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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|Rolling Standard Deviation
We have calculated the average volatility for the entire life of the portfolio but it would help if we could better understand how that volatility has changed over time or behaved in different market conditions.
We might miss a 3 -month or 6-month period where the volatility spiked or plummeted or did both. And the longer our portfolio life, the more likely we are to miss something important. If we had 10 or 20 years of data and we calculated the standard deviation for the entire history, we could, or most certainly would, fail to notice a period in which volatility was very high, and hence we would fail to ponder the probability that it could occur again.
Imagine a portfolio which had a standard deviation of returns for each 6-month period of $3 \%$ and it never changed. Now imagine a portfolio whose volatility fluctuated every few 6 -month periods from $0 \%$ to $6 \%$. We might find a $3 \%$ standard deviation of monthly returns over a 10-year sample for both, but those two portfolios are not exhibiting the same volatility. The rolling volatility of each would show us the differences and then we could hypothesize about the past causes and future probabilities for those differences. We might also want to think about dynamically rebalancing our portfolio to better manage volatility if we are seeing large spikes in the rolling windows.
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation with the tidyverse and tibbletime
Tibbletime and its rollify() function are built for time series analysis and allow us to solve this problem.
We use rollify () to define a rolling standard deviation function. We want to roll the sd() function with a width equal to window so we define sd_roll_24 $<-\operatorname{rollify}(\mathrm{sd}$, window $=$ window $)$. sd_roll_24 <- rollify $(\mathrm{sd}$, window $=$ window $)$ Then we use mutate () to pass it into the code flow. Note that we convert our tibble to a tibbletime data frame with as_tbl_time (index = date). port_rolling_sd_tidy_tibbletime <- portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly $\%>\%$
as_tbl_time (index = date) $\%>\%$
mutate(sd = sd_roll_24 (returns)) $\%>\%$
select(-returns) $\%>\%$
na. omit()
tail (port_rolling_sd_tidy_tibbletime, 3)
$\begin{array}{lr}\text { date } & \text { sd } \ \langle\text { dates } & \langle\text { dbl> }\end{array}$
port_rolling_sd_tidy_tibbletime <- portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly $\%>\%$
as_tbl_time(index=_ate) $\%>\%$
mutate(sd = sd_roll_24(returns)) $\%>\%$
select(-returns) $\%>\%$
na.omit()
tail (port_rolling_sd_tidy_tibbletime, 3)
date
cdate>
1 sdbl-10-31 $0.0234$
2 2017-11-30 $0.0233$
3 2017-12-31 $0.0217$
$12017-10-310.0234$
2 2017-11-30 0.0233
$3 \quad 2017-12-31 \quad 0.0217$
That nifty combination of the tidyverse and tibbletime is generalizable to other functions beyond standard deviation. Tibbletime is changing and improving rapidly as of the time of this writing (Spring of 2018). We will keep an eye on the package and post new use cases to the website as things develop. Stay tuned!
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation in the tidyquant world
The tidyquant package has a nice way to apply a rolling function to data frames as well. We take tq_mutate() and supply mutate_fun = rollapply as our mutation function argument. Then, we invoke FUN $=$ sd as the nested function beneath rollapply ().
port_rolling_sd_tq <- portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly $\%>\%$
tq_mutate(mutate_fun = rollapply,
width = window,
FUN = sd,
col_rename = “rolling_sd”) $\%>\%$
select(date, rolling_sd) $\%>\%$
na. omit()
Take a quick peek to confirm consistent results.
port_rolling_sd_tidy_tibbletime $\%>\%$
mutate(sd_tq = port_rolling_sd_tq\$rolling_sd,
sd_xts = round(port_rolling_sd_xts \$rolling_sd, 4)) $\%>\%$
$\operatorname{tail}(3)$
date sd sd_tq sd_xts
$\langle$ date $\rangle\langle\mathrm{dbl}\rangle\langle\mathrm{dbl}\rangle\langle\mathrm{S} 3: \mathrm{xts}\rangle$
$12017-10-31 \quad 0.02340 .02340 .0234$
$\begin{array}{llllll}2 & 2017-11-30 & 0.0233 & 0.0233 & 0.0233\end{array}$
$\begin{array}{llllll}3 & 2017-12-31 & 0.0217 & 0.0217 & 0.0217\end{array}$
We now have an xts object called port_rolling_sd_xts, a tibbletime
tibble called port_rolling_sd_tidy_tibbletime and a tibble object
called port_rolling_sd_tq. Each contains the 24 -month rolling standard
deviation of portfolio returns.
