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AP 统计主要是介绍收集、分析和从数据中得出结论的主要概念和工具。
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 高等楖率论
- 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统计作业代写代考|Range
A large bakery regularly orders cartons of Maine blueberries. The average weight of the cartons is supposed to be 22 uunces. Random samples of cartons from two suppliers were weighed. The weights in ounces of the cartons were
$\begin{array}{llllll}\text { Supplier I: } & 17 & 22 & 22 & 22 & 27 \ \text { Supplier II: } & 17 & 19 & 20 & 27 & 27\end{array}$
(a) Compute the range of carton weights from each supplier.
Kănğ́c $=\mathrm{~ L a ̆ ̉ g ̉ ̉ s t ~ v a ̆ l u e ́ ~ – ~ S m a}$
Supplier I range $=27-17=10$ ounces
Supplier II range $=27-17=10$ ounces
(b) Compute the mean weight of cartons from each supplier.
In both cases the mean is 22 ounces.
(c) Look at the two samples again. The samples have the same range and mean. How do they differ? The bakery uses one carton of blueberries in each blueberry muffin recipe. It is important that the cartons be of consistent weight so that the muffins turn out right.
Supplier I provides more cartons that have weights closer to the mean. Or, put another way, the weights of cartons from Supplier I are more clustered around the mean. The bakery might find Supplier I more satisfactory.
As we see in Example 5, although the range tells the difference between the largest and smallest values in a distribution, it does not tell us how much other values vary from one another or from the mean.
统计代写|AP统计作业代写代考|Variance and Standard Deviation
We need a measure of the distribution or spread of data around an expected value (either $\overline{\bar{x}}$ or $\mu$ ). Variance and standard deviation provide such measures. Formulas and rationale for these measures are described in the next Procedure display. Then, examples and guided exercises show how to compute and interpret these measures.
As we will see later, the formulas for variance and standard deviation differ slightly, depending on whether we are using a sample or the entire population.
COMMENT Why is s called a sample standard deviation? First, it is computed from sample data. Then why do we use the word standard in the name? We know $s$ is a measure of deviation or risk. You should be aware that there are other statistical measures of risk that we have not yet mentioned. However, $s$ is the one that everyone uses, so it is called the “standard” (like standard time).
In statistics, the sample standard deviation and sample variance are used to describe the spread of data about the mean $\bar{x}$. The next example shows how to find these quantities by using the defining formulas. Guided Exercise 3 shows how to use the computation formulas.
As yon will discover, for “hand” calcolations, the computation formulas for s’ and $s$ are much easier to use. However, the defining formulas for $s^{2}$ and $s$ emphasize the fact that the variance and standard deviation are based on the differences between each daia value and the mean.
统计代写|AP统计作业代写代考|Sample Standard Deviation (Defining Formula)
Big Blossom Greenhouse was commissioned to develop an extra large rose for the Rose Bowl Parade. A random sample of blossoms from Hybrid A bushes yielded the following diameters (in inches) for mature peak blooms.
$$
\begin{array}{llllll}
2 & 3 & 3 & 8 & 10 & 10
\end{array}
$$
Use the defining formula to find the sample variance and standard deviation. SOLUTION: Several steps are involved in computing the variance and standard deviation. A table will be helpful (see Table $3-1$ ). Since $n=6$, we take the sum of the entries in the first column of Table $3-1$ and divide by 6 to find the mean $\bar{x}$.
$$
\bar{x}=\frac{\Sigma x}{n}=\frac{36}{6}=6.0 \text { inches }
$$
TABLE 3-1 Diameters of Rose Blossoms (in inches)
\begin{tabular}{ccr}
\hline Column I $x$ & Column II $x-\bar{x}$ & Column III $(x-x)^{2}$ \
\hline 2 & $2-6–4$ & $(-4)^{2}-16$ \
3 & $3-6–3$ & $(-3)^{2}-9$ \
3 & $3-6–3$ & $(-3)^{2}-9$ \
8 & $8-6=2$ & $(2)^{2}-4$ \
10 & $10-6=4$ & $(4)^{2}-16$ \
10 & $10-6-4$ & $(4)^{2}-16$ \
\hline$\Sigma x=36$ & & $\Sigma(x-\bar{x})^{2}-70$ \
\hline
\end{tabular}
Using this value for $\bar{x}$, we obtain Column II. Square each value in the second column to obtain Column III, and then add the values in Column III. To get the sample variance, divide the sum of Column III by $n-1$. Since $n=6, n-1=5$.
$$
x^{2}-\frac{\Sigma(x-\bar{x})^{2}}{n-1}-\frac{70}{5}-14
$$
Now obtain the sample standard deviation by taking the square root of the variance.
$$
s=\sqrt{s^{2}}=\sqrt{14}=3.74
$$
(Use a calculator to compute the square root. Because of rounding, we use the approximately equal symbol, $\approx$.)
