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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|The Graphic Vision of Charles Joseph Minard

The dominant principle which characterizes my graphic tables and my figurative maps is to make immediately appreciable to the eye, as much as possible, the proportions of numeric results… Not only do my maps speak, but even more, they count, they calculate by the eye.
-MINARD (1862b)
Charles Joseph Minard [1781-1870] is most widely known for his compelling portrayal of the terrible losses suffered by Napoleon’s Grand Army in the 1812 campaign on Moscow. Edward Tufte (1983) called it “the best statistical graphic ever produced” (p. 10). However, Minard’s wider work serves to illustrate the rise of visual thinking and visual explanation that began in the early nineteenth century and came to fruition in the Golden Age.

Minard was trained as an engineer at the École Nationale des Ponts et Chaussées (ENPC), the prestigious French National School of Bridges and Roads. He had two distinct careers there: he first served (1810-1842) as a civil engineer, designing plans for construction of canals and railways, and afterward (1813-1869) he worked as what can be called a visual engineer for the modern French state.

Figure $7.4$ shows an example of visual thinking and visual explanation from his early career. In 1840, Minard was sent to Bourg-Saint-Andèol to report on the collapse of a suspension bridge across the Rhône, constructed only ten years before and therefore a major embarrassment for the LNPC. Minard’s findings consisted essentially of this self-explaining before-and-after diagram. The visual message was immediate and transparent: apparently, the riverbed beneath the supports on the upstream side had eroded, leaving the bridge unsupported over a good portion of its width. His 1856 pamphlet contains other similar engineering visual explanations.

Minard produced sixty-three known graphic works in the 1843-1869 period. ${ }^8$ These included tableaux graphiques (charts and statistical diagrams) and cartes figuratives (thematic maps). Before his retirement in 1851 his “bread-and-butter” topics concerned matters of trade, commerce, and transportation: Where to build railroads and canals? How to charge for transport of goods and passengers? How to visualize changes over time and differences over space? Most of his thematic maps were flow maps, which he developed to a near art form. His choice of the term carte figurative signals that the primary goal was to represent the data; the map was often secondary.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Francis Galton’s Greatest Graphical Discovery

In Chapter 6, we learned of Galton’s justly famous 1886 discovery of the idea of regression and the concentric ellipses that characterize the bivariate correlation. However, Galton had achieved an even more notable graphic discovery twenty-five years earlier, in 1863-uncovering the relation between barometric pressure and wind direction that now forms the basis of modern understanding of weather. Most notably, this is a shining example of a scientific discovery achieved almost entirely through graphical means, “something that was totally unexpected, and purely the product of his high-dimensional graphs.” 11

Galton, a true polymath, developed an interest in meteorology around 1858 , after he was appointed a director of the observatory at Kew. This work suggested many scientific questions related to geodesy, astronomy, and meteorology; but in his mind, any answers depended first on systematic and reliable data, and second on the ability to find coherent patterns in the data that could contribute to a general understanding of the forces at play.

In 1861 Galton began a crowd-sourced campaign to gather meteorological data from weather stations, lighthouses, and observatories across Europe, enlisting the aid of over 300 observers. His instructions included a data collection form (Tigure 7.7) to be filled out at $9 \mathrm{AM}, 3 \mathrm{PM}$, and $9 \mathrm{PM}$, for the entire month of December 1861, recording barometric pressure, temperature, wind direction and speed, and so forth. From the returns, he began a process of graphical abstraction, which was eventually published in 1863 as Meterographica. Altogether, he made over 600 maps and diagrams, using lithography and photography in the process. In his program Galton had a collection of standardized data across all of Europe to make the recordings of these seven variables comparable; a keen appreciation of the power of graphical methods to reveal systematic patterns; and an ability to invent or adapt visual symbols for his purpose.

