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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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• (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|Playfair’s Life

William Playfair was born on September 22,1759 , in the small Scottish village of Liff, near the city of Dundee. His father, James, a minister in Liff, died in 1772 , and so the responsibility for twelve-year-old William’s education fell to his older brother, John, who, even at the young age of twenty-four, was already recognized as likely to become one of Scotland’s most distinguished natural scientists.

John’s approach to science was unequivocally empirical. Later William recalled an assignment given to him by his brother in which he was to record the daily high temperatures over an extended period of time. John told him to think of his results as a series of thermometers sitting side by side and to record them graphically with that form in mind. It was but a small step to abstract the essence from the images of the thermometers. He would record a dot, representing the top of the column of mercury in the thermometer, as an appropriate point in a Cartesian space: the time of the measurement as the horizontal axis and the temperature on the vertical axis. William subsequently gave credit to his brother for instilling the idea of translating numerical information into a spatial form. As he said later,

The advantages proposed by [the graphical] mode of representation, are to facilitate the attainment of information, and aid the memory in retaining it: which two points form the principal business in what we call learning. Of all the senses, the eye gives the liveliest and most accurate idea of whatever is susceptible of being represented to it; and when proportion between different quantities is the object, then the eye has an incalculable superiority. (Breviary, 1801, p. 14)

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Playfair’s Graphic Contributions

Over the course of almost forty years William Playfair made a large number of key contributions to effective graphic display of data. His key innovations were time-series line graphs, plotting some variable over time; an extension of this, shading the area between two such curves to show their difference; the bar chart, showing a quantitative variable às a reectangular bar along some scale, with different bars for different circumstances to be compared; and the traditional pie chart and variations on the same theme, sometimes called “circular diagrams”, to show proportions of a whole.

Various graphic design elements had been used before, principally in maps. In his graphic works, Playfair can be seen to have developed some elements of a graphic language for charts of data that are now considered standard conventions in published data graphics; some of these are shown in Figure 5.1. Among the embellishments and refinements to graphs that he formulated and improved were the following.

1. Framing of the plot, leaving room inside for labels and axis values.
2. Titles, placed outside the frame or as a framed cartouche inside, and describing what was shown or the purpose of the chart.
3. Color coding; for example, he used a thick red line for exports, a green line for imports, and he filled in the space between them with one color when exports exceeded imports (the balance of trade was positive) and a contrasting color when the balance of trade was negative. At the time, this required hand-coloring of printed copies, but Playfair thought this was important for graphic communication.

4. Hachure and stippled dots, used when color was either too expensive or not available; Playfair simulated dark colors by hachure and lighter colors by stippling.
5. Labeling of axes, including the name of the variable and units.
6. Gridlines. Major gridlines were engraved more heavily than minor gridlines, giving two levels of scale. ${ }^2$
7. Time-period indicators, highlighting spans of time that serve to help understand trends or differences.

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Playfair’s Life

威廉·普莱菲尔于 1759 年 9 月 22 日出生在邓迪市附近的苏格兰小村庄利夫。他的父亲詹姆斯是利夫的一名牧师，于 1772 年去世，因此威廉十二岁的教育责任落在了他的哥哥约翰身上，他即使在二十四岁的时候，就已经被公认为是有可能成为苏格兰最杰出的自然科学家之一。

约翰的科学方法无疑是经验主义的。后来威廉回忆起他哥哥给他的一项任务，他要在很长一段时间内记录每天的高温。约翰告诉他把他的结果想象成一系列并排放置的温度计，并以这种形式以图形方式记录它们。从温度计的图像中抽象出本质只是一小步。他会记录一个点，代表温度计中水银柱的顶部，作为笛卡尔空间中的适当点：测量时间作为水平轴，温度作为垂直轴。威廉随后称赞他的兄弟灌输了将数字信息转化为空间形式的想法。正如他后来所说，

[图形] 表示模式提出的优点是便于获取信息，并帮助记忆保留它：这两个点构成了我们所谓的学习的主要业务。在所有感官中，眼睛对任何可能被它表示的事物给出了最生动、最准确的想法。而当不同量之间的比例为对象时，则眼睛具有不可估量的优势。（摘要，1801，第 14 页）

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Playfair’s Graphic Contributions

在将近 40 年的时间里，William Playfair 为数据的有效图形显示做出了大量重要贡献。他的关键创新是时间序列线图，绘制了一些随时间变化的变量；对此的扩展，对两条此类曲线之间的区域进行着色以显示它们的差异；条形图，将定量变量显示为沿某个比例的矩形条，不同的条用于比较不同的情况；以及传统的饼图和同一主题的变体，有时称为“圆形图”，以显示整体的比例。

以前曾使用过各种图形设计元素，主要是在地图中。在他的图形作品中，可以看出 Playfair 已经为数据图表开发了一些图形语言元素，这些元素现在被认为是已发布数据图形中的标准约定；其中一些如图 5.1 所示。在他制定和改进的图表的修饰和改进中，有以下几点。

1. 绘图的框架，为标签和轴值留出空间。
2. 标题，放置在框架外或作为框架内的圆形装饰，并描述显示的内容或图表的目的。
3. 颜色编码；例如，他用粗红线表示出口，用绿线表示进口，当出口超过进口（贸易顺差为正）时，他用一种颜色填充它们之间的空间，当贸易平衡时，他用对比色填充为阴性。当时，这需要手工为印刷品上色，但 Playfair 认为这对于图形交流很重要。

4. Hachure 和点画点，当颜色太贵或没有时使用；Playfair 通过阴影模拟深色，通过点画模拟浅色。
5. 轴的标签，包括变量的名称和单位。
6. 网格线。主要网格线比次要网格线雕刻得更重，提供两个级别的比例。2
7. 时间段指标，突出显示有助于理解趋势或差异的时间跨度。

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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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