统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Avenues for further research

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数据可视化是信息和数据的图形化表示。通过使用像图表、图形和地图这样的视觉元素,数据可视化工具提供了一种方便的方式来查看和理解数据的趋势、异常值和模式。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Avenues for further research

This chapter has outlined four important perspectives through which we can think of data visualizations as politically significant. Moreover, it has attempted to clarify the contexts where data visualizations become politically significant, and the notions of politics implied by these contexts. Each of these perspectives implies different avenues for research. In the following, I will briefly point to some of the most important of these.

The ways in which data visualizations form part of public deliberations actualizes questions about the argumentative and rhetorical nature of such visualizations. Do data visualizations, as they appear in public debate, work to clarify or conceal arguments? Do they lay themselves open to (in)

validation? And how are rhetorical devices used to convince? Such questions are important to answer in order to attain a more critical understanding of how data visualizations contribute to public and political discourse-or more generally; to manipulative or argumentative public spheres.

Likewise, there is a need for empirical research into how data visualizations textually promote ideology, and how citizens’ worldviews are shaped or negotiated in their encounters with data visualizations. A further step would be to explore empirically, and in more detail, how the ideological work done by data visualizations connects to or prepares the ground for political agendas.
Moreover, there is a need for a clearer understanding of how the expansion of data visualization affects people’s ability to function as citizens. Through which capacities and in which contexts do data visualizations work as a resource for citizenship, and when do they not? In particular, the affective and affinitive dimensions of how people engage with data visualizations warrant further research. When and how do data visualizations engender feelings of being recognized among audiences, and how may such feelings contribute to audiences’ civic affinities?

Lastly, there is need for more empirical research into when and how data visualizations are used instrumentally as an aid in political or administrative decision-making processes. Such endeavours would enable insight into some of the very concrete and manifest ways in which data visualization affects politics. This would require investigations into the specific contexts where decision-making takes place, be they political, administrative, or legal bodies.
Some of this much-needed research is underway, and can be found in the chapters in this book.

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Eef Masson and Karin van Es

This chapter discusses visualizations of weather data, used to communicate short-term precipitation predictions to lay audiences. Focusing on the example of Buienradar, a popular Dutch weather forecast website and app, it investigates how people engage with such representations on a daily basis, how they interpret them, and how their readings of them affect their actions and decisions, shaping their day-to-day routines. The research is based on semi-structured interviews with users with different demographic profiles. Aside from establishing usage patterns or preferences and readerly strategies, the chapter also considers people’s own evaluations of their conduct in relation to the Buienradar service, and more broadly, their reflections on the significance of weather data visualizations to their lives.

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction

In late August of $\mathbf{2 0 1 7}^{2}$, the spokesperson for a Dutch association of campsite owners criticized Buienradar, an often-used weather forecast website and app, for the financial setbacks its members had incurred over the course of the summer. In an interview with a local newspaper, he posited a causal relation between patrons’ use of the service and cancellations received in the week prior to their stay (Baard \& Hellegers, 2017). The news report

suggests that he primarily blamed the weather service itself, as a source of misleading information. But his statements also betray frustration with the customers, for blindly trusting the overly cautious predictions made.
While this position may sound extreme, it does build on widespread assumptions about how people today access, and act upon, information about the weather, as obtained via a range of (often digital) media. In 2001, the media scholar Marita Sturken already observed that the weather ‘is no longer something one goes outside to register, that one experiences on the ground and in the flesh. It has become, rather, a technological experience, seen from satellites and endlessly monitored on television and the Internet’ (2001, p. 161). But the above anecdote also invokes associations with the sort of (humorous) comments, proliferating online, that suggest that people these days would rather believe what their weather apps tell them than to trust their own senses.

Buienradar, the main target of the campsite owner’s frustrations, is something of a household name in the Netherlands. Launched in 2006, it was the first service in the country to make use of data from KNMI, the national weather office, in order to visualize, in rather distinctive ways, both recent and current rainfall, as based on precipitation detections, and projections for future rainfall. Its present default view has two key elements (see Figures $5.1$ and $5.2$ below). On the one hand, the actual buienradar, literally ‘shower radar’: a map of the Netherlands showing rain clouds in different colours, denoting the amount of rain (in $\mathrm{mm} / \mathrm{h}$ ) observed or predicted, traversing the territory in small increments. And on the other, a so-called regengrafiek or ‘rain chart’: a line graph showing the amount of rain per temporal unit for a given place. In addition, the platform also provides information and predictions on a range of other weather phenomena, in different forms and for different time frames.

