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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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• 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|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

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Laws of Motion

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。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Horse in Motion

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
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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。

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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。

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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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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。

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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Modern Dark Ages

We defined a golden age is a period of high accomplishment surrounded on both sides by relatively lower levels: a mountain or a plateau. This is true for the Golden Age of Graphics. You can see this in the dip in graphical innovations into the 1950s shown in Figure 7.1. If the last half of the nineteenth century can be called the Golden Age of Statistical Graphics, the first half of the twentieth century can equally be called the “Modern Dark Ages” of data visualization. ${ }^{28}$ What happened?

As mentioned earlier, the costs associated with government-sponsored statistical albums eventually outweighed the enthusiasm of those who paid the bills. But more importantly, a new zeitgeist began to appear, which would turn the attention and enthusiasm of both theoretical and applied statisticians away from graphic displays, back to numbers and tables, with a rise of quantification that would supplant visualization. Modern statistical methods had arrived.

It is somewhat ironic that this change of view reflects a form of intellectual parricide. The statistical theory that had started with games of chance and the calculus of astronomical observations developed into the first ideas of statistical models, starting with correlation and regression, due to Galton,Pearson, and others, and this development was aided greatly by the birth of visualization methods and dependent on visual thinking.

Yet, by 1908, W. S. Gosset (publishing under the pseudonym Student) developed the $t$-test, allowing researchers to determine whether two groups of numbers (yields of wheat grown with or without a fertilizer) differed “significantly” in their average value. All that was needed was a single number (a probability or $p$-value) to decide, or so it seemed.

Between 1918 and 1925, R. A. Fisher elaborated the ideas of analysis of variance and experimental design, among his many inventions, turning numerical statistical methods into an entire enterprise capable of delivering exact conclusions from experiments testing multiple causes (fertilizer type and concentration, pesticide application, watering levels) all together. Numbers, parameter estimates-particularly those with standard errors-came to be viewed as precise. Pictures of data became considered-well, just pictures: pretty or evocative perhaps, but incapable of stating a “fact” to three or more decimals places At least it began to seem this way to many statisticians and practitioners. $^{29}$

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Contour Maps

Maps start with a two-dimensional surface defined by latitude and longitude. After geographic features such as rivers, cities, and towns had been inscribed, it was natural for cartographers to want to show features of elevation, and landforms such as mountains and plateaus, in what came to be called topographic maps. This idea was a natural initial impetus for 3D thinking and visual depiction.

The first large-scale topographic map of an entire country was the Carte géométrique de la France, by the French astronomer and surveyor CésarFrançis Cassini de Thury [1714-1784], ${ }^2$ completed in 1789 . But well before these precise determinations of altitude were made, map makers began to try to show topographical features using contour lines of equal elevation on their maps. These were useful for finding the way through a mountain range as well as for military defense.

Beyond wayfinding and route navigation, thematic maps use the features of geography to show something more: how some quantity of interest varies from place to place. Figure $3.3$ by Balbi and Guerry is a nice example of the use of shaded (choropleth) maps of France to display the geographic distribution of crimes and compare this with the distribution of literacy. But this and similar maps treat geographic regions as discrete, and simply shade the entire area in relation to a variable of interest.

The language and symbolism of maps expanded to display more abstract quantitative phenomena that varied systematically over geographical space. This was technically a small step from topographic maps that showed elevation of terrain using either color shading or iso-curves (lines of equal magnitude), but the impact was profound in scientific investigation. It was essentially what Galton had done in mapping the contours of equal barometric pressure across Europe (see Plate 12).

This idea, of drawing level curves or contours on a map to show a data variable, began much earlier. Perhaps the first complete example ${ }^3$ is the 1701 map by Edmund Halley, showing lines of equal magnetic declination (isogons) for the world, shown here in Figure 8.2. It was titled, in a style that tried to tell the whole story on the frontispiece, The Description and Uses of a New, and Correct Sea-Chart of the Whole World, Shewing Variations of the Compass.

