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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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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 高等楖率论
- 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|数据可视化作业代写data visualization代考|Guidelines for Selecting a Chart
Recognizing that there are often exceptions to rules and that there are often disagreements even among data visualization experts, we provide general recommendations based on the goal of the visualization and the type of data being analyzed.
Goal: To Show a Relationship
To show a relationship between two quantitative variables, we recommend a scatter chart. An example is the temperature and snowfall data shown in a scatter chart in Figure 2.7. When dealing with three quantitative variables, a bubble chart can be used. Line charts can be used to emphasize the pattern across consecutive data points and are commonly used to display relationships over time. Stock charts show the relationship between time and stock price. Column charts, bar charts, and heat maps can be used to show the relationships that exist between categories.
Goal: To Show Distribution
In addition to being useful for showing the relationships between quantitative variables, scatter and bubble charts can be useful for showing how the quantitative variable values are distributed over the range for each variable. For example, from the scatter chart in Figure $2.7$, we can see that only 2 of the 51 cities have an average annual snowfall greater than 80 inches.
Column and bar charts can be used to show the distribution of a variable of interest over discrete categories or time periods. For example, Figure $2.5$ shows the distribution of zoo attendance by time (month). As previously mentioned, column charts rather than bar charts should be used for distribution over time, as it is more natural represent the progression of time from left to right. A choropleth map shows the distribution of a quantitative or categorical viable over a geographic space. Figures $2.19$ and $2.21$ are examples of these.
Goal: To Show Composition
When the goal is to show the composition of an entity, a good choice is a bar chart, sorted by contribution to the whole. An example is the New York City budget in Figure 2.2. A stacked bar chart is appropriate for showing the composition of different categories and a stacked column chart is good for showing composition over a time series. Figure $2.17$, the sales for Cheetah Sports by region is a good example of a stacked column chart with time series data.
A treemap shows composition in the situation where there is a hierarchical structure among categorical variables. In Figure $2.26$, we see the brand values (the quantitative variable of interest) for companies within industry sectors. For example, the technology sector is composed of six brands in the top ten. All other sectors are composed of only a single brand.
A waterfall chart shows the composition of a quantitative variable of interest over time or category. For example, Figure $2.30$ shows the composition of the final value of gross profit over time. A funnel chart also shows composition in the sense that going from the bottom of the funnel to the top gives the composition of the original set at the top of the funnel. The funnel chart for the hiring process in Figure $2.34$ is an example.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Some Charts to Avoid
In this section, we discuss some charts that should be avoided. There are charts that many data visualization experts agree should be avoided. Usually this is because a chart is overly cluttered or takes too much effort for most audiences to interpret the chart quickly and accurately. Here we provide some guidance on charts we believe should be avoided in favor of other types of charts.
As we have already discussed in the data visualization makeover at the beginning of this chapter, many experts suggest that pie charts should be avoided. Instead of a pie chart, consider using a bar chart. This is because science has shown that we are better at assessing differences in length than angle and area. Small differences can be better detected in length than area, especially when sorted by length. Also, using a bar chart simplifies the chart in that there is no longer a need for a different color for each category. Figures $2.1$ and $2.2$ show the difference between the pie chart and the bar chart and illustrate why the latter is preferred.
Another chart to be avoided is a radar chart. A radar chart is a chart that displays multiple quantitative variables on a polar grid with an axis for each variable. The quantitative values on each axis are connected with lines for a given category. Multiple categories can be overlaid on the same radar chart.
Let us consider data on four suppliers of a component needed by Newton Industries. Newton manufactures high-performance desktop computers and has started to vet four possible suppliers of one of the components needed for its computers. Newton’s management needs to select a supplier to provide the component and has collected data on the percentage of late shipments, the percentage of defective components delivered and the cost per unit each supplier would charge. These data are in the file NewtonSuppliers and are shown in Figure 2.35. Figure $2.36$ is the radar chart created from these data.
