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

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。

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

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|TILM3517 Plots as R objects

R语言代写

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


我们可以像㨐作其他 $R$ 对象一样操作 ggplot 对象及其组件。我们可以使用为它们所属的”gg”类定义的运算符和方法对它们进行 操作。我们首先将 ggplot 保存到一个变量中。
$\mathrm{p}<-$ 图表(数据=汽车
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=$ 英里/加仑 $))+$
几何点 ()
情节构建和渲染的分离是可能的，因为”gg”对象是独立的。最重要的是，作为参数传递的数据对象的副本保存在绘图对象中。在 上面的例子中， $\mathbf{p}$ 本身可以保存到磁盘上的文件并加载到干净的 $\mathrm{R}$ 会话，㽎至在另一台计算机上，只要包“”ggplot2″及其依赖项可 用就呈现。数据副本存储在绘图对象中的另一个结果是，在创建”gg”对象后编辑用于创建”gg”对潒的数据不会影响渲染图，除非 我们重新创建“” $g g^{\prime \prime}$ 对象。
使用 $\operatorname{str}()$ 我们可以探索任何 $R$ 对彖的结构，包括”gg”光的结构。我们使用最大。水平 $1=1$ 要减少输出的长度，但要更深入地柦 看嵌套列表，您可以增加作为参数传递给 max 的值。7evel 或者干脆接舜它的默认值。
$$
\operatorname{str}(p, \max . \text { leve }\rceil=1)
$$


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


在简单绘图的情况下，基于单个数据框中包含的数据，通常的样式是如上所述编写绘图，将参数（在这些示例中为 mtcars）传递 给 ggplot() 的数据参数。以这种方式传递的数据成为绘图中所有图层的默认值。这同样适用于传递给映射的参数。 ggplot (数据=mtcars，
测绘 $=\operatorname{aes}(x=$ 显示,$y=m p g))+$
geom_point ()
但是，图形语法考虑了将数据和映射限制在单个层的可能性。在这种情况下，那些作为参数传递给 ggplot() 的参数 (如果存在) 将被传递給各个层的参数覆盖，从而可以编写如下相同的图。
图表 ()$+$
几何点(数据=汽车，
映射 $=\operatorname{aes}(x=\operatorname{disp}, y=m p g))$
默认映射也可以直接使用 $+$ 运算符添加，而不是作为参数传递给 ggplot () 。
ggplot (数据=汽车) $+$
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=m p g)+$
geom_point ()
甚至可以对整个图有默认映射，但没有默认数据。
图表 ()$+$
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=$ 英里/加仑 $)+$
几何点 (数据=mtcars)
在这些示例中，绘图保持不变，但语法的这种灵活性允许在包含多个层的绘图中，每个层使用不同的数据或不同的映射。

统计代写|R语言代写r project代考

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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。

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

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

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|KMA711 Reshaping with ‘tidyr’

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。

统计代写|R语言代写r project代考

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微观经济学代写

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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 。

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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。

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

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

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|STA518 Defining functions and operators

R语言代写

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


抽象可以定义为将基本属性与偶然属性分开。假设从给定的数字向量中获取平均值是一项实际操作。在不同的数值向量上可以有许 多这样的操作，每一个都是特定的情况。当我们描述从任何数字向量计算平均值的算法时，我们已经创建了平均值的抽彖。同样， 每次我们将操作与特定数据分开时，我们都会创建一个新的抽象。从这个意义上说，函数是操作戓动作的抽象；它们就像描述动作 的“动词”，与演员分开。
函数的主要作用是提供一种抽象，使我们能哆避免重复代码块（语句组）对不同数据应用相同的操作。避免重复类似代码块的原因 是: 1) 如果需要修改算法或实现，例如，修复错误或锠误一-最好在一个地方进行编辑；2) 重昔的代码迟早会变得不同，导致不 一致和难以跟踪的错误；3) 将问题抽象和划分为更小的块，极大地有助于保持代码对人类的理解；4) 文本重复使得肚本文件变 长，这使得调试、注释等更加駇资且容易出错。
在实践中，我们如何避免重复代码? 我们编写了一个函数，其中包含我们需要重复的语句，稍后我们调用（”使用”）该函数来代替 它们。我们几乎在本书的每个示例中都调用了 $\mathrm{R}$ 函数或运算符；我们接下来要解决的是如何定义我们自己的新功能。
新函数和运算符使用 function function() 定义，并像中的任何其他对象一样保存R通过分配给一个变量名。在下面的示例中， $\mathrm{x}$ 和 $\mathrm{y}$ 都是形式参数，或者在函数中用于对象的名称，这些对象将在调用函数时作为参数提供。可以将参数名称视为在调用函数时作 为参数提供的实际值的占位符。


