如果你也在 怎样代写国际商贸International Business MGB104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。国际商贸International Business一词是指任何跨越国际边界的业务。最基本的是，它包括国家之间的货物和服务的销售。国际商业是指跨越国界和在全球或跨国范围内的货物、服务、技术、资本和/或知识的贸易。
国际商贸International Business涉及两个或多个国家之间的货物和服务的跨境交易。经济资源的交易包括资本、技能和人员，目的是在国际上生产实物产品和服务，如金融、银行、保险和建筑。国际商业也被称为全球化。为了在海外开展业务，跨国公司需要将独立的国家市场连接成一个全球市场。有两个宏观规模的因素强调了更大的全球化趋势。第一个因素包括消除障碍，使跨境贸易更加容易（例如，货物和服务以及资本的自由流动，被称为 “自由贸易”）。第二是技术变革，特别是通信、信息处理和运输技术的发展。
国际商贸International Business代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的国际商贸International Business作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此国际商贸International Business作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
avatest™帮您通过考试
avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！
在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。
•最快12小时交付
•200+ 英语母语导师
•70分以下全额退款
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在会计Accounting代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的会计Accounting代写服务。我们的专家在国际商贸International Business代写方面经验极为丰富，各种国际商贸International Business相关的作业也就用不着 说。
会计代写|国际商贸代考International Business代写|The Focus on p-Values and False Positives
The null hypothesis significance testing practice was introduced by Fisher (1925) to distinguish between interesting relationships and noise. Null hypothesis significance testing has quickly become the norm in social sciences, including business studies. Before computers and software packages such as SPSS and STATA became widely available, the $p$-values associated with specific test statistics related to a particular relationship were looked up in a statistical table. As $p$-values were given for a limited set of cutoff values (particularly $p=0.10, p=0.05$, and $p=0.01$ ), a practice emerged to report $p$-values with respect to these benchmarks (e.g., $p=0.05)$, and to indicate the significant estimates with $$, $ $ or $ * *$. Fisher (1925) suggested, somewhat arbitrarily, using $p=0.05$ as the most appropriate cutoff level. With increased computing power, however, scholars became able to calculate exact $p$-values for even the most advanced statistical models. But due to path dependency, the old asterisks habit remained in place.
Despite the importance and influence of Fisher’s work, and the intuitive attractiveness of using a simple cutoff value, the focus on $p$-values is not without its negative external effects. Particularly, the focus on $p$-values leads to publication bias. It has always been the case that journals have an interest in publishing interesting results – i.e., significant estimates $-$ and not noise (to paraphrase Fisher), but the introduction of the publish-orperish culture appears to have increased the publication bias. It has been argued that this development is due to a counterproductive academic reward structure, arising from the combination of top-tier journals’ preference for ‘statistically significant results’ and a highly competitive tenuretrack system in many universities that relies disproportionately on top-tier journal publications (Bedeian et al. 2010; Pashler and Wagenmakers 2012).
This reward structure encourages practices inconsistent with statistical best practice (Wasserstein and Lazar 2016), specifically ex post writing of hypotheses supposedly ex ante tested, also referred to as HARKing (Kerr 1998), and of manipulating of empirical results to achieve threshold values, varyingly referred to as $p$-hacking (Head et al. 2015; Simmons et al. 2011) star wars (Brodeur et al. 2016), and searching for asterisks (Bettis 2012). The heavy focus on significant effects opens the door to a variety of questionable (and occasionally plain bad) practices, some of which we discuss below in greater detail. Most fundamentally, such approaches are inconsistent with Popper’s (1959) falsification criterion, which is the philosophical foundation for conducting hypothesis tests in the first place (van Witteloostuijn 2016). As a consequence, the reliability and validity of cumulative work are not as high as they could be without biases in the publication process.
会计代写|国际商贸代考International Business代写|The Biases and Misinterpretations of p-Logic Practices
The biases that cause inflated $p$-values (i.e., $p$-values that are lower than they “truly” are) ${ }^{3}$ are problematic because the final result is research reporting too many false positives, which, in turn, lead to misguided advice to practice (e.g., Aguinis et al. 2010). As a simple yet powerful illustration, we took the last two years (2015-2016) of JIBS, Organization Science, and $S M J$, and collected information on the $p$-values of all variables of interest in the estimated regression models. We followed the approach of Brodeur et al. (2016) and collected for all tests of a variable of interest in a hypothesis-testing paper information on the coefficient, reported $p$-values, and standard errors of the coefficient (or $t$-value when reported). The vast majority of the articles present the coefficient and the standard error; only few report $t$-values. We omit control variables.
