商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|STAT4600

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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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  • 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
商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|STAT4600

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Uncertainty vs. Risk

Uncertainty is a fact of life reflecting our lack of knowledge. It is either spatial (“I don’t know what is happening in Congress today.”) or temporal (“I don’t know what will happen to sales next year.”). In either case, the lack of knowledge is about the state of the world (SOW): what is happening in Congress and what will happen next year. Business textbooks such as Freund and Williams (1969), Spurr and Bonini (1968), and Hildebrand et al. (2005) typically discuss assigning a probability to different $S O W$ s that you could list. The purpose of these probabilities is to enable you to say something about the world before that something materializes. Somehow, and it is never explained how, you assign numeric values representing outcomes, or payoffs, to the $S O W \mathrm{~s}$. The probabilities and associated payoffs are used to calculate an expected or average payoff over all the possible $S O W$ s. Consider, for example, the rate of return on an investment (ROI) in a capital expansion project. The ROI might depend on the average annual growth of real GDP for the next 5 years. Suppose the real GDP growth is simply expressed as declining (i.e., a recession), flat ( $0 \%$ ), slow $(1 \%-2 \%)$, and robust $(>2 \%)$ with assigned probabilities of $0.05,0.20,0.50$, and $0.25$, respectively. These form a probability distribution. Let $p_i$ be the probability state $i$ is realized. Then, $\sum_{i=1}^n p_i=1.0$ for these $n=4$ possible states. I show the $S O W \mathrm{~s}$, probabilities, and $R O I$ values in Table 1.1. The expected $R O I$ is $\sum_{i=1}^4 p_i \times$ $R O I_i=2.15 \%$. This is the amount expected to be earned on average over the next 5 years.

Savage (1972, p. 9) notes that the “world” in the statement “state of the world” is defined for the problem at hand and that you should not take it literally. It is a fluid concept. He states that it is “the object about which the person is concerned.” At the same time, the “state” of the world is a full description of its conditions. Savage (1972) notes that it is “a description of the world, leaving no relevant aspects undescribed.” But he also notes that there is a true state, a “state that does in fact obtain, i.e., the true description of the world.” Unfortunately, it is unknown, and so the best we can do until it is realized or revealed to us is assign probabilities to the occurrence of each state for decision making. These are the probabilities in Table 1.1. More importantly, it is the fact that the true state is unknown, and never will be known until revealed that is the problem. No amount of information will ever completely and perfectly reveal this true state before it occurs.

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Data-Information Nexus

To an extent, discussing definitions and terminology is useful for the advancement of scientific and practical solutions for any problem. If you cannot agree on basic terms, then you are doomed at worst and hindered at best from making any progress toward a solution, a decision. You can, however, become so involved in defining terms and so overly concerned about terminology that nothing else maters. Popper too strongly, that
One should never quarrel about words, and never get involved in questions of terminology … What we are really interested in, our real problem,… are problems of theories and their truth.
Popper, a philosopher of science, was concerned about scientific problems. The same sentiment, however, holds for practical problems like the ones you face daily in your business. Despite Popper’s preeminence, you still need some perspective on the foundational units that drive the raison d’etre of BDA: data and information. ${ }^1$ If information is so important for reducing uncertainty, then a logical question to ask is: “What is information?” A subordinate, but equally important, question is:

The words information and data are used as synonyms in everyday conversations. It is not uncommon, for example, to hear a business manager claim in one instance that she has a lot of data and then say in the next instance that she has a lot of information, thus linking the two words to have the same meaning. In fact, the computer systems that manage data are referred to as Information Systems (IS) and the associated technology used in those systems is referred to as Information Technology (IT). ${ }^2$ The C-Level executive in charge of this data and $I T$ infrastructure is the Chief Information Officer $(\mathrm{CIO})$. Notice the repeated use of the word “information.”
Even though people use these two words interchangeably it does not mean they have the same meaning. It is my contention, along with others, that data and information are distinct terms that, yet, have a connection. I will simply state that data are facts, objects that are true on their face, that have to be organized and manipulated to yield insight into something previously unknown. When managed and manipulated, they become information. The organization cannot be without the manipulation and the manipulation cannot be without the organization. The IT group of your business organizes your company’s data but it does not manipulate it to be information. The information is latent, hidden inside the data and must be extracted so it can be used in a decision. I illustrate this connection Fig. 1.2. I will comment on each component in the next few sections.

