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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|Excel’s Recommended Charts Tool
Excel provides guidance for chart selection through its Recommended Charts tool. The Recommended Charts button is found in the Charts group of the Insert tab on the Ribbon. The following steps demonstrate the use of the Recommended Charts tool using the zoo attendance data in the file Zoo shown in Figure 2.3.
Step 1. Select cells A1:B13 Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon Step 3. Click the Recommended Charts button Checemmended in the Charts group
The Insert Chart dialog box appears as shown in Figure 2.39. Four different chart types are recommended, a column chart (also shown to the right), a bar chart, a funnel chart, and a combination (combo) chart. Clicking on any of the four charts on the left will display that chart enlarged and to the right, in the same way the column chart is displayed on the right in Figure $2.39$. This allows you to see an enlarged version of the chart before committing to the chart.
Step 4. Select the Clustered Column chart and click OK
Edit the chart as outlined in Section 2-2.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Preattentive Attributes
The act of “seeing” a chart or table used for data visualization involves a combination of our eyes and brains. Our eyes receive inputs as reflections of light from a visualization that our brains then must differentiate and process. The process through which our brains interpret the reflections of light that enter our eyes is known as visual perception.
The process of visual perception is related to how memory works in our brain. At a very high level, there are three forms of memory that affect visual perception: iconic memory,
short-term memory, and long-term memory. Iconic memory is the most quickly processed form of memory. Information stored in iconic memory is processed automatically, and the information is held there for less than a second. Short-term memory holds information for about a minute, and our minds accomplish this by chunking, or grouping, similar pieces of information together. Estimates vary somewhat, but it is believed that most people can hold about four chunks of visual information in their short-term memories. For instance, most people find it difficult to remember which color represents which category if more than four different colors/categories are used in a bar or column chart. Long-term memory is where we store information for an extended amount of time. Most long-term memories are formed through repetition and rehearsal, but they can also be formed through clever use of storytelling.
For most data visualizations, iconic and short-term memory are most important for visual processing. In particular, an understanding of what aspects of a visualization can be processed in iconic memory can be helpful for designing effective visualizations. Preattentive attributes are those features that can be processed by iconic memory. We can use a simple example to illustrate the power of preattentive attributes in data visualization. Examine Figure $3.3$ and count the number of $7 \mathrm{~s}$ in the figure as quickly as you can.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Length and Width
When we refer to the preattentive attributes of length and width for data visualization, we are generally referring to their use with lines, bars, or columns. Therefore, length refers to the horizontal, vertical, or diagonal distance of a line or bar/column while width refers to the thickness of the line or bar/column (see Figure 3.7). Length is useful for illustrating quantitative values because a longer line corresponds to a larger value. Length is used extensively in bar and column charts to visualize data. Because it is much easier to compare relative lengths than relative sizes, bar and column charts are often preferred to pie charts for visualizing data. Consider data on the number of accounts managed by eight account managers. Figure $3.11$ displays these same data as a pie chart (using size of pie pieces to indicate numher of accounts and color to indicate the manager) and a har chart (using length of bafs to indicate number of accounts and labels on the vertical axis to indi cate the manager).
It is much easier to see that the manager with the most accounts managed is Elijah and that Kate manages the second-most accounts from the bar chart in Figure $3.11 \mathrm{~b}$ than from the pie chart in Figure $3.1$ la. We could make the bar chart even easier to interpret by sorting the bars by their length with the longest bar on top and the shortest bar on the bottom by using the Excel Sort function as described in the following steps. The data appear in Figure $3.12$
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Excel’s Recommended Charts Tool
Excel 通过其推荐图表工具为图表选择提供指导。推荐图表按钮位于功能区插入选项卡的图表组中。以下步骤使用图 2.3 所示的 Zoo 文件中的动物园出勤数据演示了推荐图表工具的使用。
Step 1. 选择单元格 A1:B13 Step 2. 单击功能区上的 Insert 选项卡 Step 3. 单击 Charts 组中的 Recommended Charts 按钮 Checemmended
出现如图 2.39 所示的 Insert Chart 对话框。推荐四种不同的图表类型，柱形图（也显示在右侧）、条形图、漏斗图和组合（组合）图。单击左侧四个图表中的任何一个，都会将该图表放大并显示在右侧，与图右侧显示柱形图的方式相同2.39. 这允许您在提交图表之前查看图表的放大版本。
步骤 4. 选择簇状柱形图并单击 OK
编辑图表，如第 2-2 节所述。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Preattentive Attributes
“看到”用于数据可视化的图表或表格的行为涉及我们的眼睛和大脑的结合。我们的眼睛接收来自可视化的光反射的输入，然后我们的大脑必须区分和处理这些输入。我们的大脑解释进入我们眼睛的光的反射的过程被称为视觉感知。
视觉感知的过程与记忆在我们大脑中的工作方式有关。在非常高的层次上，影响视觉感知的记忆有三种形式：标志性记忆，
短期记忆和长期记忆。标志性记忆是处理速度最快的记忆形式。存储在标志性内存中的信息会被自动处理，并且信息会在那里保存不到一秒钟。短期记忆将信息保存大约一分钟，我们的大脑通过将相似的信息块或分组在一起来实现这一点。估计有所不同，但据信大多数人的短期记忆中可以保存大约四块视觉信息。例如，如果在条形图或柱形图中使用超过四种不同的颜色/类别，大多数人会发现很难记住哪种颜色代表哪个类别。长期记忆是我们长时间存储信息的地方。大多数长期记忆是通过重复和排练形成的，
对于大多数数据可视化，图标和短期记忆对于视觉处理来说是最重要的。特别是，了解可以在图标记忆中处理可视化的哪些方面有助于设计有效的可视化。Preattentive 属性是那些可以被标志性记忆处理的特征。我们可以用一个简单的例子来说明预注意属性在数据可视化中的作用。检查图3.3并计算数量7 s尽快在图中。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Length and Width
当我们提到用于数据可视化的长度和宽度的预注意属性时，我们通常指的是它们与线、条或列的使用。因此，长度是指一条线或条/列的水平、垂直或对角线距离，而宽度是指线或条/列的粗细（见图 3.7）。长度对于说明定量值很有用，因为较长的线对应于较大的值。长度在条形图和柱形图中广泛用于可视化数据。因为比较相对长度比比较相对大小要容易得多，所以条形图和柱形图通常比饼图更适合用于可视化数据。考虑由八位客户经理管理的客户数量数据。数字3.11将这些相同的数据显示为饼图（使用饼图的大小表示帐户数，使用颜色表示经理）和 har 图表（使用 bafs 的长度表示帐户数，在垂直轴上使用标签表示经理）。
从图中的条形图中很容易看出，管理账户最多的经理是 Elijah，而 Kate 管理着第二多的账户3.11 b比从图中的饼图3.1拉 我们可以通过使用 Excel 排序功能按以下步骤中所述的 Excel 排序功能按长度对条形图进行排序，最长的条形图在顶部，最短的条形图在底部，从而使条形图更易于解释。数据如图3.12
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。