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|THE ARITHMETIC MEAN
All of the following formulas define the arithmetic mean:
$$
\begin{aligned}
\bar{x} &=\frac{\sum_{i=1}^{n} x_{i}}{n} \
\bar{x} &=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_{i} \
\bar{x} &=\frac{\sum_{i} x_{i}}{n} \
\mu &=\frac{\sum_{i=1}^{N} x_{i}}{N} \
\mu &=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_{i} \
\mu &=\frac{\sum_{i} x_{i}}{N}
\end{aligned}
$$
Equations (6.1) and (6.4) were introduced in Section 3.4. Equation (6.1) for the sample-statistic $\bar{x}$ states that to calculate $\bar{x}$ for a sample of measurements $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}$ : the measurements should first be summed from $x_{1}$ to $x_{n}$, and then this sum should be divided by the sample size $n$. Equation (6.4) for the populationparameter $\mu$ instructs that the same operations be performed but now for the population $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{N}$ of size $N$. Equations (6.2) and $(6.5)$ are the same as (6.1) and (6.4), respectively, except now instead of dividing the sum by $n$ or $N$, the sum is multiplied by $1 / n$ or $1 / N$. (It is generally preferable to divide by an exact number rather than multiply by a rounded-off number.)
When the index of summation (see Section 1.22) is not specified, as in equations (6.3) and (6.6), it means the entire set of numbers should be summed over all values of the index variable (see Example 1.37). Thus, equation (6.3) is equivalent to equations (6.1) and (6.2), and equation (6.6) is equivalent to equations (6.4) and (6.5).
The arithmetic mean is the most commonly used measure of central tendency, average, and location. It is what is generally understood when an “average” or “mean” is referred to: batting average, average price, mean annual rainfall, and so on. However, as you will see, this interpretation may not be correct, as there are other measures called means and averages. The arithmetic mean is certainly the most important of these measures in inferential statistics, where the sample-statistic $\bar{x}$ is considered to be the most reliable and efficient estimate of its population-parameter $\mu$. As to level of measurement, the arithemtic mean is really only legitimate for interval- and ratio-level measurements (continuous or discrete), but you will find it used for ordinal-level measurements as well.
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|THE ARITHMETIC MEAN AS A MEASURE OF AVERAGE VALUE
We stated in Section $6.1$ that “the average value in a data set is the most typical, frequent, or representative measurement in the set.” We can show how this statement describes the arithmetic mean, why it is called a measure of average value, by the following manipulation.
We know that
$$
\mu=\frac{\sum_{i=1}^{N} x_{i}}{N} \quad \text { and that } \quad \bar{x}=\frac{\sum_{i=1}^{n} x_{i}}{n}
$$
Therefore
$$
N \mu=\sum_{i=1}^{N} x_{i}
$$
and
$$
n \bar{x}=\sum_{i=1}^{n} x_{i}
$$
Thus, if all the measurements in a data set were replaced by the arithmetic mean of the data set, the sum of the measurements would remain the same. This is only true for the arithmetic mean, and therefore in this sense it is the most representative (or average) value for the data set.
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|CALCULATING APPROXIMATE ARITHMETIC MEANS FROM GROUPED FREQUENCY DISTRIBUTIONS
An arithmetic mean calculated from a grouped frequency distribution (see Section 4.4) only approximates the exact value calculated directly from the data, and therefore it is called an approximate arithmetic mean. To make this calculation from the grouped data requires an assumption that all values in a class are equal to the class mark, $m_{i}$. Then, the approximate arithmetic mean is calculated with this formula for a population
$$
\mu \approx \frac{\sum_{i=1}^{k} f_{i} m_{i}}{N}
$$
and this for a sample
$$
\bar{x} \approx \frac{\sum_{i=1}^{k} f_{i} m_{i}}{n}
$$
where the symbol $\approx$ means approximately equal to.
