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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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写AP统计方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写AP统计代写方面经验极为丰富，各种代写AP统计相关的作业也就用不着说。
我们提供的AP统计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|AP统计辅导AP统计答疑|Describing Distributions
- The organization of data into graphical displays is essential to understanding statistics. This chapter discusses how to describe distributions and various types of graphs used for organizing univariate data. The types of graphs include modified boxplots, histograms, stem-and-leaf plots, bar graphs, dotplots, and pie charts. Students in AP Statistics should have a clear understanding of what a variable is and the types of variables that are encountered.
- A variable is a characteristic of an individual and can take on different values for different individuals. Two types of variables are discussed in this chapter: categorical variables and quantitative variables.
Categorical variable: Places an individual into a category or group Quantitative variable: Takes on a numerical value
Variables may take on different values. The pattern of variation of a variable is its distribution. The distribution of a variable tells us what values the variable takes and how often it takes each value.
- When describing distributions, it’s important to describe what you see in the graph. It’s important to address the shape, center, and spread of the distribution in the context of the problem.
- When describing shape, focus on the main features of the distribution. Is the graph approximately symmetrical, skewed left, or skewed right?
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Standard Deviation
$$
s=\sqrt{2.5} \approx 1.5811
$$
It’s probably more important to understand the concept of what standard deviation means than to be able to calculate it by hand. Our trusty calculators or computer software can handle the calculation for us. Understanding what the number means is what’s most important. It’s worth noting that most calculators will give two values for standard deviation. One is used when dealing with a population, and the other is used when dealing with a sample. The TI $83 / 84$ calculator shows the population standard deviation as $x$ and the sample standard deviation as $S_{x}$. A population is all individuals of interest, and a sample is just part of a population. We’ll discuss the concept of population and different types of samples in later chapters.
- It’s also important to address any outliers that might be present in the distribution. Outliers are values that fall outside the overall pattern of the distribution. It is important to be able to identify potential outliers in a distribution, but we also want to determine whether or not a value is mathematically an outlier.
- Example 4: Consider Data Set B, which consists of test scores from a college statistics course:
$$
\begin{aligned}
&98,36,67,85,79,100,88,85,60,69,93,58,65,89,88,71,79,85,73,87, \
&81,77,76,75,76,73
\end{aligned}
$$
- Arrange the data in ascending order.
$$
\begin{aligned}
&36,58,60,65,67,69,71,73,73,75,76,76,77,79,79,81,85,85,85,87, \
&88,88,89,93,98,100
\end{aligned}
$$Find the median (average of the two middle numbers): 78 . - Find the median of the first half of numbers. This is the first quartile, $\mathrm{Q}_{1}: 71$.
- Find the median of the second half of numbers, the third quartile, $\mathrm{Q}_{3}: 87$.
- Find the interquartile range (IQR): $I Q R=Q_{3}-Q_{1}=87-71=16$.
- Multiply the IQR by $1.5: 16 \times 1.5=24$.
- Add this number to $Q_{3}$ and subtract this number from $Q_{1}$. $87+24=111$ and $71-24=47$
- Any number smaller than 47 or larger than 111 would be considered an outlier. Therefore, 36 is the only outlier in this set.
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Modified Boxplots
Modified boxplots are extremely useful in AP Statistics. A modified boxplot is ideal when you are interested in checking a distribution for outliers or skewness, which will be essential in later chapters. To construct a modified boxplot, we use the five-number summary. The box of the modified boxplot consists of $\mathrm{Q} 1, \mathrm{M}$, and $\mathrm{Q} 3$. Outliers are marked as separate points. The tails of the plot consist of either the smallest and largest numbers or the smallest and largest numbers that are not considered outliers by our mathematical criterion discussed earlier. Outliers appear as separate dots or asterisks. Modified boxplots can be constructed with ease using the graphing calculator or computer software. Be sure to use the modified boxplot instead of the regular boxplot, since we are usually interested in knowing if outliers are present. Side-by-side boxplots can be used to make visual comparisons between two or more distributions. Figure $1.4$ displays the test scores from Data Set B. Notice that the test score of 36 (which is an outlier) is represented using a separate point.
Histograms are also useful for displaying distributions when the variable of interest is numeric (Figure 1.5). When the variable is categorical, the graph is called a bar chart or bar graph. The bars of the histogram should be touching and should be of equal width. The heights of the bars represent the frequency or relative frequency. As with modified boxplots, histograms can be easily constructed using the TI-83/84 graphing calculator or computer software. With some minor adjustments to the window of the graphing calculator, we can easily transfer the histogram from calculator to paper. We often use the ZoomStat function of the TI-83/84 graphing calculator to create histograms. ZoomStat will fit the data to the screen of the graphing calculator and often creates bars with non-integer dimensions. In order to create histograms that have integer dimensions, we must make adjustments to the window of the graphing calculator. Once these adjustments have been made, we can then easily copy the calculator histogram onto paper. Histograms are especially useful in finding the shape of a distribution. To find the center of the histogram, as measured by the median, find the line that would divide the histogram into two equal parts. To find the mean of the distributions, locate the balancing point of the histogram.
