标签: AP统计辅导

统计代写|AP统计作业代写代考|Probability Theory

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Probability Theory

统计代写|AP统计作业代写代考|How Often Do Lie Detectors Lie?

James Burke is an educator who is known for his interesting science-related radio and television shows aired by the British Broadcasting Corporation. His book Chances: Risk and Odds in Everyday Life (Virginia Books, London) contains a great wealth of fascinating information about probabilities. The following quote is from Professor Burke’s book:
If I take a polygraph test and lie, what is the risk I will be detected? According to some studies, there’s about a 72 percent chance you will be caught by the machine.

What is the risk that if I take a polygraph test it will incorrectly say that $I$ lied? At least 1 in 15 will be thus falsely accused.
Both of these statements contain conditional probabilities, which we will study in Section 4.2. Information from that section will enable us to answer the following:
Suppose a person answers $10 \%$ of a long battery of questions with lies. Assume that the remaining $90 \%$ of the questions are answered truthfully.

  1. Estimate the percentage of answers the polygraph will wrongly indicate as lies.
  2. Estimate the percentage of answers the polygraph will correctly indicate as lies.

If the polygraph indicated that $30 \%$ of the questions were answered as lies, what would you estimate for the actual percentage of questions the person answered as lies? (See Problems 27 and 28 in Section 4.2.)

统计代写|AP统计作业代写代考|Probability Assignment

Consider each of the following events, and determine how the probability is assigned.
(a) A sports announcer claims that Sheila has a $90 \%$ chance of breaking the world record in the 100-yard dash.
SOLUTION: It is likely the sports announcer used intuition based on Sheila’s past performance.
Section 4.1 What is Probability? 145
(b) Henry figures that if he guesses on a true-false question, the probability of getting it right is $0.50$.
sOLUTION: In this case there are two possible outcomes: Henry’s answer is either correct or incorrect. Since Henry is guessing, we assume the outcomes are equally likely. There are $n=2$ equally likely outcomes, and only one is correct. By formula (2),
$$
P(\text { correct answer })=\frac{\text { Number of favorable outcomes }}{\text { Total number of outcomes }}=\frac{1}{2}=0.50
$$
(c) The Right to Health lobby claims that the probability of getting an erroneous medical laboratory report is $0.40$, based on a random sample of 200 laboratory reports, of which 80 were erroneous.
soLUTION: Formula (1) for relative frequency gives the probability, with sample size $n=200$ and number of errors $f=80$.
$$
P(\text { error })=\text { relative frequency }=\frac{f}{n}=\frac{80}{200}=0.40
$$

统计代写|AP统计作业代写代考|Using a Sample Space

Human eye color is controlled by a single pair of genes (one from the father and one from the mother) called a genotype. Brown eye color, $\mathrm{B}$, is dominant over blue eye color, $\ell$. Therefore, in the genotype $\mathrm{B} \ell$, consisting of one brown gene $\mathrm{B}$ and one blue gene $\ell$, the brown gene dominates. A person with a $\mathrm{B} \ell$ genotype has brown eyes.
If both parents have brown eyes and have genotype $\mathrm{B} \ell$, what is the probability that their child will have blue eyes? What is the probability the child will have brown eyes?

SOLUTION: To answer these questions, we need to look at the sample space of all possible eye-color genotypes for the child. They are given in Table 4-1.
TABLE 4-1 Eye Color Genotypes for Child
\begin{tabular}{lll}
\hline & \multicolumn{2}{c}{ Mother } \
\cline { 2 – 3 } Father & B & $\ell$ \
\hline B & BB & $B \ell$ \
$\ell$ & $\ell B$ & $\ell \ell$ \
\hline
\end{tabular}
According to genetics theory, the four possible genotypes for the child are equally likely. Therefore, we can use Formula (2) to compute probabilities. Blue eyes can occur only with the $\ell \ell$ genotype, so there is only one outcome favorable to blue eyes. By formula (2),
$$
P(\text { blue eyes })=\frac{\text { Number of favorable outcomes }}{\text { Total number of outcomes }}=\frac{1}{4}
$$
Brown eyes occur with the three remaining genotypes: $B B, B \ell$, and $\ell B$. By formula (2),
$$
P(\text { brown eyes })=\frac{\text { Number of favorable outcomes }}{\text { Total number of outcomes }}=\frac{3}{4}
$$

There is another important point about probability assignments of simple events.
The sum of the probabilities of all simple events in a sample space must equal $1 .$
We can use this fact to determine the probability that an event will not occur. For instance, if you think the probability is $0.65$ that you will win a tennis match, you assume the probability is $0.35$ that your opponent will win.

The complement of an event $A$ is the event that $A$ does not occur. We use the notation $A^{c}$ to designate the complement of event $A$. Figure 41 shows the event $A$ and its complement $A^{c}$. In the literature, the symbols $A^{\circ}$ and $\bar{A}$ are also used to designate the complement of event $A$

Noticéc that the two distinet events $A$ ând $A^{2}$ make up the entire samplec spăce. Therefore, the sum of their probabilities is 1 .
The complement of event $A$ is the event that $A$ does not occur. $A^{c}$ designates the complement of event $A$. Furthermore,

  1. $P(A)+P\left(A^{c}\right)=1$
  2. $P($ event $A$ does not occur $)=P\left(A^{c}\right)=1-P(A)$
统计代写|AP统计作业代写代考|Probability Theory

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|How Often Do Lie Detectors Lie?

詹姆斯·伯克 (James Burke) 是一位教育家,以英国广播公司播出的有趣的与科学相关的广播和电视节目而闻名。他的书《机会:日常生活中的风险和赔率》(弗吉尼亚图书,伦敦)包含大量关于概率的有趣信息。以下引用来自伯克教授的书:
如果我进行测谎测试并撒谎,我将被检测到的风险是什么?根据一些研究,你被机器抓住的几率约为 72%。

如果我进行测谎测试,它会错误地说出有什么风险?一世撒谎?因此,至少每 15 人中就有 1 人会被诬告。
这两个陈述都包含条件概率,我们将在 4.2 节中研究。该部分的信息将使我们能够回答以下问题:
假设有人回答10%一长串带有谎言的问题。假设剩余90%的问题得到如实回答。

  1. 估计测谎仪将错误地指示为谎言的答案的百分比。
  2. 估计测谎仪将正确指示为谎言的答案百分比。

如果测谎仪表明30%的问题被回答为谎言,你会估计这个人回答为谎言的问题的实际百分比是多少?(见第 4.2 节中的问题 27 和 28。)

统计代写|AP统计作业代写代考|Probability Assignment

考虑以下每个事件,并确定如何分配概率。
(a) 一位体育播音员声称希拉有一个90%打破100码短跑世界纪录的机会。
解决方案:很可能体育播音员根据希拉过去的表现使用了直觉。
4.1 什么是概率?145
(b) 亨利计算出,如果他猜测一个真假问题,猜对的概率是0.50.
解决方案:在这种情况下,有两种可能的结果:亨利的答案是正确的或不正确的。由于亨利在猜测,我们假设结果的可能性相同。有n=2同样可能的结果,只有一个是正确的。由式(2),
磷( 正确答案 )= 有利结果的数量  结果总数 =12=0.50
(c) 健康权游说团体声称,获得错误医学实验室报告的可能性是0.40,基于 200 份实验室报告的随机样本,其中 80 份是错误的。
解决方案:相对频率的公式(1)给出概率,样本大小n=200和错误数量F=80.
磷( 错误 )= 相对频率 =Fn=80200=0.40

统计代写|AP统计作业代写代考|Using a Sample Space

人眼的颜色由一对称为基因型的基因(一个来自父亲,一个来自母亲)控制。棕色的眼睛颜色,乙,比蓝眼睛颜色占主导地位,ℓ. 因此,在基因型乙ℓ, 由一个棕色基因组成乙和一个蓝色基因ℓ,棕色基因占主导地位。一个人乙ℓ基因型有棕色的眼睛。
如果父母双方都有棕色的眼睛并且有基因型乙ℓ,他们的孩子有蓝眼睛的概率是多少?孩子有棕色眼睛的概率是多少?

解决方案:要回答这些问题,我们需要查看孩子所有可能的眼睛颜色基因型的样本空间。它们在表 4-1 中给出。
表 4-1 儿童眼睛颜色基因型
\begin{tabular}{lll} \hline & \multicolumn{2}{c}{ Mother } \ \cline { 2 – 3 } 父亲 & B & $\ell$ \ \hline B & BB & $B \ell$ \ $\ell$ & $\ell B$ & $\ell \ell$ \ \hline \end{表格}\begin{tabular}{lll} \hline & \multicolumn{2}{c}{ Mother } \ \cline { 2 – 3 } 父亲 & B & $\ell$ \ \hline B & BB & $B \ell$ \ $\ell$ & $\ell B$ & $\ell \ell$ \ \hline \end{表格}
根据遗传学理论,孩子的四种可能基因型的可能性相同。因此,我们可以使用公式(2)来计算概率。蓝眼睛只能发生在ℓℓ基因型,所以只有一种结果有利于蓝眼睛。由式(2),
磷( 蓝眼睛 )= 有利结果的数量  结果总数 =14
剩下的三种基因型出现棕色眼睛:乙乙,乙ℓ, 和ℓ乙. 由式(2),
磷( 棕色的眼睛 )= 有利结果的数量  结果总数 =34

关于简单事件的概率分配还有一个重要的点。
样本空间中所有简单事件的概率之和必须等于1.
我们可以使用这个事实来确定事件不会发生的概率。例如,如果你认为概率是0.65你会赢得一场网球比赛,你假设概率是0.35你的对手会赢。

事件的补充一种是事件一种不会发生。我们使用符号一种C指定事件的补充一种. 图 41 显示了事件一种及其补语一种C. 在文学作品中,符号一种∘和一种¯也用于指定事件的补充一种

注意这两个不同的事件一种母鸡一种2组成整个采样空间。因此,它们的概率之和为 1 。
事件的补充一种是事件一种不会发生。一种C指定事件的补充一种. 此外,

  1. 磷(一种)+磷(一种C)=1
  2. 磷(事件一种不发生)=磷(一种C)=1−磷(一种)
统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Percentiles and Box-and-Whisker Plots

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Percentiles and Box-and-Whisker Plots

统计代写|AP统计作业代写代考|Quartiles

In a hurry? On the run? Hungry as well? How about an ice cream bar as a snack? Ice cream bars are popular among all age groups. Consumer Reports did a study of ice cream bars. Twenty-seven bars with taste ratings of at least “fair” were listed, and cost per bar was included in the report. Just how much does an ice cream bar cost? The inflation adjusted data, expressed in dollars, appear in Table 3-4. As you can see, the cost varies quite a bit, partly because the bars are not of uniform size.
\begin{tabular}{llllll}
TABLE 3-4 & \multicolumn{4}{l}{ Cost of Ice Cream Bars (in dollars) } \
\hline $1.29$ & $1.37$ & $1.30$ & $0.80$ & $0.67$ & $1.333$ \
$1.27$ & $0.93$ & $0.63$ & $0.80$ & $0.27$ & $1.38$ \
$1.53$ & $0.55$ & $0.80$ & $0.70$ & $0.36$ & $0.65$ \
$0.50$ & $0.48$ & $0.46$ & & & \
\hline
\end{tabular}
(a) Find the quartiles.
SOLUTION: We first order the data from smallest to largest. Table $3-5$ shows the data in order. Next, we find the median. Since the number of data values is 27 , there are an odd number of data, and the median is simply the center or 14th value. The value is shown boxed in Table 3-5.
$$
\text { Median }=Q_{2}=0.80
$$
There are 13 values below the median position, and $Q_{1}$ is the median of these values. It is the middle or seventh value and is shaded in Table 3-5.
First quartile $=Q_{1}=0.63$
There are also 13 values above the median position. The median of these is the seventh value from the right end. This value is also shaded in Table 3-5.
Third quartile $=Q_{3}=1.30$
(b) Find the interquartile range.
SOLUTION:
$$
\begin{aligned}
I Q R &-Q_{1}-Q_{1} \
&=1.30-0.63 \
&=0.67
\end{aligned}
$$
This means that the middle half of the data has a cost spread of $67 \notin$.

