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商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|ECON225 Looking at Scatterplots

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商业统计Business Statistics涉及收集、分类、总结、组织、分析和解释数据。商业统计的主要目标是推断商业领域中人口的某些特征,无论人口是人、对象还是信息集合。商业统计从基本统计中获取数据分析工具并将其应用于商业。例如,估计工厂生产线出现缺陷的概率,或查看未来的销售方向。

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商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|ECON225 Looking at Scatterplots

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Looking at Scatterplots

The Texas Transportation Institute (TTI), founded in 1950 , studies and develops solutions to challenges faced by all forms of transportation. Although the goal is to solve the transportation problems of 2025 , the TTI started collecting data on the relationship between freeway speed and the cost to society of freeway congestion as early as the year 2000 . Figure $4.2$ shows a scatterplot of the annual Congestion Cost Per Person of traffic delays (in dollars) in 65 cities in the United States against the Peak Period Freeway Speed (mph).

If you want to describe the scatterplot of Congestion Cost against Freeway Speed, you might first mention the direction of the association. As the peak freeway speed goes up, the cost of congestion goes down. A pattern that runs from the upper left to the lower right $\because$ : is said to be negative. A pattern running the other
way $\therefore^{\circ}$, as we saw for the price and size of houses, is called positive.
The second thing to look for in a scatterplot is its form. If there is a straight line relationship, it will appear as a cloud or swarm of points stretched out in a generally consistent, straight form. For example, the scatterplot of house prices (Figure 4.1) has an underlying linear form, although some points stray away from it.
Scatterplots can reveal many different kinds of patterns. Often they will not be straight, but straight line patterns are both the most common and the most useful for statistics.

If the relationship isn’t straight, but curves gently, while still increasing or we can often find ways to straighten it out by re-expressing one (or both) of the variables. But if it curves sharply-up and then down, for example,—then you’ll need more advanced methods.The third feature to look for in a scatterplot is the strength of the relationship.

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Assigning Roles to Variables in Scatterplots

To make a scatterplot of two quantitative variables, assign one to the $y$-axis and the other to the $x$-axis. ${ }^{1}$ As with any graph, be sure to label the axes clearly, and indicate the scales of the axes with numbers. Scatterplots display quantitative variables. Each variable has units, and these should appear with the display-usually near each axis. Each point is placed on a scatterplot at a position that corresponds to values of these two variables. Its horizontal location is specified by its $x$-value, and its vertical location is specified by its $y$-value variable. Together, these are known as coordinates and written $(x, y)$.

Scatterplots made by computer programs (such as the two we’ve seen in this chapter) often do not-and usually should not-show the origin, the point at $x=0, y=0$ where the axes meet. If both variables have values near or on both sides of zero, then the origin will be part of the display. If the values are far from zero, though, there’s no reason to include the origin. In fact, it’s far better to focus on the part of the Cartesian plane that contains the data. In our example about house prices, none of the houses were free and all had some area so the computer drew the scatterplot in Figure $4.1$ with axes that don’t quite meet.

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|ECON225 Looking at Scatterplots

商业统计代写

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德克萨斯交通研究所 (TTI) 成立于 1950 年,致力于研究和开发各种交通方式面临的挑战的解决方案。虽然目标是解决 2025 年的交通问题,但 TTI 早在 2000 年就开始收集有关高速公路速度与高速公路拥堵社会成本之间关系的数据。数字4.2显示了美国 65 个城市每年因交通延误造成的人均拥堵成本(以美元计)与高峰期高速公路速度 (mph) 的散点图。

如果要描述拥堵成本与高速公路速度的散点图,您可能首先提到关联的方向。随着高速公路高峰速度的提高,拥堵成本下降。从左上角到右下角的图案∵: 据说是负数。一种模式运行的另
一种方式∴∘,正如我们所看到的房屋价格和大小,称为正数。
在散点图中寻找的第二件事是它的形式。如果存在直线关系,它将显示为以大致一致的直线形式延伸的云或点群。例如,房价的散点图(图 4.1)具有基本的线性形式,尽管有些点偏离了它。
散点图可以揭示许多不同类型的模式。通常它们不会是直线的,但直线模式对于统计数据来说是最常见和最有用的。

如果关系不是直的,而是平缓地弯曲,同时仍在增加,或者我们通常可以通过重新表达变量中的一个(或两个)来找到将其理顺的方法。但是,例如,如果它急剧上升然后下降,那么您将需要更高级的方法。在散点图中寻找的第三个特征是关系的强度。

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Assigning Roles to Variables in Scatterplots

要制作两个定量变量的散点图,请将一个分配给是-轴和另一个到X-轴。1与任何图表一样,请务必清楚地标记轴,并用数字指示轴的刻度。散点图显示定量变量。每个变量都有单位,这些单位应该与显示器一起出现——通常靠近每个轴。每个点都放置在散点图上与这两个变量的值相对应的位置。它的水平位置由其指定X-value,其垂直位置由其指定是-值变量。这些一起被称为坐标并写成(X,是).

由计算机程序制作的散点图(例如我们在本章中看到的两个)通常不——通常也不应该——显示原点,点在X=0,是=0轴相交的地方。如果两个变量的值都接近或位于零的两侧,则原点将成为显示的一部分。但是,如果值远非零,则没有理由包含原点。事实上,关注笛卡尔平面中包含数据的部分要好得多。在我们关于房价的例子中,没有一栋房子是免费的,而且都有一些面积,所以计算机绘制了图 4 中的散点图4.1轴不完全符合。

商科代写|商业统计代考Business Statistics代考

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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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