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Modern Dark Ages

我们将黄金时代定义为一个高度成就的时期，两侧被相对较低的层次所包围：一座山或一座高原。这对于图形的黄金时代来说是正确的。您可以在图 7.1 所示的 1950 年代图形创新的下降中看到这一点。如果说19世纪后半叶可以称为统计图形的黄金时代，那么20世纪上半叶同样可以称为数据可视化的“现代黑暗时代”。28发生了什么？

如前所述，与政府赞助的统计专辑相关的成本最终超过了买单者的热情。但更重要的是，一种新的时代精神开始出现，它将理论和应用统计学家的注意力和热情从图形显示转移到数字和表格上，量化的兴起将取代可视化。现代统计方法已经到来。

具有讽刺意味的是，这种观点的改变反映了一种知识分子的弑父行为。由于高尔顿、皮尔逊等人的缘故，从概率游戏和天文观测微积分开始的统计理论发展成为统计模型的第一个思想，从相关和回归开始，这一发展得到了极大的帮助可视化方法和依赖视觉思维。

然而，到 1908 年，WS Gosset（以化名 Student 出版）开发了吨-测试，允许研究人员确定两组数字（有或没有肥料种植的小麦产量）的平均值是否“显着”不同。所需要的只是一个数字（概率或p-value) 来决定，或者看起来是这样。

1918 年至 1925 年间，RA Fisher 详细阐述了方差分析和实验设计的思想，在他的众多发明中，将数值统计方法变成了一个完整的企业，能够从测试多种原因（肥料类型和浓度、农药施用、浇水水平）一起。数字、参数估计——尤其是那些有标准误差的——被认为是精确的。数据图片被认为是——嗯，只是图片：也许漂亮或令人回味，但无法将“事实”陈述到小数点后三位或更多位至少许多统计学家和从业者开始这样认为。29

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Contour Maps

地图从由纬度和经度定义的二维表面开始。在记录河流、城市和城镇等地理特征之后，制图师自然希望在后来被称为地形图的地图中显示海拔特征以及山脉和高原等地貌。这个想法是 3D 思维和视觉描绘的自然初始动力。

第一张完整国家的大比例尺地形图是法国的几何地图，由法国天文学家和测量员 CésarFrancis Cassini de Thury [1714-1784] 绘制，21789年完成。但在精确确定高度之前，地图制作者就开始尝试在地图上使用等高线来显示地形特征。这些对于寻找穿越山脉的道路以及军事防御很有用。

除了寻路和路线导航之外，专题地图还使用地理特征来展示更多内容：不同地点的兴趣量有何不同。数字3.3Balbi 和 Guerry 的作品是一个很好的例子，它使用法国的阴影（等值线）地图来显示犯罪的地理分布并将其与识字率的分布进行比较。但是这张地图和类似的地图将地理区域视为离散的，并且只是根据感兴趣的变量对整个区域进行阴影处理。

地图的语言和符号系统扩展到显示更抽象的定量现象，这些现象在地理空间上有系统地变化。这在技术上比使用颜色阴影或等值曲线（等量线）显示地形高程的地形图迈出了一小步，但其影响在科学研究中是深远的。这基本上就是高尔顿在绘制整个欧洲的等气压线时所做的（见图 12）。

这种在地图上绘制水平曲线或等高线以显示数据变量的想法很早就开始了。也许是第一个完整的例子3是 Edmund Halley 于 1701 年绘制的地图，显示了世界的等磁偏角线（等角线），如图 8.2 所示。它的标题是，以一种试图在卷首插画上讲述整个故事的风格，新的、正确的全世界海图的描述和使用，显示指南针的变化。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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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|Another Asymmetry

There is still one more small, but nagging, problem with this description of Galton’s development of regression and the idea of correlation. In Figure 6.13, which shows Galton’s sweet pea data, we were careful to plot the size of child seeds on the vertical $y$ axis against that of their parent seeds on the horizontal $x$ axis, as is the modern custom for a scatterplot, whose goal is to show how $y$ depends on, or varies with, $x$. Modern statistical methods that flow from Galton and Pearson are all about directional relationships, and they try to predict $y$ from $x$, not vice-versa. It makes sense to ask how a child’s height is related to that of its parents, but it stretches the imagination to go in the reverse direction and contemplate how a child’s height might influence that of its parents.

So, why didn’t Galton put child height on the $y$ axis and parent height on the $x$ axis in Figure 6.16, as one would do today? One suggestion is that such graphs were in their infancy, so the convention of plotting the outcome variable on the ordinate had not yet been established. Yet in Playfair’s timeseries graphs (Plate 10) and in all other not-quite-scatterplots such as Halley’s (Figure 6.2), the outcome variable was always shown on the $y$ axis.

