如果你也在 怎样代写应用统计applied statistics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写应用统计applied statistics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。我们的专家在代写应用统计applied statistics代写方面经验极为丰富，各种代写应用统计applied statistics相关的作业也就用不着说。
我们提供的应用统计applied statistics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 高等概率论
- 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|应用统计代写applied statistics代考|SUMMARIZING AND MANIPULATING DATA
There are many tools in $\mathrm{R}$ to help you summarize your data efficiently. I think there are two functions worth knowing about at this stage: aggregate() from base $\mathrm{R}$ and summarize() from the dplyr package.
aggregate() is a very useful function that takes a column of raw data and summarizes it across one or more groups based on some chosen function (e.g., calculate the mean or the standard deviation, etc.). One nice think about using aggregate() is that you code the function of how you want your data summarized in the exact same format that you use for specifying plots or models (which we will cover in Chapter 5). The output of aggregate() is a data frame, which makes it easy to then use for plotting figures or other purposes. aggregate() takes three arguments: 1) the response and predictor variables, 2) the function you want to execute (with the “FUN=” argument), and 3) the data frame where the data can be found. For example, if you want to calculate the mean size of metamorphs at emergence across all combinations of Food and Resource treatments, you can type the following:
The package $d p l y r$ has many useful functions for data wrangling which we will cover in this book. By using some of these in combination, you can easily summarize your data. The utility of this may not be completely evident now, but it will be later, I promise (particularly in Chapter 9). The downside of dplyr is that, much like ggplot2, it has its own lexicon that is fairly distinct from the rest of $R$, meaning that you have to learn a whole
different set of commands. So be it. It’s pretty great once you learn the coding.
By using a few choice functions, such as group_by() and summarize(), we can easily say we want to calculate the means of whatever variable (or variables) we are interested in. Note of course that you can use different functions besides mean(), which is what we will start with here. The other important thing to note in the following code is the use of the pipe command, ‘ $\%>\%$ ‘, which designates the output of one line to be the input of the next.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Introduction to Plotting
Before we get into the meat of how to most efficiently plot your data, it is useful to take a moment to talk about what makes a good figure. What is it that makes a high-quality figure, one that is suitable for publication or use in a presentation? I would argue that judicious use of color, large clear text and labels, and efficient usage of plot space are three hallmarks of a good figure. It is often useful to create multiple panels to show different aspects of your data. These fundamentals are the same whether you are making your figures in $R$ or not or using base graphics or ggplot2. If you are interested in a deeper dive into this topic, please check out the excellent book Fundamentals of Data Visualization by Claus O. Wilke, professor at The University of Texas (UT) Austin. He has written a particularly elegant and useful package called cowplot that provides not only a nice and easy to apply theme for ggplot2 to make
your figures look betterm, but it also contains many other functions which are useful.
There are two main ways to make figures in R: base graphics (i.e., those that are built into the base version of $R$ you downloaded from the Comprehensive R Archive Network (https://cran.r-project.org/) (CRAN) and using the package ggplot2. There are functions in other packages (e.g., the scatterplot() function in the car package, or the barplot2() function in the gplots package), but these all utilize the basic coding of base graphics. While ggplot 2 and base graphics use different coding styles, the fundamentals that make an effective graphic remain the same. Both types of coding allow you to build your graphics piece by piece and really give you control over every aspect of the figure.
Let’s talk about some basic nuts and bolts that are useful to know.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Named colors
R has 657 named colors stored and ready to use. The full list of these can be viewed by typing colors() (or if you prefer, $\operatorname{colours}())$ at the command prompt. Using named colors is nice because you probably have an intuitive sense of what “slate grey” is going to look like, whereas a color defined by its red, green, and blue (RGB) values is less obvious. If you need to know what the exact RGB values of a named color are, simply use the function $\operatorname{col} 2 \mathbf{r g b}()$ and place the name of the color in quotes in the parentheses. For example, “col2rgb (‘yellow’)” would tell you the RGB values for yellow in $\mathrm{R}$.
$R$ allows you to define colors based on their red, green, and blue (RGB) values. This is particularly useful if you have a color scheme you want to match, perhaps for a presentation in MS PowerPoint or Apple Keynote, and thus you can specify the exact RGB color you are looking for (which might have come from that other program). Colors are defined using the rgb() function, which requires 3 arguments (not surprisingly they are the red, green, and blue values) as well as other optional arguments. The default is that all values have a minimum of 0 and a maximum of 1 , but you can set the max value to be 255 if you wish (which is likely how colors are defined in another program of your choosing). Lastly, you can also make an RGB color translucent by adjusting the alpha level (note that alpha is always on the same scale as the RGB values). For example, to set a color that was pure red but was $30 \%$ translucent (or conversely, $70 \%$ opaque), you would type the following.
