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统计代写|R语言代写r project代考|TILM3517 Plots as R objects

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|Plots as R objects

We can manipulate ggplot objects and their components in the same way as other R objects. We can operate on them using the operators and methods defined for the “gg” class they belong to. We start by saving a ggplot into a variable.
$\mathrm{p}<-$ ggplot $($ data $=$ mtcars
$\quad$ aes $(x=$ disp, $y=$ mpg $))+$
geom_point( $)$
The separation of plot construction and rendering is possible, because “gg” objects are self-contained. Most importantly, a copy of the data object passed as argument is saved within the plot object. In the example above, $\mathbf{p}$ by itself could be saved to a file on disk and loaded into a clean $\mathrm{R}$ session, even on another computer, and rendered as long as package ‘ggplot2’ and its dependencies are available. Another consequence of a copy of the data being stored in the plot object, is that editing the data used to create a “gg” object after its creation does not affect rendered plots unless we recreate the “gg” object.

With str() we can explore the structure of any R object, including those of class “gg”. We use max. leve $1=1$ to reduce the length of output, but to see deeper into the nested list you can increase the value passed as an argument to max. 7evel or simply accept its default.
$$\operatorname{str}(p, \max . \text { leve }\rceil=1)$$

统计代写|R语言代写r project代考|Data and mappings

In the case of simple plots, based on data contained in a single data frame, the usual style is to code a plot as described above, passing an argument, mtcars in these examples, to the data parameter of ggplot(). Data passed in this way becomes the default for all layers in the plot. The same applies to the argument passed to mapping.
ggplot (data $=$ mtcars,
mapping $=$ aes $(x=$ disp, $y=m p g))+$
geom_point ()
However, the grammar of graphics contemplates the possibility of data and mappings restricted to individual layers. In this case, those passed as arguments to ggplot(), if present, are overridden by arguments passed to individual layers, making it possible to code the same plot as follows.

ggplot ()$+$
$\quad$ geom_point $($ data $=$ mtcars,
$\qquad$ mapping $=$ aes $(x=\operatorname{disp}, y=m p g))$
The default mapping can also be added directly with the + operator, instead of being passed as an argument to ggplot().
ggplot (data $=$ mtcars $)+$
$\quad$ aes $(x=$ disp, $y=m p g)+$
geom_point ()
It is even possible to have a default mapping for the whole plot, but no default data.
ggplot ()$+$
$\quad$ aes $(x=$ disp, $y=$ mpg $)+$
geom_point(data $=$ mtcars)
In these examples, the plot remains unchanged, but this flexibility in the grammar allows, in plots containing multiple layers, for each layer to use different data or a different mapping.

统计代写|R语言代写r project代考|Plots as R objects

$\mathrm{p}<-$ 图表(数据=汽车
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=$ 英里/加仑 $))+$

$$\operatorname{str}(p, \max . \text { leve }\rceil=1)$$

统计代写|R语言代写r project代考|Data and mappings

geom_point ()

ggplot (数据=汽车) $+$
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=m p g)+$
geom_point ()

$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=$ 英里/加仑 $)+$

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。

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统计代写|R语言代写r project代考|KMA711 Reshaping with ‘tidyr’

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.

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。

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。

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统计代写|R语言代写r project代考|STA518 Defining functions and operators

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|Defining functions and operators

Abstraction can be defined as separating the fundamental properties from the accidental ones. Say obtaining the mean from a given vector of numbers is an actual operation. There can be many such operations on different numeric vectors, each one a specific case. When we describe an algorithm for computing the mean from any numeric vector we have created the abstraction of mean. In the same way, each time we separate operations from specific data we create a new abstraction. In this sense, functions are abstractions of operations or actions; they are like “verbs” describing actions separately from actors.

The main role of functions is that of providing an abstraction allowing us to avoid repeating blocks of code (groups of statements) applying the same operations on different data. The reasons to avoid repetition of similar blocks of code statements are that 1) if the algorithm or implementation needs to be revisede.g., to fix a bug or error-it is best to make edits in a single place; 2) sooner or later pieces of repeated code can become different leading to inconsistencies and hard-to-track bugs; 3) abstraction and division of a problem into smaller chunks, greatly helps with keeping the code understandable to humans; 4) textual repetition makes the script file longer, and this makes debugging, commenting, etc., more tedious, and error prone.

