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数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|ECON101 Width of the Classes

如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics ECON101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。经济统计Economic Statistics是应用统计学和应用经济学的一个主题,涉及经济数据的收集、处理、汇编、传播和分析。它与商业统计和计量经济学密切相关。人们也常把数据本身称为 “经济统计”,但在这种用法中,”经济数据 “是更常见的术语。

经济统计Economic Statistics的分析既利用了经济研究中所需要的经验数据,也提供了描述性或计量经济学的数据。它们是经济政策决策的一个关键输入。该主题包括对微观经济学、宏观经济学、商业、金融、预测、数据质量和政策评估等主题和问题的统计分析。它还包括考虑收集什么数据以量化经济的某些特定方面,以及在任何特定情况下如何最好地收集数据。

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数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Width of the Classes

Width of the Classes The second step in constructing a frequency distribution for quantitative data is to choose a width for the classes. As a general guideline, we recommend that the width be the same for each class. Thus the choices of the number of classes and the width of classes are not independent decisions. A larger number of classes means a smaller class width, and vice versa. To determine an approximate class width, we begin by identifying the largest and smallest data values. Then, with the desired number of classes specified, we can use the following expression to determine the approximate class width.
Approximate class width $=\frac{\text { Largest data value }-\text { Smallest data value }}{\text { Number of classes }}$
The approximate class width given by equation (2.2) can be rounded to a more convenient value based on the preference of the person developing the frequency distribution. For example, an approximate class width of $9.28$ might be rounded to 10 simply because 10 is a more convenient class width to use in presenting a frequency distribution.

For the data involving the year-end audit times, the largest data value is 33 and the smallest data value is 12 . Because we decided to summarize the data with five classes, using equation (2.2) provides an approximate class width of $(33-12) / 5=4.2$. We therefore decided to round up and use a class width of five days in the frequency distribution.
In practice, the number of classes and the appropriate class width are determined by trial and error. Once a possible number of classes is chosen, equation (2.2) is used to find the approximate class width. The process can be repeated for a different number of classes. Ultimately, the analyst uses judgment to determine the combination of the number of classes and class width that provides the best frequency distribution for summarizing the data.
For the audit time data in Table $2.4$, after deciding to use five classes, each with a width of five days, the next task is to specify the class limits for each of the classes.

数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Class limits

Class limits Class limits must be chosen so that each data item belongs to one and only one class. The lower class limit identifies the smallest possible data value assigned to the class. The upper class limit identifies the largest possible data value assigned to the class. In developing frequency distributions for categorical data, we did not need to specify class limits because each data item naturally fell into a separate class. But with quantitative data, such as the audit times in Table $2.4$, class limits are necessary to determine where each data value belongs.

Using the audit time data in Table 2.4, we selected 10 days as the lower class limit and 14 days as the upper class limit for the first class. This class is denoted 10-14 in Table $2.5$. The smallest data value, 12, is included in the 10-14 class. We then selected 15 days as the lower class limit and 19 days as the upper class limit of the next class. We continued defining the lower and upper class limits to obtain a total of five classes: 10-14, 15-19, 20-24, $25-29$, and 30-34. The largest data value, 33, is included in the 30-34 class. The difference between the lower class limits of adjacent classes is the class width. Using the first two lower class limits of 10 and 15 , we see that the class width is $15-10=5$.
With the number of classes, class width, and class limits determined, a frequency distribution can be obtained by counting the number of data values belonging to each class. For example, the data in Table $2.4$ show that four values-12, 14,14 , and 13 -belong to the $10-14$ class. Thus, the frequency for the $10-14$ class is 4 . Continuing this counting process for the 15-19,20-24, 25-29, and 30-34 classes provides the frequency distribution in Table 2.5. Using this frequency distribution, we can observe the following:

  1. The most frequently occurring audit times are in the class of 15-19 days. Eight of the 20 audit times belong to this class.
  2. Only one audit required 30 or more days.
    Other conclusions are possible, depending on the interests of the person viewing the frequency distribution. The value of a frequency distribution is that it provides insights about the data that are not easily obtained by viewing the data in their original unorganized form.
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经济统计代写

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羊的宽度为定量数据构建频率分布的第二步是选择类的宽度。作为一般准则,我们建议每个类的宽度相同。因此类数和类宽度的选择不是独立的决定。更多的类 意味着更小的类宽度,反之亦然。为了确定近似的类宽度,我们首先确定最大和最小数据值。然后,指定所需的类数,我们可以使用以下表达式来确定近似的类宽 度。
近似班级宽度 $=\frac{\text { Largest data value }-\text { Smallest data value }}{\text { Number of classes }}$
由方程给出的近似类宽度 $2.2$ 可以根据开发频率分布的人的偏好四舍五入到更方便的值。例如,一个近似的类宽度 $9.28$ 可能会被四舍五入到 10 ,因为 10 是一个更方 便的类宽度,用于呈现频率分布。
涉及年终审计次数的数据,最大数据值为 33 ,最小数据值为 12 。因为我们决定用五类来总结数据,使用方程 $2.2$ 提供了一个近似的类宽度 $(33-12) / 5=4.2$. 因 此,我们决定在频率分布中四舍五入并使用五天的班级宽度。
在实践中,类的数量和适当的类宽度是通过反复试验来确定的。一旦选择了可能数量的类,等式 $2.2$ 用于找到近似的类宽度。可以针对不同数量的类重貪该过程。 最终,分析师使用判断来确定类别数量和类别宽度的组合,从而为汇总数据提供最佳频率分布。
对于表中的审计时间数据 $2.4$ ,在决定使用五个班级后,每个班级的宽度为五天,接下来的任务是为每个班级指定班级限制。


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类别限制 必须选择类别限制,以便每个数据项属于一个且仅属于一个类别。夈下限标识分配给类的最小可能数据值。类上限标识分配给类的最大可能数据值。在 开发分类数据的频率分布时,我们不需要指定类别限制,因为每个数据项自然属于一个单独的类别。但是有定量数据,比如表中的审计时间 $2.4$ ,类别限制是确定 每个数据值所属的位置所必需的。
使用表 $2.4$ 中的审核时间数据,我们选择 10 天作为第一类的下限和 14 天作为第一类的上限。此类在表中表示为 $10-142.5$. 最小的数据值 12 包含在 $10-14$ 类中。然后 我们选择了15 天作为下一节课的下限和 19 天作为下一课的上一节课。我们继续定义下限和上限,总共获得五个等级:10-14、15-19、20-24、25一 29,和 30-34。 最大的数据值 33 包含在 30-34 类中。相邻类的类下限之间的差异是类宽度。使用前两个下限 10 和 15 ,我们看到类宽度是 $15-10=5$.
在确定了类数、类宽度和类限制后,可以通过计算属于每个类的数据值的数量来获得频率分布。例如表中的数据 $2.4$ 显示四个值一-12、14,14 和 $13-一$ 属于 $10-14$ 班级。因此,频率为 $10-14$ 班级是 4。对 15-19、20-24、25-29 和 30-34 类继续这种计数过程可提供表 $2.5$ 中的频率分布。使用这种频率分布,我们可以观察到以下 情况:

  1. 最常出现的审核时间为 15-19天。20个审计时间中有 8 个属于此夈。
  2. 只有一项审核需要 30 天或更长时间。
    其他结论是可能的,这取决于音看频率分布的人的兴趣。频率分布的价值在于它提供了有关数据的洞崇力,而这些洞腙力是通过以原始无组织形式亘看数据 不容易获得的。
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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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