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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法，如地图或图表，使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。
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我们提供的数据可视化Data visualization及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- 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
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Main Objectives of This Book
It goes without saying that the field of second language acquisition (SLA), or second language research more generally, relies on data: test scores, reaction times, grammaticality judgements, certainty levels, categorical preferences, suppliance rates, and so on. Indeed, by the end of the 1990 s, over $90 \%$ of all studies in applied linguistics were quantitative (Cunnings 2012). Different theories have been proposed to explain acquisition patterns that are observed in the data and to predict patterns in unobserved data. To evaluate the validity of any claim in the field, theoretical or not, we must consider empirical evidence, that is, data-much like any scientific field. It is therefore unsurprising that most of what we assume and propose in the field depends on how we analyze our data and, perhaps even more importantly, on how carefully we interpret and generalize the patterns that we find. More often than not, inappropriate analyses lead to incorrect conclusions.
It has been noted in the literature that the field of second language acquisition relies on a precariously narrow range of statistical techniques to quantitatively analyze data (Plonsky 2013, 2014, 2015). $\boldsymbol{t}$-tests and ANOVAs still seem to be the most popular statistical options, even though they are (i) underpowered and (ii) often inappropriate given the data at hand, as will be discussed in Part III. As examples of (i), t-tests can’t handle multiple variables (or groups), and ANOVAs can’t handle complex hierarchical structures in the data (chapter 9), which are essential given how much variation we observe in linguistic data. In addition, both methods focus on $p$-values, not on effect sizes. An example of (ii) would include the use of ANOVAs when we are dealing with binary or scalar responses (chapters 7 and 8 ) – see Jaeger (2008).
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Why Focus on Data Visualization Techniques
Good figures are crucial. When we want to see and understand the data patterns underlying a study, a figure is likely the best option we have. Whether or not you consider yourself a visual person, the truth is that a well-designed plot almost always communicates your results more effectively than huge tables or a series of numbers and percentages within the body of the text. An appropriate figure can help the reader understand your thinking process, your narrative, and your statistical results-needless to say, you want your reader (or your reviewer) to understand exactly what you mean.
Besides helping the reader, figures help us, the researchers. To design the right figure, we must have a clear understanding of the message we want to
communicate, the pattern we want to focus on. Often times, it is by designing a figure that we realize that we don’t know exactly what we want to see-or that we don’t understand the type of data we are trying to visualize. In that way, data visualization can also improve our thinking process.
Despite the importance of data visualization, it is not uncommon to come across experimental papers in L2 research with very limited figures. How many times have you seen pie charts in papers? Or maybe bar plots without error bars? Perhaps a plot showing variables that do not match the variables discussed later, in the actual analysis? As we will see throughout this book, some general “rules of thumb” can already drastically improve one’s data visualization techniques.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Why Focus on Full-Fledged Statistical Models
Data can be messy, and language data almost always is-especially when we deal with L2 research, where multiple grammars can be at play, generating multiple patterns that often seem contradictory. Different leamers behave differently, and they may respond differently to different stimuli or circumstances. On top of all that, we know that multiple variables can play a role in different phenomena. We naturally want to focus on a particular variable of interest, but we shouldn’t ignore potential confounding factors that could also affect our results.
In the past, comparing two groups and concluding that they were statistically different was often good enough. Take $t$-tests, for example, which are usually used when we focus our attention on a single question: are two groups (i.e., means) statistically different? The answer is categorically defined based on an arbitrary number: $0.05$ (see review on $p$-values in $₫ 1.3 .1$ ). This approach often doesn’t care about how different the groups are-although this seems to be more and more a characteristic of the past now (i.e., what is generally referred to as old statistics). In contrast, the focus of statistical analyses these days has shifted a lot in many areas. We now typically focus on models with multiple variables because we wish to estimate the effect $(\$ 1.3 .2$ ) that such variables have on an outcome of interest.