统计代写|AP统计作业代写代考|Box-and-Whisker Plot

Using the data from Guided Exercise 7, make a box-and-whisker plot showing the calories in vanilla-flavored ice cream bars. Use the plot to make observations about thẻ distribütion of callơries.s.
(a) In Guided Exercise 7, we ordered the data (see Table 3-7) and found the values of the median, $Q_{1}$, and $Q_{3}$. From this previous work we have the following five-number summary:
$$
\text { low value }=111 ; Q_{1}=182 ; \text { median }=221.5 ; Q_{3}=319 ; \text { high value }=439
$$
(b) We select an appropriate vertical seale and make the plot (Figure 3-7).
(c) Interpretation A quick glance at the box-and-whisker plot reveals the following:
(i) The box tells us where the middle half of the data lies, so we see that half of the ice cream bars have between 182 and 319 calories, with an interquartile range of 137 calories.
(ii) The median is slightly closer to the lower part of the box. This means that the lower calorie counts are more concentrated. The calorie counts above the median are more spread out, indicating that the distribution is slightly skewed toward the higher values.
(iii) The upper whisker is longer than the lower, which again emphasizes skewness toward the higher values.

COMMENT In exploratory data analysis, hinges rather than quartiles are used to create the hox Hinges are computed in a manner similar to the method used to compute quartiles. However, in the case of an odd number of data values, include the median itself in both the lower and upper halves of the data (see Applications, Basics. and Computing of Exploratory Data Analysis by Paul Velleman and David Hóaglin, Duxburry Presss). This has thé effect of shrinking thé box and moving thé ends of the box slightly toward the median. For an even number of data, the quartiles as we computed them equal the hinges.

统计代写|AP统计作业代写代考|Writing Projects

Discuss êach of thẻ folllowing topiçs in classs ôr reviê thẻ tōpics òn your own. Thèn write a brief but complete essay in which you summarize the main points. Please include formulas and graphs as appropriate.

  1. An average is an attempt to summarize a collection of data into just one number. Discuss how the mean, median, and mode all represent averages in this context. Also discuss the differences among these averages. Why is the mean a balance point? Why is the median a midway point? Why is the mode the most common data point? List three areas of daily life in which you think the mean, median, or mode would be the best choice to describe an “average.”
  2. Why do we need to study the variation of a collection of data? Why isn’t the average by itself adequate? We have studied three ways to measure variation. The range, the standard deviation, and, to a large extent, a box-and-whisker plot all indicate the variation within a data collection. Discuss similarities and differences among these ways to measure data variation. Why would it seem reasonable to pair the median with a box-and-whisker plot and to pair the mean with the standard deviation? What are the advantages and disadvantages of each method of describing data spread? Comment on statements such as the following: (a) The range is easy to compute, but it doesn’t give much informa$\mathrm{~ t i o n ̃ ; ~ ( b ) ~ a ̉ l t h o ̄ u g h ~ t h e ́ ~ s t a n ̃ a ̆ r u ̀ ~ đ e v i a ̀ t i o ̄ n ~ i s ~ m o}$ has some significant applications; (c) the box-and-whisker plot is fairly easy to consinuct, and it gives a lot of information at a glance
  3. Why is the coefficient of variation important? What do we mean when we say that the coefficient of variation has no units? What advantage can there be in having no units? Why is relative size important?

Consider robin eggs; the mean weight of a collection of robin eggs is $0.72$ ounce and the standard deviation is $0.12$ ounce. Now consider elephants; the mean weight of elephants in the $z 00$ is $6.42$ tons, with a standard deviation $1.07$ tons. The units of measurement are different and there is a great deal of difference between the weight of an elephant and that of a robin’s egg. Yet the coefficient of variation is about the same for both. Comment on this from the viewpoint of the size of the standard deviation relative to that of the mean.

  1. What is Chebyshev’s theorem? Suppose you have a friend who knows very little about statistics. Write a paragraph or two in which you describe Chebyshev’s theorem for your friend. Keep the discussion as simple as possible, but be sure to get the main ideas across to your friend. Suppose he or she asks, “What is this stuff good for?” and suppose you respond (a little sarcastically) that Chebyshev’s theorem applies to everything from butterflies to the orbits of the planets! Would you be correct? Explain.
统计代写|AP统计作业代写代考|Percentiles and Box-and-Whisker Plots

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Quartiles

匆忙?在运行?也饿了?冰淇淋棒作为零食怎么样?冰淇淋棒在各个年龄段都很受欢迎。消费者报告对冰淇淋棒进行了研究。列出了 27 条口味评级至少为“一般”的酒吧,报告中包括了每条酒吧的成本。冰淇淋棒的价格是多少?以美元表示的通货膨胀调整数据见表 3-4。如您所见,成本差异很大,部分原因是条形尺寸不统一。
\begin{tabular}{llllll} 表 3-4 & \multicolumn{4}{l}{ 冰淇淋棒成本(美元)} \ \hline $1.29$ & $1.37$ & $1.30$ & $0.80$ & $0.67$ & $1.333$ \ $1.27$ & $0.93$ & $0.63$ & $0.80$ & $0.27$ & $1.38$ \ $1.53$ & $0.55$ & $0.80$ & $0.70$ & $0.36$ & $0.65$ \ $0.50$ & $0.48$ & $0.46$ & & & \ \hline \end{表格}\begin{tabular}{llllll} 表 3-4 & \multicolumn{4}{l}{ 冰淇淋棒成本(美元)} \ \hline $1.29$ & $1.37$ & $1.30$ & $0.80$ & $0.67$ & $1.333$ \ $1.27$ & $0.93$ & $0.63$ & $0.80$ & $0.27$ & $1.38$ \ $1.53$ & $0.55$ & $0.80$ & $0.70$ & $0.36$ & $0.65$ \ $0.50$ & $0.48$ & $0.46$ & & & \ \hline \end{表格}
(a) 找出四分位数。
解决方案:我们首先将数据从小到大排序。桌子3−5按顺序显示数据。接下来,我们找到中位数。由于数据值的数量为 27 ,因此存在奇数个数据,中位数只是中心值或第 14 个值。该值显示在表 3-5 中。
 中位数 =问2=0.80
中间位置以下有 13 个值,并且问1是这些值的中位数。它是中间值或第七值,在表 3-5 中用阴影表示。
第一个四分位数=问1=0.63
中间位置上方也有 13 个值。这些的中位数是从右端算起的第七个值。该值也在表 3-5 中用阴影表示。
第三四分位数=问3=1.30
(b) 求四分位距。
解决方案:
一世问R−问1−问1 =1.30−0.63 =0.67
这意味着数据的中间一半的成本分布为67∉.

统计代写|AP统计作业代写代考|Box-and-Whisker Plot

使用指导练习 7 中的数据,制作一个盒须图,显示香草味冰淇淋棒中的卡路里。使用该图对 callơries.s 的分布进行观察。
(a) 在指导练习 7 中,我们对数据进行了排序(见表 3-7)并找到了中位数的值,问1, 和问3. 从之前的工作中,我们得到以下五个数字的总结:
 低价值 =111;问1=182; 中位数 =221.5;问3=319; 高价值 =439
(b) 我们选择一个合适的垂直密封并绘制图(图 3-7)。
(c) 解释 快速浏览一下盒须图会发现以下内容:
(i) 盒子告诉我们数据的中间部分在哪里,所以我们看到一半的冰淇淋棒在 182 和 319 之间卡路里,四分位数范围为 137 卡路里。
(ii) 中位数稍微靠近盒子的下部。这意味着较低的卡路里计数更集中。高于中位数的卡路里计数更加分散,表明分布略微偏向较高的值。
(iii) 上晶须比下晶须长,这再次强调了向较高值的偏斜。

评论 在探索性数据分析中,使用铰链而不是四分位数来创建 hox 铰链的计算方式类似于用于计算四分位数的方法。但是,在数据值为奇数的情况下,将中值本身包括在数据的下半部分和上半部分(参见应用程序、基础知识和探索性数据分析的计算,Paul Velleman 和 David Hóaglin,Duxburry Presss)。这具有缩小盒子并将盒子的末端稍微移向中间的效果。对于偶数个数据,我们计算它们的四分位数等于铰链。

统计代写|AP统计作业代写代考|Writing Projects

在课堂上讨论以下主题中的每个主题,或在您自己的主题中讨论主题。然后写一篇简短而完整的文章,总结要点。请酌情包括公式和图表。

  1. 平均值是将一组数据汇总为一个数字的尝试。讨论在这种情况下,均值、中位数和众数如何代表平均值。还要讨论这些平均值之间的差异。为什么均值是平衡点?为什么中位数是中间点?为什么众数是最常见的数据点?列出日常生活的三个领域,您认为平均值、中位数或众数是描述“平均值”的最佳选择。
  2. 为什么我们需要研究一组数据的变化?为什么平均值本身不够?我们研究了三种测量变异的方法。范围、标准差以及在很大程度上的盒须图都表明了数据集合中的变化。讨论这些测量数据变化的方法之间的异同。为什么将中位数与盒须图配对并将均值与标准差配对似乎是合理的?描述数据传播的每种方法的优缺点是什么?评论以下陈述: (a) 范围很容易计算,但没有提供太多信息̉đ 吨一世这ñ; (b) 一种̉一世吨H这̄你GH 吨H和́ s吨一种ñ一种̆r你̀ D和v一世一种̀吨一世这̄n 一世s 米这有一些重要的应用;(c) 盒须图相当容易连接,并且一目了然地提供了很多信息
  3. 为什么变异系数很重要?当我们说变异系数没有单位时,我们的意思是什么?没有单位有什么好处?为什么相对大小很重要?

