如果你也在 怎样代写R语言这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

R是一种用于统计计算和图形的编程语言,由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建,在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。

根据用户调查和对学术文献数据库的研究,R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月,R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。

官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境,在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身(部分自我托管)编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面,如RStudio,一个集成开发环境,和Jupyter,一个笔记本界面。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R语言方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写R语言代写方面经验极为丰富,各种代写R语言相关的作业也就用不着说。

我们提供的R语言及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • 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|R语言代写R language代考|BIOF501

统计代写|R语言代写R language代考|Plotting

The base-R generic method plot( ) can be used to plot different data. It is a generic method that has specializations suitable for different kinds of objects (see section $5.4$ on page 172 for a brief introduction to objects, classes and methods). In this section we only very briefly demonstrate the use of the most common base- $R$ graphics functions. They are well described in the book R Graphics (Murrell 2019). We will not describe the Lattice (based on S’s Trellis) approach to plotting (Sarkar 2008). Instead we describe in detail the use of the grammar of graphics and plotting with package ‘ggplot2’ in chapter 7 starting on page 203.

It is possible to pass two variables (here columns from a data frame) directly as arguments to the $\mathrm{x}$ and $\mathrm{y}$ parameters of plot( $)$.

It is also possible, and usually more convenient, to use a formula to specify the variables to be plotted on the $x$ and $y$ axes, passing additionally as an argument to parameter data the name of the data frame containing these variables. The formula dist $\sim$ speed, is read as dist explained by speed-i.e., dist is mapped to the $y$-axis as the dependent variable and speed to the $x$-axis as the independent variable.Within R there exist different specializations, or “flavors,” of method plot() that become active depending on the class of the variables passed as arguments: passing two numerical variables results in a scatter plot as seen above. In contrast passing one factor and one numeric variable to plot () results in a box-andwhiskers plot being produced. To exemplify this we need to use a different data set, here chickwts as cars does not contain any factors. Use help (“chickwts”) to learn more about this data set, also included in $\mathrm{R}$.

统计代写|R语言代写R language代考|What is a script

A script is a text file that contains (almost) the same commands that you would type at the console prompt. A true script is not, for example, an MS-Word file where you have pasted or typed some R commands. A script file has the following characteristics.

  • The script is a text file.
  • The file contains valid R statements (including comments) and nothing else.
  • Comments start at a # and end at the end of the line.
  • The R statements are in the file in the order that they must be executed.
  • R scripts have file names ending in . $r$ or . $\mathbf{R}$.
    It is good practice to write scripts so that they are self-contained. To make a script self-contained, one must include calls to $7 i b r a r y()$ to load the packages used, load or import data from files, perform the data analysis and display and/or save the results of the analysis. Such scripts can be used to apply the same analysis algorithm to other data and/or to reproduce the same analysis at a later time. Such scripts document all steps used for the analysis.
  • The results of executing the statements contained in the file will appear in the console. The commands themselves are not shown (by default the sourced file is not echoed to the console) and the results will not be printed unless you include explicit print() commands in the script. This applies in many cases also to plotse.g., a figure created with ggplot() needs to be printed if we want it to be included in the output when the script is run. Adding a redundant print() is harmless.
  • From within RStudio, if you have an $\mathrm{R}$ script open in the editor, there will be a “source” icon visible with an attached drop-down menu from which you can choose “Source” as described above, or “Source with echo,” or “Source as local job” for the script in the currently active editor tab.
统计代写|R语言代写R language代考|BIOF501

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Plotting

base-R 通用方法 plot( ) 可用于绘制不同的数据。它是一种通用方法,具有适用于不同类型对象的特化(参见章节5.4在第 172 页上简要介绍了对象、类和方法)。在本节中,我们仅非常简要地演示了最常见的 base-R图形功能。R Graphics (Murrell 2019) 一书中对它们进行了很好的描述。我们不会描述 Lattice(基于 S 的格子)的绘图方法(Sarkar 2008)。相反,我们在第 203 页开始的第 7 章中详细描述了图形语法的使用和使用包“ggplot2”进行绘图。

可以将两个变量(此处为数据框中的列)直接作为参数传递给X和是绘图参数().

也可以使用公式来指定要绘制在X和是轴,另外将包含这些变量的数据框的名称作为参数传递给参数数据。公式分布∼速度,读作速度解释的dist-ie,dist映射到是-轴作为因变量和速度X-axis 作为自变量。在 R 中,方法 plot() 存在不同的特化或“风格”,它们根据作为参数传递的变量的类而变得活跃:传递两个数值变量会导致如上所示的散点图. 相反,将一个因子和一个数值变量传递给 plot () 会产生一个箱须图。为了举例说明这一点,我们需要使用不同的数据集,这里 chickwts as car 不包含任何因素。使用帮助(“chickwts”)了解有关此数据集的更多信息,该数据集也包含在R.

统计代写|R语言代写R language代考|What is a script

脚本是一个文本文件,其中包含(几乎)您在控制台提示符下键入的相同命令。例如,真正的脚本不是粘贴或键入一些 R 命令的 MS-Word 文件。脚本文件具有以下特征。

  • 该脚本是一个文本文件。
  • 该文件包含有效的 R 语句(包括注释),仅此而已。
  • 注释从 # 开始,到行尾结束。
  • R 语句按照它们必须执行的顺序在文件中。
  • R 脚本的文件名以 .r或者 。R.
    编写脚本以使其独立是一种很好的做法。要使脚本自包含,必须包括调用7一世br一个r是()加载使用的包,从文件加载或导入数据,执行数据分析并显示和/或保存分析结果。此类脚本可用于将相同的分析算法应用于其他数据和/或在以后重现相同的分析。此类脚本记录了用于分析的所有步骤。
  • 执行文件中包含的语句的结果将出现在控制台中。命令本身不会显示(默认情况下,源文件不会回显到控制台)并且不会打印结果,除非您在脚本中包含显式 print() 命令。这在许多情况下也适用于 plotse。例如,如果我们希望在脚本运行时将其包含在输出中,则需要打印使用 ggplot() 创建的图形。添加多余的 print() 是无害的。
  • 在 RStudio 中,如果您有R在编辑器中打开脚本,将出现一个可见的“源”图标,并附带一个下拉菜单,您可以从中选择如上所述的“源”,或“带有回声的源”或“作为本地作业的源”当前活动的编辑器选项卡中的脚本。

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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
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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