统计代写|R语言代写R language代考|NTRES6100

如果你也在 怎样代写R语言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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写R语言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语言代写方面经验极为丰富,各种代写R语言相关的作业也就用不着说。

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|NTRES6100

统计代写|R语言代写R language代考|Subsetting

It is very common to want to extract one or more elements from a vector. For this, we use a technique called indexing or subsetting. After the vector, we put an integer in square brackets ( [] ) called the subscript operator. This instructs $\mathrm{R}$ to return the element at that index. The indices (plural for index, in case you were wondering!) for vectors in $\mathrm{R}$ start at 1 , and stop at the length of the vector.
$>$ our.vect[1] $\quad #$ to get the first value
[1] 8

$>$ # the function length() returns the length of a vector
$>$ length (our.vect)
[1] 7
$>$ our.vect [length (our.vect)] # get the last element of a vector
[1] 9
Note that in the preceding code, we used a function in the subscript operator. In cases like these, R evaluates the expression in the subscript operator, and uses the number it returns as the index to extract.

If we get greedy, and try to extract an element at an index that doesn’t exist, $\mathrm{R}$ will respond with NA, meaning, not available. We see this special value cropping up from time to time throughout this text.
$>$ our.vect [10]
[1] NA
One of the most powerful ideas in $\mathrm{R}$ is that you can use vectors to subset other vectors:
$>$ # extract the first, third, fifth, and
$>$ # seventh element from our vector
$>$ our.vect $[c(1,3,5,7)]$
The ability to use vectors to index other vectors may not seem like much now, but its usefulness will become clear soon.
Another way to create vectors is by using sequences.
Above, the $1: 10$ statement creates a vector from 1 to 10 . $10: 1$ would have created the same 10 element vector, but in reverse. The seq () function is more general in that it allows sequences to be made using steps (among many other things).

统计代写|R语言代写R language代考|Advanced subsetting

Did I mention that we can use vectors to subset other vectors? When we subset vectors using logical vectors of the same length, only the elements corresponding to the TRUE values are extracted. Hopefully, sparks are starting to go off in your head. If we wanted to extract only the legitimate non-NA digits from Jenny’s number, we can do it as follows:
$>$ messy.vector[1is.na (messy.vector)]
This is a very critical trait of $\mathrm{R}$, so let’s take our time understanding it; this idiom will come up again and again throughout this book.

The logical vector that yields TRUE when an NA value occurs in messy .vector (from is . na ()) is then negated (the whole thing) by the negation operator !. The resultant vector is TRUE whenever the corresponding value in messy. vector is not NA.
When this logical vector is used to subset the original messy vector, it only extracts the non-NA values from it.

Similarly, we can show all the digits in Jenny’s phone number that are greater than five as follows:
$>$ our.vect [our.vect $>$ 5]
Thus far, we’ve only been displaying elements that have been extracted from a vector. However, just as we’ve been assigning and re-assigning variables, we can assign values to various indices of a vector, and change the vector as a result. For example, if Jenny tells us that we have the first digit of her phone number wrong (it’s really 9), we can reassign just that element without modifying the others.
$>$ our.vect
[1] $8 \begin{array}{llllllll} & 6 & 7 & 5 & 3 & 0 & 9\end{array}$
$>$ our.vect [1] $<-9$ $>$ our.vect
Sometimes, it may be required to replace all the NA values in a vector with the value o. To do that with our messy vector, we can execute the following command:
$>$ messy.vector [is.na (messy.vector)] $<-0$

messy.vector
[1] $8 \begin{array}{llllllllll} & 8 & 0 & 7 & 5 & 0 & 3 & 0 & 9\end{array}$

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R语言代写

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想要从向量中提取一个或多个元素是很常见的。为此,我们使用一种称为索引或子集的技术。在向量之 后,我们将一个整数放在方括号 ( [] ) 中,称为下标运算符。这指示R返回该索引处的元素。索引(复数 表示索引,如果你想知道的话!)R从 1 开始,到向量的长度停止。
$>$ 我们的.vect[1] 四#得到第一个值
[1] 8
$>$ #函数 length() 返回向量的长度
$>$ 长度 (our.vect)
[1] 7
$>$ our.vect [length (our.vect)] # 获取向量的最后一个元素
[1] 9
注意,在前面的代码中,我们在下标运算符中使用了一个函数。在这些情况下,R计算下标运算符中的表 达式,并使用它返回的数字作为要提取的索引。
如果我们变得贪婪,并尝试在不存在的索引处提取元素,R将以 NA 响应,意思是不可用。在本文中,我 们不时看到这种特殊的价值。
$>$ our.vect [10]
[1] NA
最强大的想法之一 $\mathrm{R}$ 是您可以使用向量对其他向量进行子集化:
$>$ #提取第一、第三、第五和
$>$ #向量中的第七个元素
$>$ 我们的.vect $[c(1,3,5,7)]$
使用向量索引其他向量的能力现在可能看起来不多,但它的用处很快就会变得清晰。
另一种创建向量的方法是使用序列。
以上,1:10语句创建一个从 1 到 10 的向量。 $10: 1$ 会创建相同的 10 元素向量,但相反。seq () 函数更 通用,因为它允许使用步骤 (以及许多其他东西) 来制作序列。

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我有没有提到我们可以使用向量来对其他向量进行子集化? 当我们使用相同长度的逻辑向量对向量进行子 集化时,只会提取对应于 TRUE 值的元素。布望,火花开始在你的脑海中熄灭。如果我们只想从Jenny 的 号码中提取合法的非 NA 数字,我们可以按如下方式进行:
$>$ messy.vector[1is.na (messy.vector)]
这是一个非常关键的特征R,所以让我们花点时间了解它;这个成语将在本书中一再出现。
当 NA 值出现在杂乱的 .vector 中时产生 TRUE 的逻辑向量 (from is .na ()) 然后被否定运算符! 否定 (整个事情)。每当相应的值混乱时,结果向量为 TRUE。向量不是 NA。 当此逻辑向量用于对原始混乱向量进行子集化时,它仅从中提取非 NA 值。
同样,我们可以显示 Jenny 的电话号码中所有大于五的数字,如下所示:
$>$ 我们的.vect [我们的.vect $>5$ ]
到目前为止,我们只显示了从向量中提取的元素。然而,就像我们一直在分配和重新分配变量一样,我们 可以将值分配给向量的各种索引,并因此改变向量。例如,如果 Jenny 告诉我们她的电话号码的第一位 数字有误(实际上是 9),我们可以只重新分配该元素而不修改其他元素。
$>$ 我们的.vect
$>$ 我们的.vect $[1]<-9>$ our.vect
有时,可能需要用值 0 替换向量中的所有 NA 值。要用我们凌乱的向量做到这一点,我们可以执行以下命 令:
$>$ messy.vector $[$ is.na (messy.vector) $]<-0$
凌乱的矢量
$\left[\begin{array}{lllllllll}{[1] 8} & 8 & 0 & 7 & 5 & 0 & 3 & 0 & 9\end{array}\right.$

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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