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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Unbiased Ratio Estimator

Let us choose $b_{s i}=c_{i} / p(s)$. In this case the unbiasedness condition (2.3.7) reduces to $c_{i}=1 / \beta_{i}$, where $\beta_{i}=\sum_{s \supset i}=\sum_{s \in \mathcal{\delta}} I_{s i}=$ total number of times $i$ th unit appears in all possible samples with $p(s)>0$ and the estimator (2.3.2) reduces to
$$t=\sum_{i \in s} \frac{1}{\beta_{i}} \frac{y_{i}}{p(s)}$$
In case $\mathscr{g}$ consists of all possible $\left(\begin{array}{c}N \ n\end{array}\right)$ samples each of $n$ distinct units with positive probabilities, then $\beta_{i}=\left(\begin{array}{c}N-1 \ n-1\end{array}\right)=M_{1}$ (say) and the expression of $t$ becomes
$$t=\frac{1}{M_{1}} \sum_{i \in s} \frac{y_{i}}{p(s)}$$

For the Lahiri-Midzuno-Sen (LMS) sampling scheme, $p(s)=x_{s} /\left(M_{1} X\right)$, where $x_{s}=\sum_{i \in s} x_{i}, X=\sum_{i \in U} x_{i}$ and $x_{i}(>0)$ is a known positive number (measure of size) for the ith unit, the estimator (2.3.12) reduces to the unbiased ratio estimator for population total $Y$ proposed by LMS (1951, $1952,1953)$ and it is given by
$$\widehat{Y}{\text {Ims }}=\left(\gamma{s} / x_{s}\right) X$$
where $y_{s}=\sum_{i \in s} \gamma_{i}$

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Difference and Generalized Difference Estimator

Let $t(s, \gamma)=\sum_{i \in s} b_{s i} y_{i}$ be a linear homogeneous unbiased estimator of the total $Y, x_{i}$ the known value of a certain character $x$ of the $i$ th unit, and $X=\sum_{i=1}^{N} x_{i}$. Then the linear estimator
$$t_{D}=\sum_{j \in s} b_{s i} y_{i}-\beta\left(\sum_{i \in s} b_{s i} x_{i}-X\right)$$
is unbiased for the total $Y$ for any known value $\beta$. The estimator (2.3.14) is known as a difference estimator. In particular when $b_{s i}=1 / \pi_{i}$ and $\beta=1$, (2.3.14) takes the following elegant form
$$t_{D}=\sum_{i \in s} \gamma_{i} / \pi_{i}-\left(\sum_{i \in i} x_{i} / \pi_{i}-X\right)$$
The estimator $t_{D}$ is known as generalized difference estimator.

# 抽样调查代考

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Unbiased Ratio Estimator

$$t=\sum_{i \in s} \frac{1}{\beta_{i}} \frac{y_{i}}{p(s)}$$

$$t=\frac{1}{M_{1}} \sum_{i \in s} \frac{y_{i}}{p(s)}$$

$$\widehat{Y} \operatorname{Ims}=\left(\gamma s / x_{s}\right) X$$

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Difference and Generalized Difference Estimator

$$t_{D}=\sum_{j \in s} b_{s i} y_{i}-\beta\left(\sum_{i \in s} b_{s i} x_{i}-X\right)$$

$$t_{D}=\sum_{i \in s} \gamma_{i} / \pi_{i}-\left(\sum_{i \in i} x_{i} / \pi_{i}-X\right)$$

## 有限元方法代写

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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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