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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。

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。

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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|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.

# 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。

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

• 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。

## 有限元方法代写

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

## 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。

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