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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语言作业代写代考|What is Reproducible Finance
Reproducible finance is a philosophy about how to do quantitative, data sciencedriven financial analysis. The root of this philosophy is that the data and code that lead to a decision or conclusion should be able to be understood and then replicated in an efficient way. The code itself should tell a clear story when read by a human, just as it tells a clear story when read by a computer. This book applies the reproducible philosophy to $\mathrm{R}$ code for portfolio management.
That reproducible philosophy will manifest itself in how we tackle problems throughout this book. More specifically, instead of looking for the most clever code or smartest algorithm, this book prioritizes readable, reusable, reproducible work flows using a variety of $R$ packages and functions. We will frequently solve problems in different ways, writing code from different packages and using different data structures to arrive at the exact same conclusion. To repeat, we will solve the same problems in a multitude of ways with different coding paradigms.
The motivation for this masochistic approach is for the reader to become comfortable working with different coding paradigms and data structures. Our goal is to be fluent or at least conversational to the point that we can collaborate with a variety of $\mathrm{R}$ coders, understand their work and make our work understandable to them. It’s not enough that our work be reproducible for ourselves and other humans who possess our exact knowledge and skills. We want our work to be reproducible and reusable by a broad population of data scientists and quants.
统计代写|r语言作业代写代考|Three Universes
This book focuses on three universes or paradigms for portfolio analysis with R. There are probably more than three fantastic paradigms but these are the three I encounter most frequently in industry.
xts
The first universe is what I call the xts world. xts is both a package and a type of object. xts stands for extensible time series. Most of our work in this
book will be with time series, and indeed most financial work involves time series. An xts object is a matrix, that also, always, has a time index for the order of the data. It holds a time series, meaning it holds the observations and the times at which they occurred. An interesting feature of an xts object is that it holds dates in an index column. In fact that index column is considered column number zero, meaning it is not really a column at all. If we have an object called financial_data and wanted to access the dates, we would use index (financial_data).
Why is the date index not given its own column? Because it is impossible to have an xts object but not have a date index. If the date index were its own column, that would imply that it could be deleted or removed.
In the xts world, there are two crucial packages that we will use: quantmod and PerformanceAnalytics. quantmod is how we will access the internet and pull in pricing data. That data will arrive to us formatted as an xts object.
PerformanceAnalytics, as the name implies, has several useful functions for analyzing portfolio performance in an xts object, such as StdDev(), SharpeRatio(), SortinoRatio(), CAPM. Beta(). We will make use of this package in virtually all of the chapters.
To learn more, have a look at the documentation: cran.r-project.org/web/packages/PerformanceAnalytics/index.html tidyverse
The second universe is known throughout the $\mathrm{R}$ community as the ‘tidyverse’. The tidyverse is a collection of $\mathrm{R}$ packages for doing data science in a certain way. It is not specific to financial services and is not purpose built for time series analysis.
统计代写|r语言作业代写代考|Data Visualization
Data visualization is where we translate numbers into shapes and colors, and it will get a lot of attention in this book. We do this work so that humans who do not wish to dig into our data and code can still derive value from what we do. This human communication is how our quiet quantitative toiling becomes a transcendent revenue generator or alpha-producing strategy, Even if we plan to implement algorithms and never share our work outside of our own firm, the ability to explain and communicate is hugely important.
To the extent that clients, customers, partners, bosses, portfolio managers and anyone else want actionable insights from us, data visualizations will most certainly be more prominent in the discussion than the nitty gritty of code, data or even statistics. I will emphasize data visualization throughout the book and implore you to spend as much or more time on data visualizations as you do on the rest of quantitative finance.
When we visualize our results, object structure will again play a a role. We will generally chart xts objects using the highcharter package and tidy objects using the ggplot2 package.
highcharter is an $\mathrm{R}$ package but Highcharts is a JavaScript library – the a
$\mathrm{R}$ package is a hook into the JavaScript library. Highcharts is fantastic for visualizing time series and it comes with great built-in widgets for viewing different time frames. I highly recommend it for visualizing financial time series but you do need to buy a license to use it in a commercial setting.
Learn more at:
www.highcharts.com and cran.r-project.org/web/packages/highcharter/highcharter.pdf
ggplot2 is itself part of the tidyverse and as such it works best when data is tidy (we will cover what that word ‘tidy’ means when applied to a data object). It is one of the most popular data visualization packages in the $R$ world.