考虑知更鸟蛋;一组知更鸟蛋的平均重量是0.72盎司,标准差为0.12盎司。现在考虑大象;大象的平均体重和00是6.42吨,有标准偏差1.07吨。计量单位不同,大象的重量和知更鸟蛋的重量有很大的不同。然而,两者的变异系数大致相同。从相对于平均值的标准偏差大小的角度对此进行评论。

  1. 什么是切比雪夫定理?假设你有一个对统计知之甚少的朋友。写一两段,为你的朋友描述切比雪夫定理。让讨论尽可能简单,但一定要把主要想法传达给你的朋友。假设他或她问:“这东西有什么用?” 并假设您(有点讽刺地)回应切比雪夫定理适用于从蝴蝶到行星轨道的所有事物!你会是正确的吗?解释。
统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Measures of Variation

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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
Measures of Variability — Range, Variance, Std. Deviation, Coefficient of  Variation | by Jayesh Rao | The Startup | Medium
统计代写|AP统计作业代写代考|Measures of Variation

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, $\approx$.)

统计代写|AP统计作业代写代考|Measures of Variation

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,≈.)

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Mode, Median, and Mean

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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
Relation Between Mean Median and Mode With Solved Example Questions
统计代写|AP统计作业代写代考|Mode, Median, and Mean

统计代写|AP统计作业代写代考|Mode

Count the letters in each word of this sentence and give the mode. The numbers of letters in the words of the sentence are
$\begin{array}{llllllllllllll}5 & 3 & 7 & 2 & 4 & 4 & 2 & 4 & 8 & 3 & 4 & 3 & 4\end{array}$
Section 3.1 Measures of Central Tendency: Mode, Median, and Mean 91
Scanning the data, we see that 4 is the mode because more words have 4 letters than any other number. For larger data sets, it is useful to order-or sort-the data before scanning them for the mode.

Not every data set has a mode. For example, if Professor Fair gives equal numbers of As, Bs, Cs, Ds, and Fs, then there is no modal grade. In addition, the mode is not very stable. Changing just one number in a data set can change the mode dramatically. However, the mode is a useful average when we want to know the most frequently occurring data value, such as the most frequently requested shoe size.
Another average that is useful is the median, or central value, of an ordered distribution. When you are given the median, you know there are an equal number of data values in the ordered distribution that are above it and below it.

统计代写|AP统计作业代写代考|Median

What do barbecue-flavored potato chips cost? According to Consumer Reports, Vol. 66, No. 5 , the prices per ounce in cents of the rated chips are
$$
\begin{array}{llllll}
19 & 19 & 27 & 28 & 18 & 35
\end{array}
$$
(a) To find the median, we first order the data, and then note that there are an even number of entries. So the median is constructed using the two middle values.

Yes, since the median price of the chips is 19 cents per small serving. This budget for chips assumes that there is plenty of other food!

The median uses the position rather than the specific value of each data entry. If the extreme values of a data set change, the median usually does not change. This is why the median is often used as the average for house prices. If one mansion costing several million dollars sells in a community of much-lower-priced homes, the median selling price for houses in the community would be affected very little, if at all.

Note: For small ordered data sets, we can easily scan the set to find the location of the median. However, for large ordered data sets of size $n$, it is convenient to have a formula to find the middle of the data set.
For an ordered data set of size $n$,
Position of the middle value $=\frac{n+1}{2}$
For instance, if $n=99$ then the middle value is the $(99+1) / 2$ or 50 th data value in the ordered data. If $n=100$, then $(100+1) / 2=50.5$ tells us that the two middle values are in the 50 th and 51 st positions.
Section 3.1 Measures of Central Tendency: Mode, Median, and Mean
An average that uses the exact value of each entry is the mean (sometimes called the arithmetic mean). To compute the mean, we add the values of all the entries and then divide by the number of entries.

统计代写|AP统计作业代写代考|Mean

To graduate, Linda needs at least a $B$ in biology. She did not do very well on her first three tests; however, she did well on the last four. Here are her scores:
$\begin{array}{lllllll}58 & 67 & 60 & 84 & 93 & 98 & 100\end{array}$
Compute the mean and determine if Linda’s grade will be a B ( 80 to 89 average) or a $C$ (70 to 79 average).
SOLUTION:
$$
\text { Mean }=\frac{\text { Sum of scores }}{\text { Number of scores }}=\frac{58+67+60+84+93+98+100}{7}
$$
$$
=\frac{560}{7}=80
$$
Since the average is 80 , Linda will get the needed B.
COMMENT When we compute the mean, we sum the given data. There is a convenient notation to indicate the sum. Let $x$ represent any value in the data set. Then the notation
$\Sigma x$ (read “the sum of all given $x$ values”)
means that we are to sum all the data values. In other words, we are to sum all the entries in the distribution. The summation symbol $\Sigma$ means sum the following and is capital sigma, the $S$ of the Greek alphabet.

The symbol for the mean of a sample distribution of $x$ values is denoted by $\bar{x}$ (read ” $x$ bar”). If your data comprise the entire population, we use the symbol $\mu$ (lowercase Greek letter mu, pronounced “mew”) to represent the mean.

统计代写|AP统计作业代写代考|Mode, Median, and Mean

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Mode

数出这句话每个单词的字母并给出模态。句子单词中的字母数是
5372442483434
第 3.1 节中心趋势度量:众数、中位数和均值 91
扫描数据,我们看到 4 是众数,因为有 4 个字母的单词比任何其他数字都多。对于较大的数据集,在扫描数据以查找模式之前对数据进行排序或排序很有用。

并非每个数据集都有模式。例如,如果 Fair 教授给出相同数量的 As、Bs、Cs、Ds 和 Fs,则没有模态等级。此外,模式也不是很稳定。仅更改数据集中的一个数字可以显着改变模式。但是,当我们想知道最常出现的数据值(例如最常请求的鞋码)时,众数是一个有用的平均值。
另一个有用的平均值是有序分布的中值或中心值。当您获得中位数时,您知道在有序分布中高于和低于它的数据值数量相等。

统计代写|AP统计作业代写代考|Median

烧烤味薯片的价格是多少?根据消费者报告,卷。66, No. 5 , 以美分为单位的额定芯片的每盎司价格是
191927281835
(a) 为了找到中位数,我们首先对数据进行排序,然后注意有偶数个条目。所以中位数是使用两个中间值构造的。

是的,因为薯片的中位价是每小份 19 美分。薯条的预算假设还有很多其他食物!

中位数使用位置而不是每个数据条目的具体值。如果数据集的极值发生变化,中位数通常不会发生变化。这就是为什么中位数经常被用作房价的平均值。如果一套价值数百万美元的豪宅在一个价格低得多的社区中出售,那么社区中房屋的中位售价将受到的影响很小,如果有的话。

注意:对于小的有序数据集,我们可以很容易地扫描集合找到中位数的位置。然而,对于大小的大型有序数据集n,方便有个公式求数据集的中间。
对于大小的有序数据集n,
中间值的位置=n+12
例如,如果n=99那么中间值是(99+1)/2或有序数据中的第 50 个数据值。如果n=100, 然后(100+1)/2=50.5告诉我们中间的两个值位于第 50 位和第 51 位。
第 3.1 节 中心趋势度量:众数、中位数和均值
使用每个条目的准确值的平均值是平均值(有时称为算术平均值)。为了计算平均值,我们将所有条目的值相加,然后除以条目数。

统计代写|AP统计作业代写代考|Mean

要毕业,琳达至少需要一个乙在生物学。她在前三项测试中表现不佳;然而,她在最后四场比赛中表现出色。以下是她的成绩单:
586760849398100
计算平均值并确定 Linda 的成绩是 B(平均 80 到 89)还是C(平均 70 到 79)。
解决方案:
 意思是 = 分数总和  分数数 =58+67+60+84+93+98+1007
=5607=80
由于平均值为 80 ,Linda 将获得所需的 B。
COMMENT 当我们计算平均值时,我们对给定数据求和。有一个方便的符号来表示总和。让X表示数据集中的任何值。然后是符号
ΣX(阅读“所有给定的总和Xvalues”)
表示我们要对所有数据值求和。换句话说,我们要对分布中的所有条目求和。求和符号Σ表示以下的总和,并且是大写的 sigma,小号的希腊字母。

样本分布均值的符号X值表示为X¯(读 ”X酒吧”)。如果您的数据包含整个人口,我们使用符号μ(小写希腊字母 mu,发音为“mew”)表示平均值。

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Using Technology

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Using Technology

统计代写|AP统计作业代写代考|Water: Yellowstone River

In the Western United States there is a saying, “Whisky is for drinken but water is for fighten!” Water and water rights have been fought over ever since ranchers and settlers moved into Wyoming, Montana, and the West.
Even today farmers and ranchers fight cities and large developments over water from snowmelt that originates deep in the Rocky Mountains.

The Yellowstone River starts in massive and beautiful Yellowstone Lake. Then it flows through prime trout fishing areas to the famous Yellowstone Falls. After it leaves the park, the river is an important source of water for wildlife, ranchers, farmers, and cities downstream. How much water does leave the park each year? The annual flow of the Yellowstone River (units $10^{8}$ cubic meters) is shown here for 19 recent years

(b) What is the “expected” annual flow from the Yellowstone snowmelt? Find the mean, median, and mode.
(c) Find the range and standard deviation of annual flow.
(d) Find a $75 \%$ Chebyshev interval around the mean.
(e) Give a five-number summary of annual water flow from the Yellowstone River and make a box-and-whisker plot. Interpret the five-number summary and the box-and-whisker plot. Where does the middle portion of the data lie? What is the interquartile range? Can you find data outliers?
(f) The Madison River is a smaller but very important source of water flowing out of Yellowstone Park from a different drainage. Ten recent years of annual water flow data are shown below (units $10^{5}$ cubic meters).
$\begin{array}{llllllllll}3.83 & 3.81 & 4.01 & 4.84 & 5.81 & 5.50 & 4.31 & 5.81 & 4.31 & 4.67\end{array}$
Although smaller, is the Madison more reliable? Use the coefficient of variation to make an estimate.
(g) Interpretation Based on the data, would it be safe to allocate at least 27 units of Yellowstone River water each year for agricultural and domestic use? Why or why not?
(See problem 9 of the Chapter 3 Review Problems)

统计代写|AP统计作业代写代考|Critical Thinking continued

passenger cars in order of customer satisfaction level, we could identify the median satisfaction level. For the mean, our data need to be at the interval or ratio level (although there are exceptions in which the mean of ordinal-level data is computed). We can certainly find the mean model year of used passenger cars sold or the mean price of new passenger cars.
Another issue of concern is that of taking the average of averages. For instance, if the values $\$ 520, \$ 640, \$ 730, \$ 890$, and $\$ 920$ represent the mean monthly rents for five different apartment complexes, we can’t say that $\$ 740$ (the mean of the five numbers) is the mean monthly rent of all the apartments. We need to know the number of apartments in each complex before we can determine an average based on the number of apartments renting at each designated amount.

