统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Spearman rank correlation coefficient

2023年4月5日

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统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Spearman rank correlation coefficient

This coefficient measures the strength of the relationship between two variables on the basis of their ranks instead of values (ordinal data) and can be used in problems where one or both variables can be ranked even though they cannot be measured on a numerical scale. It can be interpreted in a manner similar to the correlation coefficient $r$, but because a great deal of the data gets lost, it provides a less reliable result.
$$r_s=\frac{1-6 \Sigma d^2}{n\left(n^2-1\right)}$$

1. Rank the $x$ and the $y$ variables: assign numbers from 1 onwards to the data values, starting with the smallest (or largest) value up to the largest (or smallest) value. Keep each $x$ together with its $y$. Remember to use the same type of ranking for $x$ and $y$ : from high to low or from low to high. If two values are the same, they are first assigned ranks (say 2 and 3) and then the average of the ranks is determined (2.5).That average is then assigned to each appropriate value.
2. Calculate the difference between ranks of the two variables (d).
3. Square these differences $\left(d^2\right)$ and add the column.
4. Substitute the required values into the formula and calculate the rank-order correlation coefficient.
5. Interpret the coefficient.

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Components of a time series

It is generally believed that the factors that have influenced data in the past and the present will continue to do so in more or less the same way in the future. The primary goal of time series analysis is to isolate and measure these influencing factors or components for forecasting purposes.

The observed time series data consists of four separate components – trend, cyclical, seasonal and irregular.

• Secular trend (T) is the underlying long-term movement (increase or decrease) over time in the recorded data values and is usually the result of long-term
• factors such as changes in the population size, demographic characteristics of the population, technology and consumer preferences.
• Cyclical variations (C) are medium-term changes caused by circumstances which repeat in cycles and cause upward and downward swings, not of equal length, throughout the series. In business, cyclical variations are often correlated with the general business cycle of prosperity, recession, depression and recovery.
• Random or irregular variations (I) occur over short intervals and are unpredictable with no pattern to their behaviour. These are disturbances due to ‘everyday’ unpredictable influences, such as weather conditions, illness. political unrest, crime, war and transport breakdowns.
• Seasonal variations (S) are short-term fluctuations that tend to repeat themselves over days, weeks, months or quarters.
Examples of seasonal variation:
• Sales of ice cream will be higher in summer than in winter.
• A doctor can expect a substantial increase in the number of flu cases every winter.
• Shops might expect higher sales shortly before Christmas.
• The telephone network may be heavily used at certain times of the day (such as mid-morning and mid-afternoon) and much less used at other times (such as in the middle of the night).

统计计算代考

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Spearman rank correlation coefficient

$$r_s=\frac{1-6 \Sigma d^2}{n\left(n^2-1\right)}$$

1. $x$ 和y变量进行排序 $y$ : 从 1 开始为数据值分配数 字，从最小 (或最大) 值开始到最大 (或最小) 值。将每个 $x$ 与其 $y$ 放在一起。 $x$ 和y使用相同类型 的排名 $y$ : 从高到低或从低到高。如果两个值相 同，则首先为它们分配等级 (比如 2 和 3 )，然 后确定等级的平均值 (2.5)。然后将该平均值分配 给每个适当的值。
2. 计算两个变量 (d) 的秩之间的差异。
3. 对这些差异 $\left(d^2\right)$ 求平方并添加该列。
4. 将所需的值代入公式，计算排序相关系数。
5. 解释系数。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Components of a time series

• 长期趋势 (T) 是记录的数据值随时间的潜在长期变动（增加或减少），通常是长期趋势的结果
• 人口规模变化、人口统计特征、技术和消费者偏好等因素。
• 周期性变化 (C) 是由环境引起的中期变化，这些环境在整个系列中循环重复并导致上下摆动，长度不等。在商业中，周期性变化通常与繁荣、衰退、萧条和复苏的一般商业周期相关。
• 随机或不规则的变化 (I) 发生在很短的时间间隔内，并且由于其行为没有模式而无法预测。这些是由于“日常”不可预测的影响（例如天气状况、疾病）造成的干扰。政治动荡、犯罪、战争和交通故障。
• 季节性变化 (S) 是短期波动，往往会在几天、几周、几个月或几个季度内重复出现。
季节性变化的例子：
• 夏季冰淇淋的销量会高于冬季。
• 医生可以预计每年冬天流感病例的数量都会大幅增加。
• 商店可能预计圣诞节前不久的销售额会更高。
• 电话网络可能在一天中的某些时间（例如上午和下午三点）被大量使用，而在其他时间（例如半夜）使用得很少。

有限元方法代写

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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。