统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|When to Use Tables

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  • 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|数据可视化作业代写data visualization代考|When to Use Tables

统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Tables versus Charts

In general, charts can often convey information faster and easier to readers than tables, but in some cases a table is more appropriate. Tables should be used when the:

  • reader needs to refer to specific numerical values.
  • reader needs to make precise comparisons between different values and not just relative comparisons.
  • values being displayed have different units or very different magnitudes.
    Let us consider the case of Gossamer Industries. When the accounting department of Gossamer Industries is summarizing the company’s annual data for completion of its federal tax forms, the specific numbers corresponding to revenues and expenses are important and not just the relative values. Therefore, these data should be presented in a table similar to Table 2.1.
    Similarly, if it is important to know by exactly how much revenues exceed expenses each month, then this would also be better presented as a table rather than as a line chart as seen in Figure $2.27$. Notice that it is very difficult to determine the monthly revenues and costs in Figure 2.27. We could add these values using data labels, but they would clutter the figure. A preferred solution is to combine the chart with the table into a single figure, as in Figure $2.28$, to allow the reader to easily see the monthly changes in revenues and costs while also being able to refer to the exact numerical values.
  • Using the data in the file Gossamer, the following steps show how to create the line chart accompanied with a table as shown in Figure $2.28$.

统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Waterfall Charts

A waterfall chart is a visual display that shows the cumulative effect of positive and negative changes on a variable of interest. The changes in a variable of interest are reported for a series of categories (such as time periods) and the magnitude of each change is represented by a column anchored at the cumulative height of the changes in the preceding categories.

Continuing with the Gossamer Industries example from the Section 2-6, consider the data in the file GossamerGP. The data are shown in Figure 2.29. Gross profit is the difference between revenue and variable costs.

The following steps are used to create the waterfall chart of gross profit shown in Figure 2.30.
Step 1. Select cells A2:H2. Hold down the control key (Ctrl) and also select cells A5:H5
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. Click the Insert Waterfall, Funnel, Stock, Surface or Radar Chart button Th. in the Charts group
When the list of subtypes appears, click the Waterfall button [r]
In the initial chart, notice that the Total has been treated like another month. The following steps will make the total appear as in Figure 2.30.

Step 4. Double-click the column Total to activate the Format Data Series task pane, and then click the column of data again to activate the Format Data Point task pane
Step 5. When the Format Data Point task pane appears, click the Series Options button II
Select the check box for Set as total
Then edit the chart as outlined in Section 2-2

Figure $2.30$ shows the gross profit by month, with blue indicating a positive gross profit and orange indicating a negative gross profit. The upper or lower level of the bar indicates the cumulative level of gross profit. For positive changes, the upper level of the bar is the cumulative level, and for negative changes, the lower end of the bar is the cumulative level. Here we see that cumulative level of gross profit rises from January to March, drops in April and May and then increases in June to the cumulative gross profit of $\$ 26,448$ for the six-month period.

统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Stock Charts

A stock chart is a graphical display of stock prices over time. Let us consider the stock price data for telecommunication company Verizon Communications given in the file Verizon. As shown in Figure 2.31, this data set lists, for five trading days in April: the date, opening price per share (price per share at the beginning of the trading day), the high price (highest price per share observed during the trading day), the low price (the lowest price per share observed during the trading day), and the closing price (the price per share at the end of the trading day).

Excel provides four different types of stock charts. We illustrate the simplest one here, the high-low-close stock chart. A high-low-close stock chart is a chart that shows the high value, low value, and closing value of the price of a share of a stock at several points in time. The difference between the highest and lowest share prices for each point in time is represented by a vertical bar, and the closing share price by a marker on the bar.

The following steps are used to create Figure $2.32$, the high-low-close stock chart for the Verizon stock price data.

Step 1. Select cells A1:A6. Hold down the control key (Ctrl) and also select cells Cl:E6
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. Click the Insert Waterfall, Funnel, Stock, Surface or Radar Chart button I4 in the Charts group
When the list of subtypes appears, click the High-Low-Close button Edit the chart using steps outlined in Section 2-2
The following steps add the closing price labels and markers.
Step 4. Click the Chart Elements button and select Data Labels
Step 4 places three sets of labels on each vertical bar (highest, closing and lowest price per share). The tollowing steps elean up the disptay.

