统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|CPD146

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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 高等概率论
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|数据可视化代写Data visualization代考|The Birth of Data

In one of the first published cookbooks, around 1860, Mrs. Isabella Beeton began her recipe for rabbit stew with the instruction: “First, catch a rabbit.” So too an early, prescient recipe for data graphics might have begun, “First, get some data.” The second step in the recipe might have been, “Now, make some sense of it!”

Slightly later (1891), Arthur Conan Doyle had Sherlock Homes proclaim in Scandal in Bohemia, “It is a capital mistake to theorize before one has data. Insensibly one begins to twist facts to suit theories, instead of theories to suit facts.” These popular ideas set a theme for this chapter: the connections between observations, quantified as “data,” and conclusions based on the evidence those observations provide, facilitated by graphs for discovery and communication.

The idea of deriving knowledge through observation and experience, as opposed to inner thought, starts, in Western tradition, with Aristotle’s view that all knowledge comes through our sensory experience: our concepts of an apple or a tree are derived over time through numerous encounters with examples from which we learn the essential features. Aristotle made this idea concrete with the notion of the human mind as a blank slate (tabula rasa) on which experience records its marks.

But this idea did not really gain adherents until the rise of British empiricism (with John Locke, George Berkeley, and David Hume) and the Age of Reason in the seventeenth and eighteenth centuries. In part, the prior lack of empirical data accounts for the gap in innovation of graphical methods between van Langren in the early seventeenth century and the explosion of graphical methods in 1780-1840 as we saw in Figure 2.3.

The systematic and widespread collection of data developed steadily over this time in response to important issues in astronomy (the “shape” of the Earth, orbits of planets), political economy (new markets, balance of trade), and social factors (literacy, crime). These and other areas provided the essential ingredients for Mrs. Beeton’s recipe for graphs: just as gastronomy or hunger, together with availability of rabbits, may have driven the recipe for rabbit stew, so too did important scientific questions propel the collection of empirical data in order to refine concepts or test competing views against each other.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Early Numerical Recordings

The recording of numbers that could be called “data” (under a loose definition) goes back to antiquity. For 7,000 years prior to construction of the Aswan High Dam, people lived and farmed along the Nile. One early and welldocumented source are the records of the times and heights of the flooding of the Nile, which today is still celebrated in Egypt for two weeks starting August 15 as the holiday Wafaa El-Nil. When Herodotus began writing about Egypt and the Nile (circa $450 \mathrm{BCE}$ ), the Egyptians, who knew that their prosperity depended on the river’s annual overflow, had been keeping records of the Nile’s high water mark for more than three millennia. In 1951, Popper presented a time series of the Nile flood levels over thirteen centuries, from AD 622 to 1922 , which was perhaps the longest time series ever recorded.

However, we should not consider this as evidence of any sort because there was no sense that what happened in past years could be considered as an aggregate collection of numbers you could do anything more generally useful with. If you were a farmer on the Nile, you probably knew the date and level of flooding for the last year or so. But this gave only a little help in deciding when to plant or whether you could afford to buy another ox five years later. The historical record, as detailed as it was, comprised just a collection of individual numbers that were seen through a close-up lens of the very recent past. Certainly no one thought to make a chart of the high water level over time or attempt to compare the average water level in the last decade to what might occur in the next.

Another old, and extremely detailed, source of numerical recording are the so-called ephemeris tables (from the Latin and Greek words meaning “diary” or “calendar”), giving the positions of astronomical objects (the moon, stars, and planets) in the sky at given geographic positions, at regular intervals of date and time. After his coronation in January 1252, King Alfonso $\mathrm{X}$ of Castile commissioned a new, more accurate and detailed set of tables, the Alfonsine Tables, giving data for calculating the position of the sun, moon, and planets relative to fixed stars (Figure 3.1). The first printed version did not appear until 1483 .