The answer is surely that Galton’s Figure $6.16$ started out as a table, listing mid-parent heights in the rows and heights of children in the columns. Parent height was the first grouping variable, and he tallied the heights of their children in the columns.

In a table, the rows are typically displayed in increasing order (of $y$ ) from top to bottom; a plot does the reverse, showing increasing values of $y$ from bottom to top. Hence, it seems clear that Galton constructed his Table I (Figure 6.14) and figures based on it (Figure $6.15$ and Figure 6.16) as if he thought of them as plots.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Some Remarkable Scatterplots

As Galton’s work shows, scatterplots had advantages over earlier graphic forms: the ability to see clusters, patterns, trends, and relations in a cloud of points. Perhaps most importantly, it allowed the addition of visual annotations (point symbols, lines, curves, enclosing contours, etc.) to make those relationships more coherent and tell more nuanced stories. This $2 \mathrm{D}$ form of the scatterplot allows these higher-level visual explanations to be placed firmly in the foreground. John Tukey later expressed this as, “The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see” (1977, p. vi).

In the first half of the twentieth century, data graphics entered the mainstream of science, and the scatterplot soon became an important tool in new discoveries. Two short examples must serve to illustrate applications in physical science and economics.

One key feature was the idea that discovery of something interesting could come from the perception-and understanding-of classifications of objects based on clusters, groupings, and patterns of similarity, rather than direct relations, linear or nonlinear. Observations shown in a scatterplot could belong to different groups, revealing other laws. The most famous example concerns the Hertzsprung-Russell (HR) diagram, which revolutionized astrophysics.
The original version of the Hertzsprung-Russell diagram, shown here in Figure 6.17, is not a graph of great beauty, but nonetheless it radically changed thinking in astrophysics by showing that scatterplots of measurements of stars could lead to a new understanding of stellar evolution.

Astronomers had long noted that stars varied, not only in brightness (luminosity), but also in color, from blue-white to orange, yellow, and red. But until the early 1900 s, they had no general way to classify them or interpret variations in color. In 1905, the Danish astronomer Ejnar Hertzsprung presented tables of luminosity and star color. He noted some apparent correlations and trends, but the big picture-an interpretable classification, leading to theory-was lacking, probably because his data were displayed in tables.

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|另一种不对称

在对高尔顿发展的回归和相关概念的描述中，还有一个小而恼人的问题。在图6.13中，显示了Galton的甜豌豆数据，我们小心地在垂直轴$y$上绘制了子种子的大小，在水平轴$x$上绘制了父种子的大小，这是现代散点图的习惯，其目的是显示$y$如何依赖于$x$，或如何随变化。来自高尔顿和皮尔森的现代统计方法都是关于方向性关系的，它们试图从$x$预测$y$，而不是反之。问孩子的身高与父母的身高有什么关系是有道理的，但反过来思考孩子的身高会如何影响父母的身高，则是在拓展想象力

那么，为什么Galton不像今天的人那样，在图6.16中把子身高放在$y$轴上，把父身高放在$x$轴上呢?一个建议是，这样的图表还处于初级阶段，所以在纵坐标上绘制结果变量的惯例还没有建立起来。然而，在Playfair的时间序列图(图10)和所有其他非完全散点图(如Halley的图6.2)中，结果变量总是显示在$y$轴上

答案肯定是Galton的图$6.16$一开始是一个表，列中列中列父高。父母的身高是第一个分组变量，他在列中统计了他们的孩子的身高

在表中，行通常按递增顺序($y$)从上到下显示;另一张图则相反，显示$y$的值从下往上递增。因此，高尔顿根据表一(图6.14)和图(图$6.15$和图6.16)构建了他的表一，似乎把它们看作是图

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|一些显著的散点图

Galton的工作表明，散点图比早期的图形形式有优势:能够在点云中看到集群、模式、趋势和关系。也许最重要的是，它允许添加视觉注释(点符号、线、曲线、外围轮廓等)，使这些关系更连贯，讲述更微妙的故事。这种$2 \mathrm{D}$形式的散点图可以让这些更高层次的视觉解释牢牢地放在前景中。约翰·杜克(John Tukey)后来将其表达为:“一幅画的最大价值在于它迫使我们注意到我们从未期望看到的东西”(1977,p. vi)

