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商业分析就是利用数据分析和统计的方法，来分析企业之前的商业表现，从而通过分析结果来对未来的商业战略进行预测和指导 。
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- (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|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Frequency distributions and histograms
Major consulting firms such as Accenture, Ernst \& Young Consulting, and Deloitte \& Touche Consulting employ statistical analysis to assess the effectiveness of the systems they design for their customers. In this case a consulting firm has developed an electronic billing system for a Hamilton, Ohio, trucking company. The system sends invoices electronically to each customer’s computer and allows customers to easily check and correct errors. It is hoped that the new hilling system will substantially reduce the amount of time it takes customers to make payments. Typical payment times-measured from the date on an invoice to the date payment is received-using the trucking company’s old billing system had been 39 days or more. This exceeded the industry standard payment time of 30 days.
The new billing system does not automatically compute the payment time for each invoice because there is no continuing need for this information. Therefore, in order to assess the system’s effectiveness, the consulting firm selects a random sample of 65 invoices from the 7,823 invoices processed during the first three months of the new system’s operation. The payment times for the 65 sample invoices are manually determined and are given in Table $2.4$. If this sample can be used to establish that the new billing system substantially reduces payment times, the consulting firm plans to market the system to other trucking companies.
Looking at the payment times in Table $2.4$, we can see that the shortest payment time is 10 days and that the longest payment timee is 29 days. Beyond that, it is pretty difficult to interpret the data in any meaningful way. To better understand the sample of 65 payment times, the consulting firm will form a frequency distribution of the data and will graph the distribution by constructing a histogram. Similar to the frequency distributions for qualitative data we studied in Section 2.1, the frequency distribution will divide the payment times into classes and will tell us how many of the payment times are in each class.
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Form Nonoverlapping Classes of Equal Width
Step 3: Form Nonoverlapping Classes of Equal Width We can form the classes of the frequency distribution by defining the boundaries of the classes. To find the first class boundary, we find the smallest payment time in Table $2.4$, which is 10 days. This value is the lower boundary of the first class. Adding the class length of 3 to this lower boundary, we obtain $10+3=13$, which is the upper boundary of the first class and the lower boundary of the second class. Similarly, the upper boundary of the second class and the lower boundary of the third class equals $13+3=16$. Continuing in this fashion, the lower boundaries of the remaining classes are $19,22,25$, and 28 . Adding the class length 3 to the lower boundary of the last class gives us the upper boundary of the last class, 31 . These boundaries define seven nonoverlapping classes for the frequency distribution. We summarize these classes in Table 2.6. For instance, the first class $-10$ days and less than 13 days-includes the payment times 10,11 , and 12 days; the second class $-13$ days and less than 16 days-includes the payment times 13 , 14 , and 15 days; and so forth. Notice that the largest observed payment time- 29 days-is contained in the last class. In cases where the largest measurement is not contained in the last class, we simply add another class. Generally speaking, the guidelines we have given for forming classes are not inflexible rules. Rather, they are inended to help us find reasunable classes. Finally, the method we have used for forming classes results in classes of equal length. Generally, forming classes of equal length will make it easier to appropriately interpret the frequency distribution.
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Graph the Histogram
Step 5: Graph the Histogram We can graphically portray the distribution of payment times by drawing a histogram. The histogram can be constructed using the frequency, relative frequency, or percent frequency distribution. To set up the histogram, we draw rectangles that correspond to the classes. The base of the rectangle corresponding to a class represents the payment times in the class. The height of the rectangle can represent the class frequency, relative frequency, or percent frequency.
We have drawn a frequency histogram of the 65 payment times in Figure 2.7. The first (leftmost) rectangle, or “bar,” of the histogram represents the payment times 10,11 , and 12 . Looking at Figure 2.7, we see that the base of this rectangle is drawn from the lower boundary (10) of the first class in the frequency distribution of payment times to the lower boundary (13) of the second class. The height of this rectangle tells us that the frequency of the first class is 3 . The second histogram rectangle represents payment times 13,14 , and 15 . Its base is drawn from the lower boundary (13) of the second class to the lower boundary (16) of the third class, and its height tells us that the frequency of the second class is 14 . The other histogram bars are constructed similarly. Notice that there are no gaps between the adjacent rectangles in the histogram. Here, although the payment times have been recorded to the nearest whole day, the fact that the histogram bars touch each other emphasizes that a payment time could (in theory) be any number on the horizontal axis. In general, histograms are drawn so that adjacent bars touch each other.
Looking at the frequency distribution in Table $2.7$ and the frequency histogram in Figure 2.7, we can describe the payment times:
1 None of the payment times exceeds the industry standard of 30 days. (Actually, all of the payment times are less than 30 -remember the largest payment time is 29 days.)