In general, when a data distribution is mound-shaped symmetric, the values for the mean, median, and mode are the same or almost the same. For skewed-left distributions, the mean is less than the median and the median is less than the mode. For skewed-right distributions, the mode is the smallest value, the median is the next largest, and the mean is the largest. Figure $3-1$ shows the general relationships among the mean, median, and mode for different types of distributions.

统计代写|AP统计作业代写代考|Weighted Average

Suppose your midterm test score is 83 and your final exam score is 95 . Using weights of $40 \%$ for the midtem and $60 \%$ for the final exam, compute the weighted average of your scores. If the minimum average for an $\mathrm{A}$ is 90 , will you earn an $\mathrm{A}$ ?

SOLUTION: By the formula, we multiply each score by its weight and add the results together. Then we divide by the sum of all the weights. Converting the percentages to decimal notation, we get
$$
\begin{aligned}
\text { Weighted average } &=\frac{83(0.40)+95(0.60)}{0.40+0.60} \
&=\frac{33.2+57}{1}=90.2
\end{aligned}
$$
Your average is high enough to earn an A.

统计代写|AP统计作业代写代考|Using Technology

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Water: Yellowstone River

美国西部有句谚语:“威士忌是用来喝的,水是用来斗的!” 自从牧场主和定居者迁入怀俄明州、蒙大拿州和西部以来,水权和水权就一直在争夺。
即使在今天,农民和牧场主也在争夺源自落基山脉深处的融雪水的城市和大型开发项目。

黄石河始于巨大而美丽的黄石湖。然后它流经主要的鳟鱼捕捞区,到达著名的黄石瀑布。离开公园后,这条河是野生动物、牧场主、农民和下游城市的重要水源。每年有多少水离开公园?黄石河年流量(单位108立方米)在这里显示了 19 年

(b) 黄石融雪的“预期”年流量是多少?求均值、中位数和众数。
(c) 求年流量的范围和标准差。
(d) 找到一个75%Chebyshev 区间均值附近。
(e) 给出黄石河年流量的五位数汇总,并制作箱须图。解释五数总结和盒须图。数据的中间部分在哪里?四分位距是多少?你能找到数据异常值吗?
(f) 麦迪逊河是一个较小但非常重要的水源,从不同的排水系统流出黄石公园。近十年年水流量数据如下图(单位105立方米)。
3.833.814.014.845.815.504.315.814.314.67
虽然更小,但麦迪逊更可靠吗?使用变异系数进行估计。
(g) 解释 根据数据,每年分配至少 27 个单位的黄石河水用于农业和家庭使用是否安全?为什么或者为什么不?
(见第 3 章复习题的第 9 题)

统计代写|AP统计作业代写代考|Critical Thinking continued

乘用车按客户满意度排序,我们可以确定中位满意度。对于均值,我们的数据需要处于区间或比率级别(尽管有例外情况会计算序数级别数据的均值)。我们当然可以找到销售的二手乘用车的平均型号年份或新乘用车的平均价格。
另一个值得关注的问题是取平均值。例如,如果值$520,$640,$730,$890, 和$920代表五个不同公寓大楼的平均月租金,我们不能这么说$740(五个数字的平均值)是所有公寓的平均月租金。我们需要知道每个综合体中的公寓数量,然后才能根据每个指定数量的出租公寓数量来确定平均值。

通常,当数据分布呈土丘状对称时,均值、中值和众数的值相同或几乎相同。对于左偏分布,均值小于中位数,中位数小于众数。对于偏右分布,众数是最小值,中位数是次大的,均值是最大的。数字3−1显示了不同类型分布的均值、中位数和众数之间的一般关系。

统计代写|AP统计作业代写代考|Weighted Average

假设你的期中考试成绩是 83 并且你的期末考试成绩是 95 。使用权重40%对于中期和60%对于期末考试,计算你分数的加权平均值。如果一个最小平均值一种是 90 , 你 会 赚 一个一种?

解决方案:通过公式,我们将每个分数乘以其权重并将结果加在一起。然后我们除以所有权重的总和。将百分比转换为十进制表示法,我们得到
 加权平均 =83(0.40)+95(0.60)0.40+0.60 =33.2+571=90.2
你的平均水平足以获得 A。

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Using Technology

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Using Technology

统计代写|AP统计作业代写代考|Technology Hints: Creating Histograms

The default histograms produced by the TI-84Plus/ TI-83Plus/TI-mspire calculators, Minitab, and Excel all determine automatically the number of classes to use. To control the number of classes the technology uses, follow the key steps as indicated. The display screens are generated for data found in Table 2-1, One-Way Commuting Distances (in Miles) for 60 Workers in Downtown Dallas.
TI-84Plus/TI-83Plus/TI-nspire
(with TI-84Plus keypad)
Determine the class width for the number of classes you want and the lower class boundary for the first class. Enter the data in list Ll.

Press STATPLOT and highlight On and the histogram plot.

Press WINDOW and set $\mathrm{X}$ min $=$ lowest class boundary, $\mathrm{Xscl}=$ class width. Use appropriate values for the other settings.
Press GRAPH. TRACE gives boundaries and frequency.

统计代写|AP统计作业代写代考|SPSS

The SPSS screen shot shows the default histogram created by the menu choices Analyze – Descriptive Statistics Frequencies. In the dialogue box, move the variable containing the data into the variables window. Click Charts and select Histograms. Click the Continue button and then the OK button.

In SPSS Student Version 17 there are a number of additional ways to create histograms and other graphs. These options utilize the Chart Builder or Graphboard Template Chooser items in the Graphs menu. Under these options you can set the number of classes and the boundaries of the histogram. Specific instructions for using these options are provided in the Technology Guide for SPSS that accompanies this text.

Note that SPSS requires that the measurement level of the data be set before using the Chart Builder. In SPSS, the scale level includes both interval and ratio levels of measurement. The nominal and ordinal levels are as described in this text.

Specific instructions for setting class boundaries (cutpoints) of a histogram are provided in the Technology Guide that aceompanies this text.

统计代写|AP统计作业代写代考|Data Science, Big Data, Statistics

Data science, big data, and statistics are interdisciplinary fields of study. There is not yet a universally accepted consensus defining data science and big data. Both fields are relatively new. However, the American Statistical Association (see references below) points out that data science includes the following major areas:
(i) Database management and data organization
(ii) Statistics with computer applications
(iii) Parallel systems of computer support for data collection
The American Statistical Association and the Royal Statistical Society (London) describe big data in terms of the three $V \mathrm{~s}$.

Volume: Data sets are very, very large, approaching population size.

Velocity: Frequency of observation is very high, often minute by minute or even second by second.

Variety: A wide variety of sensor data is collected rather than data of specific characteristics. This is also known as messy or muddy data.

Graphical displays such as the ones presented in this chapter are an important tool for gleaning information from big data and presenting it. Computer programs designed to filter data according to specific categorical variables or to detect relationships among variables are also essential. In fact, computer programming and expertise in computer software is a major component in a data science curriculum. Training in statistics helps data scientists formulate relevant questions.
Big data are often collected though sensory cameras, shopping rewards programs, social media posts, emails, Internet searches, location tracking of vehicles or cell phones, and so on. Then data fields are fused. This merging of data often results in a great deal of personal information being revealed about an individual. A growing challenge is to develop analytic approaches to preserve the rights of individuals to control their privacy. This is an issue that requires the attention of both data scientists and statisticians.

Big data have a great deal to offer in many disciplines of study. However, there are many, many small data problems that occur inside all big data. These problems require a knowledge of statistics such as you will learn in this text.
References: American Statistical Society and the Royal Statistical Society (London) publications,
Amstatnews, Issue 460 ; Significance, Vol. 12, Issue 3; Significance, Vol. 11, Issue 5: Chance, Vol. 28, No. $1 .$

统计代写|AP统计作业代写代考|Using Technology

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Technology Hints: Creating Histograms

TI-84Plus/TI-83Plus/TI-mspire 计算器、Minitab 和 Excel 生成的默认直方图都自动确定要使用的类数。要控制技术使用的类别数量,请按照所示的关键步骤进行操作。显示屏幕是针对表 2-1,达拉斯市中心 60 名工人的单程通勤距离(英里)中的数据生成的。
TI-84Plus/TI-83Plus/TI-nspire
(带 TI-84Plus 键盘)
确定所需班级数量的班级宽度和第一班级的下班边界。在列表 Ll 中输入数据。

按 STATPLOT 并突出显示 On 和直方图。

按窗口并设置X分钟=最低类边界,XsC一世=班级宽度。为其他设置使用适当的值。
按图形。TRACE 给出了界限和频率。

统计代写|AP统计作业代写代考|SPSS

SPSS 屏幕截图显示了由菜单选项分析 – 描述性统计频率创建的默认直方图。在对话框中,将包含数据的变量移动到变量窗口中。单击图表并选择直方图。单击继续按钮,然后单击确定按钮。

在 SPSS Student Version 17 中,有许多其他方法可以创建直方图和其他图表。这些选项利用图表菜单中的图表生成器或图表模板选择器项目。在这些选项下,您可以设置类的数量和直方图的边界。本文随附的 SPSS 技术指南中提供了使用这些选项的具体说明。

请注意,SPSS 要求在使用 Chart Builder 之前设置数据的测量级别。在 SPSS 中,尺度级别包括测量的区间和比率级别。名义和有序级别如本文所述。

与本文一起提供的技术指南中提供了设置直方图类别边界(切点)的具体说明。

统计代写|AP统计作业代写代考|Data Science, Big Data, Statistics

数据科学、大数据和统计学是跨学科的研究领域。目前还没有一个普遍接受的共识来定义数据科学和大数据。这两个领域都相对较新。然而,美国统计协会(见下文参考资料)指出,数据科学包括以下主要领域:
(i)数据库管理和数据组织
(ii)计算机应用统计(iii)用于数据收集的
计算机支持并行系统
Statistical Association 和 Royal Statistical Society (London) 用三者来描述大数据五 s.

