如果你也在 怎样代写R语言 KMA711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|Reshaping with ‘tidyr’
Data stored in table-like formats can be arranged in different ways. In base R most model fitting functions and the plot() method using (model) formulas and accepting data frames, expect data to be arranged in “long form” so that each row in a data frame corresponds to a single observation (or measurement) event on a subject. Each column corresponds to a different measured feature, time of measurement, or a factor describing a classification of subjects according to treatments or features of the experimental design (e.g., blocks). Covariates measured on the same subject at an earlier point in time may also be stored in a column. Data arranged in long form has been nicknamed as “tidy” and this is reflected in the name given to the ‘tidyverse’ suite of packages. Data in which columns correspond to measurement events is described as being in a wide form.
Although long-form data is and has been the most commonly used arrangement of data in R, manipulation of such data has not always been possible with concise $\mathrm{R}$ statements. The packages in the ‘tidyverse’ provide convenience functions to simplify coding of data manipulation, which in some cases, have, in addition, improved performance compared to base $\mathrm{R}-$ i.e., it is possible to code the same operations using only base $\mathrm{R}$, but may require more and/or more verbose statements.
Real-world data is rather frequently stored in wide format or even ad hoc formats, so in many cases the first task in data analysis is to reshape the data. Package ‘tidyr’ provides functions for reshaping data from wide to long form and vice versa (replacing the older packages ‘reshape’ and ‘reshape2’).
We use in examples below the iris data set included in base R. Some operations on $\mathrm{R}$ data.frame objects with ‘tidyverse’ packages will return data.frame objects while others will return tibbles-i.e., “tb” objects. Consequently it is safer to first convert into tibbles the data frames we will work with.
统计代写|R语言代写r project代考|Data manipulation with ‘dplyr’
The first advantage a user of the ‘dplyr’ functions and methods sees is the completeness of the set of operations supported and the symmetry and consistency among the different functions. A second advantage is that almost all the functions are defined not only for objects of class tibble, but also for objects of class data. table (packages ‘dtplyr’) and for SQL databases (‘dbplyr’), with consistent syntax (see also section $8.14$ on page 325). A further variant exists in package ‘seplyr’, supporting a different syntax stemming from the use of “standard evaluation” (SE) instead of non-standard evaluation (NSE). A downside of ‘dplyr’ and much of the ‘tidyverse’ is that the syntax is not yet fully stable. Additionally, some function and method names either override those in base $R$ or clash with names used in other packages. $R$ itself is extremely stable and expected to remain forward and backward compatible for a long time. For code intended to remain in use for years, the fewer packages it depends on, the less maintenance it will need. When using the ‘tidyverse’ we need to be prepared to revise our own dependent code after any major revision to the ‘tidyverse’ packages we may use.
A new package, ‘poorman’, implements many of the same words and grammar as ‘dplyr’ using pure $\mathrm{R}$ in the implementation instead of compiled $\mathrm{C}++$ and $C$ code. This light-weight approach could be useful when dealing with relatively small data sets or when the use of R’s data frames instead of tibbles is preferred.
R语言代写
统计代写|R语言代写r project代考|Reshaping with ‘tidyr’
以类似表格的格式存储的数据可以以不同的方式排列。在 base R 中，大多数模型拟合函数和 plot() 方法使用（模型）公式并接受数据框，期望数据以“长格式”排列，以便数据框中的每一行对应于单个观察（或测量）一个主题的事件。每列对应于不同的测量特征、测量时间或根据实验设计的处理或特征（例如，块）描述受试者分类的因素。在较早的时间点对同一对象测量的协变量也可以存储在列中。以长格式排列的数据被昵称为“整齐”，这反映在“tidyverse”软件包套件的名称中。
尽管长格式数据现在是并且一直是 R 中最常用的数据排列方式，但对此类数据的操作并不总是能够以简洁的方式进行R声明。“tidyverse”中的包提供了便利的功能来简化数据操作的编码，在某些情况下，与基础相比，这些包还提高了性能R−即，可以仅使用 base 来编写相同的操作R, 但可能需要更多和/或更冗长的陈述。
现实世界的数据经常以宽格式甚至临时格式存储，因此在许多情况下，数据分析的首要任务是重塑数据。“tidyr”包提供了将数据从宽格式转换为长格式的功能，反之亦然（替换旧包“reshape”和“reshape2”）。
我们在下面的示例中使用了 base R 中包含的 iris 数据集。R带有“tidyverse”包的 data.frame 对象将返回 data.frame 对象，而其他对象将返回 tibbles，即“tb”对象。因此，首先将我们将使用的数据帧转换为 tibbles 会更安全。
统计代写|R语言代写r project代考|Data manipulation with ‘dplyr’
“dplyr”函数和方法的用户看到的第一个优势是支持的操作集的完整性以及不同函数之间的对称性和一致性。第二个优点是几乎所有的函数不仅为类 tibble 的对象定义，而且还为类数据的对象定义。表（包’dtplyr’）和 SQL 数据库（’dbplyr’），具有一致的语法（另见部分8.14第 325 页）。“seplyr”包中存在另一个变体，它支持源自使用“标准评估”(SE) 而不是非标准评估 (NSE) 的不同语法。’dplyr’ 和大部分 ‘tidyverse’ 的缺点是语法尚未完全稳定。此外，某些函数和方法名称会覆盖 base 中的名称R或与其他包中使用的名称冲突。R本身非常稳定，并有望长期保持向前和向后兼容。对于打算使用多年的代码，它依赖的包越少，它需要的维护就越少。使用“tidyverse”时，我们需要准备好在对我们可能使用的“tidyverse”包进行任何重大修改后修改我们自己的依赖代码。
一个新包“poorman”使用 pure 实现了许多与“dplyr”相同的单词和语法R在实现而不是编译C++和C代码。在处理相对较小的数据集或首选使用 R 的数据帧而不是 tibbles 时，这种轻量级方法可能很有用。
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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。