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技术和统计数据服务

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数据收集和分析服务概述

在写论文时,学生经常面临这样一个问题:从哪里得到数据,如何分析数据。有些数据只能通过订阅付费服务获得,如汤姆森一号银行家、计算机统计、名人或彭博社。其他数据是免费提供的,但必须从多个来源汇总,这些来源不容易找到。我们的数据收集服务旨在为学生服务,并帮助他们为论文收集数据。除了我们的论文代写 服务,我们还提供数据的统计分析。我们的英国专业作家团队拥有丰富的统计软件经验,包括SPSS、Stata、Eviews,R演播室,Minitab和Matlab等。以下是我们提供的数据分析的统计方法的一个简单样本。

 

论文数据分析的目的是什么?

论文和报告中使用数据分析来检验假设,评估变量之间的关系,检验变量的动态性及其模式。没有数据分析,一篇论文就不会获得及格分数。然而,有不同的方法可以进行数据分析。这些方法包括定量和定性方法。下表提供了使用统计软件进行数据分析的定量方法示例。

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论文数据分析方法与技术

SPSS、Stata和Eviews中数据分析的统计方法

描述性和图形分析

描述性统计是描述数据的中心趋势和方差等特征的汇总统计。这些统计数据通常包括最大值和最小值、标准差、方差、范围、偏度和峰度以及平均值、中位数和模式等中心趋势指标。这些统计数据用于描述数据集的特征,以便在统计分析中易于理解和解释。

研究还需要描述性统计,以便及早发现潜在的异常值。例如,如果在最大值和最小值之间有一个较大的范围,并且存在较高的标准偏差值和高峰度,则数据很可能包含异常值。描述性统计还可以表明数据是否服从正态分布。在正态分布的数据中,平均值和中值是一致的。变量的平均值是其算术平均值,即值的总和除以观测值的数目。同时,中位数是从最低到最高的数据集中的中心值。通过观察偏度和峰度值以及Jarque-Bera统计量的估计值,可以更精确地检测出正态分布。数据的波动性最好用标准差来描述。如果数据是正态分布的,大约95%的观测值将位于与平均值的两个标准差内,99%的观测值将位于三个标准差内。

在统计软件方面,Stata默认提供最小的描述性统计数据集,其中仅包括每个变量的平均值、最大值和最小值、标准差和观察数。但是,可以使用其他选项展开此列表。Eviews通过默认下单 提供更广泛的描述性统计信息。除了斯塔塔的统计数据外,还包括偏度、峰度和雅克贝拉统计。至于SPSS,除了Jarque-Bera检验外,它提供了与Eviews相同的统计数据,而范围和标准误差可以随意添加。除此之外,Stata和SPSS允许提供虚拟变量和分类变量的频率表,这在分析原始数据时是一个有用的选择。

与描述性统计一起,图形分析经常被用来检测数据的长期趋势,并直观地评估其平稳性。平稳性意味着在这个值周围有一个一致的长期平均值和相等的扩展方差。用基本的折线图可以很容易地检测到。然而,如果研究人员想以图形方式评估两个变量之间的关系,散点图将是一个更合适的选择。饼图通常用于可视化结构和成分。条形图用于表示离散的类别。相关图用于观察数据中的序列相关模式。Q-Q图和P-P图是检测数据中偏离正态分布的有价值的工具。

包括Stata、Eviews和SPSS在内的大多数统计软件都有足够的图形分析工具,能够构建描述的图形。

时间序列分析(AR、MA、ARIMA、ARCH和GARCH模型)

时间序列分析的特点是一次只关注一个变量。它是一种单变量分析,它探索随时间变化的变量的属性。因此,它可以应用于大多数经济和金融时间序列,但它不常见于调查数据,其中大部分是横截面观察。

时间序列模型一般分为两类,一类是将当前行为作为过去价值的函数进行建模,另一类是对时间序列波动性进行建模的模型。前者包括自回归(AR)、移动平均(MA)和结合AR和MA项的ARIMA模型。时间序列的波动性分析主要采用ARCH模型和GARCH模型。

AR模型是通过将一个变量的当前值与同一变量的粘贴(滞后)值进行回归来估计的。MA模型是通过回归随机冲击下某个变量的现值来估计的。当滞后值和随机冲击都包含在回归规范中时,导出了ARMA或ARIMA模型。

ARCH是波动性最简单的模型之一,其中仅截距或ARIMA模型的残差方差在滞后平方残差上回归。ARCH模型是一个更广泛的GARCH型模型的特例,其中残差的方差不仅在滞后平方残差上回归,而且在滞后方差项上回归。ARCH和GARCH模型在金融业中得到了广泛的应用,因为大多数资产价格都是波动的,并且表现出波动的聚集性。

