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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
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|r语言作业代写代考|Kurtosis

Kurtosis is a measure of the degree to which portfolio returns appear in the tails of their distribution. A normal distribution has a kurtosis of 3 , which follows from the fact that a normal distribution does have some of its mass in its tails. A distribution with a kurtosis greater than 3 has more returns in its tails than the normal, and one with kurtosis less than 3 has fewer returns in its tails than the normal. That matters to investors because more bad returns in the tails means that our portfolio might be at risk of a rare but huge downside event. The terminology is a bit confusing because negative kurtosis actually is less risky because it has fewer returns in the tails.

Kurtosis is often described as negative excess or positive excess, and that is in comparison to a kurtosis of 3. A distribution with negative excess kurtosis equal to $-1$ has an absolute kurtosis of 2 , but we subtract 3 from 2 to get to $-1$. Remember, though, the negative kurtosis means fewer returns in the tails and, probably, less risk.

Here is the equation for excess kurtosis. Note that we subtract 3 at the end:
$$
\text { Kurtosis }=\sum_{t=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{4} / n /\left(\sum_{t=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2} / n\right)^{2}-3
$$
The code flows for calculating kurtosis and rolling kurtosis are quite similar to those for skewness, except we use the built-in kurtosis () function. That was by design, we want to write code that can easily be reused for another project.

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Kurtosis in the xts world

Calculating rolling kurtosis in the xts world uses the same code flow as we used for skewness, except we replace $F U N=$ skewness with FUN $=$ kurtosis.In the tidyverse plus tibbletime paradigm, we return to the rollify() code flow.In the tidyquant world, we, again, wrap rollapply with tq_mutate() and then call FUN $=$ kurtosis.

FIGURE 6.5: Rolling Kurtosis ggplot
Figure $6.5$ looks how we were expecting since it’s the same data as we used for Figure 6.4.

That’s all for our work on kurtosis, which was made a lot more efficient by our work on skewness. Now let’s create one app for interactively visualizing both skewness and kurtosis.To wrap our skewness and kurtosis work into a Shiny application, we start with the same sidebar for stocks, weights, starting date and rolling window, as shown in Figure 6.6.

FIGURE 6.6: www.reproduciblefinance.com/shiny/skewness-kurtosis
Let’s get into the code for this app.
There are three crucial eventReactive() chunks.
First, we calculate portfolio returns based on user input and stay in the xts world.

统计代写|r语言作业代写代考|Concluding Risk

That completes our section on risk, which we treated as the variability of portfolio returns. We have explored several code flows for measuring historical and rolling standard deviation, skewness and kurtosis. From a data science toolkit perspective, we have delved into descriptive statistics for our portfolio, focusing on the variability or dispersion of returns.

One important take-away from this section is how we reused our own code flows to accelerate future work. Our work on skewness was facilitated by our work on standard deviation, and our work on kurtosis flowed from the work on skewness. Writing clear, reproducible code in the first chapter might have taken us a bit more time up front, but it had a nice efficiency payoff in the future chapters. When our work becomes more complex in the real world, those future efficiencies become ever more important. Hopefully this chapter has convinced us that writing good code is not simply an aesthetic nice-to-have it has tangible benefits by saving us time.

If you are starting a new $\mathrm{R}$ session and wish to run our code for the different risk measures calculated in this section, first get the data objects.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Kurtosis

峰度是衡量投资组合回报出现在其分布尾部的程度。正态分布的峰度为 3 ，这是因为正态分布的尾部确实有一些质量。峰度大于 3 的分布的尾部回报比正态分布多，峰度小于 3 的分布尾部回报比正态分布少。这对投资者很重要，因为更多的坏回报意味着我们的投资组合可能面临罕见但巨大的下行事件的风险。这个术语有点令人困惑，因为负峰度实际上风险较小，因为它的尾部回报较少。

峰度通常被描述为负过剩或正过剩，这与峰度 3 相比。负过剩峰度的分布等于−1绝对峰度为 2 ，但我们从 2 中减去 3 得到−1. 但请记住，负峰度意味着尾部的回报更少，并且可能风险更低。

这是过度峰度的方程。请注意，我们在最后减去 3：
 峰度 =∑吨=1n(X一世−X¯)4/n/(∑吨=1n(X一世−X¯)2/n)2−3
计算峰度和滚动峰度的代码流程与计算偏度的代码流程非常相似，只是我们使用了内置峰度 () 函数。这是设计使然，我们希望编写可以轻松地用于另一个项目的代码。

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Kurtosis in the xts world

在 xts 世界中计算滚动峰度使用与我们用于偏度相同的代码流，除了我们替换F在ñ=有趣的偏度=峰度。在 tidyverse 加 tibbletime 范式中，我们返回到 rollify() 代码流。在 tidyquant 世界中，我们再次用 tq_mutate() 包装 rollapply，然后调用 FUN=峰态。

图 6.5：滚动峰度 ggplot
图6.5看起来和我们预期的一样，因为它与我们在图 6.4 中使用的数据相同。

这就是我们在峰度方面的工作，通过我们在偏度方面的工作，它变得更加高效。现在让我们创建一个用于交互式可视化偏度和峰度的应用程序。为了将我们的偏度和峰度工作包装到一个闪亮的应用程序中，我们从用于股票、权重、开始日期和滚动窗口的相同侧边栏开始，如图 6.6 所示。

图 6.6：www.reproduciblefinance.com/shiny/skewness-kurtosis
让我们进入这个应用程序的代码。
有三个关键的 eventReactive() 块。
首先，我们根据用户输入计算投资组合回报并留在 xts 世界中。

统计代写|r语言作业代写代考|Concluding Risk

这完成了我们关于风险的部分，我们将其视为投资组合收益的可变性。我们已经探索了几个用于测量历史和滚动标准偏差、偏度和峰度的代码流。从数据科学工具包的角度来看，我们深入研究了投资组合的描述性统计数据，重点关注回报的可变性或分散性。

本节的一个重要收获是我们如何重用自己的代码流来加速未来的工作。我们在标准差方面的工作促进了我们在偏度方面的工作，而我们在峰度方面的工作源于偏度方面的工作。在第一章中编写清晰、可重复的代码可能会花费我们更多的时间，但在以后的章节中它会带来不错的效率回报。当我们的工作在现实世界中变得更加复杂时，这些未来的效率变得越来越重要。希望本章能够让我们相信，编写好的代码不仅仅是一种美感，它可以节省我们的时间，从而带来实实在在的好处。

如果你开始一个新的R会话并希望针对本节计算的不同风险度量运行我们的代码，首先获取数据对象。

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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。

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。

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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统计代写|r语言作业代写代考|Skewness

Skewness is the degree to which returns are asymmetric around their mean. Since a normal distribution is symmetric around the mean, skewness can be taken as one measure of how returns are not distributed normally. Why does skewness matter? If portfolio returns are right, or positively, skewed, it implies numerous small negative returns and a few large positive returns. If portfolio returns are left, or negatively, skewed, it implies numerous small positive returns and few large negative returns.
Here’s the equation for skewness:
$$
\text { Skew }=\sum_{t=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{3} / n /\left(\sum_{t=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2} / n\right)^{3 / 2}
$$
Skewness has important substantive implications for risk and is also a concept that lends itself to data visualization. In fact, the visualizations are often more illuminating than the numbers themselves (though the numbers are what matter in the end). In this chapter, we will cover how to calculate skewness using xts and tidyverse methods, how to calculate rolling skewness and how to create several data visualizations as pedagogical aids.

