如果你也在 怎样代写R语言 KMA711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|Data pipes
The first obvious difference between scripts using some of the new grammars is the frequent use of pipes. This is, however, mostly a question of preferences, as pipes can be used equally well with base $\mathrm{R}$ functions. Pipes have been at the core of shell scripting in Unix since early stages of its design (Kernigham and Plauger 1981). Within an OS, pipes are chains of small programs or “tools” that carry out a single well-defined task (e.g., ed, gsub, grep, more, etc.). Data such as text is described as flowing from a source into a sink through a series of steps at which a specific transformation takes place. In Unix, sinks and sources are files, but files as an abstraction include all devices and connections for input or output, including physical ones as terminals and printers. The connection between steps in the pipe is usually implemented by means of temporary files.
统计代写|R语言代写r project代考|’magrittr’
One set of operators needed to build pipes of $\mathrm{R}$ functions is implemented in package ‘magrittr’. This implementation is used in the ‘tidyverse’ and the pipe operator re-exported by package ‘dplyr’.
We start with a toy example first written using separate steps and normal R syntax
data.in <- $1: 10$ data.tmp <- sqrt(data.in) data. out <- sum(data.tmp) rm(data.tmp) \# clean up! next using nested function calls still using normal R syntax data. out <- sum(sqrt (data.in)) written as a pipe using the chaining operator from package ‘magrittr’. data.in $\%>\%$ sqrt ()$\%>\%$ sum ()$\rightarrow$ data. out
The $\% \% \%$ from package ‘magrittr’ takes two operands. The value returned by the lhs (left-hand side) operand, which can be any R expression, is passed as first argument to the rhs operand, which must be a function accepting at least one argument. Consequently, in this implementation, the function in the rhs must have a suitable signature for the pipe to work implicitly as usually used. However, it is possible to pass piped arguments to a function by name or to other parameters than the first one using a dot (.) as placeholder.
Some base R functions like subset() have a signature that is suitable for use in ‘magrittr’ pipes using implicit passing of the piped value to the first argument, while others such as assign() will not. In such cases we can use . as a placeholder and pass it as an argument, or, alternatively, define a wrapper function to change the order of the formal parameters in the function signature.
R语言代写
统计代写|R语言代写R PROJECT代考|DATA PIPES
使用某些新语法的脚本之间的第一个明显区别是管道的频慜使用。然而，这主要是偏好问题，因为管道可以与 base 一样好地使用R职能。从设计的早期阶段起，管 道就一直是 Unix 中 shell 脚本的核心KernighamandPlauger1981. 在操作系统中，管道是执行单个明确定义任务的小程序或 “工具”链 e.g., ed, gsub, grep, more, etc.. 诸如文本之类的数据被描述为通过一系列发生特定转换的步骤从源流向接收器。在 Unix 中， sinks和 sources 是文件，但作为抽象 的文件包括输入或输出的所有设畐和连接，包括终端和打印机等物理设窅。管道中步敪之间的连接通常是通过临时文件的方式实现的。
统计代写|R语言代写 PROJECT代考|’MAGRITTR’
构建管道所需的一组操作员R函数在包“”magrittr”中实现。此实现用于“tidyverse”和由包“dplyr”重新导出的管道运算符。
我们从一个玩具示例开始，首先使用单独的步咨和普通的 $R$ 语法
data.in $<-1: 10$ 数据.tmp $<$-sqrtdata. in 数据。输出 $<$ – 总和data.tmpR Mdata.tmp $\backslash$ \# 清理! 接下来使用嵌套函数调用仍然使用普通的 R 语法数据。输出 $<$ 总和 $\operatorname{sqrt}($ data. in $)$ 使用包 “magrittr”中的链接运算符编写为管道。数据输入 $\%>\%$ 开方\% $>\%$ 和 $\rightarrow$ 数据。出去
这\%\%\% from package ‘magrittr’ 有两个操作数。Ihs返回的值left – handside操作数可以是任何 R 表达式，作为第一个参数传递给 rhs 操作数，它必须是接受至少 一个参数的函数。因此，在这个实现中，rhs 中的函数必须有一个合适的签名，管道才能像通常使用的那样隐式工作。但是，可以通过名称将管道参数传递给函 数，或者使用点传递给除第一个参数之外的其他参数.作为占位符。
一些基本的 R函数，如 subset有一个适合在“magrittr”管道中使用的笠名，使用管道值隐式传递给第一个参数，而其他的如分配将不会。在这种情况下我们可以使 用. 作为占位符并将其作为参数传递，或者定义一个包装函数来更改函数签名中形式参数的顺序。
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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。
