统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|R Markdown and Rhtml
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R 统计计算和统计计算是采用计算、图形和数字方法解决统计问题的两个领域，这使得多功能的R语言成为这些领域的理想计算环境。
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- 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 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Publishing a notebook
Markdown (created by John Gruber and Aaron Swartz) is an easy-to-read and easy-to-write markup language that is deșigned to make preparing HTML documents (web pages) easier. The Markdown syntax is inspired by how people write plain text e-mails. For example, to emphasize a word in an e-mail, constructs like * emphasized word* or_emphasized word_are frequently used. Also, people tend to use asterisks or dashes to represent hullet lists in plain text The idea of Markdown is to treat such constructions as actual markup commands by translating them to equivalent HTML syntax (web page). With Markdown, you can alter the appearance of text by altering its size, typeface, and more. What you cannot do with Markdown, is to alter document properties such as page size, margin sizes, and so on. If you need to control such features, you can consider switching to LaTeX (described in the following section). Alternatively, one can use Max Kuhn’s odfWeave package (not supported by RStudio).
With RStudio, you can generate reports with . Rmd or . Rhtm1 files – in these files you combine R output with Markdown or HTML. Note that RStudio also supports editing plain Markdown (.md) and HTML (. html) files.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Workflow for R Markdown
To create a report with R Markdown, open or start a new . Rmd file (File $\mid$ New $\mid \mathbf{R}$ Markdown). Note that the . Rmd tab has special menu items.
Click on the Knit HTML button (Ctrl + Shift $+$ H or Command $+$ Shift $+H$ ) to create and open the report. If a report is already open, it will be updated.
As a first example, let us create a new . Rmd file, empty it, and type:
Adding_one and one_gives ‘1 $+1$ ‘
Now click on the Knit HTML button. RStudio generates an HTML file and opens it in a viewer. It is important to realize that this HTML file is self-contained. That is, all text and figures are contained in a single file, whereas web pages usually rely on many external references to include pictures, for example. The main advantage is that you can store the HTML file and send it as a single unit by an e-mail.
When a new . Rmd file is created, RStudio opens an example file with a starter guide. If you click on the MD button on the left of the Knit HTML button, a help file will open showing some of Markdown’s syntax. On the right-hand side, there are the Run, Rerun, and Chunks buttons. Since these are present for Rnw/Sweave as well as for Rmd and Rhtml files, they will be discussed separately in the section on code chunks and chunk options.
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|An extended example
To demonstrate some of the most important capabilities of R Markdown, we will walk step by step through an extensive example. In this example, we’ll see how to create a document and section titles, equations, how to include code chunks inline as well as in separate blocks, and how to add links to other documents. We’ll also see the first example of code chunk options. You can either type the example in an empty file or pull the example from github by clicking on Project | New | Version control | Git and entering https://github.com/ratudiobook/abalone.git.
Also see Chapter 4, Managing R Projects on version control. Alternatively, you can copy the preceding URL to your browser and read through the code online.
In this example, we are going to create a report of a simple analysis on the Abalone dataset that we’ve used throughout the book. We assume that by now you have an RStudio project directory with a subdirectory data that holds the abalone. cav file. See Chapter 1, Getting Started, to see how to obtain the file (it is also included in the github repository mentioned in the preceding section).
To start, create a new directory named Rmd and a file called density. Rmd. In the example, we are going to estimate the “density” (weight per volume) of abalones, by modeling them as rectangular boxes. We start with a title, author name, and date as follows:
Here, the double-underlining tells Markdown that the text above it should be treated as the document title (in HTML it will be put between the $<\mathrm{H} 1>$ tag as well as between $<$ titles</titles). Under the title, we add the author names, and between brackets, the current date as returned by $R$. This is the first example of inline code. In Markdown, text between single backticks is interpreted and printed as code. By adding an $r$ behind the first backtick, we tell knitr to replace the R code between backticks with its result.
Next, an introducing section is added.
