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澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|BEO5539

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商业统计Business Statistics是在生产、审计和计量经济学的大量分析基础上做出决策的科学。在不确定的时候,每个正确的经理人都会代表这些统计数据做出公司的发展决策。为了做出这些决定,个人需要以下技能,如市场研究、预测、质量控制、产品规划、年度报告、人事管理等。

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澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|Bar Charts

Figure $2.4$ gives us a chart that obeys the area principle. It’s not as visually entertaining as the vehicles, but it does give a more accurate visual impression of the distribution. The height of each bar shows the count for its category. The bars are the same width, so their heights determine their areas, and the areas are proportional to the counts in each class. Now it’s easy to see that Uber’s rides are about $40 \%$ of Yellow Cab’s. We can also see the relative sizes of the three smaller companies that were essentially invisible before. Bar charts make these kinds of comparisons easy and natural.

A bar chart displays the distribution of a categorical variable, showing the counts for each category next to each other for easy comparison. Bar charts should have small spaces between the bars to indicate that these are freestanding bars that could be rearranged into any order. The bars are lined up along a common base with labels for each category. The variable name is often used as a subtitle for the horizontal axis.

澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|Pie Charts

A pie chart shows how a whole group breaks into several categories. Pie charts show all the cases as a circle sliced into pieces whose areas are proportional to the fraction of cases in each category. A variant of the pie chart called a ring chart displays only the outer “crust” as we saw in Figure 2.1.

Because we’re used to cutting up pies into 2,4 , or 8 pieces, pie charts are good for seeing relative frequencies near $1 / 2,1 / 4$, or $1 / 8$. For example, in Figure $2.6$, you can easily see that the slice representing Yellow Cab is well over half the total. Unfortunately, other comparisons are harder to make with pie charts.

For example, Figure $2.7$ shows three pie charts that look pretty much alike along with bar charts of the same data. The bar charts show three distinctly different patterns, but it is almost impossible to see those in the pie charts.

If you want to make a pie chart or relative frequency bar chart, you’ll need to also make sure that the categories don’t overlap, so that no individual is counted in two categories. If the categories do overlap, it’s misleading to make a pie chart, since the percentages won’t add up to $100 \%$.

澳洲代考|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|Displaying Quantitative Variables with Bar and Pie Charts

When we have a frequency table of counts, bar charts and pie charts are natural displays. For a bar chart, we put the categories on the $x$-axis and display the counts on the $y$-axis as the heights of the bars. Because there is a bar for each category, the bars can be arranged in various orders. Although alphabetical order of the category names is rarely the most useful, it is the default used by most statistics software.

Both bar and pie charts can be used for more than just counts. If we have any quantitative variable recorded for each category, we can display those values as heights of the bars or, if appropriate, changing them into percentages of the total, as portions of a pie. Suppose we have fares to JFK airport from a location South Street Seaport) in New York City for each of the five companies listed in Table 2.1. We could display these or any other quantitative variable in a bar chart as in Figure 2.8.

澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|BEO5539

商业统计代写

澳洲代考|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|BAR CHARTS

数字2.4给我们一个遵循面积原则的图表。它不像车辆那样具有视觉上的娱乐性,但它确实提供了更准确的分布视觉印象。每个条形的高度显示其类别的计数。这些条的宽度相同,因此它们的高度决定了它们的面积,并且面积与每个类别中的计数成正比。现在很容易看出优步的游乐设施大约是40%黄色出租车的。我们还可以看到之前基本不可见的三个小公司的相对规模。条形图使此类比较变得简单而自然。

条形图显示分类变量的分布,显示每个类别的计数彼此相邻以便于比较。条形图应该在条之间留有小空间,以表明这些是可以重新排列成任何顺序的独立条。条形图沿着公共基础排列,每个类别都有标签。变量名通常用作横轴的副标题。

澳洲代考|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|PIE CHARTS

饼图显示了整个组如何分成几个类别。饼图将所有案例显示为一个切成小块的圆圈,其面积与每个类别中案例的比例成正比。如图 2.1 所示,饼图的一种变体称为环形图仅显示外部“外壳”。

因为我们习惯于将饼图切成 2,4 或 8 块,所以饼图非常适合查看附近的相对频率1/2,1/4, 或者1/8. 例如,在图2.6,您可以很容易地看到代表 Yellow Cab 的切片远远超过总数的一半。不幸的是,使用饼图很难进行其他比较。

例如,图2.7显示三个看起来非常相似的饼图以及相同数据的条形图。条形图显示了三种截然不同的模式,但在饼图中几乎不可能看到这些模式。

如果要制作饼图或相对频率条形图,您还需要确保类别不重叠,以便没有个人被计入两个类别。如果类别确实重叠,则制作饼图会产生误导,因为百分比加起来不会100%.

澳洲代考|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|DISPLAYING QUANTITATIVE VARIABLES WITH BAR AND PIE CHARTS

当我们有一个计数的频率表时,条形图和饼图是自然的显示。对于条形图,我们将类别放在X-axis 并显示计数是-axis 作为条的高度。因为每个类别都有一个条形图,所以条形图可以按各种顺序排列。尽管类别名称的字母顺序很少是最有用的,但它是大多数统计软件使用的默认值。

条形图和饼图不仅可以用于计数。如果我们为每个类别记录了任何定量变量,我们可以将这些值显示为条形的高度,或者在适当的情况下将它们更改为总数的百分比,作为饼图的一部分。假设我们有表 2.1 中列出的五家公司中每家公司从纽约市南街海港位置到肯尼迪机场的票价。我们可以在条形图中显示这些或任何其他定量变量,如图 2.8 所示。

澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考

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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。

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