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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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- 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|Gestalt Principles
Gestalt principles refer to the guiding principles of how people interpret and perceive what they see. These principles can be used in the design of effective data visualizations. The principles generally describe how people define order and meaning in things that they see. We will limit our discussion to the four Gestalt principles that are most closely related to the design of data visualizations: similarity, proximity, enclosure, and connection. An understanding of these principles can help in creating more effective data visualizations and help differentiate between clutter and meaningful design in data visualizations.
The Gestalt principle of similarity states that people consider objects with similar characteristics as belonging to the same group. These characteristics could be color, shape, size, orientation, or any preattentive attribute. When a data visualization includes objects with similar characteristics, it is important to understand that this communicates to the audience that these objects should be seen as belonging to the same group. Figure $3.16$ is a portion of what was shown in Figure 3.10, but here we are using it to represent the Gestalt principle of similarity. The audience will perceive objects that are the same color, or same shape, as belonging to the same group. We need to understand this when we design a visualization and make sure that we only use similar characteristics for objects when they belong to the same group.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Proximity
The Gestalt principle of proximity states that people consider objects that are physically close to one another as belonging to a group. People will generally seek to collect objects that are near each other into a group and separate objects that are far from one another into different groups. The principle of proximity is apparent in many data visualization charts, including scatter charts.
Consider a firm that would like to perform a market segmentation analysis of its customers to learn more about the customers who purchase its products. The company has collected data on the ages and annual incomes of its customers. A simple scatter chart of the age and income of customers is shown in Figure 3.17. Here, our natural inclination is to view this as three distinct groups of customers based on the proximity of the points. This is an example of the Gestalt principle of proximity.
The Gestalt principle of enclosure states that objects that are physically enclosed together are seen as belonging to the same group. We can illustrate this principle using two modified versions of Figure 3.17. First, we can simply reinforce the similarity principle by creating an enclosure of the points that are already in close proximity (see Figure 3.18a). Alternatively, suppose that there is a third attribute of the customers, other than annual income and age, which can be used to group these customers such as educational background. If we want to visually indicate certain customers that share this characteristic of having similar educational backgrounds, then we can use the principle of enclosure to illustrate this even when customers do not appear close together in the chart. This is shown in Figure $3.18 \mathrm{~b}$. Note that the enclosure can be indicated in multiple ways in a chart. In Figure $3.18$ a we have used shaded areas to enclose points. In Figure $3.18 \mathrm{~b}$ we have used dashed boxes. In general, we only need to create a suggestion of enclosure for the audience to view the objects being enclosed as members of the same group.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data-Ink Ratio
The concepts of preattentive attributes and Gestalt principles are valuable in understanding features that can be used to visualize data and how visualizations are processed by the mind. However, it is easy to overuse any of the features and diminish the effectiveness of the feature to differentiate and draw attention. A guiding principle for effective data visualizations is that the table or graph should illustrate the data to help the audience generate insights and understanding. The table or graph should not be so cluttered as to disguise the data or be difficult to interpret.
A common way of thinking about this principle is the idea of maximizing the data-ink ratio. The data-ink ratio measures the proportion of “data-ink” to the total amount of ink used in a table or chart, where data-ink is the ink used that is necessary to convey the meaning of the data to the audience. Non-data-ink is ink used in a table or chart that serves no useful purpose in conveying the data to the audience. Note in Figure 3.11a that the pie chart uses color and a legend to differentiate between the eight managers. The bar chart in this figure communicates the same information without either of these features, and so has a higher data-ink ratio.