AP统计代写
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Describing Distributions
- 将数据组织成图形显示对于理解统计数据至关重要。本章讨论如何描述用于组织单变量数据的分布和各种类型的图。图表的类型包括修改后的箱线图、直方图、茎叶图、条形图、点图和饼图。AP统计学的学生应该清楚地了解变量是什么以及遇到的变量类型。
- 变量是个体的特征，对于不同的个体可以取不同的值。本章讨论了两类变量：分类变量和定量变量。
分类变量：将个人置于一个类别或组中 定量变量：采用数值
变量可能具有不同的值。变量的变化模式是它的分布。变量的分布告诉我们变量取什么值以及取每个值的频率。
- 在描述分布时，描述您在图表中看到的内容很重要。在问题的上下文中解决分布的形状、中心和分布很重要。
- 在描述形状时，请关注分布的主要特征。图形是近似对称的、向左倾斜还是向右倾斜？
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Standard Deviation
s=2.5≈1.5811
理解标准差的含义可能比手动计算更重要。我们值得信赖的计算器或计算机软件可以为我们处理计算。了解数字的含义是最重要的。值得注意的是，大多数计算器会给出两个标准差值。一种用于处理总体，另一种用于处理样本。TI83/84计算器将总体标准差显示为X样本标准差为小号X. 总体是所有感兴趣的个体，样本只是总体的一部分。我们将在后面的章节中讨论总体的概念和不同类型的样本。
- 解决分布中可能存在的任何异常值也很重要。异常值是不属于分布的整体模式的值。能够识别分布中的潜在异常值很重要，但我们还想确定一个值在数学上是否是异常值。
- 示例 4：考虑数据集 B，它由大学统计学课程的考试成绩组成：
98,36,67,85,79,100,88,85,60,69,93,58,65,89,88,71,79,85,73,87, 81,77,76,75,76,73
- 按升序排列数据。
36,58,60,65,67,69,71,73,73,75,76,76,77,79,79,81,85,85,85,87, 88,88,89,93,98,100求中位数（两个中间数的平均值）： 78 。 - 求数字前半部分的中位数。这是第一个四分位数，问1:71.
- 找到数字后半部分的中位数，第三个四分位数，问3:87.
- 求四分位距 (IQR)：一世问R=问3−问1=87−71=16.
- 将 IQR 乘以1.5:16×1.5=24.
- 将此号码添加到问3并从中减去这个数字问1. 87+24=111和71−24=47
- 任何小于 47 或大于 111 的数字都将被视为异常值。因此，36 是该集合中唯一的异常值。
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Modified Boxplots
修改后的箱线图在 AP 统计中非常有用。当您有兴趣检查异常值或偏度的分布时，修改后的箱线图是理想的选择，这在后面的章节中是必不可少的。为了构建修改后的箱线图，我们使用五数摘要。修改后的箱线图的箱由问1,米， 和问3. 异常值被标记为单独的点。该图的尾部由我们前面讨论的数学标准不认为是异常值的最小和最大数字或最小和最大数字组成。异常值显示为单独的点或星号。使用图形计算器或计算机软件可以轻松构建修改后的箱线图。请务必使用修改后的箱线图而不是常规箱线图，因为我们通常有兴趣知道是否存在异常值。并排箱线图可用于在两个或多个分布之间进行视觉比较。数字1.4显示来自数据集 B 的测试分数。请注意，测试分数 36（这是一个异常值）使用单独的点表示。
当感兴趣的变量是数字时，直方图也可用于显示分布（图 1.5）。当变量是分类变量时，图形称为条形图或条形图。直方图的条应该是接触的并且应该是相等的宽度。条的高度代表频率或相对频率。与修改后的箱线图一样，可以使用 TI-83/84 图形计算器或计算机软件轻松构建直方图。通过对图形计算器窗口的一些细微调整，我们可以轻松地将直方图从计算器转移到纸上。我们经常使用 TI-83/84 图形计算器的 ZoomStat 功能来创建直方图。ZoomStat 将使数据适合图形计算器的屏幕，并经常创建具有非整数尺寸的条形图。为了创建具有整数维度的直方图，我们必须对图形计算器的窗口进行调整。一旦进行了这些调整，我们就可以轻松地将计算器直方图复制到纸上。直方图在寻找分布形状时特别有用。要找到直方图的中心（按中值测量），请找到将直方图分成两个相等部分的线。要找到分布的平均值，请找到直方图的平衡点。找到将直方图分成两个相等部分的线。要找到分布的平均值，请找到直方图的平衡点。找到将直方图分成两个相等部分的线。要找到分布的平均值，请找到直方图的平衡点。
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。