应用统计代写
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|SUMMARIZING AND MANIPULATING DATA
里面有很多工具R帮助您有效地汇总数据。我认为现阶段有两个函数值得了解：来自 base 的 aggregate()R和 dplyr 包中的 summarise()。
aggregate() 是一个非常有用的函数，它采用一列原始数据并根据某些选择的函数（例如，计算平均值或标准差等）将其汇总到一个或多个组中。使用aggregate() 的一个很好的想法是，你可以用你用来指定图或模型的完全相同的格式来编码你希望如何汇总数据的函数（我们将在第5章中介绍）。aggregate() 的输出是一个数据框，这使得它很容易用于绘制图形或其他目的。aggregate() 接受三个参数：1) 响应变量和预测变量，2) 您要执行的函数（使用“FUN=”参数），以及 3) 可以找到数据的数据框。例如，如果您想计算所有食物和资源处理组合中出现时变质的平均大小，
包裹dpl是r有许多有用的数据整理功能，我们将在本书中介绍。通过结合使用其中的一些，您可以轻松地汇总数据。它的用处现在可能并不完全明显，但我保证会在以后（特别是在第 9 章中）。dplyr 的缺点是，很像 ggplot2，它有自己的词典，与其他词典完全不同R, 这意味着你必须学习一个整体
不同的命令集。随它吧。一旦你学会了编码，它就非常棒了。
通过使用一些选择函数，例如 group_by() 和 summarise()，我们可以轻松地说我们想要计算我们感兴趣的任何变量（或多个变量）的均值。当然请注意，除了均值之外，您还可以使用不同的函数()，这是我们将从这里开始的。以下代码中另一个需要注意的重要事项是管道命令的使用，’%>%’，它将一行的输出指定为下一行的输入。
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Introduction to Plotting
在我们深入探讨如何最有效地绘制数据之前，花点时间谈谈什么是好图是很有用的。是什么造就了一个高质量的人物，一个适合出版或在演示文稿中使用的人物？我认为明智地使用颜色、大而清晰的文本和标签，以及有效利用情节空间是一个好人物的三个标志。创建多个面板以显示数据的不同方面通常很有用。无论你是在制作你的数字，这些基本原理都是相同的R或不使用或使用基本图形或ggplot2。如果您有兴趣深入研究该主题，请查看德克萨斯大学 (UT) 奥斯汀分校教授克劳斯·威尔克 (Claus O. Wilke) 所著的《数据可视化基础》(Fundamentals of Data Visualization)。他编写了一个特别优雅和有用的包，叫做cowplot，它不仅为ggplot2提供了一个漂亮且易于应用的主题
您的数字看起来更好，但它还包含许多其他有用的功能。
在 R 中制作图形有两种主要方法： 基本图形（即那些内置于R您从综合 R 档案网络 (https://cran.r-project.org/) (CRAN) 下载并使用包 ggplot2。其他包中也有函数（如car包中的scatterplot()函数，gplots包中的barplot2()函数），但这些都利用了基础图形的基本编码。虽然 ggplot 2 和基本图形使用不同的编码风格，但制作有效图形的基本原理保持不变。两种类型的编码都允许您逐个构建图形，并真正让您控制图形的各个方面。
让我们谈谈一些有用的基本螺母和螺栓。
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Named colors
R 存储了 657 种命名颜色，可供使用。可以通过键入 colors() 来查看这些的完整列表（或者，如果您愿意，颜色())在命令提示符下。使用命名颜色很好，因为您可能对“板岩灰色”的外观有直观的感觉，而由其红色、绿色和蓝色 (RGB) 值定义的颜色则不太明显。如果您需要知道命名颜色的确切 RGB 值是什么，只需使用函数山口2rGb()并将颜色的名称放在括号中的引号中。例如，“col2rgb (‘yellow’)”会告诉你黄色的 RGB 值R.
R允许您根据红色、绿色和蓝色 (RGB) 值定义颜色。如果您有想要匹配的配色方案，这可能特别有用，可能用于 MS PowerPoint 或 Apple Keynote 中的演示文稿，因此您可以指定您正在寻找的确切 RGB 颜色（可能来自其他程序）。颜色是使用 rgb() 函数定义的，它需要 3 个参数（毫不奇怪，它们是红色、绿色和蓝色值）以及其他可选参数。默认情况下，所有值的最小值为 0 ，最大值为 1 ，但您可以根据需要将最大值设置为 255（这可能是您选择的另一个程序中定义颜色的方式）。最后，您还可以通过调整 alpha 级别使 RGB 颜色半透明（请注意，alpha 始终与 RGB 值处于相同的比例）。例如，30%半透明（或相反，70%不透明），您将键入以下内容。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。