分类： 统计计算代写

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Measures of shape

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统计计算是数学的一个分支，涉及数据的分析。统计方法的开发是为了分析大量的数据和它们的属性。许多组织使用统计方法来计算有关雇员或人员的协作属性。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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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|统计计算代写Statistical calculation代考|Skewness (SK)

Skewness relates to the symmetry or lack thereof in the shape of the histogram, polygon, stem-and-leaf or dot plot that you can draw from the data. The shape influences the locations of the mean, median and mode in the data set, for example, whether the mean is larger or smaller than the median.

In symmetrical or normal distributions the left half is a mirror image of the right.

When a symmetrical distribution has a single mode, the mode will be in the centre of the distribution. Furthermore, the mean and the median will be equal to the mode. There are no outliers on the one side to pull the mean away from the bulk of the data. The skewness coefficient will have a zero value.

To portray the shape of a distribution you can make use of the histogram or a smooth polygon.

A distribution is skewed if the curve appears skewed either to the left or to the right, meaning that the one tail extends more to one side than the other. The mode stays at the peak of the distribution because outliers do not influence the mode at all. The influence of outliers is highest on the arithmetic mean because the mean is affected by all values in the data set, including the extreme ones, and tends to be located toward the tail of the skewed distribution. The median, being dependent on the number of values in the data set rather than on the size of those values, is less sensitive than the mean, since only the middle measurements are used for its calculation. It is located somewhere between the mode and the mean. Positive skewness (or skewed to the right) occurs when the majority of the data values are concentrated on the left. There are a few data values that are substantially larger than others and these larger values cause the mean to increase while having little, if any, effect on the median. The mean will exceed the median, and both the mean and the median will be greater than the mode. The tail to the right will be longer than to the left.

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Interpreting centre and variability

  1. Dispersion is the amount of spread or scatter that occurs in a data set. It can be interpreted as the size of a ‘typical’ deviation from the mean. If the values in the data set are clustered tightly about their mean, the standard deviation is small, but if the values are widely dispersed about their mean, the standard deviation is large.
  2. In comparing two data sets with the same unit of measure, the one with the larger standard deviation has the greater amount of variability and the one with the smaller standard deviation is more consistent, with less variability among the numbers in the data set.
  3. If you have a single data set, the mean can be combined with the standard deviation to obtain information about how values in a data set are distributed along a number line. To do this we describe how far away a particular observation is from the mean in terms of the standard deviation. For example, we might say that an observation is two standard deviations above the mean or one standard deviation below the mean. The number of standard deviations is known as the $z$-score or the Standardised value.
    $$
    z=\frac{x-\bar{x}}{s}
    $$
    Consider a data set with a mean of 100 and a standard deviation of 15 .
  • The mean minus one standard deviation $=100-15=85$. This means that 85 is one standard deviation below the mean. The $z$-score $=\frac{85-100}{15}=-1$. A $z$-score is negative if the data value is less than the mean.
  • The $z$-score for a value of $115=\frac{115-100}{15}=1$. This means that 115 is one standard deviation above the mean. A $z$-score is positive if a data value is greater than the mean.
  • All observations that fall between 85 and 115 are within one standard deviation from the mean.
  • Two standard deviations $=2 \times 15=30,100-30=70$ and $100+30=$ 130. All observations that fall between 70 and 130 are within two standard deviations from the mean.
  • $100+3(15)=145$. Observations above 145 exceed the mean by more than three standard deviations.
  1. The following two rules can be applied, depending on the shape of the distribution.
  • If the distribution is symmetrical, you can make a statement about the proportion of data values that fall within a specified number of standard deviations of the mean by making use of the empirical rule.
  • A more general interpretation of the proportion of data values that fall within a specified number of standard deviations of the mean is derived from Chebysheff ‘s theorem, which applies to distributions of all shapes.

统计计算代考

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Skewness (SK)

偏度与您可以从数据中绘制的直方图、多边形、茎叶图或点图的形状对称或不对称有关。形状会影响数据集中均值、中值和众数的位置，例如，均值大于还是小于中值。

在对称或正态分布中，左半部分是右半部分的镜像。

当对称分布具有单一模式时，该模式将位于分布的中心。此外，均值和中位数将等于众数。一侧没有异常值可以从大量数据中拉出均值。偏度系数将为零值。

要描绘分布的形状，您可以使用直方图或平滑多边形。

如果曲线向左或向右偏斜，则分布偏斜，这意味着一条尾巴比另一侧向一侧延伸得更多。众数停留在分布的峰值，因为离群值根本不影响众数。离群值对算术平均值的影响最大，因为平均值受数据集中所有值的影响，包括极端值，并且往往位于偏态分布的尾部。中位数取决于数据集中值的数量而不是这些值的大小，它不如平均值敏感，因为仅中间测量值用于其计算。它位于众数和均值之间。当大多数数据值集中在左侧时，就会出现正偏度（或向右偏）。有一些数据值比其他数据值大得多，这些较大的值会导致均值增加，而对中位数的影响很小（如果有的话）。均值会超过中位数，均值和中位数都会大于众数。右边的尾巴会比左边的长。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Interpreting centre and variability

  1. 分散度是数据集中发生的传播或分散的量。它可以解释为与平均值的“典型”偏差的大小。如果数据 集中的值围绕其均值紧密聚集，则标准差很小，但如果这些值广泛分布在其均值附近，则标准差很 大。
  2. 在比较具有相同度量单位的两个数据集时，标准偏差较大的数据集具有较大的变异性，标准偏差较 小的数据集更一致，数据集中的数字之间的变异性较小。
  3. 如果您只有一个数据集，则可以将均值与标准差组合以获得有关数据集中的值如何沿数字轴分布的 信息。为此，我们根据标准差描述特定观察值与平均值的距离。例如，我们可以说观察值是高于均 值两个标准差或低于均值一个标准差。标准差的数量被称为 $z$-分数或标准化值。
    $$
    z=\frac{x-\bar{x}}{s}
    $$
    考虑一个均值为 100 且标准差为 15 的数据集。
    -平均值减去一个标准偏差 $=100-15=85$. 这意味着 85 比平均值低一个标准差。这 $z$-分数 $=\frac{85-100}{15}=-1 . A z$ – 如果数据值小于均值，则得分为负。
  • 这 $z$ – 值的分数 $115=\frac{115-100}{15}=1$. 这意味着 115 比平均值高一个标准差。 $A z$ – 如果数据值大于平 均值，则得分为正。
  • 落在 85 到 115 之间的所有观测值都在与平均值的一个标准差范围内。
  • 两个标准偏差 $=2 \times 15=30,100-30=70$ 和 $100+30=130$. 所有落在 70 和 130 之间的 观测值都在平均值的两个标准差范围内。
  • $100+3(15)=145$. 高于 145 的观测值超过平均值三个标准差以上。
  1. 根据分布的形状，可以应用以下两个规则。
  • 如果分布是对称的，您可以使用经验法则来说明落在均值的指定标准差数内的数据值的比例。
  • 对落在指定均值标准差数内的数据值比例的更一般解释源自切比雪夫定理，该定理适用于所有形状的分布。
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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Summarising data using numerical descriptors

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统计计算是数学的一个分支，涉及数据的分析。统计方法的开发是为了分析大量的数据和它们的属性。许多组织使用统计方法来计算有关雇员或人员的协作属性。

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统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Choose between the mean, median or mode

An average should convey an impression of a distribution in a single value. It is therefore important to use the right type of average. The different averages have different uses. The factors that play a role in choosing the right average are the following:

  1. Is the nature of the data numerical or non-numerical?
  • The mode, which is the value that occurs most often, is the only measure of central tendency useful for nominal scale data (qualitative data that you cannot rank in any way). You can also use the mode for all other qualitative or quantitative (numerical) data sets.
  • If you can rank qualitative data sets (ordinal scale), you can use the median. The median is also valid for all quantitative data sets.
  • The arithmetic mean can be calculated only for quantitative data sets.
  1. What does each average tells us?
    Depending on the situation and the problem under investigation, one measure may be superior to another, and in some other cases you can use all three in conjunction.
  • The mode identifies the most common or ‘typical’ value, or the value that occurs more often than the others do. It may be a good choice if one value occurs much more often than others do. At the same time, the mode conveys the least amount of information about the data set as a whole. In some samples the mode may be in the middle of the distribution, but in others it may be a value at one end of the distribution. It is also possible to have more than one mode, which will eliminate the mode as an option. Outliers do not influence the mode at all and the mode stays at the peak of the distribution.
  • The median indicates the centre of the distribution. The same number of observations lie above and below the median. Outliers occur at the beginning or end of a distribution; this means that it is unlikely that outliers will affect the median very much.
  • The mean is the most frequently used average because it includes all the values in the data set. This feature makes it the most sensitive to extreme values.
  • What is the shape of the distribution?
  • In a symmetrical distribution, the mean, median and mode will be the same or very close together. Whichever one you choose will give you the same answer.
  • If there are extreme values present on one side of the data set, the distribution is skewed. If the mean is very different from the median, the median will be a better option to use. Skewness will be discussed later in the unit.

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|The range

The range is the difference between the largest and smallest values in a data set. Although it measures the distance across the entire set of data, its usefulness as a measure of dispersion is limited. It does not tell us how much the other values in the data set vary from one another or from the mean. The largest or smallest value (or both) may also be an outlier, which can cause a distorted picture of the data.
range $=$ largest value – smallest value
A midrange can be calculated by dividing the range by 2 .
For grouped data the range is the difference between the upper boundary of the last interval and the lower boundary of the first interval.

A bakery regularly orders punnets of blueberries for its famous blueberry cheesecake. The average weight of the punnets is supposed to be $600 \mathrm{~g}$. The baker uses one punnet of blueberries in each cake. It is important that the punnets are of consistent weight so that the cake turns out right. Random samples of punnets from two suppliers were weighed. The weights in grams of the punnets were:
Supplier 1:480 $\quad 600 \quad 600 \quad 600 \quad 760$
Supplier 2: $480 \quad 540 \quad 570 \quad 760 \quad 760$
Calculate the range of punnet weights for each supplier and comment on your results.
Supplier 1: range $=760-480=280 \mathrm{~g}$
Supplier 2: range $=760-480=280 \mathrm{~g}$
The ranges are the same, but it is obvious that the variations within the samples are different. So the range will not solve the bakery’s problem if they want to choose a supplier that will provide punnets with consistent weights.

统计计算代考

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Choose between the mean, median or mode

平均值应该传达单一值分布的印象。因此，使用正确类型的平均值非常重要。不同的平均值有不同的用途。影响选择正确平均值的因素如下：

  1. 数据的性质是数值的还是非数值的？
  • 众数是最常出现的值，是对标称尺度数据（无法以任何方式排序的定性数据）有用的集中趋势的唯一度量。您还可以将该模式用于所有其他定性或定量（数字）数据集。
  • 如果您可以对定性数据集（有序量表）进行排名，则可以使用中位数。中位数也适用于所有定量数据集。
  • 只能对定量数据集计算算术平均值。
  1. 每个平均值告诉我们什么？
    根据具体情况和所调查的问题，一种措施可能优于另一种措施，在其他一些情况下，您可以结合使用所有三种措施。
  • 该模式标识最常见或“典型”值，或者比其他值更频繁出现的值。如果一个值比其他值出现的次数多得多，这可能是一个不错的选择。同时，该模式传达了关于整个数据集的最少信息量。在某些样本中，模式可能位于分布的中间，但在其他样本中，它可能是分布一端的值。也可以有不止一种模式，这将消除模式作为一个选项。离群值根本不影响模式，模式停留在分布的峰值。
  • 中位数表示分布的中心。相同数量的观察值位于中值之上和之下。异常值出现在分布的开始或结束时；这意味着异常值不太可能对中位数产生太大影响。
  • 平均值是最常用的平均值，因为它包括数据集中的所有值。此功能使其对极值最敏感。
  • 分布的形状是什么？
  • 在对称分布中，均值、中位数和众数将相同或非常接近。无论你选择哪一个都会给你相同的答案。
  • 如果数据集的一侧存在极值，则分布是偏斜的。如果均值与中位数相差很大，则中位数将是更好的选择。偏度将在本单元后面讨论。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|The range

范围是数据集中最大值和最小值之间的差值。尽管它衡量的是整个数据集之间的距离，但它作为分散度衡 量标准的用处有限。它没有告诉我们数据集中的其他值彼此之间或与平均值之间的差异有多大。最大值或 最小值（或两者）也可能是离群值，这会导致数据图像失真。
范围二最大值 – 最小值
可以通过将范围除以 2 来计算中间范围。
对于分组数据，范围是最后一个区间的上边界与第一个区间的下边界之间的差值。
一家面包店定期为其著名的蓝莓芝士蛋糕订购蓝莓小篮子。punnets 的平均重量应该是 $600 \mathrm{~g}$. 面包师在 每个蛋糕中使用一篮蓝莓。重要的是小篮子的重量要一致，这样才能做出正确的蛋糕。从两家供应商处随 机抽取的小笽子样本进行了称重。punnet 的重量 (以克为单位) 为:
供应商 1:480 $600 \quad 600 \quad 600 \quad 760$
供应商 2: $480 \quad 540 \quad 570 \quad 760 \quad 760$
计算每个供应商的 punnet 权重范围并评论您的结果。
供应商 1: 范围 $=760-480=280 \mathrm{~g}$
供应商 2：范围 $=760-480=280 \mathrm{~g}$
范围相同，但很明显样本内的变化是不同的。因此，如果面包店想要选择一家能够提供重量一致的双篮筐 的供应商，那么该范围将无法解决面包店的问题。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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统计代写|MATH110 Statistical calculation

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MATH110 Statistical calculation课程简介

This course introduces the logic and methods of statistics. We begin with a discussion of the role of statistics, introducing the concepts of internal and external validity. Common methods for describing the characteristics of individuals and educational outcomes are presented, including the use of graphs and summary measures such as the mean, median, standard deviation, and correlation coefficient. Because of the large natural variability among individuals, one must be able to determine whether or not an apparent difference or patterns present in the data seems to be merely a chance occurrence.
Probability concepts are introduced to help us in this effort. Probability then forms the basis of all of the inferential statistical procedures subsequently presented. At the end of the course, students will:

  • identify basic statistical applications for educational research.
  • explain how to implement quantitative approaches to educational research.
  • identify types of statistical methods and strategies, and select data collection and analysis approaches for different research interests.
  • integrate fundamental statistical theories and concepts with functions of SPSS programs in the context of an analysis project’s overall design.

