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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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- 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|Importing Your Data
We are now ready to import our data into $R$. The data in question (sampleData.csv) involves a very short hypothetical study. It consists of two groups of students (control and target) as well as three test scores for each student (test $A$, test $B$, testC)-there are ten students in the data, so our dataset has ten rows and five columns $(10$ by 5$)$. This is a very common study design. For example, we could be examining the impact of two pedagogical approaches (target and control) on students’ learning (as measured by test scores). We will only use sampleData.csv to practice importing files into $\mathrm{R}-$ in later chapters we will examine more realistic hypothetical data.
Place the file sampleData.csv $(\$ 2.4 .1)$ in the directory where your .Rproj file is, which means your directory basics will now have three files (four if you count df, created in lines 23-25 in code block 3): one .R script (rBasics.R), one .csv, and one .Rproj. Next, start a new script by clicking on File $\succ$ New File $\succ R$ Script (the same steps from $₫ 2.2 .2$ ), or press Cmd $+$ Shift $+N$ to achieve the same result. Save your new script as datalmport. $\mathrm{R}$, so that the file name is self-explanatory. You should now have four files in your directory.
There are several options to import sampleData.csv into $R$. One option is to use the function read.csv()-you may remember that we used write.csv() in code block 3 to export our data frame. ${ }^{13}$ In your script (datalmport.R), write read.csv( “sampleData.csv”) and run the line to see what happens. You will notice that the entire dataset is printed in your console. But we want to assign our data to a variable, so that we can analyze it later. Let’s name our variable ch2.
When you run $\operatorname{ch} 2=$ read.csv( “sampleData.csv”), $\mathrm{R}$ will do two things: first, import the data file; second, assign it to a variable named ch2. As a result, even though the dataset is not printed in the console, a variable has been added to your environment. This is exactly what we want. Imagine reading a dataset with 1,000 rows and having the entire dataset printed in your console (!). Being able to see an entire dataset is only useful if the dataset is small enough (and that is almost never the case). Notice that ch2 is not a file-it’s a variable inside RStudio. In other words, ch2 is a “virtual copy” of our data file; if we change it, it will not affect sampleData.csv. As a result, the actual data file will be safe unless we manually overwrite it by saving ch2 using write.csv $(\operatorname{ch} 2$, file = “sampleData.csv” $)$, for example.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Tidyverse Package
Before we proceed, it’s time to create another script. Even though you could do everything in a single script, it is useful to cultivate the habit of having one script for each type of task. For example, the script called datalmport. R has one main task: to import the data and check whether all is good.
Now that we have imported our data, let’s create another script and save it as dataPrep. R. In this suripl, we will prepare the data for analysis. At the wp of dataPrep. $R$, type and run source( “datalmport. $R$ “). When you run that line of code, $R$ will run datalmport. $R$, and all the variables that are created within the script will appear in your environment (pane C). You can test it: click on the broom icon in pane $\mathrm{C}$, which will remove all variables from your environment (you could also restart RStudio). Alternatively, you can type and run $r m($ list $=\operatorname{ss}()),{ }^{14}$ which will also remove all variables from your environment. Now run source( “datalmport.R”) and watch ch2 reappear in your environment.
You should now have a new script called dataPrep open. Next, let’s install tidyverse (Wickham 2017), likely the most important $R$ package you have to know about. tidyverse consists of a set of user-friendly packages for data analysis. Even though we could accomplish all our tasks without the packages in tidyverse, doing so would be more cumbersome and would require separate packages that do not necessarily have the same syntax. As we will see throughout this book, tidyverse makes $R$ code more intuitive because of its more natural syntax, and you can do almost everything in this book using this collection of packages. Don’t worry: by the end of the book, you will certainly be very familiar with tidyverse. Finally, you may recall that data tables were mentioned earlier $(\$ 2.3)$. If you’d like to use data tables instead of data frames (e.g., because you have too much data to process), you should definitely check the tidytable package (Fairbanks 2020 ). This package offers the speed of data tables with the convenience of tidyverse syntax, so you don’t have to learn anything new.
To install tidyverse, we will use the function install.packages(). ${ }^{15}$ During the installation, you might have to press ” $y$ ” in your console. Once the installation is done, we need to load the package using the function library(). The top of your script (dataPrep.R) should look like code block 5. Technically, these lines of code don’t need to be at the top of the document; they must, however, be placed before any other lines that require them-overall, it is best to source, install, and load packages in the preambles of files. Finally, once a package is installed, you can delete the line that installs it (or add a hashtag to comment it out) ${ }^{16}$-this will avoid rerunning the line and reinstalling the package by accident. We are now ready to use tidyverse.
