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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|Data Frames
Data frames resemble matrices (another data structure in $\mathrm{R}$; run ?matrix() ${ }^{10}$ to learn about it in your Help tab). But data frames have a very important characteristic that sets them apart-each column in a data frame can have its own class of objects. A data frame is roughly equivalent to an Excel spreadsheet. Unlike vectors, which have one dimension, data frames have two dimensions: rows and columns. Crucially, each column in a data frame is a vector.
Data frames are definitely not the fastest type of data structure; data tables, for example, are considerably faster (Dowle and Srinivasan 2019). However, they are the most popular, and unless you have a huge amount of data to analyze, data frames will be more than enough to get the job done.
You will probably not create a data frame in $R$. Instead, what typically happens is that you have some data in a file, for example, and you want to import it into $\mathrm{R}$. That being said, data frames can also be useful when we want to create new data to explore the predictions of a statistical model-we will do this later on in Part III in this book. Let’s take a look at a simple example that builds on the vectors we have already created. Here, we will make a data frame from myList2.
To create a data frame in $\mathrm{R}$, we use the data.frame() command, as shown in code block $3^{11}$-remember to add this code block to rBasics. R. We then add column names and contents (every column in a data frame must have the same number of rows) – you can choose any name you want, but they must not start with special symbols, and they should not have spaces in them. Alternatively, because we want to have a data frame that has the exact content of myList2, we can use the as.data.frame() function (line 7 in code block 3)-but first we need to give our list entries names (line 6). We have already defined $\mathrm{~ m y N u m b e r s ~ i u d ~ m y W o r d s ~ a n ~ b l e ~ s u u s ~ s c r e p ~ ( c l e c k ~ o s ~ s e s ~ w l u e l l e r ~}$ two objects/variables are in your Environment pane in RStudio. If you call (i.e., run) a variable, say, $A B C$, which no longer exists, you will get an error along the lines of Error: object ‘ABC’ not found. To avoid that, make sure you are still using the same script (rBasics. R) and that you have not closed RStudio in the meantime. If you have closed it, then rerun the lines of code where the variables are assigned and everything should work.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Is Your Data File Ready
In theory, an Excel file should contain only your data. Hcre’s what that means: you have multiple columns, one observation per row, and all your columns have the same length (i.e., the same number of rows). The name of your columns should not contain spaces or special symbols. It is not a problem if you have empty cells, of course, but your file should not contain comments and notes besides the data, for example. Some people tend to write comments and notes in different cells in the same spreadsheet that they have their dataset. Other people also like to add formulæ to some cells, say, to calculate the mean of a given column. If that’s your case, first copy just your data onto a new spreadsheet so that you have an Excel file that only contains your data and nothing else.
Once you have a file that only has data in it, you are ready to start. Even though $R$ can certainly read Excel files $(. x \mid s)$, it is always a better idea to work with other file formats-.xls files will store not only your data but also charts and formulæ used in your spreadsheet, which are useless if we’re using $\mathrm{R}$ for our data visualization and statistical analyses. In this book, we will use .csv files, which are plain text files where columns are separated by commas-hence the name comma-separated values. These files are lighter than .xIs files and can be opened in any text editor. If your data is currently an Excel spreadsheet, simply save it as a .csv file.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|R Projects
Whether you use SPSS or $\mathrm{R}$, every research project that we develop has a number of files. Examples include folders for papers, reading materials,abstracts, and data files. Hopefully, all these folders are located in a single folder that gathers all the files that are related to a given research project. File organization is a good habit to cultivate, and RStudio offers us an incredibly handy tool for that: a file extension called .Rproj.
To understand what $\mathrm{R}$ Projects are, follow these steps. In RStudio, go to File $\succ$ New Project…. You will then have some options, two of which are New Directory and Existing Directory. As the names suggest, you should pick the former if you don’t have a folder for a project yet and the latter in case you already have a folder where you want to place your data analysis files. We already created a directory earlier called basics, and that’s where we will save our R Project. Therefore, choose Existing Directory and click on browse to locate the basics folder. Finally, click on Create Project. Your project will inherit the same name as the directory in which you create it, so it will be called basics.RProj. We will use this $R$ Project for all the coding in the remainder of this chapter.
Once you have created your $\mathrm{R}$ Project, you will notice that RStudio will reappear on your screen. Only three panes will be visible (no script is open), so you can see your console, your environment, and pane D (from Fig. 2.1), where your Files tab is located. In that tab, you can see the contents of your newly created directory, where your $\mathrm{R}$ Project is located-you should be able to see only one file in the directory: basics. Rproj. You can confirm that this is the only file in the folder if you open that folder on your computer.
