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发展经济学是经济学的一个分支,涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Need for Caution
While recognizing the tremendous potential contribution that big data can make to development evaluation, it is also necessary to exercise caution with respect to the purpose, strengths and limitations of big data.
The cost, ease and speed of big data analysis and dissemination are very appealing to managers, funders and policymakers. Consequently, they may overlook some of the drawbacks of remote data collection. Project supervision visits often provide a fuller understanding of the situation on the ground than can be obtained from remote big data collection. These visits may also serve to motivate field staff. And face-to-face data collection may also ensure that local communities have a way to communicate with programme management.
Dangers of top-down extractive approaches. By eliminating the need to visit projects, big data collection can introduce a top-down decision-making process whereby decisions on priorities or project performance are made without consulting local communities.
Equity and exclusion. Many sources of big data include a selection bias as they only collect information from people who, for example, use mobile phones or ATMs. The users of these services are more often urban, betteroff, younger and male, and consequently there is a danger that the opinions or situation of poorer, rural, older and female groups may be excluded or underestimated. Studies have also shown that even when women use mobile phones, there may be restrictions on use (e.g. they purchase less airtime) or their use of the phones may be regulated by male partners or parents.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Overcoming Barriers to Big Data Use in Evaluation
Several challenges must be addressed when considering whether and how to incorporate NIT into development evaluation. Some arise from the different contexts (or ecosystems) in which evaluators and data scientists work. First, many evaluation designs tend to make evaluators conservative in their approach. Considerable time and resources are invested in developing and testing sampling frames and data collection instruments that will be replicated over time in pre-test/post-test comparison designs. The logic of these designs requires that the same data collection instruments and the same sampling frame will be applied at two or more points in time. Efforts are made to ensure data quality and reliability and to avoid selection bias. So, inevitably there is resistance to changing methods of collecting data and selecting samples (Bamberger, 2016). In contrast, big data technologies are dynamic. Given data analysts’ access to real-time data (that is being constantly updated) and to very large samples, their approach to issues such as data quality and selection bias is different from that of evaluators. Many evaluators feel that data analysts do not take these issues seriously, and this affects the attitude of many evaluators to data science.
Second, most development programmes have a much longer decisionmaking cycle than is often the case for the situations in which data analysts work. For example, programmes that are providing infrastructure such as houses, water supply or sanitation services often have construction cycles of at least six months and often several years. That means they can make only limited use of real-time data, as even agile programmes cannot make shortterm adjustments (Bamberger, 2016). However, some kinds of development programmes do have the flexibility to adapt on the basis of real-time data, such as programmes that use social media for education, information sharing, awareness raising and empowerment. Emergency relief programmes would be another example.
There is also a concern among some evaluators about potential competition for funds with data centres. It is still too early to judge how real the concern is, but it certainly affects the thinking of some evaluators.

发展经济学代考
经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|谨慎的必要性
在认识到大数据对发展评估的巨大潜力的同时,也有必要对大数据的目的、优势和局限性保持谨慎
大数据分析和传播的成本、简易性和速度对管理者、资助者和政策制定者非常有吸引力。因此,他们可能会忽略远程数据收集的一些缺点。与远程大数据收集相比,项目监督访问通常能提供对现场情况更充分的了解。这些访问也可以激励外地工作人员。面对面的数据收集也可确保当地社区有办法与规划管理部门进行沟通
自上而下提取方法的危险。通过消除对项目的访问,大数据收集可以引入自上而下的决策过程,在此过程中,在决定优先事项或项目绩效时无需咨询当地社区
股权和排他性。许多大数据来源都存在选择偏差,因为它们只收集使用手机或自动取款机等用户的信息。这些服务的使用者往往是城市、较富裕、较年轻和男性,因此存在一种危险,即贫穷、农村、老年和妇女群体的意见或情况可能被排除或低估。研究还表明,即使女性使用手机,也可能受到使用限制(例如,她们购买较少的通话时间),或者她们对手机的使用可能受到男性伴侣或父母的监管
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Overcoming大数据在评估中使用的障碍
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在考虑是否以及如何将NIT纳入开发评估时,必须解决几个挑战。有些来自评估人员和数据科学家工作的不同环境(或生态系统)。首先,许多评估设计倾向于使评估者的方法保守。大量的时间和资源用于开发和测试采样框架和数据收集工具,这些工具将在测试前/测试后的比较设计中不断重复。这些设计的逻辑要求在两个或两个以上的时间点应用相同的数据收集仪器和相同的采样帧。努力确保数据的质量和可靠性,避免选择偏差。因此,改变收集数据和选择样本的方法不可避免地存在阻力(Bamberger, 2016)。相比之下,大数据技术是动态的。考虑到数据分析师可以访问实时数据(不断更新)和非常大的样本,他们处理数据质量和选择偏差等问题的方法与评估者不同。许多评估者认为数据分析师没有认真对待这些问题,这影响了许多评估者对数据科学的态度
第二,大多数开发项目的决策周期比数据分析师工作的情况通常要长得多。例如,提供住房、供水或卫生服务等基础设施的方案的建造周期往往至少为六个月,往往为几年。这意味着他们只能有限地使用实时数据,因为即使是敏捷项目也不能进行短期调整(Bamberger, 2016)。不过,有些种类的发展方案确实可以根据实时数据灵活调整,例如利用社会媒体进行教育、分享信息、提高认识和赋予权力的方案。紧急救济方案是另一个例子
一些评估人员还担心数据中心的资金可能存在竞争。现在判断这种担忧的真实程度还为时过早,但它肯定影响了一些评估者的思维

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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。
有限元方法代写
有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。
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