When you install and load tidyverse, you will notice that this package is actually a group of packages. One of the packages inside tidyverse is dplyr (Wickham et al. 2020 ), which is used to manipulate data; another is called tidyr (Wickham and Henry 2019), which helps us create organized data; another package is called ggplot2, which is used to create figures. We will explore these packages later-you don’t need to load them individually if you load tidyverse.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Wide-to-Long Transformation
By now, we have created an $\mathrm{R}$ Project, an $\mathrm{R}$ script that imports sampleData. csv (which we called datalmport. R), and another script that prepares the data for analysis (dataPrep.R)-later we will import and prepare our data in a single script. When we source datalmport. $R$, we re-import our data variable, ch2. With that variable, we have used functions like summary(), str(), and head () to better understand what the structure and the contents of our data frame is. Our next step is to make our data tidy.
Throughout this book, we will rely on the concept of tidy data (Wickham et al. 2014). Simply put, a tidy dataset is a table where every variable forms a column and each observation forms a row. Visualize ch2 again by running head(ch2) – shown in Table 2.1. Note that we have three columns with test scores, which means our data is not tidy. This is not ideal because if we wanted to create a figure with “Test” on the $x$-axis and “Score” on the $\gamma^{\prime}$ axis, we would run into problems. A typical axis contains information from one variable, that is, one column, but “Test” depends on three separate columns at the moment. We need to convert our table from a wide format to a long format. Wide-to-long transformations are very common, especially because many survey tools (e.g., Google Forms) will produce outputs in a wide format.
The data frame we want has a column called test and another column called score – shown in Table 2.2. The test column will hold three possible values, test $A$, test $B$, and test $C$; the score column will be a numeric variable that holds all the scores from all three tests. Let’s do that using tidyverse, more specifically, a function called pivot_longer(). The discussion that follows will include code block 6, which you should place in dataPrep.R-see Table D.1 in Appendix D. You don’t need to skip ahead to the code block yet; we will get there shortly.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Importing Your Data
我们现在准备将数据导入R. 有问题的数据 (sampleData.csv) 涉及一个非常简短的假设研究。它由两组学生（控制和目标）以及每个学生的三个测试分数（测试一个， 测试乙, testC)-数据中有十个学生，所以我们的数据集有十行五列(105). 这是一个很常见的学习设计。例如，我们可以检查两种教学方法（目标和控制）对学生学习（通过考试成绩衡量）的影响。我们只会使用 sampleData.csv 来练习导入文件到R−在后面的章节中，我们将检查更现实的假设数据。
放置文件 sampleData.csv($2.4.1)在您的 .Rproj 文件所在的目录中，这意味着您的目录 basics 现在将包含三个文件（如果计算 df，则为四个，在代码块 3 的第 23-25 行中创建）：一个 .R 脚本 (rBasics.R)，一个.csv 和一个 .Rproj。接下来，通过单击文件启动一个新脚本≻新文件≻R脚本（相同的步骤从₫₫2.2.2)，或按 Cmd+转移+ñ达到同样的效果。将新脚本另存为 datalmport。R, 以便文件名不言自明。您的目录中现在应该有四个文件。
