统计代写|R语言代写R language代考|STA518

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
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统计代写|R语言代写R language代考|Getting help in R

Before we go further, it would serve us well to have a brief section detailing how to get help in R. Most R tutorials leave this for one of the last sections-if it is even included at all! In my own personal experience, though, getting help is going to be one of the first things you will want to do as you add more bricks to your $\mathrm{R}$ knowledge castle. Learning R doesn’t have to be difficult; just take it slowly, ask questions, and get help early. Go you!
It is easy to get help with $\mathrm{R}$ right at the console. Running the help.start () function at the prompt will start a manual browser. From here, you can do anything from going over the basics of $\mathrm{R}$ to reading the nitty-gritty details on how $\mathrm{R}$ works internally.

You can get help on a particular function in $\mathrm{R}$ if you know its name, by supplying that name as an argument to the help function. For example, let’s say you want to know more about the gsub () function that I sprang on you before. Running the following code:
$$
\begin{aligned}
& >\text { help (“gsub”) } \
& >\text { # or simply } \
& >\text { ?gsub }
\end{aligned}
$$
will display a manual page documenting what the function is, how to use it, and examples of its usage.

This rapid accessibility to documentation means that I’m never hopelessly lost when I encounter a function which I haven’t seen before. The downside to this extraordinarily convenient help mechanism is that I rarely bother to remember the order of arguments, since looking them up is just seconds away.
Occasionally, you won’t quite remember the exact name of the function you’re looking for, but you’ll have an idea about what the name should be. For this, you can use the help.search () function.
For tougher, more semantic queries, nothing beats a good old fashioned web search engine. If you don’t get relevant results the first time, try adding the term programming or statistics in there for good measure.

统计代写|R语言代写R language代考|Vectors

Vectors are the most basic data structures in R, and they are ubiquitous indeed. In fact, even the single values that we’ve been working with thus far were actually vectors of length 1 . That’s why the interactive $\mathrm{R}$ console has been printing [1] along with all of our output.

Vectors are essentially an ordered collection of values of the same atomic data type. Vectors can be arbitrarily large (with some limitations), or they can be just one single value.
The canonical way of building vectors manually is by using the c() function (which stands for combine).

In the preceding example, we created a numeric vector of length 7 (namely, Jenny’s telephone number).
Note that if we tried to put character data types into this vector as follows:
$>$ another.vect $<-c(” 8 n, 6,7, “-n, 3, ” 0 “, 9)$ $>$ another.vect
[1] “8” 6 ” “7” $-“$ ” 3 ” “0” “9”
$\mathrm{R}$ would convert all the items in the vector (called elements) into character data types to satisfy the condition that all elements of a vector must be of the same type. A similar thing happens when you try to use logical values in a vector with numbers; the logical values would be converted into 1 and 0 (for TRUE and FALSE, respectively). These logicals will turn into TRUE and FALSE (note the quotation marks) when used in a vector that contains characters.

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R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Getting help in R

在我们继续之前,有一个简短的部分详细说明如何在 R 中获得帮助对我们很有帮助。大多数 R 教程将它 留到最后部分之一- 如果它甚至包含在内! 不过,根据我个人的经验,获得帮助将是您在为自己的生活添 砖加瓦时首先要做的事情之一。R知识城堡。学习 R不一定很困难;慢慢来,提出问题,尽早获得帮助。 去你的!
很容易获得帮助R就在控制台。在提示符处运行 help.start() 函数将启动手动浏览器。从这里开始,您可 以做任何事情,从复习R阅读有关如何操作的详细信息 $R$ 在内部工作。
您可以在以下位置获得有关特定功能的帮助 $R$ 如果您知道它的名称,则将该名称作为参数提供给帮助函 数。例如,假设您想进一步了解我之前向您提出的 gsub () 函数。运行以下代码:
$$

\operatorname{help}(\text { “gsub”) }>\text { # or simply }>\text { ?gsub }
$$
将显示一个手册页,记录该功能是什么、如何使用它以及它的用法示例。
这种对文档的快速访问意味着当我遇到以前从末见过的功能时,我永远不会绝望地迷失方向。这种非常方 便的帮助机制的缺点是我很少费心去记住参数的顺序,因为查找它们只需几秒钟。
有时,您不太记得要查找的函数的确切名称,但您会对名称应该是什么有所了解。为此,您可以使用 help.search() 函数。
对于更严格、更语义化的查询,没有什么比一个好的老式网络搜索引擎更好的了。如果您第一次没有获得 相关结果,请尝试在其中添加术语编程或统计作为衡量标准。

统计代写|R语言代写R language代考|Vectors

向量是 R 中最基本的数据结构,它们确实无处不在。事实上,即使是迄今为止我们一直使用的单个值实 际上也是长度为 1 的向量。这就是为什么互动R控制台一直在打印 [1] 以及我们所有的输出。
向量本质上是相同原子数据类型的值的有序集合。向量可以任意大(有一些限制),也可以只是一个值。 手动构建向量的规范方法是使用 $c()$ 函数 (代表组合)。
在前面的示例中,我们创建了一个长度为 7 的数值向量(即Jenny 的电话号码)。
请注意,如果我们尝试将字符数据类型放入此向量中,如下所示:
$>$ 另一个.vect $<-c(” 8 n, 6,7, “-n, 3, ” 0$ “, 9$)>$ 另一个.vect
[1] “8” 6″ “7”-” ” 3 ” “0” “9”
$\mathrm{R}$ 会将向量中的所有项(称为元素)转换为字符数据类型,以满足向量的所有元素必须属于同一类型的条 件。当您尝试在带有数字的向量中使用逻辑值时,也会发生类似的事情;逻辑值将被转换为 1 和 0 (分别 代表 TRUE 和 FALSE) 。当在包含字符的向量中使用时,这些逻辑将变成 TRUE 和 FALSE (注意引号) 。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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