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


在上面的玩具示例之后，我们将定义一个小而有用的函数：一个用于计算数字向量的均值标准误差的函数。标准䢔差由下式給出 $S_{\hat{x}}=\sqrt{S^2 / n}$. 我们可以将其转化为一个的定义 $\mathrm{R}$ 称为 $\mathrm{SEM}$ 的函数。
$$
\text { SEM }<-\text { function }(x) \operatorname{sqrt}(\operatorname{var}(\mathrm{x}) / \text { length }(\mathrm{x}))
$$
我们可以测试戈们的功能。
$$
\begin{aligned}
& \text { 一个<-c }(1,2,3,-5) \
& \text { a.na }<-c(a, \text { NA }) \
& \text { SEM }(X=a) \
& #[1] 1.796988 \
& \text { SEM(a) } \
& # #[1] 1.796988 \
& \text { SEM(a.na) } \
& # #[1] \text { NA }
\end{aligned}
$$
例如在 SEM(a) 中，我们以 $a$ 作为参数调用函数 SEM()。我们上面定义的函数将始終给出正确的答案，因为输入中的 NA 值将始 终导致返回 NA。问题在于，与 $\operatorname{var}()$ 等 R 函数不同，在我们定义的函数中没有选项可以省略 na 值。
这可以通过在函数定义中添吅第二个参数 na.omit 并将其参数传递给 SEM() 主体内的 $\operatorname{var}()$ 调用来实现。然而，为了避免返回错 误的值，我们需要确保在使用 length() 计算观察次数之前也㕰除了 na 值。
在代码中实现这一点的一种可读方式是按如下方式定义函数。
扫描电镜 $<-$ 功能 ( $x$ ，和。省略 $=$ 假 $)$
如果(na.省略)
$$
\begin{aligned}
& \quad x<-\mathrm{na} \cdot \text { 忽略 }(x) \
& } \
& \text { 开方 }(\operatorname{var}(x) / \text { 长度 }(x)) \
& \operatorname{sem}(x=a)
\end{aligned}
$$
你不能在数学模式下使用 “宏参数字符䒪”
$\operatorname{sem}(x=a \cdot n a)$
你不能在数学模式下使用 “宏参数字符#”” AND
$\operatorname{sem}(x=a$. and ， and . 省略 $=$ 真 $)$
# [1] $1.796988$

统计代写|R语言代写r project代考

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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。

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

如果你也在 怎样代写R语言 STA518 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|STA518 Time series

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|STA518 Time series

R语言代写

统计代写|R语言代写r project代考|Time series


纵向数据由重西恻量组成，通常在同一实验单元上随时间进行。纵向数据，当在每个时间点在多个实验单元上重㫛时，称为重复测 量，而当不重复时，它们称为时间序列。Base $\mathrm{R}$ 为时间序列数据的分析提供特殊支持，同时可以使用嵌套线性模型、混合效应模 型和加性模型分析重巻测量。
时间序列数据是以这样一种方式收集的数据，即在每个时间点只有一个观眝值，可能是多个变量。本节仅介绍时间序列分析的最基 本方面。在大多数情况下，时间步长具有统一的持觌时间并且有规律地发生，这简化了数据处理和存储。 $\mathrm{R}$ 不仅提供了分析和操作 时间序列的方法，而且还提供了一个专门的类来存储它们， “ts”。规则的时间步长允许更䋈凑的存储一一例如，一个 $\mathrm{ts}$ 对彖不需要 存储每个观崇的时间值，而是存储开始时间、步长和结束时间中的两个的组合。
我们首先从数字向量创建时间序列。到目前为止，您肯定猜到您需要使用名为 ts () 的构造函数或名为 as.ts() 的转换构造函数， 并且您可以通过阅续相应的邦助页面来恴找它们接舜的参数。
例如，对于月度值的时间序列，我们可以使用:
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
我们接下来使用数据雔 austres，其中包含有关澳大利亚人口数量的数据居民并包含在
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


