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数据可视化是信息和数据的图形化表示。通过使用像图表、图形和地图这样的视觉元素，数据可视化工具提供了一种方便的方式来查看和理解数据的趋势、异常值和模式。
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- 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|Phantasmagrams and affect
Sometimes, data visualizations are used to make predictive claims or arguments that can shape our understanding of the world. This can happen in a conceptual manner, as when Quetelet used data visualizations to develop the idea of the average as ideal, or in a more concrete way, as when a data series shows an increase or a decrease and the visualization suggests that this
trend will continue into the future. This predictive use of data visualization is becoming more automated in systems such as those offered by Palantir and other companies for risk prediction. For instance, in predictive policing, police departments have a live map of their district with percentages and colour codes showing places where there is a high risk of certain crimes occurring, based on data analysis of past crimes as well as data such as local weather reports and the school calendar. When data visualizations make claims about the future, they can also affect the future, and we should be wary of how they do so.
Michelle Murphy has used the term phantasmagram to describe the way that zoth-century economic and demographic models became not just descriptions of how the world works, but projections that lived lives of their own. She compares them to the phantasmagoria of the nineteenth century, ‘ghostly simulations made by whirling magic lanterns that stimulated fright and awe’ (Murphy, 2017, p. 53). She argues that demographic models are phantasmagrams, models that created new ways of seeing the world:
Through the work of Keynes and other similarly minded macroeconomists, the national economy was explicated as a new aggregate kind, a collective blur of activity that nonetheless could be modeled as a set of predictable correlations, tendencies, forces, and rates representable in equations and graphs. When interest rates go up, investment goes down, employment drops, output falls. With equations and diagrams, mathematical modelling in the 1930 performatively discerned ‘the economy’ as a constellation of such interrelationships within a closed system whose boundary was the nation-state. (Murphy, 2017, p. 18)
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Giorgia Aiello
This chapter is an overview of social semiotics as a productive framework for research on data visualization. It provides conceptual instruments that can be used to explore the relationship between the formal properties of data visualization and the meanings and practices that these may promote or hinder among users. In particular, the chapter argues that a social semiotic framework can be used to inventorize, situate, and transform visualization resources. Overall, it links descriptive, interpretive, and critical objectives to generate a framework aimed at understanding how data visualization ‘works’ from a formal standpoint, what meanings are consistently associated with particular semiotic resources, and how both key semiotic ‘rules’ and dominant meanings may be questioned and changed.
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction
This chapter is a focused critical overview of social semiotics as a productive framework for research on data visualization. It aims to provide conceptual instruments that can be used to explore the relationship between the formal properties of data visualization and the kinds of responses, engagements, and practices that these may promote or hinder among users. Over the last decade or so, and in the wake of digitalization and datafication, data visualization has emerged rapidly as what Engebretsen and Weber (2017) have defined as a ‘super-genre’ that is used to accomplish a wide variety of communicative tasks across an increasing number of professional and
institutional communities of users. Beer and Burrows $(2013)$ highlight that, as a whole, we have witnessed the rise of a ‘visualization of culture’ and a ‘culture of visualization’ across spheres of social activity and cultural production, as ‘there are not many things that have yet to be visualized and archived’ (p. 62). Different kinds of data visualization have become privileged signs to mark the rationality of particular processes and promote specific attitudes towards various aspects of everyday life, ranging from policymaking to personal productivity. As Ledin and Machin (2018) point out, often diagrams, charts, and other types of visualization are used not only to illustrate how things are but also, above all, ‘how things should be done’ (p. 335).
