统计代写|应用统计代写applied statistics代考|WHAT YOUR DATA SHOULD LOOK LIKE BEFORE LOADING INTO R

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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
Types as Objects Pattern
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统计代写|应用统计代写applied statistics代考|WHAT YOUR DATA SHOULD LOOK LIKE BEFORE LOADING INTO R

Spreadsheets (MS Excel, Google Sheets, etc.) are very useful for entering data, but not necessarily for analyzing data. Their flexible nature enables the user to enter all sorts of different pages with a variety of notes and a way to store those data. You can do things like color code individual cells or columns. In my experience, people are often terrible at organizing their data in a way that makes it useful for analysis. Most of the time, folks view their spreadsheets as a simple place to dump information. Your Excel file is not your scrapbook! For example, look at Figure 1.3.

On one level, this might seem like an intuitive way to enter our data. We can clearly see that Susan measured the animals in Block 1 and Darren measured the animals in Block 2. We can see that each person measured two tanks per block, and they measured 4 animals in each tank. Great right? But if you look closer, you can see that Susan called the four animals in each tank the same things (tadpoles 1-4), whereas Darren gave them unique IDs (tadpoles 1-8). Susan used lowercase letters to abbreviate snout-vent length

(SVL) for tank 1 but capitalized it for tank 2. Darren forgot to include a space in between “Tadpole” and “6.” $R$ will treat typos like these as separate and independent, causing problems. Evidently Susan didn’t measure the tails in tank 2 at all and just left the cells blank. Darren had two tadpoles without measurable tails and wrote the word “none” in each cell. All of these sorts of things would make the data impossible to analyze.

A much better way to organize these data is shown in Figure 1.4. What you want to aim for is one observation per row, which places data into a relatively long format. In this version, you have a separate column for each type of measurement you have taken and a separate row for each individual that has been measured. Each individual is given a unique identifier. NAs are used in place of any missing data. It might seem weird to have things repeated on many lines, such as the name of the measurer (Susan vs Darren) but you want each row to have all the information necessary to identify it.

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|UNDERSTANDING VARIOUS TYPES OF OBJECTS IN R

There are a number of different types of objects in $R$, and it is important to understand how each of these work (Table 1.1). There are certainly more types of objects than these, but these are the foundational objects you need to understand for now. For each of these types of objects (and most anything in R), we can ask $R$ what kind of object it is by using the str() function (short for “structure”).
1.9.1 Vector
A vector has only a single dimension, it is a sequence of elements that are all the same type. The length of the vector is defined by the number of elements in the vector. All of these must be the same mode (hopefully you remember what the mode is from just a few pages ago!).
$\operatorname{str}(r 1)$

num $[1: 100] \quad 6.87 \quad 4.38 \quad 4.38 \quad 6.58 \quad 8.62 \ldots$

The structure of object $\mathbf{r l}$ tells us it is a numeric vector with 100 elements, and it gives us the first five elements. We can also ask R directly if $\mathbf{r l}$ is a vector.

  1. vector $(r 1)$

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

A matrix is essentially a vector that has been given an additional attribute, which is just where to wrap around to create multiple rows or columns. Thus, it’s a vector that has a 2-dimensional structure. Since it is basically just a fancy vector, all the elements in a matrix still need to be of the same mode (e.g. “numeric,” “logical,” etc.).

To create a matrix, we can specify the data to start off with, plus the number of rows and columns and if the data should be wrapped based on rows or columns (with the “byrow=” argument). Note that there is a “bycol $=$ ” argument which does the opposite of “byrow=.” Also note that by saying you don’t want to wrap by row (“byrow=FALSE”) you are doing the exact same thing as saying “bycol=TRUE.”

A data frame is probably the most useful and most used of the objects we will discuss in this book. I know I said earlier that vectors are the most important, and they are, but a data frame is essentially a table composed of one or more vectors. Thus, if you can understand vectors you can understand data frames. All of the vectors in a data frame have to have the same length (which is important), but the data in those vectors can be different modes (which is also important). We will learn how to read in data in Chapter 3. For now, let’s create a data frame from scratch, which also provides an opportunity to introduce some useful basic functions.
Let’s make a vector of values and a vector of names (you might imagine they are treatment groups, for example). We can use the function rep() to repeat something as many times as we want. For example, let’s imagine we have two treatments each with 20 individuals, and that the average value of whatever we have measured is 5 for one group and 10 for the other group. In the code below we have nested several functions to achieve what we want to do. In the first line, we use the $\boldsymbol{c}$ () function to concatenate the words Group.A and Group.B into a single vector, then use the rep() function to repeat each value in that vector 20 times. What happens if you replace the argument “each=” with “times=?” In the second line, we concatenate together two vectors that are each 20 numbers long. In the third line we use the function data.frame() to create the new data frame from our two vectors and store it as an object called df .

As discussed previously, there is nothing special about the names chosen here. We could have called our vectors whatever we wanted, but the names treatment and values are sensible names to use for our purposes. Note that making the data frame dfl from the two vectors only works because we had already created the objects treatment and values. If you called your vectors “vecl” and “vec2,” you would need to modify the code where you create the data frame accordingly.

Earlier we use the function str() to look at the structure of a vector. The same function works for getting a quick look at a data frame. I think you will find that $\operatorname{str}()$ is one of the most useful functions there is. It quickly tells you what sort of data are found in each column in your data frame, as well as the size of the data frame. The number of “obs.” is the number of rows in the data frame and the number of “variables” is the number of columns.

