如果你也在 怎样代写国际商贸International Business INTBUS1000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。国际商贸International Business一词是指任何跨越国际边界的业务。最基本的是，它包括国家之间的货物和服务的销售。国际商业是指跨越国界和在全球或跨国范围内的货物、服务、技术、资本和/或知识的贸易。
国际商贸International Business涉及两个或多个国家之间的货物和服务的跨境交易。经济资源的交易包括资本、技能和人员，目的是在国际上生产实物产品和服务，如金融、银行、保险和建筑。国际商业也被称为全球化。为了在海外开展业务，跨国公司需要将独立的国家市场连接成一个全球市场。有两个宏观规模的因素强调了更大的全球化趋势。第一个因素包括消除障碍，使跨境贸易更加容易（例如，货物和服务以及资本的自由流动，被称为 “自由贸易”）。第二是技术变革，特别是通信、信息处理和运输技术的发展。
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会计代写|国际商贸代考International Business代写|Criteria for Selecting a Statistical Level of Significance
We strongly agree with Meyer et al. (2017: 537) that researchers should steer away from the “old asterisks habit” and instead report the obtained statistical level of significance in their models. This is because the classical statistical theory does not provide a set of rules for selecting the levels of $0.05,0.01$ and $0.001$ (Fisher 1925; Gibbons and Pratt 1975; Greene 2018) due to the different nature and type of the research problems under investigations as well as the fact that the selection of a significance level is a complex process.
In order to assist IB researchers with determining the appropriate statistical level of significance we recommend the work of Skipper, Guenther and Nass (1967) and Stanford (1968) where the authors propose a number of criteria pertaining to the selection of significance levels and how to report them. Skipper et al. (1967) strongly encourage scholars to think and reflect on the arbitrary nature of the conventionally accepted levels of significance because different classes of research may require different levels of alpha to report the actual levels obtained and to have an opinion if the obtained levels support (or not) tested hypotheses. Stanford (1968) goes further and urges scholars to: (a) take into consideration the practicality of the problem under examination and the gravity of errors available on the basis of value orientation; (b) consider the rational and empirical evidence from other studies when interpreting a significance level in order to avoid testing hypotheses in isolation; (c) carefully examine the relationship between the power of the test and the sample size as well as the size of the true difference; (d) think carefully about the robustness of the tests used, the degree of control in design as well as the confidence interval; and (e) be clear about both Type I and Type II errors in hypotheses testing as these (to some extent) vary inversely with one another. Even though such criteria should not be considered as definitive in any sense they could certainly give a good starting point to probe a deeper understanding into the rationale behind significance levels and undoubtedly assist scholars in diminishing the use of the “conventional wisdom” standards of $0.05,0.01$ and $0.001$ as proof of hypotheses.
会计代写|国际商贸代考International Business代写|Ethical Issues Associated with Scholarly Research
Concerns stemming from HARKing and $p$-hacking, as pointed out by Meyer et al. (2017: 538), have increased scholarly awareness of “publication ethics” and highlighted “the pressure to adhere to proper statistical standards and enhance transparency.” Their article has boosted the postpublication detection of poor practices within the business and management scholarly communities (Eden et al. 2018; Aguinis et al. 2017; Bergh et al. 2017) including significant ethical problems such as star chasing behaviour. Such actions, unfortunately, incentivize a range of common ethical practices across various social science disciplines; examples include fudging coefficients and/or standard errors, skewing the data collection process, dropping unfriendly observations, excluding key control variables (John et al. 2012), selective or distorted reporting (Ioannidis 2005; Murphy and Aguinis 2019), and failure to perform the requisite specification diagnostics that reveal data issues (i.e. outliers and a serial correlation).