How do we, in practice, avoid repeating bits of code? We write a function containing the statements that we would need to repeat, and later we call (“use”) the function in their place. We have been calling R functions or operators in almost every example in this book; what we will next tackle is how to define new functions of our own.

New functions and operators are defined using function function(), and saved like any other object in $\mathrm{R}$ by assignment to a variable name. In the example below, $\mathrm{x}$ and $\mathrm{y}$ are both formal parameters, or names used within the function for objects that will be supplied as arguments when the function is called. One can think of parameter names as placeholders for actual values to be supplied as arguments when calling the function.

统计代写|R语言代写r project代考|Ordinary functions

After the toy examples above, we will define a small but useful function: a function for calculating the standard error of the mean from a numeric vector. The standard error is given by $S_{\hat{x}}=\sqrt{S^2 / n}$. We can translate this into the definition of an $\mathrm{R}$ function called SEM.
$$\text { SEM <- function }(x){\operatorname{sqrt}(\operatorname{var}(\mathrm{x}) / \text { length }(\mathrm{x}))}$$
We can test our function.
a <- $c(1,2,3,-5)$
a.na <- c(a, NA)
SEM $(X=a)$
# [1] $1.796988$

SEM(a)
## [1] 1.796988
SEM(a.na)
## [1] NA
For example in SEM(a) we are calling function SEM() with a as an argument. The function we defined above will always give the correct answer because NA values in the input will always result in an NA being returned. The problem is that unlike R’s functions like var(), there is no option to omit na values in the function we defined.

This could be implemented by adding a second parameter na.omit to the definition of our function and passing its argument to the call to var() within the body of SEM(). However, to avoid returning wrong values we need to make sure na values are also removed before counting the number of observations with length().

A readable way of implementing this in code is to define the function as follows.
sem $<-$ function $(x$, na. omit $=$ FALSE)
if $($ na.omit)
$\quad x<-\operatorname{na} \cdot$ omit $(x)$
}
sqrt $(\operatorname{var}(x) /$ length $(x))$
$\operatorname{sem}(x=a)$
$# #[1] 1.796988$
$\operatorname{sem}(x=a \cdot n a)$
$# #[1]$ NA
sem(x = a.na, na.omit $=$ TRUE)
# [1] 1.796988

统计代写|R语言代写r project代考|Ordinary functions

$$\text { SEM }<-\text { function }(x) \operatorname{sqrt}(\operatorname{var}(\mathrm{x}) / \text { length }(\mathrm{x}))$$

\begin{aligned} & \text { 一个<-c }(1,2,3,-5) \ & \text { a.na }<-c(a, \text { NA }) \ & \text { SEM }(X=a) \ & #[1] 1.796988 \ & \text { SEM(a) } \ & # #[1] 1.796988 \ & \text { SEM(a.na) } \ & # #[1] \text { NA } \end{aligned}

\begin{aligned} & \quad x<-\mathrm{na} \cdot \text { 忽略 }(x) \ & } \ & \text { 开方 }(\operatorname{var}(x) / \text { 长度 }(x)) \ & \operatorname{sem}(x=a) \end{aligned}

$\operatorname{sem}(x=a \cdot n a)$

$\operatorname{sem}(x=a$. and ， and . 省略 $=$ 真 $)$
# [1] $1.796988$

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。

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统计代写|R语言代写r project代考|STA518 Time series

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|Time series

Longitudinal data consist of repeated measurements, usually done over time, on the same experimental units. Longitudinal data, when replicated on several experimental units at each time point, are called repeated measurements, while when not replicated, they are called time series. Base R provides special support for the analysis of time series data, while repeated measurements can be analyzed with nested linear models, mixed-effects models, and additive models.