在20世纪上半叶，数据图形进入了科学的主流，散点图很快成为新发现的重要工具。必须用两个简短的例子来说明在物理科学和经济学中的应用

一个关键的特点是，发现有趣的东西可以来自对基于群集、分组和相似模式的对象分类的感知和理解，而不是直接的关系、线性或非线性。在散点图中显示的观察结果可能属于不同的组，揭示了其他的规律。最著名的例子是赫茨普林-罗素(HR)图，它彻底改变了天体物理学。图6.17所示的hertzspring – russell图的原始版本并不是一个非常漂亮的图，但它从根本上改变了天体物理学的思维，表明了恒星测量的散点图可以导致对恒星演化的新理解

天文学家早就注意到，恒星不仅在亮度(光度)上变化，而且在颜色上也有变化，从蓝白色到橙色、黄色和红色。但直到20世纪初，他们还没有一个通用的方法来对它们进行分类或解释颜色的变化。1905年，丹麦天文学家埃纳尔·赫茨斯普朗提出了光度和恒星颜色的表格。他注意到一些明显的相关性和趋势，但缺乏一个可解释的分类，从而形成理论，这可能是因为他的数据是用表格显示的

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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Francis Galton and the Idea of Correlation

Francis Galton [1822-1911] was among the first to show a purely empirical bivariate relation in graphical form using actual data with his work on questions of heritability of traits. He began with plots showing the relationship between physical characteristics of people (head circumference and height) or between parents and their offspring, as a means to study the association and inheritance of traits: Do tall people have larger heads than average? Do tall parents have taller than average children?

Inspecting and calculating from his graphs, he discovered a phenomenon he called “regression toward the mean,” and his work on these problems can be considered to be the foundation of modern statistical methods. His insight from these diagrams led to much more: the ideas of correlation and linear regression; the bivariate normal distribution; and eventually to nearly all of classical statistical linear models (analysis of variance, multiple regression, etc.).
The earliest known example is a chart of head circumference compared to stature from Galton’s notebook (circa 1874) “Special Peculiarities,” shown in Figure 6.11. ${ }^{16}$ In this hand-drawn chart, the intervals of height are shown horizontally against head circumference vertically. The entries in the body are the tallies in the pairs of class intervals. Galton included the total counts of height and head circumference in the right and bottom margins and drew smooth curves to represent their frequency distributions. The conceptual origin of this chart as a table rather than a graph can be seen in the fact that the smallest values of the two variables are shown at the top left (first row and first column), rather than in the bottom right, as would be more natural in a graph. One may argue that Galton’s graphic representations of bivariate relations were both less and more than true scatterplots of data, as these are used today. They are less because at first glance they look like little more than tables with some graphic annotations. They are more because he used these as devices to calculate and reason with. ${ }^{17} \mathrm{He}$ did this because the line of regression he sought was initially defined as the trace of the mean of the vertical variable $y$ as the horizontal variable $x$ varied $^{18}$ (what we now think of as the conditional mean function, $\mathcal{E}(y \mid x)$ ), and so required grouping at least the $x$ variable into class intervals. Galton’s displays of these data were essentially graphic transcriptions of these tables, using count-symbols $(/, / /, / / /, \ldots)$ or numbers to represent the frequency in each cell-what in 1972 the Princeton polymath John Tukey called “semi-graphic displays,” making them a visual chimera: part table, part plot.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Galton’s Elliptical Insight

Galton’s next step on the problem of filial correlation and regression turned out to be one of the most important in the history of statistics. In 1886, he published a paper titled “Regression Towards Mediocrity in Hereditary Stature” containing the table shown in Figure 6.14. The table records the frequencies of the heights of 928 adult children born to 205 pairs of fathers and mothers, classified by the average height of their father and mother (“mid-parent” height).$^{22}$

If you look at this table, you may see only a table of numbers with larger values in the middle and some dashes (meaning 0 ) in the upper left, and bottom right corners. But for Galton, it was something he could compute with, both in his mind’s eye and on paper.

I found it hard at first to catch the full significance of the entries in the table, which had curious relations that were very interesting to investigate. They came out distinctly when I “smoothed” the entries by writing at each intersection of a horizontal column with a vertical one, the sum of the entries in the four adjacent squares, and using these to work upon. (Galton, 1886, p. 254)

Consequently, Galton first smoothed the numbers in this table, which he did by the simple step of summing (or averaging) each set of four adjacent cells. We can imagine that he wrote that average number larger in red ink, exactly at the intersection of these four cells. When he had completed this task, we can imagine him standing above the table with a different pen and trying to connect the dots-to draw curves, joining the points of approximately equal frequency. We tried to reproduce these steps in Figure 6.15, except that we did the last step mechanically, using a computer algorithm, whereas Galton probably did it by eye and brain, in the manner of Herschel, with the aim that the resulting curves should be gracefully smooth.