PREREQUISITES 

Students have 3 to 9 months to complete 18 lessons, including a final research project. Each lesson contains a variety of items which include required chapter reading, a quiz on the reading assignment, at least one instructor video and supporting material for the lesson, and a lesson activity assignment. Lesson topics include:

  1. Introduction to statistics
  2. Frequency Distributions
  3. Central Tendency
  4. Variability
  5. Z scores: Standardized distributions
  6. Probability
  7. Probability Sampling
  8. Hypothesis Testing
  9. $t$ Statistic
  10. Independent Sample $t$ Test
  11. Related Samples $t$ Test
  12. Intro to Analysis of Variance
  13. Repeated Measure Analysis of Variance
  14. Two-factor Analysis of Variance
  15. Correlations
  16. Regression
  17. Chi-square
  18. Research Project

MATH110 Statistical calculation HELP（EXAM HELP， ONLINE TUTOR）

问题 1.

For a Bose gas with fixed number of particles and at a given temperature, calculate the critical volume at which the Bose-Einstein condensation takes place. Repeat your analysis in $2 D$.

In three-dimensional space, the critical volume $\$ V_{-} c \$$ for Bose-Einstein condensation (BEC) can be calculated using the formula:
$$
V_c=\frac{N}{\zeta(3 / 2)}\left(\frac{h^2}{2 \pi m k_B T}\right)^{3 / 2}
$$
where $\$ N \$$ is the number of particles, $\$ \backslash z e t a(3 / 2) \backslash$ approx $2.612 \$$ is the Riemann zeta function, $\$ \mathrm{~h}$ is Planck’s constant, $\$ \mathrm{~m} \$$ is the mass of the bosons, $\$ k_{-} B \$$ is the Boltzmann constant, and $\$ T \$$ is the temperature.

In two-dimensional space, the critical area $\$ A_{-} c \$$ can be calculated using a similar formula:
$$
A_c=\frac{N}{\zeta(2)}\left(\frac{h^2}{2 \pi m k_B T}\right)
$$
where $\$ \backslash z e t a(2)=\backslash f r a c{p i \wedge 2}{6} \$$.
Note that the critical volume/area is the minimum volume/area required for a Bose gas to undergo $\mathrm{BEC}$ at a given temperature.
Let’s assume a Bose gas with $\$ \mathrm{~N}=10^{\wedge} 6 \$$ particles, $\$ \mathrm{~m}=$
$1.44 \backslash$ times $10^{\wedge}{-25} \$ \mathrm{~kg}$ (mass of helium-4 atom), and $\$ T=$
$2.17 \$ \mathrm{~K}$ (critical temperature for helium-4). We can then
calculate the critical volume/area as follows:
For a 3D Bose gas:
$$
V_c=\frac{10^6}{2.612}\left(\frac{\left(6.626 \times 10^{-34}\right)^2}{2 \pi\left(1.44 \times 10^{-25}\right)\left(1.38 \times 10^{-23}\right)(2.17)}\right)^{3 / 2} \approx 2.16 \times 10^{-5} \mathrm{~m}^3
$$
For a 2D Bose gas:
$$
A_c=\frac{10^6}{\pi^2 / 6}\left(\frac{\left(6.626 \times 10^{-34}\right)^2}{2 \pi\left(1.44 \times 10^{-25}\right)\left(1.38 \times 10^{-23}\right)(2.17)}\right) \approx 1.22 \times 10^{-8} \mathrm{~m}^2
$$
Therefore, for a Bose gas with $\$ N=10^{\wedge} 6 \$$ particles and $\$ T$ $=2.17 \$ \mathrm{~K}$, the critical volume for $\mathrm{BEC}$ is approximately $\$ 2.16$ $\backslash$ times $10^{\wedge}{-5} \$ m \$ \wedge 3 \$$ in $3 \mathrm{D}$ and the critical area for BEC is approximately $\$ 1.22 \backslash$ times $10^{\wedge}{-8} \$ \mathrm{~m} \$^{\wedge} 2 \$$ in $2 \mathrm{D}$.

问题 2.

For a dispersion relation $\varepsilon \propto|p|^\sigma$, what is the constraint on dimensionality of space $D$ for Bose-Einstein condensation to take place?

The condition for Bose-Einstein condensation (BEC) to occur is that the chemical potential $\$ \backslash m u \$$ becomes equal to the ground-state energy of the system. In the low-temperature limit, this ground-state energy is proportional to $\$ N^{\wedge}{1 / D} \$$, where $\$ N \$$ is the number of particles and $\$ D \$$ is the dimensionality of space.

For a dispersion relation \$|varepsilon \propto $|p|^{\wedge} \backslash$ sigma\$, the number of particles in momentum space is given by:
$$
N=\int \frac{d^D p}{(2 \pi)^D} \frac{1}{e^{(\varepsilon(p)-\mu) / k_B T}-1}
$$
where $\$ T \$$ is the temperature and $\$ \mathrm{k} B \$$ is the Boltzmann constant. In the low-temperature limit, we can approximate the Bose distribution function as:
$$
\frac{1}{e^{(\varepsilon(p)-\mu) / k_B T}-1} \approx e^{-(\varepsilon(p)-\mu) / k_B T}
$$
Using this approximation, we can rewrite the number of particles as:
$$
N=\int \frac{d^D p}{(2 \pi)^D} e^{-(\varepsilon(p)-\mu) / k_B T}
$$
Substituting \$|varepsilon \propto $|\mathrm{p}|^{\wedge} \backslash$ sigma\$ and changing to spherical coordinates, we get:
$$
N=\frac{V_D}{(2 \pi)^D} \int_0^{\infty} p^{D-1} e^{-\left(|p|^\sigma-\mu\right) / k_B T} d p
$$
where $\$ V_{-} D \$$ is the volume of a $\$ D \$$-dimensional sphere of radius $\$ R \$$ :
$$
V_D=\frac{\pi^{D / 2}}{\Gamma(D / 2+1)} R^D
$$
For a fixed $\$ \backslash m u \$$, the integral can be evaluated by a saddle-point approximation. In the limit of low temperatures, the saddle-point is dominated by small values of $\$ \mathrm{p} \$$, so we can expand $\$|p|^{\wedge} \backslash$ sigma $\$$ around $\$ p=0 \$$ and keep only the leading term:
$$
|p|^\sigma \approx p^\sigma \quad \text { for } p \rightarrow 0
$$
Using this approximation, the integral becomes:
$$
N \approx \frac{V_D}{(2 \pi)^D} \int_0^{\infty} p^{D-1} e^{-\left(p^\sigma-\mu\right) / k_B T} d p
$$
Changing variables to $\$ \mathrm{x}=\mathrm{p}^{\wedge} \backslash$ sigma $\$$ and using the gamma function, we get:
$$
N \approx \frac{V_D}{\sigma(2 \pi)^D}\left(\frac{k_B T}{\mu}\right)^{D / \sigma} \Gamma\left(\frac{D}{\sigma}+1\right)
$$
The ground-state energy in the low-temperature limit is then:
$$
E_0=\frac{\mu}{\sigma}\left(\frac{N}{V_D}\right)^{1 / D}=\frac{\mu}{\sigma}\left(\frac{\sigma(2 \pi)^D}{V_D}\right)^{1 / D}\left(\frac{k_B T}{\mu}\right)^{1 / \sigma} \Gamma\left(\frac{D}{\sigma}+1\right)^{1 / D}
$$
BEC occurs when the chemical potential $\$ \backslash$ mu $\$$ becomes equal to the ground-state energy $\$ E _0 \$$.

Textbooks


• An Introduction to Stochastic Modeling, Fourth Edition by Pinsky and Karlin (freely
available through the university library here)
• Essentials of Stochastic Processes, Third Edition by Durrett (freely available through
the university library here)
To reiterate, the textbooks are freely available through the university library. Note that
you must be connected to the university Wi-Fi or VPN to access the ebooks from the library
links. Furthermore, the library links take some time to populate, so do not be alarmed if
the webpage looks bare for a few seconds.

