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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|R Basics
For this section, we will create one $R$ script that contains a crash course in $R$, with code and comments that you will add yourself. First, let’s create a folder for all the files we will create in this book. Call it bookFiles. Inside that folder, create another folder called basics – this is where we will work in this chapter. Second, make sure you create a new script (you can use the one we created earlier if you haven’t closed it yet). In other words, your screen should look like Fig. 2.1. Third, save your empty script. Go to File $\succ$ Save (or hit Cmd $+S$ on your keyboard). Choose an intuitive name for your file, such as rBasics, and save it inside basics, the folder you just created. RStudio will save it as rBasics. R_all $R$ scripts are. R files. You will probably want to save your script every time you add a new line of code to it, just in case. Finally, all the code in question should be added to the newly created rBasics.R, so at the end of this section you will have a single file that you can go back to whenever you want to review the fundamentals.
The first thing we will do is write a comment at the top of our script (you can delete $2+5$ from your script if it’s still there). Adding comments to our scripts is important not only when we are learning $R$ but also later, when we are comfortable with the language. In a couple of months, we will likely not remember what our lines of code are doing anymore. Even though some lines are self-explanatory, our code will become more complex as we explore later chapters in this book. Having informative comments in our scripts will help us understand what our past self did-and it will also help others reproduce our analyses. Comments in $R$ must begin with a hashtag (#). Let’s add a general comment at the top of our seript (line 1), which will be a “title” for our script: # R Basics. If you try to run this line (line 1), $R$ will simply print “# R Basics” in your console (pane B). ${ }^{4}$
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|$R$ as a Calculator
We saw earlier that $R$ can be used as a powerful calculator. All the common mathematical operations are easy to remember: division (5/2), multiplication $(5 * 2)$, addition $(5+2)$, and subtraction $(5-2)$. Other math operations include exponentiation $(5 \star \star 2$ or $5 \wedge 2)$, modulus ${ }^{5}(5 \% \% 2=1)$, and integer division $(5 \% / \% 2=2$ ). Let’s add all these operations to our script and check their outputs. In Fig. 2.2, you can see our new script, rBasics.R, starting with a comment $R$ basics in line 1 . Line 2 is empty to create some white space, and line 3 creates a divider.
In line 5 , we have a short comment explaining what the following line (6) does. This is obvious here, but it can save you some time in situations where the meaning of a function is not as apparent to you. Note that the cursor is currently in line 6. You can press Cmd + Enter anywhere in a given line and RStudio will run that line (it will also move to the next line automatically for you). Alternatively, you can also run multiple lines by selecting them and then pressing Cmd + Enter. In Fig. 2.2, I have already run all lines, as you can see in the console-note that the output of a comment is the comment itself. In the console, we will see, for example, that $5 \% \% 2$ is 1 (the remainder of $5 \div 2$ ) and that $5 \% / \% 2$ is 2 (the integer that results from $5 \div 2$ ). You don’t have to reproduce the script in the figure exactly; this is just an example of how you could add some math operations and some comments to an R script.
Like with any decent calculator, you can also run more complex calculations. For example, choose any available line in rBasics. $R$ and type $4^{} \operatorname{sqrt}(9) /(2$ $ * 5)$ – pi and run it (your output should be $-2.766593$ ) – as you open brackets, notice that RStudio will automatically close them for you. You can also type it in your console and hit Enter to run the code. Here we see two functions for the first time, namely, sqrt $(9)(\sqrt{9})$ and pi $(\pi)$.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Variables and Vectors
