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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|TILM3517

统计代写|R语言代写R language代考|Data sets in $\mathrm{R}$ and packages

To be able to present more meaningful examples, we need some real data. Here we use cars, one of the many data sets included in base R. Function data() is used to load data objects that are included in $\mathrm{R}$ or contained in packages. It is also possible to import data saved in files with foreign formats, defined by other software or commonly used for data exchange. Package ‘foreign’, included in the R distribution, as well as contributed packages make available functions capable of reading and decoding various foreign formats. How to read or import “foreign” data is discussed in $\mathrm{R}$ documentation in $\mathrm{R}$ Data Import/Export, and in this book, in chapter 8 starting on page 293 . It is also good to keep in mind that in R, URLs (Uniform Resource Locators) are accepted as arguments to the file or path parameter of many functions (see section $8.12$ starting on page 322 ).

In the next example we load data included in $R$ as $R$ objects by calling function data(). The loaded $\mathrm{R}$ object cars is a data frame.
data (cars)
Once we have a data set available, the first step is usually to explore it, and we will do this with cars in section $2.17$ on page 81 .By default, at the end of a session, the current workspace containing the results of your work is saved into a file called . RData. In addition to saving the whole workspace, it is possible to save one or more R objects present in the workspace to disk using the same file format (with file name tag . rda or . Rda). One or more objects, belonging to any mode or class can be saved into a single file using function save( $)$. Reading the file restores all the saved objects into the current workspace with their original names. These files are portable across most $\mathrm{R}$ versions-i.e., old formats can be read and written by newer versions of $R$, although the newer, default format may be not readable with earlier $\mathrm{R}$ versions. Whether compression is used, and whether the “binary” data is encoded into ASCII characters, allowing maximum portability at the expense of increased size can be controlled by passing suitable arguments to save().

统计代写|R语言代写R language代考|Looking at data

There are several functions in $\mathrm{R}$ that let us obtain different views into objects. Function printo is useful for small data sets, or objects. Especially in the case of large data frames, we need to explore them step by step. In the case of named components, we can obtain their names with colnames (), rownames(), and names(). If a data frame contains many rows of observations, head( ) and tai1() allow us to easily restrict the number of rows printed. Functions nrow() and ncol () return the number of rows and columns in the data frame (also applicable to matrices but not to lists or vectors where we use length()). As mentioned earlier, function str() concisely displays the structure of R objects.

The different columns of a data frame can be factors or vectors of various modes (e.g., numeric, logical, character, etc.) (see section $2.14$ on page 66). To explore the mode of the columns of cars, we can use an apply function. In the present case, we want to apply function class() to each column of the data frame cars. (Apply functions are described in section $3.4$ on page 108 .)

The statement above returns a vector of character strings, with the mode of each column. Each element of the vector is named according to the name of the corresponding “column” in the data frame. For this same statement to be used with any other data frame or list, we need only to substitute the name of the object, the argument to the first parameter called $\mathrm{x}$, to the one of current interest.

统计代写|R语言代写R language代考|TILM3517

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Data sets in R和包裹

为了能够呈现更有意义的示例,我们需要一些真实数据。这里我们使用汽车,它是基础 R 中包含的众多数据集之一。函数 data() 用于加载包含在R或包含在包装中。也可以导入保存在其他软件定义的或通常用于数据交换的外国格式文件中的数据。R 发行版中包含的“foreign”包以及贡献的包提供了能够读取和解码各种外部格式的可用功能。如何读取或导入“外部”数据在R文档在R数据导入/导出,以及本书的第 8 章,从第 293 页开始。请记住,在 R 中,URL(统一资源定位器)被接受为许多函数的文件或路径参数的参数(请参阅第8.12从第 322 页开始)。

在下一个示例中,我们加载包含在R作为R通过调用函数 data() 来创建对象。加载的R对象汽车是一个数据框。
数据(汽车)
一旦我们有了可用的数据集,第一步通常是探索它,我们将在章节中对汽车进行探索2.17在第 81 页。默认情况下,在会话结束时,包含您的工作结果的当前工作区将保存到一个名为 . 数据。除了保存整个工作区之外,还可以使用相同的文件格式(文件名标记为 .rda 或 .rda)将工作区中存在的一个或多个 R 对象保存到磁盘。一个或多个属于任何模式或类的对象可以使用函数 save(). 读取文件会将所有已保存的对象以其原始名称恢复到当前工作区。这些文件可移植到大多数R版本 – 即,旧格式可以由较新版本的R,虽然较新的默认格式可能无法在较早的版本中读取R版本。是否使用压缩,以及是否将“二进制”数据编码为 ASCII 字符,可以通过将合适的参数传递给 save() 来控制以增加大小为代价实现最大可移植性。

统计代写|R语言代写R language代考|Looking at data

里面有几个功能R这让我们获得对对象的不同视图。函数 printo 对于小型数据集或对象很有用。尤其是在大数据帧的情况下,我们需要逐步探索。对于命名组件,我们可以通过 colnames()、rownames() 和 names() 获取它们的名称。如果一个数据框包含许多观察行,head() 和 tai1() 允许我们轻松地限制打印的行数。函数 nrow() 和 ncol () 返回数据框中的行数和列数(也适用于矩阵,但不适用于我们使用 length() 的列表或向量)。如前所述,函数 str() 简洁地显示了 R 对象的结构。

数据框的不同列可以是各种模式(例如,数字、逻辑、字符等)的因子或向量(参见章节2.14第 66 页)。要探索汽车列的模式,我们可以使用 apply 函数。在本例中,我们希望将函数 class() 应用于数据框汽车的每一列。(应用功能在章节中描述3.4第 108 页。)

上面的语句返回一个字符串向量,以及每列的模式。向量的每个元素都根据数据框中相应“列”的名称来命名。对于要用于任何其他数据框或列表的相同语句,我们只需要替换对象的名称,即第一个参数的参数称为X, 到当前感兴趣的一个。

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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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