如果你也在 怎样代写r语言r project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r projectR是一种用于统计计算和图形的编程语言，由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。根据用户调查和对学术文献数据库的研究，R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。截至2022年3月，R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。
r语言r project官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境，在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身（部分自我托管）编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。也有多个第三方图形用户界面，如RStudio，一个集成开发环境，和Jupyter，一个笔记本界面。
my-assignmentexpert™r语言r projects作业代写，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。my-assignmentexpert™， 最高质量的r语言r project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。 由于统计Statistics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r project作业代写的价格不固定。通常在经济学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语言代考r project代写|Data and Software Preparations
For data preparation, we should have completed the following tasks:
- Set up a project folder to hold pwt7 data, program, and output files.
- Create a well-documented $R$ program to import pwt7 into $R$.
- Inspect imported data.
- Create a new dataset using a subset of pwt7 data.
- Install add-on packages needed.
- Create new variables for later use.
Recall from the previous chapters that a folder named Project has been created to hold data, program, and output files. The $\mathrm{R}$ code below, largely borrowed from the previous chapters, demonstrates how we should begin with a clean workspace, reset the working directory, import pwt 7 data into $\mathrm{R}$, briefly inspect imported data, create a new dataset arbitrarily named pwt7g using a subset of pwt7, install and load needed add-on packages, create the variable of interest growth, drop the observations before 1960 to control for the influence of the immediate post-WWII recovery, and save the produced dataset as an $\mathrm{R}$ dataset.
For software preparation for this chapter, we will need to install the following add-on packages in R first and for once: DataCombine, ggplot2, dplyr, broom, and gridExtra. We can install them before going through the chapter, and simply load them later using the library0 function.
As noted in the previous chapter, a best practice in managing the workflow in data analysis is to use separate program files for data preparation and analysis. Hence, we will save the $\mathrm{R}$ code below on data preparation as one program file and then the $\mathrm{R}$ code for analysis as another program file.
The correlation coefficient is probably the most commonly used, basic statistic for describing the relationship between two continuous variables. In order to answer the research question posed above, we will estimate, test, and predict the correlation coefficient between two variables in the population. Specifically, we will estimate the size and direction of the correlation between growth and trade openness, test whether they are correlated in the population or not, and identify the strength of the correlation in the population. Before we discuss the correlation coefficient, however, we must first learn about its essential building bloc-covariance-and how to estimate it in $\mathrm{R}$.
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|Conceptual Preparation: Population and Sample Covariance
The concept of covariance is critical to correlation and regression analysis. In Chapter 3, we discussed the notion of variance, in population and sample versions. Covariance, which is similar to variance but based on two variables, measures how two variables are linearly related. A positive covariance indicates a positive linear relationship between two variables, and a negative value indicates a negative linear relationship. Like variance, covariance also has both population and sample versions.
Take trade openness and growth as an example. The population covariance between trade and growth is defined as the sum of the products of their deviations from respective population mean values ( $\mu_{\text {growth }}$ and $\mu_{\text {trade }}$ ), divided by the population size N.
$$
\sigma_{\text {tradegrowth }}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left(\text { trade }{i}-\mu{\text {trade }}\right)\left(\text { growth }{i}-\mu{\text {growth }}\right)
$$
As before, typically, data are not available for the whole population, so computing the sample covariance as an estimate of the population variance is necessary. The sample covariance between trade and growth is defined as the sum of the products of their deviations from respective sample mean values ( $\overline{\text { growth }}$ and $\overline{\text { trade)}}$, divided by the sample size n minus one. It is an estimate of the population covariance, based on sample data.
$$
S_{\text {trade growth }}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(\text { trade }{i}-\overline{\text { trade }}\right)\left(\text { growth }{ }{i}-\overline{\text { growth }}\right)
$$
R语言代写
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|DATA AND SOFTWARE PREPARATIONS
对于数据准备，我们应该完成以下任务：
- 设置一个项目文件夹来保存 pwt7 数据、程序和输出文件。
- 创建一个有据可查的R将pwt7导入的程序R.
- 检查导入的数据。
- 使用 pwt7 数据的子集创建新数据集。
- 安装所需的附加包。
- 创建新变量以供以后使用。
回想前面的章节，已经创建了一个名为 Project 的文件夹来保存数据、程序和输出文件。这R下面的代码，主要是从前面的章节中借用的，演示了我们应该如何从一个干净的工作区开始，重置工作目录，将 pwt 7 数据导入R，简要检查导入的数据，使用 pwt7 的子集创建一个任意命名为 pwt7g 的新数据集，安装并加载所需的附加包，创建感兴趣的变量增长，删除 1960 年之前的观察结果以控制即时后期的影响二战恢复，并将生成的数据集保存为R数据集。
对于本章的软件准备，我们需要首先在 R 中安装以下附加包：DataCombine、ggplot2、dplyr、broom 和 gridExtra。我们可以在阅读本章之前安装它们，稍后使用 library0 函数简单地加载它们。
如前一章所述，管理数据分析工作流程的最佳实践是使用单独的程序文件进行数据准备和分析。因此，我们将保存R下面的代码将数据准备作为一个程序文件，然后R作为另一个程序文件进行分析的代码。
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|ARE TRADE OPENNESS AND ECONOMIC GROWTH CORRELATED?
相关系数可能是描述两个连续变量之间关系的最常用的基本统计量。为了回答上面提出的研究问题，我们将估计、检验和预测总体中两个变量之间的相关系数。具体来说，我们将估计增长与贸易开放之间相关性的大小和方向，检验它们在总体中是否相关，并确定总体中相关性的强度。然而，在我们讨论相关系数之前，我们必须首先了解它的基本组成部分——协方差——以及如何在R.
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|CONCEPTUAL PREPARATION: POPULATION AND SAMPLE COVARIANCE
协方差的概念对于相关性和回归分析至关重要。在第 3 章中，我们讨论了总体和样本版本中的方差概念。协方差与方差类似，但基于两个变量，衡量两个变量如何线性相关。正协方差表示两个变量之间的正线性关系，负值表示负线性关系。与方差一样，协方差也有总体和样本版本。
以贸易开放和增长为例。贸易和增长之间的总体协方差定义为它们与各自总体平均值的偏差的乘积之和$μ生长 $一种nd$μ贸易 $, 除以人口规模 N。
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\sigma_{\text {tradegrowth }}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left(\text { trade }{i}-\mu{\text {trade }}\right)\left(\text { growth }{i}-\mu{\text {growth }}\right)
$$
As before, typically, data are not available for the whole population, so computing the sample covariance as an estimate of the population variance is necessary. The sample covariance between trade and growth is defined as the sum of the products of their deviations from respective sample mean values ( $\overline{\text { growth }}$ and $\overline{\text { trade)}}$, divided by the sample size n minus one. It is an estimate of the population covariance, based on sample data.
$$
S_{\text {trade growth }}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(\text { trade }{i}-\overline{\text { trade }}\right)\left(\text { growth }{ }{i}-\overline{\text { growth }}\right)
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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。
