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|What is R?
Most people think of $\mathrm{R}$ as a computer program. $\mathrm{R}$ is indeed a computer programa piece of software- but it is also a computer language, implemented in the $\mathrm{R}$ program. Does this make a difference? Yes. Until recently we had only one mainstream implementation of $\mathrm{R}$, the program R. Recently another implementation has gained some popularity, Microsoft R Open (MRO), which is directly based on the R program from The R Project for Statistical Computing. MRO is described as an enhanced distribution of $\mathrm{R}$. These two very similar implementations are not the only ones available, but others are not in widespread use. In other words, the R language can be used not only in the R program, and it is feasible that other implementations will be developed in the future.
The name “base $\mathrm{R}$ ” is used to distinguish $\mathrm{R}$ itself, as in the R distribution, from $R$ in a broader sense, which includes independently developed extensions that can be loaded from separately distributed extension packages.
Being that R is essentially a command-line application, it can be used on what nowadays are frugal computing resources, equivalent to a personal computer of three decades ago. R can run even on the Raspberry Pi, a micro-controller board with the processing power of a modest smart phone. At the other end of the spectrum, on really powerful servers, $R$ can be used for the analysis of big data sets with millions of observations. How powerful a computer you will need will depend on the size of the data sets you want to analyze, on how patient you are, and on your ability to write “good” code.
One could think of $\mathrm{R}$ as a dialect of an earlier language, called S. S evolved into S-Plus (Becker et al. 1988). S and S-Plus are commercial programs, and variations in the language appeared only between versions. $R$ started as a poor man’s home-brewed implementation of S, for use in teaching. Initially R, the program, implemented a subset of the $S$ language. The $R$ program evolved until only relatively few differences between $S$ and $R$ remained, and these differences are intentionalthought of as significant improvements. As R overtook S-Plus in popularity, some of the new features in $R$ made their way back into S-Plus. $R$ is free and open-source and the name Gnu $S$ is sometimes used to refer to $\mathrm{R}$.
What makes $\mathrm{R}$ different from SPSS, SAS, etc., is that $\mathrm{S}$ was designed from the start as a computer programming language. This may look unimportant for someone not actually needing or willing to write software for data analysis. However, in reality it makes a huge difference because $R$ is easily extensible. By this we mean that new functionality can be easily added, and shared, and this new functionality is to the user indistinguishable from that built into R. In other words, instead of having to switch between different pieces of software to do different types of analyses or plots, one can usually find an $R$ package that will provide the tools to do the job within R. For those routinely doing similar analyses the ability to write a short program, sometimes just a handful of lines of code, allows automation of routine analyses. For those willing to spend time programming, they have the door open to building the tools they need when these do not already exist.
统计代写|R语言代写R language代考|R as a language
$\mathrm{R}$ is a computer language designed for data analysis and data visualization, however, in contrast to some other scripting languages, it is, from the point of view of computer programming, a complete language-it is not missing any important feature. In other words, no fundamental operations or data types are lacking (Chambers 2016). I attribute much of its success to the fact that its design achieves a very good balance between simplicity, clarity and generality. $\mathrm{R}$ excels at generality thanks to its extensibility at the cost of only a moderate loss of simplicity, while clarity is ensured by enforced documentation of extensions and support for both object-oriented and functional approaches to programming. The same three principles can be also easily respected by user code written in $R$.
As mentioned above, R started as a free and open-source implementation of the S language (Becker and Chambers 1984; Becker et al. 1988). We will describe the features of the $R$ language in later chapters. Here I mention, for those with programming experience, that it does have some features that make it different from other frequently used programming languages. For example, $R$ does not have the strict type checks of Pascal or $\mathrm{C}++$. It has operators that can take vectors and matrices as operands allowing more concise program statements for such operations than other languages. Writing programs, specially reliable and fast code, requires familiarity with some of these idiosyncracies of the R language. For those using R interactively, or writing short scripts, these idiosyncratic features make life a lot easier by saving typing.
