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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|Aims of this chapter
This chapter aims to give the reader only a quick introduction to statistics in base $\mathrm{R}$, as there are many good texts on the use of $\mathrm{R}$ for different kinds of statistical analyses (see further reading on page 161). Although many of base R’s functions are specific to given statistical procedures, they use a particular approach to model specification and for returning the computed values that can be considered a part of the R language. Here you will learn the approaches used in R for calculating statistical summaries, generating (pseudo-)random numbers, sampling, fitting models and carrying out tests of significance. We will use linear correlation, $t$-test, linear models, generalized linear models, non-linear models and some simple multivariate methods as examples. My aim is teaching how to specify models, contrasts and data used, and how to access different components of the objects returned by the corresponding fit and summary functions.
Being the main focus of the $R$ language in data analysis and statistics, $R$ provides functions for both simple and complex calculations, going from means and variances to fitting very complex models. Below are examples of functions implementing the calculation of the frequently used data summaries mean or average (mean()), variance $(\operatorname{var}())$, standard deviation (sd()), median (median()), mean absolute deviation $(\operatorname{mad}())$, mode (mode ()$)$, maximum $(\max (\mathcal{)})$, minimum $(\min (\mathcal{)}$ ), range (range()), quantiles (quantile()), length (length()), and all-encompassing sum-maries (summary()). All these methods accept numeric vectors and matrices as an argument. Some of them also have definitions for other classes such as data frames in the case of summary(). (The R language does not define a function for calculation of the standard error of the mean. Please, see section $5.3 .1$ on page 168 for how to define your own.)
统计代写|R语言代写R language代考|”Random” draws from a distribution
True random sequences can only be generated by physical processes. All so-called “random” sequences of numbers generated by computation are really deterministic although they share some properties with true random sequences (e.g., in relation to autocorrelation). It is possible to compute not only pseudo-random draws from a uniform distribution but also from the Normal, $t, F$ and other distributions. Parameter $\mathrm{n}$ indicates the number of values to be drawn, or its equivalent, the length of the vector returned.
It is impossible to generate truly random sequences of numbers by means of a deterministic process such as a mathematical computation. “Random numbers” as generated by $\mathrm{R}$ and other computer programs are pseudo random numbers, long deterministic series of numbers that resemble random draws. Random number generation uses a seed value that determines where in the series we start. The usual way of automatically setting the value of the seed is to take the milliseconds or similar rapidly changing set of digits from the real time clock of the computer. However, in cases when we wish to repeat a calculation using the same series of pseudo-random values, we can use set.seed() with an arbitrary integer as an argument to reset the generator to the same point in the underlying (deterministic) sequence.
Execute the statement rnorm(3) by itself several times, paying attention to the values obtained. Repeat the exercise, but now executing set.seed(98765) immediately before each call to rnorm(3), again paying attention to the values obtained. Next execute set.seed $(98765)$, followed by $c($ rnorm(3), rnorm(3)), and then execute set.seed(98765), followed by rnorm(6) and compare the output. Repeat the exercise using a different argument in the call to set.seed () . analyze the results and explain how setseed () affects the generation of pseudo-random numbers in $\mathrm{R}$.
R语言代写
统计代写|R语言代写R language代考|Aims of this chapter
本章旨在让读者快速了解基础中的统计信息。R，因为有很多关于使用的好文章R用于不同类型的统计分析（参见第 161 页的进一步阅读）。尽管许多基本 R 的函数都特定于给定的统计过程，但它们使用特定的方法来建模规范并返回可被视为 R 语言一部分的计算值。在这里，您将了解 R 中用于计算统计摘要、生成（伪）随机数、采样、拟合模型和执行显着性检验的方法。我们将使用线性相关，吨-test，线性模型，广义线性模型，非线性模型和一些简单的多元方法作为例子。我的目标是教授如何指定模型、对比和使用的数据，以及如何访问相应拟合和汇总函数返回的对象的不同组件。
作为主要焦点R数据分析和统计中的语言，R提供用于简单和复杂计算的函数，从均值和方差到拟合非常复杂的模型。下面是实现计算常用数据汇总均值或平均值（mean()）、方差的函数示例(曾是()), 标准差 (sd()), 中位数 (median()), 平均绝对差(疯狂的())，模式（模式（）)， 最大(最大限度())， 最低限度(分钟())、范围 (range())、分位数 (quantile())、长度 (length()) 和包罗万象的总和 (summary())。所有这些方法都接受数字向量和矩阵作为参数。其中一些还具有其他类的定义，例如在 summary() 的情况下的数据框。（R 语言没有定义一个函数来计算平均值的标准误差。请参阅部分5.3.1在第 168 页了解如何定义自己的。）
统计代写|R语言代写R language代考|”Random” draws from a distribution
真正的随机序列只能由物理过程生成。所有由计算生成的所谓“随机”数字序列实际上都是确定性的，尽管它们与真正的随机序列具有某些属性（例如，与自相关相关）。不仅可以从均匀分布计算伪随机抽取，还可以从正态分布计算，吨,F和其他分布。范围n表示要绘制的值的数量，或其等价物，返回向量的长度。
通过诸如数学计算之类的确定性过程来生成真正随机的数字序列是不可能的。“随机数”由R和其他计算机程序是伪随机数，类似于随机抽奖的长确定性数字序列。随机数生成使用一个种子值来确定我们从系列中的哪个位置开始。自动设置种子值的常用方法是从计算机的实时时钟中获取毫秒或类似的快速变化的一组数字。但是，如果我们希望使用相同系列的伪随机值重复计算，我们可以使用带有任意整数的 set.seed() 作为参数将生成器重置到底层的相同点（确定性）序列。
多次单独执行语句 rnorm(3)，注意获取的值。重复练习，但现在在每次调用 rnorm(3) 之前立即执行 set.seed(98765)，再次注意获得的值。接下来执行 set.seed(98765)， 其次是C(rnorm(3)，rnorm(3))，然后执行set.seed(98765)，再执行rnorm(6)，比较输出。在对 set.seed () 的调用中使用不同的参数重复此练习。分析结果并解释setseed()如何影响伪随机数的生成R.
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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。