At the outset of this section, we opined that rolling volatility might add some insight that is obscured by the total volatility. Visualizing the rolling standard deviation should help to illuminate this and that is where we head next.
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation
我们已经计算了投资组合整个生命周期的平均波动率，但如果我们能够更好地了解波动率如何随时间变化或在不同市场条件下的表现，将会有所帮助。
我们可能会错过波动率飙升或暴跌或两者兼而有之的 3 个月或 6 个月期间。我们的投资组合寿命越长，我们就越有可能错过一些重要的事情。如果我们有 10 年或 20 年的数据，并且我们计算了整个历史的标准差，我们可能或者肯定不会注意到波动性非常高的时期，因此我们不会考虑以下概率：它可能会再次发生。
想象一个投资组合，每 6 个月的回报率有一个标准差3%它从未改变。现在想象一个投资组合，其波动性每隔 6 个月波动一次，从0%到6%. 我们可能会找到一个3%两者在 10 年样本中的月回报标准差，但这两个投资组合没有表现出相同的波动性。每个的滚动波动将向我们展示差异，然后我们可以假设这些差异的过去原因和未来概率。如果我们看到滚动窗口出现大幅飙升，我们可能还想考虑动态地重新平衡我们的投资组合以更好地管理波动性。
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation with the tidyverse and tibbletime
Tibbletime 及其 rollify() 函数是为时间序列分析而构建的，可以让我们解决这个问题。
我们使用 rollify() 来定义滚动标准差函数。我们想要滚动宽度等于窗口的 sd() 函数，所以我们定义 sd_roll_24<−卷起(sd， 窗户=窗户). sd_roll_24 <- 滚动(sd， 窗户=窗户)然后我们使用 mutate() 将其传递到代码流中。请注意，我们使用 as_tbl_time (index = date) 将 tibble 转换为 tibbletime 数据帧。port_rolling_sd_tidy_tibbletime <-portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly%>%
as_tbl_time（索引 = 日期）%>%
变异（sd = sd_roll_24（返回））%>%
选择（-返回）%>%
呐。省略（）
尾（port_rolling_sd_tidy_tibbletime，3）
日期 sd ⟨ 日期 ⟨ 数据库>
port_rolling_sd_tidy_tibbletime <-portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly%>%
as_tbl_time(index=_ate)%>%
变异（sd = sd_roll_24（返回））%>%
选择（-返回）%>%
na.omit()
尾部 (port_rolling_sd_tidy_tibbletime, 3)
日期
cdate>
1 sdbl-10-310.0234
2 2017-11-30 0.0233
3 2017-12-31 0.0217
12017−10−310.0234
2 2017-11-30 0.0233
32017−12−310.0217
tidyverse 和 tibbletime 的巧妙组合可以推广到标准偏差之外的其他函数。截至撰写本文时（2018 年春季），Tibbletime 正在迅速变化和改进。随着事情的发展，我们将密切关注该软件包并在网站上发布新的用例。敬请关注！
统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation in the tidyquant world
tidyquant 包也有一个很好的方法来将滚动函数应用于数据帧。我们采用 tq_mutate() 并提供 mutate_fun = rollapply 作为我们的变异函数参数。然后，我们调用 FUN=sd 作为 rollapply () 下的嵌套函数。
port_rolling_sd_tq <-portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly%>%
tq_mutate(mutate_fun = rollapply,
width = window,
FUN = sd,
col_rename = “rolling_sd”)%>%
选择（日期，rolling_sd）%>%
呐。omit()
快速查看以确认一致的结果。
port_rolling_sd_tidy_tibbletime%>%
变异（sd_tq = port_rolling_sd_tq $ rolling_sd，
sd_xts = round（port_rolling_sd_xts $ rolling_sd，4））%>%
尾巴(3)
日期 sd sd_tq sd_xts
⟨日期⟩⟨dbl⟩⟨dbl⟩⟨小号3:X吨s⟩
12017−10−310.02340.02340.0234
22017−11−300.02330.02330.0233
32017−12−310.02170.02170.0217
我们现在有一个名为 port_rolling_sd_xts 的 xts 对象、一个名为 port_rolling_sd_tidy_tibbletime 的 tibbletime
tibble 和一个
名为 port_rolling_sd_tq 的 tibble 对象。每个都包含投资组合回报的 24 个月滚动标准
差。
在本节开始时，我们认为滚动波动率可能会增加一些被总波动率掩盖的洞察力。可视化滚动标准偏差应该有助于阐明这一点，这就是我们接下来要去的地方。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。