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。

couryes-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|Matrices and multidimensional arrays

Vectors have a single dimension, and, as we saw above, we can query their length with method length(). Matrices have two dimensions, which can be queried with dim(), nco1 () and nrow(). R arrays can have any number of dimensions, even a single dimension, which can be queried with method dim(). As expected is.vector(), is.matrix() and is.array() can be used to query the class.

We can create a new matrix using the matrix() or as.matrix() constructors. The first argument of matrix() is a vector. In the same way as vectors, matrices are homogeneous, all elements are of the same type.

When a vector is converted to a matrix, R’s default is to allocate the values in the vector to the matrix starting from the leftmost column, and within the column, down from the top. Once the first column is filled, the process continues from the top of the next column, as can be seen above. This order can be changed as you will discover in the playground below.

Subscripting of matrices and arrays is consistent with that used for vectors; we only need to supply an indexing vector, or leave a blank space, for each dimension. A matrix has two dimensions, so to access any element or group of elements, we use two indices. The only complication is that there are two possible orders in which, in principle, indexes could be supplied. In R, indexes for matrices are written “row first.” In simpler words, the first index value selects rows, and the second one, columns.Remind yourself of how indexing of vectors works in R (see section $2.10$ on page 45 ). We will now apply the same rules in two dimensions.

统计代写|R语言代写R language代考|Factors

Factors are used to indicate categories, most frequently the factors describing the treatments in an experiment, or categories in a survey. They can be created either from numerical or character vectors. The different possible values are called levels. Normal factors created with factor() are unordered or categorical. R also supports ordered factors that can be created with function ordered().

The labels (“names”) of the levels can be set when the factor is created. In this case, when calling factor (), parameters 1evels and 1 abe1s should both be passed a vector as argument, with levels and matching labels in the same position in the two vectors. The argument passed to levels determines the order of the levels based on their old names or values, and the argument passed to labels gives new names to the levels.

It is always preferable to use meaningful labels for levels, although it is also possible to use numbers.

In the examples above we passed a numeric vector or a character vector as an argument for parameter $\mathrm{x}$ of function factor(). It is also possible to pass a factor as an argument for parameter $\mathbf{x}$. We use indexing with a test returning a logical vector to extract all “controls.” We use function levels() to look at the levels of the factors.

It can be seen above that subsetting does not drop unused factor levels, and that factor () can be used to explicitly drop the unused factor levels. Converting factors into numbers is not intuitive, even in the case where a factor was created from a numeric vector.

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Matrices and multidimensional arrays

向量只有一个维度，正如我们在上面看到的，我们可以使用方法 length() 查询它们的长度。矩阵有两个维度，可以用dim()、nco1()和nrow()查询。R 数组可以有任意数量的维度，甚至是单个维度，可以使用方法 dim() 查询。正如预期的那样，is.vector()、is.matrix() 和 is.array() 可用于查询类。

我们可以使用 matrix() 或 as.matrix() 构造函数创建一个新矩阵。matrix() 的第一个参数是一个向量。与向量一样，矩阵是齐次的，所有元素都是同一类型。

当向量转换为矩阵时，R 的默认设置是将向量中的值分配给矩阵，从最左边的列开始，并在列内从顶部向下。一旦第一列被填满，该过程就会从下一列的顶部继续，如上所示。这个顺序可以改变，你会在下面的操场上发现。

矩阵和数组的下标与用于向量的下标一致；我们只需要为每个维度提供一个索引向量，或者留一个空格。矩阵有两个维度，因此要访问任何元素或元素组，我们使用两个索引。唯一复杂的是原则上有两种可能的顺序可以提供索引。在 R 中，矩阵的索引写成“行在前”。简而言之，第一个索引值选择行，第二个索引值选择列。提醒自己向量索引在 R 中的工作原理（请参阅部分2.10第 45 页）。我们现在将在二维中应用相同的规则。

统计代写|R语言代写R language代考|Factors

因子用于指示类别，最常见的是描述实验中处理的因子或调查中的类别。它们可以从数值或字符向量创建。不同的可能值称为级别。使用 factor() 创建的正常因子是无序的或分类的。R 还支持可以使用函数 ordered() 创建的有序因子。

可以在创建因子时设置级别的标签（“名称”）。在这种情况下，调用factor()时，参数1evels和1abe1s都应该传递一个向量作为参数，水平和匹配标签在两个向量中的相同位置。传递给 levels 的参数根据旧名称或值确定级别的顺序，传递给 labels 的参数为级别提供新名称。

最好为级别使用有意义的标签，尽管也可以使用数字。

在上面的示例中，我们传递了一个数值向量或一个字符向量作为参数的参数X函数因子（）。也可以将一个因子作为参数传递给参数X. 我们使用索引和返回逻辑向量的测试来提取所有“控件”。我们使用函数 levels() 来查看因素的水平。

上面可以看出subsetting并没有drop不用的factor levels，factor()可以显式drop不用的factor levels。将因子转换为数字并不直观，即使在从数值向量创建因子的情况下也是如此。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。