统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|DESN6003

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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 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|DESN6003

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Color Psychology and Color Symbolism

Color psychology is the study of the innate relationships between color and human behavior. Although human psychological reaction to various colors is not uniform, research suggests that people react with a high degree of consistency to various colors. For example, blue skies are thought to make us happier and more energized, while gray skies are thought to make us sadder and more lethargic.

The psychological categorization of colors as warm and cool is thought to be of particular importance. Cool hues are considered to be soothing, calming, and reassuring. On the other hand, warm hues evoke energy, passion, and danger. Purple, blue, and green hues are generally considered to be cool, and yellow, orange, and red hues are generally considered to be warm.
Color symbolism refers to the cultural meanings and significance associated with color. Although they are similar and it is sometimes difficult to discern between them, color psychology and color symbolism are distinct types of stimuli. Color psychology deals with instinctive relationships between color and human behavior, and color symbolism refers to learned relationships between color and human behavior. This implies that color symbolism can differ much more across cultures and can change over time. For example, blue symbolizes masculinity in Europe and North America, but it symbolizes femininity in China. People associate green with envy in the United States, but yellow symbolizes envy to the French and Germans. Yellow is associated with success and power in many African cultures, and it symbolizes refinement to the Japanese. The relationships between color and human behavior that are due to color psychology are much more pervasive and reliable than the relationships between color and human behavior that are due to color symbolism, and we must be careful when using color symbolism in selecting the color palette for a chart.
Although color psychology and color symbolism are distinct, their ramifications are similar. When selecting colors for a visual display, it is important to recognize that color can enhance or change audience perception, so you should carefully consider the consistence of the traits associated with the various colors you are considering with your message. Figure $4.5$ provides a summary of various traits that have been associated with different colors. ${ }^{1}$

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Color Schemes and Types of Data

The color scheme is the set of colors (hues, saturations, and luminances) that are to be used in a data visualization or a series of related data visualizations. The color scheme that we select for a visualization should result from strong consideration of the nature of the data we want to represent with color and the message we want to convey to the audience. For example, color can be used in different ways to represent a categorical variable depending on whether its values represent unordered or ordered groups. When considering a quantitative variable, the way to use color depends on whether we want to express the magnitudes of the values or convey how far the values are below or above a predefined reference value (such as $32^{\circ}$ Fahrenheit for temperature). In this section, we consider color strategies for representing categorical variables with unordered groups, variables with values that can be ordered, and quantitative variables for which we want to show deviations from a reference value.

Because the values of a categorical variable represent discrete groups, displays of a categorical variable are generally used to communicate information about the absolute or relative frequency for each group. When the groups of the categorical variable have no inherent ascending or descending order, the variable is well suited for representation by a distinct color for each of its unique groups. This type of color scheme is referred to as a categorical color scheme or a qualitative color scheme.

Because the color assigned to each unique group must appear distinct to the audience, we generally limit the categorical color scheme to six or fewer colors. When we exceed six colors, the audience may find distinguishing between groups by the associated color to be challenging. Figure $4.7$ shows examples of categorical color palettes available in Excel.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Diverging Color Schemes

When working with a quantitative variable for which there is a meaningful reference value, such as a target value or the mean, a diverging color scheme (or diverging color palette) should be used. A diverging color scheme is essentially a gradient formed by the combination of two sequential color schemes with a shared endpoint at the reference value. These color schemes use two hues, one of which is associated with values below the reference valne and the other of which is associated with valnes ahnve the reference valne As the valne. of the variable increases, the luminance of the hue associated with values below the reference value progressively increases and the color becomes lighter until we cross the reference point. At that point, the luminance of the hue associated with values above the reference

point progressively decreases and the color becomes darker. Thus, the hue communicates the direction of deviation from the reference point, and the luminance conveys the relative deviation from the reference point. For this reason, the hues used on each side of the reference point in a diverging color scheme are typically distinctive; primary hues are often used to make it easier to distinguish the direction and degree of deviation from the reference point.
Diverging color schemes are most effective when highlighting both extremes (high and low values) of a variable. Continuing with another temperature example, consider the monthly mean daily low Fahrenheit temperatures for Indianapolis for each year from $2010-2019$ in Table $4.1 .^{2}$