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|What is Reproducible Finance
可再生金融是一种关于如何进行定量、数据科学驱动的金融分析的哲学。这种理念的根源在于，导致决策或结论的数据和代码应该能够被理解，然后以有效的方式复制。代码本身应该在人类阅读时讲述一个清晰的故事，就像它在计算机阅读时讲述一个清晰的故事一样。本书将可复制的哲学应用于R投资组合管理代码。
这种可重复的哲学将体现在我们如何解决本书中的问题。更具体地说，本书不是寻找最聪明的代码或最聪明的算法，而是使用各种R包和功能。我们会经常以不同的方式解决问题，从不同的包中编写代码，使用不同的数据结构来得出完全相同的结论。重复一遍，我们将使用不同的编码范例以多种方式解决相同的问题。
这种自虐式方法的动机是让读者习惯于使用不同的编码范例和数据结构。我们的目标是流利或至少可以对话，以便我们可以与各种R编码员，了解他们的工作并使他们能够理解我们的工作。我们的工作对于我们自己和其他拥有我们确切知识和技能的人来说是可重复的是不够的。我们希望我们的工作能够被广大的数据科学家和量化人员重现和重复使用。
统计代写|r语言作业代写代考|Three Universes
本书重点介绍了使用 R 进行投资组合分析的三个领域或范式。可能不止三个奇妙的范式，但这是我在行业中最常遇到的三个。
xts
第一个宇宙就是我所说的 xts 世界。xts 既是一个包，也是一种对象。xts 代表可扩展时间序列。我们的大部分工作都在这
本书将带有时间序列，实际上大多数金融工作都涉及时间序列。xts 对象是一个矩阵，它也始终具有数据顺序的时间索引。它拥有一个时间序列，这意味着它拥有观察结果和它们发生的时间。xts 对象的一个有趣特性是它在索引列中保存日期。事实上，索引列被视为列号为零，这意味着它根本不是一列。如果我们有一个名为 Financial_data 的对象并想要访问日期，我们将使用索引 (financial_data)。
为什么日期索引没有给出自己的列？因为不可能有 xts 对象但没有日期索引。如果日期索引是它自己的列，这意味着它可以被删除或删除。
在 xts 世界中，我们将使用两个关键包：quantmod 和 PerformanceAnalytics。quantmod 是我们访问互联网和获取定价数据的方式。该数据将以 xts 对象的格式发送给我们。
PerformanceAnalytics，顾名思义，有几个有用的函数用于分析 xts 对象中的投资组合表现，例如 StdDev()、SharpeRatio()、SortinoRatio()、CAPM。贝塔（）。我们将在几乎所有章节中使用这个包。
要了解更多信息，请查看文档：cran.r-project.org/web/packages/PerformanceAnalytics/index.html tidyverse
第二宇宙在整个R社区作为“tidyverse”。tidyverse 是一个集合R以某种方式进行数据科学的软件包。它并非特定于金融服务，也不是专门为时间序列分析而构建的。
统计代写|r语言作业代写代考|Data Visualization
数据可视化是我们将数字转化为形状和颜色的地方，它会在本书中得到很多关注。我们做这项工作是为了让那些不想深入研究我们的数据和代码的人仍然可以从我们的工作中获得价值。这种人际交流是我们安静的量化工作如何成为超凡的收入来源或产生 alpha 的策略的方式，即使我们计划实施算法并且永远不会在我们自己的公司之外分享我们的工作，解释和沟通的能力也非常重要。
如果客户、客户、合作伙伴、老板、投资组合经理和其他任何人都希望我们提供可操作的见解，那么在讨论中数据可视化肯定会比代码、数据甚至统计的细节更为突出。我将在整本书中强调数据可视化，并恳请您在数据可视化上花费尽可能多或更多的时间，就像您在其他量化金融方面所做的那样。
当我们可视化我们的结果时，对象结构将再次发挥作用。我们通常会使用 highcharter 包绘制 xts 对象，使用 ggplot2 包绘制 tidy 对象。
highcharter 是一个R包，但 Highcharts 是一个 JavaScript 库——一个
Rpackage 是 JavaScript 库的一个钩子。Highcharts 非常适合可视化时间序列，它带有用于查看不同时间范围的出色内置小部件。我强烈推荐它用于可视化金融时间序列，但您确实需要购买许可证才能在商业环境中使用它。
在以下网址了解更多信息：
www.highcharts.com 和 cran.r-project.org/web/packages/highcharter/highcharter.pdf
ggplot2 本身就是 tidyverse 的一部分，因此它在数据整洁时效果最好（我们将介绍“整洁”一词表示应用于数据对象时）。它是目前最流行的数据可视化包之一R世界。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。