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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。

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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
CS代写|R语言代写R language代考|KMA711

CS代写|R语言代写R language代考|Fitting linear models

In $\mathrm{R}$, the models to be fitted are described by “model formulas” such as $\mathrm{y} \sim \mathrm{x}$ which we read as $y$ is explained by $x$. Model formulas are used in different contexts: fitting of models, plotting, and tests like $t$-test. The syntax of model formulas is consistent throughout base $\mathrm{R}$ and numerous independently developed packages. However, their use is not universal, and several packages extend the basic syntax to allow the description of specific types of models.

As most things in $\mathrm{R}$, model formulas can be stored in variables. In addition, contrary to the usual behavior of other statistical software, the result of a model fit is returned as an object, containing the different components of the fit. Once the model has been fitted, different methods allow us to extract parts and/or further manipulate the results obtained by fitting a model. Most of these methods have implementations for model fit objects for different types of statistical models. Consequently, what is described in this chapter using linear models as examples, also applies in many respects to the fit of models not described here.

The $\mathrm{R}$ function $7 \mathrm{mC}$ is used to fit linear models. If the explanatory variable is continuous, the fit is a regression. If the explanatory variable is a factor, the fit is an analysis of variance (ANOVA) in broad terms. However, there is another meaning of ANOVA, referring only to the tests of significance rather to an approach to model fitting. Consequently, rather confusingly, results for tests of significance for fitted parameter estimates can both in the case of regression and ANOVA, be presented in an ANOVA table. In this second, stricter meaning, ANOVA means a test of significance based on the ratios between pairs of variances.

CS代写|R语言代写R language代考|Non-linear regression

Function n1s() is R’s workhorse for fitting non-linear models. By non-linear it is meant non-linear in the parameters whose values are being estimated through fitting the model to data. This is different from the shape of the function when plotted-i.e., polynomials of any degree are linear models. In contrast, the Michaelis-Menten equation used in chemistry and the Gompertz equation used to describe growth are non-linear models in their parameters.

While analytical algorithms exist for finding estimates for the parameters of linear models, in the case of non-linear models, the estimates are obtained by approximation. For analytical solutions, estimates can always be obtained, except in infrequent pathological cases where reliance on floating point numbers with limited resolution introduces rounding errors that “break” mathematical algorithms that are valid for real numbers. For approximations obtained through iteration, cases when the algorithm fails to converge onto an answer are relatively common. Iterative algorithms attempt to improve an initial guess for the values of the parameters to be estimated, a guess frequently supplied by the user. In each iteration the estimate obtained in the previous iteration is used as the starting value, and this process is repeated one time after another. The expectation is that after a finite number of iterations the algorithm will converge into a solution that “cannot” be improved further. In real life we stop iteration when the improvement in the fit is smaller than a certain threshold, or when no convergence has been achieved after a certain maximum number of iterations. In the first case, we usually obtain good estimates; in the second case, we do not obtain usable estimates and need to look for different ways of obtaining them. When convergence fails, the first thing to do is to try different starting values and if this also fails, switch to a different computational algorithm. These steps usually help, but not always. Good starting either graphical or analytical approximations.

For functions for which computational algorithms exist for “guessing” suitable starting values, $\mathrm{R}$ provides a mechanism for packaging the function to be fitted together with the function generating the starting values. These functions go by the name of self-starting functions and relieve the user from the burden of guessing and supplying suitable starting values. The self-starting functions available in R are ssasymp(), ssasympoff(), ssasymporig(), ssbiexp(), ssfo1 (), ssfp1 (), ssgompertz(), sslogis(), sSmicmen(), and ssweibu11 (). Function selfstart() can be used to define new ones. All these functions can be used when fitting models with $\mathrm{n} 1 \mathrm{~s}$ or $\mathrm{n} 1 \mathrm{me}$. Please, check the respective help pages for details.

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R语言代考

CS代写|R语言代写R language代考|Fitting linear models

在R,要拟合的模型由“模型公式”描述,例如是∼X我们读为是解释为X. 模型公式用于不同的上下文:模型拟合、绘图和测试,例如吨-测试。模型公式的语法在整个基础上是一致的R以及众多独立开发的包。但是,它们的使用并不普遍,并且有几个包扩展了基本语法以允许描述特定类型的模型。

和大多数事情一样R,模型公式可以存储在变量中。此外,与其他统计软件的通常行为相反,模型拟合的结果作为对象返回,其中包含拟合的不同组件。一旦模型被拟合,不同的方法允许我们提取零件和/或进一步操纵通过拟合模型获得的结果。这些方法中的大多数都具有针对不同类型统计模型的模型拟合对象的实现。因此,本章以线性模型为例所描述的内容,在许多方面也适用于此处未描述的模型的拟合。

这R功能7MC用于拟合线性模型。如果解释变量是连续的,则拟合为回归。如果解释变量是一个因素,则拟合是广义的方差分析 (ANOVA)。但是,方差分析还有另一个含义,仅指显着性检验,而不是模型拟合的方法。因此,相当令人困惑的是,拟合参数估计的显着性检验结果可以在回归和 ANOVA 的情况下呈现在 ANOVA 表中。在第二个更严格的含义中,ANOVA 表示基于方差对之间的比率的显着性检验。

CS代写|R语言代写R language代考|Non-linear regression

函数 n1s() 是 R 用于拟合非线性模型的主力。非线性是指通过将模型拟合到数据来估计其值的参数中的非线性。这与绘制时的函数形状不同,即任何次数的多项式都是线性模型。相比之下,化学中使用的 Michaelis-Menten 方程和用于描述生长的 Gompertz 方程在其参数中是非线性模型。

虽然存在用于寻找线性模型参数估计值的分析算法,但在非线性模型的情况下,估计值是通过近似获得的。对于解析解,总是可以获得估计值,除非在罕见的病态情况下,依赖具有有限分辨率的浮点数会引入舍入误差,从而“破坏”对实数有效的数学算法。对于通过迭代获得的近似值,算法无法收敛到答案的情况相对常见。迭代算法试图改进对要估计的参数值的初始猜测,这是用户经常提供的猜测。在每次迭代中,将上一次迭代中获得的估计值作为起始值,并一次又一次地重复这个过程。期望是在有限次数的迭代之后,算法将收敛到“无法”进一步改进的解决方案。在现实生活中,当拟合的改进小于某个阈值时,或者在某个最大迭代次数后没有达到收敛时,我们会停止迭代。在第一种情况下,我们通常会得到很好的估计;在第二种情况下,我们没有获得可用的估计值,需要寻找不同的方法来获得它们。当收敛失败时,首先要做的是尝试不同的起始值,如果这也失败了,切换到不同的计算算法。这些步骤通常会有所帮助,但并非总是如此。良好的开始图形或分析近似。

对于存在用于“猜测”合适起始值的计算算法的函数,R提供了一种机制,用于打包要与生成起始值的函数一起拟合的函数。这些函数称为自启动函数,使用户免于猜测和提供合适的起始值的负担。R 中可用的自启动函数有 ssasymp()、ssasympoff()、ssasymporig()、ssbiexp()、ssfo1()、ssfp1()、ssgompertz()、sslogis()、sSmicmen() 和 ssweibu11()。函数 selfstart() 可用于定义新的。所有这些功能都可以在拟合模型时使用n1 s或者n1我. 请查看相应的帮助页面以获取详细信息。

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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。

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