R语言代写
统计代写|R语言代写R language代考|What is R?
大多数人认为R作为计算机程序。R确实是一种计算机程序，一种软件——但它也是一种计算机语言，在R程序。这有什么不同吗？是的。直到最近，我们只有一个主流实现R，程序 R。最近，另一种实现方式获得了一定的欢迎，Microsoft R Open (MRO)，它直接基于来自 The R Project for Statistical Computing 的 R 程序。MRO 被描述为增强的分布R. 这两个非常相似的实现并不是唯一可用的，但其他的并没有被广泛使用。也就是说，R语言不仅可以在R程序中使用，未来开发其他实现也是可行的。
名称“基地R”用于区分R本身，如在 R 分布中，从R在更广泛的意义上，它包括独立开发的扩展，可以从单独分发的扩展包中加载。
由于 R 本质上是一个命令行应用程序，因此它可以用于如今的节俭计算资源，相当于 30 年前的个人计算机。R 甚至可以在 Raspberry Pi 上运行，这是一种具有普通智能手机处理能力的微控制器板。另一方面，在真正强大的服务器上，R可用于分析具有数百万个观测值的大数据集。您需要多强大的计算机取决于您要分析的数据集的大小、您的耐心以及您编写“好”代码的能力。
可以想到R作为早期语言的一种方言，称为 S. S 演变成 S-Plus (Becker et al. 1988)。S 和 S-Plus 是商业程序，语言的变化只出现在版本之间。R开始是一个穷人自制的 S 实现，用于教学。最初，程序 R 实现了小号语。这R程序发展到只有相对较少的差异小号和R仍然存在，并且有意将这些差异视为重大改进。随着 R 的受欢迎程度超过 S-Plus，其中的一些新功能R回到S-Plus。R是免费和开源的，名字叫 Gnu小号有时用来指代R.
是什么使得R与SPSS、SAS等不同的是，小号从一开始就被设计为一种计算机编程语言。对于实际上不需要或不愿意编写数据分析软件的人来说，这可能看起来并不重要。然而，实际上它有很大的不同，因为R易于扩展。我们的意思是新功能可以很容易地添加和共享，而且这种新功能对于用户来说与 R 中内置的功能没有区别。换句话说，不必在不同的软件之间切换来进行不同类型的分析或情节，通常可以找到一个R该软件包将提供在 R 中完成这项工作的工具。对于那些经常进行类似分析的人来说，编写一个简短的程序（有时只需几行代码）的能力允许日常分析的自动化。对于那些愿意花时间编程的人来说，当这些工具还不存在时，他们可以打开构建他们需要的工具的大门。
统计代写|R语言代写R language代考|R as a language
R是一门专为数据分析和数据可视化而设计的计算机语言，然而，与其他一些脚本语言相比，从计算机编程的角度来看，它是一门完整的语言——它不缺任何重要的特性。换句话说，没有缺少基本操作或数据类型（Chambers 2016）。我将它的成功归功于它的设计在简单性、清晰性和通用性之间取得了很好的平衡。R由于其可扩展性而在一般性方面表现出色，但代价是适度损失了简单性，而通过强制扩展的文档和对面向对象和函数式编程方法的支持来确保清晰度。同样的三个原则也可以很容易地被编写的用户代码遵守R.
如上所述，R 最初是作为 S 语言的免费和开源实现（Becker and Chambers 1984；Becker et al. 1988）。我们将描述它的特点R后面章节中的语言。在这里我提到，对于那些有编程经验的人来说，它确实具有一些使其不同于其他常用编程语言的特性。例如，R没有 Pascal 的严格类型检查或C++. 它具有可以将向量和矩阵作为操作数的运算符，与其他语言相比，此类操作允许更简洁的程序语句。编写程序，特别是可靠和快速的代码，需要熟悉 R 语言的一些特性。对于那些以交互方式使用 R 或编写短脚本的人来说，这些特殊的功能通过节省打字让生活变得更轻松。
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。