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应用统计学包括计划收集数据，管理数据，分析、解释和从数据中得出结论，以及利用分析结果确定问题、解决方案和机会。本专业培养学生在数据分析和实证研究方面的批判性思维和解决问题的能力。
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- 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|应用统计代写applied statistics代考|Exploratory Data Analysis and Data Summarization
The purpose of this chapter is to introduce you to working with and manipulating data in R, exploring data, and plotting. I strongly believe in learning by doing, so let’s start doing some things so you can start learning!
In this book, we will use data from an experiment I conducted when I was a postdoc at the Smithsonian Tropical Research Institute in Panama in 2010 , and which was published in the journal Ecology in 2013 (https:// www.jstor.org/stable/23436298). The experiment was part of a National Science Foundation (NSF) funded project to Drs. Karen Warkentin (Boston University) and James Vonesh (Virginia Commonwealth University) studying the effects of flexible hatching timing by red-eyed treefrog (Agalychnis callidryas) embryos on interactions with predators and food levels and subsequent phenotype development of tadpoles. In order to follow along with the examples in this chapter, and the rest of the
book, you should download from the Github page for this book (https:// github.com/jtouchon/Applied-Statistics-with-R) a .csv file titled “RxP.csv”” The data are called by the short name “RxP” which stands for “Resourceby-Predation, which was the nature of the experiment (we were studying the interaction of resources and predators). This brings up a chance to reiterate a small but important point: since $\mathrm{R}$ is entirely based on typing commands by hand, you should give your datasets and variables short names so that they are quick and easy to type.
First, let’s get a handle on what the data are.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|READING IN THE DATA FILE
If you are loading a data file from somewhere on your computer, you will read it into the active workspace with the command read.csv(). If your dataset has categorical variables, you will want to include the argument stringsAsFactors= $T$, which tells the function to automatically make any columns that have character data in them factors. If the data are in your working directory, you would simply do the following (and remember, you should be working in a script window!). Note that you have to assign the data to an object. What happens if you do not? What is the working directory you ask? It is the directory that $R$ will look in by default. To find out where $R$ is looking, type getwd( $)$ at the prompt.
You can set your working directory with the function setwd( $)$, where you would put in the parenthesis a path to a folder on your computer. Make sure to put the path in quotes. Some folks like to set a working directory for each project they have. Others prefer to keep the working directly in a single place and just code the path to certain files. Choose whichever works for you. If your data are not in your working directory, you will need to specify exactly where to find the file on your computer.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|DATA EXPLORATION AND ERROR CHECKING
Whenever you start working with a dataset in $\mathrm{R}$, you should first devote substantial time to checking it for errors. Questions you should ask yourself include:
- Did the data import correctly?
- Are the column names correct?
- Are the types of data appropriate? (e.g., factor vs numerical)
- Are the numbers of columns and rows appropriate?
- Are there typos?
If, for example, a column that is supposed to be numerical shows up as a factor, that likely indicates a typo where you accidentally have text in place of a number (remember, each column in a data frame is a vector, and vectors can only have one mode, so a vector with both numbers and characters is treated as if it is all characters). Similarly, if you have a factor that should have 3 categories, but imports with 4 , you likely have a typo (e.g., “predator” vs “predtaor”), and the misspelled version is showing up as a separate category. These sorts of mistakes are very common!
Because this dataset has been thoroughly examined (very thoroughly!), these types of errors are not present. However, you might want to change the names of columns or remove outliers, which we will cover in the subsequent sections.
应用统计代写
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Exploratory Data Analysis and Data Summarization
本章的目的是向您介绍在 R 中使用和操作数据、探索数据和绘图。我坚信边做边学，所以让我们开始做一些事情，这样你就可以开始学习了！
在本书中，我们将使用我 2010 年在巴拿马史密森热带研究所做博士后时进行的一项实验的数据，该实验于 2013 年发表在《生态学》杂志上（https://www.jstor.org/稳定/23436298）。该实验是美国国家科学基金会 (NSF) 资助的 Drs 项目的一部分。Karen Warkentin（波士顿大学）和 James Vonesh（弗吉尼亚联邦大学）研究红眼树蛙 (Agalychnis callidryas) 胚胎灵活的孵化时间对与捕食者和食物水平的相互作用以及蝌蚪后续表型发育的影响。为了跟随本章中的示例，以及其余的
书，你应该从本书的 Github 页面 (https://github.com/jtouchon/Applied-Statistics-with-R) 下载一个名为“RxP.csv”的 .csv 文件。 “RxP”代表“Resourceby-Predation”，这是实验的本质（我们正在研究资源和捕食者的相互作用）。这带来了一个机会来重申一个小而重要的观点：因为R完全基于手动输入命令，你应该给你的数据集和变量起短名称，这样它们就可以快速轻松地输入。
首先，让我们了解一下数据是什么。
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|READING IN THE DATA FILE
如果您从计算机上的某个位置加载数据文件，您将使用命令 read.csv() 将其读入活动工作区。如果您的数据集具有分类变量，您将需要包含参数 stringsAsFactors=吨，它告诉函数自动将任何包含字符数据的列作为因子。如果数据在您的工作目录中，您只需执行以下操作（请记住，您应该在脚本窗口中工作！）。请注意，您必须将数据分配给对象。如果不这样做会怎样？你问的工作目录是什么？它是那个目录R默认情况下会查看。找出在哪里R正在寻找，输入 getwd()在提示下。
您可以使用函数 setwd()，您将在括号中放入计算机上文件夹的路径。确保将路径放在引号中。有些人喜欢为他们拥有的每个项目设置一个工作目录。其他人更喜欢将工作直接保存在一个地方，只对某些文件的路径进行编码。选择适合您的。如果您的数据不在您的工作目录中，您将需要准确指定在计算机上找到该文件的位置。
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|DATA EXPLORATION AND ERROR CHECKING
每当您开始使用数据集时R，您应该首先花费大量时间来检查它是否有错误。你应该问自己的问题包括：
- 数据是否正确导入？
- 列名是否正确？
- 数据类型是否合适？（例如，因子与数值）
- 列数和行数是否合适？
- 有错别字吗？
例如，如果一个应该是数字的列显示为一个因素，这可能表示您不小心用文本代替数字的错字（请记住，数据框中的每一列都是一个向量，向量可以只有一种模式，因此同时包含数字和字符的向量被视为全部字符）。类似地，如果您有一个应该有 3 个类别的因子，但使用 4 导入，则您可能有拼写错误（例如，“predator”与“predtaor”），并且拼写错误的版本显示为单独的类别。这类错误很常见！
因为这个数据集已经过彻底检查（非常彻底！），所以不存在这些类型的错误。但是，您可能想要更改列的名称或删除异常值，我们将在后续部分中介绍这些内容。
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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。