统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|ETX2250

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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|ETX2250

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Creating and Editing Charts in Excel

The following steps show how to create a column chart in Excel using the data in the file Zoo.
Step 1. Select cells A1:B 13
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. Click the Insert Column or Bar Chart button तt in the Charts group
When the list of column and bar charts subtypes appears, click the Clustered Column button $\sharp$-ll
The chart created in the preceding steps appears in Figure 2.4. We can improve the appearance of the column chart in Figure $2.4$ by following the steps below to delete the horizontal grid lines, make the axes better defined add axis labels, and remove the border of the chart. This will improve the chart by making it simpler and better-defined.

Here we give the step-by-step instructions on how to edit the chart shown in Figure $2.4$, and included in the file ZooChart, so that it appears as shown in Figure 2.5. These steps for editing will be used to throughout the following chapters in this book to improve the formatting of most charts created in Excel.
Step I removes the horizontal grid lines and Step 2 edits the title.
Step 1. Click anywhere on the chart then click on the border of the chart title and press the Delete key
Click the Chart Elements button t
Deselect the check box for Gridlines and select the check box for Axis Titles
Step 2. Click the Chart Title text box above the chart and replace “Chart Title” with Zoo Attendance by Month
Inside the text box, highlight “Zoo Attendance by Month”
Click the Home tab on the Ribbon and in the Font group select Calibri 16 pt Bold

Steps 3-5 format the horizontal axis and axis labels.
Step 3. Double click any label of the horizontal axis
Step 4. When the Format Axis task pane appears, click the Fill \& Line button
Click Line
Select Solid line
In the drop down to the right of Color, under Theme Colors, select Black
Step 5. Click the Home tab on the Ribbon and in the Font group select Calibri $\mathbf{1 0 . 5}$
Steps 6-8 format the vertical axis and axis labels.
Step 6. Double click any label of the vertical axis
Step 7. When the Format Axis task pane appears, click the Fill \& Line button
Click Line
Select Solid line
In the drop down to the right of Color, under Theme Colors, select Black
Step 8. In the Format Axis task pane, click the Axis Options button III
Click Tick Marks
Next to Major type, select Inside
Step 9. Click the Home tab on the Ribbon and in the Font group select Calibri $10.5$
Steps 10-11 add and format axis titles.
Step 10. Select the horizontal axis title, place the cursor over the border of the text box and drag it to the right to the end of the axis.
In the Font group, select Calibri $\mathbf{1 0 . 5}$ and click the Bold B button.
Type Month

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Scatter Charts and Bubble Charts

When exploring data, we are often interested in the relationship between two quantitative variables. For example, we might be interested in the square footage of a house and the cost of the house, or the age of a car and its annual maintenance cost. A scatter chart is a graphical presentătion of the relationiship betweeñ twó quantitative variảbles. Oñe variabblé is shown on the horizontal axis and the other is shown on the vertical axis, and a symbol is used to plot ordered pairs of the quantitative variable values. A scatter chart is appropriate for better understanding the relationship between two quantitative variables. As we shall also see, a bubble chart is an appropriate chart when trying to show relationships with more than two quantitative variables.

The file Snow contains the average low temperature in degrees Fahrenheit and the average annual snowfall in inches for 51 major cities in the United States. A portion of the data are shown in Figure 2.6. These averages are based on thirty years of data. Suppose we are interested in the relationship between these two variables. Intuition tells us that the higher the average low temperature the lower the average snowfall, but what is the nature of this relationship?

The data are plotted in Figure 2.7. This scatter chart is created using the following steps.
Step 1. Select cells Cl:D52
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. Click the Insert Scatter (X,Y) or Bubble Chart button $\because_{a}^{*} \sim$ in the Charts group
When the list chart subtypes appears, click the Scatter button $\% \%$ Then edit the chart as outlined in Section 2-2.
Each point on the chart in Figure $2.7$ represents a pair of numbers. In this case, we have a pair of measurements for each of 51 cities. The measurements are average low temperature in degrees Fahrenheit and average annual amount of snowfall in inches. We can see from the chart that average annual amount of snowfall intuitively levels off at zero for warmweather cities.

Scatter charts are among the most useful charts for exploring pairs of quantitative data. But, what if you wish to explore the relationships between more than two quantitative variables? When exploring the relationships between three quantitative variables, a bubble chart may be useful.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Line Charts, Column Charts, and Bar Charts

In this section, we consider the line chart, a natural extension of a scatter chart discussed in the previous section. We also introduce column and bar charts which are useful for displaying categorical data.

A line chart uses a point to represent a pair of quantitative variable values, one value along the horizontal axis and the other on the vertical axis, with a line connecting the points. Line charts are very useful for time series data (data collected over a period of time: minutes, hours, days, years, etc.). As an example, let us consider Cheetah Sports. Cheetah sells running shoes and has retail stores in shopping malls throughout the United States. The

The following steps create the line chart of the Cheetah Sports sales data shown in Figure 2.12b.
Step 1. Select cells A1:B11
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. In the Charts group, click the Insert Scatter $(\mathbf{X}, \mathbf{Y})$ or Bubble Chart button :”
Select Scatter with Straight Lines and Markers
Edit the chart as described in Section 2-2
Comparing Figure $2.12 \mathrm{~b}$ with Figure $2.12 \mathrm{a}$, the addition of lines between the points suggests continuity and makes it is easier for the reader to see and interpret changes that have occurred over time.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|ETX2250

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Creating and Editing Charts in Excel

