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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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In the previous chapter we explained how concerns in France about crime led to the systematic collection of social data. This combination of important social issues and available data led Guerry to new developments involving data display in graphs, maps, and tables.
A short time later, an analogous effort began in the United Kingdom, in the context of social welfare, poverty, public health, and sanitation. These efforts produced two new heroes of data visualization, William Farr and John Snow, who were influential in the attempt to understand the causes of several epidemics of cholera and how the disease could be mitigated.
In the United Kingdom the Age of Data can be said to have begun with the creation of the General Register Office (GRO) by an Act of Parliament in 1836. ${ }^1$ The initial intent was simply to track births and deaths in England and Wales as the means of ensuring the lawful transfer of property rights between generations of the landed gentry.
But the 1836 act did much more. It required that every single child of an English parent, even those born at sea, have the particulars reported to a local registrar on standard forms within fifteen days. It also required that every marriage and death be reported and that no dead body could be buried without a certificate of registration, and it imposed substantial fines (10-50£) for failure in this reporting duty. The effect was to create a complete data base of the entire population of England, which is still maintained by the GRO today.
The following year, William Farr [1807-1883], a 30-year-old physician, was hired, initially to handle the vital registration of live births, deaths, marriages, and divorces for the upcoming Census of 1841. After he wrote a chapter ${ }^2$ on “Vital statistics; or, the statistics of health, sickness, diseases, and death,” he was given a new post as the “compiler of scientific abstracts”, becoming the first official statistician of the UK.
Like Guerry at the Ministry of Justice in France, Farr had access to, and had to make sense of, a huge mountain of data. Farr quickly realized that these data could serve a far greater purpose: saving lives. Life expectancy could be broken down and compared over geographic regions, down to the county level. Information about the occupations of deceased persons was also recorded, so Farr could also begin to tabulate life expectancy according to economic and social station. Information about the cause of death was lacking, and Farr probably exceeded his initial authority by adding instructions to list the cause(s) of death on the standard form. This simple addition opened a vast new world of medical statistics and public health that would eventually be called epidemiology, involving the study of patterns of incidence, causes, and control of disease conditions in a population.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Farr’s Diagrams
Figure $4.1$ is one of five lithographed plates (three in color) that appear in Farr’s report. Farr takes many liberties with the vertical scales (we would now call these graphical sins) to try to show any relation between the daily numbers of deaths from cholera and diarrhea to metrological data on those days. Most apparent are the spikes of cholera deaths in August and September. Temperature was also elevated, but perhaps no more than in the adjacent months. The weather didn’t seem to be a sufficient causal factor in 1849 . Or was it? Plate 2 takes a longer view, showing the possible relationship between temperature and mortality for every week over the eleven years from 1840 to 1850. This is a remarkable chart-a new invention in the language of statistical graphs. This graphical form, now called a radial diagram (or windrose), is ideally suited to showing and comparing several related series of events having a cyclical structure, such as weeks or months of the year or compass directions. The radial lines in Plate 2 serve as axes for the fifty-two weeks of each year. The outer circles show the average weekly number of deaths (corrected for increase in population) in relation to the mean number of deaths over all years. When these exceed the average, the area is shaded black (excess mortality); they are shaded yellow when they are below the average (salubrity).
Similarly, the inner circles show average weekly temperature against a baseline of the mean temperature $\left(48^{\circ} \mathrm{F}\right)$ of the seventy-nine years from 1771 to 1849 . Weeks exceeding this average are outside the baseline circle and shaded red, while those weeks that were colder than average are said to be shaded blue (but appear as gray).
In this graph we can immediately see that something very bad happened in London in summer 1849 (row 3, column 2), leading to a huge spike in deaths from July through September, and the winter months in 1847 (row 2, column 3) also stand out. This larger view, using the idea later called “small multiples” by Tufte, ${ }^6$ does something more, which might not be noticed in a series of separate charts: it shows a general pattern across years of fewer deaths on average in the warmer months of April (at 9:00) through September (at 3:00), but the dramatic spikes point to something huge that can not be explained by temperature.