An Rproj file has no content in and of itself. It only exists to “anchor” your project to a given directory. Therefore, you could have multiple $\mathrm{R}$ Projects open at the same time, each of which would be self-contained in a separate RStudio session, so you would end up with multiple RStudios open on your computer. Each project would know exactly what directory to point to-that is another advantage of working with projects as opposed to single scripts. You do not necessarily need to use $\mathrm{R}$ Projects, but they can certainly help you manage all the files in your project. This book will use $\mathrm{R}$ Projects several tines, and you’re encouraged to do the same (your luture sell will thank you). I return to this point in chapter 3 (e.g., Fig. 3.1). Finally, you can place your rBasics. R file (created earlier for code blocks 1,2 , and 3 ) in the same directory as basics.Rproj, so there will be two files in the directory-you can delete df.csv, created in code block 3 , since we won’t use that file anymore.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Frames
数据框类似于矩阵（另一种数据结构R; 运行？矩阵（）10在“帮助”选项卡中了解它）。但是数据框有一个非常重要的特性，可以将它们区分开来——数据框中的每一列都可以有自己的对象类。数据框大致相当于 Excel 电子表格。与具有一维的向量不同，数据框具有两个维度：行和列。至关重要的是，数据框中的每一列都是一个向量。
数据帧绝对不是最快的数据结构类型；例如，数据表的速度要快得多（Dowle 和 Srinivasan 2019）。但是，它们是最受欢迎的，除非您有大量数据要分析，否则数据框足以完成工作。
您可能不会在R. 相反，通常发生的情况是，例如，您在文件中有一些数据，并且您想将其导入R. 话虽如此，当我们想要创建新数据来探索统计模型的预测时，数据框也很有用——我们将在本书的第三部分稍后做这件事。让我们看一个基于我们已经创建的向量的简单示例。在这里，我们将从 myList2 创建一个数据框。
在中创建数据框R，我们使用data.frame()命令，如代码块所示311- 记得将此代码块添加到 rBasics。R. 然后我们添加列名和内容（数据框中的每一列必须具有相同的行数）——你可以选择任何你想要的名称，但它们不能以特殊符号开头，并且它们不应该有空格. 或者，因为我们想要一个具有 myList2 的确切内容的数据框，我们可以使用 as.data.frame() 函数（代码块 3 中的第 7 行）——但首先我们需要给我们的列表条目名称（第 6 行）。我们已经定义了 米是ñ在米b和rs 一世在d 米是在○rds 一个n bl和 s在在s sCr和p (Cl和Cķ ○s s和s 在l在和ll和r RStudio 的环境窗格中有两个对象/变量。如果你调用（即运行）一个变量，比如说，一个乙C，不再存在，您将收到一条错误消息：找不到对象’ABC’。为避免这种情况，请确保您仍在使用相同的脚本 (rBasics.R)，并且在此期间您没有关闭 RStudio。如果您已将其关闭，则重新运行分配变量的代码行，一切正常。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Is Your Data File Ready
理论上，Excel 文件应该只包含您的数据。Hcre 就是这个意思：您有多个列，每行一个观察值，并且所有列都具有相同的长度（即相同的行数）。列的名称不应包含空格或特殊符号。当然，如果您有空单元格，这不是问题，但是您的文件不应包含除数据之外的注释和注释，例如。有些人倾向于在他们拥有数据集的同一个电子表格中的不同单元格中写评论和注释。其他人也喜欢向某些单元格添加公式，例如，计算给定列的平均值。如果是这种情况，请首先将您的数据复制到一个新的电子表格中，以便您拥有一个仅包含您的数据而没有其他内容的 Excel 文件。
一旦你有了一个只包含数据的文件，你就可以开始了。虽然R当然可以读取 Excel 文件(.X∣s)，使用其他文件格式总是更好的主意-.xls 文件不仅会存储您的数据，还会存储电子表格中使用的图表和公式，如果我们使用R用于我们的数据可视化和统计分析。在本书中，我们将使用 .csv 文件，它们是纯文本文件，其中的列由逗号分隔，因此名称为逗号分隔值。这些文件比 .xIs 文件轻，可以在任何文本编辑器中打开。如果您的数据当前是 Excel 电子表格，只需将其保存为 .csv 文件即可。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|R Projects
无论您使用 SPSS 还是R，我们开发的每个研究项目都有许多文件。示例包括文件、阅读材料、摘要和数据文件的文件夹。希望所有这些文件夹都位于一个文件夹中，该文件夹收集与给定研究项目相关的所有文件。文件组织是一个需要培养的好习惯，RStudio 为我们提供了一个非常方便的工具：一个名为 .Rproj 的文件扩展名。
了解什么R项目是，请按照以下步骤操作。在 RStudio 中，转到文件≻新项目…。然后您将有一些选项，其中两个是新目录和现有目录。顾名思义，如果您还没有项目文件夹，则应选择前者，如果您已经有要放置数据分析文件的文件夹，则应选择后者。我们之前已经创建了一个名为 basics 的目录，这就是我们保存 R 项目的地方。因此，选择现有目录并单击浏览以找到基本文件夹。最后，单击创建项目。您的项目将继承与您创建它的目录相同的名称，因此它将被称为 basics.RProj。我们将使用这个R本章其余部分的所有编码项目。
一旦你创建了你的R项目，您会注意到 RStudio 将重新出现在您的屏幕上。只有三个窗格可见（没有打开脚本），因此您可以看到控制台、环境和窗格 D（来自图 2.1），即文件选项卡所在的位置。在该选项卡中，您可以看到新创建的目录的内容，您的R项目位于——你应该只能在目录中看到一个文件：basics。项目。如果您在计算机上打开该文件夹，您可以确认这是该文件夹中的唯一文件。
Rproj 文件本身没有内容。它只存在于将您的项目“锚定”到给定目录。因此，您可以拥有多个R项目同时打开，每个项目都将在单独的 RStudio 会话中自包含，因此您最终会在计算机上打开多个 RStudio。每个项目都将确切地知道指向哪个目录——这是使用项目而不是单个脚本的另一个优势。您不一定需要使用R项目，但它们当然可以帮助您管理项目中的所有文件。本书将使用R投射多个尖齿，并鼓励您这样做（您的诱饵销售会感谢您）。我将在第 3 章回到这一点（例如，图 3.1）。最后，您可以放置您的 rBasics。R 文件（之前为代码块 1,2 和 3 创建）与 basics.Rproj 在同一目录中，因此目录中将有两个文件 – 您可以删除在代码块 3 中创建的 df.csv，因为我们赢了’不要再使用那个文件了。
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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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。