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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。
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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|Sampling
It is imperative that we follow proper data collection methods when gathering data. Statistical inference is the process by which we draw conclusions about an entire population based on sample data. Whether we are designing an experiment or sampling part of a population, it’s critical that we understand how to correctly gather the data we use. Improper data collection leads to incorrect assumptions and predictions about the population of interest. If you learn nothing else about statistics, I hope you learn to be skeptical about how data is collected and to interpret the data correctly. Properly collected data can be extremely useful in many aspects of everyday life. Inference based on data that was poorly collected or obtained can be misleading and lead us to incorrect conclusions about the population.
- You will encounter certain types of sampling in AP Statistics. As always, it’s important that you fully understand all the concepts discussed in this chapter. We begin with some basic definitions.
- A population is all the individuals in a particular group of interest. We might be interested in how the student body of our high school views a new policy about cell phone usage in school. The population of interest is all students in the school. We might take a poll of some students at lunch or during English class on a particular day. The students we poll are considered a sample of the entire population. If we sample the entire student body, we are actually conducting a census. A census consists of all individuals in the entire population. The U.S. Census attempts to count every resident in the United States and is required by the Constitution every ten years. The data collected by the U.S. Census
will help determine the number of seats each state has in the House of Representatives. There has even been some political debate on whether or not the U.S. should spend money trying to count everyone when information could be gained by using appropriate sampling techniques.
- A sampling frame is a list of individuals from the entire population from which the sample is drawn.
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Designing Experiments
- Now that we’ve discussed some different types of sampling, it’s time to turn our attention to experimental design. It’s important to understand both observational studies and experiments and the difference between them. In an observational study, we are observing individuals. We are studying some variable about the individuals but not imposing any treatment on them. We are simply studying what is already happening. In an experiment, we are actually imposing a treatment on the individuals and studying some variable associated with that treatment. The treatment is what is applied to the subjects or experimental units. We use the term “subjects” if the experimental units are humans. The treatments may have one or more factors, and each factor may have one or more levels.
- Example 1: Consider an experiment where we want to test the effects of a new laundry detergent. We might consider two factors: water temperature and laundry detergent. The first factor, temperature, might have three levels: cold, warm, and hot water. The second factor, detergent, might have two levels: new detergent and old detergent. We can combine these to form six treatments as listed in Figure 4.1.
- It’s important to note that we cannot prove or even imply a cause-andeffect relationship with an observational study. We can, however, prove a cause-and-effect relationship with an experiment. In an experiment, we observe the relationship between the explanatory and response variables and try to determine if a cause-and-effect relationship really does exist.
- The first type of experiment that we will discuss is a completely randomized experiment. In a completely randomized experiment, subjects or experimental units are randomly assigned to a treatment group. Completely randomized experiments can be used to compare any number of treatments. Groups of equal size should be used, if possible.
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Simulation
- Simulation can be used in statistics to model random or chance behavior. In much the same way an airplane simulator models how an actual aircraft flies, simulation can be used to help us predict the probability of some real-life occurrences. For our purposes in AP Statistics, we’ll try to keep it simple. If you are asked to set up a simulation in class or even on an exam, keep it simple. Use things like the table of random digits, a coin, a die, or a deck of cards to model the behavior of the random phenomenon.
- Let’s set up an example: As I was walking out of the grocery store a few years ago, my two children, Cassidy and Nolan (ages 5 and 7 at the time), noticed a lottery machine that sold “scratch-offs” near the exit of the store. Despite explaining to them how the “scratch-offs” worked and that the probability of winning was, well … not so good, they persuaded me to partake in the purchase of three $\$ 1$ “scratch-offs.” Being an AP Stats teacher and all, I knew I had a golden opportunity to teach them a lesson in probability and a “lesson” that gambling was “risky business.”Sure, we might win a buck or two, but chances were pretty good that we’d lose, and even if we did win, the kids would hopefully lose interest since we would most likely just be getting our money back. Once we were in the car, the lesson began. “Hmmm …”Odds are 1:4,”I told them. That means that on average, you win about one time for every five times you play. I carefully explained that the chances of winning were not very good and that if we won, chances were pretty good that we would not win a lot. Two “scratch-offs” later … two winners, $\$ 1$ each. Hmmm,… Not exactly what I had planned, but at least I had my \$2 back. “Can we buy some more?” they quickly asked. I told them that the next time we stopped for gas, we could buy two more “scratch-offs” but that was it. Surely they’d learn their lesson this time. Two weeks later, we purchased two more $\$ 1$ “scratch-offs.” Since I was in a hurry, I handed each of them a coin and a “scratch-off” and away we drove. Unfortunately for Nolan, his $\$ 1$ “scratch off” resulted in a loss. I felt a little bad about his losing, but in the long run it would probably be best. Moments later, Cassidy yells out, “I won a hundred dollars!” Sure, I thought. She’s probably just joking. “Let me see that!” I quickly pulled over at the next opportunity to realize that she had indeed won $\$ 100$ ! Again, not exactly what I’d planned, but hey … it was $\$ 100$ ! What are the chances of winning on three out of four “scratch-offs?” Let’s set up a simulation to try to answer the question.
