乐观和一厢情愿的假设。说一种材料是同质的，实际上几乎总是一厢情愿的想法。因为抽样理论是一种预防性的“工具”，我们选择安全的假设，即我们只处理异质性，我们打算测量这种异质性，其零是同质性。在我们试图衡量异质性时，我们必须清楚地区分两类异质性:

• the Constitution Heterogeneity $\mathrm{CH}$
• the Distribution Heterogeneity DH.

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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。