统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Hex colors

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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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  • 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|Hex colors

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Hex colors

Technically, R actually stores color in a system called hexadecimal, which defines each color (red, green, or blue) in terms of two values that range from 0-9, then from A-F, giving a total of 16 different values for each character. Thus, since each color is defined in terms of two number/letter combos, each color has 256 different possible values (the same as we see with RGB!!). Although the code for hexadecimal may not be intuitive, it is easy to look up online exactly what the code is for any color you want to use (just do an internet search for something like “RGB to Hex color”). The main advantage of the Hex system over RGB is that it is very compact to specify whatever color you want. In R, the hex color code goes in quotes and is preceded by a #. An additional two characters can be added to define a degree of translucency (aka, the alpha level). For example, the translucent red color defined previously would be as follows.

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|DATA EXPLORATION USING ggplot2

In the last chapter, you learned a little bit about how to make fairly simple figures using base graphics, i.e., the graphics functions that are built into the version of R you downloaded from CRAN. One problem with base graphics is that the figures produced are relatively utilitarian and ugly (at least in many people’s view). There is a whole universe of functions and arguments you can use to make them look better, but in their basic version they are kind of boring and ugly. The relatively recently designed package ggplot2 makes it very easy to make nice looking figures. However, the syntax for coding in ggplot2 is a little different than base graphics. There are two workhorse functions in ggplot 2: the first is qplot() (which stands for “quick plot”) and the other is ggplot(). We will cover $g g p l o t()$ at a later date. For now, let’s explore qplot().

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Boxplots

Earlier, you made a boxplot using base graphics. The syntax for this was conveniently the same that we will use to define statistical models (“response $\sim$ predictor”). ggplot2 does things differently. Instead, you explicitly specify what variable you want on the $x$ or $y$ axes, and you specify the type of plot you want using the geom argument, which is short for geometric object. Don’t forget that in order to use the $q$ plot() function you first need to load the ggplot2 library. Also remember that you have to do this each time you restart $R$. In the following code I am using the number sign (#) to annotate the code. When you come back to your analyses in a week, a month, or a year, you need to have notes to remind yourself of what you were doing. Always leave notes in your script file for your future self.

Even in the most basic form, the figure made with ggplot2 (Figure $4.1$ ) is nicer looking (to many people), but this is not why ggplot2 is so useful. Where ggplot2 really shines is in its ability to add colors and to plot data across many different variables at once, as well as to easily take the same type of data and plot it in different ways within a single coding framework. For example, if you want to add colors to your figures, you can use either the “col” or “fill” arguments. In the case of a boxplot, “col” will change the color of the outline of the boxes whereas “fill” changes the color inside each one. The effects of “col” or “fill” will differ based on the particular type of plot you are making. One thing that is really cool about plotting with ggplot2 is that we define the colors as one of the variables in our dataset. R will be able to look at our data frame and know how many categories we have, and therefore how many colors to plot, and will even add a legend for us. So handy!

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Hex colors

应用统计代写

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Hex colors

从技术上讲,R 实际上将颜色存储在一个称为十六进制的系统中,该系统将每种颜色(红色、绿色或蓝色)定义为从 0 到 9 的两个值,然后是 AF,每个字符总共有 16 个不同的值. 因此,由于每种颜色都是根据两个数字/字母组合定义的,因此每种颜色都有 256 个不同的可能值(与我们在 RGB 中看到的相同!!)。虽然十六进制的代码可能不直观,但可以很容易地在线查找您想要使用的任何颜色的代码(只需在互联网上搜索“RGB 到十六进制颜色”之类的内容)。Hex 系统相对于 RGB 的主要优势在于它非常紧凑,可以指定您想要的任何颜色。在 R 中,十六进制颜色代码用引号括起来,并以 # 开头。可以添加另外两个字符来定义半透明程度(又名,阿尔法水平)。例如,之前定义的半透明红色如下。

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|DATA EXPLORATION USING ggplot2

在上一章中,您学习了一些关于如何使用基本图形(即从 CRAN 下载的 R 版本中内置的图形功能)制作相当简单的图形的知识。基本图形的一个问题是生成的图形相对实用且丑陋(至少在许多人看来)。您可以使用一整套函数和参数来使它们看起来更好,但在它们的基本版本中,它们有点无聊和丑陋。相对最近设计的包 ggplot2 使得制作漂亮的图形变得非常容易。但是,ggplot2 中的编码语法与基本图形略有不同。ggplot 2 中有两个主力函数:第一个是 qplot()(代表“快速绘图”),另一个是 ggplot()。我们将涵盖GGpl这吨()在以后的日期。现在,让我们探索 qplot()。

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Boxplots

之前,您使用基本图形制作了箱线图。其语法方便地与我们将用于定义统计模型的相同(“响应∼预测器”)。ggplot2 做的事情不同。相反,您在X或者是轴,并使用 geom 参数指定所需的绘图类型,它是几何对象的缩写。不要忘记,为了使用q你首先需要加载 ggplot2 库的 plot() 函数。另请记住,每次重新启动时都必须执行此操作R. 在下面的代码中,我使用数字符号 (#) 来注释代码。当你在一周、一个月或一年后回到你的分析中时,你需要做笔记来提醒自己你在做什么。总是在你的脚本文件中为你未来的自己留下笔记。

即使是最基本的形式,用ggplot2制作的图(图4.1) 更好看(对很多人来说),但这并不是 ggplot2 如此有用的原因。ggplot2 真正闪耀的地方在于它能够同时添加颜色和跨多个不同变量绘制数据,以及轻松获取相同类型的数据并在单个编码框架内以不同方式绘制它。例如,如果要为图形添加颜色,可以使用“col”或“fill”参数。在箱线图的情况下,“col”将改变盒子轮廓的颜色,而“fill”改变每个盒子内部的颜色。“col”或“fill”的效果将根据您制作的特定类型的情节而有所不同。使用 ggplot2 绘图非常酷的一件事是,我们将颜色定义为数据集中的变量之一。R 将能够查看我们的数据框并知道我们有多少类别,因此要绘制多少种颜色,甚至会为我们添加一个图例。太方便了!

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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。

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
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SQL代写各种数据建模与可视化代写

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