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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。
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|Reproducible data analysis
Reproducible data analysis is much more than a fashionable buzzword. Under any situation where accountability is important, from scientific research to decision making in commercial enterprises, industrial quality control and safety and environmental impact assessments, being able to reproduce a data analysis reaching the same conclusions from the same data is crucial. Most approaches to reproducible data analysis are based on automating report generation and including, as part of the report, all the computer commands used to generate the results presented.
A fundamental requirement for reproducibility is a reliable record of what commands have been run on which data. Such a record is especially difficult to keep when issuing commands through menus and dialogue boxes in a graphical user interface or interactively at a console. Even working interactively at the $\mathrm{R}$ console using copy and paste to include commands and results in a report is error prone, and laborious.
A further requirement is to be able to match the output of the $R$ commands to the input. If the script saves the output to separate files, then the user will need to take care that the script saved or shared as a record of the data analysis was the one actually used for obtaining the reported results and conclusions. This is another error-prone stage in the reporting of data analysis. To solve this problem an approach was developed, inspired in what is called literate programming (Knuth 1984). The idea is that running the script will produce a document that includes the listing of the R code used, the results of running this code and any explanatory text needed to understand and interpret the analysis.
Although a system capable of producing such reports with R, called ‘Sweave’ (Leisch 2002), has been available for a couple decades, it was rather limited and not supported by an IDE, making its use rather tedious. A more recently developed system called ‘knitr’ (Xie 2013) together with its integration into RStudio has made the use of this type of reports very easy. The most recent development is what has been called R notebooks produced within RStudio. This new feature, can produce the readable report of running the script as an HTML file, displaying the code used interspersed with the results within the viewable file as in earlier approaches. However, this newer approach goes even further: the actual source script used to generate the report is embedded in the HTML file of the report and can be extracted and run very easily and consequently re-used. This means that anyone who gets access to the output of the analysis in human readable form also gets access to the code used to generate the report, in computer executable format.
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When searching for answers, asking for advice or reading books, you will be confronted with different ways of approaching the same tasks. Do not allow this to overwhelm you; in most cases it will not matter as many computations can be done in $\mathrm{R}$, as in any language, in several different ways, still obtaining the same result. The different approaches may differ mainly in two aspects: 1) how readable to humans are the instructions given to the computer as part of a script or program, and 2) how fast the code runs. Unless computation time is an important bottleneck in your work, just concentrate on writing code that is easy to understand to you and to others, and consequently easy to check and reuse. Of course, do always check any code you write for mistakes, preferably using actual numerical test cases for any complex calculation or even relatively simple scripts. Testing and validation are extremely important steps in data analysis, so get into this habit while reading this book. Testing how every function works, as I will challenge you to do in this book, is at the core of any robust data analysis or computing programming.
R语言代写
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可重复的数据分析不仅仅是一个流行的流行词。在问责制很重要的任何情况下，从科学研究到商业企业的决策、工业质量控制以及安全和环境影响评估，能够从相同的数据复制得出相同结论的数据分析至关重要。大多数可重复数据分析的方法都基于自动生成报告，并且作为报告的一部分，包括用于生成所呈现结果的所有计算机命令。
可重复性的一个基本要求是可靠记录哪些命令已在哪些数据上运行。当通过图形用户界面中的菜单和对话框或在控制台交互地发出命令时，这样的记录尤其难以保存。甚至在R控制台使用复制和粘贴将命令和结果包含在报告中容易出错且费力。
进一步的要求是能够匹配的输出R命令输入。如果脚本将输出保存到单独的文件中，则用户需要注意作为数据分析记录保存或共享的脚本是实际用于获取报告结果和结论的脚本。这是数据分析报告中另一个容易出错的阶段。为了解决这个问题，开发了一种方法，灵感来自于所谓的文学编程（Knuth 1984）。这个想法是，运行脚本将生成一个文档，其中包括所使用的 R 代码列表、运行此代码的结果以及理解和解释分析所需的任何解释性文本。
尽管能够使用 R 生成此类报告的系统（称为“Sweave”（Leisch 2002））已经问世了几十年，但它相当有限且不受 IDE 支持，因此使用起来相当乏味。最近开发的称为“knitr”（Xie 2013）的系统以及它与 RStudio 的集成使得使用这种类型的报告变得非常容易。最近的开发是在 RStudio 中生成的所谓的 R 笔记本。这个新功能可以生成以 HTML 文件形式运行脚本的可读报告，显示所使用的代码与早期方法中的可查看文件中的结果之间的穿插。然而，这种较新的方法更进一步：用于生成报告的实际源脚本嵌入在报告的 HTML 文件中，可以很容易地提取和运行，从而可以重复使用。这意味着任何可以访问人类可读形式的分析输出的人也可以访问用于生成报告的代码，采用计算机可执行格式。
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在寻找答案、寻求建议或阅读书籍时，您将面临处理相同任务的不同方式。不要让这让你不知所措；在大多数情况下，这无关紧要，因为可以在R，就像在任何语言中一样，以几种不同的方式，仍然获得相同的结果。不同的方法可能主要在两个方面有所不同：1）作为脚本或程序的一部分提供给计算机的指令对人类的可读性如何，以及 2）代码运行的速度有多快。除非计算时间是您工作中的一个重要瓶颈，否则只需专注于编写您和其他人都易于理解的代码，从而易于检查和重用。当然，请务必检查您编写的任何代码是否有错误，最好使用实际的数值测试用例进行任何复杂的计算，甚至是相对简单的脚本。测试和验证是数据分析中极其重要的步骤，所以在阅读本书时要养成这个习惯。测试每个函数的工作原理，就像我将在本书中挑战你所做的那样。
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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。