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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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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Laws of Motion
There is, in nature, perhaps nothing older than motion, concerning which the books written by philosophers are neither few nor small; nevertheless I have discovered by experiment some properties of it which are worth knowing and which have not hitherto been either observed or demonstrated.
Galileo’s seventeenth-century observations foreshadow the origins of the cinema, computer-animated films, and-most relevant to this narrativedynamic data graphics. The popularity of modern dynamic data displays can be traced to scientific questions about the nature of human and animal motion. As technology developed, the study of motion and its visualization branched out from a pleasurable pastime to the huge industries of Hollywood and Netflix while also having important scientific applications in aerodynamics (the wind tunnel), medical imaging (blood flow in the heart and brain), and ecology (migratory patterns of animal species) among others
Aristotle’s De Motu Animalium (The Movement of Animals) was the first book setting out the principles of animal locomotion. Nichole Oresme’s 1360 “pipes” diagram (see Figure 2.2) was intended to show some possible mathematical relations between time and distance traveled. Around 1517, Leonardo da Vinci drew detailed anatomical studies of moving cats, horses, and dragons; Galileo later conducted experiments on motion and gravity between 1633 and 1642. However, the modern interest in these questions arose in the late 1800 s when new technologies for recording could provide new insights.
To a physicist, motion is nothing more interesting than a change in position over time. It can be reduced to simple, but elegant, equations giving velocity (the first derivative) and acceleration (the second derivative). A velocity, $v$, of a horse galloping at $45 \mathrm{mph}$ can be reduced to the equation $v=d x / d t=45$. The acceleration, $g$, due to gravity on Earth can very nearly be reduced to a constant, ${ }^2 \mathrm{~g}=9.8 \mathrm{~m} / \mathrm{s}^2$, or $32 \mathrm{ft} / \mathrm{s}^2$.
But to a ballet dancer, the art is in getting all the body parts to do those things in sync with a musical score to tell a wordless story of emotion ${ }^3$ entirely through change in position over time. In data visualization, as in physics and ballet, motion is a manifestation of the relation between time and space, and so the recording and display of motion added time as a fourth dimension to the abstract world of data. We focus here on a few developments that led to the visual depiction, understanding, and explanation of time-changing phenomena.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Horse in Motion
The modern scientific interest in visualizing motion can be traced to some simple yet perplexing questions of the late 1800 s concerning the locomotion of the horse.
- How exactly do horses’ feet move differently in a walk, a trot, a canter, and a gallop?
- What is the exact sequence of the four legs in cach gait?
- How many feet are off the ground at any given time in each gait?
- Is there any moment, in each gait, when a horse is at least instantaneously suspended in air, with all four feet off the ground?
In the 1860s to 1870 s, the last question was called “unsupported transit,” and various writers weighed in to argue each side of the controversy. 4
But there were no “data”; no information was available that was sufficiently precise to answer the question convincingly. The motion of a galloping horse was too rapid for either sight or sound to decipher, and even records of the positions of hooves on a specially prepared track could not be used to discern their exact pattern in time and space. In some ways, the armchair discussion on this topic resembled that of what to do about crime in France in the time of Guerry (Chapter 3), or the transmission of cholera in the time of Farr and Snow (Chapter 4).
The debate on horse locomotion was sufficiently intriguing to Leland Stanford (railway baron, governor of California, and a horse breeder) that he hired Eadweard Muybridge [1830-1904], a well-known photographer with a bent for technology, to try to answer the question by photographic means.
Cameras of that time recorded images on glass plates coated with a solution of silver nitrite; each new photograph required a new plate. Over some years, Muybridge devised a system using multiple cameras arranged in a line, with their shutters triggered by parallel strings stretched across the path of a running horse. Figure $9.1$ shows one famous example of twelve successive frames of a horse, “Sally Gardner,” galloping at a Palo Alto track (now the Stanford University campus). Frame 3 plainly shows all four hooves off the ground-settling the question. In other frames, only one foot is in contact with the earth, and the remaining frames provide a detailed account of the different motions of the front and back legs. A visual solution to the question of unsupported transit had been found. Legend has it that Stanford had bet $\$ 25,000$ on the YES side and so was delighted with the outcome.