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数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Color Psychology and Color Symbolism

色彩心理学是对色彩与人类行为之间内在关系的研究。尽管人类对各种颜色的心理反应并不统一,但研究表明,人们对各种颜色的反应高度一致。例如,蓝天被认为让我们更快乐、更有活力,而灰色的天空被认为让我们更悲伤、更昏昏欲睡。

暖色和冷色的心理分类被认为是特别重要的。冷色调被认为是舒缓、平静和令人安心的。另一方面,暖色调唤起能量、激情和危险。紫色、蓝色和绿色色调通常被认为是冷色调,黄色、橙色和红色色调通常被认为是暖色调。
颜色象征是指与颜色相关的文化意义和意义。尽管它们相似并且有时很难区分它们,但色彩心理学和色彩象征主义是不同类型的刺激。色彩心理学处理色彩与人类行为之间的本能关系,而色彩象征是指色彩与人类行为之间的学习关系。这意味着颜色象征在不同文化中的差异会更大,并且会随着时间而改变。例如,蓝色在欧洲和北美象征着阳刚之气,而在中国则象征着阴柔之气。在美国,人们将绿色与嫉妒联系在一起,而黄色在法国和德国人则象征着嫉妒。黄色在许多非洲文化中与成功和权力联系在一起,它象征着日本人的精致。
尽管色彩心理学和色彩象征主义是不同的,但它们的后果是相似的。在为视觉展示选择颜色时,重要的是要认识到颜色可以增强或改变观众的感知,因此您应该仔细考虑与您正在考虑与您的信息相关的各种颜色相关的特征的一致性。数字4.5提供与不同颜色相关的各种特征的摘要。1

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Color Schemes and Types of Data

颜色方案是要在数据可视化或一系列相关数据可视化中使用的一组颜色(色调、饱和度和亮度)。我们为可视化选择的配色方案应该源于对我们想要用颜色表示的数据的性质以及我们想要传达给观众的信息的强烈考虑。例如,颜色可以以不同的方式用于表示分类变量,具体取决于它的值是表示无序组还是有序组。在考虑定量变量时,使用颜色的方式取决于我们是要表达值的大小还是传达值低于或高于预定义参考值的程度(例如32∘华氏温度)。在本节中,我们将考虑用于表示具有无序组的分类变量、具有可排序值的变量以及我们希望显示与参考值的偏差的定量变量的颜色策略。

因为分类变量的值代表离散组,所以分类变量的显示通常用于传达有关每个组的绝对或相对频率的信息。当分类变量的组没有固有的升序或降序时,该变量非常适合通过其每个独特组的不同颜色表示。这种类型的配色方案被称为分类配色方案或定性配色方案。

因为分配给每个唯一组的颜色必须对观众显得不同,所以我们通常将分类配色方案限制为六种或更少的颜色。当我们超过六种颜色时,观众可能会发现通过相关颜色区分组具有挑战性。数字4.7显示 Excel 中可用的分类调色板示例。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Diverging Color Schemes

在处理具有有意义参考值的定量变量时,例如目标值或平均值,应使用发散的配色方案(或发散的调色板)。发散配色方案本质上是由两个连续配色方案组合形成的渐变,具有参考值的共享端点。这些配色方案使用两种色调,其中一种与低于参考值的值相关联,另一种与参考值相关联,并将参考值作为值。的变量增加,与低于参考值的值相关的色调的亮度逐渐增加,颜色变得更亮,直到我们越过参考点。此时,与高于参考值的值相关联的色调的亮度

点逐渐减少,颜色变深。因此,色调传达了与参考点的偏差方向,而亮度传达了与参考点的相对偏差。出于这个原因,在发散配色方案中,参考点每一侧使用的色调通常是独特的;主色调通常用于更容易区分偏离参考点的方向和程度。
突出显示变量的两个极端(高值和低值)时,发散的配色方案最有效。继续另一个温度示例,考虑印第安纳波利斯每年从2010−2019在表中4.1.2

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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。

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