Eviews和Stata都能很好地运行时间序列模型,并能方便地估计ARCH和GARCH模型。他们还提供了几个扩展GARCH模型的选项。至于SPSS,它没有为运行波动性模型提供直观和内置的选项。然而,它可以通过使用扩展来解决。

回归分析(OLS、Logistic回归、面板回归、分位数回归和序数回归)

当涉及多个变量时,回归分析是一种常用的定量数据挖掘技术。它用于建模因变量与一个或多个解释变量或自变量之间的线性关联。根据使用的数据类型,可以选择几种类型的回归。

最常见的回归类型是普通最小二乘(OLS)回归。当因变量为连续变量时使用。假设这个变量和一组自变量之间的关系是线性的。模型的参数也假定为线性。它是分析经济、金融和社会变量之间瞬时和滞后关系的最佳工具。然而,主要的标准是,数据应该是定量的,并且在比率尺度上是可测量的。然而,范畴变量转换为虚拟变量也可以用于这种回归。OLS回归可以应用于时间序列和横截面。

虽然在OLS回归中包含虚拟变量作为解释变量或独立变量是非常好的,但它们不能用作因变量。如果需要使用一个二元变量作为因变量,那么应该运行logistic回归,而不是基本的OLS模型。两种最流行的二元回归模型是logit模型和probit模型。在logit模型中,系数被解释为优势比,但通常这些模型之间的结果通常是一致的,因为它们的应用取决于研究领域。

如上所述,OLS回归可以应用于时间序列和横截面,但是如果数据同时包含这两种情况呢?这样的数据集被称为面板数据,应用OLS回归可能会导致薄弱的发现,因为横截面或特定时间段之间的异质性将被忽略。有两种常用的方法来处理面板数据中的异构性问题。第一种方法是估计固定效应面板回归。这相当于在每个横截面或每个时间段添加虚拟变量,这取决于研究人员打算建模的差异。另一种方法是运行随机效应(RE)面板回归。后者是通过增加一个新的随机项来估计的,该项解释了横截面或时间段的不均匀性。通常根据Hausman检验来选择最优方法。

当线性回归的分位数不成立时,OLS通常不适用。与传统的OLS回归方法不同,传统OLS回归方法测量一个变量对另一个变量的条件平均效应,分位数回归用于建模中值效应或线性OLS无法实现的替代分位数。分位数回归对数据中存在的异常值不太敏感。

有人指出,线性OLS回归与定量数据很好地配合。然而,调查中收集到的大多数原始数据通常是有序的,如按利克特量表排序的数据。序数回归是一种回归分析,允许建立这些序数变量之间的关系。

在选择一个合适的软件来运行回归分析时,要记住SPSS是有限的,因为它不能提供处理面板回归的功能。然而,这可以很容易地在Eviews和Stata中实现,除了面板回归,还可以估计序数、logistic、分位数和OLS模型。然而,SPSS有足够的工具进行标准OLS和序数回归,是分析原始数据的一个很好的工具。

15位作家能帮上什么忙?

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使用软件(SPSS、Eviews、Excel、Stata、Matlab等)分析数据

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相关分析(Pearson、Spearman和Kendal Tau)

相关分析是一种统计过程,它确定一对变量之间是否存在关联,而不必考虑它们之间的因果关系。除了检测变量中的协动外,相关分析还经常用于检测回归中自变量强相关时出现的多重共线性问题。

有不同的方法来建立两个变量之间的相关性,包括皮尔逊,斯皮尔曼和肯德尔陶秩系数。皮尔逊相关仅适用于比率量表上测量的数量变量。这些变量应该是连续的。例如股票价格和宏观经济变量。当两个定量变量之间不是线性关系而是单调关系时,Spearman相关是一个更好的选择。最后,如果所探索的变量是有序的,例如Likert尺度数据,Kendall-Tau系数是建立相关性的最佳解决方案。

相关系数在-1到1之间,分别表示极负相关和极正相关。零系数意味着变量之间根本没有相关性。一般而言,相关系数的绝对值超过0.7,说明变量之间有很强的相关性。0.5左右的值表示只有中等相关性。

SPSS为估计变量间的相关性提供了最方便的方法。通过选择相关分析,用户可以在同一窗口中选择数据类型和测试类型。在Eviews中,缺省相关分析意味着Pearson系数的估计。然而,Spearman和Kendall Tau秩系数的计算可以在协方差分析菜单中进行,这不是很方便。对于Stata,该程序类似于Eviews,其中Pearson相关性用作默认选项,Spearman和Kendall Tau系数在非参数测试菜单中可用。

