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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|Control of execution flow
We give the name control of execution statements to those statements that allow the execution of sections of code when a certain dynamically computed condition is TRUE. Some of the control of execution flow statements, function like $O N$ – $O F F$ switches for program statements. Others allow statements to be executed repeatedly while or until a condition is met, or until all members of a list or a vector are processed.
These control of execution statements can be also used at the $\mathrm{R}$ console, but it is usually awkward to do so as they can extend over several lines of text. In simple scripts, the flow of execution can be fixed and linear from the first to the last statement in the script. Control of execution statements allow flexibility, as they allow conditional execution and/or repeated execution of statements. The part of the script conditionally executed can be a simple or a compound code statement providing a lot of flexibility. As we will see next, a compound statement can include multiple simple or nested compound statements.
Conditional execution allows handling different values, such as negative and nonnegative values, differently within a script. This is achieved by evaluating or not (i.e., switching $\mathrm{ON}$ and OFF) parts of a script based on the result returned by a logical expression. This expression can also be a flag-i.e., a logica1 variable set manually, preferable near the top of the script. Use of flags is most useful when switching between two script behaviors depends on multiple sections of code. A frequent use case for flags is jointly enabling and disabling printing of output from multiple statements scattered in over a long script.
$R$ has two types of if statements, non-vectorized and vectorized. We will start with the non-vectorized one, which is similar to what is available in most other computer programming languages. We start with toy examples demonstrating how if and if-else statements work. Later we will see examples closer to real use cases.
统计代写|R语言代写R language代考|Explicit loops can be slow in R
If you have written programs in other languages, it will feel natural to you to use loops (for, while, repeat) for many of the things for which in R one would normally use vectorization. In R, using vectorization whenever possible keeps scripts shorter and easier to understand (at least for those with experience in R). More importantly, as $\mathrm{R}$ is an interpreted language, vectorized arithmetic tends to be much faster than the use of explicit iteration. In recent versions of $R$, byte-compilation is used by default and loops may be compiled on the fly, which relieves part of the burden of repeated interpretation. However, even byte-compiled loops are usually slower to execute than efficiently coded vectorized functions and operators.
Execution speed needs to be balanced against the effort invested in writing faster code. However, using vectorization and specific $\mathrm{R}$ functions requires little effort once we are familiar with them. The simplest way of measuring the execution time of an R expression is to use function system.time(). However, the returned time is in seconds and consequently the expression must take long enough to execute for the returned time to have useful resolution. See package ‘microbenchmark’ for tools for benchmarking code with better time resolution.
The code above is very general, it will work with any two-dimensional matrix with at least one column and one row. However, sometimes we need more specific calculations. A[1, 2] selects one cell in the matrix, the one on the first row of the second column. $A[1$,$] selects row one, and A[, 2]$ selects column two. In the example above, the value of $i$ changes for each iteration of the outer loop. The value of $j$ changes for each iteration of the inner loop, and the inner loop is run in full for each iteration of the outer loop. The inner loop index $j$ changes fastest.
R语言代写
统计代写|R语言代写R language代考|Control of execution flow
当某个动态计算的条件为 TRUE 时，我们将执行语句的名称控制赋予那些允许执行代码段的语句。一些控制执行流程的语句，函数like○ñ – ○FF程序语句的开关。其他允许语句在满足条件时或直到满足条件时重复执行，或者直到处理列表或向量的所有成员。
这些执行语句的控制也可以在R控制台，但这样做通常很尴尬，因为它们可以扩展到多行文本。在简单的脚本中，从脚本中的第一条语句到最后一条语句，执行流程可以是固定的和线性的。执行语句的控制允许灵活性，因为它们允许有条件地执行和/或重复执行语句。有条件执行的脚本部分可以是简单的或复合的代码语句，提供了很大的灵活性。正如我们接下来将看到的，复合语句可以包含多个简单或嵌套的复合语句。
条件执行允许在脚本中以不同方式处理不同的值，例如负值和非负值。这是通过评估与否来实现的（即，切换○ñ和 OFF) 基于逻辑表达式返回的结果的脚本部分。该表达式也可以是一个标志，即手动设置的 logica1 变量，最好靠近脚本顶部。当在两个脚本行为之间切换取决于多个代码部分时，使用标志是最有用的。标志的一个常见用例是联合启用和禁用分散在长脚本中的多个语句的输出打印。
R有两种类型的 if 语句，非向量化和向量化。我们将从非向量化的语言开始，它类似于大多数其他计算机编程语言中可用的语言。我们从演示 if 和 if-else 语句如何工作的玩具示例开始。稍后我们将看到更接近实际用例的示例。
统计代写|R语言代写R language代考|Explicit loops can be slow in R
如果您使用其他语言编写过程序，那么您会很自然地使用循环（for、while、repeat）来处理在 R 中通常会使用向量化的许多事情。在 R 中，尽可能使用矢量化可以使脚本更短、更容易理解（至少对于那些有 R 经验的人来说）。更重要的是，作为R是一种解释性语言，矢量化算术往往比使用显式迭代快得多。在最近的版本中R，默认情况下使用字节编译，并且可以动态编译循环，这减轻了重复解释的部分负担。然而，即使是字节编译的循环通常也比高效编码的向量化函数和运算符执行起来要慢。
执行速度需要与编写更快代码所付出的努力相平衡。但是，使用矢量化和特定R一旦我们熟悉了函数，就不需要付出太多的努力。测量 R 表达式执行时间的最简单方法是使用函数 system.time()。但是，返回的时间以秒为单位，因此表达式必须花费足够长的时间来执行，以使返回的时间具有有用的分辨率。有关具有更好时间分辨率的代码基准测试工具，请参阅包“microbenchmark”。
上面的代码非常通用，它适用于任何至少一列一行的二维矩阵。但是，有时我们需要更具体的计算。A[1, 2] 选择矩阵中的一个单元格，即第二列第一行的一个单元格。一个[1,]s和l和C吨sr○在○n和,一个nd一个[,2]选择第二列。在上面的例子中，值一世外循环的每次迭代都会发生变化。的价值j内部循环的每次迭代都会发生变化，并且内部循环对于外部循环的每次迭代都会完全运行。内循环索引j变化最快。
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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。