如果你也在 怎样代写描述统计学escriptive 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。描述统计学escriptive statistics一些常用于描述数据集的措施是中心趋势的措施和变异性或分散性的措施。中心趋势的衡量标准包括平均数、中位数和模式，而变异性的衡量标准包括标准差（或方差）、变量的最小值和最大值、峰度和偏度。
描述统计学escriptive statistics描述性统计（在计数名词的意义上）是对信息集合的特征进行定量描述或总结的总结性统计，而描述性统计（在大众名词的意义上）是使用和分析这些统计的过程。描述性统计与推断性统计（或归纳性统计）的区别在于其目的是对样本进行总结，而不是利用数据来了解数据样本所代表的人群。这通常意味着，描述性统计与推断性统计不同，不是在概率理论的基础上发展的，而且经常是非参数统计。 即使数据分析使用推理统计得出主要结论，描述性统计通常也会呈现出来。暴露组），以及人口学或临床特征，如平均年龄、每种性别的受试者比例、有相关并发症的受试者比例等。
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统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|RELATIVE FREQUENCY DISTRIBUTIONS AND PERCENTAGE DISTRIBUTIONS
The relative frequency (or proportion) of each measurement category in a sample is the frequency of that category divided by the sample size. It is symbolized by $f_{i} / n$. For a population, it is the frequency in each category divided by the population size: $f_{i} / N$. The percentage for each category is the percent of the total frequency ( $n$ or $N$ ) that is found in that category. This percentage is achieved by multiplying the relative frequency by 100 , which is symbolized for a sample by $\left[\left(f_{i} / n\right) \times(100)\right] \%$ and for a population by $\left[\left(f_{i} / N\right) \times(100)\right] \%$.
Relative frequency distributions and percentage distributions are summaries of how relative frequency and percentage are distributed across the used part of the measurement scale. As with frequency distributions, they are presented either in a summary table or in various types of graphs (see Chapter 5 ).
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|GROUPED FREQUENCY DISTRIBUTIONS
In Table $4.4$, the frequency distribution in Table $4.3$ (Boston-Marathon times) has been converted into a grouped frequency distribution by condensing the steps on the time scale into six groups of three-unit steps each. The first group, 128-130, starts one step below the fastest time and extends across the next two steps; the next group extends from 131 minutes to 133 minutes; and so on to the last group that extends from 143 minutes to the slowest time-145 minutes-for the first 30 male finishers. In such a grouped frequency distribution, each group is called a class and the symbol used to represent the class (e.g., 128 130 ) is called the class interval. In Table 4.4, there are six columns: class intervals [here labeled time (min)], class limits, class boundaries, class mark, tally, and frequency.
The class limits (also called stated class limits) are the smallest (lower class limit) and largest (upper class limit) measurements in the class. They define the class interval.
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|GUIDELINES FOR TRANSFORMING UNGROUPED DISTRIBUTIONS LNTO GROUPED DISTRIBUTIONS
In transforming an ungrouped distribution into a grouped distribution, the challenge is to group the data in such a way that the most significant trends become sharply visible. There is no single best solution to this problem, as so much of it involves personal insights and judgments, but statistics does offer some guidelines.
(1) Use no fewer than five classes and no more than $20 .$
(2) If possible, use the same class width for all classes.
(3) Class widths can be odd or even numbers, but an odd number is preferable as then the class marks will be one of the unit steps on the measurement scale.
(4) Class widths can be any number, but for ease of comprehension it is recommended that they be some multiple of $5,10,50,100,500$, and so on.
(5) If the class widths are equal, make sure that
$$
\text { (range } \left.=x_{l}-x_{s}\right)<[(\text { number of classes used) } \times \text { (class width })]
$$
(6) Make sure that the class with the smallest lower class limit includes $x_{s}$ and the class with the largest upper class limit includes $x_{l}$.
(7) To avoid emphasizing measurement categories below $x_{s}$ and above $x_{l}, x_{s}$ should be as near to the lower limit of its class as possible, and $x_{l}$ should be as near to the upper limit of its class as possible.
(8) In general, the larger the amount of data $(n$ or $N$ ) the larger the number of classes that should be used.
描述统计学代写
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|RELATIVE FREQUENCY DISTRIBUTIONS AND PERCENTAGE DISTRIBUTIONS
相对频率这rpr这p这r吨一世这n样本中每个测量类别的频率是该类别的频率除以样本大小。它的象征是F一世/n. 对于人口，它是每个类别中的频率除以人口规模：F一世/ñ. 每个类别的百分比是总频率的百分比$n$这r$ñ$在该类别中找到。这个百分比是通过将相对频率乘以 100 来实现的，对于一个样本，其符号化为[(F一世/n)×(100)]%对于一个人口[(F一世/ñ)×(100)]%.
相对频率分布和百分比分布是相对频率和百分比如何在测量尺度的使用部分中分布的总结。与频率分布一样，它们以汇总表或各种类型的图表形式呈现s和和CH一种p吨和r5.
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|GROUPED FREQUENCY DISTRIBUTIONS
在表中4.4, 表中的频率分布4.3 乙这s吨这n−米一种r一种吨H这n吨一世米和s通过将时间尺度上的步骤压缩为六组，每组三个单元步骤，已将其转换为分组频率分布。第一组，128-130，从低于最快时间的一步开始，并延伸到接下来的两步；下一组从 131 分钟延长到 133 分钟；以此类推，最后一组从 143 分钟延长到最慢的时间——145 分钟——前 30 名男性完成者。在这样的分组频率分布中，每个组称为一个类，用于表示该类的符号和.G.,128130称为类区间。在表 4.4 中，有六列： 类区间H和r和l一种b和l和d吨一世米和(米一世n)、类限制、类边界、类标记、计数和频率。
班级限制一种ls这C一种ll和ds吨一种吨和dCl一种ssl一世米一世吨s是最小的l这在和rCl一种ssl一世米一世吨和最大的在pp和rCl一种ssl一世米一世吨课堂上的测量。它们定义了类间隔。
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|GUIDELINES FOR TRANSFORMING UNGROUPED DISTRIBUTIONS LNTO GROUPED DISTRIBUTIONS
在将未分组分布转换为分组分布时，面临的挑战是以最重要的趋势变得清晰可见的方式对数据进行分组。这个问题没有单一的最佳解决方案，因为其中很多涉及个人见解和判断，但统计数据确实提供了一些指导。
1使用不少于五个类且不超过20.
2如果可能，对所有类使用相同的类宽度。
3班级宽度可以是奇数或偶数，但最好是奇数，因为这样班级标记将是测量尺度上的单位步长之一。
4类宽度可以是任意数字，但为了便于理解，建议它们是5,10,50,100,500， 等等。
5如果类宽度相等，请确保
（范围 =Xl−Xs)<[( 使用的类数） × （班级宽度 )]
6确保班级下限最小的班级包括Xs并且具有最大班级上限的班级包括Xl.
7为了避免强调下面的测量类别Xs以上Xl,Xs应尽可能接近其等级的下限，并且Xl应尽可能接近其等级的上限。
8一般来说，数据量越大(n或者ñ) 应使用的类数越大。
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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。