Questionable scholarly practices are driven not only by the publish-orperish culture where the reward structure promotes practices inconsistent with those of statistical best practices (Wasserstein and Lazar 2016) but can also be learned from others. Propagating and endorsing questionable practices has a lasting effect on impressionable $\mathrm{PhD}$ students, who, after all, represent the next generation of scholars. As stated in Meyer et al. (2017), pressures to publish as $\mathrm{PhD}$ students and then as assistant professors may reinforce learned questionable practices. For example, dissertations based on a system of equations that, in turn, are sliced into multiple papers may fail to account for endogenous variables relationships in the analysis, which produces biased $\mathrm{p}$-values. These concerns with unethical behaviours in research have contributed to a movement for “Responsible Research in Business and Management” that calls for sound methodology (https://rrbm.network/position-paper/principles-of-responsiblescience/).
国际商贸代写
会计代写|国际商贸代考INTERNATIONAL BUSINESS代 写|CRITERIA FOR SELECTING A STATISTICAL LEVEL OF SIGNIFICANCE
我们强烈同意 Meyer 等人的观点。2017: 537 研究人员应该摆脱“旧的星昊习惯”，而是在他们的模型中报告获得的统计显着性水平。这是因为经典的统计理论没有 提供一夽选择水平的规则。 $0.05,0.01$ 和 $0.001$ Fisher1925; GibbonsandPratt1975; Greene 2018 由于所调亘的研究问题的性质和类型不同， 以及显着性水平的 选择是一个䎅杂的过程。
为了邦助 IB 研究人员确定适当的統计显着性水平，我们推荐 Skipper、Guenther 和 Nass 的工作 1967 和斯坦福1968作者提出了一些与选择显着性水平以及如何报告 它们有关的标准。船长等人。1967强烈鼓励学者思考和反思传统上接受的显着性水平的任意性，因为不同类别的研究可能需要不同水平的 alpha 来报告实际获得的 水平，如果获得的水平支持，则发表意见ornot检验假设。斯坦福1968更进一步，并敦促学者： $a$ 考虑到所研究问题的实用性和基于价值取向的错误的严重性； $b$ 在 解释显着性水平时考虑来自其他研究的理性和经验证据，以避免孤立地检验假设； $c$ 仔细检龺检验的功效与样本量以及真实差异的大小之间的关系； $d$ 仔细考虑所用 测试的稳健性、设计中的控制程度以及置信区间；和e清楚假设检验中的 I 型和 II 型错误，因为这些tosomeextent彼此成反比。尼管这些标准在任何意义上都不应 被认为是确定性的，但它们肯定可以为深入理解显着性水平背后的基本原理提供一个很好的起点，并且无疑有助于学者减少对“传统智慧”标准的使用。0.05, 0.01 和 $0.001$ 作为假设的证明。
会计代写|国际商贸代考INTERNATIONAL BUSINESS代 写|ETHICAL ISSUES ASSOCIATED WITH SCHOLARLY RESEARCH
来自 HARKing 和 $p$ – 正如 Meyer 等人指出的那样，黑客攻击。2017:538，提高了学术界对“出版道德”的认识，并强调了“邅守适当的统计标准和提高透明度的庒 幸的是，这些行动激励了各种社会科学学科的一系列共同道德实践；例子包括捏造系数和/或标准误差，扭曲数据收集过程，放弃不友好的观察，排除关键控制变 量Johnetal. 2012, 选择性或扭曲的报告Ioannidis2005; MurphyandAguinis2019，以及末能执行揭示数据问题的必要规范诊断
i. e.outliersandaserialcorrelation.
有问题的学术实践不仅受到出版或灭亡文化的驱动，在这种文化中，奖励结构促进了与统计最佳实践不一致的实践WassersteinandLazar2016但也可以向别人 学习。宣传和支持有问题的做法会对易受影响的人产生持久的影响 $\mathrm{PhD}$ 学生，毕親代表了下一代学者。如 Meyer 等人所述。2017, 出版的压力 $\mathrm{PhD}$ 学生，然后作为 助理教授可能会加强学到的有问题的做法。例如，基于方程组的论文，反过来又被分割成多篇论文，可能无法在分析中考虑内生变量关系，从而产生偏差p-价值 观。这些对研究中不道德行为的担忧促成了“商业和管理负责任研究”的运动，该运动需要健全的方法论
https://rrbm.network/position – paper/principles – of – responsiblescience/.
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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。