Using the assumption that all values in a class are equal to the class mark is not unreasonable, as the class mark is the arithmetic mean of the class limits (see Section 4.4). We have made use of the assumption twice before: in estimating total car sales in Problem $4.24(e)$, and in plotting polygons from grouped data in Section 5.6.
描述统计学代写
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|THE ARITHMETIC MEAN
以下所有公式都定义了算术平均值：
X¯=∑一世=1nX一世n X¯=1n∑一世=1nX一世 X¯=∑一世X一世n μ=∑一世=1ñX一世ñ μ=1ñ∑一世=1ñX一世 μ=∑一世X一世ñ
方程6.1和6.4在第 3.4 节中介绍。方程6.1对于样本统计X¯指出要计算X¯测量样本X1,X2,…,Xn：测量值应首先从X1到Xn, 然后这个总和应该除以样本大小n. 方程6.4对于人口参数μ指示执行相同的操作，但现在针对总体X1,X2,…,Xñ大小的ñ. 方程6.2和(6.5)是一样的6.1和6.4，分别，除了现在而不是将总和除以n或者ñ，总和乘以1/n或者1/ñ. 一世吨一世sG和n和r一种ll是pr和F和r一种bl和吨这d一世在一世d和b是一种n和X一种C吨n在米b和rr一种吨H和r吨H一种n米在l吨一世pl是b是一种r这在nd和d−这FFn在米b和r.
当求和指数s和和小号和C吨一世这n1.22未指定，如方程式6.3和6.6，这意味着整个数字集应该对索引变量的所有值求和s和和和X一种米pl和1.37. 因此，方程6.3等价于方程6.1和6.2, 和方程6.6等价于方程6.4和6.5.
算术平均值是最常用的集中趋势、平均值和位置的度量。当提到“平均”或“平均值”时，通常会理解为：击球平均数、平均价格、年平均降雨量等。但是，正如您将看到的，这种解释可能不正确，因为还有其他度量方法称为均值和平均值。算术平均值无疑是推论统计中这些度量中最重要的，其中样本统计X¯被认为是对其总体参数的最可靠和最有效的估计μ. 至于测量水平，算术平均值实际上只适用于区间和比率水平测量C这n吨一世n在这在s这rd一世sCr和吨和，但您会发现它也用于序数级别的测量。
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|THE ARITHMETIC MEAN AS A MEASURE OF AVERAGE VALUE
我们在第6.1“数据集中的平均值是该集中最典型、最频繁或最具代表性的测量值。” 我们可以通过以下操作说明该语句如何描述算术平均值，为什么将其称为平均值的度量。
我们知道
μ=∑一世=1ñX一世ñ 然后 X¯=∑一世=1nX一世n
所以
ñμ=∑一世=1ñX一世
和
nX¯=∑一世=1nX一世
因此，如果将数据集中的所有测量值替换为数据集的算术平均值，则测量值的总和将保持不变。这仅适用于算术平均值，因此在这个意义上它是最具代表性的这r一种在和r一种G和数据集的值。
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|CALCULATING APPROXIMATE ARITHMETIC MEANS FROM GROUPED FREQUENCY DISTRIBUTIONS
从分组频率分布计算的算术平均值s和和小号和C吨一世这n4.4仅近似于直接从数据中计算出的准确值，因此称为近似算术平均值。要从分组数据中进行此计算，需要假设类中的所有值都等于类标记，米一世. 然后，使用此公式计算总体的近似算术平均值
μ≈∑一世=1ķF一世米一世ñ
这是一个样本
X¯≈∑一世=1ķF一世米一世n
符号在哪里≈表示大约等于。
假设一个类中的所有值都等于类标记不是不合理的，因为类标记是类限制的算术平均值s和和小号和C吨一世这n4.4. 我们之前两次使用了这个假设：在问题中估计汽车总销量4.24(和)，以及从第 5.6 节中的分组数据中绘制多边形。
统计代写|描述统计学代写Descriptive 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。
