如果你也在 怎样代写r语言r project 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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Base $\mathrm{R}$ and the recommended extension packages (installed by default) include many functions for manipulating data. The R distribution supplies a complete set of functions and operators that allow all the usual data manipulation operations. These functions have stable and well-described behavior, so they should be preferred unless some of their limitations justify the use of alternatives defined in contributed packages. In the present chapter we aim at describing the new syntaxes introduced by the most popular of these contributed $\mathrm{R}$ extension packages aiming at changing (usually improving one aspect at the expense of another) in various ways how we can manipulate data in R. These independently developed packages extend the $\mathrm{R}$ language not only by adding new “words” to it but by supporting new ways of meaningfully connecting “words”-i.e., providing new “grammars” for data manipulation.
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|Introduction
By reading previous chapters, you have already become familiar with base $\mathrm{R}$ classes, methods, functions and operators for storing and manipulating data. Most of these had been originally designed to perform optimally on rather small data sets (see Matloff 2011). The R implementation has been improved over the years significantly in performance, and random-access memory in computers has become cheaper, making constraints imposed by the original design of $\mathrm{R}$ less limiting, but on the other hand, the size of data sets has also increased. Some contributed packages have aimed at improving performance by relying on different compromises between usability, speed and reliability than used for base $\mathrm{R}$.
Package ‘data.table’ is the best example of an alternative implementation of data storage that maximizes the speed of processing for large data sets using a new semantics and requiring a new syntax. We could say that package ‘data.table’ is based on a “grammar of data” that is different from that in the R language. The compromise in this case has been the use of a less intuitive syntax, and by defaulting to call by reference of arguments instead of by copy, increasing the “responsibility” of the author of code defining new functions.
When a computation includes a chain of sequential operations, if using base $\mathrm{R}$, we can either store at each step in the computation the returned value in a variable, or nest multiple function calls. The first approach is verbose, but allows readable scripts, especially if variable names are wisely chosen. The second approach becomes very difficult too read as soon as there is more than one nesting level. Attempts to find an alternative syntax have borrowed the concept of data pipes from Unix shells (Kernigham and Plauger 1981). Interestingly, that it has been possible to write packages that define the operators needed to “add” this new syntax to $\mathrm{R}$ is a testimony to its flexibility and extensibility. Two packages, ‘magrittr’ and ‘wrapr’, define operators for pipe-based syntax.
A different aspect of the R syntax is extraction of members from lists and data frames by name. Base R provides two different operators for this, $\$$ and [ []], with different syntax. These two operators also differ in how incomplete names are handled. Package ‘tibble’ alters this syntax for an alternative to base R’s data frames. Once again, a new syntax allows new functionality at the expense of partial incompatibility with base R syntax. Objects of class “tb” were also an attempt to improve performance compared to objects of class “data.frame”. R performance has improved in recent releases and currently, even though performance is not the same, depending on the operations and data, either R’s data frames or tibbles perform better.
R语言代写
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|Aims of this chapter
根据R推荐的扩展包（默认安装）包括许多用于操作数据的函数。R 发行版提供了一套完整的函数和运算符，可以进行所有常见的数据操作。这些功能具有稳定且描述良好的行为，因此它们应该是首选，除非它们的某些限制证明使用贡献包中定义的替代方案是合理的。在本章中，我们旨在描述由其中最流行的贡献者引入的新语法R旨在以各种方式改变（通常以牺牲另一个方面为代价来改进一个方面）我们如何在 R 中操作数据的扩展包。这些独立开发的包扩展了R语言不仅通过向其添加新的“词”，而且通过支持有意义地连接“词”的新方法——即，为数据操作提供新的“语法”。
统计代写|R语言代考R PROJECT代写|Introduction
通过阅读前面的章节，您已经熟悉了 baseR用于存储和操作数据的类、方法、函数和运算符。其中大部分最初设计用于在相当小的数据集上实现最佳性能（参见 Matloff 2011）。多年来，R 实现在性能上得到了显着改进，计算机中的随机存取存储器变得更便宜，使得原始设计施加的限制R限制较少，但另一方面，数据集的大小也增加了。一些贡献的包旨在通过依赖可用性、速度和可靠性之间的不同折衷来提高性能，而不是用于基础R.
包“data.table”是数据存储替代实现的最佳示例，它使用新的语义和需要新的语法来最大化处理大型数据集的速度。我们可以说包“data.table”基于不同于R 语言的“数据语法”。在这种情况下，妥协是使用不太直观的语法，并默认通过参数引用而不是通过复制来调用，从而增加了定义新函数的代码作者的“责任”。
当计算包括一系列顺序操作时，如果使用 baseR，我们可以在计算的每一步将返回值存储在一个变量中，或者嵌套多个函数调用。第一种方法是冗长的，但允许可读的脚本，尤其是在明智地选择变量名称的情况下。一旦有多个嵌套级别，第二种方法就变得非常难以阅读。寻找替代语法的尝试借用了 Unix shell 中数据管道的概念（Kernigham 和 Plauger 1981）。有趣的是，可以编写包来定义将这种新语法“添加”到R是其灵活性和可扩展性的证明。“magrittr”和“wrapr”这两个包为基于管道的语法定义了运算符。
R 语法的另一个方面是按名称从列表和数据框中提取成员。Base R 为此提供了两种不同的运算符，$和 [ []]，语法不同。这两个运算符在处理不完整名称的方式上也有所不同。包“tibble”改变了这种语法，以替代基本 R 的数据帧。再一次，新语法以与基本 R 语法部分不兼容为代价允许新功能。与“data.frame”类的对象相比，“tb”类的对象也试图提高性能。R 的性能在最近的版本中得到了改进，目前，尽管性能不一样，但取决于操作和数据，R 的数据帧或 tibbles 的性能更好。
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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。