assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富，各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

• 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|Applications to Survey Sampling

A further line of approach is now required because $\theta_{0}$ itself needs to be estimated from survey data
$$d=\left(i, Y_{i} \mid i \in s\right)$$
available only for the $Y_{i}$ ‘s with $i \in s, s$ a sample supposed to be selected with probability $p(s)$ according to a design $p$ for which we assume
$$\pi_{i}=\sum_{s \ni i} p(s)>0 \text { for all } i=1,2, \ldots, N .$$
With the setup of the preceding section, let the $Y_{i}$ ‘s be independent and consider unbiased estimating functions $\phi_{i}\left(Y_{i}, \theta\right) ; i=$ $1,2, \ldots, N$. Let
$$\theta_{0}=\theta_{0}(\underline{Y})$$
be the solution of $g(\underline{Y}, \theta)=0$ where
$$g(\underline{Y}, \theta)=\sum_{1}^{N} \phi_{i}\left(Y_{i}, \theta\right)$$
and consider estimating this $\theta_{0}$ using survey data $d=\left(i, Y_{i} \mid i \in\right.$ s). For this it seems natural to start with an unbiased sampling function
$$h=h(s, \underline{Y}, \theta)$$
which is free of $Y_{j}$ for $j \notin s$ and satisfies
(a) $\frac{\partial h}{\partial \theta}(s, \underline{Y}, \theta)$ exists for all $\underline{Y}$
(b) $E_{m} \frac{\partial h}{\partial \theta}(s, \underline{Y}, \theta)+0$
(c) $E_{p} h(s, \underline{Y}, \theta)=g(\underline{Y}, \theta)$ for all $\underline{Y}$, the unbiasedness condition.

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|The Minimax Criterion

So far, the performance of a strategy $(p, t)$ has been described by its MSE $M_{p}(t)$, which is a function defined as the parameter space $\Omega$, the set of all vectors $\underline{Y}$ relevant in a given situation.
Now, $\Omega$ may be such that
$$\sup {\underline{Y} \in \Omega} M{p}(t)=R_{p}(t) \text {, say, }$$
is finite for some strategies $(p, t)$ of a class $\Delta$ fixed in advance, especially by budget restrictions. Then it may be of interest to look for a strategy minimizing $R_{p}(t)$, with respect to the pair $(p, t)$.

Let $\Delta$ be the class of all available strategies and $R_{p}(t)$ be finite for at least some elements of $\Delta$. Then
$$r^{}=\inf {(p, l) \in \Delta} R{p}(t)=\inf {(p, l) \in \Delta} \sup {\underline{Y} \in \Omega} M_{p}(t)<\infty$$ and $r^{}$ is called minimax value with respect to $\Omega$ and $\Delta$; a strategy $\left(p^{}, t^{}\right) \in \Delta$ is called a minimax strategy if
$$R_{p^{}}\left(t^{}\right)=r^{*} .$$
For given size measures $x$ and $z$ with
$$\begin{array}{cc} 0<X_{i} ; & i=1,2, \ldots, N \ 0<Z_{i} \leq Z / 2 ; & i=1,2, \ldots, N \end{array}$$ where $Z=\sum_{1}^{N} Z_{i}$ let us define the parameter space
$$\Omega_{x z}=\left{\underline{Y} \in \mathbb{R}^{N}: \sum \frac{X_{i}}{X}\left(\frac{Y_{i}}{Z_{i}}-\frac{Y}{Z}\right)^{2} \leq 1\right} .$$
Of special importance is the class of strategies $\Delta_{n}={(p, t): p$ of fixed effective size $n, t$ homogeneously linear}.

# 抽样调查代考

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Applications to Survey Sampling

$$d=\left(i, Y_{i} \mid i \in s\right)$$

$$\pi_{i}=\sum_{s \ni i} p(s)>0 \text { for all } i=1,2, \ldots, N .$$

$$\theta_{0}=\theta_{0}(\underline{Y})$$

$$g(\underline{Y}, \theta)=\sum_{1}^{N} \phi_{i}\left(Y_{i}, \theta\right)$$

$$h=h(s, \underline{Y}, \theta)$$

(a) $\frac{\partial h}{\partial \theta}(s, \underline{Y}, \theta)$ 为所有人而存在 $\underline{Y}$
(二) $E_{m} \frac{\partial h}{\partial \theta}(s, \underline{Y}, \theta)+0$
(C) $E_{p} h(s, \underline{Y}, \theta)=g(\underline{Y}, \theta)$ 对所有人 $\underline{Y}$ ，无偏的条件。

## 统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|The Minimax Criterion

$$\sup \underline{Y} \in \Omega M p(t)=R_{p}(t), \text { say },$$

$$r=\inf (p, l) \in \Delta R p(t)=\inf (p, l) \in \Delta \sup \underline{Y} \in \Omega M_{p}(t)<\infty$$

$$R_{p}(t)=r^{*} .$$

$$0<X_{i} ; \quad i=1,2, \ldots, N 0<Z_{i} \leq Z / 2 ; \quad i=1,2, \ldots, N$$
where $Z=\sum_{1}^{N} Z_{i}$ 让我们定义参数空间
\left 的分隔符缺失或无法识别

## 有限元方法代写

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

## 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。

assignmentutor™您的专属作业导师
assignmentutor™您的专属作业导师