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Skewness in the xts world

For the same reasons that we did so with standard deviation, let’s check whether we have missed anything unusual in the portfolio’s historical tail risk by examining rolling skewness.

In the xts world, calculating rolling skewness is almost identical to calculating rolling standard deviation, except we call the skewness () function instead of StdDev(). Since this is a rolling calculation, we need a period of time and will use a 24 -month window.

As we saw with standard deviation, passing a rolling calculation to dplyr pipes does not work smoothly. We can, though, use rollify() from tibbletime.
We first create a rolling function. We then convert our portfolio returns to a tibbletime object and pass them to the rolling function.

统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Rolling Skewness

Our visualization flow for skewness is quite similar to our work on standard deviation. We start by passing rolling_skew_xts into highcharter. We also tweak our $y$-axis to capture the nature of the rolling fluctuations by setting the range to between 2 and $-2$ with hc_yAxis $(\ldots, \max =2, \min =-2)$.

Figure $5.7$ shows the movement in rolling skewness, try re-running the code without enforcing limits on the $y$-axis.

We create a similar visualization with ggplot() and our rolling_skew_tq object.

I will again impose minimum and maximum $y$-axis values, with scale_y_continuous(limits $=c(-1,1) \ldots$ ).

FIGURE 5.8: Rolling Skewness ggplot
Figure $5.8$ makes the rolling skewness seem more volatile than Figure 5.7. Tweaking the $y$-axis can have a big effect, use it wisely.

The rolling charts are quite illuminating and show that the 24-month skewness has been positive for about half the lifetime of this portfolio even though the overall skewness is negative. Normally we would now head to Shiny and enable a way to test different rolling windows but let’s wait until we cover kurtosis in the next chapter.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Skewness

偏度是回报围绕其均值不对称的程度。由于正态分布围绕均值对称，因此可以将偏度作为衡量收益如何不呈正态分布的一种度量。为什么偏度很重要？如果投资组合的回报是正确的，或者是正的，偏斜的，这意味着许多小的负回报和一些大的正回报。如果投资组合回报左偏或负偏，则意味着大量小的正回报和很少的大负回报。
这是偏度的方程式：
 偏斜 =∑吨=1n(X一世−X¯)3/n/(∑吨=1n(X一世−X¯)2/n)3/2
偏度对风险具有重要的实质性影响，也是一个适用于数据可视化的概念。事实上，可视化通常比数字本身更具启发性（尽管数字最终才是最重要的）。在本章中，我们将介绍如何使用 xts 和 tidyverse 方法计算偏度，如何计算滚动偏度以及如何创建多个数据可视化作为教学辅助。

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Skewness in the xts world

出于与标准差相同的原因，让我们通过检查滚动偏度来检查我们是否遗漏了投资组合历史尾部风险中的任何异常情况。

在 xts 世界中，计算滚动偏度与计算滚动标准差几乎相同，只是我们调用了 skewness() 函数而不是 StdDev()。由于这是滚动计算，我们需要一段时间，并且将使用 24 个月的窗口。

正如我们在标准偏差中看到的，将滚动计算传递给 dplyr 管道并不顺利。不过，我们可以使用来自 tibbletime 的 rollify()。
我们首先创建一个滚动函数。然后，我们将投资组合收益转换为 tibbletime 对象并将它们传递给滚动函数。

统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Rolling Skewness

我们的偏度可视化流程与我们在标准差方面的工作非常相似。我们首先将 rolling_skew_xts 传递给 highcharter。我们还调整了我们的是-axis 通过将范围设置为 2 到 2 之间来捕捉滚动波动的性质−2与 hc_yAxis(…,最大限度=2,分钟=−2).

数字5.7显示滚动偏度的运动，尝试重新运行代码而不强制限制是-轴。

我们使用 ggplot() 和 rolling_skew_tq 对象创建类似的可视化。

我将再次强加最小值和最大值是-axis 值，带有 scale_y_continuous(limits=C(−1,1)… ).

图 5.8：滚动偏度 ggplot
图5.8使滚动偏度看起来比图 5.7 更不稳定。调整是-axis 可以产生很大的影响，明智地使用它。

滚动图表非常有启发性，显示 24 个月的偏度在该投资组合的大约一半生命周期内一直为正，尽管整体偏度为负。通常我们现在会前往 Shiny 并启用一种方法来测试不同的滚动窗口，但让我们等到我们在下一章中讨论峰度。

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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。

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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。

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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。

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统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation

We have calculated the average volatility for the entire life of the portfolio but it would help if we could better understand how that volatility has changed over time or behaved in different market conditions.

We might miss a 3 -month or 6-month period where the volatility spiked or plummeted or did both. And the longer our portfolio life, the more likely we are to miss something important. If we had 10 or 20 years of data and we calculated the standard deviation for the entire history, we could, or most certainly would, fail to notice a period in which volatility was very high, and hence we would fail to ponder the probability that it could occur again.

Imagine a portfolio which had a standard deviation of returns for each 6-month period of $3 \%$ and it never changed. Now imagine a portfolio whose volatility fluctuated every few 6 -month periods from $0 \%$ to $6 \%$. We might find a $3 \%$ standard deviation of monthly returns over a 10-year sample for both, but those two portfolios are not exhibiting the same volatility. The rolling volatility of each would show us the differences and then we could hypothesize about the past causes and future probabilities for those differences. We might also want to think about dynamically rebalancing our portfolio to better manage volatility if we are seeing large spikes in the rolling windows.

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation with the tidyverse and tibbletime

Tibbletime and its rollify() function are built for time series analysis and allow us to solve this problem.

We use rollify () to define a rolling standard deviation function. We want to roll the sd() function with a width equal to window so we define sd_roll_24 $<-\operatorname{rollify}(\mathrm{sd}$, window $=$ window $)$. sd_roll_24 <- rollify $(\mathrm{sd}$, window $=$ window $)$ Then we use mutate () to pass it into the code flow. Note that we convert our tibble to a tibbletime data frame with as_tbl_time (index = date). port_rolling_sd_tidy_tibbletime <- portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly $\%>\%$
as_tbl_time (index = date) $\%>\%$
mutate(sd = sd_roll_24 (returns)) $\%>\%$
select(-returns) $\%>\%$
na. omit()
tail (port_rolling_sd_tidy_tibbletime, 3)

$\begin{array}{lr}\text { date } & \text { sd } \ \langle\text { dates } & \langle\text { dbl> }\end{array}$
port_rolling_sd_tidy_tibbletime <- portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly $\%>\%$
as_tbl_time(index=_ate) $\%>\%$
mutate(sd = sd_roll_24(returns)) $\%>\%$
select(-returns) $\%>\%$
na.omit()
tail (port_rolling_sd_tidy_tibbletime, 3)

date
cdate>
1 sdbl-10-31 $0.0234$
2 2017-11-30 $0.0233$
3 2017-12-31 $0.0217$
$12017-10-310.0234$
2 2017-11-30 0.0233
$3 \quad 2017-12-31 \quad 0.0217$
That nifty combination of the tidyverse and tibbletime is generalizable to other functions beyond standard deviation. Tibbletime is changing and improving rapidly as of the time of this writing (Spring of 2018). We will keep an eye on the package and post new use cases to the website as things develop. Stay tuned!