Time series data are data collected in such a way that there is only one observation, possibly of multiple variables, available at each point in time. This brief section introduces only the most basic aspects of time-series analysis. In most cases time steps are of uniform duration and occur regularly, which simplifies data handling and storage. $\mathrm{R}$ not only provides methods for the analysis and manipulation of time-series, but also a specialized class for their storage, “ts”. Regular time steps allow more compact storage-e.g., a ts object does not need to store time values for each observation but instead a combination of two of start time, step size and end time.

We start by creating a time series from a numeric vector. By now, you surely guessed that you need to use a constructor called ts () or a conversion constructor called as.ts() and that you can look up the arguments they accept by reading the corresponding help pages.
For example for a time series of monthly values we could use:
my.ts <- ts $(1: 10$, start $=2019$, deltat $=1 / 12)$
class(my.ts)
##[1] “ts”
str(my.ts)
## Time-Series [1:10] from 2019 to 2020: 122345678910
We next use the data set austres with data on the number of Australian residents and included in R.
class(austres)
## [1] “ts”
is.ts(austres)
## [1] TRUE

统计代写|R语言代写r project代考|Multivariate statistics

Multivariate methods take into account several response variables simultaneously, as part of a single analysis. In practice it is usual to use contributed packages for multivariate data analysis in R, except for simple cases. We will look first at multivariate ANOVA or MANOVA. In the same way as aov() is a wrapper that uses internally $7 \mathrm{~m}()$, manova() is a wrapper that uses internally aov().

Multivariate model formulas in base $\mathrm{R}$ require the use of column binding (cbind()) on the left-hand side (lhs) of the model formula. For the next examples we use the well-known iris data set, containing size measurements for flowers of two species of Iris.

Principal components analysis (PCA) is used to simplify a data set by combining variables with similar and “mirror” behavior into principal components. At a later stage, we frequently try to interpret these components in relation to known and/or assumed independent variables. Base R’s function prcomp () computes the principal components and accepts additional arguments for centering and scaling.
\begin{aligned} &\text { pc <- prcomp(iris[c(“Sepa]. Length”, “Sepa]. Width”, } \ &\text { “Peta]. Length”, “Peta]. Width”)], } \ &\text { center = TRUE, } \ &\text { scale = TRUE) } \end{aligned}

统计代写|R语言代写r project代考|Time series

my.ts $<-\mathrm{ts}(1: 10$ ， 开始 $=2019$ ，出席 $=1 / 12)$
$\operatorname{class}$ (my.ts)
#[1] “ts”
$\operatorname{str}$ (my.ts)
## Time-Series [1:10] 从 2019 年到 2020 年: 122345678910

R.class(austres)
## [1] “ts”
is.ts(austres)
# [1] TRUE

统计代写|R语言代写r project代考|Multivariate statistics

pc <- prcomp(iris[c(“Sepa]. Length”, “Sepa]. Width”, $\quad$ “Peta]. Length”, “Peta]. Width”)], center $=$ TRUE, $\quad$ scale $=$ TRUE)

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。

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统计代写|R语言代写r project代考|MSC1090 Fitting linear models

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|Fitting linear models

In $\mathrm{R}$, the models to be fitted are described by “model formulas” such as $\mathrm{y} \sim \mathrm{x}$ which we read as $y$ is explained by $x$. Model formulas are used in different contexts: fitting of models, plotting, and tests like $t$-test. The syntax of model formulas is consistent throughout base $\mathrm{R}$ and numerous independently developed packages. However, their use is not universal, and several packages extend the basic syntax to allow the description of specific types of models.

As most things in $\mathrm{R}$, model formulas can be stored in variables. In addition, contrary to the usual behavior of other statistical software, the result of a model fit is returned as an object, containing the different components of the fit. Once the model has been fitted, different methods allow us to extract parts and/or further manipulate the results obtained by fitting a model. Most of these methods have implementations for model fit objects for different types of statistical models. Consequently, what is described in this chapter using linear models as examples, also applies in many respects to the fit of models not described here.

