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R是一种用于统计计算和图形的编程语言，由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。
根据用户调查和对学术文献数据库的研究，R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月，R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。
官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境，在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身（部分自我托管）编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面，如RStudio，一个集成开发环境，和Jupyter，一个笔记本界面。
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我们提供的R语言及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|R语言代写R language代考|Apply functions
Apply functions apply a function passed as an argument to parameter Fun or equivalent, to elements in a collection of $\mathrm{R}$ objects passed as an argument to parameter $\mathrm{X}$ or equivalent. Collections to which FUN is to be applied can be vectors, lists, data frames, matrices or arrays. As long as the operations to be applied are independent-i.e., the results from one iteration are not used in another iterationapply functions can replace for, while or repeat loops.
The different apply functions in base $\mathrm{R}$ differ in the class of the values they accept for their $\mathrm{x}$ parameter, the class of the object they return and/or the class of the value returned by the applied function. Tapply() and sapply() expect a vector or 1ist as an argument passed through $x$. Tapply () returns a 1ist or an array; and vapply() always simplifies its returned value into a vector, while sapply() does the simplification according to the argument passed to its simplify parameter. All these apply functions can be used to apply an $\mathrm{R}$ function that returns a value of the same or a different class as its argument. In the case of apply() and 7apply () not even the length of the values returned for each member of the collection passed as an argument, needs to be consistent. In summary, apply ( ) is used to apply a function to the elements along a dimension of an object that has two or more dimensions, and 7 app $7 y \mathrm{O})$ and sapp $7 \mathrm{yO}$ ) are used to apply a function to the members of a vector or list. apply() returns an array or a list or a vector depending on the size, and consistency in length and class among the values returned by the applied function.
统计代写|R语言代写R language代考|Object names and character strings
In all assignment examples before this section, we have used object names included as literal character strings in the code expressions. In other words, the names are “decided” as part of the code, rather than at run time. In scripts or packages, the object name to be assigned may need to be decided at run time and, consequently, be available only as a character string stored in a variable. In this case, function assign() must be used instead of the operators $\langle-$ or $\rightarrow$. The statements below demonstrate its use.
First using a character constant.
Next using a character value stored in a variable.
name. of.var <- “b”
assign(name. of.var, 9.99)
b
The two toy examples above do not demonstrate why one may want to use assign(). Common situations where we may want to use character strings to store (future or existing) object names are 1) when we allow users to provide names for objects either interactively or as character data, 2) when in a loop we transverse a vector or list of object names, or 3) we construct at runtime object names from multiple character strings based on data or settings. A common case is when we import data from a text file and we want to name the object according to the name of the file on disk, or a character string read from the header at the top of the file.
Another case is when character values are the result of a computation.
The complementary operation of assigning a name to an object is to get an object when we have available its name as a character string. The corresponding function is get () .
If we have available a character vector containing object names and we want to create a list containing these objects we can use function mget(). In the example below we use function $15 \mathrm{O})$ to obtain a character vector of object names matching a specific pattern and then collect all these objects into a list.
R语言代写
统计代写|R语言代写R language代考|Apply functions
应用函数将作为参数传递给参数 Fun 或等效参数的函数应用到集合中的元素R作为参数传递给参数的对象X或同等学历。应用 FUN 的集合可以是向量、列表、数据框、矩阵或数组。只要要应用的操作是独立的，即一次迭代的结果不会在另一次迭代中使用，应用函数可以替换 for、while 或 repeat 循环。
base中不同的apply函数R他们接受的价值观类别不同X参数，它们返回的对象的类和/或应用函数返回的值的类。Tapply() 和 sapply() 期望一个向量或 1ist 作为通过的参数X. taply() 返回一个 1ist 或一个数组；并且 vapply() 总是将其返回值简化为向量，而 sapply() 根据传递给它的简化参数的参数进行简化。所有这些应用功能都可用于应用R返回与其参数相同或不同类的值的函数。在 apply() 和 7apply () 的情况下，甚至不需要为作为参数传递的集合的每个成员返回的值的长度保持一致。综上所述，apply() 用于沿具有两个或多个维度的对象的一个维度对元素应用一个函数，而 7 app7是○)和闷棍7是○) 用于将函数应用于向量或列表的成员。apply() 返回一个数组或一个列表或一个向量，具体取决于大小，以及应用函数返回的值之间的长度和类的一致性。
统计代写|R语言代写R language代考|Object names and character strings
在本节之前的所有赋值示例中，我们都在代码表达式中使用了作为文字字符串包含的对象名称。换句话说，名称是作为代码的一部分“决定”的，而不是在运行时。在脚本或包中，要分配的对象名称可能需要在运行时确定，因此只能作为存储在变量中的字符串使用。在这种情况下，必须使用函数 assign() 而不是运算符⟨−或者→. 下面的陈述展示了它的用途。
首先使用字符常量。
接下来使用存储在变量中的字符值。
姓名。of.var <- “b”
分配（名称。of.var，9.99）
b
上面的两个玩具示例并没有说明为什么要使用 assign()。我们可能希望使用字符串来存储（未来或现有）对象名称的常见情况是 1）当我们允许用户以交互方式或作为字符数据为对象提供名称时，2）当我们在循环中遍历向量或列表时对象名称，或者 3) 我们在运行时根据数据或设置从多个字符串构造对象名称。一个常见的情况是当我们从一个文本文件中导入数据并且我们想要根据磁盘上的文件名或者从文件顶部的头部读取的字符串来命名对象。
另一种情况是字符值是计算的结果。
将名称分配给对象的补充操作是在我们将对象名称作为字符串可用时获取对象。对应的函数是 get () 。
如果我们有一个包含对象名称的字符向量，并且我们想创建一个包含这些对象的列表，我们可以使用函数 mget()。在下面的示例中，我们使用函数15○)获取与特定模式匹配的对象名称的字符向量，然后将所有这些对象收集到一个列表中。
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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。