如果你也在 怎样代写R语言这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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
CS代写|R语言代写R language代考|TILM3517

CS代写|R语言代写R language代考|Time series

Longitudinal data consist of repeated measurements, usually done over time, on the same experimental units. Longitudinal data, when replicated on several experimental units at each time point, are called repeated measurements, while when not replicated, they are called time series. Base R provides special support for the analysis of time series data, while repeated measurements can be analyzed with nested linear models, mixed-effects models, and additive models.

Time series data are data collected in such a way that there is only one observation, possibly of multiple variables, available at each point in time. This brief section introduces only the most basic aspects of time-series analysis. In most cases time steps are of uniform duration and occur regularly, which simplifies data handling and storage. R not only provides methods for the analysis and manipulation of time-series, but also a specialized class for their storage, “ts”. Regular time steps allow more compact storage-e.g., a ts object does not need to store time values for each observation but instead a combination of two of start time, step size and end time.

We start by creating a time series from a numeric vector. By now, you surely guessed that you need to use a constructor called ts() or a conversion constructor called as.ts () and that you can look up the arguments they accept by reading the corresponding help pages.
For example for a time series of monthly values we could use:
my.ts <- ts $(1: 10$, start $=2019$, deltat $=1 / 12)$
class (my.ts)

$\operatorname{str}$ (my.ts)

We next use the data set austres with data on the number of Australian residents and included in R.

CS代写|R语言代写R language代考|Sharing of R-language extensions

The most elegant way of adding new features or capabilities to $R$ is through packages. This is without doubt the best mechanism when these extensions to $R$ need to be shared. However, in most situations it is also the best mechanism for managing code that will be reused even by a single person over time. $R$ packages have strict rules about their contents, file structure, and documentation, which makes it possible among other things for the package documentation to be merged into R’s help system when a package is loaded. With a few exceptions, packages can be written so that they will work on any computer where $R$ runs.

Packages can be shared as source or binary package files, sent for example through e-mail. However, for sharing packages widely, it is best to submit them to a repository. The largest public repository of R packages is called CRAN, an acronym for Comprehensive R Archive Network. Packages available through CRAN are guaranteed to work, in the sense of not failing any tests built into the package and not crashing or aborting prematurely. They are tested daily, as they may depend on other packages whose code will change when updated. In January 2017, the number of packages available through CRAN passed the 10,000 mark.

A key repository for bioinformatics with $\mathrm{R}$ is Bioconductor, containing packages that pass strict quality tests. Recently, ROpenScience has established guidelines and a system for code peer review for packages. These peer-reviewed packages are available through CRAN or other repositories and listed at the ROpenScience website. In some cases you may need or want to install less stable code from Git repositories such as versions still under development not yet submitted to CRAN. Using the package ‘devtools’ we can install packages directly from GitHub, Bitbucket and other code repositories based on Git. Installations from code repositories are always installations from sources (see below). It is of course also possible to install packages from local files (e.g., after a manual download).

One good way of learning how the extensions provided by a package work, is by experimenting with them. When using a function we are not yet familiar with, looking at its help to check all its features will expand your “toolbox.” How much documentation is included with packages varies, while documentation of exported objects is enforced, many packages include, in addition, comprehensive user guides or articles as vignettes. It is not unusual to decide which package to use from a set of alternatives based on the quality of available documentation. In the case of packages adding extensive new functionality, they may be documented in depth in a book. Well-known examples are Mixed-Effects Models in $S$ and S-Plus (Pinheiro and Bates 2000), Lattice: Multivariate Data Visualization with $R$ (Sarkar 2008) and ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Wickham and Sievert 2016).

CS代写|R语言代写R language代考|TILM3517

R语言代考

CS代写|R语言代写R language代考|Time series

纵向数据由重复测量组成,通常随着时间的推移在相同的实验单元上完成。纵向数据,当在每个时间点在多个实验单元上复制时,称为重复测量,而当不复制时,它们称为时间序列。Base R 为时间序列数据的分析提供特殊支持,而重复测量可以使用嵌套线性模型、混合效应模型和加性模型进行分析。

时间序列数据是以这样一种方式收集的数据,即在每个时间点只有一个观测值,可能是多个变量。这个简短的部分仅介绍时间序列分析的最基本方面。在大多数情况下,时间步长具有统一的持续时间并定期发生,这简化了数据处理和存储。R 不仅提供了分析和操作时间序列的方法,而且还提供了一个专门的类来存储它们,“ts”。规则的时间步长允许更紧凑的存储——例如,一个 ts 对象不需要存储每个观察的时间值,而是存储开始时间、步长和结束时间两者的组合。

我们首先从一个数字向量创建一个时间序列。到目前为止,您肯定已经猜到您需要使用名为 ts() 的构造函数或名为 as.ts () 的转换构造函数,并且您可以通过阅读相应的帮助页面来查找它们接受的参数。
例如,对于我们可以使用的每月值的时间序列:
my.ts <- ts(1:10, 开始=2019, 出席=1/12)
类(my.ts)

字符串(my.ts)

接下来,我们使用数据集 austres 和澳大利亚居民数量的数据并包含在 R 中。

CS代写|R语言代写R language代考|Sharing of R-language extensions

添加新特性或功能的最优雅的方式R是通过包。这无疑是这些扩展时的最佳机制R需要共享。然而,在大多数情况下,它也是管理代码的最佳机制,即使随着时间的推移,这些代码也会被一个人重用。R包对它们的内容、文件结构和文档有严格的规定,这使得包文档在加载包时可以合并到 R 的帮助系统中。除了少数例外,可以编写包以便它们可以在任何计算机上运行R运行。

包可以作为源或二进制包文件共享,例如通过电子邮件发送。但是,为了广泛共享包,最好将它们提交到存储库。R 包的最大公共存储库称为 CRAN,它是综合 R 存档网络的首字母缩写。通过 CRAN 提供的软件包可以保证工作,即不会失败任何内置于软件包的测试,也不会过早崩溃或中止。它们每天都会进行测试,因为它们可能依赖于其他软件包,这些软件包的代码在更新时会发生变化。2017 年 1 月,通过 CRAN 提供的包裹数量超过了 10,000 个。

生物信息学的关键存储库R是 Bioconductor,包含通过严格质量测试的包装。最近,ROpenScience 已经为包的代码同行评审建立了指导方针和系统。这些经过同行评审的软件包可通过 CRAN 或其他存储库获得,并在 ROpenScience 网站上列出。在某些情况下,您可能需要或想要从 Git 存储库安装不太稳定的代码,例如仍在开发中的尚未提交给 CRAN 的版本。使用“devtools”包,我们可以直接从 GitHub、Bitbucket 和其他基于 Git 的代码库安装包。从代码存储库安装始终是从源安装(见下文)。当然也可以从本地文件安装包(例如,在手动下载之后)。

了解包提供的扩展如何工作的一种好方法是对它们进行试验。当使用我们还不熟悉的功能时,查看它的帮助以检查其所有功能将扩展您的“工具箱”。包中包含多少文档会有所不同,虽然导出对象的文档是强制执行的,但许多包还包括全面的用户指南或文章作为小插曲。根据可用文档的质量从一组替代方案中决定使用哪个包并不罕见。如果软件包添加了广泛的新功能,它们可能会在书中深入记录。众所周知的例子是混合效应模型小号和 S-Plus(Pinheiro 和 Bates 2000),Lattice: Multivariate Data Visualization withR(Sarkar 2008)和 ggplot2:用于数据分析的优雅图形(Wickham 和 Sievert 2016)。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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
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
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写