多变量方法同时考虑多个响应变量，作为单个分析的一部分。在实㖪中，通常使用贡献包在 $R$ 中进行多变量数据分析，除了简单 的情况。我们将首先育看多元方差分析或多元方差分析。同理 $\operatorname{aov}()$ 是内部使用的包稙器 $7 \mathrm{~m}(), \operatorname{manova(})$ 是内部使用 aov()
基础中的多变量模型公式 $R$ 需要在模型公式的左侧 (Ihs) 使用列绑定 (cbind())。对于下一个示例，我们使用著名的苺尾花数据 集，其中包含两种糹尾花的大小测量值。
主成分分析 (PCA) 用于通过将具有相似和”镜像”行为的变量组合到主成分中来简化数据堆。在稍后阶段，我们经常尝试根据已知 和/或假设的自变量来解释这些组件。Base $R$ 的函数 prcomp（）计算主成分并接受用于居中和縮放的附加参数。
pc <- prcomp(iris[c(“Sepa]. Length”, “Sepa]. Width”, $\quad$ “Peta]. Length”, “Peta]. Width”)], center $=$ TRUE, $\quad$ scale $=$ TRUE)

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微观经济学代写

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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。

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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？
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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。

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

如果你也在 怎样代写R语言 MSC1090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。

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

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.

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

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。

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微观经济学代写

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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。

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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。

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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。

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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。

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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 $(x)$

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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 $(x)$

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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。

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MATLAB代写

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统计代写|R语言代写r project代考|TILM3517 while loops

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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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Genetic research and Biotech science Concept. Human Biology and pharmaceutical technology on laboratory background.

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.

统计代写|R语言代写r project代考|TILM3517 while loops

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. $\mathrm{a}<-\mathrm{b}<-$
c<-1: $5 \$$
$a$
解释为什么在 while() 之前添加了第二个 print (a)。提示: 必要时进行实验。
当测试的条件为 FALSE 时，如上所述的 while 循环将终止。在那些需要根据复合语句中的附加测试条件停止迭 代的情况下，我们可以在 if 或 else 语句的主体中调用 $\operatorname{break}()$ 。


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repeat 构造的使用频率较低，但增加了灵活性，因为终止将始贠依赖于对 break() 的调用，它可以位于构成 循环体的复合语句中的任何位置。要实现迭代的条件结束，必须调用函数break()，否则重复循环中的迭代将 不会停止。
添加 print() 语句的方法，如页面所述 101 .
尽管如果重复循环构造具有导致迭代終止的单个条件，则它们更易于阅读，但 $R$ 语言允许循环主体中的筫合语 句包含多个对 break() 的调用，每个调用在不同的 if 或 else 语句。

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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。

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统计代写|R语言代写r project代考|STATS20 Debugging scripts

统计代写|R语言代写r project代考|Debugging scripts

The use of the word bug to describe a problem in computer hardware and software started in 1946 when a real bug, more precisely a moth, got between the contacts of a relay in an electromechanical computer causing it to malfunction and Grace Hooper described the first computer bug. The use of the term bug in engineering predates the use in computer science, and consequently, the first use of bug

in computing caught on easily because it represented an earlier-used metaphor becoming real.

A suitable quotation from a letter written by Thomas Alva Edison 1878 (as given by Hughes 2004):

It has been just so in all of my inventions. The first step is an intuition, and comes with a burst, then difficulties arise-this thing gives out and [it is] then that “Bugs”-as such little faults and difficulties are called-show themselves and months of intense watching, study and labor are requisite before commercial success or failure is certainly reached.

The quoted paragraph above makes clear that only very exceptionally does any new design fully succeed. The same applies to R scripts as well as any other nontrivial piece of computer code. From this it logically follows that testing and debugging are fundamental steps in the development of $\mathrm{R}$ scripts and packages. Debugging, as an activity, is outside the scope of this book. However, clear programming style and good documentation are indispensable for efficient testing and reuse.

Even for scripts used for analyzing a single data set, we need to be confident that the algorithms and their implementation are valid, and able to return correct results. This is true both for scientific reports, expert data-based reports and any data analysis related to assessment of compliance with legislation or regulations. Of course, even in cases when we are not required to demonstrate validity, say for decision making purely internal to a private organization, we will still want to avoid costly mistakes.

The first step in producing reliable computer code is to accept that any code that we write needs to be tested and, if possible, validated. Another important step is to make sure that input is validated within the script and a suitable error produced for bad input (including valid input values falling outside the range that can be reliably handled by the script).

统计代写|R语言代写r project代考|Debugging scripts

If during testing, or during normal use, a wrong value is returned by a calculation, or no value (e.g., the script crashes or triggers a fatal error), debugging consists in finding the cause of the problem. The cause can be either a mistake in the implementation of an algorithm, as well as in the algorithm itself. However, many apparent bugs are caused by bad or missing handling of special cases like invalid input values, rounding errors, division by zero, etc., in which a program crashes instead of elegantly issuing a helpful error message.