数据可视化代考

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

大约在 1860 年左右，在最早出版的一本食谱中，伊莎贝拉·比顿夫人开始了她的炖兔食谱：“首先，抓一只兔子。” 因此，一个早期的、有先见之明的数据图形配方可能已经开始，“首先，获取一些数据。” 配方的第二步可能是，“现在，弄明白它！”

稍晚一点（1891 年），阿瑟·柯南·道尔（Arthur Conan Doyle）让夏洛克·霍姆斯（Sherlock Homes）在波西米亚的丑闻中宣称：“在没有数据之前进行理论化是一个大错误。不知不觉中，人们开始扭曲事实以适应理论，而不是让理论适应事实。” 这些流行的想法为本章设定了一个主题：观察之间的联系，量化为“数据”，以及基于这些观察提供的证据的结论，并通过图表促进发现和交流。

在西方传统中，通过观察和经验而不是内在思维来获取知识的想法始于亚里士多德的观点，即所有知识都来自我们的感官体验：我们对苹果或树的概念是通过多次遇到的我们从中学习基本特征的例子。亚里士多德使这一想法具体化，将人类思想视为一张白板（tabula rasa），经验在其上记录其标记。

但直到 17 世纪和 18 世纪英国经验主义（与约翰·洛克、乔治·伯克利和大卫·休谟一起）和理性时代的兴起，这个想法才真正获得追随者。如图 2.3 所示，在 17 世纪早期 van Langren 与 1780-1840 年图形方法爆炸之间，先前缺乏经验数据在一定程度上解释了图形方法创新方面的差距。

在此期间，系统和广泛的数据收集稳步发展，以应对天文学（地球的“形状”、行星的轨道）、政治经济（新市场、贸易平衡）和社会因素（识字、犯罪）。这些和其他领域为 Beeton 夫人的图表配方提供了基本要素：正如美食或饥饿以及兔子的供应可能推动了炖兔的配方一样，重要的科学问题也推动了经验数据的收集为了提炼概念或测试相互竞争的观点。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Early Numerical Recordings

可以称为“数据”的数字的记录（在宽松的定义下）可以追溯到古代。在阿斯旺大坝建造之前的 7000 年里，人们在尼罗河沿岸生活和耕作。一个早期且有据可查的资料来源是尼罗河洪水泛滥的时间和高度的记录，今天在埃及仍然庆祝从 8 月 15 日开始的为期两周的假日 Wafaa El-Nil。当希罗多德开始撰写关于埃及和尼罗河的文章时（大约450公元前)，知道他们的繁荣取决于河流每年的溢流的埃及人已经记录了尼罗河的高水位超过三千年。1951 年，波普尔提出了 13 个世纪以来尼罗河洪水水位的时间序列，从公元 622 年到 1922 年，这可能是有记录以来最长的时间序列。

但是，我们不应将此视为任何形式的证据，因为过去几年发生的事情毫无意义可以被视为您可以做任何更普遍有用的数字的集合。如果您是尼罗河上的农民，您可能知道去年左右洪水的日期和程度。但这对于决定何时种植或五年后是否有能力再买一头牛只提供了一点帮助。历史记录虽然很详细，但仅包含通过最近过去的特写镜头看到的单个数字的集合。当然，没有人想过要制作一张随时间推移的高水位图表，或尝试将过去十年的平均水位与下一个十年可能发生的水位进行比较。

另一个古老且极其详细的数字记录来源是所谓的星历表（来自拉丁语和希腊语，意思是“日记”或“日历”），它给出了天文物体（月亮、恒星和行星）的位置在给定地理位置的天空中，以固定的日期和时间间隔。1252 年 1 月加冕后，阿方索国王X卡斯蒂利亚大学委托了一套新的、更准确、更详细的表格，即阿方辛表格，为计算太阳、月亮和行星相对于固定恒星的位置提供数据（图 3.1）。第一个印刷版本直到 1483 年才出现。

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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。

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