Category: Business Statistics

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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|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。

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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。