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation in the tidyquant world

The tidyquant package has a nice way to apply a rolling function to data frames as well. We take tq_mutate() and supply mutate_fun = rollapply as our mutation function argument. Then, we invoke FUN $=$ sd as the nested function beneath rollapply ().
port_rolling_sd_tq <- portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly $\%>\%$
tq_mutate(mutate_fun = rollapply,
width = window,
FUN = sd,
col_rename = “rolling_sd”) $\%>\%$
select(date, rolling_sd) $\%>\%$
na. omit()
Take a quick peek to confirm consistent results.
port_rolling_sd_tidy_tibbletime $\%>\%$
mutate(sd_tq = port_rolling_sd_tq\$rolling_sd,
sd_xts = round(port_rolling_sd_xts \$rolling_sd, 4)) $\%>\%$
$\operatorname{tail}(3)$

date sd sd_tq sd_xts
$\langle$ date $\rangle\langle\mathrm{dbl}\rangle\langle\mathrm{dbl}\rangle\langle\mathrm{S} 3: \mathrm{xts}\rangle$
$12017-10-31 \quad 0.02340 .02340 .0234$
$\begin{array}{llllll}2 & 2017-11-30 & 0.0233 & 0.0233 & 0.0233\end{array}$
$\begin{array}{llllll}3 & 2017-12-31 & 0.0217 & 0.0217 & 0.0217\end{array}$
We now have an xts object called port_rolling_sd_xts, a tibbletime
tibble called port_rolling_sd_tidy_tibbletime and a tibble object
called port_rolling_sd_tq. Each contains the 24 -month rolling standard
deviation of portfolio returns.
At the outset of this section, we opined that rolling volatility might add some insight that is obscured by the total volatility. Visualizing the rolling standard deviation should help to illuminate this and that is where we head next.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation

我们已经计算了投资组合整个生命周期的平均波动率，但如果我们能够更好地了解波动率如何随时间变化或在不同市场条件下的表现，将会有所帮助。

我们可能会错过波动率飙升或暴跌或两者兼而有之的 3 个月或 6 个月期间。我们的投资组合寿命越长，我们就越有可能错过一些重要的事情。如果我们有 10 年或 20 年的数据，并且我们计算了整个历史的标准差，我们可能或者肯定不会注意到波动性非常高的时期，因此我们不会考虑以下概率：它可能会再次发生。

想象一个投资组合，每 6 个月的回报率有一个标准差3%它从未改变。现在想象一个投资组合，其波动性每隔 6 个月波动一次，从0%到6%. 我们可能会找到一个3%两者在 10 年样本中的月回报标准差，但这两个投资组合没有表现出相同的波动性。每个的滚动波动将向我们展示差异，然后我们可以假设这些差异的过去原因和未来概率。如果我们看到滚动窗口出现大幅飙升，我们可能还想考虑动态地重新平衡我们的投资组合以更好地管理波动性。

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation with the tidyverse and tibbletime

Tibbletime 及其 rollify() 函数是为时间序列分析而构建的，可以让我们解决这个问题。

我们使用 rollify() 来定义滚动标准差函数。我们想要滚动宽度等于窗口的 sd() 函数，所以我们定义 sd_roll_24<−卷起⁡(sd， 窗户=窗户). sd_roll_24 <- 滚动(sd， 窗户=窗户)然后我们使用 mutate() 将其传递到代码流中。请注意，我们使用 as_tbl_time (index = date) 将 tibble 转换为 tibbletime 数据帧。port_rolling_sd_tidy_tibbletime <-portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly%>%
as_tbl_time（索引 = 日期）%>%
变异（sd = sd_roll_24（返回））%>%
选择（-返回）%>%
呐。省略（）
尾（port_rolling_sd_tidy_tibbletime，3）

 日期  sd  ⟨ 日期 ⟨ 数据库> 
port_rolling_sd_tidy_tibbletime <-portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly%>%
as_tbl_time(index=_ate)%>%
变异（sd = sd_roll_24（返回））%>%
选择（-返回）%>%
na.omit()
尾部 (port_rolling_sd_tidy_tibbletime, 3)

日期
cdate>
1 sdbl-10-310.0234
2 2017-11-30 0.0233
3 2017-12-31 0.0217
12017−10−310.0234
2 2017-11-30 0.0233
32017−12−310.0217
tidyverse 和 tibbletime 的巧妙组合可以推广到标准偏差之外的其他函数。截至撰写本文时（2018 年春季），Tibbletime 正在迅速变化和改进。随着事情的发展，我们将密切关注该软件包并在网站上发布新的用例。敬请关注！

统计代写|r语言作业代写代考|Rolling Standard Deviation in the tidyquant world

tidyquant 包也有一个很好的方法来将滚动函数应用于数据帧。我们采用 tq_mutate() 并提供 mutate_fun = rollapply 作为我们的变异函数参数。然后，我们调用 FUN=sd 作为 rollapply () 下的嵌套函数。
port_rolling_sd_tq <-portfolio_returns_tq_rebalanced_monthly%>%
tq_mutate(mutate_fun = rollapply,
width = window,
FUN = sd,
col_rename = “rolling_sd”)%>%
选择（日期，rolling_sd）%>%
呐。omit()
快速查看以确认一致的结果。
port_rolling_sd_tidy_tibbletime%>%
变异（sd_tq = port_rolling_sd_tq $ rolling_sd，
sd_xts = round（port_rolling_sd_xts $ rolling_sd，4））%>%
尾巴⁡(3)

日期 sd sd_tq sd_xts
⟨日期⟩⟨dbl⟩⟨dbl⟩⟨小号3:X吨s⟩
12017−10−310.02340.02340.0234
22017−11−300.02330.02330.0233
32017−12−310.02170.02170.0217
我们现在有一个名为 port_rolling_sd_xts 的 xts 对象、一个名为 port_rolling_sd_tidy_tibbletime 的 tibbletime
tibble 和一个
名为 port_rolling_sd_tq 的 tibble 对象。每个都包含投资组合回报的 24 个月滚动标准
差。
在本节开始时，我们认为滚动波动率可能会增加一些被总波动率掩盖的洞察力。可视化滚动标准偏差应该有助于阐明这一点，这就是我们接下来要去的地方。

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。

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

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语言作业代写代考|Shiny App Portfolio Returns

A Shiny application is a flexible, useful and powerful way to share our work. It is an interactive web application, which means we are about to become web programmers. In this section, we will build a Shiny app to display portfolio returns based on user inputs. Since this is our first Shiny app, we will review the code in detail and then reuse much of this code in future apps where we want to display different visualizations and statistics.
We want to empower an end user to do the following:
1) build a portfolio by choosing assets and weights
2) choose a start date

This encompasses much of our work thus far as it requires importing daily price data, converting to monthly log returns, assigning portfolio weights, calculating portfolio returns, and visualizing with ggplot(). The user can choose any 5 assets and our app could easily support 50 assets, though consider the user experience there – will any user manually enter 50 ticker symbols? At that number of assets, the preference would probably be to upload a csv file.

