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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|Shiny App Portfolio Returns
A Shiny application is a flexible, useful and powerful way to share our work. It is an interactive web application, which means we are about to become web programmers. In this section, we will build a Shiny app to display portfolio returns based on user inputs. Since this is our first Shiny app, we will review the code in detail and then reuse much of this code in future apps where we want to display different visualizations and statistics.
We want to empower an end user to do the following:
1) build a portfolio by choosing assets and weights
2) choose a start date
This encompasses much of our work thus far as it requires importing daily price data, converting to monthly log returns, assigning portfolio weights, calculating portfolio returns, and visualizing with ggplot(). The user can choose any 5 assets and our app could easily support 50 assets, though consider the user experience there – will any user manually enter 50 ticker symbols? At that number of assets, the preference would probably be to upload a csv file.
We will use RMarkdown to build our Shiny applications by inserting into the yaml runtime: shiny. This will alert the server (or our laptop) that this is an interactive document. The yaml also gives us a space for the title and to specify the format as flexdashboard. This is what the yaml looks like for the app (and the yaml for all of our future apps will be identical, except for the title).
The ‘submit’ button is very important because it enables the use of eventReactive() to control our computation. An eventReactive() is a reactive function that will not start until it observes some event. In the next code chunk, we tell portfolio_returns_byhand to wait for input\$go by calling eventReactive (input\$go…. Now, have a quick look back at the previous code chunk, and note that we have actionButton (“go”…). Our reactive is waiting for the user to click on the submit button we have labeled with go.
After that, the code chunk below should look very familiar from our previous work, except it depends on user inputs for symbols, weights and starting date.
For example, when we previously built our portfolio, we statically defined symbols as symbols <- c(“SPY”, “EFA”, “IJS”, “EEM”, “AGG”).
In the chunk below, it is defined reactively as symbols <- c (input\$stock1, input\$stock2, input\$stock3, input\$stock4, input\$stock5).
I copy the full code below even though it is very similar to how we calculated portfolio returns in the non-Shiny context. For future Shiny apps, we will not be reviewing this code again but they will all use a similar flow to take tickers and weights for constructing a portfolio. Take a close look and identify how our tickers, weights and starting date get passed to the eventReactive () function. The tickers are input\$stock1, input\$stock2, etc, the weights are input\$w1, input $\$ 22$, etc. The date is input $\$$ date.
统计代写|r语言作业代写代考|Concluding Returns
We have reviewed several paths, packages and code flows for building a multiasset portfolio and calculating monthly log returns. At this point, you should feel comfortable with the difference between an xts object and a tibble, how to import prices, transform to returns, and employ various visualization techniques.
From a general data science paradigm perspective, we can think of this as data import, wrangling and transformation where:
(i) pulling daily prices from Yahoo! Finance, csv or xls = data import
(ii) isolating adjusted prices and converting to monthly prices = data wrangling
(iii) converting to log returns, portfolio returns = data transformation
We were painstaking about our process to provide ourselves and collaborators with a clear data provenance, plus a variety of code paths for visualizing and inspecting data.
In the following sections, we will see how having several base portfolio returns objects facilitates our more analytic work. Make sure the tibble and xts objects are familiar and intuitive because we will use them throughout the rest of the book without reviewing their lineage.
If you are firing up a new $\mathrm{R}$ session and want to run the code to build all of our base portfolio returns objects, you can grab the code, with no text or explanations, here:
www.reproduciblefinance.com/code/get-returns/
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|Shiny App Portfolio Returns
Shiny 应用程序是一种灵活、有用且强大的方式来分享我们的工作。它是一个交互式网络应用程序，这意味着我们即将成为网络程序员。在本节中，我们将构建一个闪亮的应用程序来根据用户输入显示投资组合回报。由于这是我们的第一个 Shiny 应用程序，我们将详细审查代码，然后在未来希望显示不同可视化和统计信息的应用程序中重用大部分代码。
我们希望授权最终用户执行以下操作：
1）通过选择资产和权重来构建投资组合
2）选择开始日期
到目前为止，这包括了我们的大部分工作，因为它需要导入每日价格数据、转换为每月对数回报、分配投资组合权重、计算投资组合回报以及使用 ggplot() 进行可视化。用户可以选择任何 5 种资产，我们的应用程序可以轻松支持 50 种资产，但考虑到那里的用户体验——任何用户会手动输入 50 个股票代码吗？在这样的资产数量下，首选可能是上传 csv 文件。
我们将使用 RMarkdown 通过插入 yaml 运行时来构建我们的 Shiny 应用程序：shiny。这将提醒服务器（或我们的笔记本电脑）这是一个交互式文档。yaml 还为我们提供了标题空间，并将格式指定为 flexdashboard。这就是应用程序的 yaml 的样子（我们未来所有应用程序的 yaml 都是相同的，除了标题）。
“提交”按钮非常重要，因为它可以使用 eventReactive() 来控制我们的计算。eventReactive() 是一个反应函数，它在观察到某个事件之前不会启动。在下一个代码块中，我们通过调用 eventReactive (input $ go… ) 告诉portfolio_returns_byhand 等待输入$ go。现在，快速回顾一下前面的代码块，并注意我们有 actionButton (“go”…)。我们的响应式等待用户点击我们标记为 go 的提交按钮。之后，下面的代码块应该与我们之前的工作非常相似，除了它依赖于用户输入的符号、权重和开始日期。例如，当我们之前构建投资组合时，我们将符号静态定义为符号 <- c(“SPY”、“EFA”、“IJS”、“EEM”、“AGG”)。
在下面的块中，它被反应性地定义为符号<-c（输入$ stock1，输入$ stock2，输入$ stock3，输入$ stock4，输入$ stock5）。
我复制了下面的完整代码，尽管它与我们在非 Shiny 上下文中计算投资组合回报的方式非常相似。对于未来的 Shiny 应用程序，我们将不再审查此代码，但它们都将使用类似的流程来获取代码和权重以构建投资组合。仔细观察并确定我们的代码、权重和开始日期是如何传递给 eventReactive () 函数的。代码是输入$ stock1，输入$ stock2 等，权重是输入$ w1，输入$22等 输入日期$日期。
统计代写|r语言作业代写代考|Concluding Returns
我们已经审查了用于构建多资产投资组合和计算每月日志回报的几种路径、包和代码流。此时，您应该对 xts 对象和 tibble 之间的区别、如何导入价格、转换为回报以及使用各种可视化技术感到满意。
从一般数据科学范式的角度来看，我们可以将其视为数据导入、争论和转换，其中：
(i) 从 Yahoo! 获取每日价格 Finance、csv 或 xls = 数据导入
(ii) 隔离调整后的价格并转换为月度价格 = 数据整理
(iii) 转换为对数回报、投资组合回报 = 数据转换
我们在为自己和合作者提供清晰数据的过程中煞费苦心出处，以及用于可视化和检查数据的各种代码路径。
在以下部分中，我们将看到拥有多个基本投资组合收益对象如何促进我们进行更多的分析工作。确保 tibble 和 xts 对象是熟悉和直观的，因为我们将在本书的其余部分使用它们，而无需回顾它们的沿袭。
如果你正在启动一个新的R会话并想要运行代码来构建我们所有的基础投资组合返回对象，您可以在此处获取代码，没有文字或解释，这里：
www.reproduciblefinance.com/code/get-returns/
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。
statistics-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。
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。