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澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|Exploring Relationships Between Two Categorical Variables: Contingency Tables

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澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|Exploring Relationships Between Two Categorical Variables: Contingency Tables

澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|Exploring Relationships Between Two Categorical Variables: Contingency Tables

Kelly downloads the data for the 13 countries shown in Figure $2.2$ and arranges the two variables in a two-way table (Table 2.2).

Because they show how individuals are distributed along each variable depending on, or contingent on, the value of the other variable, tables like this are called contingency tables.

The margins of a contingency table give totals. The totals in the right-hand column of Table $2.3$ show the frequency distribution of the variable Ride-Hailing App? We can see, for example, that most people surveyed still have not used such an app. The totals in the bottom row of the table show the frequency distribution of the variable Country-how many respondents Dalia obtained in each country. When presented like this, at the margins of a contingency table, the frequency distribution of either one of the variables is called its marginal distribution. The marginal distribution for a variable in a contingency table is the same as its frequency distribution.

Each cell of a contingency table (any intersection of a row and column of the table) gives the count for a combination of values of the two variables. For example, in Table $2.3$ we can see that 810 respondents did not use an app in the United Kingdom (UK). Looking across the Yes row, you can see that the largest number of responses in that row $(511)$ is from Russia. Are Brits less likely to use ride-hailing apps than Russians? Questions like this are more naturally addressed using percentages.

澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|CONDITIONAL DISTRIBUTIONS

The more interesting questions are contingent on something. We’d like to know, for example, whether these countries are similar in use of the ride-hailing apps. That’s the kind of information that could inform a business decision. Table $2.5$ shows the distribution of yes respondents conditional on country.

By comparing the frequencies conditional on Country, we can see interesting patterns. For example, by focusing on the tenth column of Table $2.3$, we can see that Russia stands out as the country that has the highest percentage of people who have used the app. A distribution like this is called a conditional distribution because it shows the distribution of one variable for just those cases that satisfy a condition on another. In a contingency table, when the distribution of one variable is the same for all categories of another variable, we say that the two variables are independent. That tells us there’s no association between these variables. We’ll see a way to check for independence formally later in the book. For now, we’ll just compare the distributions.

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商业统计代写

澳洲代考|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|EXPLORING RELATIONSHIPS BETWEEN TWO CATEGORICAL VARIABLES: CONTINGENCY TABLES

Kelly 下载了图中所示 13 个国家的数据2.2并将两个变量排列在一个双向表中吨一个bl和2.2.

因为它们显示了个人如何根据或取决于另一个变量的值沿每个变量分布,所以像这样的表被称为列联表。

列联表的边距给出总数。表格右侧列中的总计2.3显示变量 Ride-Hailing App 的频率分布?例如,我们可以看到,大多数接受调查的人仍然没有使用过这样的应用程序。表格底部的总数显示了变量 Country 的频率分布——Dalia 在每个国家获得了多少受访者。当这样呈现时,在列联表的边缘,任一变量的频率分布称为其边缘分布。列联表中变量的边际分布与其频率分布相同。

列联表的每个单元格一个n是一世n吨和rs和C吨一世○n○F一个r○在一个ndC○l在米n○F吨H和吨一个bl和给出两个变量值组合的计数. 例如,在表2.3我们可以看到 810 位受访者没有使用英国的应用程序在ķ. 查看 Yes 行,您可以看到该行中的响应数最多(511)来自俄罗斯。英国人使用打车应用的可能性是否低于俄罗斯人?使用百分比更自然地解决此类问题。

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更有趣的问题取决于某些事情。例如,我们想知道这些国家在使用叫车应用程序方面是否相似。这是可以为业务决策提供信息的信息。桌子2.5显示了以国家为条件的“是”受访者的分布。

通过比较以 Country 为条件的频率,我们可以看到有趣的模式。例如,通过关注 Table 的第十列2.3,我们可以看到俄罗斯是使用该应用程序的人数比例最高的国家。像这样的分布称为条件分布,因为它仅显示一个变量在满足另一个条件的情况下的分布。在列联表中,当一个变量的分布对于另一个变量的所有类别都相同时,我们说这两个变量是独立的。这告诉我们这些变量之间没有关联。我们将在本书后面看到一种正式检查独立性的方法。现在,我们只比较分布。

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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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