We will use RMarkdown to build our Shiny applications by inserting into the yaml runtime: shiny. This will alert the server (or our laptop) that this is an interactive document. The yaml also gives us a space for the title and to specify the format as flexdashboard. This is what the yaml looks like for the app (and the yaml for all of our future apps will be identical, except for the title).

统计代写|r语言作业代写代考|‘submit’ button

The ‘submit’ button is very important because it enables the use of eventReactive() to control our computation. An eventReactive() is a reactive function that will not start until it observes some event. In the next code chunk, we tell portfolio_returns_byhand to wait for input\$go by calling eventReactive (input\$go…. Now, have a quick look back at the previous code chunk, and note that we have actionButton (“go”…). Our reactive is waiting for the user to click on the submit button we have labeled with go.
After that, the code chunk below should look very familiar from our previous work, except it depends on user inputs for symbols, weights and starting date.
For example, when we previously built our portfolio, we statically defined symbols as symbols <- c(“SPY”, “EFA”, “IJS”, “EEM”, “AGG”).

In the chunk below, it is defined reactively as symbols <- c (input\$stock1, input\$stock2, input\$stock3, input\$stock4, input\$stock5).

I copy the full code below even though it is very similar to how we calculated portfolio returns in the non-Shiny context. For future Shiny apps, we will not be reviewing this code again but they will all use a similar flow to take tickers and weights for constructing a portfolio. Take a close look and identify how our tickers, weights and starting date get passed to the eventReactive () function. The tickers are input\$stock1, input\$stock2, etc, the weights are input\$w1, input $\$ 22$, etc. The date is input $\$$ date.

统计代写|r语言作业代写代考|Concluding Returns

We have reviewed several paths, packages and code flows for building a multiasset portfolio and calculating monthly log returns. At this point, you should feel comfortable with the difference between an xts object and a tibble, how to import prices, transform to returns, and employ various visualization techniques.

From a general data science paradigm perspective, we can think of this as data import, wrangling and transformation where:
(i) pulling daily prices from Yahoo! Finance, csv or xls = data import
(ii) isolating adjusted prices and converting to monthly prices = data wrangling
(iii) converting to log returns, portfolio returns = data transformation
We were painstaking about our process to provide ourselves and collaborators with a clear data provenance, plus a variety of code paths for visualizing and inspecting data.

In the following sections, we will see how having several base portfolio returns objects facilitates our more analytic work. Make sure the tibble and xts objects are familiar and intuitive because we will use them throughout the rest of the book without reviewing their lineage.

If you are firing up a new $\mathrm{R}$ session and want to run the code to build all of our base portfolio returns objects, you can grab the code, with no text or explanations, here:
www.reproduciblefinance.com/code/get-returns/

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Shiny App Portfolio Returns

Shiny 应用程序是一种灵活、有用且强大的方式来分享我们的工作。它是一个交互式网络应用程序，这意味着我们即将成为网络程序员。在本节中，我们将构建一个闪亮的应用程序来根据用户输入显示投资组合回报。由于这是我们的第一个 Shiny 应用程序，我们将详细审查代码，然后在未来希望显示不同可视化和统计信息的应用程序中重用大部分代码。
我们希望授权最终用户执行以下操作：
1）通过选择资产和权重来构建投资组合
2）选择开始日期

到目前为止，这包括了我们的大部分工作，因为它需要导入每日价格数据、转换为每月对数回报、分配投资组合权重、计算投资组合回报以及使用 ggplot() 进行可视化。用户可以选择任何 5 种资产，我们的应用程序可以轻松支持 50 种资产，但考虑到那里的用户体验——任何用户会手动输入 50 个股票代码吗？在这样的资产数量下，首选可能是上传 csv 文件。

我们将使用 RMarkdown 通过插入 yaml 运行时来构建我们的 Shiny 应用程序：shiny。这将提醒服务器（或我们的笔记本电脑）这是一个交互式文档。yaml 还为我们提供了标题空间，并将格式指定为 flexdashboard。这就是应用程序的 yaml 的样子（我们未来所有应用程序的 yaml 都是相同的，除了标题）。

统计代写|r语言作业代写代考|‘submit’ button

“提交”按钮非常重要，因为它可以使用 eventReactive() 来控制我们的计算。eventReactive() 是一个反应函数，它在观察到某个事件之前不会启动。在下一个代码块中，我们通过调用 eventReactive (input $ go… ) 告诉portfolio_returns_byhand 等待输入$ go。现在，快速回顾一下前面的代码块，并注意我们有 actionButton (“go”…)。我们的响应式等待用户点击我们标记为 go 的提交按钮。之后，下面的代码块应该与我们之前的工作非常相似，除了它依赖于用户输入的符号、权重和开始日期。例如，当我们之前构建投资组合时，我们将符号静态定义为符号 <- c(“SPY”、“EFA”、“IJS”、“EEM”、“AGG”)。

在下面的块中，它被反应性地定义为符号<-c（输入$ stock1，输入$ stock2，输入$ stock3，输入$ stock4，输入$ stock5）。

我复制了下面的完整代码，尽管它与我们在非 Shiny 上下文中计算投资组合回报的方式非常相似。对于未来的 Shiny 应用程序，我们将不再审查此代码，但它们都将使用类似的流程来获取代码和权重以构建投资组合。仔细观察并确定我们的代码、权重和开始日期是如何传递给 eventReactive () 函数的。代码是输入$ stock1，输入$ stock2 等，权重是输入$ w1，输入$22等 输入日期$日期。

统计代写|r语言作业代写代考|Concluding Returns

我们已经审查了用于构建多资产投资组合和计算每月日志回报的几种路径、包和代码流。此时，您应该对 xts 对象和 tibble 之间的区别、如何导入价格、转换为回报以及使用各种可视化技术感到满意。

从一般数据科学范式的角度来看，我们可以将其视为数据导入、争论和转换，其中：
(i) 从 Yahoo! 获取每日价格 Finance、csv 或 xls = 数据导入
(ii) 隔离调整后的价格并转换为月度价格 = 数据整理
(iii) 转换为对数回报、投资组合回报 = 数据转换
我们在为自己和合作者提供清晰数据的过程中煞费苦心出处，以及用于可视化和检查数据的各种代码路径。

在以下部分中，我们将看到拥有多个基本投资组合收益对象如何促进我们进行更多的分析工作。确保 tibble 和 xts 对象是熟悉和直观的，因为我们将在本书的其余部分使用它们，而无需回顾它们的沿袭。

如果你正在启动一个新的R会话并想要运行代码来构建我们所有的基础投资组合返回对象，您可以在此处获取代码，没有文字或解释，这里：
www.reproduciblefinance.com/code/get-returns/

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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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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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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。

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• 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语言作业代写代考|Portfolio Returns in the xts world

For our first universe, we will use Return.portfolio() from PerformanceAnalytics, to calculate portfolio returns. The function requires two arguments for a portfolio, an xts object of returns and a vector of weights. It is not necessary but we are also going to set rebalance_on = “months” so we can confirm it matches our by-hand calculations above.