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统计代写|MATH110 Statistical calculation

Statistics-lab™可以为您提供und.edu MATH110 Statistical calculation统计计算课程的代写代考和辅导服务！ 请认准Statistics-lab™. Statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|STA317

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如果你也在 怎样代写统计计算Statistical calculation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。

统计计算是数学的一个分支，涉及数据的分析。统计方法的开发是为了分析大量的数据和它们的属性。许多组织使用统计方法来计算有关雇员或人员的协作属性。

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  • Statistical Inference 统计推断
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  • 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|统计计算代写Statistical calculation代考|STA317

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Role of the computer in statistics

In all aspects of business life we are likely to encounter increasing quantities of data. Computers and new information technologies literally put data at our fingertips; for example, stock levels in a warehouse some distance away or share prices in Japan can be established in minutes.

The Internet can provide access to data across continents at low cost. The challenge is to organise and analyse this information in such a way that managers can make sense of it by utilising statistical and quantitative techniques. Facilities such as spreadsheets or statistical and mathematical software packages make analysis techniques readily available to everyone. The effective use of such computer software requires that you are able to interpret the output that can be generated, not only in a strictly quantitative way but also in assessing its potential to help in business decision-making.

Computers also provide the opportunity to experiment with and explore data in ways that would not otherwise be possible.

A computer may be efficiently used in any processing operation that has one or more of the following characteristics:

  • large volume of input
  • repetition of projects
  • greater speed desired in processing
  • greater accuracy
  • processing complexities that require electronic help.
    It can help you develop your ideas about how to organise the information by using a ‘try and refine’ approach, which can take too long to carry out manually.

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Sources of data: where to get the data

A statistical study may require the collection of new data from scratch, referred to as primary data, or be able to use already existing data, known as secondary data. It is also possible to use a combination of both sources.

Secondary data is already available in processed form, such as a database, the Internet, libraries or records kept within your company, and has been collected for some purpose other than you intend to use it for. Data is often collected through the use of secondary sources because it is available at low cost, but you need to be sure that you are not using unsuitable data just because it is easily available. Secondary data can be obtained internally or externally.

Internal data comes from within the organisation for its own use, for example from accounting records, payrolls, inventories, sales records, etc.

External data is collected from sources outside the organisation, such as trade publications, consumer price indexes, newspapers, libraries, universities, official statistics supplied by the Department of Statistics and other government departments, a Nielsen report on shopping behaviour, stock exchange reports. databases of the Department of Statistics, data on the unemployment rate supplied by the Department of Labour, or data on HIV/Aids provided by the Department of Health or websites on the Internet.

Primary data is information collected by those wishing to collect their own data. The distinguishing feature of this data is that it will be both reliable and relevant to your purpose. As a result, primary data can take a long time to collect and may be expensive. Sources of primary data include experiments, observation, group discussions and the use of questionnaires under controlled conditions.

There are multiple methods and tools that can be used to collect data, but you must decide which method(s) will best answer your research questions.
The four main methods of collecting data are:

  • face to face
  • by phone
  • by post
  • via the Internet.
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|STA317

统计计算代考

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Role of the computer in statistics

在商业生活的各个方面，我们可能会遇到越来越多的数据。计算机和新的信息技术确实使数据触手可及。例如，可以在几分钟内确定远处仓库中的库存水平或日本的股价。

互联网可以以低成本提供跨大洲的数据访问。挑战在于组织和分析这些信息，使管理人员能够利用统计和定量技术理解这些信息。诸如电子表格或统计和数学软件包之类的工具使每个人都可以轻松获得分析技术。此类计算机软件的有效使用要求您能够解释可以生成的输出，不仅以严格的定量方式，而且还可以评估其帮助业务决策的潜力。

计算机还提供了以其他方式无法实现的方式试验和探索数据的机会。

计算机可以有效地用于具有以下一个或多个特征的任何处理操作：

  • 输入量大
  • 重复项目
  • 加工需要更快的速度
  • 更高的准确性
  • 处理需要电子帮助的复杂性。
    它可以帮助您通过使用“尝试和完善”的方法来发展关于如何组织信息的想法，这可能需要很长时间才能手动执行。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Sources of data: where to get the data

统计研究可能需要从头开始收集新数据，称为主要数据，或者能够使用已经存在的数据，称为次要数据。也可以使用两种来源的组合。

二手数据已经以经过处理的形式提供，例如数据库、互联网、图书馆或保存在您公司内的记录，并且已被收集用于除您打算使用它之外的其他目的。数据通常是通过使用二手来源收集的，因为它成本低廉，但您需要确保您没有使用不合适的数据，只是因为它很容易获得。二级数据可以从内部或外部获得。

内部数据来自组织内部供其自身使用，例如来自会计记录、工资单、库存、销售记录等。

外部数据是从组织外部的来源收集的，例如贸易出版物、消费者价格指数、报纸、图书馆、大学、统计部和其他政府部门提供的官方统计数据、尼尔森关于购物行为的报告、证券交易所报告。统计部的数据库、劳工部提供的失业率数据、卫生部或互联网网站提供的艾滋病毒/艾滋病数据。

原始数据是由那些希望收集自己数据的人收集的信息。这些数据的显着特点是它既可靠又与您的目的相关。因此，收集原始数据可能需要很长时间，而且可能很昂贵。原始数据的来源包括实验、观察、小组讨论和在受控条件下使用问卷。

有多种方法和工具可用于收集数据，但您必须决定哪种方法最能回答您的研究问题。
收集数据的四种主要方法是：

  • 面对面
  • 用电话
  • 通过邮寄
  • 通过互联网。
数学代写|组合学代写Combinatorics代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|STAT407

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  • Statistical Computing 统计计算
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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|统计计算代写Statistical calculation代考|STAT407

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Problem-solving steps

Solving a statistical problem typically comprises the following steps:

  1. Identify the problem and ask the question you hope to answer.
  2. Collect the information (or data) needed to answer the problem: Identify an appropriate data source and decide how to measure it. Decide whether an existing data source is adequate or whether new data must be collected. Determine if you will use an entire population or a representative sample. If using a sample, decide on a viable sampling method.
  3. Analyse the data: Organise and summarise the data into tables and graphs. which are effective ways to present data. Numerical summaries allow increased understanding by making use of single values to represent the data. This initial analysis provides insight into important characteristics of the data and gives guidance in selecting appropriate methods for further analysis.
  4. Interpret the results in order to draw conclusions, make recommendations and assess the risk of an incorrect decision about the original problem under investigation. With sampling, the process usually involves generalising from a small group – or sample – of individuals or objects that were studied to a much larger group or population.

As part of a weekly quality check to access the calibration of a filling machine, the quality control manager randomly selects 50 bottles of beer that were filled on a specific day.

  1. Ask a question: Is the calibration of the filling machine still within acceptable standards?
  2. Collect the appropriate data: Randomly select 50 bottles on a specified day and measure the contents of each bottle. Record the measurements to the nearest millilitre.
  3. Analyse the data: Summarise the data in a table and draw a graph, such as a scatter plot, to show the sample data as well as a line graph on the same plot to indicate the desired fill. The average fill of the sample bottles can also be calculated together with the standard deviation and other descriptive summary statistics.
  4. Interpret the results and draw conclusions. For example: Compare the scatter plot with the required standard line graph to get a visual impression of any deviations. The sample average can also be compared with the required average to access the calibration of the filling machine. You can extend the results from the sample of 50 bottles to all bottles filled during that week.