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|Francis Galton和相关性的思想

Francis Galton[1822-1911]是第一个使用实际数据以图形形式展示纯经验二元关系的人之一，他的工作涉及性状的遗传力问题。他从展示人的身体特征(头围和身高)之间的关系，或父母和他们的后代之间的关系的图表开始，作为一种研究特征的关联和遗传的手段:高个子的人的头比普通人大吗?个子高的父母生的孩子比一般人高吗?

从他的图表中检查和计算，他发现了一种被他称为“趋均数回归”的现象，他对这些问题的研究可以被认为是现代统计方法的基础。他从这些图表中得出的见解带来了更多:相关性和线性回归的思想;二元正态分布;并最终对几乎所有的经典线性统计模型(方差分析、多元回归等)进行了分析。已知最早的例子是高尔顿笔记本上的头围与身高对比图(约1874年)。“特殊特性”如图6.11所示。${ }^{16}$在这张手绘的图表中，身高的间隔水平地与头围垂直地对比。主体中的条目是类间隔对的计数。Galton将身高和头围的总数包括在右侧和底部的空白中，并画出光滑的曲线来表示它们的频率分布。这张图表的概念起源是表格而不是图形，这可以从两个变量的最小值显示在左上角(第一行和第一列)，而不是显示在右下角(在图形中更自然)这一事实中看出。有人可能会说，高尔顿对二元关系的图形表示既不是真实的数据散点图，也不是真实的数据散点图，就像今天所使用的那样。它们之所以少，是因为乍一看，它们不过是一些带有图形注释的表格。更重要的是，他把这些作为计算和推理的工具。${ }^{17} \mathrm{He}$这样做是因为他所寻求的回归线最初被定义为垂直变量$y$的平均值的轨迹，而水平变量$x$的变化是$^{18}$(我们现在认为是条件均值函数$\mathcal{E}(y \mid x)$)，因此至少需要将$x$变量分组到类间隔中。高尔顿对这些数据的显示，本质上是对这些表格的图形复制，使用计数符号$(/, / /, / / /, \ldots)$或数字来表示每个细胞的频率——1972年，普林斯顿大学的博学家约翰·杜克(John Tukey)将其称为“半图形显示”，使它们成为视觉上的嵌合体:部分是表格，部分是图表

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|高尔顿椭圆洞察

高尔顿在子相关和回归问题上的下一步被证明是统计史上最重要的一步。1886年，他发表了一篇题为《世袭身材向平庸的回归》的论文，其中包含了如图6.14所示的表格。该表格记录了205对父亲和母亲所生的928名成年子女的身高频率，并根据他们的父亲和母亲的平均身高(“中间父母”身高)进行了分类。$^{22}$

如果你看一下这个表格，你可能只会看到一个数字表，中间是较大的值，左上角和右下角有一些破折号(表示0)。但对高尔顿来说，这是他可以用脑子和纸来计算的东西

一开始我发现很难抓住表中条目的全部意义，它们之间有着非常有趣的关系，值得研究。当我在水平列和垂直列的每一个交叉点上写下四个相邻方格中条目的和，并使用这些条目来“平滑”条目时，它们明显地显现出来。(高尔顿，1886,p. 254)

因此，高尔顿首先平滑了该表中的数字，他通过简单的步骤，对每组相邻的四个单元格进行求和(或平均)。我们可以想象他用红墨水把平均数写大了，正好在这四个单元格的交点处。当他完成这项任务后，我们可以想象他站在桌子上方，拿着另一支笔，试图把点连接起来——画曲线，把频率大致相等的点连接起来。我们试着在图6.15中重现这些步骤，除了最后一步是机械地用计算机算法完成的，而高尔顿可能是用眼睛和大脑，以赫歇尔的方式完成的，目的是要得到优雅光滑的曲线

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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。

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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。

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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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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。

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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|John Herschel and the Orbits of Twin Stars

In the hundred years from 1750 to 1850 , during which most of the modern graphic forms were invented, fundamentally important problems of measurement attracted the best mathematical minds, including Euler, Laplace,

