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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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统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Auto Fuel Economy
Part 1: Auto Fuel Economy Personal budgets, national energy security, and the global environment are all affected by our gasoline consumption. Hybrid and electric cars are a vital part of a long-term strategy to reduce our nation’s gasoline consumption. However, until use of these cars is more widespread and affordable, the most effective way to conserve gasoline is to design gasoline powered cars that are more fuel efficient. ${ }^{5}$ In the short term, “that will give you the biggest bang for your buck,” says David Friedman, research director of the Union of Concerned Scientists’ Clean Vehicle Program.”
In this case study we consider a tax credit offered by the federal government to automakers for improving the fuel econonny of gasuline-powered midsize cars. According to The Fuel Economy Guide-2015 Model Year, virtually every gasoline-powered midsize car equipped with an automatic transmission and a six-cylinder engine has an EPA combined city and highway mileage estimate of 26 miles per gallon (mpg) of less. ${ }^{7}$ As a matter of fact, when this book was written, the mileage leader in this category was the Honda Accord, which registered a combined city and highway mileage of $26 \mathrm{mpg}$. While fuel economy has seen improvement in almost all car categories, the EPA has concluded that an additional $5 \mathrm{mpg}$ increase in fuel economy is significant and feasible. ${ }^{8}$ Therefore, suppose that the government has decided to offer the tax credit to any automaker selling a midsize model with an automatic transmission and a six-cylinder engine that achieves an EPA combined city and highway mileage estimate of at least $31 \mathrm{mpg}$.
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Sampling a Process
Part 2: Sampling a Process Consider an automaker that has recently introduced a new midsize model with an automatic transmission and a six-cylinder engine and wishes to demonstrate that this new model qualifies for the tax credit. In order to study the population of all cars of this type that will or could potentially be produced, the automaker will choose a sample of 50 of these cars. The manufacturer’s production operation runs 8 -hour shifts, with 100 midsize cars produced on each shift. When the production process has been finetuned and all start-up problems have been identified and corrected, the automaker will select one car at random from each of 50 consecutive production shifts. Once selected, each car is to be subjected to an $\mathrm{EP}^{3} \mathrm{~A}$ test that determines the EPA combined city and highway mileage of the car.
To randomly select a car from a particular production shift, we number the 100 cars produced on the shift from 00 to 99 and use a random number table or a computer software package to obtain a random number between 00 and 99 . For example, starting in the upper left-hand corner of Table 1.4(a) and proceeding down the two leftmost columns, we see that the first three random numbers between 00 and 99 are 33,3 , and 92 . This implies that we would select car 33 from the first production shift, car 3 from the second production shift, car 92 from the third production shift, and so forth. Moreover, because a new group of 100 cars is produced on each production shift, repeated random numbers would not be discarded. For example, if the 15 th and 29 th random numbers are both 7 , we would select the 7 th car from the 15th production shift and the 7th car from the 29th production shift.
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Sample and Inference
Part 3: The Sample and Inference Suppose that when the 50 cars are selected and tested, the sample of 50 EPA combined mileages shown in Table $1.7$ is obtained. A time series plot of the mileages is given in Figure 1.5. Examining this plot, we see that, although the mileages vary over time, they do not seem to vary in any unusual way. For example, the mileages do not tend to either decrease or increase (as did the basic cable rates in Figure 1.3) over time. This intuitively verifies that the midsize car manufacturing process is producing consistent car mileages over time, and thus we can regard the 50 mileages as an approximately random sample that can be used to make statistical inferences about the porpulation of all
possible midsize car mileages. ${ }^{9}$ Therefore, because the 50 mileages vary from a minimum of $29.8 \mathrm{mpg}$ to a maximum of $33.3 \mathrm{mpg}$, we might conclude that most midsize cars produced by the manufacturing process will obtain between $29.8 \mathrm{mpg}$ and $33.3 \mathrm{mpg}$.
We next suppose that in order to offer its tax credit, the federal government has decided to define the “typical” EPA combined city and highway mileage for a car model as the mean of the population of EPA combined mileages that would be obtained by all cars of this type. Therefore, the government will offer its tax credit to any automaker selling a midsize model equipped with an automatic transmission and a six-cylinder engine that achieves a mean EPA combined mileage of at least $31 \mathrm{mpg}$. As we will see in Chapter 3 , the mean of a population of measurements is the average of the population of measurements. More precisely, the population mean is calculated by adding together the population measurements and then dividing the resulting sum by the number of population measurements. Because it is not feasible to test every new midsize car that will or could potentially be produced, we cannot obtain an EPA combined mileage for every car and thus we cannot calculate the population mean mileage. However, we can estimate the population mean mileage by using the sample mean mileage. To calculate the mean of the sample of 50 EPA combined mileages in Table 1.7, we add together the 50 mileages in Table $1.7$ and divide the resulting sum by 50 . The sum of the 50 mileages can be calculated to be
$$
30.8+31.7+\cdots+31.4=1578
$$
and thus the sample mean mileage is $1578 / 50=31.56$. This sample mean mileage says that we estimate that the mean mileage that would be obtained by all of the new midsize cars that will or could potentially be produced this year is $31.56 \mathrm{mpg}$. Unless we are extremely lucky, however, there will be sampling error. That is, the point estimate of $31.56 \mathrm{mpg}$, which is the average of the sample of 50 randomly selected mileages, will probably not exactly equal the population mean, which is the average mileage that would be obtained by all cars. Therefore, although the estimate $31.56$ provides some evidence that the population mean is at least 31 and thus that the automaker should get the tax credit, it does not provide definitive evidence. To obtain more definitive evidence, we employ what is called statistical modeling. We introduce this concept in the next subsection.
