如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics ECON121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|Bar Charts and Pie Charts
A bar chart is a graphical display for depicting categorical data summarized in a frequency, relative frequency, or percent frequency distribution. On one axis of the chart (usually the horizontal axis), we specify the labels that are used for the classes (categories). A frequency, relative frequency, or percent frequency scale can be used for the other axis of the chart (usually the vertical axis). Then, using a bar of fixed width drawn above each class label, we extend the length of the bar until we reach the frequency, relative frequency, or percent frequency of the class. For categorical data, the bars should be separated to emphasize the fact that each category is separate. Figure $2.1$ shows a bar chart of the frequency distribution for the 50 soft drink purchases. Note how the graphical display shows Coca-Cola, Pepsi, and Diet Coke to be the most preferred brands. We can make the brand preferences even more obvious by creating a sorted bar chart as shown in Figure 2.2. Here, we sort the soft drink categories: highest frequency on the left and lowest frequency on the right.
The pie chart provides another graphical display for presenting relative frequency and percent frequency distributions for categorical data. To construct a pie chart, we first draw a circle to represent all the data. Then we use the relative frequencies to subdivide the circle into sectors, or parts, that correspond to the relative frequency for each class. For example, because a circle contains 360 degrees and Coca-Cola shows a relative frequency of $.38$, the sector of the pie chart labeled Coca-Cola consists of $.38(360)=136.8$ degrees. The sector of the pie chart labeled Diet Coke consists of $.16(360)=57.6$ degrees. Similar calculations for the other classes yield the pie chart in Figure 2.3. The numerical values shown for each sector can be frequencies, relative frequencies, or percent frequencies. Although pie charts are common ways of visualizing data, many data visualization experts do not recommend their use because people have difficulty perceiving differences in area. In most cases, a bar chart is superior to a pie chart for displaying categorical data.
Numerous options involving the use of colors, shading, legends, text font, and three-dimensional perspectives are available to enhance the visual appearance of bar and pie charts. However, one must be careful not to overuse these options because they may not enhance the usefulness of the chart. For instance, consider the three-dimensional pie chart for the soft drink data shown in Figure 2.4. Compare it to the charts shown in Figures 2.1-2.3. The three-dimensional perspective shown in Figure $2.4$ adds no new understanding. The use of a legend in Figure $2.4$ also forces your eyes to shift back and forth between the key and the chart. Most readers find the sorted bar chart in Figure $2.2$ much easier to interpret because it is obvious which soft drinks have the highest frequencies.
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Frequency Distribution
As defined in Section 2.1, a frequency distribution is a tabular summary of data showing the number (frequency) of observations in each of several nonoverlapping categories or classes. This definition holds for quantitative as well as categorical data. However, with quantitative data we must be more careful in defining the nonoverlapping classes to be used in the frequency distribution.
For example, consider the quantitative data in Table 2.4. These data show the time in days required to complete year-end audits for a sample of 20 clients of Sanderson and Clifford, a small public accounting firm. The three steps necessary to define the classes for a frequency distribution with quantitative data are
- Determine the number of nonoverlapping classes.
- Determine the width of each class.
- Determine the class limits.
经济统计代写
数据科学代写|经济统计代写ECONOMIC STATISTICS代考|BAR CHARTS AND PIE CHARTS
条形图是一种图形显示，用于描述以频率、相对频率或百分比频率分布汇总的分类数据。在图表的一个轴上usuallythehorizontalaxis，我们指定用于类的标䅉 categories. 频率、相对频率或百分比频率刻度可用于图表的另一轴usuallytheverticalaxis. 然后，使用在每个类标签上方绘制的固定宽度条，我们延长条的长
度，直到达到类的频率、相对频率或百分比频率。对于分姜数据，条形应该分开以强调每个类别都是独立的事实。数字 $2.1$ 显示了 50 次软饮料购买频率分布的条形
图。请注意图形显示如何显示可口可乐、百事可乐和健怡可乐是最受欢迎的品牌。通过创建如图 2.2所示的排序条形图，我们可以使品牌偏好更加明显。在这里， 我们对软饮料类别进行排序：左边是最高频率，右边是最低频率。
饼图提供了另一个图形显示，用于呈现分类数据的相对频率和百分比频率分布。为了构建饼图，我们首先画一个圆圈来表示所有数据。然后我们使用相对频率将圆 细分为对应于每个类别的相对频率的扇区或部分。例如，因为一个圆包含 360 度，而可口可乐显示的相对频率为.38，标记为可口可乐的饼图扇区由
$.38(360)=136.8$ 度。饼图中标有健怡可乐的部分包括. $16(360)=57.6$ 度。其他类的类似计算得出图 $2.3$ 中的饼图。为每个扇区显示的数值可以是频率、相对频
率或百分比频率。㞔管饼图是数据可视化的常用方法，但许多数据可视化专家不推荐使用它们，因为人们难以感知区域差异。在大多数情况下，条形图在显示分粂 数据方面优于钘图。
许多选项包括使用颜色、阴影、图例、文本字体和三维透视图，以增强条形图和饼图的视觉外观。但是，必须注意不要过度使用这些选项，因为它们可能不会增强 图表的实用性。例如，考虑图 $2.4$ 中所示的软饮料数据的三维饼图。将其与图 2.1-2.3 所示的图表进行比较。如图所示的三维逞视图2.4没有增加新的理解。图例中 的使用 $2.4$ 还会迫使您的眼睛在键和图表之间来回移动。大茤数读者在图中找到排序的条形图 $2.2$ 更容易解释，因为很明显哪些软饮料的频率最高。
数据科学代写|经济统计代写ECONOMIC STATISTICS代 考|FREQUENCY DISTRIBUTION
如第 $2.1$ 节所定义，频率分布是数据的表格摘要，显示数量 frequency在几个不重琥的类别或类别中的每一个中的观察。该定义适用于定量数据和分类数据。然
例如，考虑表 $2.4$ 中的定量数据。这些数据显示了小型公共会计师事务所 Sanderson and Clifford 的 20 名客户样本完成年終审计所需的天数。定义具有定量数据的频 率分布的类别所需的三个步骤是
- 确定每个类的宽度。
- 确定类限制。
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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。