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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。

assignmentutor-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|How do we use a script

A script can be “sourced” using function source(). If we have a text file called my. first.script. r containing the following text:

print $(3+4)$
and then source this file:
source(“my. first.script. $\left.r^{\prime \prime}\right)$

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 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.

When a script is sourced, the output can be saved to a text file instead of being shown in the console. It is also easy to call R with the R script file as an argument directly at the operating system shell or command-interpreter prompt-and obviously also from shell scripts. The next two chunks show commands entered at the OS shell command prompt rather than at the R command prompt.

统计代写|R语言代写R language代考|How to write a script

As with any type of writing, different approaches may be preferred by different R users. In general, the approach used, or mix of approaches, will also depend on how confident you are that the statements will work as expected-you already know the best approach vs. you are exploring different alternatives.

If one is very familiar with similar problems One would just create a new text file and write the whole thing in the editor, and then test it. This is rather unusual.
If one is moderately familiar with the problem One would write the script as above, but testing it, step by step, as one is writing it. This is usually what I do.

If one is mostly playing around Then if one is using RStudio, one can type statements at the console prompt. As you should know by now, everything you run at the console is saved to the “History.” In RStudio, the History is displayed in its own pane, and in this pane one can select any previous statement(s) and by clicking on a single icon, copy and paste them to either the $R$ console prompt, or the cursor position in the editor pane. In this way one can build a script by copying and pasting from the history to your script file, the bits that have worked as you wanted.

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|How do we use a script

可以使用函数 source() 来“获取”脚本。如果我们有一个名为 my. 第一个脚本。r 包含以下文本：

打印(3+4)
然后 source 这个文件：
source(“my.first.script.r′′)

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，如果您在编辑器中打开了一个 R 脚本，则会有一个可见的“源”图标和一个附加的下拉菜单，您可以从中选择如上所述的“源”或“带有回声的源”，或当前活动编辑器选项卡中脚本的“源作为本地作业”。

获取脚本后，可以将输出保存到文本文件中，而不是显示在控制台中。使用 R 脚本文件作为参数直接在操作系统 shell 或命令解释器提示符处调用 R 也很容易，显然也可以从 shell 脚本中调用。接下来的两个块显示了在 OS shell 命令提示符而不是 R 命令提示符下输入的命令。

统计代写|R语言代写R language代考|How to write a script

与任何类型的写作一样，不同的 R 用户可能偏好不同的方法。通常，使用的方法或方法的组合还取决于您对语句按预期工作的信心程度——您已经知道最佳方法与您正在探索不同的替代方案。

如果一个人非常熟悉类似的问题，一个人只需创建一个新的文本文件并在编辑器中编写整个内容，然后对其进行测试。这是相当不寻常的。
如果一个人对这个问题有一定程度的熟悉，那么他会像上面那样编写脚本，但是一步一步地测试它，就像一个人正在编写它一样。这通常是我所做的。

如果一个人主要是在玩然后如果一个人正在使用 RStudio，则可以在控制台提示符下键入语句。正如您现在应该知道的，您在控制台上运行的所有内容都保存到“历史记录”中。在 RStudio 中，历史记录显示在其自己的窗格中，在此窗格中，可以选择任何以前的语句，然后单击单个图标，将它们复制并粘贴到R控制台提示，或编辑器窗格中的光标位置。通过这种方式，您可以通过从历史记录复制并粘贴到您的脚本文件来构建脚本，这些位已按您的意愿工作。

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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