AP统计代写
统计代写|AP统计作业代写代考|Range
一家大型面包店定期订购纸箱缅因州蓝莓。纸箱的平均重量应该是 22 盎司。对来自两家供应商的随机纸箱样品进行称重。以盎司为单位的纸箱重量为
供应商一： 1722222227 供应商二： 1719202727
(a) 计算每个供应商的纸箱重量范围。
康格̉̉̉= 大号一种̆̉G̉̉s吨 v一种̆一世你和́ – 小号米一种
供应商 I 范围=27−17=10盎司
供应商 II 系列=27−17=10盎司
(b) 计算每个供应商的纸箱平均重量。
在这两种情况下，平均值都是 22 盎司。
(c) 再看两个样本。样本具有相同的范围和平均值。它们有何不同？面包店在每个蓝莓松饼食谱中使用一盒蓝莓。重要的是，纸箱的重量要一致，这样松饼才会正确。
供应商 I 提供更多重量更接近平均值的纸箱。或者，换一种说法，供应商 I 的纸箱重量更集中在平均值附近。面包店可能会觉得供应商 I 更令人满意。
正如我们在示例 5 中看到的那样，尽管范围说明了分布中最大值和最小值之间的差异，但它并没有告诉我们其他值彼此之间或与平均值之间的差异有多大。
统计代写|AP统计作业代写代考|Variance and Standard Deviation
我们需要衡量数据围绕期望值的分布或传播（无论是X¯¯或者μ）。方差和标准差提供了这样的度量。这些措施的公式和基本原理在下一个过程显示中描述。然后，示例和指导练习展示了如何计算和解释这些度量。
正如我们稍后将看到的，方差和标准差的公式略有不同，这取决于我们使用的是样本还是整个总体。
评论 为什么将 s 称为样本标准差？首先，它是从样本数据中计算出来的。那么为什么我们在名称中使用标准这个词呢？我们知道s是偏差或风险的度量。您应该知道，还有其他我们尚未提及的风险统计措施。然而，s是大家都用的，所以叫“标准”（如标准时间）。
在统计学中，样本标准差和样本方差用来描述数据关于均值的分布X¯. 下一个示例显示如何使用定义公式找到这些数量。指导练习 3 展示了如何使用计算公式。
正如您将发现的，对于“手动”计算，s’ 和s更容易使用。然而，定义公式为s2和s强调方差和标准差是基于每个 daia 值与平均值之间的差异这一事实。
统计代写|AP统计作业代写代考|Sample Standard Deviation (Defining Formula)
Big Blossom Greenhouse 受委托为玫瑰碗游行开发一株超大的玫瑰。来自混合 A 灌木的随机花朵样本产生了以下成熟高峰开花的直径（以英寸为单位）。
23381010
使用定义公式找到样本方差和标准差。解决方案：计算方差和标准差涉及几个步骤。一张表会很有帮助（见表3−1）。自从n=6，我们取 Table 第一列中条目的总和3−1并除以 6 以找到平均值X¯.
X¯=ΣXn=366=6.0 英寸
表 3-1 玫瑰花的直径（英寸）
\begin{tabular}{ccr} \hline 第 I 列 $x$ & 第 II 列 $x-\bar{x}$ & 第 III 列 $(xx)^{2}$ \ \hline 2 & $2-6–4$ & $(-4)^{2}-16$ \ 3 & $3-6–3$ & $(-3)^{2}-9$ \ 3 & $3-6–3$ & $(-3) ^{2}-9$ \ 8 & $8-6=2$ & $(2)^{2}-4$ \ 10 & $10-6=4$ & $(4)^{2}-16$ \ 10 & $10-6-4$ & $(4)^{2}-16$ \ \hline$\Sigma x=36$ & & $\Sigma(x-\bar{x})^{2}-70 $ \ \hline \end{表格}\begin{tabular}{ccr} \hline 第 I 列 $x$ & 第 II 列 $x-\bar{x}$ & 第 III 列 $(xx)^{2}$ \ \hline 2 & $2-6–4$ & $(-4)^{2}-16$ \ 3 & $3-6–3$ & $(-3)^{2}-9$ \ 3 & $3-6–3$ & $(-3) ^{2}-9$ \ 8 & $8-6=2$ & $(2)^{2}-4$ \ 10 & $10-6=4$ & $(4)^{2}-16$ \ 10 & $10-6-4$ & $(4)^{2}-16$ \ \hline$\Sigma x=36$ & & $\Sigma(x-\bar{x})^{2}-70 $ \ \hline \end{表格}
将此值用于X¯，我们得到第二列。将第二列中的每个值平方以获得第三列，然后将第三列中的值相加。要获得样本方差，请将第 III 列的总和除以n−1. 自从n=6,n−1=5.