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商业分析代写

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不确定性是反映我们缺乏知识的生活事实。它要么是空间的(“我不知道今天国会发生了什么。”),要么是时间的(“我不知道明年的销售会发生什么。”)。无论哪种情况,知识的缺乏都与世界状况 (SOW) 有关:国会正在发生的事情以及明年将发生的事情。Freund 和 Williams (1969)、Spurr 和 Bonini (1968) 以及 Hildebrand 等人的商业教科书。(2005) 通常讨论将概率分配给不同的小号欧在这就是你可以列出的。这些概率的目的是使您能够在某事具体化之前对世界说些什么。不知何故,从未解释过如何将代表结果或收益的数值分配给小号欧在 秒. 概率和相关的收益用于计算所有可能的预期收益或平均收益小号欧在秒。例如,考虑资本扩张项目的投资回报率 (ROI)。投资回报率可能取决于未来 5 年实际 GDP 的年均增长率。假设实际 GDP 增长简单地表示为下降(即衰退)、持平(0%), 减缓(1%−2%), 并且健壮(>2%)具有指定的概率0.05,0.20,0.50, 和0.25, 分别。这些形成了概率分布。让p一世是概率状态一世实现了。然后,∑一世=1np一世=1.0对于这些n=4可能的状态。我展示了小号欧在 秒、概率和R欧我表 1.1 中的值。预期的R欧我是∑一世=14p一世× R欧我一世=2.15%. 这是未来 5 年平均预期赚取的金额。

Savage (1972, p. 9) 指出,“世界状况”陈述中的“世界”是为手头的问题定义的,你不应该从字面上理解它。这是一个流动的概念。他说这是“这个人所关心的对象”。同时,世界的“状态”是对其状况的完整描述。Savage (1972) 指出它是“对世界的描述,没有留下任何未描述的相关方面”。但他也指出存在一种真实的状态,一种“确实获得的状态,即对世界的真实描述”。不幸的是,它是未知的,因此在它被实现或揭示给我们之前我们能做的最好的事情就是为每个状态的发生分配概率以进行决策。这些是表 1.1 中的概率。更重要的是,真实状态不明,在发现问题所在之前永远不会为人所知。在这种真实状态发生之前,再多的信息也无法完全、完美地揭示它。

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在某种程度上,讨论定义和术语有助于为任何问题提出科学和实用的解决方案。如果你们不能就基本条款达成一致,那么最坏的情况下你注定失败,最好的情况下你也无法在解决方案和决策方面取得任何进展。但是,您可能会过多地参与定义术语并过分关注术语,而忽略了其他任何事情。波普尔太强烈了,
一个人永远不应该为词语争吵,永远不要卷入术语问题……我们真正感兴趣的,我们真正的问题,……是理论及其真理的问题。
科学哲学家波普尔关注科学问题。然而,同样的观点也适用于实际问题,例如您在业务中每天面临的问题。尽管 Popper 非常出色,但您仍然需要对驱动 BDA 存在理由的基本单元有一些看法:数据和信息。1如果信息对于减少不确定性如此重要,那么一个合乎逻辑的问题是:“什么是信息?” 一个从属但同样重要的问题是:

信息和数据这两个词在日常对话中用作同义词。例如,经常听到一位业务经理在一个实例中声称她有很多数据,然后在下一个实例中又说她有很多信息,从而将两个词联系起来具有相同的含义。事实上,管理数据的计算机系统被称为信息系统 (IS),这些系统中使用的相关技术被称为信息技术 (IT)。2负责此数据的 C 级主管和我吨基础设施是首席信息官(C我欧). 请注意“信息”一词的重复使用。
尽管人们可以互换使用这两个词,但这并不意味着它们具有相同的含义。我和其他人的观点是,数据和信息是不同的术语,但它们之间存在联系。我将简单地说明数据是事实,是表面上真实的对象,必须对其进行组织和操作以深入了解以前未知的事物。当被管理和操纵时,它们就变成了信息。组织不能没有操纵,操纵也不能没有组织。您企业的 IT 团队组织您公司的数据,但不会将其处理为信息。信息是潜在的,隐藏在数据中,必须提取出来才能用于决策。我在图 1.2 中说明了这种连接。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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