2 The payment times are concentrated between 13 and 24 days ( 57 of the 65 , or $(57 / 65) \times 100=87.69 \%$, of the payment times are in this range).
金融中的随机方法代写
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Frequency distributions and histograms
埃森哲、Ernst \& Young Consulting 和 Deloitte \& Touche Consulting 等主要咨询公司采用统计分析来评估他们为客户设计的系统的有效性。在这种情况下，一家咨询公司为俄亥俄州汉密尔顿的一家货运公司开发了一个电子计费系统。该系统以电子方式将发票发送到每个客户的计算机，并允许客户轻松检查和纠正错误。希望新的hilling系统将大大减少客户付款所需的时间。典型的付款时间——从发票上的日期到收到付款的日期——使用货运公司的旧计费系统是 39 天或更长时间。这超过了行业标准的 30 天付款时间。
新的计费系统不会自动计算每张发票的付款时间，因为不再需要此信息。因此，为了评估系统的有效性，咨询公司从新系统运行的前三个月处理的 7,823 张发票中随机抽取 65 张发票作为样本。65 张样本发票的付款时间是人工确定的，见表2.4. 如果这个样本可以用来确定新的计费系统大大减少了支付时间，那么咨询公司计划将该系统推销给其他货运公司。
查看表中的付款时间2.4，我们可以看到最短的支付时间是10天，最长的支付时间是29天。除此之外，很难以任何有意义的方式解释数据。为了更好地理解 65 次付款的样本，咨询公司将形成数据的频率分布，并通过构建直方图来绘制分布图。与我们在 2.1 节中研究的定性数据的频率分布类似，频率分布将支付时间划分为多个类别，并告诉我们每个类别中有多少支付时间。
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Form Nonoverlapping Classes of Equal Width
第 3 步：形成等宽的非重叠类 我们可以通过定义类的边界来形成频率分布的类。为了找到第一类边界，我们在表中找到最小的支付时间2.4，即 10 天。该值是第一类的下界。将类长度 3 添加到这个下边界，我们得到10+3=13，即第一类的上边界和第二类的下边界。类似地，第二类的上边界和第三类的下边界等于13+3=16. 以这种方式继续，剩余类的下边界是19,22,25, 和 28 . 将类长度 3 添加到最后一个类的下边界为我们提供了最后一个类的上边界 31 。这些边界为频率分布定义了七个不重叠的类别。我们在表 2.6 中总结了这些类。比如第一课−10天且少于 13 天 – 包括付款时间 10,11 和 12 天；第二课−13天且少于 16 天——包括付款时间 13 天、14 天和 15 天；等等。请注意，观察到的最长付款时间 – 29 天 – 包含在最后一节课中。如果最后一个类中不包含最大测量值，我们只需添加另一个类。一般而言，我们为形成班级而给出的指导方针并不是一成不变的规则。相反，它们旨在帮助我们找到合理的类。最后，我们用来形成类的方法导致类的长度相等。通常，形成等长的类将更容易适当地解释频率分布。
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Graph the Histogram
第 5 步：绘制直方图 我们可以通过绘制直方图以图形方式描绘支付时间的分布。可以使用频率、相对频率或百分比频率分布来构建直方图。为了设置直方图，我们绘制对应于类的矩形。一个类对应的矩形底表示该类中的支付时间。矩形的高度可以表示类频率、相对频率或百分比频率。
我们在图 2.7 中绘制了 65 次支付时间的频率直方图。直方图的第一个（最左边）矩形或“条形”表示支付时间 10,11 和 12 。看图 2.7，我们看到这个矩形的底边是从支付次数频率分布中第一类的下边界 (10) 到第二类的下边界 (13) 绘制的。这个矩形的高度告诉我们第一类的频率是 3 。第二个直方图矩形代表付款时间 13,14 和 15 。它的底是从第二类的下边界（13）到第三类的下边界（16）绘制的，它的高度告诉我们第二类的频率是14。其他直方图条的构造类似。请注意，直方图中的相邻矩形之间没有间隙。在这里，虽然支付时间已记录到最近的一整天，但直方图条相互接触的事实强调了支付时间（理论上）可以是水平轴上的任何数字。通常，绘制直方图以使相邻的条相互接触。
查看表中的频率分布2.7和图 2.7 中的频率直方图，我们可以描述支付时间：
1 支付时间没有超过 30 天的行业标准。（实际上，所有的付款时间都少于 30 天——记住最大的付款时间是 29 天。）
2 付款时间集中在 13 到 24 天之间（65 天中的 57 天，或(57/65)×100=87.69%, 的付款时间在此范围内）。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。