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商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|BUSN230 Understanding Correlation

如果你也在 怎样代写商业统计Business Statistics BUSN230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。商业统计Business Statistics是在生产、审计和计量经济学的大量分析基础上做出决策的科学。在不确定的时候,每个正确的经理都会代表这些统计数字做出公司发展的决定。

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|BUSN230 Understanding Correlation

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Understanding Correlation

If you had to put a number (say, between 0 and 1 ) on the strength of the linear association between house prices and sizes in Figure 4.1, what would it be? Your measure shouldn’t depend on the choice of units for the variables. Zillow could have reported the house sizes in square meters and the price in thousands of dollars, but regardless of the units, the scatterplot would look the same. When we change units, the direction, form, and strength won’t change, so neither should our measure of the association’s (linear) strength.

We saw a way to remove the units in the previous chapter. We can standardize each of the variables, finding $z_{x}=\left(\frac{x-\bar{x}}{s_{x}}\right)$ and $z_{y}=\left(\frac{y-\bar{y}}{s_{y}}\right)$. With these, we can compute a measure of strength that you’ve probably heard of-the correlation coefficient:
$$
r=\frac{\sum z_{x} z_{y}}{n-1}
$$
Keep in mind that the $x$ ‘s and $y$ ‘s are paired. For each house we have a price and a living area. To find the correlation we multiply each standardized value by the standardized value it is paired with and add up those cross products. We divide the total by the number of pairs minus one, $n-1.2$

There are alternative formulas for the correlation in terms of the variables $x$ and $y$. Here are two of the more common:
$$
r=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{\sqrt{\sum(x-\bar{x})^{2} \sum(y-\bar{y})^{2}}}=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{(n-1) s_{x} s_{y}}
$$

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Correlation Conditions

Correlation measures the strength of the linear association between two quantitative variables. Before you use correlation, you must check three conditions:

  • Quantitative Variables Condition: Correlation applies only to quantitative variables. Don’t apply correlation to categorical data masquerading as quantitative. Check that you know the variables’ units and what they measure.
  • Linearity Condition: Sure, you can calculate a correlation coefficient for any pair of variables. But correlation measures the strength only of the linear association and will be misleading if the relationship is not straight enough. What is “straight enough”? This question may sound too informal for a statistical condition, but that’s really the point. We can’t verify whether a relationship is linear or not. Very few relationships between variables are perfectly linear, even in theory, and scatterplots of real data are never perfectly straight. How nonlinear looking would the scatterplot have to be to fail the condition? This is a judgment call that you just have to think about. Do you think that the underlying relationship is curved? If so, then summarizing its strength with a correlation would be misleading.
  • Outlier Condition: Unusual observations can distort the correlation and can make an otherwise small correlation look big or, on the other hand, hide a large correlation. It can even give an otherwise positive association a negative correlation coefficient (and vice versa). When you see an outlier, it’s often a good idea to report the correlation both with and without the point.

Each of these conditions is easy to check with a scatterplot. Many correlations are reported without supporting data or plots. You should still think about the conditions. You should be cautious in interpreting (or accepting others’ interpretations of) the correlation when you can’t check the conditions for yourself.

Throughout this course, you’ll see that doing statistics right means selecting the proper methods. That means you have to think about the situation at hand. An important first step is to check that the type of analysis you plan is appropriate. These conditions are just the first of many such checks.

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|BUSN230 Understanding Correlation

商业统计代写

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Understanding Correlation


如果你必须在图 $4.1$ 中的房价和规模之间的线性关联强度上加上一个数字(例如,介于 0 和 1 之间),它会是什么? 您的度量不应依赖于变量单位的选择。Zillow 可以以平方米为 单位报告房屋大小和以数千美元为单位的价格,但无论单位如何,散点图看起来都是一样 的。当我们改变单位时,方向、形式和强度不会改变,所以我们对关联 (线性) 强度的测 量也不应该改变。
我们在上一章中看到了一种删除单位的方法。我们可以标准化每个变量,发现 $z_{x}=\left(\frac{x-\bar{x}}{s_{x}}\right)$ 和 $z_{y}=\left(\frac{y-\bar{y}}{s_{y}}\right)$. 有了这些,我们可以计算出你可能听说过的强度度量一一相 关系数:
$$
r=\frac{\sum z_{x} z_{y}}{n-1}
$$
请记住, $x^{\prime}$ 沙 $y$ 是成对的。对于每栋房屋,我们都有价格和居住面积。为了找到相关性, 我们将每个标准化值乘以与之配对的标准化值,然后将这些叉积相加。我们将总数除以对 数减一, $n-1.2$
在变量方面存在相关性的萺代公式 $x$ 和 $y$. 这里有两个比较常见的:
$$
r=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{\sqrt{\sum(x-\bar{x})^{2} \sum(y-\bar{y})^{2}}}=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{(n-1) s_{x} s_{y}}
$$


商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Correlation Conditions


相关性衡量两个定量变量之间线性关联的强度。在使用关联之前,您必须检弯三个条件:

