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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 Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- 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|生物统计学作业代写Biostatistics代考|BASIC CONCEPTS
A class of measurements or a characteristic on which individual observations or measurements are made is called a variable or random variable. The value of a random variable varies from subject to subject; examples include weight, height, blood pressure, or the presence or absence of a certain habit or practice, such as smoking or use of drugs. The distribution of a random variable is often assumed to belong to a certain family of distributions, such as binomial, Poisson, or normal. This assumed family of distributions is specified or indexed by one or several parameters, such as a population mean $\mu$ or a population pro-portion $\pi$. It is usually either impossible, too costly, or too time consuming to obtain the entire population data on any variable in order to learn about a parameter involved in its distribution. Decisions in health science are thus often made using a small sample of a population. The problem for a decision maker is to decide on the basis of data the estimated value of a parameter, such as the population mean, as well as to provide certain ideas concerning errors associated with that estimate.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Introduction to Confidence Estimation
Statistical inference is a procedure whereby inferences about a population are made on the basis of the results obtained from a sample drawn from that population. Professionals in health science are often interested in a parameter of a certain population. For example, a health professional may be interested in knowing what proportion of a certain type of person, treated with a particular drug, suffers undesirable side effects. The process of estimation entails calculating, from the data of a sample, some statistic that is offered as an estimate of the corresponding parameter of the population from which the sample was drawn.
A point estimate is a single numerical value used to estimate the corresponding population parameter. For example, the sample mean is a point estimate for the population mean, and the sample proportion is a point estimate for the population proportion. However, having access to the data of a sample and a knowledge of statistical theory, we can do more than just providing a point estimate. The sampling distribution of a statistic-if available-would provide information on biasedness/unbiasedness (several statistics, such as $\bar{x}, p$, and $s^{2}$, are unbiased) and variance.
Variance is important; a small variance for a sampling distribution indicates that most possible values for the statistic are close to each other, so that a particular value is more likely to be reproduced. In other words, the variance of a sampling distribution of a statistic can be used as a measure of precision or reproducibility of that statistic; the smaller this quantity, the better the statistic as an estimate of the corresponding parameter. The square root of this variance is called the standard error of the statistic; for example, we will have the standard error of the sample mean, or $\mathrm{SE}(\bar{x})$; the standard error of the sample proportion, $\mathrm{SE}(p)$; and so on. It is the same quantity, but we use the term standard deviation for measurements and the term standard error when we refer to the standard deviation of a statistic. In the next few sections we introduce a process whereby the point estimate and its standard error are combined to form an interval estimate or confidence interval. A confidence interval consists of two numerical values, defining an interval which, with a specified degree of confidence, we believe includes the parameter being estimated.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|ESTIMATION OF MEANS
The results of Example $4.1$ are not coincidences but are examples of the characteristics of sampling distributions in general. The key tool here is the central limit theorem, introduced in Section 3.2.1, which may be summarized as follows: Given any population with mean $\mu$ and variance $\sigma^{2}$, the sampling distribution of $\bar{x}$ will be approximately normal with mean $\mu$ and variance $\sigma^{2} / n$ when the sample size $n$ is large (of course, the larger the sample size, the better the
ESTIMATION OF MEANS 153
approximation; in practice, $n=25$ or more could be considered adequately large). This means that we have the two properties
$$
\begin{aligned}
\mu_{\bar{x}} &=\mu \
\sigma_{\bar{x}}^{2} &=\frac{\sigma^{2}}{n}
\end{aligned}
$$
as seen in Example 4.1.
The following example shows how good $\bar{x}$ is as an estimate for the population $\mu$ even if the sample size is as small as 25 . (Of course, it is used only as an illustration; in practice, $\mu$ and $\sigma^{2}$ are unknown.)
