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AP统计学与大学的统计学课程在核心内容上是一致的，只是涉及的深度稍浅，AP统计学主要包含以下四部分内容。 第一部分 如何获取数据，获取数据的方式有哪些呢？ 获取数据的方式主要包括普查、抽样调查、观测研究和实验设计等。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- 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
统计代写|AP统计代写AP统计代考|Position of a Term in a Distribution
Up until now, we have concentrated on the nature of a distribution as a whole. We have been concerned with the shape, center, and spread of the entire distribution. Now we look briefly at individual terms in the distribution.
Five-Number Summary
There are positions in a dataset that give us valuable information about the dataset. The five-number summary of a dataset is composed of the minimum value, the lower quartile, the median, the upper quartile, and the maximum value.
On the TI-83/84, these are reported on the second screen of data when you do 1-Var Stats as: $\min \mathrm{X}, \mathrm{Q} 1$, Med, Q3, and $\max \mathrm{X}$.
example: The following data are standard of living indices for 20 cities: 2.8, 3.9, $4.6,5.3,10.2,9.8,7.7,13,2.1,0.3,9.8,5.3,9.8,2.7,3.9,7.7,7.6,10.1,8.4$, 8.3. Find the 5-number summary for the data.
solution: Put the 20 values into a list on your calculator and do 1 -var Stats. We find: $\min X=0.3, Q 1=3.9, \mathrm{Med}=7.65, \mathrm{Q} 3=9.8$, and $\max X=13$.
Boxplots (Outliers Revisited)
In the first part of this chapter, we discussed three types of graphs: dotplot, stemplot, and histogram. Using the five-number summary, we can add a fourth type of one-variable graph to this group: the boxplot. A boxplot is simply a graphical version of the five-number summary. A box is drawn that contains the middle $50 \%$ of the data (from $\mathrm{Q} 1$ to $\mathrm{Q} 3$ ) and “whiskers” extend from the lines at the ends of the box (the lower and upper quartiles) to the minimum and maximum values of the data if there are no outliers. If there are outliers, the “whiskers” extend to the last value before the outlier that is not an outlier.
统计代写|AP统计代写AP统计代考|Normal Distribution
We have been discussing characteristics of distributions (shape, center, spread) and of the individual terms (percentiles, $z$-scores) that make up those distributions. Certain distributions have particular interest for us in statistics, in particular those that are known to be symmetric and mound shaped. The following histogram represents the heights of 100 males whose average height is $70^{\prime \prime}$ and whose standard deviation is $3^{\prime \prime}$.
This is clearly approximately symmetric and mound shaped. We are going to model this with a curve that idealizes what we see in this sample of 100 . That is, we will model this with a continuous curve that “describes” the shape of the distribution for very large samples. That curve is the graph of the normal distribution. A normal curve, when superimposed on the above histogram, looks like this:
The function that yields the normal curve is defined completely in terms of its mean and standard deviation. Although you are not required to know it, you might be interested to know that the function that defines the normal curve is:
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{2}{2}\left(\frac{x-x}{\sigma}\right)^{2}} .
$$
One consequence of this definition is that the total area under the curve, and above the $\mathrm{x}$-axis, is 1 (for you calculus students, this is because $\int_{-x}^{x} \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^{2}} d x=1$ ).
This fact will be of great use to us later when we consider areas under the normal curve as probabilities.
AP统计代写
统计代写|AP统计代写AP统计代考|Position of a Term in a Distribution
到目前为止，我们一直专注于整个分布的性质。我们一直关注整个分布的形状、中心和分布。现在我们简要地看一下分布中的各个项。
五数总结
数据集中的位置可以为我们提供有关数据集的有价值信息。数据集的五位数汇总由最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值组成。
在 TI- $83 / 84$ 上，当您执行 $1-\mathrm{Var}$ Stats 时，这些数据会在第二个数据屏幕上报告： $\min \mathrm{X}, \mathrm{Q} 1$, 中， $\mathrm{Q} 3$, 和 $\max \mathrm{X}$.
示例: 以下数据为 20 个城市的生活水平指数: $2.8 、 3.9 、 4.6,5.3,10.2,9.8,7.7,13,2.1,0.3,9.8,5.3,9.8,2.7,3.9,7.7,7.6,10.1,8.4,8.3$ 。找到数据的 5 位数摘 要。
解决方案: 将 20 个值放入计算器的列表中，然后执行 1 -var Stats。我们发现: $\min X=0.3, Q 1=3.9, \mathrm{Med}=7.65, \mathrm{Q} 3=9.8$ ，和 $\max X=13$.
箱线图 (重新审视离群值)
在本章的第一部分，我们讨论了三种类型的图: 点图、茎图和直方图。使用五数汇总，我们可以向该组添加第四种单变量图: 箱线图。箱线图只是五位数摘要的 图形版本。绘制一个包含中间的框 $50 \%$ 数据 (从Q1至Q3) 和“胡须“从盒子末端的线 (下四分位数和上四分位数) 延伸到数据的最小值和最大值 (如果没有异常 值) 。如果存在异常值，则“胡须“会延伸到异常值之前的最后一个值，该值不是异常值。
统计代写|AP统计代写AP统计代考|Normal Distribution
我们一直在讨论分布 (形状、中心、散布) 和单个项 (百分位数、z-scores) 构成这些分布。某些分布对我们来说在统计学中特别感兴趣，尤其是那些已知是对称 的和丘状的分布。下面的直方图代表了 100 名男性的身高，他们的平均身高是 $70^{\prime \prime}$ 其标准差为 $3^{\prime \prime}$.
伩显然是近似对称的和丘状的。我们将用一条曲线对此进行建模，该曲线理想化了我们在 100 样本中看到的内容。也就是说，我们将使用一条连续曲线对此进行 建模，该曲线“描述“非常大样本的分布形状。该曲线是正态分布图。当㖷加在上述直方图上时，一条正态曲线如下所示:
产生正态曲线的函数完全根据其均值和标准差来定义。尽管您不需要知道它，但您可能有兴趣知道定义正态曲线的函数是:
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{2}{2}\left(\frac{x x}{\sigma}\right)^{2}} .
$$
坟个定义的一个结果是曲线下的总面积，以及高于 $\mathrm{x}$-axis，是 1 (对于微积分学生来说，这是因为 $\int_{-x}^{x} \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x \mu}{\sigma}\right)^{2}} d x=1$ ).
当我们稍后将正态曲线下的区域视为概率时，这一事实将对我们非常有用。
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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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
| PYTHON代写 | 回归分析与线性模型代写 |
| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
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| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
| EVIEWS代写 | 时间序列分析代写 |
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