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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|Three-Dimensional Plots
Contour maps and contour plots were certainly useful, but they were still images on a two-dimensional surface, using shading or level curves to show a third dimension. There is a huge difference between trying to navigate a driving route or a hike from a $2 \mathrm{D}$ map that shows elevation with isolines versus a 3D relief map that shows elevation in context, using perspective, realistic lighting (“raytracing”), color (“terrain colors”), texture mapping, and other techniques to generate beautiful and more useful 3D topographic maps. ${ }^{10}$
The technique of rendering 3D views in depth and perspective on a flat surface was known to artists for centuries, but early landscapes lacked realism. The first exemplar to get perspective approximately right was the painting View of the Arno Valley by Leonardo da Vinci in 1473, his first known drawing; but that is just an artist’s view. For data graphics, the precise technical details of drawing a 3D surface of a response variable $z$ over a plane defined by $(x, y)$ coordinates did not develop until the late 1800s. By 1869, in the course of work on thermodynamics, the German physicist Gustav Zeuner [1828-1907] worked out the mathematics of what has come to be called the axonometric projection: a way of drawing a 3D coordinate system so that the coordinate axes looked to be at right angles, and parallel slices or curves had the proper appearance. Zeuner took Descartes to 3D.
An example is shown in Figure 8.6. The coordinate axes, $X, Y, Z$ are shown with the origin in the back. Two parallel curves are drawn, and the goal of this diagram is to explain how the rectangular region can be seen in terms of its projected shadows (shaded) as rectangles on the bottom and left planes.
The first known use of a 3D data graphic using these ideas was designed by Luigi Perozzo [1856-1916], an Italian mathematician, statistician, and,ultimately, a hero of demography, largely for this contribution to the study of the distribution of age over time.
A graphic innovation on this topic appeared in the U.S. Census atlas of 1870, where Francis Walker pioneered the idea of an “age-sex pyramid” showing the age distribution of the population by sex. It was called a pyramid because it compared the populations of men and women in back-to-back histograms by age, in a way that resembled a pyramid. In a number of plates, these data were broken down by state and other factors, in such a way that insurance agencies could begin to set age-, sex-, and region-specific rates for an annuity or life insurance policy. To demographers, this method gave a way to characterize fertility, life expectancy, and other questions regarding population variation. But these were still 2D graphs.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Visualizing Time and Space
The three decades from 1950 to 1980 were a period of active growth in the development and use of increasingly realistic data visualization. One thread concerned statistical and computational: dimension-reduction methods for representing high-D data in a low-D space that could be plotted, mostly in 2 D. ${ }^1$ Another thread in this period reflected new graphical methods, boosted by increasing computing power, which allowed graphic displays to become increasingly dynamic and interactive. Such displays were capable of showing changes over time with animation, thus changing the nature of a graph from a static image to one that a viewer can directly manipulate, zoom, or query. In these ways, the escape from Flatland continued as a wide range of important problems were illuminated by new approaches to understanding data in higher dimensions.
Once again, these developments illustrate the interplay between advances in technology (computer display and software engineering) and scientific questions for which visualization methods held promise. Today, we see the impact of this in the work of data journalists who now routinely present the details behind important stories (the Brexit vote in the United Kingdom, climate change, COVID-19, etc.) in high-impact online, interactive graphic applications. This chapter traces the origins of these ideas and some of the scientific questions that prompted this evolution of visualizing motion, time and space.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Three-Dimensional Plots
等高线图和等高线图当然有用，但它们仍然是二维表面上的图像，使用阴影或水平曲线来显示第三维。尝试驾驶驾车路线或从山上徒步旅行之间存在巨大差异2丁使用等值线显示高程的地图与在上下文中显示高程的 3D 地形图，使用透视、逼真的照明（“光线跟踪”）、颜色（“地形颜色”）、纹理映射和其他技术来生成美丽且更有用的 3D 地形地图。10
几个世纪以来，艺术家们都知道在平面上以深度和透视方式渲染 3D 视图的技术，但早期的风景画缺乏真实感。第一个大致正确透视的范例是 1473 年列奥纳多·达·芬奇 (Leonardo da Vinci) 的画作《亚诺河谷风景》(View of the Arno Valley)，这是他的第一幅已知画作；但这只是艺术家的观点。对于数据图形，绘制响应变量的 3D 表面的精确技术细节和在由定义的平面上(X,和)坐标直到 1800 年代末才发展起来。到 1869 年，在研究热力学的过程中，德国物理学家 Gustav Zeuner [1828-1907] 提出了后来被称为轴测投影的数学方法：一种绘制 3D 坐标系的方法，使坐标轴看起来像成直角，平行切片或曲线具有适当的外观。Zeuner 将笛卡尔带到了 3D。
图 8.6 显示了一个示例。坐标轴，X,和,和显示在后面的原点。绘制了两条平行曲线，此图的目的是解释如何根据其投影阴影（阴影）将矩形区域视为底部和左侧平面上的矩形。
Luigi Perozzo [1856-1916] 是意大利数学家、统计学家，并且最终成为人口统计学的英雄，他使用这些想法首次使用 3D 数据图形，主要是因为他对年龄分布研究的贡献随着时间的推移。
1870 年的美国人口普查地图集中出现了关于该主题的图形创新，其中 Francis Walker 率先提出了“年龄-性别金字塔”的想法，该金字塔显示了按性别划分的人口年龄分布。它之所以被称为金字塔，是因为它以一种类似于金字塔的方式比较了按年龄排列的背靠背直方图中的男性和女性人口。在许多板块中，这些数据按州和其他因素细分，这样保险机构就可以开始为年金或人寿保险单设定年龄、性别和地区特定的费率。对于人口统计学家来说，这种方法提供了一种表征生育率、预期寿命和其他有关人口变化的问题的方法。但这些仍然是二维图形。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Visualizing Time and Space
从 1950 年到 1980 年的这三个十年是开发和使用日益逼真的数据可视化的活跃增长时期。一个线程涉及统计和计算：用于在可以绘制的低维空间（主要是二维空间）中表示高维数据的降维方法。1这一时期的另一个主题反映了新的图形方法，在计算能力不断增强的推动下，图形显示变得越来越动态和交互。这样的显示能够通过动画显示随时间的变化，从而将图形的性质从静态图像更改为观众可以直接操作、缩放或查询的图像。通过这些方式，随着理解更高维度数据的新方法阐明了广泛的重要问题，逃离平面国的过程仍在继续。
这些发展再一次说明了技术进步（计算机显示和软件工程）与可视化方法有望解决的科学问题之间的相互作用。今天，我们在数据记者的工作中看到了这种影响，他们现在经常以高影响力的在线互动图形呈现重要故事（英国脱欧公投、气候变化、COVID-19 等）背后的细节应用程序。本章追溯了这些想法的起源，以及促使可视化运动、时间和空间演变的一些科学问题。
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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。