Legendre, Newton, and Gauss, and led to the inventions of calculus, least squares, curve fitting, and interpolation. ${ }^8$ In these scientific and mathematical domains, graphs had begun to play an increasing role in the explanation of scientific phenomena, as we described earlier in the case of Johann Lambert.
Among this work, we find the remarkable paper of Sir John Frederick W. Herschel [1792-1871], On the Investigation of the Orbits of Revolving Double Stars, which he read to the Royal Astronomical Society on January 13, 1832, and published the next year. Double stars had long played a particularly important role in astrophysics because they provided the best means to measure stellar masses and sizes, and this paper was prepared as andendum to another 1833 paper, in which Herschel had meticulously cataloged observations on the orbits of 364 double stars.

The printed paper refers to four figures, presented at the meeting. Alas, the version printed in the Memoirs of the Royal Astronomical Society did not include them, presumably owing to the cost of engraving. Herschel noted, “The original charts and figures which accompanied the paper being all deposited with the Society.” These might have been lost to historians, but Thomas Hankins discovered copies of them in research for his insightful 2006 paper on Herschel’s graphical method.

To see why Herschel’s paper is remarkable, we must follow his exposition of the goals, the construction of scatterplots, and the idea of visual smoothing to produce a more satisfactory solution for parameters of the orbits of double stars than were available by analytic methods.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Herschel’s Graphical Impact Factor

The critical reader may object, thinking that Herschel’s graphical method, as ingenious as it might be, did not produce true scatterplots in the modern sense because the horizontal axis in Figure $6.9$ is time rather than a separate variable. Thus one might argue that all we have is another time-series graph,so priority really belongs to Playfair, or further back, to Lambert, who stated the essential ideas. On the surface this is true.

But it’s only true on the surface. We argue that a close and appreciative reading of Herschel’s description of his graphical method can, at the very least, be considered a true innovation in visual thinking, worthy of note in the present account. More importantly, Herschel’s true objective was to calculate the parameters of the orbits of twin stars based on the relation between position angle and separation distance; the use of time appears in the graph as a proxy or indirect means to overcome the scant observations and perhaps extravagant errors in the data on separation distance.

Yet Herschel’s graphical development of calculation based on a scatterplot attracted little attention outside the field of astronomy, where his results were widely hailed as groundbreaking in the Royal Astronomical Society. But this notice was for his scientific achievement rather than for his contribution of a graphical method, which scientists probably rightly considered just a means to an end.

It took another 30-50 years for graphical methods to be fully welcomed into the family of data-based scientific explanation, and seen as something more than mere illustrations. This change is best recorded in presentations at the Silver Jubilee of the Royal Statistical Society in 1885 . Even at that time, most British statisticians still considered themselves “statists”, mere recorders of statistical facts in numerical tables; but “graphists” had finally been invited to the party.

On June 23, the influential British economist Alfred Marshall [1842-1924] addressed the attendees on the benefits of the graphic method, a radical departure for a statist. His French counterpart Émile Levasseur [1828-1911] presented a survey of the wide variety of graphs and statistical maps then in use. Yet even then, the scientific work of Lambert and Herschel, and the concept of the scatterplot as a new graphical form remained largely unknown. This would soon change with Francis Galton.

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|约翰·赫歇尔和双星轨道

从1750年到1850年的几百年里，在这段时间里，大多数现代图形形式被发明出来，最重要的测量问题吸引了最优秀的数学头脑，包括欧拉，拉普拉斯

勒让德，牛顿和高斯，并导致了微积分，最小二乘，曲线拟合和插值的发明。${ }^8$在这些科学和数学领域，图已经开始在解释科学现象方面发挥越来越大的作用，正如我们之前在约翰·兰伯特的例子中所描述的那样。在这些著作中，我们发现了约翰·弗雷德里克·赫歇尔爵士[1792-1871]的杰出论文《关于旋转双星轨道的研究》，他于1832年1月13日向皇家天文学会宣读了这篇论文，并于次年发表。双星长期以来一直在天体物理学中发挥着特别重要的作用，因为它们提供了测量恒星质量和大小的最佳手段。这篇论文是1833年另一篇论文的附录，在那篇论文中，赫舍尔对364颗双星的轨道观测进行了细致入微的编目

