统计代写|R语言代考R PROJECT代写|STATS20 Comparison operators and operations

如果你也在 怎样代写r语言r project 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r project 的数据结构包括向量、数组、列表和数据帧。向量是有序的数值集合,可以按照列主顺序映射到一个或多个维度的数组。也就是说,给定一个有序的维度集合,首先沿着第一个维度填入数值,然后在第二个维度上填入一维数组,以此类推。 R支持数组运算,在这方面与APL和MATLAB等语言类似。列表作为对象的集合,不一定具有相同的数据类型。R没有标量数据类型。相反,标量被表示为一个长度为1的向量。

r语言r project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语言代考R PROJECT代写|STATS20 Comparison operators and operations

统计代写|R语言代考R PROJECT代写|Comparison operators and operations

Comparison operators return vectors of logical values as results.
These operators can be used on vectors of any length, returning as a result a logical vector as long as the longest operand. In other words, they behave in the same way as the arithmetic operators described on page 23 : their arguments are recycled when needed. Hint: if you do not know what to expect as a value for the vector returned by $1: 10$, execute the statement print(a) after the first code statement below, or, alternatively, 1:10 without saving the result to a variable.

统计代写|R语言代考R PROJECT代写|Logical values and Boolean algebra

What in Mathematics are usually called Boolean values, are called logical values in R. They can have only two values TRUE and FALSE, in addition to NA (not available). They are vectors as all other atomic types in $\mathrm{R}$ (by atomic we mean that each value is not composed of “parts”). There are also logical operators that allow Boolean algebra. In the chunk below we operate on logical vectors of length one.
a <- TRUE b <- FALSE mode(a) # [1] “logical” # # [1] TRUE !a # negation # [1] FALSE a \&\& b # logical AND # [1] FALSE a II b # logical OR ## [1] TRUE xor (a, b) # exclusive OR # [1] TRUE

统计代写|R语言代考R PROJECT代写|STATS20 Comparison operators and operations

R语言代写

统计代写|R语言代考 R PROJECT代 写|Comparison operators and operations


比较运算符返回逻辑值向量作为结果。
这些运算符可用于任何长度的向量, 作为结果返回与最长操作数一样长的逻辑向量。换吕话说, 它们的行为 方式与第 23 页中描述的算术运算符相同: 它们的参数在需要时被回收。提示: 如果您不知道返回的向量的 值是什么1: 10,在下面的第一个代码语句之后执行语句 print(a), 或者, 1:10 不将结果保存到变鲤中。


统计代写|R语言代考R PROJECT代 写|Logical values and Boolean algebra


数学中通常称为布尔值的内容, 在 R 中称为逻辑值。除了 NA (不可用) 之外, 它们只能有两个值 TRUE 和 FALSE。它们和所有其他原子类型一样是向黑R(原子我们的意思是每个值不是由“部分”组成的)。还有 一些逻辑运算符允许布尔代数。在下面的块中, 我们对长度为 1 的逻辑向量进行操作。
$a<-$ TRUE $b<-$ FALSE mode(a) # [1] “logical” # # [1] TRUE !a # negation # [1] FALSE $a \backslash \& \backslash \& b$ #logical AND # [1] FALSE a II b # 逻辑或 ## [1] TRUE xor (a, b) # 异或 # [1] TRUE

统计代写|r语言代考r project代写

统计代写|r语言代考r project代写 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。

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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