The values generated by the calculations we have run so far are not actually stored anywhere. If you wanted to access the value of $5 * 2$, the only way to do that would be to go back to line 9 and rerun it (or maybe scroll up and down your console window until you find the output you are looking for). This is not ideal-we need to learn about variables to be able to store and reutilize values.
Variables are objects that hold values in them. You can assign a piece of information to a variable and then access that piece of information by typing and running (i.e., “calling”) the variable. In a way, we just did that-it is easier to remember to type pi than to remember a set of digits from $\pi$. Here are two ways of assigning values to a variable: $x=5 * 2$ or $x<-5 * 2$. Let us focus on using $=$, so type $x=5^{*} 2$ in your script and run the line.When you create a variable, you will notice that nothing is actually printed in your console (except the variable assignment itself). But if you now look at pane $\mathrm{C}$ (Environment), you will notice $\mathrm{x}$ is there, holding the value 10 (i.e., the result of $5 * 2$ ). From now on, you can simply type $x$ and run it, and $R$ will print the value it holds $(10)$. If you now type $x=x+10$ in the next line of your script, you are telling $R$ to “update” the value of $x$ and which will now be $20(x=10+10)$. If you want to go back to what $x$ was before, you can rerun the line where you specify $x=5^{*} 2$ and woilà. By having different lines of code, you can go back to any stage of your analysis at any time. If you are used to Cmd $+Z$ in other applications, having a script gives you all the redos you will ever need, with the advantage that you can choose which part of your analysis you wish to jump to by rerunning specific lines of code-the History tab in pane $\mathrm{C}$ will list all the lines of code we have already run. ${ }^{6}$ This is illustrated in lines 1 and 2 in code block $1^{7}$
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|R Basics
对于本节，我们将创建一个R包含速成课程的脚本R，以及您将自己添加的代码和注释。首先，让我们为我们将在本书中创建的所有文件创建一个文件夹。称之为 bookFiles。在该文件夹中，创建另一个名为 basics 的文件夹——这就是我们在本章中工作的地方。其次，确保你创建了一个新脚本（如果你还没有关闭它，你可以使用我们之前创建的那个）。换句话说，您的屏幕应该如图 2.1 所示。第三，保存你的空脚本。转到文件≻保存（或点击 Cmd+小号在您的键盘上）。为您的文件选择一个直观的名称，例如 rBasics，并将其保存在您刚刚创建的文件夹 basics 中。RStudio 会将其保存为 rBasics。全部R脚本是。R 文件。每次添加新代码行时，您可能都希望保存脚本，以防万一。最后，所有有问题的代码都应该添加到新创建的 rBasics.R 中，因此在本节结束时，您将拥有一个文件，您可以在想要查看基础知识时返回到该文件。
我们要做的第一件事是在脚本顶部写一条评论（您可以删除2+5如果它仍然存在，请从您的脚本中获取）。在我们的脚本中添加注释不仅在我们学习时很重要R也是后来，当我们对这种语言感到满意的时候。几个月后，我们可能不会再记得我们的代码行在做什么了。尽管有些行是不言自明的，但当我们在本书后面的章节中探索时，我们的代码会变得更加复杂。在我们的脚本中提供信息丰富的评论将帮助我们了解过去的自己做了什么——它也将帮助其他人重现我们的分析。评论在R必须以井号 (#) 开头。让我们在我们的脚本顶部（第 1 行）添加一个一般性注释，这将是我们脚本的“标题”：# R Basics。如果您尝试运行此行（第 1 行），R将在您的控制台（窗格 B）中简单地打印“# R Basics”。4
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|R作为计算器
我们之前看到R可以用作功能强大的计算器。所有常见的数学运算都很容易记住：除法（5/2）、乘法(5∗2)， 添加(5+2), 和减法(5−2). 其他数学运算包括求幂(5⋆⋆2或者5∧2), 模量5(5%%2=1), 和整数除法(5%/%2=2）。让我们将所有这些操作添加到我们的脚本中并检查它们的输出。在图 2.2 中，您可以看到我们的新脚本 rBasics.R，以注释开头R第 1 行的基础知识。第 2 行为空以创建一些空白，第 3 行创建一个分隔符。
在第 5 行，我们有一个简短的注释来解释下面第 (6) 行的作用。这在这里很明显，但是在函数的含义对您来说不那么明显的情况下，它可以为您节省一些时间。请注意，光标当前位于第 6 行。您可以在给定行的任意位置按 Cmd + Enter，RStudio 将运行该行（它也会自动移动到下一行）。或者，您也可以通过选择它们然后按 Cmd + Enter 来运行多行。在图 2.2 中，我已经运行了所有行，正如您在控制台中看到的那样，注释的输出就是注释本身。例如，在控制台中，我们将看到5%%2是 1 （余数5÷2） 然后5%/%2是 2（由以下结果得出的整数5÷2）。您不必完全复制图中的脚本；这只是一个示例，说明如何向 R 脚本添加一些数学运算和一些注释。
与任何体面的计算器一样，您也可以运行更复杂的计算。例如，选择 rBasics 中的任何可用行。R并输入 $4^{ } \operatorname{sqrt}(9) /(2 * 5)–p一世一个ndr在n一世吨(是○在r○在吨p在吨sH○在ldb和-2.766593)–一个s是○在○p和nbr一个Cķ和吨s,n○吨一世C和吨H一个吨R小号吨在d一世○在一世ll一个在吨○米一个吨一世C一个ll是Cl○s和吨H和米F○r是○在.是○在C一个n一个ls○吨是p和一世吨一世n是○在rC○ns○l和一个ndH一世吨和n吨和r吨○r在n吨H和C○d和.H和r和在和s和和吨在○F在nC吨一世○nsF○r吨H和F一世rs吨吨一世米和,n一个米和l是,sqr吨(9)(\sqrt{9})一个ndp一世(\pi)$。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Variables and Vectors
到目前为止，我们运行的计算生成的值实际上并没有存储在任何地方。如果您想访问5∗2，唯一的方法是返回到第 9 行并重新运行它（或者可能上下滚动控制台窗口，直到找到所需的输出）。这并不理想——我们需要了解变量才能存储和重用值。
变量是在其中保存值的对象。您可以将一条信息分配给一个变量，然后通过键入和运行（即“调用”）该变量来访问该信息。在某种程度上，我们只是这样做了——记住输入 pi 比记住一组数字更容易圆周率. 以下是给变量赋值的两种方法：X=5∗2或者X<−5∗2. 让我们专注于使用=, 所以输入X=5∗2在您的脚本中并运行该行。创建变量时，您会注意到控制台中实际上没有打印任何内容（变量赋值本身除外）。但是如果你现在看窗格C（环境），你会注意到X在那里，保持值 10 （即，结果5∗2）。从现在开始，您只需键入X并运行它，并且R将打印它持有的值(10). 如果你现在输入X=X+10在你脚本的下一行，你告诉R“更新”的价值X现在将是20(X=10+10). 如果你想回到什么X之前，您可以重新运行您指定的行X=5∗2和woilà。通过拥有不同的代码行，您可以随时返回分析的任何阶段。如果你习惯 Cmd+从在其他应用程序中，拥有脚本可为您提供您将需要的所有重做，其优势在于您可以通过重新运行特定代码行来选择您希望跳转到的分析部分 – 窗格中的“历史记录”选项卡C将列出我们已经运行的所有代码行。6这在代码块的第 1 行和第 2 行中进行了说明17
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。