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|Auto Fuel Economy
第 1 部分：汽车燃油经济性 个人预算、国家能源安全和全球环境都受到汽油消耗的影响。混合动力和电动汽车是减少我们国家汽油消耗的长期战略的重要组成部分。然而，在这些汽车的使用更加广泛和负担得起之前，节省汽油的最有效方法是设计更省油的汽油动力汽车。5忧思科学家联盟清洁汽车项目的研究主任大卫弗里德曼说，在短期内，“这将为您带来最大的收益”。
在本案例研究中，我们考虑了联邦政府向汽车制造商提供的税收抵免，以提高汽油动力中型汽车的燃油经济性。根据燃油经济性指南 – 2015 年车型年，几乎每辆配备自动变速器和六缸发动机的汽油动力中型汽车的 EPA 综合城市和高速公路里程估计为每加仑 (mpg) 少 26 英里。7事实上，在本书撰写之时，这一类别中的里程领先者是本田雅阁，它的城市和高速公路里程合计为26米pG. 虽然几乎所有汽车类别的燃油经济性都有所改善，但 EPA 得出的结论是，额外的5米pG燃油经济性的提高是显着且可行的。8因此，假设政府已决定向任何销售配备自动变速箱和六缸发动机的中型车型的汽车制造商提供税收抵免，该车型至少达到 EPA 的城市和高速公路综合里程估计值31米pG.
统计代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Sampling a Process
第 2 部分：对过程进行抽样 考虑一家汽车制造商，该汽车制造商最近推出了一款配备自动变速器和六缸发动机的新中型车型，并希望证明这种新车型有资格获得税收抵免。为了研究将或可能生产的所有此类汽车的数量，汽车制造商将从这些汽车中选择 50 辆作为样本。该制造商的生产运营 8 小时轮班制，每班生产 100 辆中型汽车。当生产过程经过微调，所有启动问题都被识别和纠正后，汽车制造商将从连续50个生产班次中随机选择一辆汽车。一旦被选中，每辆车都将受到和磷3 一种确定汽车的 EPA 结合城市和高速公路里程的测试。
为了从特定的生产班次中随机选择一辆汽车，我们将班次生产的 100 辆汽车从 00 到 99 编号，并使用随机数表或计算机软件包获得 00 到 99 之间的随机数。例如，从表 1.4(a) 的左上角开始，沿着最左边的两列向下，我们看到 00 和 99 之间的前三个随机数是 33,3 和 92 。这意味着我们将从第一个生产班次中选择汽车 33，从第二个生产班次中选择汽车 3，从第三次生产班次中选择汽车 92，依此类推。此外，由于每个生产班次生产一组新的 100 辆汽车，因此不会丢弃重复的随机数。例如，如果第 15 个和第 29 个随机数都是 7 ，
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第 3 部分：样本与推论 假设在选择和测试 50 辆汽车时，50 辆 EPA 组合里程的样本如表所示1.7获得。图 1.5 给出了里程的时间序列图。检查这个图，我们看到，虽然里程会随着时间而变化，但它们似乎并没有以任何不寻常的方式发生变化。例如，里程不会随着时间的推移而减少或增加（如图 1.3 中的基本电缆费率那样）。这直观地验证了中型汽车制造过程随着时间的推移产生了一致的汽车里程，因此我们可以将 50 里程视为一个近似随机的样本，可用于对所有汽车的数量进行统计推断
可能的中型汽车里程。9因此，因为 50 里程从最低29.8米pG最多为33.3米pG，我们可以得出结论，制造过程中生产的大多数中型汽车将在29.8米pG和33.3米pG.
我们接下来假设，为了提供税收抵免，联邦政府已决定将汽车模型的“典型”EPA 城市和高速公路总里程定义为所有汽车将获得的 EPA 总里程数的平均值这种类型的。因此，政府将为任何销售配备自动变速器和六缸发动机的中型车型的汽车制造商提供税收抵免，该车型的平均 EPA 综合里程至少为31米pG. 正如我们将在第 3 章中看到的，一组测量值的平均值是一组测量值的平均值。更准确地说，总体平均值是通过将总体测量值相加然后将所得总和除以总体测量值的数量来计算的。因为测试每辆将要或可能生产的新中型汽车是不可行的，我们无法获得每辆汽车的 EPA 组合里程，因此我们无法计算总体平均里程。但是，我们可以通过使用样本平均里程来估计总体平均里程。为了计算表 1.7 中 50 个 EPA 组合里程的样本平均值，我们将表中的 50 个里程加在一起1.7并将所得总和除以 50 。50公里的总和可以计算为
30.8+31.7+⋯+31.4=1578
因此样本平均里程为1578/50=31.56. 这个平均里程样本表明，我们估计今年将或可能生产的所有新中型汽车的平均里程数为31.56米pG. 然而，除非我们非常幸运，否则会有抽样误差。也就是说，点估计31.56米pG，这是 50 个随机选择的里程样本的平均值，可能不会完全等于总体平均值，即所有汽车将获得的平均里程。因此，虽然估计31.56提供了一些证据表明人口平均值至少为 31 岁，因此汽车制造商应该获得税收抵免，但它没有提供明确的证据。为了获得更明确的证据，我们采用了所谓的统计建模。我们将在下一小节中介绍这个概念。
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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
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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。