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|THE LANGUAGE OF STATISTICS

  • An investigation or experiment is any process of observation or measurement.
  • Elements are the people or objects about which information is collected.
  • A population is the entire group about which you want information. If the population contains a countable number of items, it is said to be finite, and when the number of items is unlimited, it is said to be infinite. A study of the entire population is known as a census. A parameter is a numerical measure that describes the population. It is calculated using all the data of the population, such as an average. It is usually indicated by a letter from the Greek alphabet (e.g. $\mu, \sigma, \pi)$.
  • To gain information about the population, a portion of the population data can be examined. This portion of data is called a sample. The sample must be representative of the population. A representative sample is one in which the relevant characteristics of the sample elements are generally the same as the characteristics of the population elements. A statistic is a numerical measure that describes a sample. It is usually indicated by a letter from the Roman alphabet (e.g. $x, s, n, p$ ).
  • A variable is a characteristic of interest about each element of a population or sample. It is the topic about which data is collected, such as the age of first-year students at a university or the mass of each first-year student. Not all students are the same age or weigh the same; this will vary from student to student. That means there is a variation in the weights and ages. If there were no variability in the weights or ages, statistical inference would not be necessary. The observed values of the variable are the data you will use in a statistical investigation.
  • Variables can be classified as quantitative or qualitative.
  • Qualitative or categorical variables provide information that is nonnumerical, such as marital status, type of job, gender, etc. Qualitative information can sometimes be coded to make it appear quantitative, but will have no meaning on a number line.
  • Quantitative variables provide numerical measurements of the elements of a study. Arithmetic operations such as addition and subtraction can be performed on the values of a quantitative variable.
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|STAT407

统计计算代考

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Problem-solving steps

解决统计问题通常包括以下步骤：

  1. 确定问题并提出您希望回答的问题。
  2. 收集回答问题所需的信息（或数据）：确定合适的数据源并决定如何衡量它。确定现有数据源是否足够或是否必须收集新数据。确定您将使用整个总体还是代表性样本。如果使用样本，请确定可行的抽样方法。
  3. 分析数据：将数据组织和汇总为表格和图表。这是呈现数据的有效方式。数字摘要通过使用单个值来表示数据来增加理解。这种初步分析提供了对数据重要特征的深入了解，并为选择合适的方法进行进一步分析提供了指导。
  4. 解释结果以得出结论、提出建议并评估对正在调查的原始问题做出错误决定的风险。通过抽样，这个过程通常涉及从一小群人或样本中将被研究的个体或对象推广到更大的群体或人口。

作为访问灌装机校准的每周质量检查的一部分，质量控制经理随机选择在特定日期灌装的 50 瓶啤酒。

  1. 问一个问题：灌装机的校准是否还在可接受的标准之内？
  2. 收集适当的数据：在指定日期随机选择 50 个瓶子并测量每个瓶子的内容。记录测量值，精确到毫升。
  3. 分析数据：汇总表格中的数据并绘制图表（例如散点图）以显示示例数据，并在同一图表上绘制折线图以指示所需的填充。样品瓶的平均填充量也可以与标准偏差和其他描述性汇总统计一起计算。
  4. 解释结果并得出结论。例如：将散点图与所需的标准折线图进行比较，以获得任何偏差的视觉印象。样本平均值也可以与所需的平均值进行比较，以访问灌装机的校准。您可以将结果从 50 个瓶子的样本扩展到该周灌装的所有瓶子。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|THE LANGUAGE OF STATISTICS

  • 调查或实验是任何观察或测量的过程。
  • 元素是收集信息的人或物。
  • 人口是您想要了解其信息的整个群体。如果总体包含可数的项目，则称它是有限的，而当项目的数量是无限的时，则称它是无限的。对整个人口的研究称为人口普查。参数是描述总体的数值度量。它是使用人口的所有数据（例如平均值）计算得出的。它通常由希腊字母表中的字母表示（例如米,p,π).
  • 要获得有关人口的信息，可以检查人口数据的一部分。这部分数据称为样本。样本必须代表总体。代表性样本是样本要素的相关特征与总体要素的特征大致相同的样本。统计量是描述样本的数值度量。它通常由罗马字母表中的一个字母表示（例如X,秒,n,p ).
  • 变量是关于总体或样本的每个元素的感兴趣特征。这是关于收集数据的主题，例如大学一年级学生的年龄或每个一年级学生的质量。并非所有学生的年龄或体重都相同；这将因学生而异。这意味着体重和年龄存在差异。如果体重或年龄没有变化，就没有必要进行统计推断。变量的观察值是您将在统计调查中使用的数据。
  • 变量可以分为定量的或定性的。
  • 定性或分类变量提供非数值信息，例如婚姻状况、工作类型、性别等。有时可以对定性信息进行编码以使其看起来是定量的，但在数轴上没有意义。
  • 定量变量提供研究要素的数值测量。可以对定量变量的值执行加法和减法等算术运算。
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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|R Markdown and Rhtml

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如果你也在 怎样代写R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R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。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R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 统计计算方面经验极为丰富，各种代写R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R相关的作业也就用不着说。

我们提供的R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R代写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 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|R Markdown and Rhtml

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Publishing a notebook

Markdown (created by John Gruber and Aaron Swartz) is an easy-to-read and easy-to-write markup language that is deșigned to make preparing HTML documents (web pages) easier. The Markdown syntax is inspired by how people write plain text e-mails. For example, to emphasize a word in an e-mail, constructs like * emphasized word* or_emphasized word_are frequently used. Also, people tend to use asterisks or dashes to represent hullet lists in plain text The idea of Markdown is to treat such constructions as actual markup commands by translating them to equivalent HTML syntax (web page). With Markdown, you can alter the appearance of text by altering its size, typeface, and more. What you cannot do with Markdown, is to alter document properties such as page size, margin sizes, and so on. If you need to control such features, you can consider switching to LaTeX (described in the following section). Alternatively, one can use Max Kuhn’s odfWeave package (not supported by RStudio).
With RStudio, you can generate reports with . Rmd or . Rhtm1 files – in these files you combine R output with Markdown or HTML. Note that RStudio also supports editing plain Markdown (.md) and HTML (. html) files.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Workflow for R Markdown

To create a report with R Markdown, open or start a new . Rmd file (File $\mid$ New $\mid \mathbf{R}$ Markdown). Note that the . Rmd tab has special menu items.

Click on the Knit HTML button (Ctrl + Shift $+$ H or Command $+$ Shift $+H$ ) to create and open the report. If a report is already open, it will be updated.
As a first example, let us create a new . Rmd file, empty it, and type:
Adding_one and one_gives ‘1 $+1$ ‘
Now click on the Knit HTML button. RStudio generates an HTML file and opens it in a viewer. It is important to realize that this HTML file is self-contained. That is, all text and figures are contained in a single file, whereas web pages usually rely on many external references to include pictures, for example. The main advantage is that you can store the HTML file and send it as a single unit by an e-mail.
When a new . Rmd file is created, RStudio opens an example file with a starter guide. If you click on the MD button on the left of the Knit HTML button, a help file will open showing some of Markdown’s syntax. On the right-hand side, there are the Run, Rerun, and Chunks buttons. Since these are present for Rnw/Sweave as well as for Rmd and Rhtml files, they will be discussed separately in the section on code chunks and chunk options.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|An extended example

To demonstrate some of the most important capabilities of R Markdown, we will walk step by step through an extensive example. In this example, we’ll see how to create a document and section titles, equations, how to include code chunks inline as well as in separate blocks, and how to add links to other documents. We’ll also see the first example of code chunk options. You can either type the example in an empty file or pull the example from github by clicking on Project | New | Version control | Git and entering https://github.com/ratudiobook/abalone.git.
Also see Chapter 4, Managing R Projects on version control. Alternatively, you can copy the preceding URL to your browser and read through the code online.
In this example, we are going to create a report of a simple analysis on the Abalone dataset that we’ve used throughout the book. We assume that by now you have an RStudio project directory with a subdirectory data that holds the abalone. cav file. See Chapter 1, Getting Started, to see how to obtain the file (it is also included in the github repository mentioned in the preceding section).

