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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|Moving around RStudio
The features that we will discuss in this chapter are spread across the four main panels of RStudio. Most panels harbor multiple tabs with different functionalities. The main panels shown in the following figure (in clockwise order) are as follows:
- The source editor and data viewer panel: This panel can harbor a variable number of tabs, each containing an open (source) file or a view of a data . frame
- The command history and workspace browser: When working with RStudio projects, a tab for version control features can be added
- The R console: This panel helps in working directly with R. It has no separate tabs
- The file, help, package, and plots panel: This panel is used for browsing files, viewing help, searching, and package (un)loading and installation
Each tab in each panel has its own set of menu items, relevant for the content of that tab. - Every panel has a maximize/minimize button at the top right-hand side. When maximized or minimized, the respective button changes into a restore icon that allows you to restore the panel to its previous size. Panels can be resized horizontally or vertically with the mouse. At the time of writing, diagonal resizing is not possible. The order and content of panels in RStudio can be customized. Go to Tools Options / Pane I.ayout to alter the content of each quadrant.
- Besides the usual point-and-click way to activate the various panels, there are handy keyboard shortcuts that allow you to move around without taking your hands from the keyboard. Each shortcut is a Ctrl+ combination and works independently of the current focus. The shortcuts are the same for Linux, Mac, and Windows.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Executing commands
The most direct way to work with $R$ is by entering commands straight in the console. When RStudio is started for the first time, its interface to the R console is on the left-hand side. The console window has three buttons on its top bar. On the right-hand side, there are two buttons that minimize or maximize the command window. On the left-hand side, just after the word Console, the current working directory is shown. On the right-hand side is an arrow that, when clicked, opens the file browser on the right-hand side to view RStudio’s current working directory.
To execute a command from the console, type it after the prompt (the > symbol) and press Enter. The command is sent to the R engine, executed, and printed back to the screen in a different color. This is the first example of what is called syntax highlighting to which we will return extensively in the next subsection. Note that the result is preceded by a [1]. Recall that in $R$ the basic data type is a vector of values of the same type. In the previous screenshot, the [1] indicates that the answer 2 is the first element of the result vector. If the result is a longer vector, each printed line of results starts with a number between brackets, indicating the position of the next value. As a demonstration, generate a vector $v$ by entering the following command:
v $-\operatorname{seq}(1,100, b y=2)$
This shows the result type v. Press Enter. Depending on the width of your window, the resulting vector of 50 elements is shown over one or more lines. In the following example, the window is just wide enough to show 25 elements on one line, so element number 26 starts on the second line.
In some cases it is convenient to break a command over multiple lines; for example, when typing a vector explicitly. The R console is able to recognize when a command is not finished and precedes a continuing command with $a+$ sign.
When you happen to get stuck in an unfinished command, you can always press Esc to exit.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Command history
Analyzing data by typing commands at the console is not really a reproducible research. However, RStudio offers three ways to retrieve and restore all the commands that you entered.
The first is by scrolling through your commands by hitting the up or down arrow keys, when in the console. Previous commands are shown on the command line one by one. Press Enter to execute the current command or Esc to return to an empty line.
The second way to scroll through your command history is to press Ctrl+up. This opens a popup screen showing previously given commands. You can select a command with the up and down keys or by clicking on them with the mouse. Press Enter to copy the selected command to the console, and hit Enter again to execute it.
The third and the most extensive way to inspect or alter the command history is by using the command history panel. The command history panel is situated in the top right-hand side panel, under the second tab. You can activate it by pressing Ctrl+4.
The panel allows you to scroll through all the commands that you issued at the command line, including the ones that were given by executing them from the source editor (to be discussed in the next section). After pointing focus to the command history panel, commands can be selected by clicking on them, or scrolling through them with the up and down arrow keys. Multiple lines can be selected by holding Shift while clicking on the lines or by holding the Shift key while pressing the up and down arrow keys. The search box on the right-hand side allows for searching through the commands. The search encompasses commands given in the current session as well as the commands from past sessions or from other projects.
Commands can be re-executed by selecting them and pressing Enter, or by clicking the To Console button at the top of the panel. The commands will be copied to the console, executed, and then focus is set to the console.
Commands can be deleted from the history by pressing the Delete button (with the white cross in the red circle) at the top of the panel. Alternatively, the entire history may be deleted by pressing the broom button next to it.
The entire command history can be saved by clicking on the Save button (with the image of the blue floppy disk) at the top of the panel. The commands are stored with the extension. Rhistory. In the spirit of openness, this file is a simple text file with R commands. So even if you uninstall RStudio, your command history is available to be edited with any text editor, or to be sourced by R. Previously saved command histories can be loaded using the load history button (with the folder icon) on the left-hand side.
Loading and saving command histories is not the recommended way to make your analyses reproducible. When working in the console, one typically repeats or alters commands on-the-fly, making a command line history difficult to read. If you performed an analysis that you want to reproduce, there is a better way to do so: by saving it as a source file.
Selected commands can be copied to a source file by clicking on the To Source button at the top of the history panel. If no source file was open yet, a new one will be opened for you. This way you may edit the commands into a real script and store them as a.R file, which is usual for analyses automation.
