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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|Loading data into R
Thus far, we’ve only been entering data directly into the interactive R console. For any data set of non-trivial size this is, obviously, an intractable solution. Fortunately for us, $\mathrm{R}$ has a robust suite of functions for reading data directly from external files.
Go ahead, and create a file on your hard disk called favorites . txt that looks like this:
flavor, number
pistachio, 6
mint chocolate chip, 7
vanilla,5
chocolate, 10
strawberry, 2
neopolitan, 4
This data represents the number of students in a class that prefer a particular flavor of soy ice cream. We can read the file into a variable called favs as follows:
favs <- read.table (“favorites.txt”, sep=”,”, header=TRUE)
If you get an error that there is no such file or directory, give $\mathrm{R}$ the full path name to your data set or, alternatively, run the following command:
favs <- read.table (file.choose(), sep=”,”, header=TRUE)
The preceding command brings up an open file dialog for letting you navigate to the file you’ve just created.
The argument sep $=$ “, ” tells $\mathrm{R}$ that each data element in a row is separated by a comma. Other common data formats have values separated by tabs and pipes (“|”). The value of sep should then be ” $\backslash t “$ and ” $\mid$ “, respectively.
The argument header=TRUE tells $\mathrm{R}$ that the first row of the file should be interpreted as the names of the columns. Remember, you can enter ?read. table at the console to learn more about these options.
Reading from files in this comma-separated-values format (usually with the .csv file extension) is so common that $\mathrm{R}$ has a more specific function just for it. The preceding data import expression can be best written simply as: Now, we have all the data in the file held in a variable of class data. frame. A data frame can be thought of as a rectangular array of data that you might see in a spreadsheet application. In this way, a data frame can also be thought of as a matrix; indeed, we can use matrix-style indexing to extract elements from it. A data frame differs from a matrix, though, in that a data frame may have columns of differing types. For example, whereas a matrix would only allow one of these types, the data set we just loaded contains character data in its first column, and numeric data in its second column.
统计代写|R语言代写R language代考|Working with packages
Robust, performant, and numerous though base R’s functions are, we are by no means limited to them! Additional functionality is available in the form of packages. In fact, what makes $\mathrm{R}$ such a formidable statistics platform is the astonishing wealth of packages available (well over 7,000 at the time of writing). R’s ecosystem is second to none!
Most of these myriad packages exist on the Comprehensive R Archive Network (CRAN). CRAN is the primary repository for user-created packages.
One package that we are going to start using right away is the ggplot2 package. ggplot2 is a plotting system for $R$. Base $R$ has sophisticated and advanced mechanisms to plot data, but many find ggplot2 more consistent and easier to use. Further, the plots are often more aesthetically pleasing by default.
Let’s install it!
# downloads and installs from CRAN
install.packages (“ggplot2”)
Now that we have the package downloaded, let’s load it into the R session, and test it out by plotting our data from the last section:You’re all wrong, Mint Chocolate Chip is way better!
Don’t worry about the syntax of the ggplot function, yet. We’ll get to it in good time.
You will be installing some more packages as you work through this text. In the meantime, if you want to play around with a few more packages, you can install the gdata and foreign packages that allow you to directly import Excel spreadsheets and SPSS data files respectively directly into $R$.
R语言代写
统计代写|R语言代写R language代考|Loading data into R
到目前为止，我们只是将数据直接输入交互式 $R$ 控制台。对于任何非平凡大小的数据集，这显然是一个 赖手的解决方案。对我们来说幸运的是， R有一套强大的功能，可以直接从外部文件读取数据。 继续，在您的硬盘上创建一个名为 favorites 的文件。txt 看起来像这样:
味道，数字
开心果，6
薄荷巧克力片，7
香草，5
巧克力，10
草莓，2
neopolitan, 4
该数据代表一个班级中喜欢特定口味大豆冰淇淋的学生人数。我们可以将文件读入名为 favs 的变量，如 下所示:
favs <- read.table (“favorites.txt”, sep $=$ “,”, header=TRUE)
如果你得到一个没有这样的文件或目录的错误，给R数据集的完整路径名，或者运行以下命
令: favs <- read.table ( file.choose
(), sep $=$ “,”, header=TRUE)
让您导航到刚刚创建的文件。
论点 $\operatorname{sep}={ }^”$ ，”告诉R一行中的每个数据元素由逗号分隔。其他常见数据格式的值由制表符和竖 线 (“I”) 分隔。sep 的值应该是” $\backslash t t^{\prime \prime}$ 和”|“，分别。
参数 header=TRUE 告诉R文件的第一行应该被解释为列名。请记住，您可以输入 ?read。控制台上的表 格以了解有关这些选项的更多信息。
以这种逗号分隔值格式（通常带有 .csv 文件扩展名）读取文件非常普遍，以至于R具有更具体的功能。 前面的数据导入表达式最好简单地写成：现在，我们将文件中的所有数据保存在类数据的变量中。框 架。数据框可以被认为是您可能会在电子表格应用程序中看到的矩形数据数组。这样，数据框也可以看做 是一个矩阵；实际上，我们可以使用矩阵式索引从中提取元素。但是，数据框与矩阵的不同之处在于，数 据框可能具有不同类型的列。例如，虽然矩阵只允许其中一种类型，但我们刚刚加载的数据集在其第一列 中包含字符数据，在第二列中包含数字数据。
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尽管 $R$ 的基本功能是强大的、高性能的和众多的，但我们绝不仅限于它们！附加功能以包的形式提供。 事实上，是什么让R如此强大的统计平台是可用软件包的惊人财富（在撰写本文时已超过 7,000 个）。R 的生态系统是首屈一指的!
这些无数的包中的大多数都存在于 Comprehensive R Archive Network (CRAN) 上。CRAN 是用户创建的 包的主要存储库。
我们将立即开始使用的一个包是 ggplot2 包。ggplot2 是一个绘图系统 $R$. 根据 $R$ 具有复杂和先进的数据 绘图机制，但许多人发现 ggplot2 更一致且更易于使用。此外，默认情况下，情节通常更美观。 让我们安装它!
#从 CRAN 下载和安装
install.packages (“ggplot2”)
现在我们已经下载了包，让我们将它加载到 $R$ 会话中，并通过绘制上一节的数据来测试它:
你都错了，薄荷巧克力片更好吃!
暂时不要担心 ggplot 函数的语法。我们会及时处理的。
在阅读本文时，您将安装更多的包。同时，如果你想多玩几个包，你可以安装 gdata 和 foreign 包，它们可以让你直接将 Excel 电子表格和 SPSS 数据文件分别直接导入到 $R$.
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。