To start, create a new directory named Rmd and a file called density. Rmd. In the example, we are going to estimate the “density” (weight per volume) of abalones, by modeling them as rectangular boxes. We start with a title, author name, and date as follows:

Here, the double-underlining tells Markdown that the text above it should be treated as the document title (in HTML it will be put between the $<\mathrm{H} 1>$ tag as well as between $<$ titles</titles). Under the title, we add the author names, and between brackets, the current date as returned by $R$. This is the first example of inline code. In Markdown, text between single backticks is interpreted and printed as code. By adding an $r$ behind the first backtick, we tell knitr to replace the R code between backticks with its result.
Next, an introducing section is added.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|R Markdown and Rhtml

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|Publishing a notebook

Markdown（由 John Gruber 和 Aaron Swartz 创建）是一种易于阅读和易于编写的标记语言，旨在简化 HTML 文档（网页）的准备工作。Markdown 语法的灵感来自人们编写纯文本电子邮件的方式。例如，为了强调电子邮件中的一个词，经常使用*强调词*或_强调词_之类的结构。此外，人们倾向于使用星号或破折号以纯文本形式表示 hullet 列表。 Markdown 的想法是通过将这些结构转换为等效的 HTML 语法（网页），将它们视为实际的标记命令。使用 Markdown，您可以通过更改文本的大小、字体等来更改文本的外观。使用 Markdown 不能做的是更改文档属性，例如页面大小、边距大小等。如果您需要控制这些功能，您可以考虑切换到 LaTeX（在下一节中描述）。或者，可以使用 Max Kuhn 的 odfWeave 包（RStudio 不支持）。
使用 RStudio，您可以使用 . rmd 或 . Rhtm1 文件——在这些文件中，您将 R 输出与 Markdown 或 HTML 结合起来。请注意，RStudio 还支持编辑纯 Markdown (.md) 和 HTML (.html) 文件。

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Workflow for R Markdown

要使用 R Markdown 创建报告，请打开或开始一个新的 . rmd 文件（文件∣新的∣R降价）。请注意，. Rmd 选项卡有特殊的菜单项。

单击 Knit HTML 按钮（Ctrl + Shift+H 或命令+转移+H) 以创建和打开报告。如果报告已经打开，它将被更新。
作为第一个示例，让我们创建一个新的 . Rmd 文件，清空它，然后输入：
Adding_one and one_gives ‘1+1’
现在点击 Knit HTML 按钮。RStudio 生成一个 HTML 文件并在查看器中打开它。重要的是要意识到这个 HTML 文件是自包含的。也就是说，所有文本和图形都包含在一个文件中，而网页通常依赖许多外部引用来包含图片。主要优点是您可以存储 HTML 文件并通过电子邮件将其作为单个单元发送。
当一个新的 . 创建 Rmd 文件后，RStudio 会打开一个带有入门指南的示例文件。如果单击 Knit HTML 按钮左侧的 MD 按钮，将打开一个帮助文件，其中显示了 Markdown 的一些语法。在右侧，有 Run、Rerun 和 Chunks 按钮。由于这些存在于 Rnw/Sweave 以及 Rmd 和 Rhtml 文件中，因此将在代码块和块选项部分单独讨论它们。

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|An extended example

为了演示 R Markdown 的一些最重要的功能，我们将通过一个广泛的示例逐步进行。在此示例中，我们将了解如何创建文档和章节标题、方程式，如何将代码块内联以及在单独的块中，以及如何添加指向其他文档的链接。我们还将看到代码块选项的第一个示例。您可以在空文件中键入示例，也可以通过单击 Project | 从 github 中提取示例。新 | 版本控制 | Git 并输入 https://github.com/ratudiobook/abalone.git。
另请参阅第 4 章，管理 R 项目的版本控制。或者，您可以将前面的 URL 复制到浏览器并在线阅读代码。
在这个例子中，我们将创建一个对我们在整本书中使用的鲍鱼数据集进行简单分析的报告。我们假设现在您有一个 RStudio 项目目录，其中包含一个包含鲍鱼的子目录 data。cav 文件。请参阅第 1 章，入门，了解如何获取文件（它也包含在上一节中提到的 github 存储库中）。

首先，创建一个名为 Rmd 的新目录和一个名为 density. RMD。在示例中，我们将通过将鲍鱼建模为矩形框来估计鲍鱼的“密度”（每体积重量）。我们从标题、作者姓名和日期开始，如下所示：

在这里，双下划线告诉 Markdown，它上面的文本应该被视为文档标题（在 HTML 中，它将放在<H1>标签以及之间<标题</titles）。在标题下，我们添加作者姓名，并在括号中添加当前日期R. 这是内联代码的第一个示例。在 Markdown 中，单个反引号之间的文本被解释并打印为代码。通过添加一个r在第一个反引号之后，我们告诉 knitr 将反引号之间的 R 代码替换为其结果。
接下来，增加了介绍部分。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Generating Reports

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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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我们提供的R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R代写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 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Generating Reports

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Generating Reports

In this chapter, we treat three different ways to produce reports that automatically include the results of an analysis.

A very important feature of reproducible science is generating reports. The main idea of automatic report generation is that the results of analyses are not manually copied to the report. Instead, both the $R$ code and the report’s text are combined in one or more plain text files. The report is generated by a tool that executes the chunks of code, captures the results (including figures), and generates the report by weaving the report’s text and results together. To achieve this, you need to learn a few special commands, called markup specifiers, that tell the report generator which part of your text is $\mathrm{R}$ code, and which parts you want in special typesetting such as boldface or italic. There are several markup languages to do this, but the following is a minimal example using the Markdown language:

The left panel shows the plain text file in RStudio’s editor and the right panel shows the web page that is generated by clicking on the Knit HTML button. The markup specifiers used here are the double asterisks for boldface, single underscores for slanted font, and the backticks for code. By adding an $x$ to the first backtick, the report generator executes the code following it.

The Markdown language is one of many markup languages in existence and RStudio supports several of them. RStudio has excellent support for interweaving code with Markdown, HTML, LaTeX, or even in plain comments. We’ve encountered the latter option already in Chapter 1, Getting Started, when we created a notebook straight from R script.

Notebooks are useful to quickly share annotated lines of code or results. There are a few ways to control the layout of a notebook. The Markdown language is easy to learn and has a fair amount of layout options. It also allows you to include equations in the LaTeX format. The HTML option is really only useful if you aim to create a web page. You should know, or be willing to learn HTML to use it. The result of these three methods is always a web page (that is, an HTML file) although this can be exported to PDF.
If you need ultimate control over your document’s layout, and if you need features like automated bibliographies and equation numbering, LaTeX is the way to go. With this last option, it is possible to create papers for scientific journals straight from your analysis.

