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统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|CPD147 ORDERED AND UNORDERED SAMPLE

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抽样理论Sampling Theory每个观察点都测量独立物体或个体的一个或多个属性(如重量、位置、颜色或质量)。在调查抽样中,可以对数据进行加权,以调整样本设计,特别是在分层抽样中。概率论和统计理论的结果被用来指导实践。在商业和医学研究中,抽样被广泛用于收集人群的信息。验收抽样被用于确定一个生产批次的材料是否符合管理规范。

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统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|CPD147 ORDERED AND UNORDERED SAMPLE

统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|ORDERED AND UNORDERED SAMPLE

A sample is said to be an ordered sample if it retains information about which draw selects which unit. So, from an ordered sample, we know the number of times a particular unit is selected in a sample and also in which draw it was selected. If we pick up the set of distinct units from an ordered sample and arrange them in ascending order of their labels, then the resulting sample is known as an unordered sample. Thus an unordered sample does not retain information about which draw a particular unit was selected and its multiplicity. Let $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ be an ordered sample of size $n_s$, where the unit $i_k$ is selected at the $k$ th draw. Let $\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_k, \ldots, j_{v(s)}\right)$ be the set of distinct units in $s$ of size $\nu(s)$ with $j_1<\cdots<j_l<\cdots<j_{\nu(s)}$, then $\tilde{s}$ is an unordered sample obtained from $s$.

Suppose from a population $U=(1,2,3,4,5)$, a sample of three units is selected as follows; On the first draw the unit 5 , second draw unit 2 , and at the third draw the unit 5 is selected. Then the sample $s=(5,2,5)$ is an ordered sample as we know, from the sample, that the unit 5 is selected twice, once in the first draw and again in the third draw whereas the unit 2 is selected in the second draw. Now, selecting the distinct units of the sample $s$ and arranging in ascending order, we get an unordered sample $\widetilde{s}=(2,5)$.

统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|DATA

After selection of a sample $s$, we collect information on one or more characters of interest from the selected units in the sample $s$. Consider the simplest situation where a single character $y$ is of interest, and $\gamma_i$ is the value of the character obtained from the $i$ th unit. The information related to the units selected in a sample and their $\gamma$-values obtained from the survey are known as data and will be denoted by $d$. Thus data corresponding to an ordered sample $s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$ will be denoted by
$$
\begin{aligned}
d(s) &=\left(\left(i_1, \gamma_{i_1}\right), \ldots,\left(i_k, \gamma_{i_k}\right), \ldots,\left(i_{n_s}, \gamma_{i_{n_s}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in s\right)
\end{aligned}
$$
The data $d(s)$ based on the ordered sample are known as ordered data.
Similarly, the data obtained from the unordered sample $\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_l, \ldots, j_{v_s}\right)$ are known as unordered data and are denoted by
$$
\begin{aligned}
d(\widetilde{s}) &=\left(\left(j_1, \gamma_{j_1}\right), \ldots,\left(j_k, \gamma_{j_k}\right), \ldots,\left(j_{v_s}, \gamma_{j_{p(s)}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in \widetilde{s}\right) .
\end{aligned}
$$
If the label part of the data, i.e., information of the selected units in the sample, is deleted from the data, then the resulting data are called unlabeled data. Thus unlabeled data from an ordered and unordered sample may be denoted by $\left(\gamma_{i_1}, \ldots, \gamma_{i_k}, \ldots, \gamma_{i_{n_5}}\right)$ and $\left(\gamma_{j_1}, \ldots, \gamma_{j_k}, \ldots, \gamma_{j_{v(s)}}\right)$, respectively.

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抽样理论代写

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.采样理论


如果一个样本保留了关于哪个绘图选择哪个单元的信息,则它被称为有序样本。因此,从一个有序的样本中,我们知道一个特定的单位在样本中被选中的次数,也知道它在哪张图中被选中。如果我们从有序样本中选取一组不同的单元,并按标签的升序排列它们,则得到的样本称为无序样本。因此,无序样本不保留关于哪个绘制单元被选中及其多重性的信息。设$s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$是一个尺寸为$n_s$的有序样本,其中单位$i_k$在$k$次抽奖时被选中。设$\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_k, \ldots, j_{v(s)}\right)$是$s$中不同单元的集合,大小为$\nu(s)$和$j_1<\cdots<j_l<\cdots<j_{\nu(s)}$,则$\tilde{s}$是从$s$中获得的无序样本。


假设从人口$U=(1,2,3,4,5)$中,选取三个单位的样本如下;第一次抽取单元5,第二次抽取单元2,第三次抽取单元5。然后样本$s=(5,2,5)$是一个有序样本,我们从样本中知道,单位5被选择了两次,第一次抽一次,第三次抽一次,而单位2在第二次抽中被选择。现在,选择样本$s$的不同单位并按升序排列,我们得到一个无序样本$\widetilde{s}=(2,5)$ .

统计代写|抽样理论代考Sampling Theory代写|DATA

.采样理论


在选择样本$s$之后,我们从样本$s$中选定的单元中收集有关一个或多个感兴趣字符的信息。考虑最简单的情况,其中单个字符$y$是感兴趣的,$\gamma_i$是从第$i$个单位获得的字符的值。与样本中所选单位有关的信息及其从调查中获得的$\gamma$ -值称为数据,并将用$d$表示。因此,与有序样本$s=\left(i_1, \ldots, i_k, \ldots, i_{n_s}\right)$对应的数据将表示为
$$
\begin{aligned}
d(s) &=\left(\left(i_1, \gamma_{i_1}\right), \ldots,\left(i_k, \gamma_{i_k}\right), \ldots,\left(i_{n_s}, \gamma_{i_{n_s}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in s\right)
\end{aligned}
$$
基于有序样本的数据$d(s)$称为有序数据。
类似地,从无序样本$\widetilde{s}=\left(j_1, \ldots, j_l, \ldots, j_{v_s}\right)$获得的数据称为无序数据,并表示为
$$
\begin{aligned}
d(\widetilde{s}) &=\left(\left(j_1, \gamma_{j_1}\right), \ldots,\left(j_k, \gamma_{j_k}\right), \ldots,\left(j_{v_s}, \gamma_{j_{p(s)}}\right)\right) \
&=\left(\left(j, \gamma_j\right), j \in \widetilde{s}\right) .
\end{aligned}
$$
如果数据的标签部分,即样本中所选单元的信息,从数据中删除,则结果数据称为无标签数据。因此,来自有序和无序样本的未标记数据可以分别表示为$\left(\gamma_{i_1}, \ldots, \gamma_{i_k}, \ldots, \gamma_{i_{n_5}}\right)$和$\left(\gamma_{j_1}, \ldots, \gamma_{j_k}, \ldots, \gamma_{j_{v(s)}}\right)$

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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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