有几个选项可以将 sampleData.csv 导入R. 一种选择是使用函数 read.csv()——你可能还记得我们在代码块 3 中使用 write.csv() 来导出我们的数据帧。13在您的脚本 (datalmport.R) 中，编写 read.csv(“sampleData.csv”) 并运行该行以查看会发生什么。您会注意到整个数据集都打印在您的控制台中。但是我们想将我们的数据分配给一个变量，以便我们以后可以分析它。让我们将变量命名为 ch2。
当你跑ch2=read.csv(“sampleData.csv”),R会做两件事：第一，导入数据文件；其次，将其分配给名为 ch2 的变量。结果，即使数据集未在控制台中打印，变量也已添加到您的环境中。这正是我们想要的。想象一下读取一个包含 1,000 行的数据集并将整个数据集打印在您的控制台中（！）。只有当数据集足够小时，才能看到整个数据集才有用（而且几乎从来没有这种情况）。请注意，ch2 不是文件，它是 RStudio 中的变量。换句话说，ch2 是我们数据文件的“虚拟副本”；如果我们改变它，它不会影响 sampleData.csv。因此，实际数据文件将是安全的，除非我们通过使用 write.csv 保存 ch2 手动覆盖它(ch2, 文件 = “sampleData.csv”)， 例如。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Tidyverse Package
在我们继续之前，是时候创建另一个脚本了。即使您可以在一个脚本中完成所有操作，但培养为每种类型的任务使用一个脚本的习惯还是很有用的。例如，名为 datalmport 的脚本。R 有一个主要任务：导入数据并检查是否一切正常。
现在我们已经导入了数据，让我们创建另一个脚本并将其保存为 dataPrep。R. 在这个 suripl 中，我们将准备数据进行分析。在 dataPrep 的 wp 中。R，键入并运行源（“datalmport.R“）。当你运行那行代码时，R将运行 datalmport。R，并且在脚本中创建的所有变量都将出现在您的环境中（窗格 C）。您可以对其进行测试：单击窗格中的扫帚图标C，这将从您的环境中删除所有变量（您也可以重新启动 RStudio）。或者，您可以键入并运行r米(列表=ss()),14这还将从您的环境中删除所有变量。现在运行 source(“datalmport.R”) 并观察 ch2 重新出现在您的环境中。
您现在应该打开了一个名为 dataPrep 的新脚本。接下来，让我们安装 tidyverse（Wickham 2017），这可能是最重要的R你必须知道的包。tidyverse 包含一组用户友好的数据分析包。尽管我们可以在没有 tidyverse 中的包的情况下完成所有任务，但这样做会更加麻烦，并且需要单独的包，这些包不一定具有相同的语法。正如我们将在本书中看到的那样，tidyverse 使R代码更直观，因为它的语法更自然，你可以使用这个包集合完成本书中的几乎所有事情。别担心：读完本书，你一定会对 tidyverse 非常熟悉。最后，您可能还记得前面提到过数据表($2.3). 如果您想使用数据表而不是数据框（例如，因为您有太多数据要处理），您绝对应该检查 tidytable 包（Fairbanks 2020）。这个包提供了数据表的速度和 tidyverse 语法的便利，所以你不必学习任何新东西。
要安装 tidyverse，我们将使用函数 install.packages()。15在安装过程中，您可能需要按“是” 在您的控制台中。安装完成后，我们需要使用函数 library() 加载包。脚本的顶部 (dataPrep.R) 应该看起来像代码块 5。从技术上讲，这些代码行不需要位于文档的顶部；但是，它们必须放在需要它们的任何其他行之前 – 总体而言，最好在文件的序言中获取、安装和加载包。最后，一旦安装了软件包，您可以删除安装它的行（或添加标签以将其注释掉）16- 这将避免重新运行线路并意外重新安装软件包。我们现在准备好使用 tidyverse。
当你安装并加载 tidyverse 时，你会注意到这个包实际上是一组包。tidyverse 内部的一个包是 dplyr (Wickham et al. 2020)，用于操作数据；另一个称为 tidyr（Wickham 和 Henry 2019），它可以帮助我们创建有组织的数据；另一个包称为 ggplot2，用于创建图形。稍后我们将探索这些包——如果您加载 tidyverse，则无需单独加载它们。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Wide-to-Long Transformation
至此，我们已经创建了一个R项目，一个R导入 sampleData 的脚本。csv（我们称为 datalmport.R）和另一个准备分析数据的脚本 (dataPrep.R) – 稍后我们将在单个脚本中导入和准备我们的数据。当我们获取 datalmport.R，我们重新导入我们的数据变量 ch2。有了这个变量，我们使用了 summary()、str() 和 head() 等函数来更好地理解数据框的结构和内容。我们的下一步是整理我们的数据。
在本书中，我们将依赖整洁数据的概念（Wickham et al. 2014）。简而言之，一个整洁的数据集是一个表，其中每个变量构成一列，每个观察值构成一行。通过运行 head(ch2) 再次可视化 ch2——如表 2.1 所示。请注意，我们有三列包含测试分数，这意味着我们的数据不整齐。这并不理想，因为如果我们想创建一个带有“测试”的图形X-轴和“分数”C′轴，我们会遇到问题。一个典型的轴包含来自一个变量的信息，即一列，但“测试”目前取决于三个单独的列。我们需要将表格从宽格式转换为长格式。宽到长的转换非常普遍，特别是因为许多调查工具（例如，谷歌表单）会产生宽格式的输出。
我们想要的数据框有一个名为 test 的列和另一个名为 score 的列——如表 2.2 所示。测试列将包含三个可能的值，测试一个， 测试乙, 并测试C; score 列将是一个数字变量，包含所有三个测试的所有分数。让我们使用 tidyverse 来实现，更具体地说，使用一个名为 pivot_longer() 的函数。接下来的讨论将包括代码块 6，您应该将其放在 dataPrep.R 中 – 请参见附录 D 中的表 D.1。您还不需要跳到代码块；我们很快就会到达那里。
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。
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