 

参数试验与非参数试验

在进行假设检验时,研究人员总是面临着使用参数检验还是非参数检验的问题。参数检验是一种检验假设的过程,假设数据是按照某种理论分布(如正态分布)分布的。当不能使用参数测试时,使用非参数测试。大多数非参数检验采用某种方法对观测值进行排序,并对分布的异常进行检验。当参数测试探索组平均值时,非参数测试检查组中位数。

参数测试通常是首选的,因为这些测试能更好地检测分布的“奇异性”。另一方面,在分布未知的情况下,非参数测试是必要的。这种必然性可能与分布的非正态性、未知的分布原理或样本的非常小有关。除此之外,当样本包含无法移除的离群值或“超出范围”值时,可以应用非参数测试。

用单样本t检验检验样本均值是否与某些假设值(如总体平均值)有实质性差异。它的非参数等价物是威尔科克森符号秩检验. 采用双样本t检验比较两组的平均值。Mann-Whitney检验是它的非参数等价物。如果有两组以上,则进行单因素方差分析。它的非参数等价物是Kruskal-Wallis检验。方差分析要求因变量为正态分布,而Kruskal-Wallis检验没有这一要求。

尽管大多数统计软件都可以用来进行假设检验,但在Eviews中却不太方便,因为这些测试很难在菜单中找到。单样本t检验称为简单假设检验,而双样本t检验和方差分析被称为分类等式检验。Stata和SPSS都更便于进行假设检验。SPSS有一个单独的菜单,名为“比较方法”,所有这些测试都可以在这里找到。Stata有两个子菜单用于参数和非参数测试。

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协整、VAR与VECM

OLS回归适用于平稳数据。如果数据是非平稳的,OLS回归可能会产生无效的结果,残差可能会受到序列相关性的影响。因此,在OLS回归分析中,变量的变换往往是必要的。然而,如前所述,这种方法允许测量变量之间的瞬时或短期关系。当需要评估长期关系时,需要进行协整分析。

协整分析有两种常用的方法。第一种方法基于OLS回归,被称为恩格尔-格兰杰方法。第二种方法基于向量自回归(VAR)分析,称为Johansen协整检验。Johansen检验比Engle-Granger方法的主要优点是后者只允许检测一个协整方程,并且OLS回归的所有假设都必须得到解决。Johansen检验能够检测出一个以上的协整方程,而且它的假设较少。

在这两种方法中,首先使用单位根检验来检验数据的平稳性。如果变量是非平稳的,但它们的第一个差是平稳的,则称它们为1阶积分。两个变量之间的协整只有在两个变量是同一阶的情况下才能被检测出来,不管是1阶还是更高阶。

如果变量之间没有短期的动态协整关系,则使用VAR模型进行分析。然而,如果检测到至少一个协整方程,则使用向量误差修正模型(VECM)进行进一步的分析。

VAR通常是用平稳变量来估计的,这些变量被建模成系统中其他变量的滞后值和自身滞后值的函数。因此,VAR模型不需要理论支持,也不必像传统的OLS回归那样解决与恩多涅性有关的问题。VAR模型的结果最好用脉冲响应函数(irf)以图形方式解释。系统中变量的最佳滞后数通常是根据信息准则(IC)来选择的,如Akaike IC或Schwarz IC。与VAR相比,VECM是用非平稳变量估计的。

Stata和Eviews都提供了一套丰富的工具来处理协整测试、VAR和VECM模型。同时,SPSS没有足够的内置函数来运行VAR和VECM模型。因此,在这种情况下,统计软件的选择至关重要。

因子分析和主成分分析

在许多情况下,当建立回归模型时,一些自变量可能高度相关。解决这个多重共线性问题的可能方法是省略一些相关变量或从相关变量中形成综合得分。然而,在这种情况下,转换后的模型可以解释较少的因变量方差。另一个解决方案可能是创建影响相关变量的潜在变量,并在模型中使用它们。有两种方法,即通过主成分分析(PCA)和因子分析(FA)。

这两种方法的相似之处在于它们都将数据简化为几个关键因素。如果初始输入不高度相关,它们就不会很好地工作。如果变量之间的相关性很高,PCA和FA的结果可能非常相似。然而,这两种方法的关键区别在于新元素的创建方式,即PCA中的组件和FA中的因子。

所有三种软件都允许进行FA和PCA。SPSS包含PCA作为FA的一部分。同时,作为多元分析的一部分,Stata有单独的选择来进行FA和PCA。为了在Eviews中进行FA和PCA,需要打开一组需要减少的变量。在这种情况下,软件的选择是一个偏好问题,因为功能或多或少是相同的。

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