数量:数据集非常非常大,接近人口规模。

速度:观察频率非常高,通常是一分一秒甚至一秒一秒。

多样性:收集的传感器数据种类繁多,而不是特定特征的数据。这也称为混乱或混乱的数据。

本章介绍的图形显示是从大数据中收集信息并进行展示的重要工具。旨在根据特定分类变量过滤数据或检测变量之间关系的计算机程序也是必不可少的。事实上,计算机编程和计算机软件专业知识是数据科学课程的主要组成部分。统计培训有助于数据科学家提出相关问题。
大数据通常通过感官摄像头、购物奖励计划、社交媒体帖子、电子邮件、互联网搜索、车辆或手机的位置跟踪等方式收集。然后融合数据字段。这种数据合并通常会导致个人的大量个人信息被泄露。一个日益严峻的挑战是开发分析方法来保护个人控制其隐私的权利。这是一个需要数据科学家和统计学家关注的问题。

大数据在许多研究学科中都可以提供很多东西。但是,在所有大数据中都会出现很多很多小数据问题。这些问题需要你将在本文中学习到的统计学知识。
参考文献:美国统计学会和皇家统计学会(伦敦)出版物,
Amstatnews,第 460 期;意义,卷。12,第3期;意义,卷。11,第 5 期:机会,卷。28,没有。1.

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Chapter Review Problems

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Chapter Review Problems

统计代写|AP统计作业代写代考|Critical Thinking

Critical Thinking Consider these types of graphs: histogram, bar graph, Pareto chart, pie chart, stem-and-leaf display.
(a) Which are suitable for qualitative data?
(b) Which are suitable for quantitative data?
Critical Thinking A consumer interest group is tracking the percentage of household income spent on gasoline over the past 30 years. Which graphical display would be more useful, a histogram or a time-series graph? Why?
Critical Thinking Describe how data outliers might be revealed in histograms and stem-and-leaf plots.
Expand Your Knowledge How are dotplots and stem-and-leaf displays similar? How are they different?
Focus Problem: Fuel Economy Solve the focus problem at the beginning of this chapter.

Criminal Justice: Prisoners The time plot in Figure 2-18 gives the number of state and federal prisoners per 100,000 population (Source: Statistical Abstract of the United States, 120 th edition).
(a) Estimate the number of prisoners per 100,000 people for 1980 and for $1997 .$
(b) Interpretation During the time period shown, there was increased prosecution of drug offenses, longer sentences for common crimes, and reduced access to parole. What does the time-series graph say about the prison population change per 100,000 people?
(c) In 1997, the U.S. population was approximately $266,574,000$ people. At the rate of 444 prisoners per 100,000 population, about how many prisoners were in the system? The projected U.S. population for the year 2020 is $323,724,000$. If the rate of prisoners per 100,000 stays the same as in 1997 , about how many prisoners do you expect will be in the system in 2020 ? To obtain the most recent information, visit the Census Bureau web site.

统计代写|AP统计作业代写代考|IRS: Tax Returns

IRS: Tax Returns Almost everyone files (or will someday file) a federal income tax return. A research poll for TurboTax (a computer software package to aid in tax-return preparation) asked what aspect of filing a return people thought to be the most difficult. The results showed that $43 \%$ of the respondents said understanding the IRS jargon, $28 \%$ said knowing deductions, $10 \%$ said getting the right form, $8 \%$ said calculating the numbers, and $10 \%$ didn’t know. Make a circle graph to display this information. Note: Percentages will not total $100 \%$ because of rounding.

Law Enforcement: DUI Driving under the influence of alcohol (DUI) is a serious offense. The following data give the ages of a random sample of 50 drivers arrested while driving under the influence of alcohol. This distribution is based on the age distribution of DUI arrests given in the Statistical Abstract of the United States (112th edition).
$\begin{array}{llllllllll}46 & 16 & 41 & 26 & 22 & 33 & 30 & 22 & 36 & 34 \ 63 & 21 & 26 & 18 & 27 & 24 & 21 & 38 & 26 & 57 \ 31 & 47 & 27 & 43 & 35 & 22 & 64 & 40 & 58 & 20 \ 49 & 37 & 53 & 25 & 29 & 32 & 23 & 49 & 39 & 40 \ 24 & 56 & 30 & 51 & 21 & 45 & 27 & 34 & 47 & 35\end{array}$
(a) Make a stem-and-leaf display of the age distribution.
(b) Make a frequency table with seven classes showing class limits, class boundaries, midpoints, frequencies, and relative frequencies.
(c) Draw a histogram.
(d) Draw a relative-frequency histogram.
(e) Identify the shape of the distribution.
(f) Draw an ogive.
(g) Interpretation Discuss how this data might be used to price auto insurance for different age groups.

Agriculture: Apple Trees The following data represent trunk circumferences (in mm) for a random sample of 604 -year-old apple trees at East Malling Agriculture Research Station in England (Reference: S. C. Pearce, University of Kent at Canterbury). Note: These data are also available for download at the Companion sites for this text.
$\begin{array}{rrrrrrrrrr}108 & 99 & 106 & 102 & 115 & 120 & 120 & 117 & 122 & 142 \ 106 & 111 & 119 & 109 & 125 & 108 & 116 & 105 & 117 & 123 \ 103 & 114 & 101 & 99 & 112 & 120 & 108 & 91 & 115 & 109 \ 114 & 105 & 99 & 122 & 106 & 113 & 114 & 75 & 96 & 124 \ 91 & 102 & 108 & 110 & 83 & 90 & 69 & 117 & 84 & 142 \ 122 & 113 & 105 & 112 & 117 & 122 & 129 & 100 & 138 & 117\end{array}$
(a) Make a stem-and-leaf display of the tree circumference data.
(b) Make a frequency table with seven classes showing class limits, class boundaries, midpoints, frequencies, and relative frequencies.
(c) Draw a histogram.
(d) Draw a relative-frequency histogram.
(e) Identify the shape of the distribution.
(f) Draw an ogive.
(g) Interpretation How are the low frequencies shown in the histogram reflected in the steepness of the lines in the ogive?

统计代写|AP统计作业代写代考|Law: Corporation Lawsuits

Law: Corporation Lawsuits Many people say the civil justice system is overburdened. Many cases center on suits involving businesses. The following data are based on a Wall Street Journal report. Researchers conducted a study of lawsuits involving 1908 businesses ranked in the Fortune 1000 over a 20 -year period. They found the following distribution of civil justice caseloads brought before the federal courts involving the businesses:
\begin{tabular}{l|c}
\hline Case Type & Number of Filings (in thousands) \
\hline Contracts & 107 \
General torts (personal injury) & 191 \
Asbestos liability & 49 \
Other product liability & 38 \
All other & 21 \
\hline
\end{tabular}
Note: Contracts cases involve disputes over contracts between businesses.
(a) Make a Pareto chart of the caseloads. Which type of cases occur most frequently?
(b) Make a pie chart showing the percentage of cases of each type.
Archaeology: Tree-Ring Data The Sand Canyon Archaeological Project, edited by W. D. Lipe and published by Crow Canyon Archaeological Center, contains the stem-and-leaf diagram shown in Figure 2-19. The study uses tree rings to accurately determine the year in which a tree was cut. The figure gives the tree-ring-cutting dates for samples of timbers found in the architectural units at Sand Canyon Pueblo. The text referring to the figure says, “The three-digit numbers in the left column represent centuries and decades A.D. The numbers to the right represent individual years, with each number derived from an individual sample. Thus, $124 \mid 222$ represents three samples dated to A.D. 1242.” Use Figure $2-19$ and the verbal description to answer the following questions.
(a) Which decade contained the most samples?
(b) How many samples had a tree-ring-cutting date between 1200 A.D. and 1239 A.D.. inclusive?
(c) What are the dates of the longest interval during which no tree-cutting samples occurred? What might this indicate about new construction or renovation of the pueblo structures during this period?

统计代写|AP统计作业代写代考|Chapter Review Problems

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Critical Thinking

批判性思维考虑这些类型的图表:直方图、条形图、帕累托图、饼图、茎叶显示。
(a) 哪些适合定性数据?
(b) 哪些适合定量数据?
批判性思维 一个消费者利益集团正在跟踪过去 30 年中家庭收入中用于汽油的百分比。哪种图形显示更有用,直方图还是时间序列图?为什么?
批判性思维 描述如何在直方图和茎叶图中显示数据异常值。
扩展您的知识点图和茎叶显示有何相似之处?它们有何不同?
焦点问题:燃油经济性 解决本章开头的焦点问题。

刑事司法:囚犯 图 2-18 中的时间图给出了每 100,000 人口中的州和联邦囚犯数量(来源:美国统计摘要,第 120 版)。
(a) 估计 1980 年和 1980 年每 10 万人中的囚犯人数1997.
(b) 解释 在所示时间段内,对毒品犯罪的起诉增加了,普通犯罪的刑期延长了,假释的机会减少了。关于每 100,000 人的监狱人口变化,时间序列图说明了什么?
(c) 1997 年,美国人口约为266,574,000人们。以每 100,000 人口中有 444 名囚犯的比率计算,该系统中大约有多少囚犯?预计 2020 年美国人口为323,724,000. 如果每 100,000 人的囚犯比例与 1997 年相同,那么您预计 2020 年该系统将有多少囚犯?要获取最新信息,请访问人口普查局网站。

统计代写|AP统计作业代写代考|IRS: Tax Returns

IRS:纳税申报表 几乎每个人都会提交(或有一天会提交)联邦所得税申报表。TurboTax(一种帮助准备纳税申报表的计算机软件包)的一项研究调查询问了人们认为申报纳税申报表的哪个方面最困难。结果表明,43%的受访者表示了解 IRS 行话,28%说知道扣除,10%说得到正确的形式,8%说计算数字,和10%不知道。制作一个圆形图来显示此信息。注意:百分比不会总计100%因为四舍五入。

执法部门:DUI 酒后驾驶 (DUI) 是一种严重的犯罪行为。以下数据给出了随机抽样的 50 名司机在酒后驾驶时被捕的年龄。该分布基于美国统计摘要(第 112 版)中给出的酒后驾车被捕的年龄分布。
46164126223330223634 63212618272421382657 31472743352264405820 49375325293223493940 24563051214527344735
(a) 对年龄分布进行茎叶展示。
(b) 制作一个包含七个类别的频率表,显示类别限制、类别边界、中点、频率和相对频率。
(c) 绘制直方图。
(d) 绘制相对频率直方图。
(e) 确定分布的形状。
(f) 画一个蛋形。
(g) 解释 讨论如何使用这些数据为不同年龄组的汽车保险定价。

农业:苹果树 以下数据代表英格兰东马林农业研究站随机抽样 604 年苹果树的树干周长(参考:SC Pearce,坎特伯雷肯特大学)。注意:这些数据也可以在本文的配套网站上下载。
10899106102115120120117122142 106111119109125108116105117123 1031141019911212010891115109 114105991221061131147596124 9110210811083906911784142 122113105112117122129100138117
(a) 对树木周长数据进行茎叶展示。
(b) 制作一个包含七个类别的频率表,显示类别限制、类别边界、中点、频率和相对频率。
(c) 绘制直方图。
(d) 绘制相对频率直方图。
(e) 确定分布的形状。
(f) 画一个蛋形。
(g) 解释 直方图中显示的低频如何反映在 ogive 线条的陡峭度上?

