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|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
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] $1.796988$
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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。