印刷的文件是指在会议上提出的四个数字。可惜的是，印在《皇家天文学会回忆录》上的版本没有包括它们，大概是由于雕刻成本的原因。赫歇尔说:“随论文而来的原始图表和数据都存放在协会。”历史学家可能已经遗失了它们，但托马斯·汉金斯(Thomas Hankins)在2006年发表的关于赫歇尔图解法的论文中发现了它们的副本

要了解为什么Herschel的论文是卓越的，我们必须遵循他对目标的阐述，散点图的构建，以及视觉平滑的思想，以产生一个比解析方法更令人满意的双星轨道参数的解

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|赫歇尔的图形影响因子

挑剔的读者可能会反对，认为赫歇尔的图解方法，尽管可能很巧妙，但并没有产生现代意义上真正的散点图，因为图$6.9$中的横轴是时间，而不是一个单独的变量。因此，有人可能会说，我们所拥有的只是另一个时间序列图，所以优先级实际上属于Playfair，或者更早以前的Lambert，他阐述了基本理念。从表面上看，这是正确的

但这只是表面上的事实。我们认为，仔细阅读赫歇尔对他的图解方法的描述，至少可以被认为是视觉思维的真正创新，在目前的叙述中值得注意。更重要的是，赫歇尔的真正目的是根据位置角和分离距离的关系计算出双星轨道的参数;在图中，时间的使用作为一种代理或间接手段，以克服分离距离数据中观测的不足和可能存在的巨大误差

然而，赫歇尔基于散点图的计算图形化发展在天文学领域之外几乎没有引起注意，他的结果在皇家天文学会被广泛称赞为开创性的。但是，这个通告是为了表彰他的科学成就，而不是表彰他对图形方法的贡献，科学家们可能正确地认为图形方法只是达到目的的一种手段

又过了30-50年，图形方法才被完全纳入基于数据的科学解释的大家庭，并被视为不仅仅是插图的东西。这一变化在1885年皇家统计学会银禧庆典上的演讲中得到了最好的记录。即使在那个时候，大多数英国统计学家仍然认为自己是“统计学家”，仅仅是用数字表格记录统计事实;但是“绘图家”最终还是被邀请参加了这个聚会

6月23日，有影响力的英国经济学家阿尔弗雷德·马歇尔(Alfred Marshall, 1842-1924)向与会者发表了关于图表方法的好处的演讲，这是对中央集权主义者的一种激进的背离。他的法国同行Émile Levasseur[1828-1911]对当时使用的各种各样的图表和统计地图进行了调查。然而，即使在那时，兰伯特和赫歇尔的科学工作，以及散点图作为一种新的图形形式的概念，在很大程度上仍然是未知的。弗朗西斯·高尔顿很快改变了这种情况

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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Broad Street Pump

Snow’s opportunity to test his theory came with the new eruption that began toward the end of August in 1854. His celebrated 1855 report, On the Mode of Communication of Cholera, ${ }^{16}$ describes it dramatically:
The most terrible outbreak of cholera which ever occurred in this kingdom, is probably that which took place in Broad Street, Golden Square, and the adjoining streets, a few weeks ago. Within two hundred and fifty yards of the spot where Cambridge Street joins Broad Street, there were upwards of five hundred fatal attacks of cholera in ten days. The mortality in this limited area probably equals any that was ever caused in this country, even by the plague; and it was much more sudden, as the greater number of cases terminated in a few hours. (p. 38)

The full story of Snow’s discovery of the waterborne cause of cholera has been told in rich detail many times, by medical historians ${ }^{17}$ and cartographers, ${ }^{18}$ and it was brought to the attention of statisticians and those interested in the history of data visualization by Edward Tufte. ${ }^{19}$

The short, if slightly apocryphal, version of this story is that, during the outbreak of cholera in Soho in 1854, Snow created a dot map of the locations of deaths and immediately noticed that they clustered on Broad Street, near the site of one of the public pumps from which residents drew their water. This narrative continues: Snow recognized that cases of death were strongly associated with drinking water from this pump. He petitioned the Board of Guardians of St. James Parish to remove the pump handle, whereupon the cholera epidemic subsided.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Neighborhoods Map

The version of Snow’s map shown in Figure $4.7$ is the most famous, but a second version is more interesting graphically and scientifically. The Cholera Inquiry Committee, appointed by the Vestry of St. James, submitted its report on July 25, 1855. ${ }^{22}$ The section titled “Dr. Snow’s Report” contained a new map that attempted a more detailed and direct visual analysis of the association of death with the Broad Street pump.