统计代写|AP统计作业代写代考|Law: Corporation Lawsuits

法律:公司诉讼 许多人说民事司法系统负担过重。许多案件都集中在涉及企业的诉讼上。以下数据基于华尔街日报的报道。研究人员对涉及 20 年财富 1000 强中排名的 1908 家企业的诉讼进行了研究。他们发现在涉及企业的联邦法院提交的民事司法案件量分布如下:
\begin{tabular}{l|c} \hline 案件类型和申请数量(以千计) \ \hline 合同 & 107 \ 一般侵权(人身伤害) & 191 \ 石棉责任 & 49 \ 其他产品责任 & 38 \ 全部其他 & 21 \ \hline \end{表格}\begin{tabular}{l|c} \hline 案件类型和申请数量(以千计) \ \hline 合同 & 107 \ 一般侵权(人身伤害) & 191 \ 石棉责任 & 49 \ 其他产品责任 & 38 \ 全部其他 & 21 \ \hline \end{表格}
注:合同案件涉及企业之间的合同纠纷。
(a) 制作案件量的帕累托图。哪种类型的病例最常发生?
(b) 制作一个饼图,显示每种类型病例的百分比。
考古学:年轮数据 由 WD Lipe 编辑并由 Crow Canyon Archaeological Center 出版的 Sand Canyon Archaeological Project 包含图 2-19 所示的茎叶图。该研究使用年轮来准确确定树木被砍伐的年份。该图给出了在 Sand Canyon Pueblo 的建筑单元中发现的木材样本的树木年轮切割日期。引用该图的文字说:“左栏中的三位数字代表公元世纪和十年,右边的数字代表各个年份,每个数字都来自一个单独的样本。因此,124∣222代表三个可追溯到公元 1242 年的样本。” 使用图2−19以及回答下列问题的口头描述。
(a) 哪个十年包含的样本最多?
(b) 有多少样本的年轮切割日期介于公元 1200 年至公元 1239 年之间。包括的?
(c) 没有发生砍伐样本的最长间隔日期是什么时候?这可能表明在此期间新建设或翻新的 pueblo 结构是什么?

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Stem-and-Leaf Displays

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Stem-and-Leaf Displays

统计代写|AP统计作业代写代考|Exploratory Data Analysis

Together with histograms and other graphics techniques, the stem-and-leaf display is one of many useful ways of studying data in a field called exploratory data analysis (often abbreviated as EDA). John W. Tukey wrote one of the definitive books on the subject, Exploratory Data Analysis (Addison-Wesley). Another very useful reference for EDA techniques is the book Applications, Basics, and Computing of Exploratory Data Analysis by Paul F. Velleman and David C. Hoaglin (Duxbury Press). Exploratory data analysis techniques are particularly useful for detecting patterns and extreme data values. They are designed to help us explore a data set, to ask questions we had not thought of before, or to pursue leads in many directions.

EDA techniques are similar to those of an explorer. An explorer has a general idea of destination but is always alert for the unexpected. An explorer needs to assess situations quickly and often simplify and clarify them. An explorer makes pictures-that is, maps showing the relationships of landscape features. The aspects of rapid implementation,

visual displays such as graphs and charts, data simplification, and robustness (that is, analysis that is not influenced much by extreme data values) are key ingredients of EDA techniques. In addition, these techniques are good for exploration because they require very few prior assumptions about the data.

EDA methods are especially useful when our data have been gathered for general interest and observation of subjects. For example, we may have data regarding the ages of applicants to graduate programs. We don’t have a specific question in mind. We want to see what the data reveal. Are the ages fairly uniform or spread out? Are thers exesptionally young or old applicants? If there arc, we might look at other characteristics of these applicants, such as field of study. EDA methods help us quickly absorb some aspects of the data and then may lead us to ask specific questions to which we might apply methods of traditional statistics.

In contrast, when we design an experiment to produce data to answer a specific question, we focus on particular aspects of the data that are useful to us. If we want to determine the average highway gas mileage of a specific sports car, we use that model car in well-designed tests. We don’t need to worry about unexpected road conditions, poorly trained drivers, different fuel grades, sudden stops and starts, etc. Our experiment is designed to control outside factors. Consequently, we do not need to “explore” our data as much. We can often make valid assumptions about the data. Methods of traditional statistics will be very useful to analyze such data and answer our specific questions.

统计代写|AP统计作业代写代考|Stem-and-Leaf Display

Many airline passengers seem weighted down by their carry-on luggage. Just how much weight are they carrying? The carry-on luggage weights in pounds for a random sample of 40 passengers returning from a vacation to Hawaii were recorded (see Table 2-15).

To make a stem-and-leaf display, we break the digits of each data value into two parts. The left group of digits is called a stem, and the remaining group of digits on the right is called a leaf. We are free to choose the number of digits to be included in the stem.

The weights in our example consist of two-digit numbers. For a two-digit number, the stem selection is obviously the left digit. In our case, the tens digits will form the stems, and the units digits will form the leaves. For example, for the weight 12 , the stem is 1 and the leaf is 2 . For the weight 18 , the stem is again 1, but the leaf is 8. In the stem-and-leaf display, we list each possible stem once on the left and all its leaves in the same row on the right, as in Figure 2-15(a). Finally, we order the leaves as shown in Figure 2- $15(b)$.

Figure 2-15 shows a stem-and-leaf display for the weights of carry-on luggage. From the stem-and-leaf display in Figure 2-15, we see that two bags weighed $27 \mathrm{lb}$, one weighed $3 \mathrm{lb}$, one weighed $51 \mathrm{lb}$, and so on. We see that most of the weights were in the 30 -lb range, only two were less than $10 \mathrm{lb}$, and six were over $40 \mathrm{lb}$. Note that the lengths of the lines containing the leaves give the visual impression that a sideways histogram would present.

As a final step, we need to indicate the scale. This is usually done by indicating the value represented by a stem and one leaf.

There are no firm rules for selecting the group of digits for the stem. But whichever group you select, you must list all the possible stems from smallest to largest in the data collection.

统计代写|AP统计作业代写代考|Cowboys: Longevity

Cowboys: Longevity How long did real cowboys live? One answer may be found in the book The Last Cowboys by Connie Brooks (University of New Mexico Press). This delightful book presents a thoughtful sociological study of cowboys in west Texas and southeastem New Mexico around the year 1890. A sample of 32 cowboys gave the following years of longevity:

(a) Make a stem-and-leaf display for these data.
(b) Interpretation Consider the following quote from Baron von Richthofen in his Cattle Raising on the Plains of North America: “Cowboys are to be found among the sons of the best families. The truth is probably that most were not a drunken, gambling lot, quick to draw and fire their pistols.”
Does the data distribution of longevity lend credence to this quote?
Ecology: Habitat Wetlands offer a diversity of benefits. They provide a habitat for wildlife, spawning grounds for U.S. commercial fish, and renewable timber resources. In the last 200 years, the United States has lost more than half its wetlands. Environmental Almanac gives the percentage of wetlands lost in each state in the last 200 years. For the lower 48 states, the percentage loss of wetlands per state is as follows:
$\begin{array}{lllcllllll}46 & 37 & 36 & 42 & 81 & 20 & 73 & 59 & 35 & 50 \ 87 & 52 & 24 & 27 & 38 & 56 & 39 & 74 & 56 & 31 \ 27 & 91 & 46 & 9 & 54 & 52 & 30 & 33 & 28 & 35 \ 35 & 23 & 90 & 72 & 85 & 42 & 59 & 50 & 49 & \ 48 & 38 & 60 & 46 & 87 & 50 & 89 & 49 & 67 & \end{array}$
Make a stem-and-leaf display of these data. Be sure to indicate the scale. How are the percentages distributed? Is the distribution skewed? Are there any gaps?

统计代写|AP统计作业代写代考|Stem-and-Leaf Displays

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Exploratory Data Analysis

与直方图和其他图形技术一起,茎叶显示是在称为探索性数据分析(通常缩写为 EDA)的领域中研究数据的许多有用方法之一。John W. Tukey 写了一本关于该主题的权威书籍,探索性数据分析 (Addison-Wesley)。另一个对 EDA 技术非常有用的参考资料是 Paul F. Velleman 和 David C. Hoaglin(Duxbury 出版社)所著的《探索性数据分析的应用、基础和计算》一书。探索性数据分析技术对于检测模式和极端数据值特别有用。它们旨在帮助我们探索数据集,提出我们以前没有想到的问题,或者在多个方向上寻找线索。

EDA 技术类似于资源管理器的技术。探险家对目的地有一个大致的了解,但总是对意外情况保持警惕。探索者需要快速评估情况,并经常简化和澄清它们。探险家制作图片——即显示景观特征关系的地图。快速实施方面,

图形和图表等可视化显示、数据简化和稳健性(即不受极端数据值影响的分析)是 EDA 技术的关键要素。此外,这些技术非常适合探索,因为它们只需要很少的关于数据的先验假设。

EDA 方法在我们为一般兴趣和观察对象而收集数据时特别有用。例如,我们可能有关于研究生课程申请者年龄的数据。我们没有具体的问题。我们想看看数据揭示了什么。年龄是相当统一的还是分散的?他们是特别年轻还是年长的申请人?如果有弧线,我们可能会查看这些申请人的其他特征,例如研究领域。EDA 方法帮助我们快速吸收数据的某些方面,然后可能会引导我们提出可以应用传统统计方法的特定问题。

相比之下,当我们设计一个实验来产生数据来回答特定问题时,我们会关注数据中对我们有用的特定方面。如果我们想确定特定跑车的平均公路油耗,我们会在精心设计的测试中使用该模型车。我们不需要担心意外的路况、训练有素的司机、不同的燃料等级、突然停止和启动等。我们的实验旨在控制外部因素。因此,我们不需要过多地“探索”我们的数据。我们通常可以对数据做出有效的假设。传统统计方法对于分析此类数据并回答我们的具体问题将非常有用。

统计代写|AP统计作业代写代考|Stem-and-Leaf Display

许多航空公司的乘客似乎被他们的随身行李压得喘不过气来。他们承载了多少重量?记录了从假期返回夏威夷的 40 名乘客的随机样本,以磅为单位的随身行李重量(见表 2-15)。

为了进行茎叶显示,我们将每个数据值的数字分成两部分。左边的一组数字称为茎,右边的剩余数字组称为叶。我们可以自由选择要包含在词干中的位数。

我们示例中的权重由两位数组成。对于两位数的数字,词干选择显然是左边的数字。在我们的例子中,十位数字将形成茎,个位数字将形成叶子。例如,对于权重 12,茎为 1,叶为 2。对于权重 18 ,茎再次为 1,但叶为 8。在茎叶显示中,我们在左侧列出每个可能的茎,在右侧列出同一行中的所有叶子,如图2-15(a)。最后,我们对叶子进行排序,如图 2 所示——15(b).

