如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics ECON121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。经济统计Economic Statistics是应用统计学和应用经济学的一个主题，涉及经济数据的收集、处理、汇编、传播和分析。它与商业统计和计量经济学密切相关。人们也常把数据本身称为 “经济统计”，但在这种用法中，”经济数据 “是更常见的术语。
经济统计Economic Statistics的分析既利用了经济研究中所需要的经验数据，也提供了描述性或计量经济学的数据。它们是经济政策决策的一个关键输入。该主题包括对微观经济学、宏观经济学、商业、金融、预测、数据质量和政策评估等主题和问题的统计分析。它还包括考虑收集什么数据以量化经济的某些特定方面，以及在任何特定情况下如何最好地收集数据。
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数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Categorical and Quantitative Data
Data can be classified as either categorical or quantitative. Data that can be grouped by specific categories are referred to as categorical data. Categorical data use either the nominal or ordinal scale of measurement. Data that use numeric values to indicate how much or how many are referred to as quantitative data. Quantitative data are obtained using either the interval or ratio scale of measurement.
A categorical variable is a variable with categorical data, and a quantitative variable is a variable with quantitative data. The statistical analysis appropriate for a particular variable depends upon whether the variable is categorical or quantitative. If the variable is categorical, the statistical analysis is limited. We can summarize categorical data by counting the number of observations in each category or by computing the proportion of the observations in each category. However, even when the categorical data are identified by a numerical code, arithmetic operations such as addition, subtraction, multiplication, and division do not provide meaningful results. Section $2.1$ discusses ways of summarizing categorical data.
Arithmetic operations provide meaningful results for quantitative variables. For example, quantitative data may be added and then divided by the number of observations to compute the average value. This average is usually meaningful and easily interpreted. In general, more alternatives for statistical analysis are possible when data are quantitative. Section $2.2$ and Chapter 3 provide ways of summarizing quantitative data.
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Cross-Sectional and Time Series Data
For purposes of statistical analysis, distinguishing between cross-sectional data and time series data is important. Cross-sectional data are data collected at the same or approximately the same point in time. The data in Table $1.1$ are cross-sectional because they describe the five variables for the 60 World Trade Organization nations at the same point in time. Time series data are data collected over several time periods. For example, the time series in Figure $1.1$ shows the U.S. average price per gallon of conventional regular gasoline between 2012 and 2018. From January 2012 until June 2014, prices fluctuated between $\$ 3.19$ and $\$ 3.84$ per gallon before a long stretch of decreasing prices from July 2014 to January 2015. The lowest average price per gallon occurred in January $2016(\$ 1.68)$.
Since then, the average price appears to be on a gradual increasing trend.
Graphs of time series data are frequently found in business and economic publications. Such graphs help analysts understand what happened in the past, identify any trends over time, and project future values for the time series. The graphs of time series data can take on a variety of forms, as shown in Figure 1.2. With a little study, these graphs are usually easy to understand and interpret. For example, Panel (A) in Figure $1.2$ is a graph that show caused a serious drop in the index during 2008 with the low point occurring in February 2009 (7062). After that, the index has been on a remarkable nine-year increase, reaching its peak $(26,149)$ in January $2018 .$
The graph in Panel (B) shows the net income of McDonald’s Inc. from 2008 to 2017. The declining economic conditions in 2008 and 2009 were actually beneficial to McDonald’s as the company’s net income rose to all-time highs. The growth in McDonald’s net income showed that the company was thriving during the economic downturn as people were cutting back on the more expensive sit-down restaurants and seeking less-expensive alternatives offered by McDonald’s. McDonald’s net income continued to new all-time highs in 2010 and 2011, decreased slightly in 2012, and peaked in 2013. After three years of relatively lower net income, their net income increased to $\$ 5.19$ billion in 2017 .
经济统计代写
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Categorical and Quantitative Data
数据可以分为分类数据或定量数据。可以按特定类别分组的数据称为分类数据。分类数据使用名义或有序的测量尺度。使用数值来表示多少或多少的数据称为定量数据。使用测量的间隔或比率尺度获得定量数据。
分类变量是具有分类数据的变量，定量变量是具有定量数据的变量。适用于特定变量的统计分析取决于变量是分类的还是定量的。如果变量是分类变量，则统计分析是有限的。我们可以通过计算每个类别中的观察数量或通过计算每个类别中的观察比例来总结分类数据。然而，即使分类数据由数字代码标识，诸如加法、减法、乘法和除法之类的算术运算也不会提供有意义的结果。部分2.1讨论汇总分类数据的方法。
算术运算为定量变量提供有意义的结果。例如，可以添加定量数据，然后除以观察次数来计算平均值。这个平均值通常是有意义的并且容易解释。一般来说，当数据是定量的时，统计分析的更多选择是可能的。部分2.2第 3 章提供了总结定量数据的方法。
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Cross-Sectional and Time Series Data
出于统计分析的目的，区分横截面数据和时间序列数据很重要。横截面数据是在相同或大致相同的时间点收集的数据。表中数据1.1是横截面的，因为它们同时描述了 60 个世界贸易组织国家的五个变量。时间序列数据是在多个时间段内收集的数据。例如图中的时间序列1.1显示了 2012 年至 2018 年间美国每加仑常规普通汽油的平均价格。从 2012 年 1 月到 2014 年 6 月，价格在$3.19和$3.84在 2014 年 7 月至 2015 年 1 月价格长期下跌之前每加仑。每加仑的最低平均价格出现在 1 月2016($1.68).
从那时起，平均价格似乎呈逐渐上涨的趋势。
时间序列数据图表经常出现在商业和经济出版物中。此类图表可帮助分析师了解过去发生的情况，识别随时间推移的任何趋势，并预测时间序列的未来值。时间序列数据的图形可以有多种形式，如图 1.2 所示。稍加研究，这些图表通常很容易理解和解释。例如图中的面板 (A)1.2图表显示 2008 年导致指数严重下跌，低点出现在 2009 年 2 月（7062）。此后，该指数连续九年显着上涨，达到顶峰(26,149)在一月2018.
面板 (B) 中的图表显示了麦当劳公司 2008 年至 2017 年的净收入。2008 年和 2009 年的经济状况下滑实际上对麦当劳有利，因为该公司的净收入升至历史新高。麦当劳净收入的增长表明该公司在经济低迷时期蓬勃发展，因为人们减少了更昂贵的静坐餐厅，并寻求麦当劳提供的更便宜的替代品。麦当劳的净利润在 2010 年和 2011 年继续创下历史新高，2012 年略有下降，2013 年达到顶峰。在经历了三年相对较低的净利润后，其净利润增至$5.192017 年 10 亿。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。