In the first stage, Galton constructed ninety-three maps (three per day, for each of thirty-one days) on which he recorded multivariate glyphs using stamps or templates he had devised to show rain, cloud cover, and the direction and force of the wind, as shown in Plate $11 .{ }^{12}$ He explained that these visual symbols were just as precise as the letters N, NNW, NW, and so on to express wind direction, but the icons “have the advantage of telling their tale directly to the eye” (p. 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|查尔斯约瑟夫米纳德的图形视觉

我的图表和比喻地图的主要特点是尽可能地使数字结果的比例立即为眼睛所感知……我的地图不仅会说话，而且更重要的是，它们可以计数，它们通过眼睛计算。查尔斯·约瑟夫·米纳德(1781-1870)最为人所知的是他对1812年拿破仑大军在莫斯科战役中遭受的可怕损失的生动描写。爱德华·塔夫特(Edward Tufte, 1983)称其为“有史以来最好的统计图表”(第10页)。然而，密纳德更广泛的工作有助于说明视觉思维和视觉解释的兴起，这种兴起始于19世纪早期，并在黄金时代取得成果

米纳德曾在著名的法国国家桥梁与道路学校École Nationale des Ponts et Chaussées (ENPC)接受工程师培训。他在法国有两份不同的职业:首先(1810-1842)他是一名土木工程师，为运河和铁路的建设设计方案，之后(1813-1869)他是现代法国政府的一名可称为视觉工程师的工作

图$7.4$显示了他早期职业生涯中视觉思维和视觉解释的一个例子。1840年，密纳德被派往Bourg-Saint-Andèol报告一座横跨Rhône的吊桥倒塌的情况，这座吊桥是十年前才建成的，因此是LNPC的一大尴尬。密纳德的发现基本上是由这个自我解释的前后关系图组成的。直观的信息是直接而透明的:显然，上游支撑下方的河床已经被侵蚀，导致桥的很大一部分宽度没有支撑。他在1856年出版的小册子中还包含了其他类似的工程可视化解释

密纳德在1843-1869年期间创作了63幅已知的平面作品。${ }^8$这些包括图表(图表和统计图表)和图示(专题地图)。在1851年退休之前，他的“面包和黄油”话题涉及贸易、商业和运输:在哪里修建铁路和运河?货物和旅客的运输如何收费?如何可视化随时间的变化和随空间的差异?他的大多数主题地图都是流程图，他将其发展成一种近乎艺术的形式。他选择了carte figative这个术语，这表明他的主要目标是表示数据;地图通常是次要的。

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|弗朗西斯高尔顿的最伟大的图形发现

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在第6章中，我们了解了高尔顿在1886年的著名发现，他发现了回归和表征二元相关的同心椭圆的概念。然而，高尔顿在25年前，也就是1863年，在图形上有了更显著的发现——揭示了气压和风向之间的关系，这构成了现代对天气的理解的基础。最值得注意的是，这是一个几乎完全通过图形手段实现的科学发现的光辉例子，“这是完全出乎意料的，完全是他的高维图形的产物。”11

高尔顿，一个真正的博学多才的人，在1858年左右被任命为邱园天文台的主任后，对气象学产生了兴趣。这项工作提出了许多与测地学、天文学和气象学有关的科学问题;但在他看来，任何答案首先取决于系统和可靠的数据，其次取决于在数据中找到连贯模式的能力，这有助于对起作用的力量的总体理解

1861年高尔顿开始了一项群众活动，从欧洲各地的气象站、灯塔和天文台收集气象数据，征集了300多名观测员的帮助。他的指示包括一张1861年12月的数据收集表(Tigure 7.7)，要在$9 \mathrm{AM}, 3 \mathrm{PM}$和$9 \mathrm{PM}$上填写，记录气压、温度、风向和风速等数据。从这些报单开始，他开始了一个图形抽象的过程，最终在1863年出版了《Meterographica》。他在制作过程中使用光刻和摄影技术，总共制作了600多幅地图和图表。高尔顿在他的程序中收集了全欧洲的标准化数据，以便对这七个变量的记录进行比较;对图形方法揭示系统模式的能力有敏锐的鉴赏力;以及为自己的目的而发明或改编视觉符号的能力

在第一阶段，高尔顿构建了93张地图(每天3张，31天中的每一天)，在地图上他用他设计的邮票或模板记录了多变量的符号，以显示雨、云量、风的方向和力量，如Plate $11 .{ }^{12}$所示。他解释说，这些视觉符号就像字母N、NNW、NW等用来表示风向一样精确，但是图标“有直接向眼睛讲述他们的故事的优点”(第4页)

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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。

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