统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|SURV626 Item Count Technique

如果你也在 怎样代写抽样调查Survey sampling SURV626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。抽样调查Survey sampling可大致分为两种类型:概率样本和超级样本。基于概率的样本执行一个具有指定概率的抽样计划(也许是由一个适应性程序指定的适应性概率)。基于概率的抽样允许对目标人群进行基于设计的推断。推论是基于研究方案中指定的已知客观概率分布。基于概率的调查的推论仍然可能受到许多类型的偏见的影响。

抽样调查Survey sampling在统计学中,描述了从目标人群中选择一个元素样本进行调查的过程。术语 “调查 “可以指许多不同类型或技术的观察。在调查取样中,它最常涉及的是用于测量人们的特征和/或态度的调查问卷。一旦样本成员被选中,与他们联系的不同方式就是调查数据收集的主题。抽样调查的目的是为了减少调查整个目标人群所需的成本和/或工作量。衡量整个目标人口的调查被称为普查。样本指的是要从中获取信息的一个群体或部分。

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统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|SURV626 Item Count Technique

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Certain general objections against the virtues of RRT’s are being sounded now-a-days from various quarters. RRT’s are hard to be clearly understood and correctly applied by average respondents, so for them face-to-face interviews are unavoidable; once RR’s are gathered they cannot be reproduced; complaints are common that RRT’s are tricky and are laughable leading to frequent disapprovals. Raghavarao and Federer (1979), Miller (1984), Miller, Cisim and Harrel (1986), Droitcour, Caspar, Hubbard, Parsley, Visscher and Ezzati (1991) are some of the proponents of an alternative indirect questioning technique called Item Count Technique. My collaborative involvement in the multifarious development of the subject is documented in the papers and monographs by Chaudhuri and Christofides (2007,2008,2013), Chaudhuri (2011a), Shaw $(2015,2016)$ and besides, Christofides (2015) has also added substantially. Other prominent contributors include Hussain, Shah and Shabbir (2012) and Tian, Tang, Wu and Liu (2014) among several others.

Briefly, Item Count Technique works as follows. Suppose $T$ stands for a stigmatizing or ‘tainted’ attribute and our object is to estimate in a finite population the proportion $\theta$ that bears it as is usual in RRT’s. But here two independent samples $s_{1}$ and $s_{2}$ say, are drawn from a population following a given design $p$ with probabilities and positive inclusion-probabilities $\pi_{i}$ for $i$ and for every pair $i, j(i \neq j)$ the value $\pi_{i j}, i, j \in U=(1, \cdots N)$. In the first sample a respondent is given a card on which $G(>1)$ innocuous items appear and the tainted attribute $T$ is added as the $(G+1)$ st item and the person is to report the number $K$ out of these $(G+1)$ items that apply to him/her. In the other independently drawn sample $s_{2}$ a person is presented a list of the above $G$ innocuous items and on request is to announce the number out of them that apply to him/her. Before the present author stepped in, the samples were taken according to the SRSWR method alone. But since 2007 as documented the samples were chosen with general unequal probabilities and essentially without replacement.

统计代写|抽样调查代考Survey sampling代写|Three More Indirect Questioning Technique

Besides RRT and ICT three more indirect questioning techniques are receiving current attention in the literature.

One of them called ‘nominative technique’ introduced by Miller (1985) is rather an alias of ‘Network’ sampling introduced by Thompson (1992) and further developed by Thompson and Seber (1996) and Chaudhuri $(2000,2015)$ among others. It is succinctly discussed by Chaudhuri and Christofides (2013) and need not be repeated here.

Another indirect questioning technique called “The Three-Card Method” studied by Droitcour, Larson and Scheuren (2001) is a simple device briefly narrated by Chaudhuri and Christofides (2013). This does not seem greatly interesting to deserve further studies.

Another variety called “non-randomized methods” are interesting as they also do not require any special ‘data gathering tools’ but result in indirect responses as the respondents are requested to view simple
Chapter 5: Indirect Questioning in Sensitive Surveys
specified instructions while giving responses informative enough to yield fruitful estimators for a stigmatizing proportion. Tian and Tang (2008), Chaudhuri (2012a) have contributions to this subject. Chaudhuri and Christofides (2013) have given a brief account and we need not provide a further repetition here.

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抽样调查代写

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现在,来自各个方面的针对 RRT 优点的某些普遍反对意见正在发出。普通受访者很难清楚地理解和正确应用 RRT,因此对他们来说,面对面的采访是不可避免的;一旦 RR 被收集,它们就不能被复制;抱怨 RRT 很棘手而且很可笑导致经常遭到反对是很常见的。Raghavarao 和 Federer (1979)、Miller (1984)、Miller、Cisim 和 Harrel (1986)、Droitcour、Caspar、Hubbard、Parsley、Visscher 和 Ezzati (1991) 是称为项目计数技术的替代间接提问技术的一些支持者. Chaudhuri 和 Christofides (2007,2008,2013)、Chaudhuri (2011a)、Shaw 的论文和专着中记录了我在该主题的多方面发展中的合作参与(2015,2016)此外,Christofides (2015) 也大幅增加。其他杰出的贡献者包括 Hussain、Shah 和 Shabbir(2012 年)以及 Tian、Tang、Wu 和 Liu(2014 年)等。

简而言之,项目计数技术的工作原理如下。认为吨代表污名化或“污染”的属性,我们的目标是在有限的人口中估计比例一世像往常一样在RRT中承受它。但是这里有两个独立的样本s1和s2比如说,是从一个给定设计的人群中抽取的p具有概率和正包含概率圆周率一世为了一世并且对于每一对一世,j(一世≠j)价值圆周率一世j,一世,j∈在=(1,⋯ñ). 在第一个样本中,受访者得到一张卡片,上面G(>1)无害物品出现和被污染的属性吨被添加为(G+1)st项和人是报号ķ从这些(G+1)适用于他/她的项目。在另一个独立抽取的样本中s2向一个人提供上述清单G无害的物品,并应要求公布适用于他/她的物品的数量。在本文作者介入之前,样本是单独根据 SRSWR 方法采集的。但自 2007 年以来,如文件所述,样本的选择概率普遍不相等,而且基本上没有替换。

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除了 RRT 和 ICT 之外,还有另外三种间接提问技术在文献中受到了当前的关注。

其中一种由 Miller (1985) 引入的称为“主格技术”是 Thompson (1992) 引入并由 Thompson 和 Seber (1996) 以及 Chaudhuri 进一步发展的“网络”抽样的别名(2000,2015)其中。Chaudhuri 和 Christofides (2013) 对此进行了简洁的讨论,此处不再赘述。

Droitcour、Larson 和 Scheuren (2001) 研究的另一种称为“三张牌法”的间接提问技巧是 Chaudhuri 和 Christofides (2013) 简要叙述的一种简单方法。这似乎并不值得进一步研究。

另一种称为“非随机方法”的方法很有趣,因为它们也不需要任何特殊的“数据收集工具”,但会导致间接响应,因为要求受访者查看简单的
第 5 章:敏感调查中的间接提问在
给出答复时指定了说明信息量足够大,可以为污名化的比例产生富有成效的估计。Tian 和 Tang (2008)、Chaudhuri (2012a) 对这个主题有贡献。Chaudhuri 和 Christofides (2013) 已经给出了一个简短的说明,我们不需要在这里提供进一步的重复。

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机器学习(ML)是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关,统计学专注于使用计算机进行预测,但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。



统计推断代写

统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多,包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。



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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