Remember, in the by-hand calculation, we set the portfolio weights as fixed, meaning they never changed on a month-to-month basis. That is equivalent to rebalancing every month. In practice, that would be quite rare. If we want a more realistic scenario, we could choose annual rebalancing by changing the argument to rebalance_on = “years”.

统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyverse

We begin our tidyverse work with our tidy data frame asset_returns_long. Our first task is to add a weights column to the tibble using the mutate() function. Each asset should be weighted according to the wector. We use case_when () to assign weights by asset, so that in the case when the asset column is equal to asset $1(\mathrm{SPY})$, we assign a weight of $0.25$, or $\mathrm{w}[1]$, and so on.

Next, we need to implement the equation for portfolio returns. This task is a bit tricky but serves as a nice way to use the group_by () function with dates. We first add a new locum called weighted_returns that is the product of each asset’s monthly return and its weight. Then, we group_by() the date column because each of our weighted returns needs to be added together for each date. Once we group by date, we can use summarise(total = sum (weighted_returns)) to add up the monthly weighted returns.That piped workflow required some logical hoops but it useful to see how to add those weights and then group by the date for finding total returns. Think about how we would solve the puzzle of rebalancing weights not every month, but every year.

统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyquant world

In tidyquant, we start again with our long, tidy-formatted asset_returns_long object, but convert to portfolio returns using tq_portfolio().

The tq_portfolio function takes a tibble and then asks for an assets column to group by, a returns column to find return data, and a weights vector. It’s a wrapper for Return. portfolio( ) and thus also accepts the argument rebalance_on = “months”. Since we are rebalancing by months, we should again get a portfolio returns object that matches our existing objects.We have four objects of portfolio returns, calculated in four different ways, and with the same results.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the xts world

对于我们的第一个 Universe，我们将使用 PerformanceAnalytics 的 Return.portfolio() 来计算投资组合回报。该函数需要投资组合的两个参数，一个 xts 回报对象和一个权重向量。这不是必需的，但我们还将设置 rebalance_on = “months”，以便我们可以确认它与我们上面的手动计算相匹配。

请记住，在手动计算中，我们将投资组合权重设置为固定，这意味着它们不会逐月变化。这相当于每月重新平衡。在实践中，这将是非常罕见的。如果我们想要一个更现实的场景，我们可以通过将参数更改为 rebalance_on = “years”来选择年度再平衡。

统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyverse

我们从 tidy 数据框asset_returns_long 开始我们的 tidyverse 工作。我们的第一个任务是使用 mutate() 函数向 tibble 添加一个权重列。每项资产都应根据 wector 进行加权。我们使用case_when()来按资产分配权重，这样在资产列等于资产的情况下1(小号磷是)，我们赋予权重0.25， 或者在[1]， 等等。

接下来，我们需要实现投资组合收益的方程。这个任务有点棘手，但是可以很好地使用 group_by () 函数来处理日期。我们首先添加一个名为 weighted_returns 的新轨迹，它是每个资产的月收益及其权重的乘积。然后，我们 group_by() 日期列，因为我们的每个加权回报需要为每个日期相加。一旦我们按日期分组，我们可以使用 summarise(total = sum (weighted_returns)) 将每月加权回报相加。该管道工作流需要一些逻辑环，但了解如何添加这些权重然后按日期分组很有用找到总回报。想想我们如何解决重新平衡权重的难题，而不是每个月，而是每年。

统计代写|r语言作业代写代考|Portfolio Returns in the tidyquant world

在 tidyquant 中，我们从我们的长且格式整齐的asset_returns_long 对象重新开始，但使用 tq_portfolio() 转换为投资组合回报。

tq_portfolio 函数接受一个小标题，然后请求一个资产列进行分组，一个返回列来查找返回数据，以及一个权重向量。它是 Return 的包装器。投资组合（），因此也接受参数 rebalance_on = “months”。由于我们按月重新平衡，我们应该再次获得与现有对象匹配的投资组合回报对象。我们有四个投资组合回报对象，以四种不同的方式计算，结果相同。

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。

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

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语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns with tibbletime

This is a good time to introduce the relatively new tibbletime package, which is purpose-built for working with time-aware tibbles. In the flow below, we will first convert prices to a tibble with tk_tbl(). Then, we convert to a tibbletime object with a as_tbl_time(index = date) and then convert to monthly prices with as_period(period = “month”, side = “end”). The side argument anchors to the end of the month instead of the beginning. Try changing it to side = “start”.

This flow might not seem efficient – going from xts to tibble to tibbletime – but in future chapters we will see that rolling functions are smoother with rollify () and we can absorb some inefficiency now for future gains. Plus, the package is new and its capabilities are growing fast.
Before we move on, a quick review of our 4 monthly log return objects:

First, look at the date in each object. asset_returns_xts has a date index, not a column. That index does not have a name. It is accessed via index(asset_returns_xts).

The tibbles have a column called “date”, accessed via the \$date convention, e.g. asset_returns_dplyr_byhand\$date. That distinction is not important when we read with our eyes, but it is very important when we pass these objects to functions.

Second, each of these objects is in “wide” format, which in this case means there is a column for each of our assets: SPY has a column, EFA has a column, IJS has a column, EEM has a column, AGG has a column.

This is the format that xts likes and this format is easier for a human to read. However, the tidyverse calls for this data to be in long or tidy format where each variable has its own column. For asset returns to be tidy, we need a column called “date”, a column called “asset” and a column called “returns”.
To see that in action, here is how it looks.

统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Asset Returns in the xts world

It might seem odd that visualization is part of the data import and wrangling work flow and it does not have to be: we could jump straight into the process of converting these assets into a portfolio. However, it is a good practice to chart individual returns because once a portfolio is built, we are unlikely to

back track to visualizing on an individual basis. Yet, those individual returns are the building blocks and raw material of our portfolio and visualizing them is a great way to understand them deeply. It also presents an opportunity to look for outliers, or errors, or anything unusual to be corrected before we move too far along in our analysis.

For the purposes of visualizing returns, we will work with two of our monthly log returns objects, asset_returns_xts and asset_returns_long (the tidy, long-formatted tibble).

We start with the highcharter package to visualize the xts formatted returns.
highcharter is an $\mathrm{R}$ package but Highcharts is a JavaScript library. The $\mathrm{R}$ package is a hook into the JavaScript library. Highcharts is fantastic for visualizing time series and it comes with great built-in widgets for viewing different time frames, plus we get to use the power of JavaScript without leaving the world of $R$ code.

Not only are the visualizations nice, but highcharter “just works” with xts objects in the sense that it reads the index as dates without needing to be told. We pass in an xts object and let the package do the rest. I highly recommend it for visualizing financial time series but you do need to buy a license for use in a commercial setting. ${ }^{1}$
Let’s see how it works for charting our asset monthly returns.

统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Asset Returns in the tidyverse

ggplot2 is a very widely-used and flexible visualization package, and it is part of the tidyverse. We will use it to build a histogram and have our first look at how tidy data plays nicely with functions in the tidyverse.

