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 APPROXIMATE MEAN DEVIATION
A mean deviation calculated from a grouped frequency distribution only approximates the exact value calculated directly from the data, so it is called an approximate mean deviation. To make this calculation from grouped data we must assume, as we did for the approximate arithmetic mean (see Section 6.7), that all values in a class are equal to the class mark $m_{i}$. Then, the approximate mean deviation can be calculated with this formula for a population
tion mean deviation $\approx \frac{\sum_{i=1}^{k} f_{i}\left|m_{i}-(\approx \mu)\right|}{N}$
or this formula for a sample
ple mean deviation $\approx \frac{\sum_{i=1}^{k} f_{i}\left|m_{i}-(\approx \bar{x})\right|}{n}$
where the symbols $(\approx \mu)$ and $(\approx \bar{x})$ represent approximate means.
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|THE POPULATION VARIANCE: COMPUTATIONAL FORMULAS
The definitional formula for the population variance has the disadvantage of requiring that the mean be subtracted from each data value. To eliminate this problem, so-called computational formulas have been derived from the definitional formula, which are algebraically equivalent to it. These are two of the derived formulas (see Problems $7.5$ and $7.6$ for derivations)
$$
\sigma^{2}=\frac{\sum_{i=1}^{N} x_{i}^{2}-\frac{\left(\sum_{i=1}^{N} x_{i}\right)^{2}}{N}}{N}
$$
and
$$
\sigma^{2}=\frac{\sum_{i=1}^{N} x_{i}^{2}}{N}-\mu^{2}
$$
They are called computational formulas (or machine formulas, or working formulas) because they are simpler to use in computations.
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|THE SAMPLE VARIANCE: DEFINITIONAL FORMULA
For a sample, the variance is defined by the formula
Sample variance $=s^{2}=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2}}{n-1}$
The numerator is, as you would expect, the sample $S S$ [see equation (7.10)]. But while the denominator of the population variance is $N$, population size [see equation (7.12)], here the denominator is $n-1$, sample size minus one. Why $n-1$ rather than $n$ ?
To understand this, we must go back to what was said in Section $3.14$. There we indicated that there are two levels of statistics: the mathematical level, where the entire integrated system of mathematical statistics is derived and proven, and the intuitive level of general statistics, which is primarily a nonmathematical discussion of statistical concepts and techniques. We warned you that, throughout this book, concepts would be brought up from the mathematical level that would have to be accepted as true without proof. This is one of those instances.
Sample descriptive measures (called statistics) have been developed to estimate population descriptive measures (called parameters) (see Section 3.4). The estimator must have several properties, including being unbiased (not systematically overestimating or underestimating the parameter). While it can be proven mathematically that the sample mean $\bar{x}$ is an unbiased estimator of its population mean $\mu$, it can also be proven that the arithmetic mean of the squared deviations, $\frac{\sum\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2}}{n}$, is biased estimator of its population variance $\sigma^{2}$; it underestimates $\sigma^{2}$. It can also be proven that the exact correction for this bias is to divide the sample $S S$ by $n-1$.
描述统计学代写
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|THE APPROXIMATE MEAN DEVIATION
从分组频率分布计算的平均偏差仅近似于直接从数据计算的精确值，因此称为近似平均偏差。为了从分组数据中进行计算，我们必须假设，就像我们对近似算术平均值所做的那样s和和小号和C吨一世这n6.7, 一个类中的所有值都等于类标记米一世. 然后，近似平均偏差可以用这个公式计算总体
平均偏差≈∑一世=1ķF一世|米一世−(≈μ)|ñ
或此公式用于样本
ple 均值偏差≈∑一世=1ķF一世|米一世−(≈X¯)|n
符号在哪里(≈μ)和(≈X¯)表示近似均值。
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|THE POPULATION VARIANCE: COMPUTATIONAL FORMULAS
总体方差的定义公式的缺点是需要从每个数据值中减去平均值。为了消除这个问题，从定义公式推导出了所谓的计算公式，它们在代数上等价于它。这是两个派生公式s和和磷r这bl和米s$7.5$一种nd$7.6$F这rd和r一世在一种吨一世这ns
σ2=∑一世=1ñX一世2−(∑一世=1ñX一世)2ññ
和
σ2=∑一世=1ñX一世2ñ−μ2
它们被称为计算公式这r米一种CH一世n和F这r米在l一种s,这r在这rķ一世nGF这r米在l一种s因为它们在计算中使用起来更简单。
统计代写|描述统计学代写DESCRIPTIVE STATISTICS代考|THE SAMPLE VARIANCE: DEFINITIONAL FORMULA
对于样本，方差由公式
样本方差定义=s2=∑一世=1n(X一世−X¯)2n−1
如您所料，分子是样本小号小号s和和和q在一种吨一世这n(7.10). 但是，虽然总体方差的分母是ñ, 人口规模s和和和q在一种吨一世这n(7.12)，这里的分母是n−1，样本量减一。为什么n−1而不是n ?
要理解这一点，我们必须回到章节中所说的内容3.14. 在那里，我们指出统计有两个层次：数学层次，即推导出和证明整个数理统计综合系统的层次，以及一般统计的直观层次，这主要是对统计概念和技术的非数学讨论。我们警告过你，在本书中，所有的概念都是从数学层面提出来的，这些概念必须在没有证据的情况下被接受为真实。这是其中之一。
样本描述性措施C一种ll和ds吨一种吨一世s吨一世Cs已开发用于估计人口描述性措施C一种ll和dp一种r一种米和吨和rs s和和小号和C吨一世这n3.4. 估计器必须具有几个属性，包括无偏n这吨s是s吨和米一种吨一世C一种ll是这在和r和s吨一世米一种吨一世nG这r在nd和r和s吨一世米一种吨一世nG吨H和p一种r一种米和吨和r. 虽然可以在数学上证明样本均值X¯是其总体均值的无偏估计μ，也可以证明平方偏差的算术平均值，∑(X一世−X¯)2n, 是其总体方差的有偏估计量σ2; 它低估了σ2. 也可以证明，对这种偏差的准确校正是对样本进行划分小号小号经过n−1.
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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。
