如果你也在 怎样代写R语言 STATS20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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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).
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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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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。