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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 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|US Census Atlases

Other striking examples representing high points of the Golden Age appear in the series of statistical atlases published by the US Census Bureau in three volumes for the decennial census years 1870 to 1890 . The Statistical Atlas of the Ninth Census, published in 1874 under the direction of Francis A. Walker [1840-1897] was the first true US national statistical atlas, composed as a graphic portrait of the nation. This was followed by larger volumes from each of the 1880 and 1890 censuses, prepared under the direction of Henry Gannett [1846-1914], sometimes described as the father of American government map-making. ${ }^{22}$

The impetus for this development stemmed largely from the expanded role given to the census office following the US Civil War. The decennial census, which was begun in 1790 by Thomas Jefferson, was initially designed to serve the constitutional need to apportion congressional representation among the states. However, by June 1872, the Congress recognized “the importance of graphically illustrating the three quarto volumes of the ninth census of the United States, by a series of maps exhibiting to the eye the varying intensity of settlement over the area of the country, the distribution among the several States …, the location of the great manufacturing and mining industries, the range of cultivation of each of the staple productions of agriculture, the prevalence of particular forms of disease and other facts of material and social importance which have been obtained through such census. ${ }^{n 23}$

Accordingly, the atlas for the ninth census was composed of fifty-four numbered plates divided into three parts: (a) physical features of the United States: river systems, woodland distribution, weather, minerals; (b) population, social, and industrial statistics: population density, ethnic and racial distribution, illiteracy, wealth, church affiliation, taxation, crop production, and so on; (c) vital statistics: age, sex, and ethnicity distributions, death rates by age, sex, causes, distributions of the “afflicted classes” (blind, deaf, insane), and so on. The plates were accompanied by eleven brief discussions of these topics, containing tables and other illustrations.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Modern Dark Ages

We defined a golden age is a period of high accomplishment surrounded on both sides by relatively lower levels: a mountain or a plateau. This is true for the Golden Age of Graphics. You can see this in the dip in graphical innovations into the 1950s shown in Figure 7.1. If the last half of the nineteenth century can be called the Golden Age of Statistical Graphics, the first half of the twentieth century can equally be called the “Modern Dark Ages” of data visualization. ${ }^{28}$ What happened?

As mentioned earlier, the costs associated with government-sponsored statistical albums eventually outweighed the enthusiasm of those who paid the bills. But more importantly, a new zeitgeist began to appear, which would turn the attention and enthusiasm of both theoretical and applied statisticians away from graphic displays, back to numbers and tables, with a rise of quantification that would supplant visualization. Modern statistical methods had arrived.

It is somewhat ironic that this change of view reflects a form of intellectual parricide. The statistical theory that had started with games of chance and the calculus of astronomical observations developed into the first ideas of statistical models, starting with correlation and regression, due to Galton, Pearson, and others, and this development was aided greatly by the birth of visualization methods and dependent on visual thinking.

Yet, by 1908, W. S. Gosset (publishing under the pseudonym Student) developed the $t$-test, allowing researchers to determine whether two groups of numbers (yields of wheat grown with or without a fertilizer) differed “significantly” in their average value. All that was needed was a single number (a probability or $p$-value) to decide, or so it seemed.

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|美国人口普查地图集

美国人口普查局为每十年一次的人口普查年1870年至1890年出版的三卷统计地图集系列中还出现了代表黄金时代高峰的其他引人注目的例子。《第九次人口普查统计地图集》于1874年在弗朗西斯·a·沃克(1840-1897)的指导下出版，是第一本真正意义上的美国国家统计地图集，描绘了美国的形象。随后，在亨利·甘尼特(Henry Gannett, 1846-1914)(有时被称为美国政府地图制作之父)的指导下，他们分别从1880年和1890年的人口普查中获得了更大的卷数。${ }^{22}$

这一发展的动力主要源于美国内战后给予人口普查局更大的作用。每十年一次的人口普查由托马斯·杰斐逊(Thomas Jefferson)于1790年开始，最初是为了满足宪法要求，在各州中分配国会代表权。然而，到1872年6月，国会认识到“用一系列地图直观地展示美国该地区不同的定居强度、几个州之间的分布……大型制造业和采矿业的位置、每种主要农业产品的种植范围、通过这种普查获得的特殊形式疾病的流行情况和其他具有物质和社会重要性的事实。${ }^{n 23}$

因此，第九次人口普查的地图集由54个编号的板块组成，分为三部分:(a)美国的自然特征:河流系统、林地分布、天气、矿物;(b)人口、社会和工业统计:人口密度、民族和种族分布、文盲、财富、教会归属、税收、作物生产等;(c)人口统计数据:年龄、性别和种族分布，按年龄、性别、死因分列的死亡率，”受害阶层”(盲人、聋人、疯子)的分布，等等。这些图版附有对这些主题的11次简短讨论，并附有表格和其他插图

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|现代黑暗时代

我们对黄金时代的定义是:一段成就很高的时期，被相对较低的水平所包围:山或高原。这对于图形的黄金时代来说是正确的。你可以从图7.1所示的20世纪50年代的图形创新中看到这一点。如果19世纪的后半期可以被称为统计图形学的黄金时代，那么20世纪的前半期同样可以被称为数据可视化的“现代黑暗时代”。${ }^{28}$发生了什么事?

如前所述，政府赞助的统计专辑的相关成本最终超过了那些买单者的热情。但更重要的是，一种新的时代精神开始出现，它将理论和应用统计学家的注意力和热情从图形显示转回到数字和表格，量化的兴起将取代可视化。现代统计方法已经出现

有点讽刺的是，这种观点的转变反映了一种形式的知识分子弑父。由于高尔顿、皮尔逊等人的努力，始于机会博弈和天文观测微积分的统计理论发展成为统计模型的最初思想，从相关和回归开始，这一发展在很大程度上得益于可视化方法的诞生，并依赖于可视化思维

然而，到1908年，W. S. Gosset(以学生的笔名发表)开发了$t$ -测试，使研究人员能够确定两组数字(施肥或不施肥的小麦产量)的平均值是否有“显著”差异。所有需要的只是一个单一的数字(概率或$p$ -value)来决定，或者看起来是这样

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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。