Diagnosing the source of bugs is, in most cases, like detective work. One uses hunches based on common sense and experience to try to locate the lines of code causing the problem. One follows different leads until the case is solved. In most cases, at the very bottom we rely on some sort of divide-and-conquer strategy. For example, we may check the value returned by intermediate calculations until we locate the earliest code statement producing a wrong value. Another common case is when some input values trigger a bug. In such cases it is frequently best to start by testing if different “cases” of input lead to errors/crashes or not. Boundary input values are usually the telltale ones: e.g., for numbers, zero, negative and positive values, very large values, very small values, missing values $(\mathrm{NA})$, vectors of length zero (numeric()), etc.

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R语言代写

统计代写|R语言代写r project代考|Debugging scripts

使用 bug 这个词来描述计算机硬件和软件中的问题始于 1946 年，当时一个真正的 bug，更准确地说是飞蛾，进入机电计算机中继电器的触点之间，导致其发生故障，Grace Hooper 描述了第一台计算机漏洞。工程中术语 bug 的使用早于计算机科学中的使用，因此，第一次使用 bug

在计算中很容易流行起来，因为它代表了一个早期使用的隐喻成为现实。

托马斯·阿尔瓦·爱迪生 1878 年写的一封信的适当引用（休斯 2004 年给出）：

在我所有的发明中都是如此。第一步是直觉，伴随着爆发，然后困难出现——这件事出了问题，然后[就是]那个“虫子”——这些小故障和困难被称为——表现出来，几个月的紧张观察，研究在确定商业成功或失败之前，劳动力是必不可少的。

上面引用的段落清楚地表明，任何新设计只有在非常特殊的情况下才能完全成功。这同样适用于 R 脚本以及任何其他重要的计算机代码。由此逻辑上可以得出，测试和调试是开发中的基本步骤。R脚本和包。调试作为一项活动超出了本书的范围。然而，清晰的编程风格和良好的文档对于高效的测试和重用来说是必不可少的。

即使对于用于分析单个数据集的脚本，我们也需要确信算法及其实现是有效的，并且能够返回正确的结果。对于科学报告、基于专家数据的报告以及与评估法律或法规遵守情况相关的任何数据分析都是如此。当然，即使在我们不需要证明有效性的情况下，比如纯粹由私人组织内部做出的决策，我们仍然希望避免代价高昂的错误。

生成可靠的计算机代码的第一步是接受我们编写的任何代码都需要测试，如果可能的话，还需要验证。另一个重要步骤是确保输入在脚本中得到验证，并为错误的输入产生适当的错误（包括超出脚本可以可靠处理的范围的有效输入值）。

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如果在测试期间或正常使用期间，计算返回错误值或没有值（例如，脚本崩溃或触发致命错误），则调试包括找出问题的原因。原因可能是算法实现中的错误，也可能是算法本身的错误。然而，许多明显的错误是由于对无效输入值、舍入错误、被零除等特殊情况处理不当或缺失造成的，其中程序崩溃而不是优雅地发出有用的错误消息。

在大多数情况下，诊断错误的来源就像侦探工作。一个人使用基于常识和经验的预感来尝试定位导致问题的代码行。一个人遵循不同的线索，直到案件解决。在大多数情况下，在最底层，我们依赖于某种分而治之的策略。例如，我们可能会检查中间计算返回的值，直到我们找到最早产生错误值的代码语句。另一种常见情况是某些输入值触发错误。在这种情况下，通常最好先测试不同的输入“案例”是否会导致错误/崩溃。边界输入值通常是指示值：例如，对于数字，零、负值和正值、非常大的值、非常小的值、缺失值(那), 长度为零的向量 (numeric()) 等。

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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。

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统计代写|R语言代写r project代考|BAN400 Looking at data

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。

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。

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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 $)$

数学代写|组合学代写Combinatorics代考|MAT21018 Regular Graphs

R语言代写

统计代写|R语言代写r project代考|Looking at data


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

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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

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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。

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统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|BIOF439 Using Excel Default Settinqs for Charts

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数据可视化Data visualization领域是 “从人机交互、计算机科学、图形学、视觉设计、心理学和商业方法的研究中产生的。它越来越多地被用作科学研究、数字图书馆、数据挖掘、金融数据分析、市场研究、制造业生产控制和药物发现的一个重要组成部分”。

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我们提供的数据可视化Data visualization BIOF439及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|BIOF439 Using Excel Default Settinqs for Charts

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

Microsoft Excel allows for the creation of a variety of charts and tables to visualize data. However, a common mistake is to use the default output from Excel without considering changes to the design and format of the visualizations it produces. Excel’s default settings are counter to many of the suggestions covered in this chapter (and the rest of this textbook) for creating good data visualizations. Consider Figure 3.34. This column chart, which was produced using Excel, shows revenues for eight retail store locations in Texas. The company is interested in comparing revenues by location, and specifically in examining the relative performance of the store located in Laredo because this store has recently had a change in management.