图 2-15 显示了随身行李重量的柱叶式显示。从图 2-15 中的茎叶显示中,我们看到两个袋子称重27一世b, 一个称重3一世b, 一个称重51一世b, 等等。我们看到大部分重量都在 30 磅范围内,只有两个重量小于10一世b, 六个结束了40一世b. 请注意,包含叶子的线条的长度给人的视觉印象是会出现横向直方图。

作为最后一步,我们需要指明比例。这通常通过指示由茎和叶表示的值来完成。

选择词干的数字组没有固定的规则。但是无论您选择哪个组,您都必须在数据集合中从小到大列出所有可能的词根。

统计代写|AP统计作业代写代考|Cowboys: Longevity

牛仔:长寿 真正的牛仔能活多久?一个答案可以在康妮·布鲁克斯(新墨西哥大学出版社)的《最后的牛仔》一书中找到。这本令人愉快的书对 1890 年左右德克萨斯州西部和新墨西哥州东南部的牛仔进行了深思熟虑的社会学研究。32 名牛仔的样本给出了以下几年的长寿:

(a) 对这些数据进行茎叶显示。
(b) 解释 考虑一下冯·李希霍芬男爵在他的《北美平原养牛》中的以下引言:“在最好的家庭的儿子中可以找到牛仔。事实可能是,大多数人都不是醉酒、赌博、快速拔枪和开枪的人。”
长寿的数据分布是否证明了这句话的可信度?
生态:栖息地湿地提供多种益处。它们为野生动物提供栖息地、美国商业鱼类的产卵场和可再生木材资源。在过去的 200 年里,美国失去了一半以上的湿地。环境年鉴给出了过去 200 年中每个州失去的湿地百分比。对于较低的 48 个州,每个州的湿地损失百分比如下:
46373642812073593550 87522427385639745631 2791469545230332835 352390728542595049 483860468750894967
对这些数据进行茎叶显示。一定要标明比例。百分比是如何分配的?分布是否有偏差?有没有差距?

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Time-Series Graphs

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Bar Graph

Figure 2-11 shows two bar graphs depicting the life expectancies for men and women born in the designated year. Let’s analyze the features of these graphs.

SOLUTION: The graphs are called cluster bar graphs because there are two bars for each year of birth. One bar represents the life expectancy for men, and the other represents the life expectancy for women. The height of each bar represents the life expectancy (in years).

An important feature illustrated in Figure 2-11(b) is that of a changing scale. Notice that the scale between 0 and 65 is compressed. The changing scale amplifies the apparent difference between life spans for men and women, as well as the increase in life spans from those bom in 1980 to the projected span of those born in 2010 .Quality control is an important aspect of today’s production and service industries. Dr. W. Edwards Deming was one of the developers of total quality management (TQM). In his book Out of Crisis, he outlines many strategies for monitoring and improving service and production industries. In particular, Dr. Deming recommends the use of some statistical methods to organize and analyze data from industries so that sources of problems can be identified and then corrected. Pareto (pronounced “Pah-rāy-[ॅ”) charts are among the many techniques used in qualitycontrol programs.

统计代写|AP统计作业代写代考|Time-Series Graph

Suppose you have been in the walking/jogging exercise program for 20 weeks, and for each week you have recorded the distance you covered in 30 minutes. Your data $\log$ is shown in Table 2-14.

(a) Make a time-series graph.
sOLUTION: The data are appropriate for a time-series graph because they represent the same measurement (distance covered in a 30 -minute perind) taken at different times. The measurements are also recorded at equal time intervals (every week). To make our time-series graph, we list the weeks in order on the horizontal scale. Above each week, plot the distance covered that week on the vertical scale. Then connect the dots. Figure $2-14$ shows the time-series graph. Be sure the scales are labeled.

(b) Interpretation From looking at Figure 2-14, can you detect any patterns?
SOLUTION: There seems to be an upward trend in distance covered. The distances covered in the last few weeks are about a mile farther than those for the first few weeks. However, we cannot conclude that this trend will continue. Perhaps you have reached your goal for this training activity and now wish to maintain a distance of about $2.5$ miles in 30 minutes.

Data sets composed of similar measurements taken at regular intervals over time. are called time series. Time series are often used in economics, finance, sociology, medicine, and any other situation in which we want to study or monitor a similar measure over a period of time. A time-series graph can reveal some of the main features of a time series.

统计代写|AP统计作业代写代考|Lifestyle: Hide the Mess!

Lifestyle: Hide the Mess! A survey of 1000 adults (reported in USA Today) uncovered some interesting housekeeping secrets. When unexpected company comes, where do we hide the mess? The survey showed that $68 \%$ of the respondents toss their mess into the closet, $23 \%$ shove things under the bed, $6 \%$ put things into the bathtub, and $3 \%$ put the mess into the freezer. Make a circle graph to display this information.

Education: College Professors’ Time How do college professors spend their time? The National Education Association Almanac of Higher
Education gives the following average distribution of professional time allocation: teaching, $51 \%$; research, $16 \%$; professional growth, $5 \%$; community service, $11 \%$; service to the college, $11 \%$; and consulting outside the college, $6 \%$. Make a pie chart showing the allocation of professional time for college professors.

FBI Report: Hawaii In the Aloha state, you are very unlikely to be murdered! However, it is considerably more likely that your house might be burgled, your car might be stolen, or you might be punched in the nose. That said, Hawaii is still a great place to vacation or, if you are very lucky, to live. The following numbers represent the crime rates per 100,000 population in Hawaii: murder, 2.6; rape, $33.4$; robbery, $93.3$; house burglary, $911.6$; motor vehicle theft, $550.7$; assault, $125.3$ (Source: Crime in the United States,
U.S. Department of Justice, Federal Bureau of Investigation).
(a) Display this information in a Pareto chart, showing the crime rate for each category.
(b) Could the information as reported be displayed as a circle graph?
Explain. Hint: Other forms of crime, such as arson, are not included in the information. In addition, some crimes might occur together.

Driving: Bad Habits Driving would be more pleasant if we didn’t have to put up with the bad habits of other drivers. USA Today reported the results of a Valvolinè Oil Company survey of 500 drivèrs, in which thê drivers marked their complaints about other drivers. The top complaints turned out to be tailgating. marked by $22 \%$ of the respondents; not using turn signals, marked by $19 \%$; being cut off, marked by $16 \%$; other drivers driving too slowly, marked by $11 \%$; and other drivers being inconsiderate, marked by $8 \%$. Make a Pareto chart showing percentage of drivers listing each stated complaint. Could this information as reported be put in a circle graph? Why or why not?

Ecology: Lakes Pyramid Lake, Nevada, is described as the pride of the Paiute Indian Nation. It is a beautiful desert lake famous for very large trout. The elevation of the lake surface (feet above sea level) varies according to the annual flow of the Truckee River from Lake Tahoe. The U.S. Geological Survey provided the following data from equally spaced intervals of time over a 15 year period.

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Bar Graph

图 2-11 显示了两个条形图,描绘了在指定年份出生的男性和女性的预期寿命。我们来分析一下这些图的特点。

解决方案:这些图表被称为集群条形图,因为每个出生年份都有两个条形图。一根代表男性的预期寿命,另一根代表女性的预期寿命。每个条形的高度代表预期寿命(以年为单位)。

图 2-11(b) 所示的一个重要特征是比例变化。请注意,0 到 65 之间的比例被压缩。变化的尺度放大了男女寿命的明显差异,以及从 1980 年出生的人到 2010 年出生的人的预期寿命的增加。质量控制是当今生产和服务行业的一个重要方面. W. Edwards Deming 博士是全面质量管理 (TQM) 的开发者之一。在他的《走出危机》一书中,他概述了许多监控和改进服务和生产行业的策略。特别是,戴明博士建议使用一些统计方法来组织和分析来自行业的数据,以便找出问题的根源并加以纠正。

统计代写|AP统计作业代写代考|Time-Series Graph

假设您已经进行了 20 周的步行/慢跑锻炼计划,并且您每周都记录了您在 30 分钟内走过的距离。您的数据日志如表2-14所示。

(a) 制作时间序列图。
解决方案:这些数据适用于时间序列图,因为它们代表在不同时间进行的相同测量(在 30 分钟内覆盖的距离)。测量也以相等的时间间隔(每周)记录。为了制作我们的时间序列图,我们在水平刻度上按顺序列出了周。在每周上方,在垂直刻度上绘制该周所经过的距离。然后连接点。数字2−14显示时间序列图。确保标有标签。

(b) 解释 从图 2-14 中,你能发现任何模式吗?
解决方案:覆盖距离似乎呈上升趋势。过去几周所覆盖的距离比前几周的距离要远大约一英里。但是,我们不能断定这种趋势会持续下去。也许您已经达到了本次培训活动的目标,现在希望保持约2.5英里在 30 分钟内。

由随时间定期进行的类似测量组成的数据集。称为时间序列。时间序列通常用于经济学、金融学、社会学、医学以及我们想要在一段时间内研究或监控类似度量的任何其他情况。时间序列图可以揭示时间序列的一些主要特征。

统计代写|AP统计作业代写代考|Lifestyle: Hide the Mess!

