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经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响,以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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我们提供的Economics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|AH7722

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Trashcan Experiment: Random- X Versus Fixed- X

Here is something you can do (or at least imagine doing) with a group of people. You need a crumpled piece of paper (call it a “ball”), a tape measure, and a clean trashcan. Let each person attempt to throw the ball into the trashcan. The goal of the study is to identify the relationship between success at throwing the ball into the trash can $(Y)$, and distance from the trashcan $(X)$.

In a fixed- $X$ version of the experiment, place markers 5 feet, 10 feet, 15 feet and 20 feet from the trashcan. Have all people attempt to throw the ball into the trashcan from all those distances. Here the $X^{\prime}$ s are fixed because they are known in advance. If you imagine doing another experiment just like this one (say in a different class), then the $X^{\prime}$ ‘s would be the same: 5, 10, 15 and 20.

In a random- $X$ version of the same experiment, you give a person the ball, then tell the person to pick a spot where he or she thinks the probability of making the shot might be around $50 \%$. Have the person attempt to throw the ball into the trashcan multiple times from that distance that he or she selected. Repeat for all people, letting each person pick where they want to stand. Here the $X^{\prime}$ s are random because they are not known in advance. If you imagine doing another experiment just like this one (say in a different class), then the $X^{\prime}$ s would be different because different people will choose different places to stand.

The fixed- $X$ version gives rise to experimental data. In experiments, the experimenter first sets the $X$ and then observes the $Y$. The random- $X$ version gives rise to observational data, where the $X$ ‘s are simply observed, and not controlled by the researcher.

Experimental data are the gold standard, because with observational data the observed effect of $X$ on $Y$ may not be a causal effect. With experimental data, the observed effect of $X$ on $Y$ can be more easily interpreted as a causal effect. Issues of causality in more detail in later chapters.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Production Cost Data and Analysis

A company produces items, classically called “Widgets,” in batches. Here $Y=$ production cost for a given job (a batch), and $X=$ the number of “Widgets” produced during that job. It stands to reason that it will cost more to produce more widgets. Regression is used to clarify the nature of this relationship by identifying the additional cost per widget produced (called “variable cost”), and the set-up cost for any job, regardless of the number of widgets produced (called “fixed cost”).

The following R code (i) reads the data, (ii) draws a scatterplot of the (Widgets, Cost) data, (iii) adds the best-fitting straight line to the data, and (iv) summarizes the results of the linear regression analysis. Do not worry if you do not understand everything at this time; it will all be explained in detail later.

School administrators wonder whether college entrance exams (like the SAT, GRE, GMAT, MCAT, etc.) can predict success in college. Data sets such as the Grade Point Average data set can help to answer this question. The Grade Point Average data set contains information on grade point averages, GMAT scores (an entrance exam for business students), among other variables. The following R code analyzes the Grade Point Average data separately for Masters and Ph. D. students. The slope of the best-fitting straight line is a measure of how well the GMAT predicts grade point averages.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|AH7722

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写回归分析代考|垃圾桶实验:随机- X vs固定- X


以下是你可以和一群人一起做(或至少想象做)的事情。你需要一张皱巴巴的纸(叫它“球”),一个卷尺和一个干净的垃圾桶。让每个人试着把球扔进垃圾桶。该研究的目的是确定成功地将球扔进垃圾桶$(Y)$和距离垃圾桶$(X)$之间的关系。


在固定- $X$版本的实验中,在距离垃圾桶5英尺、10英尺、15英尺和20英尺的地方放置标记物。让所有人都试着从那么远的距离把球扔进垃圾桶。这里$X^{\prime}$是固定的,因为它们是预先知道的。如果你想象做另一个和这个一样的实验(比如在不同的班级),那么$X^{\prime}$的值将是相同的:5、10、15和20


在一个随机- $X$版本的相同实验中,你把球给一个人,然后告诉这个人选择一个他或她认为投中概率可能在$50 \%$左右的地方。让这个人从他或她选择的距离尝试多次把球扔进垃圾桶。对所有人重复,让每个人选择他们想站的位置。这里的$X^{\prime}$是随机的,因为它们事先不知道。如果你想象做另一个和这个一样的实验(比如在不同的班级),那么$X^{\prime}$ s将是不同的,因为不同的人会选择不同的位置

fixed- $X$版本产生了实验数据。在实验中,实验者先设置$X$,然后观察$Y$。随机- $X$版本产生了观察数据,其中$X$只是简单观察到的,而不受研究人员控制 实验数据是金标准,因为通过观察数据,观察到的$X$对$Y$的影响可能不是因果效应。有了实验数据,观察到的$X$对$Y$的影响可以更容易地被解释为因果效应。关于因果关系的问题将在后面的章节中详述

统计代写|回归分析作业代写回归分析代考|生产成本数据与分析

一家公司批量生产产品,通常被称为“widget”。这里$Y=$给定作业(批处理)的生产成本,$X=$该作业期间生产的“widget”数量。生产更多小部件的成本将更高,这是显而易见的。通过确定每个生产的部件的额外成本(称为“可变成本”)和任何作业的设置成本(称为“固定成本”),回归用来澄清这种关系的本质 下面的R代码(i)读取数据,(ii)绘制(Widgets, Cost)数据的散点图,(iii)向数据添加最佳拟合直线,(iv)总结线性回归分析的结果。如果你在这个时候不明白所有的事情,不要担心;这一切将在后面详细解释。


学校管理人员想知道大学入学考试(如SAT, GRE, GMAT, MCAT等)是否能预测大学的成功。像绩点平均数据集这样的数据集可以帮助回答这个问题。平均绩点数据集包含平均绩点、GMAT分数(商科学生的入学考试)以及其他变量的信息。下面的R代码分别分析硕士和博士研究生的平均绩点数据。最佳拟合直线的斜率是衡量GMAT对平均绩点预测的好坏程度

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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
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