The $\mathrm{R}$ function $1 \mathrm{~m}($ ) is used to fit linear models. If the explanatory variable is continuous, the fit is a regression. If the explanatory variable is a factor, the fit is an analysis of variance (ANOVA) in broad terms. However, there is another meaning of ANOVA, referring only to the tests of significance rather to an approach to model fitting. Consequently, rather confusingly, results for tests of significance for fitted parameter estimates can both in the case of regression and ANOVA, be presented in an ANOVA table. In this second, stricter meaning, ANOVA means a test of significance based on the ratios between pairs of variances.

If you do not clearly remember the difference between numeric vectors and factors, or how they can be created, please, revisit chapter 2 on page 17.

统计代写|R语言代写r project代考|Regression

In the example immediately below, speed is a continuous numeric variable. In the ANOVA table calculated for the model fit, in this case a linear regression, we can see that the term for speed has only one degree of freedom (df).

In the next example we continue using the stopping distance for cars data set included in R. Please see the plot on page 125.
data(cars)
is. factor (cars\$speed) ## [1] FALSE is. numeric(cars$\$$speed) ## [1] TRUE We then fit the simple linear model y=\alpha \cdot 1+\beta \cdot x where y corresponds to stopping distance (dist) and x to initial speed (speed). Such a model is formulated in \mathrm{R} as dist \sim 1+ speed. We save the fitted model as \mathrm{fm} 1 (a mnemonic for fitted-model one). \mathrm{fm} 1<-1 \mathrm{~m} (dist \sim 1+ speed, data=cars) class (fm1) ## [1] “7m” The next step is diagnosis of the fit. Are assumptions of the linear model procedure used reasonably close to being fulfilled? In \mathrm{R} it is most common to use plots to this end. We show here only one of the four plots normally produced. This quantile vs. quantile plot allows us to assess how much the residuals deviate from being normally distributed. R语言代写 统计代写|R语言代写 project代考|Fitting linear models 在 \mathrm{R} ，要拟合的模型用“模型公式”描述，例如y \sim \mathrm{x} 我们读作 y 解释为 x. 模型公式用于不同的上下文：模型拟合、绘图和测试，例 本语法以允许䅦违特定类型的模型。 由于大多数事情 R ，模型公式可以存储在变量中。此外，与其他统计软件的通常行为相反，模型拟合的结果作为对象返回，其中包 含拟合的不同组件。一旦模型被拟合，不同的方法允许我们提取零件和/或进一步操纵通过拟合模型获得的结果。大多数这些方法 都有针对不同类型统计模型的模型拟合对象的实现。因此，本章中使用线性模型作为示例描述的内容在许多方面也适用于此处末描 述的模型拟合。 这 \mathrm{R} 功能 1 \mathrm{~m}( () 用于拟合线性模型。如果解释变量是连续的，则拟合是回归。如果解释变量是 个因靝，则拟合是广义的方差分析 (ANOVA)。然而，方差分析还有另一个含义，仅指显着性检验而不是模型拟合的方法。因此，相当令人困惑的是，在回归和方差 分析的情况下，拟合参数估计的显着性检验结果都可以显示在方差分析表中。在第二个更严格的意义上，方差分析是指基于方差对 之间的比率进行显着性检验。 如果您不清楚数值向量和因子之间的区别，或者它们是如何创建的，请重新阅读第 17 页的第 2 章。 统计代写|R语言代写 r project代考|Regression 在下面的例子中，速度是一个连续的数值変量。在为模型拟合计算的方差分析表中，在本例中为线性回归，我们可以看到速度项只 有一个自由度 (df)。 在下一个示例中，我们继续使用 R 中包含的汽车数据集的停止距离。请参阅第 125 页的绘图。data (cars) 是。factor (cars \ speed) # [1] FALSE 是。数字 (汽车\speed) # [1] TRUE 然后我们拟合简单的线性模型 y=\alpha \cdot 1+\beta \cdot x 在哪里 y 对应于停止距离 (dist) 和 x 到初始速度（速度）。这样的模型是在R作为 dist \sim 1+ 速度。我们将拟合模型保存为 f \mathrm{~m} 1 (拟合模型的助记符)。 \mathrm{fm} 1<-1 \mathrm{~m} (距离 \sim 1+ speed, data=cars) class (\mathrm{fml}) # [1] “7m” 下一步是拟合诊断。使用的线性模型程序的假设是否接近于实现? 在 \mathrm{R} 为此目的使用地块是最常见的。我们在这里仅显示通常生成 的四个图中的一个。这个分位数与分位数图使我们能够评估残差偏离正态分布的程度。 统计代写|R语言代写r project代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。 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。 Posted on Categories:R语言, 统计代写, 统计代考 统计代写|R语言代写r project代考|TILM3517 Aims of this chapter 如果你也在 怎样代写R语言 TILM3517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。 