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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Political Arithmetic
The first real inkling and widespread realization that data could be put to some larger and more general use occurred in 1662 when John Graunt [1620-1674], a London haberdasher by trade, published Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality. Here, he laid out the first statistical estimates of the population of London, based on official birth and death records, and presented life tables giving survival numbers to each age. Together with his friend William Petty, he developed the idea that population numbers (later called demography) could be useful for a variety of purposes of the state, including taxation and how to raise an army, as well as for economic purposes, such as how to value annuities on a life or price insurance policies. The Bills of Mortality also gave rough categories of cause of death, so Graunt could show that deaths from chronic conditions outnumbered those from plague and other epidemics that caused great fear at this time.
We consider this event the birth of “data” as empirical evidence in our modern sense: numerical facts began to be viewed not as individual elements (that could be looked up, compared, and even calculated with) but rather as constituent members of an ensemble, an aggregate collection of similar numbers organized to support or refute claims for some larger purposes. This event was also the beginning of the study of “social numbers,” the numerical characteristics of individuals in human society regarded in the aggregate.
But it was William Petty [1623-1687] who fully appreciated the use to which such data could be put. From humble beginnings in a family of London clothiers, Petty become a professor of anatomy at Oxford University in 1650 , and a chief physician to Oliver Cromwell’s army in Ireland in 1652 , before being appointed a founding member of the Royal Society in 1660 and knighted a year later by Charles II.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Human Sex Ratio
The Bills of Mortality led to some something larger and more general in the history of numbers as evidence for a proposition. Graunt’s data were based on parish records of christenings and deaths, recorded nearly weekly and with at least a modicum of uniformity. In 1710, John Arbuthnot [1667-1735], a Scottish minister and physician to Queen Anne, calculated the ratio of male to female births from these records for the period $1629-1710$. He was amazed to observe that the ratio was always greater than 1 (see Figure 3.2), even if only slightly. If male and female births were equally likely, this result would be like tossing 82 coins and obtaining all heads, which has a probability of $\left(\frac{1}{2}\right)^{82}=2 \times 10^{-25}$, a very small number.
Arbuthnot used this apparently lawful regularity to argue that Divine Providence, not chance, governs the human sex ratio. ${ }^{1}$ His argument was perhaps the first application of probability to social statistics; this can be considered the first formal significance test of a statistical hypothesis.
His conclusion was wrong because the larger number of males can now be at least partially attributed to higher female fetal mortality before birth, not to mention factors that might intervene between birth and christening. ${ }^{2}$ Yet, a set of numbers had finally been converted to evidence for an argument, and Arbuthnot provided an initial idea for how to measure the strength of evidence.
数据可视化代考
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1662 年，伦敦商人约翰·格朗特 (John Graunt) [1620-1674] 发表了《根据死亡法案进行的自然和政治观察》，第一次真正意识到和广泛认识到数据可以用于更大和更普遍的用途。在这里，他根据官方出生和死亡记录列出了伦敦人口的第一个统计估计值，并展示了生命表，给出了每个年龄的生存数字。他与他的朋友威廉·佩蒂（William Petty）一起提出了这样一种观点，即人口数量（后来称为人口统计）可以用于国家的各种目的，包括税收和如何组建军队，以及用于经济目的，例如如何评估人寿或价格保险单上的年金。死亡法案还给出了大致的死因类别，
我们认为这一事件是“数据”的诞生，是现代意义上的经验证据：数字事实开始不再被视为单个元素（可以被查找、比较甚至计算），而是被视为整体的组成部分，为支持或反驳某些更大目的的主张而组织起来的类似数字的集合。这一事件也是“社会数字”研究的开端，“社会数字”是人类社会中个体的数字特征的总和。
但正是威廉·佩蒂 [1623-1687] 完全赞赏此类数据的用途。佩蒂出身于伦敦的一个服装商家庭，1650 年成为牛津大学的解剖学教授，1652 年成为奥利弗·克伦威尔在爱尔兰军队的首席医师，之后于 1660 年被任命为皇家学会的创始成员，并被封为爵士一年后由查理二世。
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死亡法案导致了一些在数字历史上更大、更普遍的东西，作为一个命题的证据。格朗特的数据基于教区的洗礼和死亡记录，几乎每周记录一次，并且至少有一点点一致性。1710 年，约翰·阿布斯诺特 [1667-1735]，一位苏格兰部长和安妮女王的医生，根据这些记录计算了这一时期的男女出生比例1629−1710. 他惊讶地发现该比率总是大于 1（见图 3.2），即使只是稍微大一点。如果男性和女性出生的可能性相同，这个结果就像抛 82 枚硬币并获得所有正面，其概率为(12)82=2×10−25，一个很小的数字。
阿布斯诺特使用这种明显合法的规律来论证上帝的天意，而不是机会，支配着人类的性别比例。1他的论点也许是概率在社会统计中的首次应用。这可以被认为是统计假设的第一个正式的显着性检验。
他的结论是错误的，因为现在男性数量的增加至少可以部分归因于女性胎儿在出生前的死亡率较高，更不用说可能干预出生和洗礼之间的因素了。2然而，一组数字最终被转换为论证的证据，而阿布斯诺特为如何衡量证据的强度提供了一个初步的想法。
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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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