X2−Σ(X−X¯)2n−1−705−14
现在通过取方差的平方根来获得样本标准差。
s=s2=14=3.74
（使用计算器计算平方根。由于四舍五入，我们使用近似相等的符号，≈.)
Course Overview
AP Statistics is an introductory college-level statistics course that introduces students to the major concepts and tools for collecting, analyzing, and drawing conclusions from data. Students cultivate their understanding of statistics using technology, investigations, problem solving, and writing as they explore concepts like variation and distribution; patterns and uncertainty; and data-based predictions, decisions, and conclusions.
- AP Statistics Course OverviewThis resource provides a succinct description of the course and exam.PDF180.39 KB
- AP Statistics Course and Exam Description Walk-ThroughLearn more about the CED in this interactive walk-through.
- AP Statistics Course at a GlanceExcerpted from the AP Statistics Course and Exam Description, the Course at a Glance document outlines the topics and skills covered in the AP Statistics course, along with suggestions for sequencing.PDF585.66 KB
- AP Statistics Course and Exam DescriptionThis is the core document for this course. Unit guides clearly lay out the course content and skills and recommend sequencing and pacing for them throughout the year. The CED was updated in March 2021.PDF17.9 MB
- AP Statistics CED Errata SheetThis document details the updates made to the course and exam description (CED) in March 2021.PDF934.27 KB
- AP Statistics CED Scoring GuidelinesThis document details how each of the sample free-response questions in the course and exam description (CED) would be scored. This information is now in the online CED, but was not included in the binders teachers received in 2019.PDF245.87 KB
Course Content
Based on the Understanding by Design® (Wiggins and McTighe) model, this course framework provides a clear and detailed description of the course requirements necessary for student success. The framework specifies what students must know, be able to do, and understand, with a focus on three big ideas that encompass the principles and processes in the discipline of statistics. The framework also encourages instruction that prepares students for advanced coursework in statistics or other fields using statistical reasoning and for active, informed engagement with a world of data to be interpreted appropriately and applied wisely to make informed decisions.
The AP Statistics framework is organized into nine commonly taught units of study that provide one possible sequence for the course. As always, you have the flexibility to organize the course content as you like.
| Unit | Exam Weighting (Multiple-Choice Section) |
| Unit 1: Exploring One-Variable Data | 15%–23% |
| Unit 2: Exploring Two-Variable Data | 5%–7% |
| Unit 3: Collecting Data | 12%–15% |
| Unit 4: Probability, Random Variables, and Probability Distributions | 10%–20% |
| Unit 5: Sampling Distributions | 7%–12% |
| Unit 6: Inference for Categorical Data: Proportions | 12%–15% |
| Unit 7: Inference for Quantitative Data: Means | 10%–18% |
| Unit 8: Inference for Categorical Data: Chi-Square | 2%–5% |
| Unit 9: Inference for Quantitative Data: Slopes | 2%–5% |
Course Skills
The AP Statistics framework included in the course and exam description outlines distinct skills that students should practice throughout the year—skills that will help them learn to think and act like statisticians.
| Skill | Description | Exam Weighting (Multiple-Choice Section) |
| 1. Selecting Statistical Methods | Select methods for collecting and/or analyzing data for statistical inference. | 15%–23% |
| 2. Data Analysis | Describe patterns, trends, associations, and relationships in data. | 15%–23% |
| 3. Using Probability and Simulation | Explore random phenomena. | 30%–40% |
| 4. Statistical Argumentation | Develop an explanation or justify a conclusion using evidence from data, definitions, or statistical inference. | 25%–35% |
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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。