统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考| Stem-and-Leaf Diagrams

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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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  • 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|生物统计学作业代写Biostatistics代考| Stem-and-Leaf Diagrams

统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Stem-and-Leaf Diagrams

A stem-and-leaf diagram is a graphical representation in which the data points are grouped in such a way that we can see the shape of the distribution while retaining the individual values of the data points. This is particularly convenient and useful for smaller data sets. Stem-and-leaf diagrams are similar to frequency tables and histograms, but they also display each and every observation. Data on the weights of children from Example $2.2$ are adopted here to illustrate the construction of this simple device. The weights (in pounds) of 57

called leaves. There are no hard rules about how to construct a stem-and-leaf diagram. Generally, it consists of the following steps:

  1. Choose some convenient/conventional numbers to serve as stems. The stems chosen are usually the first one or two digits of individual data points.
  2. Reproduce the data graphically by recording the digit or digits following the stems as a leaf on the appropriate stem.

If the final graph is turned on its side, it looks similar to a histogram (Figure $2.10$ ). The device is not practical for use with larger data sets because some stems are too long.

统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|NUMERICAL METHODS

Although tables and graphs serve useful purposes, there are many situations that require other types of data summarization. What we need in many applications is the ability to summarize data by means of just a few numerical measures, particularly before inferences or generalizations are drawn from the data. Measures for describing the location (or typical value) of a set of measurements and their variation or dispersion are used for these purposes.

First, let us suppose that we have $n$ measurements in a data set; for example, here is a data set:
$$
{8,2,3,5}
$$
with $n=4$. We usually denote these numbers as $x_{i}$ ‘s; thus we have for the example above: $x_{1}=8, x_{2}=2, x_{3}=3$, and $x_{4}=5$. If we add all the $x_{i}$ ‘s in the data set above, we obtain 18 as the sum. This addition process is recorded as
$$
\sum x=18
$$
where the Greek letter $\Sigma$ is the summation sign. With the summation notation,we are now able to define a number of important summarized measures, starting with the arithmetic average or mean.

统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Mean

Given a data set of size $n$,
$$
\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right}
$$
the mean of the $x$ ‘s will be denoted by $\bar{x}\left(” \mathrm{x}-\mathrm{bar}^{\prime \prime}\right)$ and is computed by summing all the $x$ ‘s and dividing the sum by $n$. Symbolically,
$$
\bar{x}=\frac{\sum x}{n}
$$
It is important to know that $\Sigma$ (“sigma’) stands for an operation (that of obtaining the sum of the quantities that follow) rather than a quantity itself. For example, considering the data set
$$
{8,5,4,12,15,5,7}
$$
we have
$$
\begin{gathered}
n=7 \
\sum x=56
\end{gathered}
$$
leading to
$$
\begin{aligned}
\bar{x} &=\frac{56}{7} \
&=8
\end{aligned}
$$
Occasionally, data, especially secondhand data, are presented in the grouped form of a frequency table. In these cases, the mean $\bar{x}$ can be approximated using the formula
$$
\bar{x} \simeq \frac{\sum(f m)}{n}
$$
where $f$ denotes the frequency (i.e., the number of observations in an interval), $m$ the interval midpoint, and the summation is across the intervals. The midpoint for an interval is obtained by calculating the average of the interval lower true boundary and the upper true boundary. For example, if the first three

intervals are
$$
\begin{aligned}
&10-19 \
&20-29 \
&30-39
\end{aligned}
$$
the midpoint for the first interval is
$$
\frac{9.5+19.5}{2}=14.5
$$
and for the second interval is
$$
\frac{19.5+29.5}{2}=24.5
$$
This process for calculation of the mean $\bar{x}$ using Table $2.3$ is illustrated in Table 2.7.
$$
\begin{aligned}
\bar{x} & \simeq \frac{2086.5}{57} \
&=36.6 \mathrm{lb}
\end{aligned}
$$

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生物统计代写

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茎叶图是一种图形表示,其中数据点以这样一种方式分组,即我们可以看到分布的形状,同时保留数据点的各个值。这对于较小的数据集特别方便和有用。茎叶图类似于频率表和直方图,但它们也显示每个观察值。示例中的儿童体重数据2.2这里采用来说明这个简单装置的结构。57的重量(磅)

称为叶子。关于如何构建茎叶图没有硬性规定。一般由以下步骤组成:

  1. 选择一些方便/常规的数字作为词干。选择的词干通常是单个数据点的前一位或两位数。
  2. 通过将茎后面的一个或多个数字记录为适当茎上的叶子,以图形方式再现数据。

如果最终的图形翻转过来,它看起来类似于直方图(图2.10)。该设备不适用于较大的数据集,因为有些词干太长。

统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|NUMERICAL METHODS

尽管表格和图表有用,但在许多情况下需要其他类型的数据汇总。在许多应用程序中,我们需要的是通过一些数值度量来总结数据的能力,特别是在从数据中得出推论或概括之前。用于描述一组测量的位置(或典型值)及其变化或分散的措施用于这些目的。

首先,让我们假设我们有n数据集中的测量;例如,这是一个数据集:
8,2,3,5
和n=4. 我们通常将这些数字表示为X一世的; 因此我们有上面的例子:X1=8,X2=2,X3=3, 和X4=5. 如果我们添加所有X一世在上面的数据集中,我们得到 18 作为总和。这个加法过程记为
∑X=18
希腊字母在哪里Σ是求和符号。使用求和符号,我们现在可以定义一些重要的汇总度量,从算术平均值或平均值开始。

统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Mean

给定一个大小的数据集n,
\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right}\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right}
的平均值X的将被表示为X¯(”X−b一种r′′)并且是通过将所有X’s 并将总和除以n. 象征性地,
X¯=∑Xn
重要的是要知道Σ(“sigma”)代表一个操作(获得后面数量的总和)而不是一个数量本身。例如,考虑数据集
8,5,4,12,15,5,7
我们有
n=7 ∑X=56
导致
X¯=567 =8
有时,数据,尤其是二手数据,会以频率表的分组形式呈现。在这些情况下,均值X¯可以使用公式来近似
X¯≃∑(F米)n
在哪里F表示频率(即,一个区间内的观察次数),米区间中点,总和跨越区间。通过计算区间下真边界和上真边界的平均值来获得区间的中点。例如,如果前三个

间隔是
10−19 20−29 30−39
第一个区间的中点是
9.5+19.52=14.5
第二个间隔是
19.5+29.52=24.5
此过程用于计算平均值X¯使用表2.3如表 2.7 所示。
X¯≃2086.557 =36.6lb

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

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机器学习代写

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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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