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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|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Monitoring and Interviewer Falsification

Opportunities for interviewer monitoring and the detection of fabricated interviews during survey recruitment and data collection using machine learning instead of principal component analysis, multiple correspondence analysis, or logistic regression (e.g. Blasius and Thiessen 2015; De Has and Winker 2016) are now being explored. Using survey and paradata, for example, Birnbaum (2012) investigated different scenarios ${ }^5$ using supervised (logistic regression and random forest) and unsupervised techniques (e.g. outlier detection via local correlation integral algorithms) to detect fabricated interviews and describes the anomalies found in datasets. Although the logistic regression performed comparably to the random forest at the individual level, the random forest outperformed logistic regression ( $92 \%$ accuracy) at the interviewer level ( $97 \%$ accuracy). The unsupervised algorithms also performed significantly above chance. Sun et al. (2019) took a different approach to detect interviewer falsification and performance issues. The authors relied on audio-recordings of survey interviews and speech recognition to identify fabrication (via the number of speakers) and performance issues (via interviewer reading behaviors; see also Timbrook and Eck (2018, 2019)). They could accurately detect the number of speakers and question misreading in their lab study, but the authors also showed that detecting the number of speakers was highly dependent on the quality of the audio recording.

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Responsive and Adaptive Designs

In 2012, the US Census Bureau set out to develop a new model-based hard-to-count score by organizing the Census Return Rate Challenge that researchers and practitioners could use to tailor data collection protocols by “stratify[ing] and target[ing] geographic areas according to propensity to self-respond in sample surveys and censuses” (Erdman and Bates 2017, p. 144). The challenge asked teams to predict the 2010 Census mail-return rates using data from the census planning database (PDB). Interestingly, the three winning models used some form of ensemble methods (more specifically, gradient boosting or random forests), and the winning model included over 300 predictor variables. Using MLMs to prioritize variables, the Census Bureau then proceeded to derive their new low response score (using ordinary least squares including 25 predictors identified as most important in the winning models). These data are now available for researchers and practitioners to use at the block group and the tract level of the PDB to adjust and tailor their data collection protocols. MLMs have also been applied in federal settings to prioritize resources. In particular, Earp and McCarthy (2009) used classification trees to determine characteristics of units most likely to respond both with and without incentives for the Agricultural Resource Management Survey (ARMS). From these models, the team was able to create an efficient allocation plan that provided incentives to those units for which they would likely be most effective.

Chew and Biemer (2018) presented another approach to improve the efficiency of adaptive and responsive survey designs by dynamically adjusting designs during data collection using multi-armed bandits (MABs). Stochastic MABs rely on reinforcement learning at different steps of the data collection process (e.g. using sample batches) to balance the tradeoff between “exploiting” the currently most successful intervention (e.g. with respect to response rates) while also “exploring” alternative interventions. Instead of randomly allocating the entire sample into a fixed control and treatment group prior to data collection and then assessing the effectiveness of interventions after data collection ends, the MAB algorithm iteratively assesses treatment effectiveness of each condition during data collection starting with a smaller sample replicate and iteratively assigns remaining replicates. This iterative approach allows more sampled cases to be allocated to the superior treatment earlier compared to a traditional experimental approach (however, potentially at the cost of unequal variances). Chew and Biemer (2018) compared the performance of a traditional experiment with that of a batched MAB simulating unit response and showed a modest improvement in response rates with MAB that tended to increase with larger effect sizes. The authors also showed that MABs never perform worse than the experiment: even if there is no superior treatment, MABs will always default to continue with random assignment and in that situation can be considered a special case of a traditional experiment.

数据科学、大数据和数据多样性代考

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Responsive and Adaptive Designs

2012 年，美国人口普查局开始通过组织人口普查返回率挑战赛来开发一种新的基于模型的难以计算的分数，研究人员和从业者可以使用该挑战赛来通过“分层[ing]和目标[ing]来定制数据收集协议”。 ] 根据在抽样调查和人口普查中自我回答的倾向划分的地理区域”（Erdman 和 Bates 2017，第 144 页）。该挑战要求团队使用来自人口普查计划数据库 (PDB) 的数据来预测 2010 年人口普查邮件的退回率。有趣的是，三个获胜模型使用了某种形式的集成方法（更具体地说，梯度提升或随机森林），获胜模型包含 300 多个预测变量。使用传销对变量进行优先排序，然后，人口普查局继续推导出他们新的低响应分数（使用普通最小二乘法，包括在获胜模型中被确定为最重要的 25 个预测变量）。这些数据现在可供研究人员和从业人员在 PDB 的区块组和区域级别使用，以调整和定制他们的数据收集协议。传销也已在联邦环境中应用，以优先考虑资源。特别是，Earp 和 McCarthy (2009) 使用分类树来确定最有可能对农业资源管理调查 (ARMS) 进行激励和不激励的单位的特征。从这些模型中，团队能够创建一个有效的分配计划，为那些他们可能最有效的单位提供激励。这些数据现在可供研究人员和从业人员在 PDB 的区块组和区域级别使用，以调整和定制他们的数据收集协议。传销也已在联邦环境中应用，以优先考虑资源。特别是，Earp 和 McCarthy (2009) 使用分类树来确定最有可能对农业资源管理调查 (ARMS) 进行激励和不激励的单位的特征。从这些模型中，团队能够创建一个有效的分配计划，为那些他们可能最有效的单位提供激励。这些数据现在可供研究人员和从业人员在 PDB 的区块组和区域级别使用，以调整和定制他们的数据收集协议。传销也已在联邦环境中应用，以优先考虑资源。特别是，Earp 和 McCarthy (2009) 使用分类树来确定最有可能对农业资源管理调查 (ARMS) 进行激励和不激励的单位的特征。从这些模型中，团队能够创建一个有效的分配计划，为那些他们可能最有效的单位提供激励。特别是，Earp 和 McCarthy (2009) 使用分类树来确定最有可能对农业资源管理调查 (ARMS) 进行激励和不激励的单位的特征。从这些模型中，团队能够创建一个有效的分配计划，为那些他们可能最有效的单位提供激励。特别是，Earp 和 McCarthy (2009) 使用分类树来确定最有可能对农业资源管理调查 (ARMS) 进行激励和不激励的单位的特征。从这些模型中，团队能够创建一个有效的分配计划，为那些他们可能最有效的单位提供激励。

Chew 和 Biemer (2018) 提出了另一种方法，通过在使用多臂老虎机 (MAB) 收集数据期间动态调整设计来提高自适应和响应式调查设计的效率。随机 MAB 依赖于数据收集过程的不同步骤（例如使用样本批次）的强化学习，以平衡“利用”当前最成功的干预措施（例如关于响应率）与“探索”替代干预措施之间的权衡。而不是在数据收集之前将整个样本随机分配到一个固定的对照组和治疗组，然后在数据收集结束后评估干预措施的有效性，MAB 算法在数据收集期间迭代评估每个条件的处理效果，从较小的样本复制开始，并迭代分配剩余的复制。与传统的实验方法相比，这种迭代方法允许更多的样本病例更早地分配给更好的治疗方法（但是，可能以不等方差为代价）。Chew 和 Biemer (2018) 将传统实验的性能与模拟单元响应的批处理 MAB 的性能进行了比较，结果表明 MAB 的响应率有适度的提高，随着效应量的增大而趋于增加。作者还表明，MAB 的表现永远不会比实验差：即使没有更好的治疗方法，

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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