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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|the help command in R
$\mathrm{R}$ contains a lot of built-in help, and how this is displayed varies according to which OS you are using and the options (if any) that you set. The basic command to bring up help is:
help (topic)
Simply replace topic with the name of the item you want help on. You can also save a bit of typing by prefacing the topic with a question mark, like so:
?topic
You can also access the help system via your web browser by typing:
help.start ()
This brings up the top-level index page where you can use the Search Engine \& Keywords hyperlink to find what you need. This works for all the different operating systems. Of course, you need to know what command you are looking for to begin with. If you are not quite sure, you can use the following command: This searches through the help files for matches to the word you typed, you replace ‘partword’ with the text you want to search for. Note that unlike the previous help () command you do need the quotes (single or double quotes are fine as long as they match).
The Windows default help generally works fine (see Figure 1-15), but the Index and Search tabs only work within the section you are in, and it is not possible to get to the top level in the search hierarchy. If you return to the main command window and type in another help command, a new window opens so it is not possible to scroll back through entries unless they are in the same section.
统计代写|R语言代写R language代考|Anatomy of a Help Item in R
Knowing how to get the most out of the help files is very handy and a good way to learn more about $\mathrm{R}$ and how it works. Take a look at a specific example of a help window here using the mean () command again. You start by bringing up the help item for this command. You can type one of the following:
$$
\begin{aligned}
&\text { help (mean) } \
&\text { ?mean }
\end{aligned}
$$
Alternatively, you might have used the HTML help and put this into the search box. In any event you will get a help entry that looks like Figure 1-20. The entry begins with the name of the command, followed by the name of the package in curly brackets where the command is found.
In Figure 1-20 you see mean (base). This tells you that the mean () command is found in the base package. This entry becomes more useful when you come to use commands and routines that are not part of the standard installation of $\mathrm{R}$, which you will look at shortly.
At the top of your help entry you also see a title and a brief description of what the command does. The next part tells you how to use the command in detail (see Figure 1-21) and the syntax (that is, how to write out the command). The syntax is important because you need to ensure that when you type something, $R$ “knows” exactly what you want to do.
The help entry shows what arguments are required as part of the command (think of them as additional instructions) and gives a bit of explanation. The bottom part of a help entry typically gives some references (see Figure 1-22) and some other related commands. In Windows or Macintosh, these are hyperlinks so you can click them and jump to their help entries. In Linux the help is plain text so there are no hyperlinks. If, however, you used help.start () and brought up the HTML help system in your web browser, the hyperlinks do appear.
R语言代写
统计代写|R语言代写R language代考|the help command in R
R包含大量内置帮助，显示方式因您使用的操作系统和您设置的选项（如果有）而异。调出帮助的基本命令是：
help (topic)
只需将 topic 替换为您需要帮助的项目的名称即可。您还可以通过在主题前加上问号来节省一些输入，例如：
?topic
您还可以通过 Web 浏览器访问帮助系统，输入：
help.start ()
这将打开顶级索引页面，您可以在其中使用搜索引擎 \& 关键字超链接来查找您需要的内容。这适用于所有不同的操作系统。当然，您首先需要知道要查找的命令是什么。如果您不太确定，可以使用以下命令： 这会在帮助文件中搜索与您键入的词相匹配的内容，将“partword”替换为您要搜索的文本。请注意，与前面的 help () 命令不同，您确实需要引号（只要匹配，单引号或双引号都可以）。
Windows 默认帮助通常工作正常（参见图 1-15），但索引和搜索选项卡仅在您所在的部分内工作，并且不可能到达搜索层次结构的顶层。如果您返回到主命令窗口并键入另一个帮助命令，则会打开一个新窗口，因此除非它们位于同一部分，否则无法向后滚动条目。
统计代写|R语言代写R language代考|Anatomy of a Help Item in R
了解如何充分利用帮助文件非常方便，也是了解更多信息的好方法R以及它是如何工作的。再次使用 mean () 命令查看帮助窗口的具体示例。首先调出该命令的帮助项。您可以键入以下内容之一：
帮助（意思） ？意思是
或者，您可能使用了 HTML 帮助并将其放入搜索框中。在任何情况下，您都会得到一个如图 1-20 所示的帮助条目。该条目以命令名称开头，后跟包含命令所在位置的大括号中的包名称。
在图 1-20 中，您可以看到均值（基数）。这告诉你在基础包中找到了 mean() 命令。当您开始使用不属于标准安装的命令和例程时，此条目会变得更有用R，您很快就会看到。
在帮助条目的顶部，您还可以看到标题和命令功能的简要说明。下一部分将详细介绍如何使用命令（见图 1-21）和语法（即如何写出命令）。语法很重要，因为您需要确保在键入内容时，R“知道”你想做什么。
帮助条目显示了作为命令的一部分需要哪些参数（将它们视为附加说明）并给出了一些解释。帮助条目的底部通常会提供一些参考（见图 1-22）和一些其他相关命令。在 Windows 或 Macintosh 中，这些是超链接，因此您可以单击它们并跳转到它们的帮助条目。在 Linux 中，帮助是纯文本，因此没有超链接。但是，如果您使用 help.start() 并在您的 Web 浏览器中调出 HTML 帮助系统，超链接就会出现。
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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。