For the three journals combined, this amounts to 313 articles and 5579 null hypothesis tests. This includes robustness tests (but excludes the ones published in online appendices). We do not round coefficients and standard errors, but use the full data as provided in the articles considered. Out of the 5579 hypothesis tests extracted from the three journals, 3897 are rejected at the $p<0.10$ level, 3461 at the $p<0.05$ level, and 2356 at $p<0.01$ level. To obtain a homogenous sample, we transform the $p$-values into the equivalent $z$-statistics. A $p$-value of $0.05$ becomes a $z$-statistic of 1.96. Following Brodeur et al. (2016), we simply construct the ratio of the reported coefficient and the standard error, assuming a standard normal distribution. ${ }^{4}$
The findings are visualized in Fig. 4.1. It shows the raw distribution of $z$-scores ( $p$-values) in a histogram as well as the kernel density plot,weighted for the number of hypotheses tested in an article. A kernel density plot is a nonparametric technique to visualize the underlying distribution of a continuous variable, in this case the distribution of $p$-values. It is nonparametric because it does not assume any underlying distribution such as a normal one. Intuitively, a kernel density plot can be seen as a sum of bumps. In plotting the kernel density plot, we weigh by number of hypotheses tests per article, because we want to give each article equal weight in the overall distribution. Some papers may have many hypotheses (e.g., Choi and Contractor 2016), whereas others may only have one or two (e.g., Husted et al. 2016). Separate graphs for JIBS, SMJ and Organization Science produce similar distributions and density plots (available upon request from the authors). Including or excluding robustness tests does not affect overall findings either. ${ }^{5}$
国际商贸代写
会计代写|国际商贸代考International Business代写|The Focus on p-Values and False Positives
Fisher (1925) 引入了零假设显着性检验实践来区分有趣的关系和噪声。零假设显着性检验已迅速成为包括商业研究在内的社会科 学的规范。在 SPSS 和 STATA 等计算机和软件包广泛使用之前， $p$-在统计表中亶找与特定关系相关的特定测恜统计相关的值。作 为 $p$ – 给出了一组有限的截止值（特别是 $p=0.10, p=0.05 ，$ 和 $p=0.01$ ），出现了一种㑬去来报告 $p$-与这些基准相关的值 (例如, $p=0.05$ ), 并用 $\$$ 表示重大估计, or **. Fisher (1925) suggested, somewhatarbitrarily, using $\mathrm{p}=0.05$ asthemostappropriatecutof flevel. Withincreasedcomputingpower, however, scholarsbecameabletocalculateexact 即使是最先进的统计模型的 p\$-values。但是由于路径依赖性，旧的星昊刃惯仍然存在。
尽管费舍尔的工作具有重要性和影响力，并且使用简单的載止值具有直观的吸引力，但仍将重点放在 $p$ 价植观并非没有负面的外部 影响。特别是，重点 $p$-values 导致发表偏倚。期刊总是有兴㻓发表有趣的结果一一即重要的估计一而不是噪音 (用费舍尔的话 说），但出版或灭亡文化的引入似乎增加了出版偏见。有人认为，这种发展是由于一种适得其反的学术奖励结构，这是由于顺级期 刊对“具有统计意义的结果”的偏好以及许多大学不成比例地依赖肛级期刊的竞争激烈的终身制出版物（Bedeian 等人，2010 年； Pashler 和 Wagenmakers 2012 年)。
这种奖励结构鼓励与统计最佳实践不一致的实践 (Wasserstein 和 Lazar 2016)，特别是事后編写假设是事前测试的假设，也称 为 HARKing（Kerr 1998)，以及操纩经验结果以实现诃值，不同地称为是 $p$-黑客 (Head et al. 2015; Simmons et al. 2011) 星球大战 (Brodeur et al. 2016) 和搜率星号 (Bettis 2012) 。对显着影响的高度关注为各种有问题的 (有时甚至是粕糕的) 实 践开了大门，我们将在下面更详细地讨论其中的一些。最根本的是，这些方法与 Popper (1959) 的证伪标准不一致，后者是首 先进行假设检验的哲学基础 (van Witteloostuijn 2016)。因此，累积工作的可靠性和有效性决有出版过程中没有偏见的情况下那 么高。
会计代写国际商贸代考International Business代写|The Biases and Misinterpretations of p-Logic Practices
导致憉胀的偏见 $p$-值 (即， $p$ – 低于它们“真正”的值) ${ }^{3}$ 是有问题的，因为最终结果是研究报告了太多的误报，这反过来又会导致错 科学和 $S M J$, 并收集了关于 $p$-估计回归模型中所有感兴趣変量的值。我们邅循Brodeur 等人的方法。(2016 年) 并在假设检验 论文中收集了有关系数的所有寍兴诹変量检验的信息，报告 $p$-值和系数的标倠䢔差 (或 $t$-报告时的值)。绝大多数立章都哈出了 系数和标准误；只有少数报道 $t-$ 价值观。我们省略了控制変量。
对于这三种期刊的总和，这相当于 313 篇文章和 5579 次零假设检验。这包括稳健性测试 (但不包括在线附录中发布的测试)。我 们不对系数和标准误差进行四舍五入，而是使用所考慮文章中提供的完整数据。在从三个期刊中提取的 5579 个假设检验中，有 3897 个被拍绝 $p<0.10$ 水平， 3461 在 $p<0.05$ 水平，和 2356 在 $p<0.01$ 等级。为了获得同质样本，我们将 $p$-值转化为等价 物 $z$-统计数据。一个p-的价值 $0.05$ 变成一个 $z-1.96$ 的统计量。继Brodeur 等人之后。（2016)，假设标准正态分布，我们简单 地构建报告系数与标准误差的比率。 4
结果在图 $4.1$ 中可视化。它显示了原始分布 $z$-分数 ( $p$-values) 在直方图中以及核密度图中，根据文章中测试的假设数量加权。 核密度图是一种非参数技术，用于可视化连续昗量的潛在分布，在这种情况下是 $p$-价值观。它是非参数的，因为它不假设任何基 础分布，例如正态分布。直观地说，核密度图可以看作是凹凸的总和。在绘制核密度图时，我们按每篇文章的假设恻试数来衡量， 因为我们希望在整体分布中赋予每篇文章相同的权重。一些论文可能有许多假设 (例如，Choi 和 Contractor 2016)，而其他论 文可能只有一两个 (例如，Husted 等人 2016) 。JIBS、SMJ 和组织科学的单独图表产生类似的分布和密度图 (可应作者要求提 供) 。包括或排除稳健性检验也不影响总体结果。 ${ }^{5}$
会计代写|财务管理代考Financial Management代写 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。