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数据可视化代写

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本章概述了四个重要的观点,通过这些观点我们可以认为数据可视化具有政治意义。此外,它试图阐明数据可视化在政治上变得重要的背景,以及这些背景所隐含的政治概念。这些观点中的每一个都意味着不同的研究途径。在下文中,我将简要指出其中最重要的一些。

数据可视化成为公众讨论的一部分的方式,实现了关于这种可视化的争论和修辞性质的问题。公开辩论中出现的数据可视化是否有助于澄清或隐藏论点?他们是否向 (in) 敞开心扉

验证?以及如何使用修辞手段来说服?为了更批判性地理解数据可视化如何为公共和政治话语做出贡献,或者更广泛地说,这些问题的回答很重要;操纵或争论的公共领域。

同样,需要实证研究数据可视化如何在文本上促进意识形态,以及公民的世界观如何在与数据可视化的相遇中形成或协商。下一步将是从经验上更详细地探索数据可视化所做的意识形态工作如何与政治议程联系或为政治议程奠定基础。
此外,需要更清楚地了解数据可视化的扩展如何影响人们作为公民的能力。数据可视化通过哪些能力和在哪些情况下作为公民的资源发挥作用​​,什么时候不?特别是,人们如何参与数据可视化的情感和亲和维度值得进一步研究。数据可视化何时以及如何在观众中产生被认可的感觉,这种感觉如何有助于观众的公民亲和力?

最后,需要对数据可视化何时以及如何有效地作为政治或行政决策过程的辅助工具进行更多的实证研究。这些努力将使我们能够深入了解数据可视化影响政治的一些非常具体和明显的方式。这需要调查决策发生的具体环境,无论是政治、行政还是法律机构。
一些急需的研究正在进行中,可以在本书的章节中找到。

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Eef Masson and Karin van Es

本章讨论天气数据的可视化,用于将短期降水预测传达给非专业观众。以 Buienradar 为例,一个受欢迎的荷兰天气预报网站和应用程序,它调查了人们每天如何参与这些表示,他们如何解释它们,以及他们对它们的阅读如何影响他们的行动和决定,塑造他们的一天-今天的例行公事。该研究基于对具有不同人口统计资料的用户的半结构化访谈。除了建立使用模式或偏好和读者策略之外,本章还考虑了人们自己对他们与 Buienradar 服务相关的行为的评价,以及更广泛地说,他们对天气数据可视化对其生活的重要性的思考。

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction

八月下旬20172荷兰露营地所有者协会的发言人批评了常用的天气预报网站和应用程序 Buienradar,因为其成员在整个夏季遭受的财务挫折。在接受当地报纸采访时,他假设顾客使用服务与入住前一周收到的取消预订之间存在因果关系(Baard \& Hellegers,2017)。新闻报道

表明他主要将气象服务本身归咎于误导性信息的来源。但他的陈述也暴露出对客户的失望,因为他们盲目地相信所做的过于谨慎的预测。
虽然这个立场听起来可能很极端,但它确实建立在关于人们如何通过一系列(通常是数字)媒体获得的关于天气信息并根据天气信息采取行动的广泛假设之上。2001 年,媒体学者 Marita Sturken 已经观察到天气“不再是一个人到外面去记录的东西,一个人在地上和肉体中体验到的东西。相反,它已成为一种技术体验,从卫星上可以看到,并在电视和互联网上无休止地监控”(2001,第 161 页)。但上述轶事也引发了与这种(幽默)评论的联系,这种评论在网上激增,这表明如今的人们宁愿相信他们的天气应用程序告诉他们的信息,也不愿相信自己的感觉。

Buienradar 是露营地所有者沮丧的主要目标,在荷兰是家喻户晓的名字。它于 2006 年推出,是该国第一个利用国家气象局 KNMI 数据的服务,以便根据降水检测和预测以相当独特的方式可视化近期和当前降雨量。未来的降雨。它目前的默认视图有两个关键元素(见图5.1和5.2以下)。一方面,实际的 buienradar,字面意思是“阵雨雷达”:荷兰地图以不同颜色显示雨云,表示雨量(以米米/H) 观察或预测,以小增量穿越领土。另一方面,所谓的 regengrafiek 或“雨图”:显示给定地点每个时间单位的降雨量的折线图。此外,该平台还以不同的形式和不同的时间范围提供有关一系列其他天气现象的信息和预测。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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