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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|Portfolio Returns in the xts world
For our first universe, we will use Return.portfolio() from PerformanceAnalytics, to calculate portfolio returns. The function requires two arguments for a portfolio, an xts object of returns and a vector of weights. It is not necessary but we are also going to set rebalance_on = “months” so we can confirm it matches our by-hand calculations above.
Remember, in the by-hand calculation, we set the portfolio weights as fixed, meaning they never changed on a month-to-month basis. That is equivalent to rebalancing every month. In practice, that would be quite rare. If we want a more realistic scenario, we could choose annual rebalancing by changing the argument to rebalance_on = “years”.
统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyverse
We begin our tidyverse work with our tidy data frame asset_returns_long. Our first task is to add a weights column to the tibble using the mutate() function. Each asset should be weighted according to the wector. We use case_when () to assign weights by asset, so that in the case when the asset column is equal to asset $1(\mathrm{SPY})$, we assign a weight of $0.25$, or $\mathrm{w}[1]$, and so on.
Next, we need to implement the equation for portfolio returns. This task is a bit tricky but serves as a nice way to use the group_by () function with dates. We first add a new locum called weighted_returns that is the product of each asset’s monthly return and its weight. Then, we group_by() the date column because each of our weighted returns needs to be added together for each date. Once we group by date, we can use summarise(total = sum (weighted_returns)) to add up the monthly weighted returns.That piped workflow required some logical hoops but it useful to see how to add those weights and then group by the date for finding total returns. Think about how we would solve the puzzle of rebalancing weights not every month, but every year.
统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyquant world
In tidyquant, we start again with our long, tidy-formatted asset_returns_long object, but convert to portfolio returns using tq_portfolio().
The tq_portfolio function takes a tibble and then asks for an assets column to group by, a returns column to find return data, and a weights vector. It’s a wrapper for Return. portfolio( ) and thus also accepts the argument rebalance_on = “months”. Since we are rebalancing by months, we should again get a portfolio returns object that matches our existing objects.We have four objects of portfolio returns, calculated in four different ways, and with the same results.
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the xts world
对于我们的第一个 Universe，我们将使用 PerformanceAnalytics 的 Return.portfolio() 来计算投资组合回报。该函数需要投资组合的两个参数，一个 xts 回报对象和一个权重向量。这不是必需的，但我们还将设置 rebalance_on = “months”，以便我们可以确认它与我们上面的手动计算相匹配。
请记住，在手动计算中，我们将投资组合权重设置为固定，这意味着它们不会逐月变化。这相当于每月重新平衡。在实践中，这将是非常罕见的。如果我们想要一个更现实的场景，我们可以通过将参数更改为 rebalance_on = “years”来选择年度再平衡。
统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyverse
我们从 tidy 数据框asset_returns_long 开始我们的 tidyverse 工作。我们的第一个任务是使用 mutate() 函数向 tibble 添加一个权重列。每项资产都应根据 wector 进行加权。我们使用case_when()来按资产分配权重，这样在资产列等于资产的情况下1(小号磷是)，我们赋予权重0.25， 或者在[1]， 等等。
接下来，我们需要实现投资组合收益的方程。这个任务有点棘手，但是可以很好地使用 group_by () 函数来处理日期。我们首先添加一个名为 weighted_returns 的新轨迹，它是每个资产的月收益及其权重的乘积。然后，我们 group_by() 日期列，因为我们的每个加权回报需要为每个日期相加。一旦我们按日期分组，我们可以使用 summarise(total = sum (weighted_returns)) 将每月加权回报相加。该管道工作流需要一些逻辑环，但了解如何添加这些权重然后按日期分组很有用找到总回报。想想我们如何解决重新平衡权重的难题，而不是每个月，而是每年。
统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyquant world
在 tidyquant 中，我们从我们的长且格式整齐的asset_returns_long 对象重新开始，但使用 tq_portfolio() 转换为投资组合回报。
tq_portfolio 函数接受一个小标题，然后请求一个资产列进行分组，一个返回列来查找返回数据，以及一个权重向量。它是 Return 的包装器。投资组合（），因此也接受参数 rebalance_on = “months”。由于我们按月重新平衡，我们应该再次获得与现有对象匹配的投资组合回报对象。我们有四个投资组合回报对象，以四种不同的方式计算，结果相同。
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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。