  • 定量变量条件:相关性仅适用于定量变量。不要将相关性应用于伪装成定量的分类数 据。检龺您是否知道变量的单位以及它们测量的内容。
  • 线性条件:当然,您可以计算任何一对变量的相关系数。但相关性仅衡量线性关联的 强度,如果关系不够直,则会产生误导。什么是“够直”? 这个问题对于统计条件来说可 能听起来太不正式,但这确实是重点。我们无法验证关系是否是线性的。即使在理论 上,变量之间的关系也很少是完全线性的,并且真实数据的散点图从来都不是完全䇻 直的。散点图的非线性看起来有多非线性才能使条件失败? 这是一个你只需要考虑的 判断电话。你认为潜在的关系是弯曲的吗? 如果是这样,那么用相关性来总结其强度 将是误导性的。
  • 异常值条件:不寻常的观察会扭曲相关性,并使原本很小的相关性看起来很大,或者 另一方面,隐藏大的相关性。它甚至可以给一个正相关的负相关系数(反之亦然)。
    当您看到异常值时,报告有无该点的相关性通常是一个好主意。
    这些条件中的每一个都可以通过散点图轻松检龺。许多相关性在没有支持数据或图表的情 况下被报告。您仍然应该考虑条件。当你无法自己检查条件时,您应该谨慎解释(或接受 他人的解释) 相关性。
    在本课程中,您将看到正确进行统计意味着选择正确的方法。这意味着你必须考虑手头的 情况。重要的第一步是检龺您计划的分析类型是否合适。这些条件只是许多此类检柦中的 第一个。
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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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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我们提供的商业统计Business Statistics ECON225及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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

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

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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商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|BADM321 Time Series Plots

如果你也在 怎样代写商业统计Business Statistics BADM321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。商业统计Business Statistics是在生产、审计和计量经济学的大量分析基础上做出决策的科学。在不确定的时候,每个正确的经理都会代表这些统计数字做出公司发展的决定。

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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我们提供的商业统计Business Statistics BADM321及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|BADM321 Time Series Plots

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Time Series Plots

A histogram can provide information about the distribution of a variable, but it can’t show any pattern over time. A time series variable is a quantitative variable that has been measured or recorded at regular intervals over time. Usually, we require that the intervals are equally spaced, although values recorded for successive business days (skipping weekends and holidays) are usually treated as equally spaced. Whenever we have time series data, it is a good idea to look for patterns by plotting the data in time order.

When a time series has no strong trend or change in variability we say that it is stationary. ${ }^{9}$ A histogram can provide a useful summary of a stationary series but generally misses what is really going on in a variable that changes over time.

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Transforming Skewed Data

When a distribution is skewed, it may not be appropriate to summarize the data simply with a center and spread, and it can be hard to decide whether the most extreme values are outliers or just part of the stretched-out tail. How can we say anything useful about such data? The secret is to apply a simple function to each data value. One function that can change the shape of a distribution is the logarithm function. Let’s examine an example in which a set of data is severely skewed.

In 1980 , the average CEO made about 42 times the average worker’s salary. In the two decades that followed, CEO compensation soared when compared with the average worker’s pay. What does the distribution of a sample of 434 companies’ CEOs look like? Figure $3.16$ shows a histogram of the CEO compensation from a recent year.

These values are reported in millions of dollars. The boxplot indicates that some of the CEOs received extraordinarily high compensation. The reason that the histogram seems to leave so much of the area blank is that the largest observations are so far from the bulk of the data. This distribution is very skewed to the right.

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|BADM321 Time Series Plots

商业统计代写

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Time Series Plots

直方图可以提供有关变量分布的信息,但它不能随时间显示任何模式。时间序列变量是随时间定期测量或记录的定量变量。通常,我们要求间隔是等距的,尽管连续工作日(跳过周末和节假日)记录的值通常被视为等距。每当我们有时间序列数据时,最好通过按时间顺序绘制数据来寻找模式。

当时间序列没有强烈的趋势或可变性变化时,我们说它是平稳的。9直方图可以提供对平稳序列的有用总结,但通常会忽略随时间变化的变量中实际发生的情况。

商科代写|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Transforming Skewed Data

当分布偏斜时,可能不适合简单地用中心和散布来总结数据,并且很难确定最极端的值是异常值还是只是延伸尾部的一部分。我们怎么能对这些数据说些有用的东西呢?秘诀是对每个数据值应用一个简单的函数。一种可以改变分布形状的函数是对数函数。让我们看一个例子,其中一组数据严重倾斜。

1980 年,CEO 的平均工资约为工人平均工资的 42 倍。在随后的二十年中,CEO 的薪酬与普通员工的薪酬相比飙升。434 家公司 CEO 样本的分布情况如何?数字3.16显示了最近一年 CEO 薪酬的直方图。

这些价值以百万美元计。箱线图表明,一些 CEO 获得了非常高的薪酬。直方图似乎将大部分区域留空的原因是最大的观测值与大部分数据相距甚远。这种分布非常向右倾斜。

商科代写|商业统计代考Business Statistics代考

商科代写|商业统计代考Business Statistics代考 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。