统计代写|生物统计代写biostatistics代考|DESCRIBING POPULATIONS

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生物统计学是将统计技术应用于健康相关领域的科学研究,包括医学、生物学和公共卫生,并开发新的工具来研究这些领域。

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  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|DESCRIBING POPULATIONS

统计代写|生物统计代写biostatistics代考|The Phases of a Clinical Trial

Clinical research is often conducted in a series of steps, called phases. Because a new drug, medicine, or treatment must be safe, effective, and manufactured at a consistent quality, a series of rigorous clinical trials are usually required before the drug, medicine, or treatment can be made available to the general public. In the United States the FDA regulates and oversees the testing and approval of new drugs as well as dietary supplements, cosmetics, medical devices, blood products, and the content of health claims on food labels. The approval of a new drug by the FDA requires extensive testing and evaluation of the drug through a series of four clinical trials, which are referred to as phase $I, I I, I I I$, and $I V$ trials.
Each of the four phases is designed with a different purpose and to provide the necessary information to help biomedical researchers answer several different questions about

a new drug, treatment, or biomedical procedure. After a clinical trial is completed, the researchers use biostatistical methods to analyze the data collected during the trial and make decisions and draw conclusions about the meaning of their findings and whether further studies are needed. After each phase in the study of a new drug or treatment, the research team must decide whether to proceed to the next phase or stop the investigation of the drug/treatment. Formal approval of a new drug or biomedical procedure generally cannot be made until a phase III trial is completed and there is strong evidence that the drug/treatment is safe and effective.

The purpose of a phase $I$ clinical trial is to investigate the safety, efficacy, and side effects of a new drug or treatment. Phase I trials usually involve a small number of subjects and take place at a single or only a few different locations. In a drug trial, the goal of a phase I trial is often to investigate the metabolic and pharmacologic actions of the drug, the efficacy of the drug, and the side effects associated with different dosages of the drug. Phase I drug trials are also referred to as dose finding trials.

统计代写|生物统计代写biostatistics代考|POPULATIONS AND VARIABLES

In a properly designed biomedical research study, a well-defined target population and a particular set of research questions dictate the variables that should be measured on the units being studied in the research project. In most research problems, there are many variables

that must be measured on each unit in the population. The outcome variables that are of primary interest are called the response variables, and the variables that are believed to explain the response variables are called the explanatory variables or predictor variables. For example, in a clinical trial designed to study the efficacy of a specialized treatment designed to reduce the size of a malignant tumor, the following explanatory variables might be recorded for each patient in the study: age, gender, race, weight, height, blood type, blood pressure, and oxygen uptake. The response variable in this study might be change in the size of the tumor.

Variables come in a variety of different types; however, each variable can be classified as being either quantitative or qualitative in nature. A variable that takes on only numeric values is a quantitative variable, and a variable that takes on non-numeric values is called a qualitative variable or a categorical variable. Note that a variable is a quantitative or qualitative variable based on the possible values the variable can take on.
Example $2.1$
In a study of obesity in the population of children aged 10 or less in the United States, some possible quantitative variables that might be measured include age, height, weight, heart rate, body mass index, and percent body fat; some qualitative variables that might be measured on this population include gender, eye color, race, and blood type. A likely choice for the response variable in this study would be the qualitative variable Obese defined by
$$
\text { Obese }= \begin{cases}\text { Yes } & \text { for a body mass index of }>30 \ \text { No } & \text { for a body mass index of } \leq 30\end{cases}
$$

统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Qualitative Variables

Qualitative variables take on nonnumeric values and are usually used to represent a distinct quality of a population unit. When the possible values of a qualitative variable have no intrinsic ordering, the variable is called a nominal variable; when there is a natural ordering of the possible values of the variable, then the variable is called an ordinal variable. An example of a nominal variable is Blood Type where the standard values for blood type are $\mathrm{A}, \mathrm{B}, \mathrm{AB}$, and $\mathrm{O}$. Clearly, there is no intrinsic ordering of these blood types, and hence, Blood Type is a nominal variable. An example of an ordinal variable is the variable Pain where a subject is asked to describe their pain verbally as

  • No pain,
  • Mild pain,
  • Discomforting pain,
  • Distressing pain,
  • Intense pain,
  • Excruciating pain.
    In this case, since the verbal descriptions describe increasing levels of pain, there is a clear ordering of the possible values of the variable Pain levels, and therefore, Pain is an ordinal qualitative variable.
    Example 2.2
    In the Framingham Heart Study of coronary heart disease, the following two nominal qualitative variables were recorded:
    $$
    \text { Smokes }=\left{\begin{array}{l}
    \text { Yes } \
    \text { No }
    \end{array}\right.
    $$
  • and
  • $$
  • \text { Diabetes }=\left{\begin{array}{l}
  • \text { Yes } \
  • \text { No }
  • \end{array}\right.
  • $$
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生物统计代考

