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R 统计计算和统计计算是采用计算、图形和数字方法解决统计问题的两个领域，这使得多功能的R语言成为这些领域的理想计算环境。
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- 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 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|R projects
In Chapter 1, Getting Started, we introduced the concept of a compendium – the set of scripts and data files that reproduce a statistical analyses as well as the report that is based on it. Managing growing sets of interdependent files, especially when multiple people are working on the same analyses, can be a hassle. RStudio’s project management features make things a lot more manageable.
Technically, an RStudio project is just a directory with the name of the project and a few files and folders created by RStudio for internal purposes. It typically holds your scripts, data, and reports, which you may manage through RStudio’s file manager tab or through your operating system’s file manager. The project directory can also contain subdirectories.
When a project is reopened, RStudio opens every file and data view that was open when the project was closed the last time. Moreover, a new R session is started in the project directory, its working directory is set to the project directory, and the history and workspace data are reloaded (if they were saved the last time). This means that when you reopen a project, R will be in (nearly) the exact same state as when you closed it the last time, so you can continue where you left off. A possible exception is when you’re using a package that creates objects outside of R’s memory space; such objects are obviously not stored in a . Rdata file when $R$ is closed. One example of such a package is 1 psolve, which creates a linear program definition for GNU Ipsolve outside of R’s memory space while the corresponding R object is just a reference to that external object.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Creating an R project
When creating a project, you have the option to start from scratch (New Directory), to turn an existing directory into a project managed with RStudio (Existing Directory), or to hook up to an existing project and download a project from a repository (version contrul). We will save the latler uption for the section un version contrul.
When a project is created, RStudio creates a text file called . Rproj, which is used to store the project-specific options such as which I aTeX compiler to use. Although it is a simple text file, you should neither alter its contents by direct editing nor remove it, or RStudio may not recognize the folder as a project anymore. Besides the <projectnames. Rproj file, RStudio creates a hidden directory called . Rproj . user. This folder is used to store some information between sessions, so your RStudio session looks exactly the way you left it when switching between projects or leaving and restarting RStudio. It is also used to make sure that two different users do not open the same $\mathrm{R}$ project at the same time. This wouldn’t make sense since each user may have personal pane layout options set and that are not to be shared between collaborators. To collaborate on a project, one usually sets up a (central) repository. That way, each user gets a copy with their own . Rproj – user directory. Using version control tools (to be discussed at the end of the chapter), contributions from collaborators can be merged.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Directory structure and file manipulations
For simple projects, a single script file and one data file can be sufficient. But as analyses grow and become more complex, organizing the work in a well-chosen directory structure becomes almost inevitable. A commonly-used subdivision is to put all files of a certain type in the same directory, for example:
- R: The directory that holds scripts or files with custom functions
- data: All data needed for the analysis
- doc: Articles or other documents related to the analyses
- reports/html/latex: A directory with generated reports from the analysisNavigating directories is done by clicking on a directory name in the file list or on the path shown at the top of the list. The green, angled arrow takes you one step up in the directory tree. To alter a file’s name, or to move or delete it, you need to select it first using the checkbox in front of it, before choosing one of the menu items:
To import files into your project, just copy the file to the project directory or a subdirectory thereof, using your operating system’s file browser. RStudio’s file browser tab does not support dragging-and-dropping files into its file browser. Instead, the button with three dots at the right of the menu opens a file or folder browser of your operating system.
Data does not necessarily have to be stored in the project directory since $R$ can read data from almost anywhere, including the databases and the web. If your data is not stored under the project directory, it is a good idea to save the references to where the data is stored (paths, filenames, database connection strings) in a single $R$ file that is to be sourced before running the actual analysis.
统计计算代写
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|R projects
在第 1 章“入门”中，我们介绍了纲要的概念——一组脚本和数据文件，用于重现统计分析以及基于它的报告。管理不断增长的相互依赖的文件集，尤其是当多人在进行相同的分析时，可能会很麻烦。RStudio 的项目管理功能使事情变得更易于管理。
从技术上讲，RStudio 项目只是一个带有项目名称的目录以及 RStudio 为内部目的创建的一些文件和文件夹。它通常保存您的脚本、数据和报告，您可以通过 RStudio 的文件管理器选项卡或操作系统的文件管理器来管理它们。项目目录还可以包含子目录。
重新打开项目时，RStudio 会打开上次关闭项目时打开的每个文件和数据视图。此外，在项目目录中启动了一个新的 R 会话，其工作目录设置为项目目录，并重新加载历史记录和工作区数据（如果上次保存的话）。这意味着当您重新打开一个项目时，R 将处于（几乎）与您上次关闭它时完全相同的状态，因此您可以从中断的地方继续。一个可能的例外是，当您使用在 R 的内存空间之外创建对象的包时；这样的对象显然不存储在 a 中。Rdata 文件时R已经关闭。这种包的一个例子是 1 psolve，它在 R 的内存空间之外为 GNU Ipsolve 创建一个线性程序定义，而相应的 R 对象只是对该外部对象的引用。
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Creating an R project
创建项目时，您可以选择从头开始（新目录），将现有目录转变为使用 RStudio 管理的项目（现有目录），或者连接到现有项目并从存储库下载项目（版本控制）。我们将为 un version contrul 部分保存后面的 uption。
创建项目时，RStudio 会创建一个名为 . Rproj，用于存储项目特定的选项，例如我要使用的 aTeX 编译器。尽管它是一个简单的文本文件，但您不应通过直接编辑来更改其内容或将其删除，否则 RStudio 可能无法再将该文件夹识别为项目。除了 <projectnames. Rproj 文件，RStudio 创建一个名为 . 项目。用户。此文件夹用于存储会话之间的一些信息，因此您的 RStudio 会话看起来与您在项目之间切换或离开并重新启动 RStudio 时离开它的方式完全相同。它还用于确保两个不同的用户不会打开相同的R同时项目。这没有任何意义，因为每个用户都可能设置了个人窗格布局选项，并且不会在协作者之间共享。为了在一个项目上进行协作，通常会建立一个（中央）存储库。这样，每个用户都会获得一份带有自己的 . Rproj——用户目录。使用版本控制工具（将在本章末尾讨论），可以合并来自协作者的贡献。
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Directory structure and file manipulations
对于简单的项目，一个脚本文件和一个数据文件就足够了。但是随着分析的增长和变得越来越复杂，在精心挑选的目录结构中组织工作几乎是不可避免的。一个常用的细分是将某种类型的所有文件放在同一个目录下，例如：
- R：包含自定义函数的脚本或文件的目录
- 数据：分析所需的所有数据
- doc：与分析相关的文章或其他文件
- 报告/html/latex：通过单击文件列表中的目录名称或列表顶部显示的路径来完成从分析中生成报告的目录导航目录。绿色的有角度的箭头会带您在目录树中上一层楼。要更改文件名，或者移动或删除它，您需要先使用它前面的复选框来选择它，然后再选择其中一个菜单项：
要将文件导入项目，只需使用操作系统的文件浏览器将文件复制到项目目录或其子目录即可。RStudio 的文件浏览器选项卡不支持将文件拖放到其文件浏览器中。相反，菜单右侧带有三个点的按钮会打开操作系统的文件或文件夹浏览器。
数据不一定必须存储在项目目录中，因为R几乎可以从任何地方读取数据，包括数据库和网络。如果您的数据未存储在项目目录下，最好将对数据存储位置（路径、文件名、数据库连接字符串）的引用保存在单个文件中R在运行实际分析之前要获取的文件。
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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。