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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:
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|r语言作业代写代考|Skewness
Skewness is the degree to which returns are asymmetric around their mean. Since a normal distribution is symmetric around the mean, skewness can be taken as one measure of how returns are not distributed normally. Why does skewness matter? If portfolio returns are right, or positively, skewed, it implies numerous small negative returns and a few large positive returns. If portfolio returns are left, or negatively, skewed, it implies numerous small positive returns and few large negative returns.
Here’s the equation for skewness:
$$
\text { Skew }=\sum_{t=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{3} / n /\left(\sum_{t=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2} / n\right)^{3 / 2}
$$
Skewness has important substantive implications for risk and is also a concept that lends itself to data visualization. In fact, the visualizations are often more illuminating than the numbers themselves (though the numbers are what matter in the end). In this chapter, we will cover how to calculate skewness using xts and tidyverse methods, how to calculate rolling skewness and how to create several data visualizations as pedagogical aids.
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Skewness in the xts world
For the same reasons that we did so with standard deviation, let’s check whether we have missed anything unusual in the portfolio’s historical tail risk by examining rolling skewness.
In the xts world, calculating rolling skewness is almost identical to calculating rolling standard deviation, except we call the skewness () function instead of StdDev(). Since this is a rolling calculation, we need a period of time and will use a 24 -month window.
As we saw with standard deviation, passing a rolling calculation to dplyr pipes does not work smoothly. We can, though, use rollify() from tibbletime.
We first create a rolling function. We then convert our portfolio returns to a tibbletime object and pass them to the rolling function.
统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Rolling Skewness
Our visualization flow for skewness is quite similar to our work on standard deviation. We start by passing rolling_skew_xts into highcharter. We also tweak our $y$-axis to capture the nature of the rolling fluctuations by setting the range to between 2 and $-2$ with hc_yAxis $(\ldots, \max =2, \min =-2)$.
Figure $5.7$ shows the movement in rolling skewness, try re-running the code without enforcing limits on the $y$-axis.
We create a similar visualization with ggplot() and our rolling_skew_tq object.
I will again impose minimum and maximum $y$-axis values, with scale_y_continuous(limits $=c(-1,1) \ldots$ ).
FIGURE 5.8: Rolling Skewness ggplot
Figure $5.8$ makes the rolling skewness seem more volatile than Figure 5.7. Tweaking the $y$-axis can have a big effect, use it wisely.
The rolling charts are quite illuminating and show that the 24-month skewness has been positive for about half the lifetime of this portfolio even though the overall skewness is negative. Normally we would now head to Shiny and enable a way to test different rolling windows but let’s wait until we cover kurtosis in the next chapter.
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|Skewness
偏度是回报围绕其均值不对称的程度。由于正态分布围绕均值对称，因此可以将偏度作为衡量收益如何不呈正态分布的一种度量。为什么偏度很重要？如果投资组合的回报是正确的，或者是正的，偏斜的，这意味着许多小的负回报和一些大的正回报。如果投资组合回报左偏或负偏，则意味着大量小的正回报和很少的大负回报。
这是偏度的方程式：
偏斜 =∑吨=1n(X一世−X¯)3/n/(∑吨=1n(X一世−X¯)2/n)3/2
偏度对风险具有重要的实质性影响，也是一个适用于数据可视化的概念。事实上，可视化通常比数字本身更具启发性（尽管数字最终才是最重要的）。在本章中，我们将介绍如何使用 xts 和 tidyverse 方法计算偏度，如何计算滚动偏度以及如何创建多个数据可视化作为教学辅助。
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Skewness in the xts world
出于与标准差相同的原因，让我们通过检查滚动偏度来检查我们是否遗漏了投资组合历史尾部风险中的任何异常情况。
在 xts 世界中，计算滚动偏度与计算滚动标准差几乎相同，只是我们调用了 skewness() 函数而不是 StdDev()。由于这是滚动计算，我们需要一段时间，并且将使用 24 个月的窗口。
正如我们在标准偏差中看到的，将滚动计算传递给 dplyr 管道并不顺利。不过，我们可以使用来自 tibbletime 的 rollify()。
我们首先创建一个滚动函数。然后，我们将投资组合收益转换为 tibbletime 对象并将它们传递给滚动函数。
统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Rolling Skewness
我们的偏度可视化流程与我们在标准差方面的工作非常相似。我们首先将 rolling_skew_xts 传递给 highcharter。我们还调整了我们的是-axis 通过将范围设置为 2 到 2 之间来捕捉滚动波动的性质−2与 hc_yAxis(…,最大限度=2,分钟=−2).
数字5.7显示滚动偏度的运动，尝试重新运行代码而不强制限制是-轴。
我们使用 ggplot() 和 rolling_skew_tq 对象创建类似的可视化。
我将再次强加最小值和最大值是-axis 值，带有 scale_y_continuous(limits=C(−1,1)… ).
图 5.8：滚动偏度 ggplot
图5.8使滚动偏度看起来比图 5.7 更不稳定。调整是-axis 可以产生很大的影响，明智地使用它。
滚动图表非常有启发性，显示 24 个月的偏度在该投资组合的大约一半生命周期内一直为正，尽管整体偏度为负。通常我们现在会前往 Shiny 并启用一种方法来测试不同的滚动窗口，但让我们等到我们在下一章中讨论峰度。
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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。