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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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- 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|Statistical Concepts
Because the present book focuses on regression analysis, it’s helpful to be familiar with basic statistical concepts and terms. Don’t worry: each model explored in this book will be interpreted in detail, and we will revisit most concepts as we go along. These are some of the most important terms we will use throughout this book: p-values, effect sizes, confidence intervals, and standard errors. This section provides a brief (and applied) review of these concepts. Bear in mind that we will simply review the concepts for now. Later we will revisit them in $\mathrm{R}$, so don’t worry if you don’t know how to actually find $p$-values or confidence intervals: we will get to that very soon.
Before we proceed, it’s important to review two basic concepts, namely, samples and populations. Statistical inference is based on the assumption that we can estimate characteristics of populations by randomly ${ }^{1}$ sampling from them. When we collect data from 20 second language learners of English whose first language is Spanish (i.e., our sample), we wish to infer something about all learners who fit that description-that is, the entire population, to which we will never have access. At the end of chapter 2, we will see how to simulate some data and verify how representative a sample is of a given population.
Throughout this book, much like in everyday research, we will analyze samples of data and will infer population parameters from sample parameters. You may be familiar with the different symbols we use to represent these two sets of parameters, but if you’re not, here they are: we calculate the sample mean $(\bar{x})$ to infer the population mean $(\mu)$; we calculate the sample standard deviation $(s)$ to infer the population standard deviation $(\sigma)$. Finally, our sample size $(n)$ is contrasted with the population size $(N)$.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|p-Values
The notion of a $p$-value is associated with the notion of a null hypothesis $\left(H_{0}\right)$, for example that there’s no difference between the means of two groups. $p$-values are everywhere, and we all know about the magical number: $0.05$. Simply put, $p$-values mean the probability of finding data at least as extreme as the data we haveassuming that the null hypothesis is true. ${ }^{2}$ Simply put, they measure the extent to which a statistical result can be attributed to chance. For example, if we compare the test scores of two groups of learners and we find a low (=significant) $p$-value $(p=0.04)$, we reject the null hypothesis that the mean scores between the groups are the same. We then conclude that these two groups indeed come from different populations, that is, their scores are statistically different because the probability of observing the difference in question if chance alone generated the data is too low given our arbitrarily set threshold of $5 \%$.
How many times have you heard or read that a $p$-value is the probability that the null hypothesis is true? This is perhaps one of the most common misinterpretations of $p$-values-the most common on the list of Greenland et al. (2016). This interpretation is incorrect because $p$-values assume that the null hypothesis is true: low $p$-values indicate that the data is not close to what the null hypothesis predicted they should be; high(er) $p$-values indicate that the data is more or less what we should expect, given what the null hypothesis predicts.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Effect Sizes
Effect sizes tell us how large the effect of a given variable is on the response variable. There are different ways to measure such effects. If you are familiar with $t$-tests and ANOVAs, you may remember that Cohen’s $d$ and $\eta^{2}$ are two ways to calculate effect sizes. In the models discussed in this book, effect sizes will be given as coefficients, or $\hat{\beta}$ values. The larger a $\hat{\beta}$ value is, the larger the effect size.
Here’s a simple example that shows how effect sizes should be the center of our attention most of the time. Suppose you are interested in recording your classes and making them available to your students. That will require a lot of time and work, but your hypothesis is that by doing so, you will positively affect your students’ learning. You then decide to test it, measuring their learning progress on the basis of their grades. You divide students into two groups. The control group (let’s call it $\mathcal{C}$ ) will not have access to recorded classes, whereas the treatment group $(\mathcal{T})$ will. Each group has 100 students (our sample size), who were randomly assigned to either $\mathcal{C}$ or $\mathcal{T}$ at the beginning of the term. Assuming that all important variables are controlled for, you then spend the entire term on your research project.
