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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。

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|KMA711

统计代写|R语言代写R language代考|What is needed to run the examples in this book

The book is written with the expectation that you will run most of the code examples and try as many other variations as needed until you are sure you understand the basic “rules” of the R language and how each function or command described works. As mentioned above, you are expected to use this book as a travel guide for your exploration of the world of $R$.
$R$ is all that is needed to work through all the examples in this book, but it is not a convenient way of doing this. I recommend that you use an editor or an IDE, in particular RStudio. RStudio is user friendly, actively maintained, free, open-source and available both in desktop and server versions. The desktop version runs on MS-Windows, Linux, and $\mathrm{OS} \mathrm{X}$ and other Unix distributions.

Of course when choosing which editor to use, personal preferences and previous familiarity play an important role. Currently, for the development of packages, I use RStudio exclusively. For writing this book I have used both RStudio and the text editor WinEdt which has support for $R$ together with excellent support for ETEX. When working on a large project or collaborating with other data analysts or researchers, one big advantage of a system based on plain text files such as $R$ scripts, is that the same files can be edited with different programs and under different operating systems as needed or wished by the different persons involved in a project.

When I started using R, nearly two decades ago, I was using other editors, using the operating system shell a lot more, and struggling with debugging as no IDE was available. The only reasonably good integration with an editor was for Emacs, which was widely available only under Unix-like systems. Given my past experience, I encourage you to use an IDE for R. RStudio is nowadays very popular, but if you do not like it, need a different set of features, such as integration with ImageJ, or are already familiar with the Eclipse IDE, you may want to try the Bio7 IDE, available from http://bio7.org.

The examples in this book make use of several freely available R extension packages, which can be installed from CRAN. One of them, ‘learnrbook’, also available through CRAN, contains data sets and files specific to this book. The ‘learnrbook’ package contains installation instructions and saved lists of the names of all other packages used in the book. Instructions on installing R, Git, RStudio, compilers and other tools are available online. In many cases the IT staff at your employer or school will know how to install them, or they may even be included in the default computer setup. In addition, a web site supporting the book will be available at: http://www. Tearnr-book.info.

统计代写|R语言代写R language代考|Vector manipulation

If you have read earlier sections of this chapter, you already know how to create a vector. R’s vectors are equivalent to what would be written in mathematical notation as $x_{1 \ldots n}=a_1, a_2, \ldots, a_i, \ldots, a_n$, they are not the equivalent to the vectors, common in Physics, which are symbolized with an arrow as an “accent,” such as $\overrightarrow{\mathbf{F}}$.
In this section we are going to see how to extract or retrieve, replace, and move elements such as $a_2$ from a vector. Elements are extracted using an index enclosed in single square brackets. The index indicates the position in the vector, starting from one, following the usual mathematical tradition. What in maths would be $a_i$ for a vector $a_{1 \ldots n}$, in $\mathrm{R}$ is represented as $\mathrm{a}[i]$ and the whole vector as earlier seen as a.

Another way of indexing, which is very handy, but not available in most other programming languages, is indexing with a vector of logical values. The logical vector used for indexing is usually of the same length as the vector from which elements are going to be selected. However, this is not a requirement, because if the logical vector of indexes is shorter than the indexed vector, it is “recycled” as discussed above in relation to other operators.

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R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|What is needed to run the examples in this book

本书的编写期望您将运行大多数代码示例并根据需要尝试尽可能多的其他变体,直到您确定您了解 R 语言的基本“规则”以及所描述的每个函数或命令的工作原理。如上所述,您应该将本书作为您探索世界的旅行指南。R.
R是完成本书中所有示例所需的全部内容,但这不是一种方便的方法。我建议您使用编辑器或 IDE,尤其是 RStudio。RStudio 是用户友好的、积极维护的、免费的、开源的,并且提供桌面和服务器版本。桌面版在 MS-Windows、Linux 和你X和其他 Unix 发行版。

当然,在选择使用哪个编辑器时,个人喜好和以前的熟悉程度起着重要作用。目前,对于包的开发,我专门使用 RStudio。为了写这本书,我使用了 RStudio 和文本编辑器 WinEdt,它支持R以及对 ETEX 的出色支持。在处理大型项目或与其他数据分析师或研究人员合作时,基于纯文本文件的系统的一大优势,例如R脚本,是相同的文件可以根据项目涉及的不同人员的需要或希望使用不同的程序和在不同的操作系统下编辑。

大约二十年前,当我开始使用 R 时,我正在使用其他编辑器,更多地使用操作系统 shell,并且由于没有可用的 IDE 而苦苦调试。与编辑器的唯一相当好的集成是 Emacs,它仅在类 Unix 系统下广泛可用。鉴于我过去的经验,我鼓励您使用 RStudio 的 IDE。RStudio 现在非常流行,但如果您不喜欢它,需要一组不同的功能,例如与 ImageJ 的集成,或者已经熟悉 Eclipse IDE ,您可能想尝试使用 http://bio7.org 提供的 Bio7 IDE。

本书中的示例使用了几个免费可用的 R 扩展包,它们可以从 CRAN 安装。其中之一是“learnrbook”,也可通过 CRAN 获得,其中包含特定于本书的数据集和文件。“learnrbook”包包含安装说明和书中使用的所有其他包的名称的保存列表。在线提供有关安装 R、Git、RStudio、编译器和其他工具的说明。在许多情况下,您雇主或学校的 IT 人员会知道如何安装它们,或者它们甚至可能包含在默认计算机设置中。此外,支持本书的网站将在以下网址提供:http://www. Tearnr-book.info。

统计代写|R语言代写R language代考|Vector manipulation

如果你读过本章前面的部分,你就已经知道如何创建一个向量了。R 的向量等价于用数学符号写成的X1…n=一个1,一个2,…,一个一世,…,一个n, 它们不等同于物理学中常见的向量,向量用箭头表示为“重音”,例如F→.
在本节中,我们将了解如何提取或检索、替换和移动元素,例如一个2从一个向量。使用单方括号括起来的索引提取元素。索引指示向量中的位置,从一开始,遵循通常的数学传统。数学会是什么一个一世对于一个向量一个1…n, 在R表示为一个[一世]和前面看到的整个向量a。

另一种非常方便但在大多数其他编程语言中不可用的索引方法是使用逻辑值向量进行索引。用于索引的逻辑向量通常与要从中选择元素的向量具有相同的长度。但是,这不是必需的,因为如果索引的逻辑向量比索引向量短,则它会被“回收”,如上面关于其他运算符所讨论的那样。

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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。

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。

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
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