R语言代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的R语言作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此R语言作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。 avatest™帮您通过考试 avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！ 在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。 •最快12小时交付 •200+ 英语母语导师 •70分以下全额退款 想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。 我们在统计Statistics代写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R语言代写方面经验极为丰富，各种R语言相关的作业也就用不着 说。 统计代写|R语言代写r project代考|Aims of this chapter This chapter aims to give the reader only a quick introduction to statistics in base \mathrm{R}, as there are many good texts on the use of \mathrm{R} for different kinds of statistical analyses (see further reading on page 161). Although many of base R’s functions are specific to given statistical procedures, they use a particular approach to model specification and for returning the computed values that can be considered a part of the R language. Here you will learn the approaches used in R for calculating statistical summaries, generating (pseudo-)random numbers, sampling, fitting models and carrying out tests of significance. We will use linear correlation, t-test, linear models, generalized linear models, non-linear models and some simple multivariate methods as examples. My aim is teaching how to specify models, contrasts and data used, and how to access different components of the objects returned by the corresponding fit and summary functions. 统计代写|R语言代写r project代考|Statistical summaries Being the main focus of the R language in data analysis and statistics, R provides functions for both simple and complex calculations, going from means and variances to fitting very complex models. Below are examples of functions implementing the calculation of the frequently used data summaries mean or average ( mean()), variance (\operatorname{var}()), standard deviation (\mathrm{sd}()), median (median()), mean absolute deviation (\operatorname{mad}()), mode (\operatorname{mode}()), maximum (\max ()), minimum (\min ()), range (range()), quantiles (quantile()), length (Tength()), and all-encompassing sum-maries (summary()). All these methods accept numeric vectors and matrices as an argument. Some of them also have definitions for other classes such as data frames in the case of summary(). (The R language does not define a function for calculation of the standard error of the mean. Please, see section 5.3.1 on page 168 for how to define your own.) x<-1: 20 \operatorname{mean}(x) \operatorname{var}(x) sd (x) \operatorname{median}(x) \operatorname{mad}(x) \operatorname{mode}(x) \max (x) \min (x) \operatorname{range}(x) quantile (x) \operatorname{length}(x) summary (x) R语言代写 统计代写|R语言代写r project代考|Aims of this chapter 本章旨在仅向读者快速介绍基础统计 \mathrm{R} ，因为有很多关于使用 \mathrm{R} 用于不同类型的统计分析 (请参阅第 161 页的进一步阅读) 。尽管 R 的许多甚本函数特定于给定的统计过程，但它们使用特定的方法来建模规范和返回可被视为 R 语言一部分的计算值。在这里，您 将学习使用的方法 R 用于计算统计摘要、生成 (仂) 随机数、抽样、拟合模型和进行显着性检验。我们将使用线性相关， t-test， 线性模型，广义线性模型，非线性模型和一些简単的多元方法作为例子。我的目标是教授㐰何指定模型、对比和使用的数据，以及 如何访问相应拟合和汇总函数返回的对象的不同组件。 统计代写|R语言代写 r project代考|Statistical summaries 作为主要焦点 R 数据分析和统计语言， R 为简单和复杂的计算提供函数，从均值和方差到拟合非常嗄杂的模型。以下是实现计算常 用数据樀要均值或平均值的函数示例(均值 ()) ，方差 (\operatorname{var}()) ，标准差 (\operatorname{sd}()) ，中位数 (\operatorname{median}()) ，均值绝对偏差 (\operatorname{mad}()) ，模式 (\operatorname{mode}()) ，最大 (\max ()) ，最低限度 (\min ()) 、范围 (range())、分位数 (quantile())、长度 (Tength()) 和包罗万象的总 和 (summary())。所有这些方法都唼受数值向量和矩阵作为参数。其中一些还具有其他类的定义，例如 summary() 中的数据 框。（R 语言没有定义用于计算均值标隹误差的函数。