Depending on the chosen system, a text file with a different extension is used as the source file. The following table gives an overview.

Finally, we note that the interweaving of code and text (often referred to as literate programming) may serve two purposes. The first, described in this chapter, is to gencrate a data analysis report by cxccuting code to produce the result. The second is to document the code itself, for example, by describing the purpose of a function and all its arguments. The latter purpose will be discussed in the next chapter, where we will discuss the Roxygen2 package for code documentation.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Prerequisites for report generation

For notebooks, R Markdown, and Rhtml, RStudio relies on Yihui Xie’s knitr package for executing code chunks and merging the results. The knitr package can be installed via RStudio’s Packages tab or with the command install. packages (“knitr”).

For LaTeX/Sweave files, the default is to use R’s native Sweave driver. The knitr package is easier to use and has more options for fine-tuning, so in the rest of this chapter we assume that knitr is always used. To make sure that knitr is also used for Sweave files, go to Tools | Options | Sweave and choose knitr as Weave Rnw files. If you’re working in an RStudio project, you can set this as a project option as well by navigating to Project | Project Options | Sweave. When you work with LaTeX/Sweave, you need to have a working LaTeX distribution installed. Popular distributions are TeXLive for Linux, MikTeX for Windows, and MacTeX for Mac OS X.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Notebook options

RStudio offers three ways to generate a notebook from an Rscript – the simplest are Default and knitr:istitch. These only differ a little in layout. The knitr:spin mode allows you to use the Markdown markup language to specify text layout. The markup options are presented after navigating to File | Notebook or after clicking on the Notebook button. Under the hood, the Default and knitr::stitch options use knitr to generate a Markdown file which is then directly converted to a web page (HTML file). The knitr:spin mode allows for using Markdown commands in your comments and will convert your . R file to a .Rmd (R Markdown) file before further processing.

In Default mode, $R$ code and printed results are rendered to code blocks in a fixedwidth font with a different background color. Figures are included in the output and the document is prepended with a title, an optional author name, and the date. The only option to include text in your output is to add it as an R comment (behind the # sign) and it will be rendered as such.
In knitr:stitch mode, instead of prepending the report with an author name and date, the report is appended with a call to Sys . time () and R’s sessionInfo(). The latter is useful since it shows the context in which the code was executed including R’s version, locale settings, and loaded packages. The result of the knitr::stitch mode depends on a template file called knitr-template. Rnw, included with the knitr package. It is stored in a directory that you can find by typing system.
file (‘misc’, package=’ knitr’).

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Generating Reports

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|Generating Reports

在本章中，我们将介绍生成自动包含分析结果的报告的三种不同方法。

可重复科学的一个非常重要的特征是生成报告。自动报告生成的主要思想是分析结果不会手动复制到报告中。相反，两者R代码和报告的文本合并在一个或多个纯文本文件中。报告由执行代码块、捕获结果（包括数字）并通过将报告的文本和结果编织在一起来生成报告的工具生成。为此，您需要学习一些称为标记说明符的特殊命令，它们告诉报告生成器您的文本的哪一部分是R代码，以及您想要特殊排版的部分，例如粗体或斜体。有几种标记语言可以做到这一点，但以下是使用 Markdown 语言的最小示例：

左侧面板显示 RStudio 编辑器中的纯文本文件，右侧面板显示通过单击 Knit HTML 按钮生成的网页。这里使用的标记说明符是粗体的双星号、倾斜字体的单下划线和代码的反引号。通过添加一个X对于第一个反引号，报告生成器执行它后面的代码。

Markdown 语言是现有的许多标记语言之一，RStudio 支持其中的几种。RStudio 非常支持将代码与 Markdown、HTML、LaTeX 甚至是纯注释交织在一起。我们已经在第 1 章“入门”中遇到过后一种选择，当时我们直接从 R 脚本创建了一个笔记本。

笔记本对于快速共享带注释的代码行或结果很有用。有几种方法可以控制笔记本的布局。Markdown 语言易于学习，并且有大量的布局选项。它还允许您以 LaTeX 格式包含方程式。只有当您的目标是创建网页时，HTML 选项才真正有用。您应该知道或愿意学习 HTML 以使用它。这三种方法的结果始终是一个网页（即 HTML 文件），尽管可以将其导出为 PDF。
如果您需要对文档的布局进行最终控制，并且需要自动参考书目和方程式编号等功能，那么 LaTeX 就是您的最佳选择。使用最后一个选项，可以直接根据您的分析为科学期刊创建论文。

根据所选系统，将使用具有不同扩展名的文本文件作为源文件。下表给出了概述。

最后，我们注意到代码和文本的交织（通常称为文学编程）可能有两个目的。本章描述的第一个是通过编写代码生成数据分析报告以产生结果。第二个是记录代码本身，例如，通过描述函数的用途及其所有参数。后一个目的将在下一章讨论，我们将在其中讨论用于代码文档的 Roxygen2 包。

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对于 notebook、R Markdown 和 Rhtml，RStudio 依赖于 Yihui Xie 的 knitr 包来执行代码块并合并结果。knitr 包可以通过 RStudio 的 Packages 选项卡或使用命令 install 安装。包（“knitr”）。

对于 LaTeX/Sweave 文件，默认使用 R 的原生 Sweave 驱动程序。knitr 包更容易使用并且有更多的微调选项，所以在本章的其余部分我们假设总是使用 knitr。要确保 knitr 也用于 Sweave 文件，请转到工具 | 选项 | Sweave 并选择 knitr 作为 Weave Rnw 文件。如果您在 RStudio 项目中工作，您也可以通过导航到 Project | 将其设置为项目选项。项目选项 | 编织。当你使用 LaTeX/Sweave 时，你需要安装一个工作的 LaTeX 发行版。流行的发行版是 Linux 的 TeXLive、Windows 的 MikTeX 和 Mac OS X 的 MacTeX。

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RStudio 提供了三种从 Rscript 生成笔记本的方法——最简单的是 Default 和 knitr:istitch。这些只是布局略有不同。knitr:spin 模式允许您使用 Markdown 标记语言来指定文本布局。导航到 File | 后会显示标记选项。笔记本或单击笔记本按钮后。在后台， Default 和 knitr::stitch 选项使用 knitr 生成 Markdown 文件，然后直接将其转换为网页（HTML 文件）。knitr:spin 模式允许在您的评论中使用 Markdown 命令，并将转换您的 . 在进一步处理之前将 R 文件转换为 .Rmd (R Markdown) 文件。

在默认模式下，R代码和打印结果以具有不同背景颜色的固定宽度字体呈现给代码块。图片包含在输出中，文档前面有标题、可选的作者姓名和日期。在输出中包含文本的唯一选择是将其添加为 R 注释（在 # 符号后面），它将按原样呈现。
在 knitr:stitch 模式下，不是在报告前面加上作者姓名和日期，而是在报告后面附加对 Sys 的调用。time() 和 R 的 sessionInfo()。后者很有用，因为它显示了执行代码的上下文，包括 R 的版本、区域设置和加载的包。knitr::stitch 模式的结果取决于名为 knitr-template 的模板文件。Rnw，包含在 knitr 包中。它存储在一个目录中，您可以通过键入系统找到该目录。
文件（’misc’，package=’knitr’）。

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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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Subversion

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如果你也在 怎样代写R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R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。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R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 统计计算方面经验极为丰富，各种代写R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R相关的作业也就用不着说。

我们提供的R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R代写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
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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|Subversion

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Create a new

In Subversion, the location of the repository that stores increments of your project is different from the directory where you actually do your work. To create a project under Subversion version control, perform the following steps:

  1. Create a new svn repository.
    In your operating system’s command-line interface, you can do this by typing svnadmin create epath to projectnames. A new directory will be created with some svn-specific files. You should never alter this directory yourself. It is where Subversion will store incremental versions of your project.
  2. In some directory, for example, in /projects/, do an svn checkout. In your operating system’s command-line interface, you can do this by typing svn checkout file:/// (notice the triple slash after file:).
  3. Open RStudio. Go to Project | Create project… | Existing directory. Choose the directory that you just checked out from the empty Subversion repository.
  4. Or, instead of the last two steps, you can go to Project | Create project | Version Control | Subversion. Type file: $/ / /<$ path to projectname> in Repository Url and RStudio will do the rest for you.
  5. We made a fresh empty repository named abalone, checked it out with Subversion, and created an RStudio project in the checked-out directory. The RStudio panel now contains an extra tab SVN, shown in the following screenshot. We will replay some of the steps of the previous section, but now with Subversion.