统计计算代写
统计代写|R 统计计算作业代写Introduction to Statistical Computing with R代考|Publishing a notebook
Markdown（由 John Gruber 和 Aaron Swartz 创建）是一种易于阅读和易于编写的标记语言，旨在简化 HTML 文档（网页）的准备工作。Markdown 语法的灵感来自人们编写纯文本电子邮件的方式。例如，为了强调电子邮件中的一个词，经常使用*强调词*或_强调词_之类的结构。此外，人们倾向于使用星号或破折号以纯文本形式表示 hullet 列表。 Markdown 的想法是通过将这些结构转换为等效的 HTML 语法（网页），将它们视为实际的标记命令。使用 Markdown，您可以通过更改文本的大小、字体等来更改文本的外观。使用 Markdown 不能做的是更改文档属性，例如页面大小、边距大小等。如果您需要控制这些功能，您可以考虑切换到 LaTeX（在下一节中描述）。或者，可以使用 Max Kuhn 的 odfWeave 包（RStudio 不支持）。
使用 RStudio，您可以使用 . rmd 或 . Rhtm1 文件——在这些文件中，您将 R 输出与 Markdown 或 HTML 结合起来。请注意，RStudio 还支持编辑纯 Markdown (.md) 和 HTML (.html) 文件。
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要使用 R Markdown 创建报告，请打开或开始一个新的 . rmd 文件（文件∣新的∣R降价）。请注意，. Rmd 选项卡有特殊的菜单项。
单击 Knit HTML 按钮（Ctrl + Shift+H 或命令+转移+H) 以创建和打开报告。如果报告已经打开，它将被更新。
作为第一个示例，让我们创建一个新的 . Rmd 文件，清空它，然后输入：
Adding_one and one_gives ‘1+1’
现在点击 Knit HTML 按钮。RStudio 生成一个 HTML 文件并在查看器中打开它。重要的是要意识到这个 HTML 文件是自包含的。也就是说，所有文本和图形都包含在一个文件中，而网页通常依赖许多外部引用来包含图片。主要优点是您可以存储 HTML 文件并通过电子邮件将其作为单个单元发送。
当一个新的 . 创建 Rmd 文件后，RStudio 会打开一个带有入门指南的示例文件。如果单击 Knit HTML 按钮左侧的 MD 按钮，将打开一个帮助文件，其中显示了 Markdown 的一些语法。在右侧，有 Run、Rerun 和 Chunks 按钮。由于这些存在于 Rnw/Sweave 以及 Rmd 和 Rhtml 文件中，因此将在代码块和块选项部分单独讨论它们。
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为了演示 R Markdown 的一些最重要的功能，我们将通过一个广泛的示例逐步进行。在此示例中，我们将了解如何创建文档和章节标题、方程式，如何将代码块内联以及在单独的块中，以及如何添加指向其他文档的链接。我们还将看到代码块选项的第一个示例。您可以在空文件中键入示例，也可以通过单击 Project | 从 github 中提取示例。新 | 版本控制 | Git 并输入 https://github.com/ratudiobook/abalone.git。
另请参阅第 4 章，管理 R 项目的版本控制。或者，您可以将前面的 URL 复制到浏览器并在线阅读代码。
在这个例子中，我们将创建一个对我们在整本书中使用的鲍鱼数据集进行简单分析的报告。我们假设现在您有一个 RStudio 项目目录，其中包含一个包含鲍鱼的子目录 data。cav 文件。请参阅第 1 章，入门，了解如何获取文件（它也包含在上一节中提到的 github 存储库中）。
首先，创建一个名为 Rmd 的新目录和一个名为 density. RMD。在示例中，我们将通过将鲍鱼建模为矩形框来估计鲍鱼的“密度”（每体积重量）。我们从标题、作者姓名和日期开始，如下所示：
在这里，双下划线告诉 Markdown，它上面的文本应该被视为文档标题（在 HTML 中，它将放在<H1>标签以及之间<标题</titles）。在标题下，我们添加作者姓名，并在括号中添加当前日期R. 这是内联代码的第一个示例。在 Markdown 中，单个反引号之间的文本被解释并打印为代码。通过添加一个r在第一个反引号之后，我们告诉 knitr 将反引号之间的 R 代码替换为其结果。
接下来，增加了介绍部分。
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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
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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。
