如果你也在 怎样代写missing data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。missing data在统计学中，当观察中的变量没有存储数据值时，就会出现缺失数据，或缺失值。缺失数据是一种常见的现象，对从数据中得出的结论会有很大的影响。
missing data缺失数据的发生可能是由于无应答：没有为一个或多个项目或整个单位（”主体”）提供信息。有些项目比其他项目更有可能产生无应答现象：例如关于收入等私人主题的项目。损耗是一种可能发生在纵向研究中的缺失–例如研究发展，在一定时期后重复测量。当参与者在测试结束前退出，并且有一个或多个测量项目缺失时，就会出现缺失现象。
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数学代写|missing data代考|Post-Stratification Weight
Nonresponse adjustment methods discussed so far use the covariate information from respondents and nonrespondents to create weights for the respondents to make them representative of the full sample. Sometimes aggregate information may be available about the population from which the sample has been drawn. The numbers on demographics from the most recent census is an example of such external information. To be concrete, consider the following table with age and gender composition of the respondents in the behavior risk factor surveillance system for Michigan in 2010 (top number in the cell) and the population size from the 2010 census (the second number in the cell).
The goal of post-stratification is to assign weights to respondents in each cell to make them representative of the population size for that cell. For example, 170 males between the ages of 18 to 24 in cell $(1,1)$ will be assigned a weight $w_{11}=494,025 / 170=2906.03$. The third number in each cell gives the post-stratification weights to be assigned to each respondent in that cell. The underlying assumption is that the data are missing at random conditional on the cells used in forming the post-stratification cells.
数学代写|missing data代考|Raking
Sometimes, the cell-specific population size is not be available but the marginal totals are published. A procedure called raking is used to develop weights that satisfy the marginal totals. It is an iterative procedure of row and column margin allocations until convergence is achieved. Suppose that, for the data given in the previous table, only the marginal population sizes of males and females or for the age categories are available:
The raking in this situation assumes that the post-stratification weight, $w_{a g}$ for the cell with age $=a, a=1,2, \ldots, 6$ and gender $=g, g=1,2$ is of the form $\alpha_{a} \beta_{g}$ such that $\sum_{a} w_{a g} n_{a g}=N_{+g}$ the marginal population size for gender $g$ and $\sum_{g} w_{a g} n_{a g}=N_{a+}$ the marginal population size for age category
a. An implicit missing data mechanism under this approach is $\operatorname{Pr}(R=1 \mid$ age $=$ $a$, gender $=g)=\operatorname{Pr}(R=1 \mid$ age $=a) \operatorname{Pr}(R=1 \mid$ gender $=g)$.
The eight quantities, $\alpha_{a}, a=1,2, \ldots, 6$ and $\beta_{g}, g=1,2$ are determined using an iterative process starting with an adjustment for one margin and then to the second, revisiting the first and then the second and so on until the convergence is achieved. Specifically, the constraint $\sum_{a} w_{a g} n_{a g}=N_{+g}$ results in the equation $\beta_{g} \sum_{a} \alpha_{a} n_{a g}=N_{+g}$ or $\beta_{g}=N_{+g} / \sum_{a} \alpha_{a} n_{a g}$. The constraint $\sum_{g} w_{a g} n_{a g}=N_{a+}$ results in the equation $\alpha_{a}=N_{+a} / \sum_{g} \beta_{g} n_{a g}$. Suppose that $\alpha_{a}^{(t)}$ and $\beta_{g}^{(t)}$ values at iteration $t$, the following iterative equations can be used to estimate the post-stratification weights:
$$
\alpha_{a}^{(t)}=\frac{N_{a+}}{\sum_{g} \beta_{g}^{(t-1)} n_{a g}}
$$
and
$$
\beta_{g}^{(t)}=\frac{N_{+g}}{\sum_{a} \alpha_{a}^{(t)} n_{a g}}
$$
missing data代写
数学代写|MISSING DATA代考|POST-STRATIFICATION WEIGHT
到目前为止讨论的非响应调整方法使用来自受访者和非受访者的协变量信息来为受访者创建权重，以使他们能够代表整个样本。有时可能会获得关于从中抽取样本的总体的汇总信息。最近一次人口普查中的人口统计数字就是这种外部信息的一个例子。具体来说，请看下表，2010 年密歇根州行为风险因素监测系统中受访者的年龄和性别构成吨这pn在米b和r一世n吨H和C和ll和 2010 年人口普查的人口规模吨H和s和C这ndn在米b和r一世n吨H和C和ll.
后分层的目标是为每个单元格中的受访者分配权重，以使他们代表该单元格的人口规模。例如，170 名年龄在 18 至 24 岁之间的男性(1,1)将被分配一个权重在11=494,025/170=2906.03. 每个单元格中的第三个数字给出了分配给该单元格中每个受访者的分层后权重。基本假设是数据随机缺失，这取决于用于形成后分层细胞的细胞。
数学代写|MISSING DATA代考|RAKING
有时，无法获得特定于细胞的种群大小，但会公布边际总数。一种称为耙的过程用于开发满足边际总数的权重。这是行和列边距分配的迭代过程，直到实现收敛。假设对于上表中给出的数据，只有男性和女性的边际人口规模或年龄类别可用：
这种情况下的倾斜假设分层后的权重，在一种G对于随着年龄增长的细胞=一种,一种=1,2,…,6和性别=G,G=1,2是形式一种一种bG这样∑一种在一种Gn一种G=ñ+G性别的边际人口规模G和∑G在一种Gn一种G=ñ一种+年龄类别
a 的边际人口规模。这种方法下的隐式缺失数据机制是公关(R=1∣年龄= 一种， 性别=G)=公关(R=1∣年龄=一种)公关(R=1∣性别=G).
八量，一种一种,一种=1,2,…,6和bG,G=1,2是使用迭代过程确定的，从一个边距的调整开始，然后到第二个边距，重新访问第一个边距，然后是第二个边距，依此类推，直到实现收敛。具体来说，约束∑一种在一种Gn一种G=ñ+G结果方程bG∑一种一种一种n一种G=ñ+G或者bG=ñ+G/∑一种一种一种n一种G. 约束∑G在一种Gn一种G=ñ一种+结果方程一种一种=ñ+一种/∑GbGn一种G. 假设一种一种(吨)和bG(吨)迭代时的值吨，以下迭代方程可用于估计分层后的权重：
$$
\alpha_{a}^{(t)}=\frac{N_{a+}}{\sum_{g} \beta_{g}^{(t-1)} n_{a g}}
$$
和
$$
\beta_{g}^{(t)}=\frac{N_{+g}}{\sum_{a} \alpha_{a}^{(t)} n_{a g}}
$$
数学代写|missing data代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
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。