Figure $3.34$ suffers from several flaws that prevent it from being an effective data visualization. The data-ink ratio for Figure $3.34$ is low, so we should consider ways of decluttering the figure. Examining Figure $3.34$ shows that the chart uses ink in several ways that are not useful in conveying the data. The gridlines used in this chart are not particularly useful, so they can be removed. We see that Excel automatically titles the chart “Annual Revenue” and uses a legend with “Annual Revenue.” This is redundant information, and at least one of these labels should be removed. The following steps can be used to declutter the default chart produced by Excel, increase the data-ink ratio, and make the chart more meaningful to the audience.
Step 1. Click anywhere on the chart in the file RetailRevenueChart
Step 2. Click the Chart Elements button $t$
Deselect the check box for Gridlines
Deselect the check box for Legend

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Too Many Attributes

In Section 3-1, we discuss the importance of using preattentive attributes in data visualizations to make them easy to understand by the audience. However, using too many preattentive attributes in the same visualization can cause confusion for the audience. Consider again the case of Stanley Consulting Group. The company wants to examine how consultant characteristics such as job title, length of time with the company, and highest educational degree attained are related to the amount of billable hours filed by that consultant. Figure $3.36$ attempts to show this information.

All of the information the company wants to consider is shown in Figure 3.36: the number of billable hours for each consultant (on the vertical axis), the length of time at the company (on the horizontal axis), the consultant’s job title (indicated by the color of the marker in the chart), and the highest degree attained by the consultant (indicated by the shape of the marker in the chart). Figure $3.36$ uses several preattentive attributes from Section 3-1 including spatial positioning, shape, and color. However, because we are using many different preattentive attributes, this chart is difficult for an audience to process. It requires the audience to scan back and forth between the markers in the chart, the legends, and the vertical and horizontal axes. Therefore, this is probably not a particularly useful chart.

A better chart than what is shown in Figure $3.36$ would concentrate on examining fewer relationships and using fewer preattentive attributes. The exact choice of which features to show on the chart depends on the goals of the chart and needs of the audience. If it is more important to examine the relationship between billable hours, length of time at the company, and the job title of the consultant, then a chart such as the one shown in Figure $3.37$ is preferred.

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|BIOF439 Using Excel Default Settinqs for Charts

数据可视化代写

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。

数字3.34它存在几个缺陷，使其无法成为有效的数据可视化。图的数据墨水比3.34低，所以我们应该考虑整理图形的方法。检查图3.34显示图表以多种方式使用墨迹，这些方式在传达数据时无用。此图表中使用的网格线不是特别有用，因此可以将其删除。我们看到 Excel 自动将图表命名为“年收入”，并使用带有“年收入”的图例。这是多余的信息，至少应该删除这些标签中的一个。以下步骤可用于整理 Excel 生成的默认图表，增加数据墨比，并使图表对受众更有意义。
步骤 1. 单击文件 RetailRevenueChart 中图表上的任意位置
步骤 2. 单击图表元素按钮吨
取消选中网格线复选框
取消选中图例复选框

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Too Many Attributes

在第 3-1 节中，我们讨论了在数据可视化中使用 preattentive 属性以使其易于被观众理解的重要性。但是，在同一个可视化中使用过多的 preattentive 属性可能会导致观众混淆。再次考虑斯坦利咨询集团的案例。公司想要检查顾问特征（例如职位、在公司工作的时间长度和获得的最高教育程度）与该顾问提交的计费小时数之间的关系。数字3.36试图显示此信息。

公司想要考虑的所有信息如图 3.36 所示：每位顾问的计费小时数（纵轴）、在公司的时间长度（横轴）、顾问的职位（标由图表中标记的颜色）和顾问达到的最高程度（由图表中标记的形状表示）。数字3.36使用第 3-1 节中的几个 preattentive 属性，包括空间定位、形状和颜色。但是，由于我们使用了许多不同的预注意属性，因此该图表很难让观众处理。它要求观众在图表中的标记、图例以及垂直和水平轴之间来回扫描。因此，这可能不是一个特别有用的图表。

比图中显示的更好的图表3.36将专注于检查更少的关系并使用更少的前注意属性。在图表上显示哪些功能的确切选择取决于图表的目标和观众的需求。如果更重要的是检查计费时间、公司工作时间和顾问职位之间的关系，那么如图所示的图表3.37是首选。

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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。

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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。