In the code chunk below, we start with our tidy object of returns, asset_returns_long, and then pipe to ggplot() with the $\%>\%$ operator. Next, we call ggplot (aes $(x=$ returns, $f i l 1=$ asset $)$ ) to indicate that returns will be on the $\mathrm{x}$-axis and that the bars should be filled with a different color for each asset. If we were to stop here, ggplot() would build an empty chart and that is because we have told it that we want a chart with certain

$\mathrm{x}$-axis values, but we have not told it what kind of chart to build. In ggplot() parlance, we have not yet specified a geom.

We use geom_histogram() to build a histogram and that means we do not specify a $y$-axis value, because the histogram will be based on counts of the returns.

Because the data frame is tidy and grouped by the asset column (recall when it was built we called group_by (asset)), ggplot() knows to chart a separate histogram for each asset. ggplot() will automatically include a legend since we included fill = asset in the aes () call.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns with tibbletime

现在是介绍相对较新的 tibbletime 包的好时机，它是专门为处理时间感知 tibble 而构建的。在下面的流程中，我们将首先使用 tk_tbl() 将价格转换为 tibble。然后，我们使用 as_tbl_time(index = date) 转换为 tibbletime 对象，然后使用 as_period(period = “month”, side = “end”) 转换为月度价格。side 参数锚定到月底而不是月初。尝试将其更改为 side = “start”。

这个流程可能看起来效率不高——从 xts 到 tibble 再到 tibbletime——但在以后的章节中，我们将看到滚动函数使用 rollify() 更加平滑，我们现在可以吸收一些低效率以获得未来收益。此外，该软件包是新的，其功能正在快速增长。
在我们继续之前，快速回顾一下我们的 4 个月日志返回对象：

首先，查看每个对象中的日期。asset_returns_xts 有一个日期索引，而不是一个列。该索引没有名称。它通过 index(asset_returns_xts) 访问。

小标题有一个名为“date”的列，通过$ date 约定访问，例如asset_returns_dplyr_byhand $ date。当我们用肉眼阅读时，这种区别并不重要，但当我们将这些对象传递给函数时，它却非常重要。

其次，这些对象中的每一个都是“宽”格式，在这种情况下，这意味着我们的每个资产都有一个列：SPY 有一个列，EFA 有一个列，IJS 有一个列，EEM 有一个列，AGG 有一个列一列。

这是 xts 喜欢的格式，而且这种格式更易于人类阅读。但是，tidyverse 要求此数据采用长或整齐的格式，其中每个变量都有自己的列。为了使资产收益整洁，我们需要一个名为“日期”的列、一个名为“资产”的列和一个名为“收益”的列。
要查看它的实际效果，它的外观如下。

统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Asset Returns in the xts world

可视化是数据导入和争论工作流程的一部分，这可能看起来很奇怪，但并非必须如此：我们可以直接跳入将这些资产转换为投资组合的过程。但是，绘制个人回报图表是一种很好的做法，因为一旦建立了投资组合，我们不太可能

回溯到基于个人的可视化。然而，这些单独的回报是我们投资组合的基石和原材料，将它们可视化是深入了解它们的好方法。它还提供了一个机会，可以在我们的分析走得太远之前寻找异常值、错误或任何需要纠正的异常情况。

出于可视化收益的目的，我们将使用两个月度日志收益对象，asset_returns_xts 和asset_returns_long（整洁、长格式的小标题）。

我们从 highcharter 包开始，以可视化 xts 格式的返回。
highcharter 是一个R包，但 Highcharts 是一个 JavaScript 库。这Rpackage 是 JavaScript 库的一个钩子。Highcharts 非常适合可视化时间序列，它带有用于查看不同时间范围的强大内置小部件，此外，我们可以在不离开世界的情况下使用 JavaScript 的强大功能R代码。

不仅可视化很好，而且 highcharter “只适用于” xts 对象，因为它将索引读取为日期而不需要被告知。我们传入一个 xts 对象，让包完成剩下的工作。我强烈推荐它用于可视化金融时间序列，但您确实需要购买许可证才能在商业环境中使用。1
让我们看看它是如何绘制我们的资产月收益图表的。

统计代写|r语言作业代写代考|Visualizing Asset Returns in the tidyverse

ggplot2 是一个使用非常广泛且灵活的可视化包，它是 tidyverse 的一部分。我们将使用它来构建直方图，并首先了解 tidyverse 中的数据如何与函数很好地配合使用。

在下面的代码块中，我们从整洁的返回对象asset_returns_long 开始，然后使用管道传递给 ggplot()%>%操作员。接下来，我们调用 ggplot (aes(X=返回，F一世l1=资产)) 表示退货将在X-axis，并且应该为每个资产填充不同的颜色。如果我们停在这里， ggplot() 将构建一个空图表，那是因为我们告诉它我们想要一个具有特定

X-axis 值，但我们还没有告诉它要构建什么样的图表。用 ggplot() 的说法，我们还没有指定一个几何图形。

我们使用 geom_histogram() 来构建直方图，这意味着我们没有指定是-axis 值，因为直方图将基于返回的计数。

因为数据框很整齐并且按资产列分组（回想一下，我们在构建它时称为 group_by (asset)），所以 ggplot() 知道为每个资产绘制一个单独的直方图。ggplot() 将自动包含一个图例，因为我们在 aes () 调用中包含了 fill = assets。

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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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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。

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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。

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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。

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统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the xts world

Next we will convert daily prices to monthly log returns.
I mentioned in the introduction that we would be working in three universes xts, tidyverse and tidyquant – the prices object is an xts, so we will start there.

The first observation in our prices object is December 31,2012 (the last trading day of that year) and we have daily prices. We want to convert to those daily prices to monthly log returns based on the last reading of each month.

We will use to. monthly (prices, indexAt = “last”, OHLC = FALSE) from the quantmod package. The argument indexAt = “lastof” tells the function whether we want to index to the first day of the month or the last day. If we wanted to use the first day, we would change it to indexAt = “firstof”.

We have moved from an xts object of daily prices to an xts object of monthly
2.2 Converting Daily Prices to Monthly Returns in the xts world
13 prices. Note that we now have one reading per month, for the last day of each month.

Now we call Return. calculate(prices_monthly, method $=$ “log”) to convert to returns and save as an object called asset_returns_xts. Note this will give us log returns by the method $=$ “log” argument. We could have used method $=$ “discrete” to get simple returns.

统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyverse

We now take the same raw prices object and convert it to monthly returns using the tidyverse. We are leaving the xts structure and converting to a data frame. There are several differences between an xts object and a tibble but a very important one is the date, an essential component of most financial analysis. xts objects have a date index. In contrast, data frames have a date column, and that column is not necessary to the existence of the data frame. We could create a data frame that does not have a date column, for example, to hold cross-sectional data. An xts object, by definition, has a date index.
Our conversion from xts to a tibble starts with data.frame(date = index (.)), which (i) coerces our object into a data frame and (ii) adds a date column based on the index with date $=$ index (.)). The date index of the xts object is preserved as row names and must be explicitly removed with remove_rownames ().

Next we turn to the gather() function from the tidyr package to convert our new data frame into long format. We have not done any calculations yet, we have only shifted from wide format, to long, tidy format.