The yellow question mark shows that abalone. Rproj is not (yet) in the central repository.
The SVN tab of RStudio has a Status column containing icons that indicate the status of files with respect to their versions in the central repository. At the moment, there is only the abalone. Rproj file, which has not been added to the repository yet, so it is marked with a question mark icon. An overview of SVN status icons is given in the following table.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Working with a team

Working with a team on a project is almost unthinkable without a version control system. In principle, with GIT it is possible to work without a central repository. However, it is very common to still work with a central repository where collaborators can pull changes from and push their own. There are several online resources where you can host your open source projects free of charge. Popular ones include github (obviously supporting GTT only), code. google. com, and bitbucket. The latter two support GIT as well as Subversion. At the time of writing, bitbucket is the only of these three hosting non-open repositories for free as well.

To start on a project with an online repository, you need to create an account and create a new project at the hosting site. When you create a project, you usually have to choose the version control system you want to use. Once the online repository is created, start RStudio and click on Project | New project. Choose Check out a project from a version control repository. After choosing the version control system, you will be asked for the URL of your repository and where to store the files on your own computer.

Now, for GIT repositories, the workflow is as follows. To get the updates from your collaborators, pull the latest changes via the Git tab menu More | Pull Branches. Next, you can do the work, stage files, and commit them with a comment. After the commit, the local copy of the GIT repository is updated. However, to send the same changes to your coworkers, you need to push the latest commits to the central repository via More | Push Branch.
For subversion repositories, you need to update your working copy, using More | Update. After the work is done, when you commit the changes, they will be immediately uploaded to the central repository.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Further reading

There is much more to be said about version control and we have only covered enough here to get you started with the most common operations. As you grow accustomed with version control, you probably want to start using more features than are currently interfaced through RStudio. The first features to look into are probably branching and merging of development lines and reverting commits. A good online resource for using GIT on the command line is the GIT book (http://git-scm. com/book). For Subversion, the SVN book (http: // avnbook . red-bean . com), which is partly written by some of Subversion’s developers comes highly recommended. Both books can be read for free online or ordered as a hard copy.

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Subversion

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|Create a new

在 Subversion 中，存储项目增量的存储库的位置与您实际工作的目录不同。要在 Subversion 版本控制下创建项目，请执行以下步骤：

  1. 创建一个新的 svn 存储库。
    在您的操作系统的命令行界面中，您可以通过键入 svnadmin create epath to projectnames 来执行此操作。将使用一些特定于 svn 的文件创建一个新目录。你不应该自己改变这个目录。Subversion 将在这里存储项目的增量版本。
  2. 在某个目录中，例如，在 /projects/ 中，执行 svn checkout。在您的操作系统的命令行界面中，您可以通过键入 svn checkout file:/// 来执行此操作（注意 file: 后面的三个斜杠）。
  3. 打开 RStudio。前往项目 | 创建项目… | 现有目录。从空的 Subversion 存储库中选择您刚刚签出的目录。
  4. 或者，代替最后两个步骤，您可以转到项目 | 创建项目 | 版本控制 | 颠覆。类型文件：///<存储库 URL 中 projectname> 的路径，RStudio 将为您完成剩下的工作。
  5. 我们新建了一个名为 abalone 的空存储库，使用 Subversion 将其签出，并在签出目录中创建了一个 RStudio 项目。RStudio 面板现在包含一个额外的选项卡 SVN，如以下屏幕截图所示。我们将重播上一节的一些步骤，但现在使用 Subversion。

黄色问号表示鲍鱼。Rproj （尚未）在中央存储库中。
RStudio 的 SVN 选项卡有一个 Status 列，其中包含指示文件相对于中央存储库中的版本的状态的图标。此刻，只有鲍鱼。rproj 文件，该文件尚未添加到存储库中，因此标有问号图标。下表给出了 SVN 状态图标的概述。

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Working with a team

如果没有版本控制系统，几乎无法想象在一个项目上与团队合作。原则上，使用 GIT 可以在没有中央存储库的情况下工作。但是，仍然使用中央存储库是很常见的，协作者可以从中提取更改并推送自己的更改。您可以通过多种在线资源免费托管您的开源项目。流行的包括github（显然只支持GTT），代码。谷歌。com 和 bitbucket。后两者支持 GIT 和 Subversion。在撰写本文时，bitbucket 也是这三个免费托管的非开放存储库中唯一的一个。

要开始使用在线存储库的项目，您需要创建一个帐户并在托管站点上创建一个新项目。创建项目时，通常必须选择要使用的版本控制系统。创建在线存储库后，启动 RStudio 并单击 Project | 新项目。选择从版本控制存储库中签出项目。选择版本控制系统后，系统会询问您存储库的 URL 以及在您自己的计算机上存储文件的位置。

现在，对于 GIT 存储库，工作流程如下。要从您的协作者那里获取更新，请通过 Git 选项卡菜单获取最新更改 更多 | 拉树枝。接下来，您可以完成工作、暂存文件并使用评论提交它们。提交后，GIT 存储库的本地副本被更新。但是，要将相同的更改发送给您的同事，您需要通过更多 | 将最新提交推送到中央存储库。推送分支。
对于 subversion 存储库，您需要使用更多 | 更新您的工作副本。更新。工作完成后，当您提交更改时，它们将立即上传到中央存储库。

统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Further reading

关于版本控制还有很多话要说，我们在这里只介绍了足够的内容来帮助您开始最常见的操作。随着您逐渐习惯了版本控制，您可能希望开始使用比目前通过 RStudio 接口更多的功能。首先要研究的功能可能是开发线的分支和合并以及恢复提交。在命令行上使用 GIT 的一个很好的在线资源是 GIT book (http://git-scm.com/book)。对于 Subversion，强烈推荐部分由部分 Subversion 开发人员编写的 SVN 书籍 (http://avnbook.red-bean.com)。这两本书都可以在线免费阅读或以硬拷贝的形式订购。

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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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Version control

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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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我们提供的R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R代写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 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:

  1. If necessary, get the latest version of the project from the repository (pull). This is only necessary when collaborating with multiple developers.
  2. Do the work – create, delete, move, or alter files.
  3. 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.
  4. 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 Aba​​lone 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：

  1. 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。
  2. 做这项工作——创建、删除、移动或更改文件。
  3. 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。
  4. 将分阶段的更改提交到存储库。

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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。

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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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我们提供的R 统计计算Introduction to Statistical Computing with R代写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 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Managing R Projects

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.

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统计计算代写

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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。

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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。

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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。

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