AP统计代写
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Sampling
在收集数据时，我们必须遵循适当的数据收集方法。统计推断是我们根据样本数据得出关于整个人口结论的过程。无论我们是在设计实验还是对人口的一部分进行抽样，了解如何正确收集我们使用的数据都至关重要。不正确的数据收集会导致对感兴趣人群的错误假设和预测。如果您对统计一无所知，我希望您学会对如何收集数据持怀疑态度并正确解释数据。正确收集的数据在日常生活的许多方面都非常有用。基于收集或获得不充分的数据的推断可能会产生误导，并导致我们对人口做出错误的结论。
- 您将在 AP 统计中遇到某些类型的抽样。与往常一样，充分理解本章讨论的所有概念很重要。我们从一些基本定义开始。
- 人口是特定兴趣组中的所有个人。我们可能对我们高中的学生团体如何看待关于学校手机使用的新政策感兴趣。感兴趣的人群是学校的所有学生。我们可能会在某一天的午餐时间或英语课上对一些学生进行民意调查。我们调查的学生被认为是整个人口的样本。如果我们对整个学生群体进行抽样，我们实际上是在进行人口普查。人口普查由整个人口中的所有个人组成。美国人口普查试图统计美国的每一位居民，宪法要求每十年进行一次。美国人口普查收集的数据
将有助于确定每个州在众议院的席位数量。甚至在可以通过适当的抽样技术获得信息的情况下，美国是否应该花钱尝试计算每个人的数量，甚至存在一些政治辩论。
- 抽样框架是从整个人口中抽取样本的个人列表。
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Designing Experiments
- 现在我们已经讨论了一些不同类型的抽样，是时候将注意力转向实验设计了。了解观察性研究和实验以及它们之间的区别非常重要。在一项观察性研究中，我们正在观察个体。我们正在研究有关个人的一些变量，但没有对他们施加任何治疗。我们只是在研究已经发生的事情。在一个实验中，我们实际上是在对个体施加治疗并研究与该治疗相关的一些变量。处理是应用于受试者或实验单元的处理。如果实验单位是人类，我们使用术语“受试者”。处理可以具有一个或多个因素，并且每个因素可以具有一个或多个水平。
- 示例 1：考虑一个我们想要测试新洗衣粉效果的实验。我们可能会考虑两个因素：水温和洗衣粉。第一个因素，温度，可能有三个级别：冷水、温水和热水。第二个因素，洗涤剂，可能有两个层次：新洗涤剂和旧洗涤剂。我们可以将这些组合起来形成图 4.1 中列出的六种处理方法。
- 需要注意的是，我们无法通过观察性研究证明甚至暗示因果关系。然而，我们可以通过实验证明因果关系。在实验中，我们观察解释变量和响应变量之间的关系，并尝试确定因果关系是否确实存在。
- 我们将讨论的第一种实验是完全随机的实验。在完全随机的实验中，受试者或实验单元被随机分配到一个治疗组。完全随机的实验可用于比较任意数量的治疗。如果可能，应使用大小相等的组。
统计代写|AP统计辅导AP统计答疑|Simulation
- 模拟可用于统计数据来模拟随机或偶然行为。与飞机模拟器模拟实际飞机如何飞行的方式大致相同，模拟可用于帮助我们预测某些现实生活中发生的概率。出于我们在 AP 统计中的目的，我们将尽量保持简单。如果您被要求在课堂甚至考试中设置模拟，请保持简单。使用随机数字表、硬币、骰子或一副牌来模拟随机现象的行为。
- 让我们举个例子：几年前，当我走出杂货店时，我的两个孩子，卡西迪和诺兰（当时分别为 5 岁和 7 岁），注意到附近有一台售卖“刮刮乐”的彩票机。商店的出口。尽管向他们解释了“刮刮乐”是如何运作的，并且获胜的可能性是，嗯……不太好，但他们还是说服我参加了购买三个$1“刮擦。” 作为一名 AP Stats 老师，我知道我有一个千载难逢的机会来教他们概率论和赌博是“风险业务”的“教训”。当然，我们可能会赢一两块钱，但机会非常好我们会输，即使我们赢了，孩子们也可能会失去兴趣，因为我们很可能只是拿回我们的钱。一上车，上课就开始了。“嗯……”赔率是 1:4，”我告诉他们。这意味着平均而言，您每玩五次就会赢一次。我仔细解释说，获胜的机会不是很好，如果我们赢了，我们赢不了很多的机会。两次“刮擦”之后……两个获胜者，$1每个。嗯，……不完全是我的计划，但至少我拿回了 2美元。“我们可以再买一些吗？” 他们连忙问道。我告诉他们，下次我们停下来加油时，我们可以再买两个“刮擦”，但仅此而已。这次他们肯定会吸取教训的。两周后，我们又购买了两个$1“刮擦。” 由于我很着急，我递给他们每个人一枚硬币和一个“刮擦”，然后我们开车离开了。对诺兰来说不幸的是，他的$1“刮掉”导致亏损。我对他的失败感到有些难过，但从长远来看，这可能是最好的。片刻之后，卡西迪喊道：“我赢了一百美元！” 当然，我想。她大概只是在开玩笑吧。“让我看看！” 我很快抓住下一个机会停下来，意识到她确实赢了$100！再一次，不完全是我的计划，但是嘿……它是$100！在四分之三的“刮刮乐”中获胜的机会有多大？让我们建立一个模拟来尝试回答这个问题。
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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。