如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics ECON202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|Elements, Variables, and Observations
Elements are the entities on which data are collected. Each nation listed in Table $1.1$ is an element with the nation or element name shown in the first column. With 60 nations, the data set contains 60 elements.
A variable is a characteristic of interest for the elements. The data set in Table $1.1$ includes the following five variables:
- WTO Status: The nation’s membership status in the World Trade Organization; this can be either as a member or an observer.
- Per Capita Gross Domestic Product (GDP) (\$): The total market value (\$) of all goods and services produced by the nation divided by the number of people in the nation; this is commonly used to compare economic productivity of the nations.
- Fitch Rating: The nation’s sovereign credit rating as appraised by the Fitch Group ${ }^{1}$; the credit ratings range from a high of AAA to a low of $F$ and can be modified by $+$ or $-$.
- Fitch Outlook: An indication of the direction the credit rating is likely to move over the upcoming two years; the outlook can be negative, stable, or positive.
Measurements collected on each variable for every element in a study provide the data. The set of measurements obtained for a particular element is called an observation. Referring to Table 1.1, we see that the first observation (Armenia) contains the following measurements: Member, 3615, BB-, and Stable. The second observation (Australia) contains the following measurements: Member, 49755, AAA, and Stable and so on. A data set with 60 elements contains 60 observations.
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Scales of Measurement
Data collection requires one of the following scales of measurement: nominal, ordinal, interval, or ratio. The scale of measurement determines the amount of information contained in the data and indicates the most appropriate data summarization and statistical analyses.
When the data for a variable consist of labels or names used to identify an attribute of the element, the scale of measurement is considered a nominal scale. For example, referring to the data in Table 1.1, the scale of measurement for the WTO Status variable is nominal because the data “member” and “observer” are labels used to identify the status category for the nation. In cases where the scale of measurement is nominal, a numerical code as well as a nonnumerical label may be used. For example, to facilitate data collection and to prepare the data for entry into a computer database, we might use a numerical code for the WTO Status variable by letting 1 denote a member nation in the World Trade Organization and 2 denote an observer nation. The scale of measurement is nominal even though the data appear as numerical values.
The scale of measurement for a variable is considered an ordinal scale if the data exhibit the properties of nominal data and in addition, the order or rank of the data is meaningful. For example, referring to the data in Table 1.1, the scale of measurement for the Fitch Rating is ordinal because the rating labels, which range from AAA to F, can be rank ordered from best credit rating (AAA) to poorest credit rating (F). The rating letters provide the labels similar to nominal data, but in addition, the data can also be ranked or ordered based on the credit rating, which makes the measurement scale ordinal. Ordinal data can also be recorded by a numerical code, for example, your class rank in school.
The scale of measurement for a variable is an interval scale if the data have all the properties of ordinal data and the interval between values is expressed in terms of a fixed unit of measure. Interval data are always numerical. College admission SAT scores are an example of interval-scaled data. For example, three students with SAT math scores of 620,550 , and 470 can be ranked or ordered in terms of best performance to poorest performance in math. In addition, the differences between the scores are meaningful. For instance, student 1 scored $620-550=70$ points more than student 2 , while student 2 scored $550-470=80$ points more than student 3 .
经济统计代写
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Elements, Variables, and Observations
元素是收集数据的实体。表中列出的每个国家1.1是一个元素，其国家或元素名称显示在第一列中。该数据集包含 60 个国家，包含 60 个元素。
变量是元素感兴趣的特征。表中的数据集1.1包括以下五个变量：
- WTO 地位：该国在世界贸易组织中的成员地位；这可以是成员或观察者。
- 人均国内生产总值 (GDP) ( $ )：国家生产的所有商品和服务的总市场价值 ( $ ) 除以该国的人口数量；这通常用于比较各国的经济生产力。
- 惠誉评级：惠誉集团评估的国家主权信用评级1; 信用等级从 AAA 高到低F并且可以修改+或者−.
- 惠誉展望：表明未来两年信用评级可能变动的方向；前景可以是负面的、稳定的或正面的。
为研究中的每个元素收集的每个变量的测量值提供了数据。为特定元素获得的一组测量值称为观测值。参考表 1.1，我们看到第一个观测值（亚美尼亚）包含以下测量值：Member、3615、BB- 和 Stable。第二个观测值（澳大利亚）包含以下测量值：Member、49755、AAA 和 Stable 等。具有 60 个元素的数据集包含 60 个观测值。
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Scales of Measurement
数据收集需要以下测量尺度之一：名义、有序、间隔或比率。衡量尺度决定了数据中包含的信息量，并表明了最合适的数据汇总和统计分析。
当变量的数据由用于标识元素属性的标签或名称组成时，测量尺度被认为是名义尺度。例如，参考表 1.1 中的数据，WTO 地位变量的测量尺度是名义上的，因为数据“成员”和“观察员”是用于识别国家地位类别的标签。在测量标度为标称的情况下，可以使用数字代码和非数字标签。例如，为了便于数据收集和准备输入计算机数据库的数据，我们可以使用 WTO 状态变量的数字代码，让 1 表示世界贸易组织的成员国，2 表示观察员国。尽管数据显示为数值，但测量规模是名义上的。
如果数据表现出名义数据的属性，并且数据的顺序或等级有意义，则变量的测量尺度被认为是序数尺度。例如，参考表 1.1 中的数据，惠誉评级的衡量尺度是有序的，因为评级标签的范围从 AAA 到 F，可以从最佳信用等级 (AAA) 到最差信用等级 (F ）。评级字母提供类似于名义数据的标签，但除此之外，数据也可以根据信用等级进行排序或排序，这使得测量尺度具有顺序性。序数数据也可以通过数字代码记录，例如，您在学校的班级排名。
如果数据具有序数数据的所有属性并且值之间的区间以固定的度量单位表示，则变量的度量尺度是区间尺度。区间数据始终是数字的。大学入学 SAT 分数是区间尺度数据的一个例子。例如，三个 SAT 数学成绩为 620,550 和 470 的学生可以按照数学成绩最好到最差的成绩进行排名或排序。此外，分数之间的差异是有意义的。例如，学生 1 得分620−550=70比学生 2 多分，而学生 2 得分550−470=80超过学生 3 分。
数据科学代写|经济统计代写Economic Statistics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。