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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|An Avalanche of Numbers
By the mid-1700s, the importance of measuring and analyzing population distributions was recognized and the idea that ethical and state policies could encourage wealth through population growth was established, most notably in 1741 by Johann Peter Süssmilch [1707-1771]. Süssmilch advocated the expansion of government collection of population statistics and pointed to a nearly constant sex ratio favoring males as one illustration of the regularity to be found in official data. He is regarded as one of the founders of demography and a pioneer in the history of population statistics. Data on the social character of human populations was still lacking, however.
This would soon change. The first impetus for the widespread systematic collection of social data occurred in France in the period following the French Revolution to the fall of Napoleon in 1814 and onward to the Bourbon Restoration, ending in July 1830 . This period saw widespread inflation, unemployment, and upheaval. Paris witnessed explosive growth and food and housing shortages, accompanied by what was perceived in the Parisian press as a vastly increased rise in crime, which was attributed to a new, dangerous class of petty criminals (Chevalier, 1958).
Crime was not the only social issue. The Poor Laws in England subjected the poor to almshouses and debtors to workhouses or debtors prisons; the condition of being indigent was termed pauperism, the peculiar English term likening destitution to a disease or chronic condition. Suicide became an Anglo-French issue after George Burrows noted that in 1813 there were 141 suicides in Paris but only 35 in London, as well as 243 drownings in the Seine compared with 101 in the Thames, most of which he considered to have been “voluntary death.”
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Mapping Social Data
The idea of displaying quantitative data on a map-now called thematic cartography-has a long history. ${ }^{5}$ An early example, generally considered the first thematic map of economic data, ${ }^{6}$ is the Neue Carte Von Europa $(1782)^{7}$ by the German economist August Friedrich Wilhelm Crome [1753-1833]. Crome used a variety of iconic symbols to show fifty-six commodities and products: gold, silver, cows, fish, tobacco, and so on. Yet, while this was an important landmark in map-based data display, it didn’t “speak to the eyes.” In other words, one could look up where wine was produced yet not see any pattern nor connect the dots to understand any connection with terrain or climate.
In an important step toward visualizing and understanding map-based data, Baron Charles Dupin [1784-1873] had the idea to portray the levels of instruction (proportional number of male children in primary schools by department) as degrees of shading on a map of France. His 1826 map used graduated shadings from black to white with darker shades representing increasing degrees of illiteracy or ignorance, making this the first known instance of what today is called a choropleth map.
It immediately became clear that a diagonal line from Brittany to Geneva separated the less educated south of France from the better educated north, a distinction discussed for many years as France obscure versus France éclairée. This invention-the first modern statistical map-was the starting point of a true graphical revolution that would soon extend to a more general social cartography with the comparative analysis of social issues.
With so much data, the arm-chair philosophizing on the relations of crime with other variables could now be addressed directly. In 1829, André-Michel Guerry, a young lawyer working in the Ministry of Justice, teamed up with the Venetian geographer Antonio Balbi to produce the first statistical map of crime data (Figure 3.3).
数据可视化代考
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到 1700 年代中期，人们认识到测量和分析人口分布的重要性，并确立了伦理和国家政策可以通过人口增长来鼓励财富的想法，最著名的是在 1741 年由 Johann Peter Süssmilch [1707-1771] 提出。Süssmilch 主张扩大政府对人口统计数据的收集，并指出几乎恒定的有利于男性的性别比例是官方数据中存在规律性的一个例证。他被认为是人口统计学的奠基人之一，也是人口统计史上的先驱。然而，仍然缺乏关于人类社会特征的数据。
这很快就会改变。广泛系统地收集社会数据的第一个推动力发生在法国，发生在法国大革命之后到 1814 年拿破仑垮台以及到 1830 年 7 月结束的波旁王朝复辟期间。这一时期出现了广泛的通货膨胀、失业和动荡。巴黎见证了爆炸性增长以及食品和住房短缺，伴随着巴黎媒体认为的犯罪率大幅上升，这归因于一个新的、危险的小罪犯阶层（Chevalier，1958 年）。
犯罪不是唯一的社会问题。英国的济贫法将穷人置于救济院，将债务人置于济贫院或债务人监狱；贫困的状况被称为pauperism，这是一个特殊的英语术语，将贫困比作疾病或慢性病。在乔治·伯罗斯（George Burrows）指出，1813 年巴黎有 141 起自杀事件，但伦敦只有 35 起，塞纳河有 243 起溺水事件，而泰晤士河则有 101 起，自杀成为一个英法问题，他认为其中大部分是“自愿死亡。”
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在地图上显示定量数据（现在称为专题制图）的想法由来已久。5一个早期的例子，通常被认为是第一张经济数据专题图，6是欧洲的新点(1782)7德国经济学家奥古斯特·弗里德里希·威廉·克罗姆 [1753-1833]。克罗姆使用各种标志性符号来展示五十六种商品和产品：金、银、牛、鱼、烟草等。然而，虽然这是基于地图的数据显示的一个重要里程碑，但它并没有“对眼睛说话”。换句话说，人们可以查看葡萄酒的产地，但看不到任何图案，也看不到点点滴滴，以了解与地形或气候的任何联系。
Baron Charles Dupin [1784-1873] 向可视化和理解基于地图的数据迈出了重要的一步，他的想法是将教学水平（按部门划分的小学男生比例）描绘为地图上的阴影度。法国。他 1826 年的地图使用了从黑色到白色的渐变阴影，较深的阴影代表文盲或无知程度的增加，这使得这是今天所谓的等值线地图的第一个已知实例。
很明显，从布列塔尼到日内瓦的一条对角线将法国南部受教育程度较低的地区与受教育程度较高的北部区分开来，多年来，人们一直在讨论这种区别，因为法国与法国 éclairée 比较模糊。这项发明——第一张现代统计地图——是一场真正的图形革命的起点，该革命很快就会扩展到对社会问题进行比较分析的更普遍的社会制图。
有了如此多的数据，现在可以直接解决关于犯罪与其他变量关系的哲学思考问题。1829 年，在司法部工作的年轻律师 André-Michel Guerry 与威尼斯地理学家 Antonio Balbi 合作制作了第一张犯罪数据统计地图（图 3.3）。
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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。
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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