如果你也在 怎样代写统计Statistics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。统计Statistics是数学的一个分支，涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究，也涉及所有向量空间的一般属性。
统计学Statistics是一门关于发展和研究收集、分析、解释和展示经验数据的方法的科学。统计Statistics是一个高度跨学科的领域；统计Statistics的研究几乎适用于所有的科学领域，各科学领域的研究问题促使新的统计方法和理论的发展。在开发方法和研究支撑这些方法的理论时，统计学家利用了各种数学和计算工具。
统计Statistics领域的两个基本概念是不确定性和突变。我们在科学（或更广泛的生活）中遇到的许多情况，其结果是不确定的。在某些情况下，不确定性是因为有关的结果尚未确定（例如，我们可能不知道明天是否会下雨），而在其他情况下，不确定性是因为虽然结果已经确定，但我们并不知道（例如，我们可能不知道我们是否通过了某项考试）。
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统计作业代写Statistics代考|statistical procedures
We learned earlier that one way to classify statistics is to distinguish between descriptive and inferential methods. At the heart of inferential statistics is a question: how do we know that what we find using a sample reflects what occurs in a population? Can we infer what happens in a population with information from a sample? For instance, suppose we’re interested in determining who is likely to win the next presidential election in the U.S. Assume only two candidates from whom to choose: Warren and Haley. It would be enormously expensive to ask all people who are likely to vote in the next election their choice of president. But we may take a sample of likely voters and ask them for whom they plan to vote. Can we deduce anything about and ask them for whom they plan to vote. Can we deduce anything about the population of voters based on this sample? The answer is that it depends on a number of factors. Did we collect a good sample? Were the people who responded honest? Do people change their minds as the election approaches? We don’t have space to get into the many issues involved in sampling, so we don’t just assume that our sample is a good representation of the population from which it is drawn. ${ }^{13}$ Most important for our purposes is this: inferential statistics include a set of methods designed to help researchers answer questions about a population from a sample. Other forms of inferential statistics are not concerned in the same way with a hypothetical population, though. A growing movement is the use of Bayesian inference. We’ll refer to this later, but an adequate description is outside the scope of this book.
An aim of many statistical procedures is to infer something about the population from patterns found in samples. Yet, the cynical-but perhaps most honest-answer is that we never know if what we found says anything accurate about a population. Recall that the definition of statistics provided earlier mentioned uncertainty; statistics is occasionally called the science of
统计作业代写Statistics代考|Populations
The best we can do given a sample is to offer degrees of confidence that our results reflect characteristics of a population. But what do we mean by population? Populations may be divided into target populations and study populations. Target populations are the group about which we wish to learn something. This might include a group in the future (“I wish to know the average weights of future litters sired by my Siberian Husky”) or in the past. Regardless, we typically try to find a population that closely resembles the target population-this is the study population. Many types of populations exist. For instance, we might be interested in the population of seals living on Seal Island off the coast of South Africa; the population of labradoodles in New York City; or the population of voters in Oregon during the 2020 presidential election. Yet some people, when they hear the term population, think it signifies the U.S. population or some other large group.
A sample is a set of items chosen from a population. The best known is the simple random sample. Its goal is to select members from the population so that each has an equal chance of being in the sample. Most of the theoretical work on inferential statistics is based on this type of sample. But researchers also use other types, such as clustered samples, stratified samples, and several others.
统计作业代写STATISTICS代考|STATISTICAL PROCEDURES
我们之前了解到，对统计数据进行分类的一种方法是区分描述性方法和推理性方法。推论统计的核心是一个问题：我们如何知道我们使用样本发现的内容反映了人口中发生的事情？我们能否通过样本信息推断人口中发生了什么？例如，假设我们有兴趣确定谁有可能赢得美国下一届总统选举 假设只有两个候选人可供选择：沃伦和黑利。向所有可能在下次选举中投票的人询问他们选择的总统将是非常昂贵的。但我们可能会抽取可能选民的样本，并询问他们计划投票给谁。我们能否推断出任何关于并询问他们计划投票给谁的信息。我们能根据这个样本推断出选民人数吗？答案是它取决于许多因素。我们是否收集到了好的样本？回答的人诚实吗？随着选举的临近，人们会改变主意吗？我们没有篇幅来讨论抽样中涉及的许多问题，因此我们不只是假设我们的样本很好地代表了从中抽取它的总体。13对我们来说最重要的是：推论统计包括一组旨在帮助研究人员从样本中回答有关人口问题的方法。不过，其他形式的推论统计与假设的人口不同。越来越多的运动是使用贝叶斯推理。我们稍后会提到这一点，但适当的描述超出了本书的范围。
许多统计程序的目的是从样本中发现的模式推断出有关人口的一些信息。然而，愤世嫉俗但也许是最诚实的答案是，我们永远不知道我们的发现是否能准确地说明人口。回想前面提到的不确定性提供的统计定义；统计有时被称为科学
统计作业代写STATISTICS代考|POPULATIONS
给定样本，我们能做的最好的事情就是提供我们的结果反映总体特征的置信度。但是我们所说的人口是什么意思？人群可分为目标人群和研究人群。目标人群是我们希望了解的群体。这可能包括未来的一组（“我想知道我的西伯利亚哈士奇未来产仔的平均重量”）或过去。无论如何，我们通常会尝试找到与目标人群非常相似的人群——这就是研究人群。存在许多类型的人口。例如，我们可能对生活在南非海岸海豹岛上的海豹数量感兴趣；纽约市的拉布拉多犬数量；或 2020 年总统选举期间俄勒冈州的选民人数。
样本是从总体中选择的一组项目。最著名的是简单随机样本。它的目标是从总体中选择成员，以便每个人都有平等的机会进入样本。大多数关于推论统计的理论工作都是基于这种类型的样本。但研究人员也使用其他类型，例如聚类样本、分层样本等。
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生活中，统计学无处不在。它遍布世界的每一个角落，应用于每一个领域。不管是普通人的生活，还是最高精尖的领域，它都不曾缺席。
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我们的确不可能精准的预测到每一个数据的变化，但是我们可以精准的预测到大部分数据的变化。当然，那些散落在中心之外的数据我们无法把握，可尽管如此，我们也拥有了接近神的能力，打破了神与人的壁垒，这就是统计学的魅力。
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