统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|When to Use Tables


统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Tables versus Charts


  • 读者需要参考具体数值。
  • 读者需要在不同的值之间进行精确的比较,而不仅仅是相对比较。
  • 显示的值具有不同的单位或非常不同的大小。
    让我们考虑一下 Gossamer Industries 的案例。当 Gossamer Industries 的会计部门汇总公司的年度数据以完成其联邦税表时,与收入和支出相对应的具体数字很重要,而不仅仅是相对值。因此,这些数据应在类似于表 2.1 的表格中呈现。
    同样,如果准确了解每个月收入超过支出的比例很重要,那么最好将其显示为表格,而不是如图所示的折线图。2.27. 请注意,很难确定图 2.27 中的每月收入和成本。我们可以使用数据标签添加这些值,但它们会使图形变得混乱。一个优选的解决方案是将图表和表格组合成一个图形,如图2.28,让读者可以轻松查看每月收入和成本的变化,同时还可以参考确切的数值。
  • 使用 Gossamer 文件中的数据,以下步骤显示如何创建带有表格的折线图,如图所示2.28.

统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Waterfall Charts


继续第 2-6 节中的 Gossamer Industries 示例,考虑文件 GossamerGP 中的数据。数据如图 2.29 所示。毛利润是收入和可变成本之间的差额。

以下步骤用于创建毛利润的瀑布图,如图 2.30 所示。
步骤 1. 选择单元格 A2:H2。按住控制键 (Ctrl) 并选择单元格 A5:H5
第 2 步。单击功能区上的“插入”选项卡
第 3 步。单击“插入瀑布图”、“漏斗图”、“股票”、“曲面”或“雷达图”按钮 Th。在 Charts 组中
当子类型列表出现时,单击 Waterfall 按钮 [r]
在初始图表中,请注意 Total 已被视为另一个月份。以下步骤将使总数如图 2.30 所示。

步骤 4. 双击 Total 列以激活 Format Data Series 任务窗格,然后再次单击数据列以激活 Format Data Point 任务窗格
步骤 5. 当 Format Data Point 任务窗格出现时,单击 Series Options按钮 II
选中 Set as total 复选框
然后按照第 2-2 节所述编辑图表

数字2.30按月显示毛利,蓝色表示正毛利,橙色表示负毛利。条形的上层或下层表示毛利润的累积水平。对于正变化,柱的上端是累积水平,而对于负变化,柱的下端是累积水平。在这里,我们看到累计毛利水平从 1 月到 3 月上升,在 4 月和 5 月下降,然后在 6 月上升到累计毛利$26,448为期六个月。

统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Stock Charts

股票图表是股票价格随时间变化的图形显示。让我们考虑一下文件 Verizon 中给出的电信公司 Verizon Communications 的股票价格数据。如图 2.31 所示,该数据集列出了 4 月份的五个交易日:日期、每股开盘价(交易日开始时的每股价格)、最高价(交易期间观察到的每股最高价)日)、最低价(交易日内观察到的每股最低价)、收盘价(交易日结束时的每股价格)。

Excel 提供了四种不同类型的股票图表。我们在这里说明了最简单的一种,即高-低-收盘价图表。高低收盘图表是显示股票价格在几个时间点的高值、低值和收盘价的图表。每个时间点的最高和最低股价之间的差异由垂直条表示,收盘价由条上的标记表示。

以下步骤用于创建Figure2.32,Verizon 股票价格数据的高低收盘股票图表。

步骤 1. 选择单元格 A1:A6。按住控制键 (Ctrl) 并同时选择单元格 Cl:E6
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瀑布图、漏斗图、股票图、曲面图或雷达图按钮 I4
当列表出现子类型时,单击 High-Low-Close 按钮​​ 使用第 2-2 节中概述的步骤编辑图表
步骤 4. 单击图表元素按钮并选择数据标签
步骤 4 在每个垂直条上放置三组标签(每股最高价、收盘价和最低价)。缓慢的台阶使显示器更加美观。

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在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。


贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。





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基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量


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。


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 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。



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