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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|Re-visioning the Broad Street Pump
Snow’s data and his map have become such classics in the lore of epidemiology and thematic cartography, that many people have attempted to reproduce or “improve” his map, in various ways, and for various purposes; these have not always been either historically accurate or with a positive effect. ${ }^{25}$ Two revisions of Snow’s map follow, both of which attempt answers to the question, “How could Snow have made his map more visually effective for his purpose?” but with different presentation goals and audiences in mind.
Figure $4.9$ is a very simplified (or dumbed-down) version in the style of a presentation graphic that Snow might have used in a PowerPoint presentation to the Board of Guardians in his petition to remove the pump handle (but we’re fairly certain Snow would have rejected this). It is actually two steps removed from Snow’s original. In a 1958 paper titled Pioneer Maps of Health and Disease in England, ${ }^{26}$ the Oxford social geographer Edmund William Gilbert drafted a slightly simpler version of Snow’s map, retaining only the major street names and replacing the black bars for deaths with dots. He also removed the labels of the anomalous cases of the workhouse and brewery that were crucial to Snow’s argument. Gilbert carelessly captioned his version, “Dr. John Snow’s map (1855) of deaths from cholera …” and misled later authors in thinking that this was indeed Snow’s map.
The re-vision in Figure $4.9$ was pared down from Gilbert even more by Mark Monmonier in How to Lie with Maps. He removed all place names, made the dots for deaths slightly smaller, and greatly magnified the circle symbols used for the pumps, adding a big arrow pointing to the one on Broad Street. About the only thing he didn’t do to the map was to use the title “BROAD STREET PUMP CAUSES CHOLERA” in large bold type. One could argue that this was aceeptable if the presentation goal was consent by the Board of Guardians to remove the pump handle. Lost in this translation, however, is Snow’s attempt to show visually the relation between cholera mortality and the sources of water.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Graphical Successes and Failures
As the compiler of abstracts, Farr was more inclined to use tables than graphs to present his reports to the home secretary and parliamentary committees. Yet the scale and importance of the cholera outbreaks over many years gave him so much data on so many variables that he was led to the use of charts to try to show patterns and seek relations with cholera mortality.
By this time, Playfair’s line graphs of time-series data (see Chapter 5) were relatively well-known and Farr’s use of this device in Figure $4.1$ was an attempt to determine whether deaths were related to weather phenomena over time. This was certainly novel in the application of multivariable time-series graphs to disease mortality, and he is likely the first to have introduced this idea in the areas of public health and epidemiology.
The prevailing theory of miasma or airborne transmission certainly responded to the direct sensory evidence of the stink of effluent discharged directly into the Thames. Farr thought that he had found the link in the strong inverse relation of mortality to elevation (Figure 4.2). As we have seen, however, he was misled by the confounding relation to water supply (Figure 4.6), and he failed to see this because of a limited graphic vision.
Like Playfair’s time-series charts, Farr’s were essentially what we call ” $1.5$ dimensional” (1.5D) -something between a univariate graph and a fully $2 \mathrm{D}$ bivariate graph. He could understand plotting $X$ (temperature,…) and $Y$ (mortality) versus time, but not the idea of plotting $Y$ versus $X$ directly, no less the idea of trying to assess the direction or strength of such relations. This was all awaiting the invention of the scatterplot and the measure of correlation, which would come later (Chapter 6).
数据可视化代考
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斯诺的数据和他的地图已成为流行病学和专题制图学中的经典之作，以至于许多人试图以各种方式和出于各种目的复制或“改进”他的地图。这些并不总是在历史上准确或具有积极影响。25随后对 Snow 的地图进行了两次修订，两者都试图回答以下问题：“Snow 怎样才能使他的地图在视觉上更有效地达到他的目的？” 但考虑到不同的演示目标和受众。
数字4.9是一个非常简化（或简化）的演示图形样式的版本，Snow 可能在向监护人委员会的 PowerPoint 演示文稿中使用了他的请愿书以移除泵手柄（但我们相当肯定 Snow 会拒绝了这个）。它实际上是从雪原的两个步骤中删除的。在 1958 年题为《英格兰健康与疾病先驱地图》的论文中，26牛津社会地理学家埃德蒙·威廉·吉尔伯特（Edmund William Gilbert）为斯诺的地图起草了一个稍微简单的版本，只保留了主要街道的名称，并用圆点代替了死亡的黑条。他还删除了对斯诺的论点至关重要的济贫院和啤酒厂异常案例的标签。吉尔伯特漫不经心地为他的版本加上了标题，“博士。约翰·斯诺的霍乱死亡地图（1855 年）……”并误导后来的作者认为这确实是斯诺的地图。
图中的重新视觉4.9马克·蒙莫尼尔在《如何用地图说谎》中对吉尔伯特的删减更甚。他删除了所有地名，将死亡点稍微缩小，并大大放大了用于泵的圆形符号，添加了一个指向布罗德街的大箭头。他唯一没有对地图做的事情是使用大粗体字的标题“BROAD STREET PUMP CAUSES CHOLERA”。有人可能会争辩说，如果演示的目标是监护委员会同意移除泵手柄，这是可以接受的。然而，在这个翻译中迷失的是斯诺试图直观地展示霍乱死亡率与水源之间的关系。
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作为摘要的编制者，法尔更倾向于使用表格而不是图表来向内政大臣和议会委员会提交他的报告。然而，多年来霍乱爆发的规模和重要性为他提供了关于如此多变量的大量数据，以至于他被引导使用图表来尝试显示模式并寻找与霍乱死亡率的关系。
到那时，Playfair 的时间序列数据折线图（见第 5 章）已经比较出名，Farr 在图4.1试图确定死亡是否与一段时间内的天气现象有关。这在将多变量时间序列图应用于疾病死亡率方面无疑是新颖的，他可能是第一个将这一想法引入公共卫生和流行病学领域的人。
流行的瘴气或空气传播理论肯定回应了直接排放到泰晤士河的污水恶臭的直接感官证据。Farr 认为他发现了死亡率与海拔高度的强烈反比关系（图 4.2）。然而，正如我们所见，他被与供水的混杂关系所误导（图 4.6），由于图形视野有限，他没有看到这一点。
就像 Playfair 的时间序列图表一样，Farr 基本上就是我们所说的“1.5维度”（1.5D）-介于单变量图和完全2D双变量图。他能理解阴谋X（温度，…）和是（死亡率）与时间的关系，但不是策划的想法是相对X直接地，同样是试图评估这种关系的方向或强度的想法。这一切都在等待散点图和相关性度量的发明，这将在稍后出现（第 6 章）。
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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。
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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。
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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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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。
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