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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 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|Scatterplot Thinking
Scatterplots took visual displays and analysis beyond one-dimensional problems, passed the idea of plotting functional relations by Halley, and then passed the idea of Playfair’s time-series line graphs, where the horizontal axis was bound to time (we call this $1.5$ dimensions). The result of the scatterplot was a fully two-dimensional space, where data, depicted by points in a Cartesian framework, were free to roam, constrained only by the relations between the variables, as observed and to be explained.
The need for a scatterplot arose when scientists had to examine bivariate relations between distinct variables directly. As opposed to other graphic forms-pie charts, line graphs, and bar charts-the scatterplot offered a unique advantage: the possibility to discover regularity in empirical data (shown as points) by adding smoothed lines or curves designed to pass “not through, but among them,” so as to pass from raw data to a theory-based description, analysis, and understanding (Herschel, 1883b, p. 179).
In the toolbox of modern data graphics, the scatterplot continues to earn its keep, perhaps with a place of pride. Some of the figures in this chapter illustrate the use of modern statistical methods (regression lines, smoothing, data ellipses, and so on) to enhance perception of what should be seen in a cloud of points. It also served as a framework for graphics developers to extend the ideas of Herschel, Galton, and others to higher dimensions and more complex problems.
The advent of computer-generated statistical graphics and software beginning in the 1960s led to other new uses and enhancements. Among these was the perceptually important idea that one could trade off resolution or detail for increased multivariate scope by plotting many smaller scatterplots together in a single, coherent display, in what Tufte (1983) later referred to as “small multiples.” Onc of the first of these new ideas was the idea of a scatterplot matrix, ${ }^{35}$ a plot of all pairwise relations for $p$ variables in a $p \times p$ grid, where each subplot showed the bivariate relation between the row and column variables.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Golden Age of Statistical Graphics
With these words, Howard Gray Funkhouser [1898-1984] christened this period in the last half of the nineteenth century as the “golden age of graphics.” When he wrote these lines in his $\mathrm{PhD}$ thesis at Columbia University in 1937 (which was quickly published in the history journal Osiris), he was the first modern writer to attempt a comprehensive history of the graphical representation of statistical data or to see it as a historical topic. As a historian of science, he unearthed the “volumes of forgotten lore” that constituted the érly cultivation of this topic, and álso establishéd a raison dêtree for the study of graphs as scientific objects with an intellectual history.
On many dimensions, this period Funkhouser highlighted as the Golden Age of Graphics was the richest period of innovation and beauty in the entire history of data visualization. During this time there was an incredible development of visual thinking, represented by the work of Charles Joseph Minard, advances in the role of visualization within scientific discovery, as illustrated through Francis Galton, and graphical excellence, embodied in state statistical atlases produced in France and elsewhere.
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|散点图思维
散点图使可视化显示和分析超越了一维问题，传递了哈雷绘制函数关系的想法，然后传递了Playfair的时间序列线图的想法，其中横轴与时间绑定(我们称之为$1.5$维度)。散点图的结果是一个完全二维的空间，在这个空间中，由笛卡尔框架中的点描述的数据可以自由漫游，只受观察到的和待解释的变量之间的关系的限制
当科学家必须直接检验不同变量之间的双变量关系时，就需要使用散点图。与其他图形形式——饼图、折线图和柱状图——不同，散点图具有独特的优势:通过添加光滑的线或曲线来发现经验数据(以点表示)的规律性，这些线或曲线设计成“不是穿过，而是穿过它们之间”，从而从原始数据过渡到基于理论的描述、分析和理解(赫歇尔，1883b，第179页)
在现代数据图形的工具箱中，散点图继续保持着它的地位，也许还有一个值得骄傲的位置。本章中的一些图说明了现代统计方法(回归线、平滑、数据省略号等)的使用，以增强在点云中应该看到的东西的感知。它还充当了图形开发人员将赫歇尔、高尔顿等人的思想扩展到更高维度和更复杂问题的框架。从20世纪60年代开始，计算机生成的统计图形和软件的出现带来了其他新的用途和增强。其中一个在感知上很重要的想法是，人们可以通过在一个单一的、连贯的显示中绘制许多更小的散点图来权衡分辨率或细节，以增加多元范围，Tufte(1983)后来将其称为“小倍数”。这些新想法中的第一个是散点矩阵的想法，${ }^{35}$一个$p \times p$网格中$p$变量的所有成对关系的图，其中每个子图显示了行变量和列变量之间的二元关系
统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|统计图形的黄金时代
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霍华德·格雷·芬克豪斯(Howard Gray Funkhouser, 1898-1984)用这些话将19世纪后半叶的这段时期命名为“图形的黄金时代”。1937年，他在哥伦比亚大学(Columbia University)的$\mathrm{PhD}$论文中写下了这几句话(这篇论文很快发表在历史杂志《奥西里斯》(Osiris)上)，他是第一个试图对统计数据的图形表示进行全面历史研究或将其视为一个历史主题的现代作家。作为一名科学史学家，他发掘出了“被遗忘的知识卷”，这构成了érly对这一课题的培养，并álso establishéd为dêtree将图作为具有思想史的科学对象进行研究提供了理由
在很多方面，Funkhouser所强调的“图形的黄金时代”是整个数据可视化历史上最富有创新和美感的时期。在这一时期，视觉思维有了不可思议的发展，以查尔斯·约瑟夫·米纳德的工作为代表，在科学发现中可视化的作用取得了进展，如弗朗西斯·高尔顿所说明的，以及在法国和其他地方制作的国家统计地图集中体现的卓越图形
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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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| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
| STATA代写 | 机器学习/统计学习代写 |
| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
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| EXCEL代写 | 深度学习代写 |
| SQL代写 | 各种数据建模与可视化代写 |