Next, we want to calculate log returns and add those returns to the data frame. We will use mutate and our own calculation to get log returns: mutate (returns = $(\log ($ prices $)$ – log(lag(prices)))). We now have log returns and will not need the raw prices data. It can be removed with select (-prices). The select() function will select columns to keep, but if we had a negative sign, it will remove a column.

Our last two steps are to spread the data back to wide format, which makes it easier to compare to the xts object and easier to read, but is not a best practice in the tidyverse. We are going to look at this new object and compare to the $x t s$ object above, so we will stick with wide format for now.

Finally, we want to reorder the columns to align with how we first imported the data using the symbols vector – the first line of code we ran in this chapter.

统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyquant world

Let’s explore the tidyquant paradigm for converting to log returns. We will start with the very useful tk_tbl() function from the timetk package.

In the piped workflow below, our call to tk_tbl (preserve_index = TRUE, rename_index = “date”) (1) converts prices from xts to tibble, (2) con-

verts the date index to a date column, and (3) renames it as “date” (since the index is being converted, it does not need to be removed as we did above).
Next, instead of using to. monthly and mutate, and then supplying our own calculation, we use tq_transmute (mutate_fun = periodReturn, period = “monthly”, type = “log”) and go straight from daily prices to monthly log returns.

Once again, we needed to remove the first row and did so with slice (-1), which removed the first row (if we had used slice(1), we would have $k e p t$ just the first row).

That tidyquant method produced the same output as the tidyverse method a tibble of monthly log returns.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the xts world

接下来，我们将每日价格转换为每月对数回报。
我在介绍中提到我们将在三个宇宙 xts、tidyverse 和 tidyquant 中工作——价格对象是一个 xts，所以我们将从那里开始。

我们的价格对象中的第一个观察值是 2012 年 12 月 31 日（当年的最后一个交易日），我们有每日价格。我们希望根据每个月的最后一次读数将这些每日价格转换为每月对数回报。

我们会习惯的。quantmod 包中的每月（价格，indexAt = “last”，OHLC = FALSE）。参数 indexAt = “lastof” 告诉函数我们是要索引到该月的第一天还是最后一天。如果我们想使用第一天，我们会将其更改为 indexAt = “firstof”。

我们已经从每日价格的 xts 对象转移到了每月
2.2 将每日价格转换为 xts 世界
13 价格中的每月收益的 xts 对象。请注意，我们现在每个月的最后一天都有一个读数。

现在我们调用Return。计算（价格每月，方法=“log”）转换为回报并保存为名为asset_returns_xts的对象。请注意，这将通过该方法为我们提供日志返回=“日志”参数。我们可以使用方法=“离散”以获得简单的回报。

统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyverse

我们现在采用相同的原始价格对象并使用 tidyverse 将其转换为每月收益。我们将离开 xts 结构并转换为数据框。xts 对象和 tibble 之间有几个区别，但一个非常重要的区别是日期，它是大多数财务分析的重要组成部分。xts 对象有一个日期索引。相反，数据框有一个日期列，而该列不是数据框存在所必需的。例如，我们可以创建一个没有日期列的数据框来保存横截面数据。根据定义，xts 对象具有日期索引。
我们从 xts 到 tibble 的转换从 data.frame(date = index (.)) 开始，它 (i) 将我们的对象强制转换为数据框，并且 (ii) 根据带有日期的索引添加日期列=指数 （。））。xts 对象的日期索引保留为行名，必须使用 remove_rownames () 显式删除。

接下来我们使用 tidyr 包中的 gather() 函数将我们的新数据帧转换为长格式。我们还没有进行任何计算，我们只是从宽格式转变为长而整齐的格式。

接下来，我们要计算对数回报并将这些回报添加到数据框中。我们将使用 mutate 和我们自己的计算来获得日志返回： mutate (returns =(日志⁡(价格)– 日志（滞后（价格））））。我们现在有日志回报，不需要原始价格数据。可以使用 select (-prices) 将其删除。select() 函数将选择要保留的列，但如果我们有一个负号，它将删除一列。

我们的最后两个步骤是将数据传播回宽格式，这样更容易与 xts 对象进行比较，也更容易阅读，但在 tidyverse 中并不是最佳实践。我们将查看这个新对象并与X吨s上面的对象，所以我们现在将坚持使用宽格式。

最后，我们想要重新排列列以与我们第一次使用符号向量导入数据的方式保持一致——我们在本章中运行的第一行代码。

统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyquant world

让我们探索转换为对数回报的 tidyquant 范式。我们将从 timetk 包中非常有用的 tk_tbl() 函数开始。

在下面的管道工作流中，我们对 tk_tbl (preserve_index = TRUE, rename_index = “date”) 的调用 (1) 将价格从 xts 转换为 tibble，(2)

将日期索引转换为日期列，并且 (3) 将其重命名为“日期”（由于正在转换索引，因此不需要像我们上面所做的那样将其删除）。
接下来，而不是使用 to。每月和变异，然后提供我们自己的计算，我们使用 tq_transmute (mutate_fun = periodReturn, period = “monthly”, type = “log”) 并直接从每日价格到每月对数回报。

再一次，我们需要删除第一行，并使用 slice (-1) 这样做，它删除了第一行（如果我们使用 slice(1)，我们将ķ和p吨只是第一行）。

该 tidyquant 方法产生与 tidyverse 方法相同的输出，即每月日志返回的一小部分。

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。

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

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语言作业代写代考|What is Reproducible Finance

Reproducible finance is a philosophy about how to do quantitative, data sciencedriven financial analysis. The root of this philosophy is that the data and code that lead to a decision or conclusion should be able to be understood and then replicated in an efficient way. The code itself should tell a clear story when read by a human, just as it tells a clear story when read by a computer. This book applies the reproducible philosophy to $\mathrm{R}$ code for portfolio management.
That reproducible philosophy will manifest itself in how we tackle problems throughout this book. More specifically, instead of looking for the most clever code or smartest algorithm, this book prioritizes readable, reusable, reproducible work flows using a variety of $R$ packages and functions. We will frequently solve problems in different ways, writing code from different packages and using different data structures to arrive at the exact same conclusion. To repeat, we will solve the same problems in a multitude of ways with different coding paradigms.

The motivation for this masochistic approach is for the reader to become comfortable working with different coding paradigms and data structures. Our goal is to be fluent or at least conversational to the point that we can collaborate with a variety of $\mathrm{R}$ coders, understand their work and make our work understandable to them. It’s not enough that our work be reproducible for ourselves and other humans who possess our exact knowledge and skills. We want our work to be reproducible and reusable by a broad population of data scientists and quants.

统计代写|r语言作业代写代考|Three Universes

This book focuses on three universes or paradigms for portfolio analysis with R. There are probably more than three fantastic paradigms but these are the three I encounter most frequently in industry.
xts
The first universe is what I call the xts world. xts is both a package and a type of object. xts stands for extensible time series. Most of our work in this

book will be with time series, and indeed most financial work involves time series. An xts object is a matrix, that also, always, has a time index for the order of the data. It holds a time series, meaning it holds the observations and the times at which they occurred. An interesting feature of an xts object is that it holds dates in an index column. In fact that index column is considered column number zero, meaning it is not really a column at all. If we have an object called financial_data and wanted to access the dates, we would use index (financial_data).

