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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。

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|Data frames

Data frames are a special type of list, in which each element is a vector or a factor of the same length. They are created with function data. frame () with a syntax similar to that used for lists-in object-oriented programming we say that data frames are derived from class list. As the expectation is equal length, if vectors of different lengths are supplied as arguments, the shorter vector(s) is/are recycled, possibly several times, until the required full length is reached.

Indexing of data frames is similar to that of the underlying list, but not exactly equivalent. We can index with operator [ []] to extract individual variables, thought of being the columns in a matrix-like list or “worksheet.”

With function class () we can query the class of an R object (see section $2.8$ on page 41). As we saw in the two previous chunks, 1ist and data. frame objects belong to two different classes. However, their relationship is based on a hierarchy of classes. We say that class data. frame is derived from class 1ist. Consequently, data frames inherit the methods and characteristics of lists, as long as they have not been hidden by new ones defined for data frames.

In the same way as with vectors, we can add members to lists and data frames.We have added two columns to the data frame, and in the case of column $\times 3$ recycling took place. This is where lists and data frames differ substantially in their behavior. In a data frame, although class and mode can be different for different variables (columns), they are required to be vectors or factors of the same length. In the case of lists, there is no such requirement, and recycling never takes place when adding a node. Compare the values returned below for a.1s, to those in the example above for a.df.

统计代写|R语言代写R language代考|Operating within data frames

When the names of data frames are long, complex conditions become awkward to write using indexing-i.e., subscripts. In such cases subset() is handy because evaluation is done in the “environment” of the data frame, i.e., the names of the columns are recognized if entered directly when writing the condition. Function subset() “filters” rows, usually corresponding to observations or experimental units. The condition is computed for each row, and if it returns TRUE, the row is included in the returned data frame, and excluded if FALSE.

None of the examples in the last three code chunks alter the original data frame a.df. We can store the returned value using a new name if we want to preserve a. df unchanged, or we can assign the result to a.df, deleting in the process, the previously stored value.

A frequently used way of deleting a column by name from a data frame is to assign NULL to it-i.e., in the same way as members are deleted from lists. This approach modifies a.df in place.

In the case of with () only one, possibly compound code statement is affected and this statement is passed as an argument. As before, we need to fully specify the left-hand side of the assignment. The value returned is the one returned by the statement passed as an argument, in the case of compound statements, the value returned by the last contained simple code statement to be executed. Consequently, if the intent is to modify the container, assignment to an individual member variable (column in this case) is required. In contrast to the behavior of attach(), In this case, column A of my_data_frame.df takes precedence, and the returned value is the expected one.

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Data frames

数据框是一种特殊类型的列表，其中每个元素都是一个向量或一个长度相同的因子。它们是用函数数据创建的。frame() 的语法类似于用于列表的语法——在面向对象编程中我们说数据框是从类列表派生的。由于期望长度相等，如果提供不同长度的向量作为参数，则较短的向量可能会被回收多次，直到达到所需的全长。

数据帧的索引类似于基础列表的索引，但不完全等同。我们可以使用运算符 [ []] 进行索引以提取单个变量，将其视为类似矩阵的列表或“工作表”中的列。

使用函数 class () 我们可以查询 R 对象的类（参见部分2.8第 41 页）。正如我们在前两个块中看到的，1ist 和数据。框架对象属于两个不同的类。但是，它们的关系基于类的层次结构。我们说类数据。frame 派生自 class 1ist。因此，数据框继承了列表的方法和特征，只要它们没有被为数据框定义的新列表所隐藏。

与向量一样，我们可以向列表和数据框添加成员。我们向数据框添加了两列，在列的情况下×3回收发生了。这是列表和数据框在行为上有很大不同的地方。在数据框中，虽然类和模式对于不同的变量（列）可以不同，但​​它们必须是相同长度的向量或因子。在列表的情况下，没有这样的要求，并且在添加节点时不会发生回收。将下面为 a.1s 返回的值与上面示例中为 a.df 返回的值进行比较。

统计代写|R语言代写R language代考|Operating within data frames

当数据框的名称很长时，使用索引（即下标）编写复杂的条件变得很尴尬。在这种情况下，subset() 很方便，因为评估是在数据框的“环境”中完成的，即，如果在编写条件时直接输入列名，则可以识别列名。函数 subset() “过滤”行，通常对应于观察或实验单元。为每一行计算条件，如果返回 TRUE，则该行包含在返回的数据框中，如果为 FALSE，则排除。

最后三个代码块中的示例都没有改变原始数据帧 a.df。如果我们想保留 a，我们可以使用新名称存储返回值。df不变，或者我们可以将结果分配给a.df，在此过程中删除先前存储的值。

从数据框中按名称删除列的一种常用方法是将 NULL 分配给它 – 即，与从列表中删除成员的方式相同。此方法就地修改 a.df。

在 with () 的情况下，只有一个可能是复合代码语句受到影响，并且该语句作为参数传递。和以前一样，我们需要完全指定赋值的左侧。返回值是作为参数传递的语句返回的值，在复合语句的情况下，是最后包含要执行的简单代码语句的返回值。因此，如果目的是修改容器，则需要分配给单个成员变量（在本例中为列）。与 attach() 的行为相反，在这种情况下，my_data_frame.df 的 A 列优先，返回值是预期值。

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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。