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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|Covariance

As always, visualizations are great-necessary, even-but on most occasions, we are going to quantify these correlations and summarize them with numbers.
The simplest measure of correlation that is widely use is the covariance. For each pair of values from the two variables, the differences from their respective means are taken. Then, those values are multiplied. If they are both positive (that is, both the values are above their respective means), then the product will be positive too. If both the values are below their respective means, the product is still positive, because the product of two negative numbers is positive. Only when one of the values is above its mean will the product be negative.
$$
\operatorname{cov}_{x y}=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{(n-1)}
$$

Remember, in sample statistics we divide by the degrees of freedom and not the sample size. Note that this means that the covariance is only defined for two vectors that have the same length.

We can find the covariance between two variables in R using the cov function. Let’s find the covariance between the heights and weights in the dataset, women:
$>\operatorname{cov}$ (women\$weight, women\$height)
[1] 69
# the order we put the two columns in
# the arguments doesn’t matter
$>\operatorname{cov}$ (women\$height, women\$weight)
[1] 69
The covariance is positive, which denotes a positive relationship between the two variables.

The covariance, by itself, is difficult to interpret. It is especially difficult to interpret in this case, because the measurements use different scales: inches and pounds. It is also heavily dependent on the variability in each variable.

Consider what happens when we take the covariance of the weights in pounds and the heights in centimeters.
# there are $2.54$ centimeters in each inch
# changing the units to centimeters increases
# the variability within the height variable
$>\operatorname{cov}$ (women\$height*2.54, women\$weight)
[1] $175.26$
Semantically speaking, the relationship hasn’t changed, so why should the covariance?

统计代写|R语言代写R language代考|Correlation coefficients

A solution to this quirk of covariance is to use Pearson’s correlation coefficient instead. Outside its colloquial context, when the word correlation is uttered-especially by analysts, statisticians, or scientists – it usually refers to Pearson’s correlation.
Pearson’s correlation coefficient is different from covariance in that instead of using the sum of the products of the deviations from the mean in the numerator, it uses the sum of the products of the number of standard deviations away from the mean. These number-of-standard-deviations-from-the-mean are called z-scores. If a value has a z-score of $1.5$, it is $1.5$ standard deviations above the mean; if a value has a z-score of -2, then it is 2 standard deviations below the mean.

Pearson’s correlation coefficient is usually denoted by $\mathrm{r}$ and its equation is given as follows:
$$
r=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{(n-1) s_x s_y}
$$
which is the covariance divided by the product of the two variables’ standard deviation.
An important consequence of using standardized z-scores instead of the magnitude of distance from the mean is that changing the variability in one variable does not change the correlation coefficient. Now you can meaningfully compare values using two different scales or even two different distributions. The correlation between weight/height-in-inches and weight/height-in-centimeters will now be identical, because multiplication with $2.54$ will not change the z-scores of each height.

cor (women\$height, women\$weight)
[1] $0.9954948$
$>$ cor (women\$height $\star 2.54$, women\$weight)
[1] $0.9954948$
Another important and helpful consequence of this standardization is that the measure of correlation will always range from $-1$ to 1 . A Pearson correlation coefficient of 1 will denote a perfectly positive (linear) relationship, a $\mathrm{r}$ of $-1$ will denote a perfectly negative (linear) relationship, and a $\mathrm{r}$ of 0 will denote no (linear) relationship.
Why the linear qualification in parentheses, though?

R语言代写

统计代写|R语言代写R language代考|Covariance

一如既往，可视化是非常必要的，甚至是一一但在大多 数情况下，我们将量化这些相关性，并用数字对其进行 总结。
广泛使用的最简单的相关性度量是协方差。对于来自两 个变量的每对值，取其各自均值的差值。然后，将这些 值相乘。如果它们都是正数（即两个值都高于各自的均 值)，则乘积也将为正数。如果两个值均低于各自的均 值，则乘积仍为正，因为两个负数的乘积为正。只有当 其中一个值高于其均值时，乘积才会为负。
$$
\operatorname{cov}_{x y}=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{(n-1)}
$$
请记住，在样本统计中，我们除以自由度而不是样本 量。请注意，这意味着协方差仅针对具有相同长度的两 个向量定义。
我们可以使用 cov 函数找到 R 中两个变量之间的协方 差。让我们找出数据集中女性身高和体重之间的协方 差:
$>\operatorname{cov}$ (women $\$$ weight, women $\$$ height)
[1] 69
# 我们将两列放入的顺序
# 参数无关紧要
$>\operatorname{cov}$ (women $\$$ height, women $\$$ weight)
[1] 69
协方差为正，表示两个变量之间存在正相关关系。
协方差本身很难解释。在这种情况下特别难以解释，因 为测量使用不同的尺度: 英寸和磅。它还在很大程度上 取决于每个变量的可变性。
考虑一下当我们采用以磅为单位的体重和以厘米为单位 的身高的协方差时会发生什么。
# 有 $2.54$ 每英寸
的厘米 # 将单位更改为厘米会增加
# 高度变量内的可变性
$>\operatorname{cov}$ (女 $\$$ 身高* $2.54$ ，女 $\$$ 体重)
[1]175.26
从语义上讲，关系没有改变，那么协方差为什么要改变?

统计代写|R语言代写R language代考|Correlation coefficients

解决这种协方差怪癖的方法是改用 Pearson 相关系数。 在其口语语境之外，当相关性这个词被说出时一一尤其 是分析师、统计学家或科学家一一它通常指的是皮尔逊 相关性。
皮尔逊相关系数与协方差的不同之处在于，它不是在分 子中使用与均值的偏差的乘积之和，而是使用与均值的 标准差的个数的乘积之和。这些与平均值的标准偏差数 称为 $z$ 分数。如果一个值的 $z$ 分数为 $1.5$ ，这是 $1.5$ 高于 平均值的标准偏差；如果一个值的 $z$ 得分为 $-2$ ，则它比 平均值低 2 个标准差。
皮尔逊相关系数通常表示为r其方程如下:
$$
r=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{(n-1) s_x s_y}
$$
这是协方差除以两个变量的标准差的乘积。 使用标准化 z 分数而不是距均值的距离大小的一个重要 结果是，改变一个变量的可变性不会改变相关系数。现 在，您可以使用两个不同的尺度甚至两个不同的分布来 有意义地比较值。体重/身高英寸和体重/身高厘米之间 的相关性现在将是相同的，因为乘以 $2.54$ 不会改变每个 高度的 z 分数。

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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。