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数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|ECON205 Frequency Distribution

如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics ECON205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|ECON205 Frequency Distribution

数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Frequency Distribution

We begin the discussion of how tabular and graphical displays can be used to summarize categorical data with the definition of a frequency distribution.
FREQUENCY DISTRIBUTION
A frequency distribution is a tabular summary of data showing the number (frequency) of observations in each of several nonoverlapping categories or classes.

Let us use the following example to demonstrate the construction and interpretation of a frequency distribution for categorical data. Coca-Cola, Diet Coke, Dr. Pepper, Pepsi, and Sprite are five popular soft drinks. Assume that the data in Table $2.1$ show the soft drink selected in a sample of 50 soft drink purchases.

To develop a frequency distribution for these data, we count the number of times each soft drink appears in Table 2.1. Coca-Cola appears 19 times, Diet Coke appears 8 times, Dr. Pepper appears 5 times, Pepsi appears 13 times, and Sprite appears 5 times. These counts are summarized in the frequency distribution in Table 2.2.

This frequency distribution provides a summary of how the 50 soft drink purchases are distributed across the five soft drinks. This summary offers more insight than the original data shown in Table $2.1$. Viewing the frequency distribution, we see that CocaCola is the leader, Pepsi is second, Diet Coke is third, and Sprite and Dr. Pepper are tied for fourth. The frequency distribution summarizes information about the popularity of the five soft drinks.

数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Relative Frequency and Percent Frequency Distributions

A frequency distribution shows the number (frequency) of observations in each of several nonoverlapping classes. However, we are often interested in the proportion, or percentage, of observations in each class. The relative frequency of a class equals the fraction or proportion of observations belonging to a class. For a data set with $n$ observations, the relative frequency of each class can be determined as follows:
RELATIVE FREQUENCY
$$
\text { Relative frequency of a class }=\frac{\text { Frequency of the class }}{n}
$$
The percent frequency of a class is the relative frequency multiplied by 100 .
A relative frequency distribution gives a tabular summary of data showing the relative frequency for each class. A percent frequency distribution summarizes the percent frequency of the data for each class. Table $2.3$ shows a relative frequency distribution and a percent frequency distribution for the soft drink data. In Table $2.3$ we see that the relative frequency for Coca-Cola is $19 / 50=.38$, the relative frequency for Diet Coke is $8 / 50=.16$, and so on. From the percent frequency distribution, we see that $38 \%$ of the purchases were Coca-Cola, $16 \%$ of the purchases were Diet Coke, and so on. We can also note that $38 \%+26 \%+16 \%=80 \%$ of the purchases were for the top three soft drinks.

数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|ECON205 Frequency Distribution

经济统计代写

数据科学代写|经济统计代写ECONOMIC STATISTICS代 考|FREQUENCY DISTRIBUTION


我们开始讨论如何使用表格和图形显示来总结具有频率分布定义的分类数据。
频率分布
频率分布是数据的表格摘要,显示数量 frequency在几个不重叠的类别或类别中的每一个中的观察。
让我们使用以下示例来演示分类数据频率分布的构建和解释。可口可乐、健怡可乐、胡椒博士、百事可乐和雪碧是五种流行的软饮料。假设表中的数据2.1显示在
50 份软饮料购买样本中选择的软饮料。
为了开发这些数据的频率分布,我们计算了每种软饮料出现在表 $2.1$ 中的次数。可口可乐出现了 19 次,健怡可乐出现了 8 次,胡椒博士出现了 5 次,百事可乐出现 了13次,雪碧出现了 5 次。这些计数总结在表 $2.2$ 中的频率分布中。
此频率分布提供了 50 种软饮料购买量如何分布在五种软饮料中的摘要。此摘要提供了比表中显示的原始数据更多的洞察力 $2.1$. 桓看频率分布,我们看到可口可乐 领先,百事可乐第二,健怡可乐第三,雪碧和胡椒博士并列第四。频率分布总结了五种软饮料受欢迎程度的信息。


数据科学代写|经济统计代写ECONOMIC STATISTICS代 考|RELATIVE FREQUENCY AND PERCENT FREQUENCY DISTRIBUTIONS

频率分布显示数量 frequency在几个不重㠬的类中的每一个中的观察。但是,我们通常对每个类别中观䕓的比例或百分比感兴趣。一个类的相对频率等于属于一个 类的观䕓的分数或比例。对于一个数据集 $n$ 观賨,每个类别的相对频率可以确定如下: 相对频率
Relative frequency of a class $=\frac{\text { Frequency of the class }}{n}$
类的百分比频率是相对频率乘以 100 。
相对频率分布给出了数据的表格摘要,显示了每个类别的相对频率。百分比频率分布总结了每个类的数据的百分比频率。禢子 $2.3$ 显示了软饮料数据的相对频率分
布和百分比频率分布。在表中 $2.3$ 我们看到可口可乐的相对频率是 $19 / 50=.38$ ,健怡可乐的相对频率为 $8 / 50=.16$ ,等等。从百分比频率分布中,我们看到 $38 \%$
购买的是可口可乐, $16 \%$ 购买的是健怡可乐等。我们还可以注意到 $38 \%+26 \%+16 \%=80 \%$ 购买前三名的软饮料。

数据科学代写|经济统计代写Economic 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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