数据可视化代考
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在上一章中，我们解释了法国对犯罪的担忧如何导致系统地收集社会数据。这种重要的社会问题和可用数据的结合使 Guerry 获得了新的发展，包括以图表、地图和表格的形式显示数据。
不久之后，在社会福利、贫困、公共卫生和卫生方面，英国也开始了类似的努力。这些努力产生了两个新的数据可视化英雄，威廉·法尔和约翰·斯诺，他们在试图了解几种霍乱流行的原因以及如何缓解这种疾病方面发挥了重要作用。
在英国，数据时代可以说是从 1836 年议会法案创建的总登记处 (GRO) 开始的。1最初的意图只是追踪英格兰和威尔士的出生和死亡情况，以此作为确保土地绅士世代之间合法转移财产权的手段。
但 1836 年的法案做得更多。它要求英国父母的每个孩子，即使是在海上出生的孩子，都必须在十五天内以标准表格向当地登记员报告详细信息。它还要求报告每一次结婚和死亡，并且没有登记证明不得埋葬尸体，并因未能履行报告义务而处以巨额罚款（10-50 英镑）。其效果是创建了一个完整的英格兰全部人口数据库，该数据库至今仍由 GRO 维护。
次年，30 岁的医生威廉·法尔 (William Farr) [1807-1883] 受雇，最初为即将到来的 1841 年人口普查处理活产、死亡、婚姻和离婚的人口登记。在他写了一篇章节2关于“生命统计；或者，健康、疾病、疾病和死亡的统计数据”，他被任命为“科学文摘编辑”的新职位，成为英国第一位官方统计学家。
与法国司法部的 Guerry 一样，Farr 可以访问并且必须理解大量数据。Farr 很快意识到这些数据可以服务于一个更大的目的：拯救生命。预期寿命可以按地理区域细分并进行比较，直至县级。死者的职业信息也被记录下来，因此法尔也可以开始根据经济和社会地位对预期寿命进行制表。由于缺乏有关死因的信息，法尔可能超出了他最初的权限，在标准表格上添加了列出死因的说明。这个简单的添加打开了一个巨大的医学统计和公共卫生新世界，最终被称为流行病学，涉及对发病率、原因、
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数字4.1是法尔报告中出现的五个平版印刷版（三色）之一。Farr 对垂直尺度（我们现在将这些图形称为罪恶）采取了许多自由，试图显示霍乱和腹泻的每日死亡人数与当时的计量数据之间的任何关系。最明显的是 8 月和 9 月的霍乱死亡高峰。温度也升高了，但可能不会超过接下来的几个月。在 1849 年，天气似乎不是一个充分的原因。或者是吗？图 2 采用更长的视角，显示了从 1840 年到 1850 年的 11 年中每周温度和死亡率之间可能存在的关系。这是一张非凡的图表——统计图表语言的一项新发明。这种图形形式，现在称为径向图（或风玫瑰图），非常适合显示和比较具有周期性结构的几个相关系列事件，例如一年中的几周或几个月或指南针方向。图 2 中的径向线作为每年 52 周的轴。外圈显示与所有年份的平均死亡人数相关的每周平均死亡人数（根据人口增加进行校正）。当这些超过平均值时，该区域将显示为黑色（超额死亡率）；当它们低于平均值（盐度）时，它们会显示为黄色。外圈显示与所有年份的平均死亡人数相关的每周平均死亡人数（根据人口增加进行校正）。当这些超过平均值时，该区域将显示为黑色（超额死亡率）；当它们低于平均值（盐度）时，它们会显示为黄色。外圈显示与所有年份的平均死亡人数相关的每周平均死亡人数（根据人口增加进行校正）。当这些超过平均值时，该区域将显示为黑色（超额死亡率）；当它们低于平均值（盐度）时，它们会显示为黄色。
同样，内圈显示平均每周温度相对于平均温度的基线(48∘F)从 1771 年到 1849 年的七十九年。超过这个平均值的周在基线圈之外并带有红色阴影，而那些比平均温度低的周被称为蓝色阴影（但显示为灰色）。
在这张图中，我们可以立即看到 1849 年夏天（第 3 行，第 2 列）在伦敦发生了一件非常糟糕的事情，导致从 7 月到 9 月以及 1847 年的冬季（第 2 行，第 3 列）死亡人数激增也脱颖而出。这个更大的视图，使用后来被 Tufte 称为“小倍数”的想法，6做了更多的事情，这在一系列单独的图表中可能不会被注意到：它显示了在 4 月（9:00）到 9 月（3:00）的温暖月份平均死亡人数减少的年份的一般模式，但是剧烈的尖峰指向无法用温度解释的巨大现象。
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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。
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