如果你也在 怎样代写R语言 BAN400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语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，由R核心小组和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，被数据挖掘者、生物信息学家和统计学家用于数据分析和开发统计软件。
R语言及其库实现了各种统计技术，包括线性和非线性建模、经典的统计测试、空间和时间序列分析、分类、聚类等。对于计算密集型任务，C、C++和Fortran代码可以在运行时被链接和调用。R的另一个优势是静态图形；它可以生成包括数学符号在内的出版物质量的图形。
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统计代写|R语言代写r project代考|Looking at data
There are several functions in $\mathrm{R}$ that let us obtain different views into objects. Function print() is useful for small data sets, or objects. Especially in the case of large data frames, we need to explore them step by step. In the case of named components, we can obtain their names with colnames(), rownames(), and names(). If a data frame contains many rows of observations, head() and tail() allow us to easily restrict the number of rows printed. Functions nrow() and ncol() return the number of rows and columns in the data frame (also applicable to matrices but not to lists or vectors where we use length()). As mentioned earlier, function str() concisely displays the structure of $\mathrm{R}$ objects.
class(cars)
[1] “data.frame”
nrow(cars)
[1] 50
ncol(cars)
[1] 2
names(cars)
[1] “speed” “dist”
head(cars)
speed dist
1 4 2
2 4 10
3 7 4
4 7 22
5 8 16
6 9 10
tail(cars)
speed dist
45 23 54
46 24 70
47 24 92
48 24 93
49 24 120
50 25 85
str(cars)
‘data.frame’: 50 obs. of 2 variables:
$ speed: num 4 4 7 7 8 9 10 10 10 11 …
$ dist : num 2 10 4 22 16 10 18 26 34 17 …
统计代写|R语言代写r project代考|Plotting
The base-R generic method plot () can be used to plot different data. It is a generic method that has specializations suitable for different kinds of objects (see section $5.4$ on page 172 for a brief introduction to objects, classes and methods). In this section we only very briefly demonstrate the use of the most common base-R graphics functions. They are well described in the book $R$ Graphics (Murrell 2019). We will not describe the Lattice (based on S’s Trellis) approach to plotting (Sarkar 2008). Instead we describe in detail the use of the grammar of graphics and plotting with package ‘ggplot2’ in chapter 7 starting on page $203 .$
It is possible to pass two variables (here columns from a data frame) directly as arguments to the $\mathrm{x}$ and $\mathrm{y}$ parameters of plot().
$$
\text { plot }(x=\text { cars\$speed, } y=\text { cars } \$ \text { dist })
$$\
It is also possible, and usually more convenient, to use a formula to specify the variables to be plotted on the $x$ and $y$ axes, passing additionally as an argument to parameter data the name of the data frame containing these variables. The formula dist speed, is read as dist explained by speed-i.e., dist is mapped to the $y$-axis as the dependent variable and speed to the $x$-axis as the independent variable.
plot (dist $\sim$ speed, data $=$ cars $)$
R语言代写
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里面有几个功能R这让我们获得对对象的不同视图。函数 print() 对于小型数据集或对象很有用。尤其是在大数 据帧的情况下，我们需要逐步探索。对于命名组件，我们可以通过 colnames()，rownames() 和 names() 获取它们的名称。如果一个数据框包含多行观察，head() 和 tail() 允许我们轻松限制打印的行数。函数 nrow () 和 ncol() 返回数据框中的行数和列数（也适用于矩阵，但不适用于我们使用 length() 的列表或向 量) 。如前所述，函数 $\operatorname{str}()$ 简洁地显示了R对象。
class(cars)
[1] “data.frame”
nrow (cars)
[1] 50 ncol(cars
)
[1] 2
names(cars)
[1] “speed” “dist”
head(cars)
speed dist
142
2410
374
4722
5816
尾 (汽车)
速度距离
452354
462470
472492
482493
4924120
502585
str (汽车)
‘data.frame’：50 obs。2个变量:
speed : num44778910101011 … 距离: 数字 $210422161018263417 \ldots$
统计代写|R语言代写 project代考|Plotting
base-R 通用方法 plot () 可用于绘制不同的数据。它是一种通用方法，具有适用于不同类型对象的特化 (参见
章节 $5.4$ 在第 172 页上简要介绍了对象、类和方法) 。在本节中，我们仅非常简要地演示了最常见的 base-R
图形函数的使用。书中对它们进行了即好的描述 $R$ 图形 (Murrell 2019) 。我们不会描述 Lattice (基于 $\mathrm{S}$ 的格
子) 的绘图方法 (Sarkar 2008) 。相反，我们在第 7 章中详细描述了图形语法的使用以及使用包 ‘ggplot2’
$203 .$
可以将两个变量 (此处为数据框中的列) 直接作为参数传递给 $\mathrm{x}$ 和 $\mathrm{yplot}()$ 的参数。
$$
\text { plot }(x=\operatorname{cars} \$ \text { speed, } y=\operatorname{cars} \$ \text { dist })
$$
1
也可以使用公式来指定要绘制在 $x$ 和 $y$ 轴，另外将包含这些变量的数据框的名称作为参数传递给参数数据。公式
dist speed，读作dist解释为speed-ie，dist映射到 $y$-轴作为因变量和速度 $x$-轴作为自变量。
情节 (距离 $＼mathrm{~ 速 度 、 数 据=汽 车) ~}$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。