Why is the date index not given its own column? Because it is impossible to have an xts object but not have a date index. If the date index were its own column, that would imply that it could be deleted or removed.

In the xts world, there are two crucial packages that we will use: quantmod and PerformanceAnalytics. quantmod is how we will access the internet and pull in pricing data. That data will arrive to us formatted as an xts object.
PerformanceAnalytics, as the name implies, has several useful functions for analyzing portfolio performance in an xts object, such as StdDev(), SharpeRatio(), SortinoRatio(), CAPM. Beta(). We will make use of this package in virtually all of the chapters.
To learn more, have a look at the documentation: cran.r-project.org/web/packages/PerformanceAnalytics/index.html tidyverse
The second universe is known throughout the $\mathrm{R}$ community as the ‘tidyverse’. The tidyverse is a collection of $\mathrm{R}$ packages for doing data science in a certain way. It is not specific to financial services and is not purpose built for time series analysis.

统计代写|r语言作业代写代考|Data Visualization

Data visualization is where we translate numbers into shapes and colors, and it will get a lot of attention in this book. We do this work so that humans who do not wish to dig into our data and code can still derive value from what we do. This human communication is how our quiet quantitative toiling becomes a transcendent revenue generator or alpha-producing strategy, Even if we plan to implement algorithms and never share our work outside of our own firm, the ability to explain and communicate is hugely important.

To the extent that clients, customers, partners, bosses, portfolio managers and anyone else want actionable insights from us, data visualizations will most certainly be more prominent in the discussion than the nitty gritty of code, data or even statistics. I will emphasize data visualization throughout the book and implore you to spend as much or more time on data visualizations as you do on the rest of quantitative finance.

When we visualize our results, object structure will again play a a role. We will generally chart xts objects using the highcharter package and tidy objects using the ggplot2 package.
highcharter is an $\mathrm{R}$ package but Highcharts is a JavaScript library – the a

$\mathrm{R}$ package is a hook into the JavaScript library. Highcharts is fantastic for visualizing time series and it comes with great built-in widgets for viewing different time frames. I highly recommend it for visualizing financial time series but you do need to buy a license to use it in a commercial setting.
Learn more at:
www.highcharts.com and cran.r-project.org/web/packages/highcharter/highcharter.pdf
ggplot2 is itself part of the tidyverse and as such it works best when data is tidy (we will cover what that word ‘tidy’ means when applied to a data object). It is one of the most popular data visualization packages in the $R$ world.

R语言代写

统计代写|r语言作业代写代考|What is Reproducible Finance

可再生金融是一种关于如何进行定量、数据科学驱动的金融分析的哲学。这种理念的根源在于，导致决策或结论的数据和代码应该能够被理解，然后以有效的方式复制。代码本身应该在人类阅读时讲述一个清晰的故事，就像它在计算机阅读时讲述一个清晰的故事一样。本书将可复制的哲学应用于R投资组合管理代码。
这种可重复的哲学将体现在我们如何解决本书中的问题。更具体地说，本书不是寻找最聪明的代码或最聪明的算法，而是使用各种R包和功能。我们会经常以不同的方式解决问题，从不同的包中编写代码，使用不同的数据结构来得出完全相同的结论。重复一遍，我们将使用不同的编码范例以多种方式解决相同的问题。

这种自虐式方法的动机是让读者习惯于使用不同的编码范例和数据结构。我们的目标是流利或至少可以对话，以便我们可以与各种R编码员，了解他们的工作并使他们能够理解我们的工作。我们的工作对于我们自己和其他拥有我们确切知识和技能的人来说是可重复的是不够的。我们希望我们的工作能够被广大的数据科学家和量化人员重现和重复使用。

统计代写|r语言作业代写代考|Three Universes

本书重点介绍了使用 R 进行投资组合分析的三个领域或范式。可能不止三个奇妙的范式，但这是我在行业中最常遇到的三个。
xts
第一个宇宙就是我所说的 xts 世界。xts 既是一个包，也是一种对象。xts 代表可扩展时间序列。我们的大部分工作都在这

本书将带有时间序列，实际上大多数金融工作都涉及时间序列。xts 对象是一个矩阵，它也始终具有数据顺序的时间索引。它拥有一个时间序列，这意味着它拥有观察结果和它们发生的时间。xts 对象的一个​​有趣特性是它在索引列中保存日期。事实上，索引列被视为列号为零，这意味着它根本不是一列。如果我们有一个名为 Financial_data 的对象并想要访问日期，我们将使用索引 (financial_data)。

为什么日期索引没有给出自己的列？因为不可能有 xts 对象但没有日期索引。如果日期索引是它自己的列，这意味着它可以被删除或删除。

在 xts 世界中，我们将使用两个关键包：quantmod 和 PerformanceAnalytics。quantmod 是我们访问互联网和获取定价数据的方式。该数据将以 xts 对象的格式发送给我们。
PerformanceAnalytics，顾名思义，有几个有用的函数用于分析 xts 对象中的投资组合表现，例如 StdDev()、SharpeRatio()、SortinoRatio()、CAPM。贝塔（）。我们将在几乎所有章节中使用这个包。
要了解更多信息，请查看文档：cran.r-project.org/web/packages/PerformanceAnalytics/index.html tidyverse
第二宇宙在整个R社区作为“tidyverse”。tidyverse 是一个集合R以某种方式进行数据科学的软件包。它并非特定于金融服务，也不是专门为时间序列分析而构建的。

统计代写|r语言作业代写代考|Data Visualization

数据可视化是我们将数字转化为形状和颜色的地方，它会在本书中得到很多关注。我们做这项工作是为了让那些不想深入研究我们的数据和代码的人仍然可以从我们的工作中获得价值。这种人际交流是我们安静的量化工作如何成为超凡的收入来源或产生 alpha 的策略的方式，即使我们计划实施算法并且永远不会在我们自己的公司之外分享我们的工作，解释和沟通的能力也非常重要。

如果客户、客户、合作伙伴、老板、投资组合经理和其他任何人都希望我们提供可操作的见解，那么在讨论中数据可视化肯定会比代码、数据甚至统计的细节更为突出。我将在整本书中强调数据可视化，并恳请您在数据可视化上花费尽可能多或更多的时间，就像您在其他量化金融方面所做的那样。

当我们可视化我们的结果时，对象结构将再次发挥作用。我们通常会使用 highcharter 包绘制 xts 对象，使用 ggplot2 包绘制 tidy 对象。
highcharter 是一个R包，但 Highcharts 是一个 JavaScript 库——一个

Rpackage 是 JavaScript 库的一个钩子。Highcharts 非常适合可视化时间序列，它带有用于查看不同时间范围的出色内置小部件。我强烈推荐它用于可视化金融时间序列，但您确实需要购买许可证才能在商业环境中使用它。
在以下网址了解更多信息：
www.highcharts.com 和 cran.r-project.org/web/packages/highcharter/highcharter.pdf
ggplot2 本身就是 tidyverse 的一部分，因此它在数据整洁时效果最好（我们将介绍“整洁”一词表示应用于数据对象时）。它是目前最流行的数据可视化包之一R世界。

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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。

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。

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