Precisely because of the increasing social significance of this phenomenon, there is a growing body of academic literature centred on critical, practical, and combined approaches to the formal and overall aesthetic qualities of data visualization. Generally speaking, these approaches offer very useful insights to examine data visualization design from an ideological, professional, or praxis-based standpoint. On the one hand, it has become increasingly urgent to examine what Kennedy and Hill (2017) define as the ‘visual sensibilities’ (p. 2) that are at work in the ways in which ordinary people respond culturally and engage emotionally with data and their visualizations. On the other hand, professional and institutional uses of data visualization techniques must be examined in the light of their underlying histories, conventions, and changes over time and across contexts. For these reasons, a detailed appraisal of data visualization’s main semiotic resources, or its tools for meaning-making, is key to empirical research in this field. Unlike other currently more widespread approaches to data visualization research rooted in cultural and social theory, a social semiotic approach focuses keenly on the formal properties of visualizations together with their semiotic and social affordances.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Phantasmagrams and affect
有时，数据可视化被用来做出预测性的主张或论据，从而塑造我们对世界的理解。这可以以概念方式发生，例如当 Quetelet 使用数据可视化来发展平均理想的想法时，或者以更具体的方式发生，例如当数据系列显示增加或减少并且可视化表明这
趋势将持续到未来。这种对数据可视化的预测性使用在诸如 Palantir 和其他公司提供的用于风险预测的系统中变得更加自动化。例如，在预测性警务中，警察部门根据对过去犯罪的数据分析以及当地天气报告等数据，有一张他们所在地区的实时地图，上面有百分比和颜色代码，显示某些犯罪发生的高风险地区和校历。当数据可视化对未来提出要求时，它们也会影响未来，我们应该警惕它们是如何这样做的。
Michelle Murphy 使用 phantasmagram 一词来描述 zoth 世纪的经济和人口模型不仅仅是对世界如何运作的描述，而是对他们自己生活的预测。她将它们与 19 世纪的幻影相提并论，“通过旋转的魔法灯笼制造出令人恐惧和敬畏的幽灵模拟”（墨菲，2017 年，第 53 页）。她认为人口模型是幻象，创造了看待世界的新方式的模型：
通过凯恩斯和其他志同道合的宏观经济学家的工作，国民经济被解释为一种新的总体类型，一种活动的集体模糊，但可以将其建模为一组可预测的相关性、趋势、力量和比率，可以用方程式和图表表示. 当利率上升时，投资下降，就业下降，产出下降。通过方程和图表，1930 年的数学建模将“经济”视为在以民族国家为边界的封闭系统内的这种相互关系的星座。（墨菲，2017 年，第 18 页）
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Giorgia Aiello
本章概述了社会符号学作为数据可视化研究的有效框架。它提供了概念工具，可用于探索数据可视化的形式属性与这些可能在用户之间促进或阻碍的意义和实践之间的关系。特别是，本章认为，社会符号学框架可用于盘点、定位和转换可视化资源。总体而言，它将描述性、解释性和关键性目标联系起来，以生成一个框架，旨在从正式的角度理解数据可视化是如何“工作”的，什么含义始终与特定符号资源相关联，以及关键符号“规则”和主导含义如何可能会被质疑和改变。
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction
本章是对社会符号学作为数据可视化研究的富有成效的框架的重点批判性概述。它旨在提供概念工具，可用于探索数据可视化的形式属性与这些可能在用户之间促进或阻碍的响应、参与和实践类型之间的关系。在过去十年左右的时间里，随着数字化和数据化，数据可视化迅速出现，正如 Engebretsen 和 Weber (2017) 所定义的那样，它是一种“超级流派”，用于完成跨领域的各种交流任务越来越多的专业人士和
用户的机构社区。啤酒和洞穴(2013)强调，作为一个整体，我们见证了跨社会活动和文化生产领域的“文化可视化”和“可视化文化”的兴起，因为“没有多少东西需要可视化和归档’（第 62 页）。不同种类的数据可视化已经成为标志特定过程的合理性并促进对日常生活各个方面的特定态度的特权标志，从政策制定到个人生产力。正如 Ledin 和 Machin（2018 年）所指出的，图表、图表和其他类型的可视化通常不仅用于说明事情的现状，而且最重要的是，“事情应该如何做”（第 335 页）。
正是由于这种现象的社会意义越来越大，越来越多的学术文献以批判性、实用性和综合方法为中心，研究数据可视化的形式和整体美学品质。一般来说，这些方法为从意识形态、专业或基于实践的角度检查数据可视化设计提供了非常有用的见解。一方面，研究 Kennedy 和 Hill (2017) 所定义的“视觉感受力”（第 2 页）变得越来越紧迫，这些感受力在普通人的文化反应和情感参与数据和他们的可视化。另一方面，数据可视化技术的专业和机构使用必须根据其潜在的历史、惯例、并且随着时间和环境的变化而变化。由于这些原因，对数据可视化的主要符号资源或其意义构建工具的详细评估是该领域实证研究的关键。与其他目前更广泛的数据可视化研究方法不同，它植根于文化和社会理论，社会符号学方法敏锐地关注可视化的形式属性及其符号学和社会可供性。
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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。