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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 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|Ages in the History of Graphics
One convenient way to appreciate the development of ideas and techniques in any field is to record and document the significant events in its history. This is basically what Funkhouser started in his written history of graphical methods.
The Milestones Project, www.datavis.ca/milestone, ${ }^1$ does much more. It is a comprehensive online repository for this history, with representative images, references, and text descriptions that can be searched and displayed in various ways and can also analyzed as data on this history.
Figure $7.1$ gives a graphic overview, showing the time course of these events from 1500 to the present by a smoothed curve of relative frequency (a kernel density estimate) and fringe marks (a rug plot) at the bottom for the discrete milestone events.
The dashed lines and labels for various periods reflect one convenient parsing of this history.? Of interest here is the rapid rise in the early 1800s, which peaked later in this century, followed by a steep decline in the early 1900 s, before an even more dramatic rise in the last half of the 1900s.
The first half of the nineteenth century, labeled “Begin modern period” in this graph, is the same historical period described in Chapter 3 as the Age of Data and the time period in which Playfair invented his chart and graphic forms and Dupin, Guerry, and others first used shaded maps to show the geographic distribution of socially important data.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Prerequisites for the Golden Age
As we discussed in Chapters 3 and 4 , one critical development that launched the invention of the basic forms of statistical graphics in the early part of the nineteenth century was widespread collection of data on social problems (crime, suicide, poverty) and disease outbreaks (cholera). In a number of key cases, graphical methods proved their utility, sometimes suggesting explanations or solutions. A second general group of advances that enabled the Golden Age concerned technology, for (a) reproducing and publishing data graphics using color, (b) recording raw data for more than one variable at a time, and (c) tabulating or calculating some summaries that could then be displayed in graphs. A few of these are illustrated in Figure 7.2.
In the period leading up to the Golden Age, thematic maps and diagrams had been printed by copperplate engraving. With this technique, an image is incised on a soft copper sheet, then inked and printed. In the hands of master engravers and printers, copperplate technology could easily accommodate fine lines, small lettering, stippled textures, and so forth. The works of Albrecht Dürer and other engravers attest to how hand-drawn artwork could be transformed into something that captured the artist’s intent, with fine lines and texture, and then be printed in many copies. Farly data graphic works in this period featured both the author and the engraver in captions or legends, because both had contributed to the final product. woodcut methods. But copperplate was slower, more costly, and required different print runs if color was to be used in an overlay inked with a different color. The graphs in Playfair’s major works (Playfair, 1786, 1801), for example, were printed via copperplate but hand-colored (often by Playfair himself): hence they were printed in limited numbers.
Lithography, a chemical process for printing invented in 1798 by Aloys Senefelder [1771-1843], allowed much longer print runs of maps and diagrams than engraving, was far less expensive, and also made it easier to achieve fine tonal gradation in filled areas.
By around 1850 , lithographic techniques were adapted to color printing, making the use of color less expensive and more frequent. More importantly, color could be more easily used as an important perceptual feature in the design of thematic maps and statistical diagrams; high-resolution color printing is an important characteristic of the Golden Age. ${ }^4$
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|图形历史中的年龄
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要了解任何领域的思想和技术的发展，一个方便的方法是记录和记录该领域历史上的重大事件。这基本上是Funkhouser在他的图形方法的书面历史中开始的
里程碑项目，www.datavis.ca/milestone, ${ }^1$做的更多。它是这段历史的一个全面的在线存储库，其中有代表性的图像、引用和文本描述，可以以各种方式搜索和显示，也可以作为这段历史的数据进行分析
图$7.1$给出了一个图形概述，通过相对频率的平滑曲线(核密度估计)和底部离散里程碑事件的条纹标记(地毯图)显示了这些事件从1500年到现在的时间过程
虚线和不同时期的标签反映了这段历史的一个方便解析。?这里感兴趣的是19世纪早期的快速上升，在本世纪末达到顶峰，随后在20世纪初急剧下降，然后在20世纪后半叶出现更剧烈的上升
19世纪上半叶，在这张图中被标记为“开始现代时期”，与第三章中描述的数据时代是同一历史时期，也是普莱费尔发明图表和图形形式的时期，也是杜邦、格里和其他人首次使用阴影地图来显示社会重要数据的地理分布的时期
统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|黄金时代的先决条件
. 正如我们在第3章和第4章中所讨论的那样，19世纪早期推动统计图形基本形式发明的一个关键发展是广泛收集社会问题(犯罪、自杀、贫困)和疾病爆发(霍乱)的数据。在一些关键的案例中，图形方法证明了它们的效用，有时提供了解释或解决方案。使黄金时代成为可能的第二大进步是技术方面的进步，包括:(A)使用彩色复制和发布数据图表，(b)一次记录多个变量的原始数据，以及(c)制表或计算一些概要，然后以图表的形式显示出来。其中一些在图7.2中进行了说明 在黄金时代之前的时期，专题地图和图表已经用铜版雕刻印刷出来。用这种技术，图像被雕刻在柔软的铜片上，然后涂上墨水并打印出来。在雕刻大师和印刷大师的手中，铜版技术可以轻松地容纳细线、小字体、点状纹理等。阿尔布雷希特(Albrecht Dürer)和其他雕刻师的作品证明，手绘艺术品是如何通过精细的线条和纹理，转化成能够捕捉艺术家意图的东西，然后被印制成许多副本的。这一时期的早期数据图形作品在标题或图例中都有作者和雕刻者的特征，因为他们都对最终产品做出了贡献。木刻方法。但铜版印刷速度较慢，成本较高，如果要在涂有不同颜色的覆盖层上使用颜色，则需要不同的印刷运行。例如，普莱费尔的主要作品(普莱费尔，1786,1801)中的图表是用铜板印刷的，但手工上色(通常是普莱费尔自己上色):因此它们的印刷数量有限 光刻术是由Aloys Senefelder[1771-1843]在1798年发明的一种化学印刷工艺，它可以比雕刻术印刷更长时间的地图和图表，而且远不昂贵，而且也更容易在充满的区域实现精细的色调渐变 大约在1850年，平版印刷技术被用于彩色印刷，使得彩色的使用更便宜，更频繁。更重要的是，在专题地图和统计图表的设计中，颜色可以更容易地作为一个重要的感知特征;高分辨率彩色印刷是黄金时代的一个重要特征。${ }^4$
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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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
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