以下步骤显示了如何使用文件 Zoo 中的数据在 Excel 中创建柱形图。
步骤 1. 选择单元格 A1:B 13
步骤 2. 单击功能区上的插入选项卡
步骤 3. 单击图表组中的插入柱形图或条形图按钮 तt
当柱形图和条形图子类型列表出现时,单击聚集列按钮♯-ll
在前面的步骤中创建的图表如图 2.4 所示。我们可以改善图中柱形图的外观2.4按照以下步骤删除水平网格线,更好地定义轴添加轴标签,并删除图表的边框。这将通过使图表更简单和更好地定义来改进图表。

在这里,我们将逐步说明如何编辑如图所示的图表2.4, 并包含在 ZooChart 文件中,使其如图 2.5 所示。这些编辑步骤将在本书的后续章节中使用,以改进在 Excel 中创建的大多数图表的格式。
步骤 I 删除水平网格线,步骤 2 编辑标题。
步骤 1. 单击图表上的任意位置,然后单击图表标题的边框并按 Delete 键
单击图表元素按钮 t
取消选中网格线复选框并选中轴标题复选框
步骤 2. 单击图表标题文本图表上方的框并将“图表标题”替换为按月的动物园出勤率
在文本框中,突出显示“按月的动物园出勤率”
单击功能区上的“主页”选项卡,然后在“字体”组中选择 Calibri 16 pt Bold

步骤 3-5 格式化水平轴和轴标签。
步骤 3. 双击水平轴的任意标签
步骤 4. 当出现 Format Axis 任务窗格时,单击 Fill \& Line 按钮
单击 Line
选择 Solid line
在 Color 右侧的下拉列表中,在 Theme Colors 下,选择 Black
步骤 5. 单击功能区上的主页选项卡,然后在字体组中选择 Calibri10.5
步骤 6-8 格式化垂直轴和轴标签。
步骤 6. 双击垂直轴的任意标签
步骤 7. 当出现 Format Axis 任务窗格时,单击 Fill \& Line 按钮
单击 Line
选择 Solid line
在 Color 右侧的下拉列表中,在 Theme Colors 下,选择 Black
步骤 8. 在 Format Axis 任务窗格中,单击 Axis Options 按钮 III
单击
主要类型旁边的刻度线,选择 Inside
步骤 9. 单击功能区上的 Home 选项卡,然后在字体组中选择 Calibri10.5
步骤 10-11 添加和格式化轴标题。
Step 10. 选择横轴标题,将光标放在文本框的边框上,向右拖动到横轴的末端。
在字体组中,选择 Calibri10.5并单击粗体 B 按钮。
输入月份

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Scatter Charts and Bubble Charts

在探索数据时,我们经常对两个定量变量之间的关系感兴趣。例如,我们可能对房子的平方英尺和房子的成本感兴趣,或者对汽车的年龄和每年的维护成本感兴趣。散点图是两个定量变量之间关系的图形表示。Oñe variablé 显示在水平轴上,另一个显示在垂直轴上,并且使用符号来绘制定量变量值的有序对。散点图适用于更好地理解两个定量变量之间的关系。正如我们还将看到的,当试图显示与两个以上定量变量的关系时,气泡图是一种合适的图表。

文件 Snow 包含美国 51 个主要城市的平均低温(以华氏度为单位)和年平均降雪量(以英寸为单位)。部分数据如图 2.6 所示。这些平均值基于三十年的数据。假设我们对这两个变量之间的关系感兴趣。直觉告诉我们,平均低温越高,平均降雪量越低,但这种关系的本质是什么?

数据绘制在图 2.7 中。此散点图是使用以下步骤创建的。
步骤 1. 选择单元格 Cl:D52
步骤 2. 单击功能区上的插入选项卡
步骤 3. 单击插入散点图 (X,Y) 或气泡图按钮∵一个∗∼在 Charts 组中
当列表图表子类型出现时,单击 Scatter 按钮%%然后按照第 2-2 节所述编辑图表。
图中图表上的每个点2.7代表一对数字。在这种情况下,我们对 51 个城市中的每一个都有一对测量值。测量值是以华氏度为单位的平均低温和以英寸为单位的年平均降雪量。从图表中我们可以看出,对于温暖天气的城市,年平均降雪量直观地趋于零。

散点图是探索定量数据对的最有用的图表之一。但是,如果您想探索两个以上定量变量之间的关系怎么办?在探索三个定量变量之间的关系时,气泡图可能很有用。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Line Charts, Column Charts, and Bar Charts

在本节中,我们考虑折线图,它是上一节中讨论的散点图的自然延伸。我们还介绍了用于显示分类数据的柱形图和条形图。

折线图使用一个点来表示一对定量变量值,一个值沿水平轴,另一个值沿垂直轴,用一条线连接这些点。折线图对于时间序列数据(在一段时间内收集的数据:分钟、小时、天、年等)非常有用。举个例子,让我们看看猎豹体育。Cheetah 销售跑鞋,并在美国各地的购物中心设有零售店。这

以下步骤创建 Cheetah Sports 销售数据的折线图,如图 2.12b 所示。
步骤 1. 选择单元格 A1:B11
步骤 2. 单击功能区上的插入选项卡
步骤 3. 在图表组中,单击插入散点图(X,是)或 Bubble Chart 按钮:”
选择 Scatter with Straight Lines and Markers按照第 2-2 节比较图
的描述编辑图表
2.12 b带图2.12一个,在点之间添加线条表示连续性,并使读者更容易看到和解释随着时间的推移而发生的变化。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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