生活方式:隐藏混乱!一项针对 1000 名成年人的调查(《今日美国》报道)发现了一些有趣的家务秘密。当意想不到的公司来临时,我们在哪里隐藏混乱?调查显示,68%的受访者将他们的烂摊子扔进壁橱,23%把东西推到床底下,6%把东西放进浴缸里,然后3%把烂摊子放进冰箱。制作一个圆形图来显示此信息。

教育:大学教授的时间 大学教授如何度过他们的时间?全国教育协会高等教育年鉴
给出了以下职业时间分配的平均分布:教学、51%; 研究,16%; 专业成长,5%; 社区服务,11%; 为学院服务,11%; 和校外咨询,6%. 制作一个饼图,显示大学教授的专业时间分配情况。

FBI 报告:夏威夷 在阿罗哈州,你被谋杀的可能性很小!然而,你的房子很可能被盗,你的车可能被盗,或者你的鼻子可能被打了一拳。也就是说,夏威夷仍然是一个度假的好地方,或者,如果你很幸运,还可以居住。以下数字代表夏威夷每 100,000 人的犯罪率:谋杀,2.6;强奸,33.4; 抢劫,93.3; 入室盗窃,911.6; 机动车盗窃,550.7; 突击,125.3(资料来源:美国犯罪、
美国司法部、联邦调查局)。
(a) 在帕累托图中显示此信息,显示每个类别的犯罪率。
(b) 报告的信息可以显示为圆形图吗?
解释。提示:其他形式的犯罪​​,如纵火,不包括在信息中。此外,一些犯罪可能同时发生。

驾驶:坏习惯 如果我们不必忍受其他司机的坏习惯,驾驶会更愉快。《今日美国》报道了 Valvolinè 石油公司对 500 名司机的调查结果,其中司机标出了他们对其他司机的抱怨。最重要的投诉结果是尾随。标记为22%受访者;不使用转向灯,标记为19%; 被切断,标记为16%; 其他司机开得太慢,标记为11%; 和其他司机不考虑周到,标记为8%. 制作一个帕累托图,显示列出每个陈述的投诉的司机百分比。报告的这些信息可以放在圆形图中吗?为什么或者为什么不?

生态:内华达州的金字塔湖被描述为派尤特印第安民族的骄傲。这是一个美丽的沙漠湖,以非常大的鳟鱼而闻名。湖面的高度(海拔英尺)根据来自太浩湖的特拉基河的年流量而变化。美国地质调查局提供了 15 年期间等间隔时间的以下数据.

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Organizing Data

如果你也在 怎样代写AP统计这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Organizing Data

统计代写|AP统计作业代写代考|Say It with Pictures

Edward R. Tufte, in his book The Visual Display of Quantitative Information, presents a number of guidelines for producing good graphics. According to the criteria, a graphical display should

  • show the data:
  • induce the viewer to think about the substance of the graphic rather than about the methodology, the design, the technology, or other production devices;
  • avoid distorting what the data have to say.
    As an example of a graph that violates some of the criteria, Tufte includes a graphic that appeared in a well-known newspaper. Figure 2-1(a), on the next page, shows a figure similar to the problem graphic, whereas part (b) of the figure shows a better rendition of the data display.

After completing this chapter, you will be able to answer the following questions.
(a) Look at the graph in Figure 2-1(a). Is it essentially a bar graph? Explain. What are some of the flaws of Figure $2-1$ (a) as a bar graph?
(b) Examine Figure 2-I(b), which shows the same information. Is it essentially a time-series graph? Explain. In what ways does the second graph seem to display the information in a clearer manner?
(See Problem 5 of the Chapter 2 Review Problems.)

统计代写|AP统计作业代写代考|Frequency Table

A task force to encourage car pooling did a study of one-way commuting distances of workers in the downtown Dallas area. A random sample of 60 of these workers was taken. The commuting distances of the workers in the sample are given in Table 2-1. Make a frequency table for these data.
SOLUTION:
(a) First decide how many classes you want. Five to 15 classes are usually used. If you use fewer than five classes, you risk losing too much information. If you use more than 15 classes, the data may not be sufficiently summarized. Let the

spread of the data and the purpose of the frequency table be your guides when selecting the number of classes. In the case of the commuting data, let’s use six classes.
(b) Next, find the class width for the six classes.

Note: To ensure that all the classes taken together cover the data, we need to increase the result of Step 1 to the next whole number, even if Step I produced a whole number. For instance, if the calculation in Step I produces the value 4 , we make the class width $5 .$

To find the class width for the commuting data, we observe that the largest distance commuted is 47 miles and the smallest is 1 mile. Using six classes, the clase width is 8 , since
Class width $=\frac{47-1}{6} \approx 7.7$ (increase to 8 )
(c) Now we determine the data range for each class.

The smallest commuting distance in our sample is 1 mile. We use this smallest data value as the lower class limit of the first class. Since the class width is 8 , we add 8 to 1 to find that the lower class limit for the second class is $9 .$ Following this pattern, we establish all the lower class limits. Then we fill in the upper class limits so that the classes span the entire range of data. Table $2-2$, on the next page, shows the upper and lower class limits for the commuting distance data.
(d) Now we are ready to tally the commuting distance data into the six classes and find the frequency for each class.

统计代写|AP统计作业代写代考|Histogram and Relative-Frequency Histogram

Make a histogram and a relative-frequency histogram with six bars for the data in Table 2-1 showing one-way commuting distances.

SOLUTION: The first step is to make a frequency table and a relative-frequency table with six classes. We’ll use Table $2-2$ and Table $2-3$. Figures $2-2$ and $2-3$ show the histogram and relative-frequency histogram. In both graphs, class boundaries are marked on the horizontal axis. For each class of the frequency table, make a corresponding bar with horizontal width extending from the lower boundary to the upper boundary of the respective class. For a histogram. the height of each bar is the corresponding class frequency For a relative-frequency histogram, the height of

each bar is the corresponding relative frequency. Notice that the basic shapes of the graphs are the same. The only difference involves the vertical axis. The vertical axis of the histogram shows frequencies, whereas that of the relative-frequency histogram shows relative frequencies.

Interpretation Looking at the graphs, we can observe that about half the commute distances are between 1 and 17 miles and most are less than 25 miles. It is fairly unusual for distances to exceed 40 miles or even 32 .

COMMENT The use of class boundaries in histograms assures us that the bars of the histogram touch and that no data fall on the boundaries. Both of these features are important. But a histogram displaying class boundaries may look awkward. For instance, the mileage range of $8.5$ to $16.5$ miles shown in Figure 2-2 isn’t as natural a choice as a mileage range of 8 to 16 miles. For this reason, many magazines and newspapers do not use class boundaries as labels on a histogram. Instead, some use lower class limits as labels, with the convention that a data value falling on the class limit is included in the next higher class (class to the right of the limit). Another convention is to label midpoints instead of class boundaries. Determine the default convention being used before creating frequency tables and histograms on a computer.

统计代写|AP统计作业代写代考|Organizing Data

AP统计代写

统计代写|AP统计作业代写代考|Say It with Pictures

Edward R. Tufte 在他的《定量信息的可视化显示》一书中,提出了一些制作优质图形的指导方针。根据标准,图形显示应该

  • 显示数据:
  • 引导观众思考图形的实质,而不是方法、设计、技术或其他生产设备;
  • 避免扭曲数据必须说明的内容。
    作为违反某些标准的图表的示例,Tufte 包含了一张出现在知名报纸上的图表。下一页的图 2-1(a) 显示了与问题图形相似的图,而图的 (b) 部分显示了数据显示的更好再现。

完成本章后,您将能够回答以下问题。
(a) 看图 2-1(a)。它本质上是条形图吗?解释。图有哪些缺陷2−1(a) 作为条形图?
(b) 检查图 2-I(b),它显示了相同的信息。它本质上是一个时间序列图吗?解释。第二张图似乎以何种方式更清晰地显示了信息?
(见第 2 章复习题的第 5 题。)

统计代写|AP统计作业代写代考|Frequency Table

一个鼓励拼车的工作组对达拉斯市中心地区工人的单程通勤距离进行了研究。对其中 60 名工人进行了随机抽样。样本中工人的通勤距离见表2-1。为这些数据制作频率表。
解决方案:
(a) 首先决定你想要多少个班级。通常使用 5 到 15 个类。如果您使用的类少于五个,则可能会丢失太多信息。如果您使用超过 15 个类别,则可能无法充分汇总数据。让

数据的分布和频率表的目的是您选择类数时的指南。在通勤数据的情况下,让我们使用六个类。
(b) 接下来,找出六个类的类宽。

注意:为了确保所有的类加在一起覆盖数据,我们需要将步骤 1 的结果增加到下一个整数,即使步骤 I 产生了一个整数。例如,如果步骤 I 中的计算产生值 4 ,我们将类宽度设为5.

为了找到通勤数据的类别宽度,我们观察到最大的通勤距离是 47 英里,最小的是 1 英里。使用六个班级,班级宽度为 8 ,因为
班级宽度=47−16≈7.7(增加到 8 )
(c) 现在我们确定每个类的数据范围。

在我们的样本中,最小的通勤距离是 1 英里。我们使用这个最小的数据值作为第一类的下限。由于类宽为 8 ,我们将 8 加到 1 以发现第二类的下限为9.按照这种模式,我们建立了所有的下限。然后我们填写类上限,以便类跨越整个数据范围。桌子2−2,在下一页上,显示了通勤距离数据的上限和下限。
(d) 现在我们准备将通勤距离数据统计到六个类别中,并找到每个类别的频率。

统计代写|AP统计作业代写代考|Histogram and Relative-Frequency Histogram

为表 2-1 中的数据制作一个直方图和一个有六个条形的相对频率直方图,显示单向通勤距离。

SOLUTION: 第一步是制作一个频率表和一个六类的相对频率表。我们将使用表2−2和表2−3. 数据2−2和2−3显示直方图和相对频率直方图。在这两个图中,类边界都标记在水平轴上。对于频率表的每个类别,制作一个相应的条,其水平宽度从相应类别的下边界延伸到上边界。对于直方图。每个条的高度是相应的类频率对于相对频率直方图,高度

每个条是相应的相对频率。请注意,图形的基本形状是相同的。唯一的区别涉及垂直轴。直方图的纵轴表示频率,而相对频率直方图的纵轴表示相对频率。

解释 查看图表,我们可以观察到大约一半的通勤距离在 1 到 17 英里之间,大多数不到 25 英里。距离超过 40 英里甚至 32 英里是相当不寻常的。

评论 在直方图中使用类边界向我们保证直方图的条形接触并且没有数据落在边界上。这两个特性都很重要。但是显示类边界的直方图可能看起来很尴尬。例如,里程范围8.5到16.5图 2-2 中显示的里程不像 8 到 16 英里的里程范围那样自然。出于这个原因,许多杂志和报纸不使用类别边界作为直方图上的标签。相反,一些使用较低的类限制作为标签,约定落入类限制的数据值包含在下一个更高的类(限制右侧的类)中。另一个约定是标记中点而不是类边界。在计算机上创建频率表和直方图之前确定使用的默认约定。

统计代写|AP统计作业代写代考 请认准statistics-lab™

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.

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%

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写