This new map, shown in Figure 4.8, states and tests a geospatial hypothesis: people are most likely to draw their water from the nearest pump (by walking distance). The outlined region in this map “shews the various points which have been found by careful measurement to be at an equal distance by the nearest road from the pump in Broad Street and the surrounding pumps.” 23

If the source of the outbreak was indeed the Broad Street pump, one should expect to find the highest concentration of deaths within this area, and also a low prevalence outside it. He stated his conclusion as “it will be observed that the deaths either very much diminish, or cease altogether, at every point where it becomes decidedly nearer to send to another pump than to the one in Broad street.” 24

The final explanation for the source of the outbreak came slightly later, through the work of Reverend Henry Whitehead, the curate at a local church and a member of the Cholera Inquiry Committee. He identified the first (“index”) case as the death of a five-month-old infant, Frances Lewis, whose family lived at 40 Broad Street, immediately adjacent to the pump. When severe diarrhea struck the child, her mother, Sarah Lewis, soaked the diapers and emptied the pails into the cesspool at the front of their house, only three feet from the well. Unfortunately, the cesspool walls had decayed and the effluent flowed directly into the pump well. Thomas Lewis, the baby’s father and a local constable, suffered a fatal attack of the disease on September 8, the same day that the pump handle was removed.

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Broad Street Pump

斯诺检验他的理论的机会来自于 1854 年 8 月底开始的新喷发。他在 1855 年的著名报告《霍乱的传播方式》，16戏剧性地描述了它：
这个王国曾经发生过的最可怕的霍乱爆发，可能是几周前发生在布罗德街、黄金广场和毗邻街道的那次。在剑桥街与布罗德街交汇处的 250 码范围内，十天内发生了超过 500 起致命的霍乱袭击。这个有限地区的死亡人数可能与这个国家曾经造成的死亡人数相等，即使是瘟疫也是如此；而且它更加突然，因为更多的案件在几个小时内就结束了。（第 38 页）

医学历史学家多次详细讲述了斯诺发现霍乱水源性病因的全部故事17和制图师，18爱德华·塔夫特 (Edward Tufte) 引起了统计学家和那些对数据可视化历史感兴趣的人的注意。19

这个故事的简短版本是，1854 年苏荷区霍乱爆发期间，斯诺创建了一张死亡地点的点图，并立即注意到他们聚集在布罗德街，靠近一个居民抽水的公共水泵。这种叙述仍在继续：斯诺认识到死亡病例与该泵的饮用水密切相关。他请求圣詹姆斯教区的监护委员会拆除泵把手，霍乱疫情随即消退。

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雪诺的版本如图4.7是最著名的，但第二个版本在图形和科学上更有趣。由圣詹姆斯教区任命的霍乱调查委员会于 1855 年 7 月 25 日提交了报告。22标题为“博士”的部分。斯诺的报告”包含一张新地图，试图对死亡与布罗德街水泵的关联进行更详细和直接的视觉分析。

这张新地图如图 4.8 所示，陈述并检验了一个地理空间假设：人们最有可能从最近的泵（步行距离）取水。这张地图中的轮廓区域“显示了通过仔细测量发现的各个点，距离 Broad Street 的泵和周围的泵最近的道路距离相等。” 23

如果爆发的源头确实是布罗德街的水泵，那么人们应该会发现该地区的死亡人数最高，而该地区以外的流行率也很低。他说他的结论是“可以观察到，死亡人数要么大大减少，要么完全停止，在每一个地方，与布罗德街的泵相比，泵送至另一台泵变得明显更近。” 24

通过当地教堂的牧师和霍乱调查委员会成员亨利怀特黑德牧师的工作，对爆发源头的最终解释来得稍晚一些。他确定第一个（“索引”）病例是一个五个月大的婴儿弗朗西斯·刘易斯（Frances Lewis）的死亡，她的家人住在布罗德街 40 号，紧邻水泵。当孩子出现严重腹泻时，她的母亲莎拉·刘易斯（Sarah Lewis）浸湿了尿布，并将桶倒进了他们家门前的污水池，距离井只有三英尺。不幸的是，污水池的墙壁已经腐烂，污水直接流入泵井。婴儿的父亲和当地警察托马斯·刘易斯于 9 月 8 日患上了致命的疾病，就在泵把手被拆除的同一天。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写