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    顯示鋼支撐廠家是否可能給出不同的答案

    作者:河北碩和建筑機械有限公司 瀏覽: 發表時間:2020-11-28 10:30:54

      要很好地匯總數據就要做到以下幾點:首先,它要使你能清楚數據中需進一步調查的規律(或無規律),圖表能有效地反映出錯誤的數據,同樣也能辨識出正確但不正常的數據。例如,總計數據(或概括性數據, summary data)能顯示出在一個低的獲獎概率下某一實驗對象在風險選擇實驗中有著比其他實驗對象更低的CE率,進一步的鋼支撐廠家調查可能揭示出這一低均值是由于零出售價,這時你還應該檢查是否已正確記錄了價格,實驗對象是否得到了恰當的指導等等。如果數據是正確的,你可能還希望了解一下是否其他實驗對象也沉湎于零出售價得到的結果可能是一個修正的理論即有著低的期望報酬與高的個人主觀計算成本的參與者的出價為零,這個修正的理論也許是決策理論的基礎!如果你對數據的整理沒有一個結果的話,你就可能不能發現零出價,并將失去修正你的數據或者擴展理論的機會。

      如,你想分析在雙向拍賣市場上的理論均衡價格與實際價格之間的差異,但什么是正確的“實際價格”呢?是交易期中的平均交易價格還是***的交易價格?或是出價與要價之間的中間值?類似表7-1、圖7-1的概括性圖表就能為你做出正確的選擇提供基礎,并顯示鋼支撐廠家是否其他選擇可能給出不同的答案。如果有一個好的描述性分析做基礎,那么正式的統計推論就更加可信。

      第三個目標是教學上的,如果一個圖形演示或者一系列描述統計能使讀者輕松地理解數據,那么他們就有興趣來了解你的結論,并更好地評價它們的可信度數據匯總對公認的偶然性數據就沒那么重要了,比如由政府機構編輯的金融市場數據或者***收入賬戶數據,分析這些數據的計量經濟學家可能對這些數據已經有了充分的認識并熟知它們的主要特征,讀者想盡快了解鋼支撐廠家的則可能是一個更精細的推斷統計而對許多熟悉的描述統計就沒有耐心。相反,實驗數據對于多數讀者而言是新的、陌生的,所以描述統計就很有必要。



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