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|Moving around RStudio
我们将在本章中讨论的功能分布在 RStudio 的四个主要面板中。大多数面板都包含具有不同功能的多个选项卡。下图中的主要面板（顺时针顺序）如下：
- 源编辑器和数据查看器面板：该面板可以包含可变数量的选项卡，每个选项卡都包含一个打开（源）文件或数据视图。框架
- 命令历史和工作区浏览器：使用 RStudio 项目时，可以添加版本控制功能的选项卡
- R 控制台：此面板有助于直接使用 R。它没有单独的选项卡
- 文件、帮助、包和绘图面板：此面板用于浏览文件、查看帮助、搜索以及包（卸载）加载和安装
每个面板中的每个选项卡都有自己的一组菜单项，与那个标签。 - 每个面板的右上角都有一个最大化/最小化按钮。当最大化或最小化时，相应的按钮会变成一个恢复图标，允许您将面板恢复到以前的大小。面板可以用鼠标水平或垂直调整大小。在撰写本文时，无法调整对角线大小。RStudio 中面板的顺序和内容可以自定义。转到工具选项/窗格 I.ayout 以更改每个象限的内容。
- 除了通常的点击方式来激活各种面板外，还有方便的键盘快捷键让您可以在不将手从键盘上移开的情况下四处移动。每个快捷键都是 Ctrl+ 组合，并且独立于当前焦点工作。Linux、Mac 和 Windows 的快捷方式相同。
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Executing commands
最直接的合作方式R是通过直接在控制台中输入命令。首次启动 RStudio 时，其与 R 控制台的界面位于左侧。控制台窗口的顶部栏上有三个按钮。在右侧，有两个按钮可以最小化或最大化命令窗口。在左侧，就在 Console 之后，显示了当前工作目录。右侧是一个箭头，单击该箭头可打开右侧的文件浏览器以查看 RStudio 的当前工作目录。
要从控制台执行命令，请在提示符（> 符号）后键入命令，然后按 Enter。该命令被发送到 R 引擎，执行并以不同的颜色打印回屏幕。这是所谓的语法高亮的第一个示例，我们将在下一小节中详细介绍。请注意，结果前面有 [1]。回想一下，在R基本数据类型是相同类型值的向量。在上一个屏幕截图中，[1] 表示答案 2 是结果向量的第一个元素。如果结果是一个较长的向量，则每行打印的结果都以括号之间的数字开头，指示下一个值的位置。作为演示，生成一个向量v通过输入以下命令：
v−序列(1,100,b是=2)
这显示了结果类型 v. 按 Enter。根据窗口的宽度，生成的 50 个元素的矢量显示在一行或多行上。在以下示例中，窗口的宽度刚好足以在一行显示 25 个元素，因此元素编号 26 从第二行开始。
在某些情况下，将命令拆分为多行是很方便的；例如，当显式键入向量时。R 控制台能够识别命令何时未完成并在继续命令之前使用一种+符号。
当您碰巧卡在未完成的命令中时，您可以随时按 Esc 退出。
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Command history
通过在控制台输入命令来分析数据并不是真正可重复的研究。但是，RStudio 提供了三种方法来检索和恢复您输入的所有命令。
第一种是在控制台中通过按向上或向下箭头键滚动命令。以前的命令在命令行上一一显示。按 Enter 执行当前命令或按 Esc 返回空行。
滚动查看命令历史记录的第二种方法是按 Ctrl+up。这将打开一个弹出屏幕，显示先前给出的命令。您可以使用向上和向下键或用鼠标单击它们来选择命令。按 Enter 将选定的命令复制到控制台，然后再次按 Enter 执行它。
检查或更改命令历史记录的第三种也是最广泛的方法是使用命令历史记录面板。命令历史面板位于右上角的第二个选项卡下。您可以通过按 Ctrl+4 来激活它。
该面板允许您滚动浏览您在命令行发出的所有命令，包括从源代码编辑器执行它们给出的命令（将在下一节中讨论）。将焦点指向命令历史面板后，可以通过单击命令或使用向上和向下箭头键滚动命令来选择命令。多行可以通过按住 Shift 并单击行或按住 Shift 键同时按向上和向下箭头键来选择。右侧的搜索框允许搜索命令。搜索包括当前会话中给出的命令以及来自过去会话或其他项目的命令。
可以通过选择命令并按 Enter 或单击面板顶部的 To Console 按钮重新执行命令。命令将被复制到控制台，执行，然后将焦点设置到控制台。
可以通过按面板顶部的删除按钮（红色圆圈中的白色十字）从历史记录中删除命令。或者，可以通过按下旁边的扫帚按钮来删除整个历史记录。
单击面板顶部的“保存”按钮（带有蓝色软盘的图像）可以保存整个命令历史记录。命令与扩展名一起存储。历史。本着开放的精神，这个文件是一个带有 R 命令的简单文本文件。因此，即使您卸载了 RStudio，您的命令历史记录也可以使用任何文本编辑器进行编辑，或者由 R 获取。以前保存的命令历史记录可以使用左侧的加载历史记录按钮（带有文件夹图标）加载边。
加载和保存命令历史不是使您的分析可重现的推荐方法。在控制台中工作时，通常会即时重复或更改命令，从而使命令行历史难以阅读。如果您执行了要重现的分析，则有更好的方法：将其保存为源文件。
通过单击历史面板顶部的 To Source 按钮，可以将选定的命令复制到源文件中。如果还没有打开源文件，则会为您打开一个新文件。通过这种方式，您可以将命令编辑为真实脚本并将它们存储为 aR 文件，这通常用于分析自动化。
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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
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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。