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- (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|Installing GIT or Subversion
You need to have GIT and/or Subversion installed to be able to use them from RStudio. Both are frec and open source tools. Most Linux distributions include a version of GIT and Subversion in their application repositories. For example, under Debian-based distributions such as Ubuntu, open a terminal and type the following statements to install GIT or Subversion:
sudo apt-get install git-core
sudo apt-get install subversion
Alternatively, use Synaptic or another graphical package manager to install it. For Windows, the authors of RStudio recommend msysGit (ht tp://msysgit. github. com/) as the GIT client and SlikSVN for Subversion. The popular TortoiseSVN (tortoisesvn. net) is not supported by RStudio since it does not offer a command-line interface that RStudio uses to control the version control system. You can use TortoiseSVN alongside RStudio with no problems, however. For OS X, you can use GIT-osx-installer available at http://code . google. $\mathrm{com} / \mathrm{p} / \mathrm{git}$-osx-installer. For OS X version $10.7$ and lower, a Subversion client is already installed. For $10.8$ and higher, you need to install Xcode and download the command-line tools via Xcode Preferences.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Version control for single-person projects
Although it may at first not be obvious, using a version control system for your own work has its merits. Once you grow accustomed to managing $R$ projects with source control, you’ll find it hard to believe how you managed without it. In the following sections, we will demonstrate a simple example, first using GIT and next using Subversion as version control system.
To demonstrate how to work with a local version control repository, we will work through some examples of our Abalone project. If you don’t have those files (anymore), you can download or view them at ht tps://github.com/ rstudiobook/abalone. When we left the project in Chapter 1, Getting Started, we had the following files:
If you set the project up with the Create a git repository for the project option checked, there should be a Git tab near your workspace browser. If not, you can still create one now by going to Project | Project options | Version control and choosing Git as the version control system from the drop-down ment
Once a repository has been created, working with GIT has the following basic workflow:
- If necessary, get the latest version of the project from the repository (pull). This is only necessary when collaborating with multiple developers.
- Do the work – create, delete, move, or alter files.
- Stage changes you want to commit to the repository. That is, you need to tell GIT which of the alterations should make it to the repository.
- Commit the staged changes to the repository.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Existing directory
The staging part of the workflow is an important feature that sets GIT apart from Subversion. Staging gives you the freedom to try quick and dirty stuff that you may not want to end up in the repository. It saves you making the famous <filenames. 1 copy, since none of the changes will be submitted as long as you don’t stage them. Reverting work that has been staged, but not committed, can be done with the click of a button in RStudio and will be discussed next.
Thus far in our Abalone example, we have only created a repository for GIT. Nothing has been committed to that repository yet, and we first need to decide which files we want to bring under version control. The only files that are directly created by us are abalone. cav and abalone. R. The abalone. htmi file was generated automatically from our R script when we compiled the notebook. Since this is the output of our script, we do not need to put it under version control. It can be recreated any time we want. The files . gitignore and . Rhistory are for GIT and RStudio’s internal use and do not need to be put under version control right now. In some cases, for example, when working with multiple people on a project, it can still be convenient to bring the . gitignore file under version control.
To add files to the version control system, open the Git tab, near the Workspace panel, and mark abalone.R and abalone.csv as shown in the following screenshot:By marking these files, we tell GIT that the files are staged for submission to the repository. This is indicated by the status icons between the checkmarks and the filenames The Status column has two columns of icons The right column is used to indicate that GIT has noticed that a file has been changed since its last commit. A question mark means that the file has not been added to version control yet. When you stage a file, the left icon indicates what the committing action will be. In the preceding screenshot, the A stands for adding. The following table lists the icon combinations used in GIT’s Status column.