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应用统计代写

统计代写|应用统计代写applied statistics代考|WHAT YOUR DATA SHOULD LOOK LIKE BEFORE LOADING INTO R

电子表格(MS Excel、Google 表格等)对于输入数据非常有用,但不一定用于分析数据。它们的灵活特性使用户能够输入各种不同的页面,其中包含各种注释以及存储这些数据的方式。您可以对单个单元格或列进行颜色编码等操作。以我的经验,人们通常不善于以一种对分析有用的方式组织他们的数据。大多数时候,人们将电子表格视为转储信息的简单场所。您的 Excel 文件不是您的剪贴簿!例如,请看图 1.3。

在一个层面上,这似乎是一种输入数据的直观方式。我们可以清楚地看到,Susan 测量了 Block 1 中的动物,Darren 测量了 Block 2 中的动物。我们可以看到,每个人每个 Block 测量了两个坦克,他们在每个坦克中测量了 4 只动物。很棒吧?但是,如果您仔细观察,您会发现 Susan 将每个水箱中的四只动物称为相同的东西(蝌蚪 1-4),而 Darren 给了它们唯一的 ID(蝌蚪 1-8)。Susan 使用小写字母来缩写 snout-vent 长度

(SVL) 用于坦克 1,但将其大写用于坦克 2。达伦忘记在“蝌蚪”和“6”之间添加一个空格。R会将此类拼写错误视为单独和独立的,从而导致问题。显然,苏珊根本没有测量 2 号坦克的尾部,只是将单元格留空。达伦有两只没有可测量尾巴的蝌蚪,并在每个牢房中写下“无”字样。所有这些事情都会使数据无法分析。

图 1.4 显示了组织这些数据的更好方法。您的目标是每行进行一次观察,将数据放入相对较长的格式中。在此版本中,您对已进行的每种测量类型都有一个单独的列,对于已测量的每个个体都有一个单独的行。每个人都有一个唯一的标识符。NA 用于代替任何缺失的数据。在多行上重复某些内容可能看起来很奇怪,例如测量者的姓名(Susan vs Darren),但您希望每一行都包含识别它所需的所有信息。

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有许多不同类型的对象R, 并且理解它们是如何工作的很重要(表 1.1)。当然还有比这些更多的对象类型,但这些是您现在需要了解的基础对象。对于这些类型的对象中的每一种(以及 R 中的大多数东西),我们可以问R使用 str() 函数(“结构”的缩写)是什么类型的对象。
1.9.1 向量
向量只有一个维度,它是一系列相同类型的元素。向量的长度由向量中的元素数定义。所有这些都必须是相同的模式(希望你还记得几页前的模式是什么!)。
字符串⁡(r1)

在一个[1:100]6.874.384.386.588.62…

对象的结构rl告诉我们它是一个有 100 个元素的数值向量,它给了我们前五个元素。我们也可以直接问 R 是否rl是一个向量。

  1. 向量(r1)

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

矩阵本质上是一个被赋予附加属性的向量,它只是环绕以创建多行或多列的位置。因此,它是一个具有二维结构的向量。因为它基本上只是一个花哨的向量,所以矩阵中的所有元素仍然需要具有相同的模式(例如“数字”、“逻辑”等)。

要创建一个矩阵,我们可以指定开始的数据,加上行数和列数,以及数据是否应该基于行或列进行包装(使用“byrow=”参数)。请注意,有一个“bycol=” 与“byrow=”相反的参数。另请注意,通过说您不想逐行换行(“byrow=FALSE”),您所做的与说“bycol=TRUE”完全相同。

数据框可能是我们将在本书中讨论的最有用和最常用的对象。我知道我之前说过,向量是最重要的,它们是,但数据框本质上是一个由一个或多个向量组成的表。因此,如果你能理解向量,你就能理解数据帧。数据帧中的所有向量必须具有相同的长度(这很重要),但这些向量中的数据可以是不同的模式(这也很重要)。我们将在第 3 章学习如何读入数据。现在,让我们从头开始创建一个数据框,这也提供了一个介绍一些有用的基本功能的机会。
让我们创建一个值向量和一个名称向量(例如,您可能会想象它们是治疗组)。我们可以使用函数 rep() 来重复我们想要的次数。例如,假设我们有两个治疗,每个治疗有 20 个人,我们测量的任何东西的平均值是一组为 5,另一组为 10。在下面的代码中,我们嵌套了几个函数来实现我们想要做的事情。在第一行中,我们使用C() 函数将单词 Group.A 和 Group.B 连接成一个向量,然后使用 rep() 函数将该向量中的每个值重复 20 次。如果将参数“each=”替换为“times=”会发生什么?在第二行中,我们将两个向量连接在一起,每个向量都有 20 个数字长。在第三行中,我们使用函数 data.frame() 从我们的两个向量创建新的数据帧,并将其存储为一个名为 df 的对象。

如前所述,这里选择的名称没有什么特别之处。我们可以随心所欲地调用向量,但名称处理和值是用于我们目的的合理名称。请注意,仅从两个向量中生成数据框 dfl 才有效,因为我们已经创建了对象处理和值。如果您将向量称为“vecl”和“vec2”,则需要相应地修改创建数据框的代码。

前面我们使用函数 str() 来查看向量的结构。相同的功能可用于快速查看数据框。我想你会发现字符串⁡()是最有用的功能之一。它会快速告诉您在数据框中的每一列中找到哪种数据,以及数据框的大小。“obs”的数量。是数据框中的行数,“变量”的数量是列数。

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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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