数据可视化代考
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在自然界中，也许没有比运动更古老的东西了，哲学家们所写的关于运动的书籍既不少又不小；尽管如此，我还是通过实验发现了它的一些特性，这些特性值得了解，而这些特性迄今尚未被观察或证明。
伽利略在 17 世纪的观察预示了电影、计算机动画电影以及与这种叙事动态数据图形最相关的起源。现代动态数据显示的流行可以追溯到关于人类和动物运动本质的科学问题。随着技术的发展，对运动及其可视化的研究从一种令人愉快的消遣活动扩展到好莱坞和 Netflix 的庞大产业，同时在空气动力学（风洞）、医学成像（心脏和大脑中的血流）方面也有重要的科学应用和生态学（动物物种的迁徙模式）等
亚里士多德的 De Motu Animalium（动物运动）是第一本阐述动物运动原理的书。Nichole Oresme 的 1360“管道”图（见图 2.2）旨在显示时间和行进距离之间的一些可能的数学关系。大约在 1517 年，列奥纳多·达·芬奇 (Leonardo da Vinci) 详细绘制了移动的猫、马和龙的解剖学研究；伽利略后来在 1633 年至 1642 年间对运动和重力进行了实验。然而，现代人对这些问题的兴趣出现在 1800 年代后期，当时新技术的记录可以提供新的见解。
对于物理学家来说，运动没有什么比位置随时间的变化更有趣的了。它可以简化为简单但优雅的方程式，给出速度（一阶导数）和加速度（二阶导数）。一个速度，在, 一匹奔腾的马45米pH可以简化为等式在=dX/d吨=45. 加速度，G，由于地球上的引力几乎可以减少到一个常数，2 G=9.8 米/秒2， 或者32F吨/秒2.
但对于芭蕾舞演员来说，艺术在于让身体的所有部位与乐谱同步，讲述一个无言的情感故事3完全通过随时间改变位置。在数据可视化中，就像在物理学和芭蕾舞中一样，运动是时间和空间关系的体现，因此运动的记录和显示为抽象的数据世界增加了时间作为第四个维度。我们在这里重点关注导致对时间变化现象进行视觉描述、理解和解释的一些发展。
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现代科学对可视化运动的兴趣可以追溯到 1800 年代后期关于马的运动的一些简单但令人费解的问题。
- 在步行、小跑、慢跑和疾驰中，马蹄的运动方式究竟有何不同？
- 四条腿在每次步态中的确切顺序是什么？
- 每次步态在任何给定时间离地多少英尺？
- 在每一个步态中，是否有任何时刻一匹马至少瞬间悬浮在空中，四只脚都离地了？
在 1860 年代到 1870 年代，最后一个问题被称为“不受支持的运输”，各种作家都参与进来争论争论的每一方。4个
但是没有“数据”；没有足够准确的信息来令人信服地回答这个问题。疾驰的马的运动速度太快，视觉或声音都无法破译，即使是在专门准备的轨道上记录马蹄的位置，也无法用来辨别它们在时间和空间上的确切模式。在某些方面，关于这个话题的纸上谈兵讨论类似于盖里时代法国如何应对犯罪（第 3 章），或法尔和斯诺时代霍乱的传播（第 4 章）。
关于马运动的辩论对 Leland Stanford（铁路大亨、加利福尼亚州州长和马饲养员）来说非常有趣，他聘请了 Eadweard Muybridge [1830-1904]，一位热爱技术的著名摄影师，试图回答这个问题通过摄影的方式提问。
当时的照相机在涂有亚硝酸银溶液的玻璃板上记录图像；每张新照片都需要一个新的印版。多年来，迈布里奇设计了一个系统，使用排列成一条直线的多个摄像机，它们的快门由横跨马匹奔跑路径的平行绳触发。数字9.1展示了一个著名的例子，一匹马“Sally Gardner”在帕洛阿尔托赛道（现为斯坦福大学校园）疾驰的十二个连续画面。第 3 帧清楚地显示了所有四只蹄子都离开了地面，解决了这个问题。在其他帧中，只有一只脚与地面接触，其余帧详细说明了前腿和后腿的不同运动。已经找到了解决无支撑运输问题的视觉解决方案。传说斯坦福曾打赌$25,000在 YES 方面，因此对结果感到满意。
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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。
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。
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