Statistical models are very different from a simple $t$-test. They allow us to incorporate a high degree of complexity and therefore provide more realistic and reliable results. We can, for example, take into account how much learners will vary when it comes to the effect we are examining in our study. By default, such models also provide effect sizes, which are more relevant than mere $p$ values (cf. ANOVAs and $t$-tests, which require additional steps to yield effect sizes). They also allow us to measure the effect of multiple variables-not just one. These are only a few reasons that you should always favor a fullfledged statistical model over statistical tests-or simple ANOVAs, which are technically a special type of a statistical model (linear regression). By focusing on such models, this book provides a powerful, flexible, and up-to-date approach to data analysis.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Main Objectives of This Book
毋庸置疑，第二语言习得 (SLA) 领域或更普遍的第二语言研究依赖于数据：测试分数、反应时间、语法判断、确定性水平、分类偏好、请求率等。事实上，到 1990 年代末，超过90%应用语言学的所有研究都是定量的（Cunnings 2012）。已经提出了不同的理论来解释在数据中观察到的采集模式并预测未观察到的数据中的模式。为了评估该领域任何主张的有效性，无论是否是理论上的，我们都必须考虑经验证据，即数据——就像任何科学领域一样。因此，我们在该领域的大部分假设和建议都取决于我们如何分析我们的数据，甚至更重要的是，取决于我们如何仔细地解释和概括我们发现的模式，这并不奇怪。不恰当的分析往往会导致错误的结论。
在文献中已经注意到，第二语言习得领域依赖于范围极窄的统计技术来定量分析数据（Plonsky 2013, 2014, 2015）。吨- 检验和 ANOVA 似乎仍然是最流行的统计选项，尽管它们 (i) 能力不足并且 (ii) 考虑到手头的数据通常不合适，正如将在第三部分中讨论的那样。作为 (i) 的示例，t 检验不能处理多个变量（或组），而 ANOVA 不能处理数据中的复杂层次结构（第 9 章），考虑到我们在语言数据中观察到的变化量，这是必不可少的. 此外，这两种方法都侧重于p-值，而不是效果大小。(ii) 的一个例子包括在我们处理二元或标量响应时使用 ANOVA（第 7 章和第 8 章）——参见 Jaeger (2008)。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Why Focus on Data Visualization Techniques
好的数字很关键。当我们想要查看和理解研究背后的数据模式时，数字可能是我们拥有的最佳选择。不管你是否认为自己是一个视觉型的人，事实是一个精心设计的情节几乎总是比巨大的表格或文本正文中的一系列数字和百分比更有效地传达你的结果。一个合适的数字可以帮助读者理解你的思考过程、你的叙述和你的统计结果——不用说，你希望你的读者（或你的评论者）准确地理解你的意思。
除了帮助读者，数字也帮助我们，研究人员。要设计正确的图形，我们必须清楚地了解我们想要传达的信息
沟通，我们想要关注的模式。很多时候，通过设计一个图形，我们意识到我们并不确切地知道我们想看到什么——或者我们不了解我们试图可视化的数据类型。这样，数据可视化也可以改善我们的思维过程。
尽管数据可视化很重要，但在 L2 研究中遇到数据非常有限的实验论文并不少见。您在论文中看到过多少次饼图？或者可能是没有误差线的条形图？也许在实际分析中显示的变量与后面讨论的变量不匹配？正如我们将在本书中看到的那样，一些通用的“经验法则”已经可以极大地改进一个人的数据可视化技术。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Why Focus on Full-Fledged Statistical Models
数据可能是混乱的，语言数据几乎总是如此——尤其是当我们处理 L2 研究时，可能会出现多种语法，从而产生多种看似矛盾的模式。不同的学习者表现不同，他们可能对不同的刺激或环境做出不同的反应。最重要的是，我们知道多个变量可以在不同的现象中发挥作用。我们自然希望关注特定的感兴趣变量，但我们不应该忽视也可能影响我们结果的潜在混杂因素。
过去，比较两组并得出统计差异的结论通常就足够了。拿吨例如，当我们将注意力集中在一个问题上时，通常会使用测试：两组（即均值）在统计上是否不同？答案是根据任意数字分类定义的：0.05（见评论p-值在₫₫1.3.1）。这种方法通常不关心组的不同程度——尽管现在这似乎越来越成为过去的特征（即，通常称为旧统计数据）。相比之下，如今统计分析的重点在许多领域发生了很大变化。我们现在通常关注具有多个变量的模型，因为我们希望估计效果($1.3.2) 这些变量对感兴趣的结果有影响。
统计模型与简单的模型有很大不同吨-测试。它们使我们能够整合高度的复杂性，从而提供更现实和可靠的结果。例如，当涉及到我们在研究中检查的效果时，我们可以考虑到学习者会有多少变化。默认情况下，此类模型还提供效果大小，这比单纯的更相关p值（参见方差分析和吨-tests，这需要额外的步骤来产生效果大小）。它们还使我们能够衡量多个变量的影响——而不仅仅是一个变量。这些只是您应该始终支持成熟的统计模型而不是统计测试或简单的方差分析的几个原因，这在技术上是一种特殊类型的统计模型（线性回归）。通过关注这些模型，本书提供了一种强大、灵活和最新的数据分析方法。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。