统计代写|数据可视化作业代写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 Churs 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.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Guidelines for Selecting a Chart
认识到规则通常存在例外情况，并且即使在数据可视化专家之间也经常存在分歧，我们根据可视化目标和正在分析的数据类型提供一般性建议。
目标：展示一段关系
为了显示两个定量变量之间的关系，我们推荐使用散点图。一个例子是图 2.7 中散点图中显示的温度和降雪数据。在处理三个定量变量时，可以使用气泡图。折线图可用于强调连续数据点的模式，通常用于显示一段时间内的关系。股票图表显示时间和股票价格之间的关系。柱形图、条形图和热图可用于显示类别之间存在的关系。
目标：展示分布
除了可用于显示定量变量之间的关系外，散点图和气泡图还可用于显示定量变量值如何在每个变量的范围内分布。例如，从图中的散点图2.7，我们可以看到，51 个城市中只有 2 个城市的年平均降雪量大于 80 英寸。
柱形图和条形图可用于显示感兴趣变量在离散类别或时间段内的分布。例如，图2.5显示动物园出勤率按时间（月）分布。如前所述，柱形图而不是条形图应该用于随时间的分布，因为它更自然地表示时间从左到右的进展。等值线图显示了地理空间上定量或分类可行的分布。数据2.19和2.21就是这些例子。
目标：展示作文
当目标是显示实体的组成时，一个不错的选择是条形图，按对整体的贡献排序。图 2.2 中的纽约市预算就是一个例子。堆积条形图适合显示不同类别的构成，堆积柱形图适合显示时间序列的构成。数字2.17，Cheetah Sports 按地区的销售额是包含时间序列数据的堆积柱形图的一个很好的例子。
树形图显示分类变量之间存在层次结构的情况下的组合。如图2.26，我们看到了行业内公司的品牌价值（感兴趣的量化变量）。例如，科技板块由前十名中的六个品牌组成。所有其他部门仅由一个品牌组成。
瀑布图显示了感兴趣的定量变量随时间或类别的组成。例如，图2.30显示了随着时间的推移毛利润的最终值的构成。漏斗图还显示了从漏斗底部到顶部的组合，即漏斗顶部的原始集合的组合。招聘流程的漏斗图如图2.34是一个例子。
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Some Charts to Avoid
在本节中，我们将讨论一些应该避免的图表。许多数据可视化专家认为应该避免使用一些图表。通常这是因为图表过于杂乱，或者大多数观众需要花费太多精力才能快速准确地解释图表。在这里，我们提供了一些关于我们认为应该避免使用其他类型图表的图表的指导。
正如我们在本章开头的数据可视化改造中已经讨论过的，许多专家建议应该避免使用饼图。考虑使用条形图，而不是饼图。这是因为科学表明，我们更擅长评估长度的差异，而不是角度和面积。长度上的细微差异可以比面积更好地检测到，尤其是在按长度排序时。此外，使用条形图可以简化图表，因为不再需要为每个类别使用不同的颜色。数据2.1和2.2显示饼图和条形图之间的区别，并说明为什么首选后者。
另一个要避免的图表是雷达图。雷达图是在极坐标网格上显示多个定量变量的图表，每个变量都有一个轴。每个轴上的定量值与给定类别的线相连。多个类别可以叠加在同一个雷达图上。
让我们考虑一下 Newton Industries 所需组件的四个供应商的数据。Newton 制造高性能台式计算机，并已开始审查其计算机所需组件之一的四家可能供应商。Newton 的管理层需要选择一个供应商来提供组件，并收集了有关延迟发货百分比、交付的缺陷组件百分比以及每个供应商收取的单位成本的数据。这些数据在文件 NewtonSuppliers 中，如图 2.35 所示。数字2.36是根据这些数据创建的雷达图。
统计代写|数据可视化作业代写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 所示文件 Zoo 中的动物园出勤数据演示了推荐图表工具的使用。
步骤 1. 选择单元格 A1:B13 步骤 2. 单击功能区上的插入选项卡 步骤 3. 单击图表组中的推荐图表按钮 Churs
出现插入图表对话框，如图 2.39 所示。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 2.39 中右侧的柱形图显示方式相同。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。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 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。
贝叶斯方法代考
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。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
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
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。