请参阅第 168 页的第 5.3 .1 节，了解如何定义您自己的函数。） x<-1: 20 \operatorname{mean}(x) \operatorname{var}(x) 标准差 (x) \operatorname{median}(x) \operatorname{mad}(x) \operatorname{mode}(x) \max (x) \min (x) \operatorname{range}(x) 分位数 (x) length (x) 概活 (x) 统计代写|R语言代写r project代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。 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。 Posted on Categories:R语言, 统计代写, 统计代考 统计代写|R语言代写r project代考|TILM3517 while loops 如果你也在 怎样代写R语言 TILM3517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。 R语言代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的R语言作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此R语言作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。 avatest™帮您通过考试 avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！ 在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。 •最快12小时交付 •200+ 英语母语导师 •70分以下全额退款 想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。 我们在统计Statistics代写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R语言代写方面经验极为丰富，各种R语言相关的作业也就用不着 说。 统计代写|R语言代写r project代考|while loops while loops are frequently useful, even if not as frequently used as for loops. Instead of a list or vector, they take a logical argument, which is usually an expression, but which can also be a variable. a <- 2 while (a<50){ print(a) a <- a 2 } # #[1] 2 # #[1] 4 # [1] 16 print(a) # [1] 256 The statements above can be simplified to: a<-2 print(a) while (a<50){ print (a<-a \wedge 2) } Explain why this works, and how it relates to the support in \mathrm{R} of chained assignments to several variables within a single statement like the one below. a<-b<-c<-1: 5 a Explain why a second print (a) has been added before while(). Hint: experiment if necessary. while loops as described above will terminate when the condition tested is FALSE. In those cases that require stopping iteration based on an additional test condition within the compound statement, we can call break() in the body of an if or else statement. 统计代写|R语言代写r project代考|repeat loops The repeat construct is less frequently used, but adds flexibility as termination will always depend on a call to break(), which can be located anywhere within the compound statement that forms the body of the loop. To achieve conditional end of iteration, function break() must be called, as otherwise, iteration in a repeat loop will not stop. approach of adding print() statements, as described on page 101 . Although repeat loop constructs are easier to read if they have a single condition resulting in termination of iteration, it is allowed by the R language for the compound statement in the body of a loop to contain more than one call to break(), each within a different if or else statement. R语言代写 统计代写|R语言代写r project代考|while loops while 循环经常很有用，即使不像 for 循环那样经常使用。它们不采用列表或向量，而是采用楞辑参数，通常是 表达式，但也可以是变量。 一个<- 2 而 (a<50) \ \operatorname{print}(a) a \<-\ a 2 # #[1] 2 # #[1] 4 \ #[1] 16 打印 (\mathrm{a}) # [1] 256 上面的陈述可以简化为: a<-2 打印 (-) 同时 (a<50) \$$ print $\$(a<-a \wedge 2)$\$Explainwhythisworks, andhowitrelatestothesupportin $\mid \operatorname{mathrm}{\mathrm{R}}$
ofchainedassignmentstoseveralvariableswithinasinglestatementliketheonebelow. $\mathrm{a}<-\mathrm{b}<-$

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Using Excel Default Settinqs for Charts

Microsoft Excel 允许创建各种图表和表格来可视化数据。但是，一个常见的错误是使用 Excel 的默认输出，而不考虑对其生成的可视化的设计和格式进行更改。Excel 的默认设置与本章（以及本教科书的其余部分）中关于创建良好数据可视化的许多建议背道而驰。考虑图 3.34。这个使用 Excel 生成的柱形图显示了德克萨斯州八个零售店位置的收入。该公司有兴趣按位置比较收入，特别是检查位于拉雷多的商店的相对业绩，因为这家商店最近发生了管理层变动。

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。