Let us consider the case of Diaphanous Industries, a firm that produces fine silk clothing products. Diaphanous is interested in tracking the sales of one of its most popular items, a particular style of scarf. Table $3.1$ and Figure $3.20$ provide examples of a table and chart with low data-ink ratios used to display sales of this style of scarf. The data used in this table and figure represent product sales by day. Both of these examples are similar to tables and charts generated with Excel using common default settings. In Table 3.1, most of the gridlines serve no useful purpose. Likewise, in Figure 3.20, the gridlines in the chart add little additional information. In both cases, most of these lines can be deleted without reducing the information conveyed. However, an important piece of intormation is missing from rigure $3.20:$ titles tor axes. Gienerally, axes should always be labeled in a chart. There are rare exceptions to this where both the meaning and unit of measure are obvious such as when the axis displays the names of months (i.e., “January,” “February,” “March,” etc.). For most charts, we recommend labeling the axes to avoid the possibility of misinterpretation by the audience and to reduce the cognitive load required by the audience.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Gestalt Principles
格式塔原则是指人们如何解释和感知所见事物的指导原则。这些原则可用于设计有效的数据可视化。这些原则通常描述了人们如何定义他们所看到的事物的顺序和意义。我们将把讨论限制在与数据可视化设计最密切相关的四个格式塔原则：相似性、接近性、封闭性和连接性。了解这些原则有助于创建更有效的数据可视化，并有助于区分数据可视化中的杂乱和有意义的设计。
格式塔相似性原则指出，人们认为具有相似特征的对象属于同一组。这些特征可以是颜色、形状、大小、方向或任何预先注意的属性。当数据可视化包含具有相似特征的对象时，重要的是要理解这向观众传达了这些对象应该被视为属于同一组的信息。数字3.16是图 3.10 中所示的一部分，但这里我们使用它来表示格式塔相似性原则。观众会将相同颜色或相同形状的物体视为属于同一组。我们在设计可视化时需要了解这一点，并确保我们只在对象属于同一组时使用相似的特征。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Proximity
格式塔接近原则指出，人们认为在物理上彼此接近的物体属于一个群体。人们通常会寻求将彼此靠近的物体收集到一个组中，并将彼此远离的物体分成不同的组。邻近原则在许多数据可视化图表中都很明显，包括散点图。
考虑一家希望对其客户进行市场细分分析以了解购买其产品的客户的更多信息的公司。该公司收集了有关其客户的年龄和年收入的数据。客户年龄和收入的简单散点图如图 3.17 所示。在这里，我们的自然倾向是根据点的接近程度将其视为三个不同的客户群。这是格式塔接近原则的一个例子。
封闭的格式塔原则指出，物理封闭在一起的对象被视为属于同一组。我们可以使用图 3.17 的两个修改版本来说明这一原则。首先，我们可以通过创建一个已经非常接近的点的封闭来简单地加强相似性原则（见图 3.18a）。或者，假设客户的第三个属性，除了年收入和年龄，可以用来对这些客户进行分组，例如教育背景。如果我们想直观地指出某些具有相似教育背景特征的客户，那么我们可以使用封闭原则来说明这一点，即使客户在图表中看起来并不紧密。如图所示3.18 b. 请注意，外壳可以在图表中以多种方式表示。如图3.18a 我们使用阴影区域来包围点。如图3.18 b我们使用了虚线框。一般来说，我们只需要为观众创建一个封闭的建议，以将被封闭的对象视为同一组的成员。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data-Ink Ratio
前注意属性和格式塔原则的概念对于理解可用于可视化数据的特征以及大脑如何处理可视化非常有价值。但是，很容易过度使用任何功能并降低功能区分和吸引注意力的有效性。有效数据可视化的指导原则是表格或图表应说明数据，以帮助观众产生见解和理解。表格或图表不应过于杂乱以致掩盖数据或难以解释。
考虑这一原则的一种常见方式是最大化数据墨水比的想法。数据墨水比率衡量“数据墨水”与表格或图表中使用的总墨水量的比例，其中数据墨水是向受众传达数据含义所必需的墨水。非数据墨水是在表格或图表中使用的墨水，在将数据传达给观众时没有任何用处。请注意，在图 3.11a 中，饼图使用颜色和图例来区分八位经理。此图中的条形图传达相同的信息，但没有这些特征中的任何一个，因此具有更高的数据墨水比。
让我们以生产精美丝绸服装产品的公司 Diaphanous Industries 为例。Diaphanous 有兴趣跟踪其最受欢迎的商品之一，即一种特殊款式的围巾的销售情况。桌子3.1和图3.20提供用于显示此类围巾销量的低数据墨水比率的表格和图表示例。此表和图中使用的数据代表了按天计算的产品销售量。这两个示例都类似于使用常用默认设置使用 Excel 生成的表格和图表。在表 3.1 中，大多数网格线没有任何用处。同样，在图 3.20 中，图表中的网格线几乎没有添加额外的信息。在这两种情况下，这些行中的大部分都可以删除，而不会减少所传达的信息。然而，rigure 中缺少一个重要的信息3.20:标题 to 轴。一般来说，轴应始终在图表中标记。很少有例外，其中含义和度量单位都很明显，例如当轴显示月份的名称时（即“一月”、“二月”、“三月”等）。对于大多数图表，我们建议对坐标轴进行标记，以避免观众误解的可能性，并减少观众所需的认知负荷。
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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。