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|Installing GIT or Subversion
您需要安装 GIT 和/或 Subversion 才能从 RStudio 使用它们。两者都是 frec 和开源工具。大多数 Linux 发行版在其应用程序存储库中都包含一个 GIT 和 Subversion 版本。例如，在 Ubuntu 等基于 Debian 的发行版下，打开终端并键入以下语句以安装 GIT 或 Subversion：
sudo apt-get install git-core
sudo apt-get install subversion
或者，使用 Synaptic 或其他图形包管理器来安装它。对于 Windows，RStudio 的作者推荐 msysGit (ht tp://msysgit.github.com/) 作为 GIT 客户端，SlikSVN 作为 Subversion。RStudio 不支持流行的 TortoiseSVN (tortoisesvn.net)，因为它不提供 RStudio 用来控制版本控制系统的命令行界面。但是，您可以毫无问题地将 TortoiseSVN 与 RStudio 一起使用。对于 OS X，您可以使用 http://code 上提供的 GIT-osx-installer。谷歌。C这米/p/G一世吨-osx 安装程序。对于 OS X 版本10.7及更低版本，已经安装了 Subversion 客户端。为了10.8及更高版本，您需要安装 Xcode 并通过 Xcode Preferences 下载命令行工具。
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虽然一开始可能并不明显，但为自己的工作使用版本控制系统有其优点。一旦你习惯了管理R带有源代码控制的项目，你会很难相信没有它你是如何管理的。在接下来的部分中，我们将演示一个简单的示例，首先使用 GIT，然后使用 Subversion 作为版本控制系统。
为了演示如何使用本地版本控制存储库，我们将通过我们 Abalone 项目的一些示例进行操作。如果您没有这些文件（不再有），您可以在 ht tps://github.com/rstudiobook/abalone 下载或查看它们。当我们在第 1 章“入门”中离开项目时，我们有以下文件：
如果您在选中为项目创建 git 存储库选项设置项目时，您的工作区浏览器附近应该有一个 Git 选项卡。如果没有，您现在仍然可以通过转到 Project | 创建一个。项目选项 | 版本控制并从下拉菜单中选择 Git 作为版本控制系统
创建存储库后，使用 GIT 具有以下基本工作流程：
- 如有必要，从存储库中获取最新版本的项目（拉取）。仅在与多个开发人员协作时才需要这样做。
- 做这项工作——创建、删除、移动或更改文件。
- 您要提交到存储库的阶段更改。也就是说，您需要告诉 GIT 哪些更改应该进入存储库。
- 将分阶段的更改提交到存储库。
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Existing directory
工作流的暂存部分是将 GIT 与 Subversion 区分开来的一项重要功能。暂存使您可以自由地尝试您可能不希望最终出现在存储库中的快速而肮脏的东西。它可以节省您制作著名的 <filenames. 1 个副本，因为只要您不暂存它们，就不会提交任何更改。可以通过在 RStudio 中单击一个按钮来恢复已暂存但未提交的工作，接下来将进行讨论。
到目前为止，在我们的鲍鱼示例中，我们只为 GIT 创建了一个存储库。尚未向该存储库提交任何内容，我们首先需要确定我们希望将哪些文件置于版本控制之下。唯一由我们直接创建的文件是鲍鱼。豚鼠和鲍鱼。R. 鲍鱼。htmi 文件是在我们编译 notebook 时从我们的 R 脚本自动生成的。由于这是我们脚本的输出，我们不需要将其置于版本控制之下。我们可以随时重新创建它。文件 。.gitignore 和 . Rhistory 供 GIT 和 RStudio 内部使用，现在不需要置于版本控制之下。在某些情况下，例如，在一个项目中与多人一起工作时，携带 . 版本控制下的 .gitignore 文件。
要将文件添加到版本控制系统，请打开工作区面板附近的 Git 选项卡，并标记 abalone.R 和 abalone.csv，如下面的屏幕截图所示：通过标记这些文件，我们告诉 GIT 文件已准备提交到存储库。这由复选标记和文件名之间的状态图标指示。状态列有两列图标。右列用于指示 GIT 注意到自上次提交以来文件已更改。问号表示该文件尚未添加到版本控制中。当您暂存文件时，左侧图标指示提交操作将是什么。在前面的屏幕截图中，A 代表添加。下表列出了 GIT 的 Status 列中使用的图标组合。
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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。