统计代写|统计入门代写Introduction to Statistics代考|CIVL2530 What Is the Median, and How Is It Computed?

如果你也在 怎样代写统计入门Introduction to Statistics CIVL2530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。广义线性模型Generalized linear model是一门涉及数据的收集、组织、分析、解释和表述的学科。在将统计学应用于科学、工业或社会问题时,通常会从一个统计人口或一个待研究的统计模型开始。人口可以是不同的人群或物体,如 “生活在一个国家的所有人 “或 “组成一个晶体的每个原子”。统计学涉及数据的方方面面,包括设计调查和实验方面的数据收集计划。

统计入门Introduction to Statistics在数据分析中主要使用两种统计方法:描述性统计和推断性统计,前者使用平均数或标准差等指标对样本数据进行总结,后者从受随机变化影响的数据中得出结论(例如。描述性统计最常关注的是分布(样本或人群)的两组属性:中心倾向(或位置)试图描述分布的中心或典型值,而分散性(或变异性)则描述分布中的成员偏离其中心和彼此的程度。对数学统计的推断是在概率论的框架下进行的,概率论涉及到对随机现象的分析。

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he median is another measure of central tendency and another type of average. It is the point in a distribution of data where $50 \%$ of the cases fall above it and $50 \%$ of the cases fall below it. The median is most often represented using the abbreviation $M d$, but it sometimes appears as $M$.
To compute the median, follow these steps:

  1. List all of the numbers in descending order, with the largest value at the beginning or top. Here’s an example:
    $$
    87,72,65,45,23
    $$
  2. Select the score that is the midpoint of the set of scores. In this case, it is the third score (with two scores below it and two above it), and the median is 65 .

If the set has an even number of scores (such as $87,72,67,65,45$, and 23 ), the median is the average of the two midpoint scores. In this case, there are six scores, and the two midpoint scores (the third and fourth score) are 67 and 65 . The median is the average of those two, or 66 .
The median is an interesting and useful measure of central tendency for one reason: It is insensitive to extreme scores, giving a much clearer picture than the mean of the true average of a set of scores that includes an extreme value. Remember, we want an average-whether the mean, median, or mode-to be the one most representative score from a set of scores.

For example, look at the following set of scores (which has one extreme score):
$$
107,30,28,25,24
$$
The mean is $40(200 / 5)$, and the median is 28 . The tug of the one extreme score (107) pulls the average way up. The median of 28 , on the other hand, better approximates the most representative score from this set. Using the median moderates the extreme score’s effect.

Finally, the median is all about the score that corresponds to the number of cases in the set of scores and not the value of those scores. It is always the 50 th percentile or the point that bisects the distribution of scores.

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Ћou already know from the previous question that the most useful application of the median as a measure of central tendency is to data sets that include extreme scores. As it turns out, one of the most frequent uses of the median is the computation of a measure of central tendency for annual income in the United States and in other developed countries.
The reason for this is that the annual income in these countries is widely varied, as reflected by the range of values and extreme scores.
For example, take the following seven annual salaries listed in descending order from lowest to highest.
$$
\begin{array}{r}
\$ 235,495 \
\$ 60,100 \
\$ 58,768 \
\$ 54,675 \
\$ 47,698 \
\$ 45,687 \
\$ 41,675
\end{array}
$$
You remember that a measure of central tendency is the one score that best represents the set of all scores. Upon examination of these scores, you can see that all but one are within the range of $\$ 41,000$ to $\$ 61,000$. So, to reflect the most central point, you would expect a measure of central tendency to be around $\$ 50,000$.

The mean of these scores is $\$ 77,728$, which points to a much higher average then a cursory examination of the data warrants. The median, on the other hand, is $\$ 54,675$-just what we would expect based on where the majority of values fall. It’s that one high value of $\$ 235,495$ that throws off the mean as a useful measure of central tendency and calls for the median to be used.

How would one know to use the median rather than the mean? Two ways. First, through a visual examination of the data. And, second, when data are ordinal in nature (such as rank in class, largest to smallest), the median also seems to be a more accurate reflection of the central-most point than is the mean.

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中位数是集中趋势的另一种度量, 也是另一种平均值。它是数据分布中的点 $50 \%$ 的案件落在它之上, 并且 $50 \%$ 的情况下低于它。中位数最常使用缩写表示 $M d$, 但有时会显示为 $M$.
要计算中位数, 请执行以下步骤:

按降序列出所有数字, 最大值在开头或顶部。这是一个例子:
$87,72,65,45,23$

选择作为分数集合中点的分数。在这种情况下, 它是第三个分数 (低于它的两个分数, 高于它 的两个分数) , 中位数是 65 。
如果集合有偶数个分数 (例如 $87,72,67,65,45$, 和 23 ), 中位数是两个中点分数的平均值。在这种情况
下, 有六个分数, 两个中点分数 (第三和第四个分数) 分别是 67 和 65 。中位数是这两者的平均值, 即 66
中位数是一种有趣且有用的集中趋势度量, 原因有一个: 它对极端分数不敏感, 比包含极值的一组分数的真
实平均值的平均值更清晰。请记住, 我们希望平均值 (无论是平均值、中位数还是众数) 成为一组分数中最 具代表性的分数。
例如,查看以下一组分数(其中有一个极端分数):
$107,30,28,25,24$
平均值是 $40(200 / 5)$, 中位数为 28 。一个极端得分 (107) 的拉动将平均水平拉高。另一方面, 中位数 28 更接近该集合中最具代表性的分数。使用中位数可以缓和极端分数的影响。
最后, 中位数是关于与一组分数中的案例数黑相对应的分数, 而不是这些分数的值。它始终是第 50 个百分 位数或将分数分布平分的点。


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下您已经从上一个问题中知道, 中位数作为集中趋势度量的最有用的应用是包含极遄分数的数据集。事实证 明,中位数最常见的用途之一是计算美国和其他叐达国家年收入的集中趋势。
原因是这些国家的年收入差异很大, 这反映在数值范围和极端分数上。
例如, 以下七种年薪按从低到高的顺序排列。
$\$ 235,495 \$ 60,100 \$ 58,768 \$ 54,675 \$ 47,698 \$ 45,687 \$ 41,675$
您还记得, 集中趋势的度荲是最能代表所有分数集合的一个分数。通过检查这些分数, 您可以看到除了一个
之外,所有分数都在 $\$ 41,000$ 至 $\$ 61,000$. 所以, 为了反映最中小的点, 你会期望一个集中趋势的衡量标資
这些分数的平均值是 $\$ 77,728$, 这表明平均水平要高得多, 然后对数据进行粗略检查即可。另一方面, 中 低数是 $\$ 54,675$ – 正是涐们根据大多数价值所在的低置所期望的。就是这么一个高偐值 $\$ 235,495$ 这抛弃了
怎么会知道使用中位数而不是平均值? 两种方式。首先, 通过对数据的视觉检查。其次, 当数据本质上是序 数时 (例如班级中的排名, 从大到小),中位数似平比化平均值更准确地反映了最中心点。

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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。

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