统计代写|生物统计代写biostatistics代考|The Phases of a Clinical Trial

临床研究通常分一系列步骤进行,称为阶段。由于新药、新药或新疗法必须安全、有效并以一致的质量生产,因此通常需要进行一系列严格的临床试验,然后才能向公众提供该新药、新药或新疗法。在美国,FDA 监管和监督新药以及膳食补充剂、化妆品、医疗器械、血液制品以及食品标签上的健康声明内容的测试和批准。FDA批准一种新药需要通过一系列四项临床试验对药物进行广泛的测试和评估,这被称为阶段我,我我,我我我, 和我在试验。
四个阶段中的每一个都具有不同的目的,并提供必要的信息来帮助生物医学研究人员回答关于

一种新的药物、治疗或生物医学程序。临床试验完成后,研究人员使用生物统计学方法分析试验期间收集的数据,并就其发现的意义以及是否需要进一步研究做出决策并得出结论。在新药或治疗研究的每个阶段之后,研究团队必须决定是继续下一阶段还是停止对该药物/治疗的研究。新药或生物医学程序的正式批准通常要等到 III 期试验完成并且有强有力的证据表明该药物/治疗是安全有效的。

阶段的目的我临床试验是调查一种新药或治疗方法的安全性、有效性和副作用。I 期试验通常涉及少数受试者,并在一个或几个不同的地点进行。在药物试验中,I 期试验的目标通常是研究药物的代谢和药理作用、药物的功效以及与药物不同剂量相关的副作用。I 期药物试验也称为剂量发现试验。

统计代写|生物统计代写biostatistics代考|POPULATIONS AND VARIABLES

在适当设计的生物医学研究中,明确定义的目标人群和一组特定的研究问题决定了应该在研究项目中研究的单位上测量的变量。在大多数研究问题中,存在许多变量

必须对人口中的每个单位进行衡量。主要感兴趣的结果变量称为响应变量,而被认为可以解释响应变量的变量称为解释变量或预测变量。例如,在一项旨在研究旨在减少恶性肿瘤大小的专门治疗的功效的临床试验中,可能会为研究中的每位患者记录以下解释变量:年龄、性别、种族、体重、身高、血型、血压和摄氧量。本研究中的反应变量可能是肿瘤大小的变化。

变量有多种不同的类型;但是,每个变量本质上都可以分为定量或定性。只取数值的变量称为定量变量,取非数值的变量称为定性变量或分类变量。请注意,变量是基于变量可以采用的可能值的定量或定性变量。
例子2.1
在一项针对美国 10 岁或以下儿童人群的肥胖研究中,一些可能测量的定量变量包括年龄、身高、体重、心率、体重指数和体脂百分比;可以在该人群中测量的一些定性变量包括性别、眼睛颜色、种族和血型。本研究中响应变量的一个可能选择是定性变量肥胖,定义为

 肥胖 ={ 是的  对于体重指数 >30  不  对于体重指数 ≤30

统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Qualitative Variables

定性变量采用非数字值,通常用于表示人口单位的不同质量。当定性变量的可能值没有内在顺序时,该变量称为名义变量;当变量的可能值具有自然顺序时,该变量称为序数变量。名义变量的一个例子是血型,其中血型的标准值是一个,乙,一个乙, 和○. 显然,这些血型没有内在的顺序,因此,血型是一个名义变量。序数变量的一个示例是变量疼痛,其中要求受试者口头描述他们的疼痛为

  • 不痛,
  • 轻微的疼痛,
  • 令人不适的疼痛,
  • 让人心疼的痛,
  • 剧烈的疼痛,
  • 难以忍受的疼痛。
    在这种情况下,由于口头描述描述了疼痛程度的增加,因此变量疼痛水平的可能值有一个明确的顺序,因此,疼痛是一个有序的定性变量。
    例 2.2
    在冠心病的弗雷明汉心脏研究中,记录了以下两个名义上的定性变量:
    $$
    \text { Smokes }=\left{ 是的   不 \正确的。
    $$
  • $$
  • \text { 糖尿病 }=\left{\begin{array}{l}
  • \文本{是} \
  • \文本{没有}
  • \end{数组}\对。
  • $$
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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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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