At the end of the term, you analyze the groups’ grades and find that the mean grade for group $\mathcal{C}$ was $83.05$ and the mean grade for group $\mathcal{T}$ was $85.11$. Let’s assume that both groups come from populations that have the same standard deviation $(s=3)$. You run a simple statistical test and find a significant result $(p$ $<0.0001)$. Should you conclude that recording all classes was worth it? If you only consider $p$-values, the answer is certainly yes-indeed, given that we are simulating the groups here, we can be sure that they do come from different populations. But take into consideration that the difference between the two groups was only $2.06$ points (over 100) -sure, this tiny difference could mean going from a B+ to an A depending on how generous you are with your grading policy, but let’s ignore that here. Clearly, the effect size here should at least make you question whether all the hours invested in recording all of your classes were worth it.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Statistical Concepts
因为本书侧重于回归分析，所以熟悉基本的统计概念和术语会很有帮助。别担心：本书中探讨的每个模型都将得到详细解释，并且我们将在进行过程中重新审视大多数概念。这些是我们将在本书中使用的一些最重要的术语：p 值、效应大小、置信区间和标准误。本节提供了对这些概念的简要（和应用）回顾。请记住，我们现在将仅回顾这些概念。稍后我们将在R，所以如果您不知道如何实际找到，请不要担心p-值或置信区间：我们很快就会做到这一点。
在我们继续之前，重要的是要回顾两个基本概念，即样本和总体。统计推断是基于我们可以随机估计种群特征的假设1从他们身上取样。当我们从 20 位第一语言是西班牙语的英语第二语言学习者（即我们的样本）中收集数据时，我们希望推断出所有符合该描述的学习者的信息——即我们永远无法访问的整个人群. 在第 2 章的最后，我们将看到如何模拟一些数据并验证样本在给定总体中的代表性。
在本书中，就像在日常研究中一样，我们将分析数据样本并从样本参数中推断总体参数。您可能熟悉我们用来表示这两组参数的不同符号，但如果您不熟悉，它们就是：我们计算样本均值(X¯)推断总体均值(μ); 我们计算样本标准差(s)推断总体标准差(σ). 最后，我们的样本量(n)与人口规模对比(ñ).
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|p-Values
一个概念p-value 与零假设的概念相关联(H0)，例如两组的平均值之间没有差异。p-值无处不在，我们都知道神奇的数字：0.05. 简单的说，p-值意味着找到数据的概率至少与我们假设零假设为真的数据一样极端。2简而言之，它们衡量统计结果可归因于偶然性的程度。例如，如果我们比较两组学习者的考试成绩，我们发现一个低（=显着）p-价值(p=0.04)，我们拒绝组间平均分数相同的原假设。然后我们得出结论，这两组确实来自不同的人群，也就是说，他们的分数在统计上是不同的，因为如果我们任意设定的阈值，如果仅凭机会生成数据，观察到相关差异的概率太低了。5%.
你听过或读过多少次p-value 是原假设为真的概率？这可能是最常见的误解之一p-values-格陵兰等人列表中最常见的值。（2016 年）。这种解释是不正确的，因为p-values 假设原假设为真：低p-值表明数据与原假设预测的数据不接近；更高）p-值表明数据或多或少是我们应该预期的，给定零假设的预测。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Effect Sizes
效应大小告诉我们给定变量对响应变量的影响有多大。有不同的方法来衡量这种影响。如果你熟悉吨-测试和方差分析，你可能还记得科恩的d和这2是计算效果大小的两种方法。在本书讨论的模型中，效应大小将作为系数给出，或者b^价值观。较大的一个b^值越大，效果越大。
这是一个简单的示例，它显示了效果大小在大多数情况下应该如何成为我们关注的中心。假设您有兴趣录制您的课程并将其提供给您的学生。这将需要大量时间和工作，但您的假设是，这样做会对学生的学习产生积极影响。然后，您决定对其进行测试，根据他们的成绩衡量他们的学习进度。你把学生分成两组。对照组（我们称之为C) 将无法访问记录的课程，而治疗组(吨)将要。每组有 100 名学生（我们的样本量），他们被随机分配到C或者吨在学期开始时。假设所有重要变量都得到控制，那么您将整个学期都花在您的研究项目上。
在学期末，您分析小组的成绩并发现小组的平均成绩C曾是83.05和小组的平均成绩吨曾是85.11. 假设两组都来自具有相同标准差的人群(s=3). 您运行一个简单的统计测试并找到一个显着的结果(p <0.0001). 您是否应该得出结论，记录所有课程是值得的？如果只考虑p-values，答案肯定是肯定的——确实，鉴于我们在这里模拟了这些群体，我们可以确定它们确实来自不同的人群。但考虑到两组之间的差异只是2.06分数（超过 100 分）——当然，这个微小的差异可能意味着从 B+ 到 A，这取决于您对评分政策的慷慨程度，但我们在这里忽略这一点。显然，这里的效果大小至少应该让你质疑花在录制所有课程上的所有时间是否值得。
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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。