Example 4.2 Birth weights obtained from deliveries over a long period of time at a certain hospital show a mean $\mu$ of $112 \mathrm{oz}$ and a standard deviation $\sigma$ of $20.6 \mathrm{oz}$. Let us suppose that we want to compute the probability that the mean birth weight from a sample of 25 infants will fall between 107 and $117 \mathrm{oz}$ (i.e., the estimate is off the mark by no more than $5 \mathrm{oz}$ ). The central limit theorem is applied and it indicates that $\bar{x}$ follows a normal distribution with mean
$$
\mu_{\bar{x}}=112
$$
and variance
$$
\sigma_{\bar{x}}^{2}=\frac{(20.6)^{2}}{25}
$$
or standard error
$$
\sigma_{\bar{x}}=4.12
$$
It follows that
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(107 \leq \bar{x} \leq 117) &=\operatorname{Pr}\left(\frac{107-112}{4.12} \leq z \leq \frac{117-112}{4.12}\right) \
&=\operatorname{Pr}(-1.21 \leq z \leq 1.21) \
&=(2)(0.3869) \
&=0.7738
\end{aligned}
$$
In other words, if we use the mean of a sample of size $n=25$ to estimate the population mean, about $80 \%$ of the time we are correct within $5 \mathrm{oz}$; this figure would be $98.5 \%$ if the sample size were 100 .
生物统计代写
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|BASIC CONCEPTS
进行个别观察或测量的一类测量或特征称为变量或随机变量。随机变量的值因受试者而异；例子包括体重、身高、血压或是否存在某种习惯或习惯，例如吸烟或吸毒。随机变量的分布通常被假定为属于某个分布族，例如二项式、泊松或正态分布。这个假设的分布族由一个或多个参数指定或索引，例如总体平均值μ或人口比例圆周率. 获取任何变量的全部人口数据以了解其分布中涉及的参数通常是不可能的、成本太高或太耗时。因此，健康科学的决策通常是使用一小部分人口样本做出的。决策者的问题是根据数据决定参数的估计值，例如总体均值，以及提供与该估计相关的误差的某些想法。
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Introduction to Confidence Estimation
统计推断是根据从该总体中抽取的样本获得的结果对总体进行推断的过程。健康科学专业人士通常对特定人群的参数感兴趣。例如，卫生专业人员可能有兴趣了解用特定药物治疗的某种类型的人中有多少比例会出现不良副作用。估计过程需要从样本数据中计算一些统计数据，这些统计数据作为对抽取样本的总体的相应参数的估计提供。
点估计是用于估计相应总体参数的单个数值。例如，样本均值是总体均值的点估计，样本比例是总体比例的点估计。但是，通过访问样本数据和统计理论知识，我们可以做的不仅仅是提供点估计。统计数据的抽样分布（如果可用）将提供有关有偏/无偏的信息（一些统计数据，例如X¯,p， 和s2, 是无偏的）和方差。
差异很重要；抽样分布的小方差表明该统计量的大多数可能值彼此接近，因此更可能重现特定值。换句话说，一个统计量的抽样分布的方差可以用来衡量该统计量的精确度或再现性；这个量越小，作为相应参数估计的统计量就越好。该方差的平方根称为统计量的标准误；例如，我们将有样本均值的标准误，或者小号和(X¯); 样本比例的标准误，小号和(p); 等等。它是相同的数量，但我们使用术语标准偏差进行测量，而当我们提到统计数据的标准偏差时，我们使用术语标准误差。在接下来的几节中，我们将介绍一个过程，将点估计与其标准误差结合起来形成一个区间估计或置信区间。置信区间由两个数值组成，定义了一个区间，在指定的置信度下，我们认为该区间包括被估计的参数。
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|ESTIMATION OF MEANS
示例的结果4.1并非巧合，而是一般抽样分布特征的示例。这里的关键工具是中心极限定理，在第 3.2.1 节中介绍，可以总结如下： 给定任何具有均值的总体μ和方差σ2, 的抽样分布X¯将近似正常，均值μ和方差σ2/n当样本量n大（当然，样本量越大，
ESTIMATION OF MEANS 153
近似值越好；在实践中，n=25或更多可以被认为足够大）。这意味着我们有两个属性
μX¯=μ σX¯2=σ2n
如例 4.1 所示。
下面的例子显示了多么好X¯是作为人口的估计μ即使样本量小到 25 。（当然，它仅用作说明；在实践中，μ和σ2是未知的。）
示例 4.2 在某家医院长期分娩获得的出生体重显示平均值μ的112这和和标准差σ的20.6这和. 假设我们要计算 25 个婴儿样本的平均出生体重落在 107 到 107 之间的概率。117这和（即，估计偏离标准不超过5这和）。应用中心极限定理，它表明X¯服从均值的正态分布
μX¯=112
和方差
σX¯2=(20.6)225
或标准错误
σX¯=4.12
它遵循
公关(107≤X¯≤117)=公关(107−1124.12≤和≤117−1124.12) =公关(−1.21≤和≤1.21) =(2)(0.3869) =0.7738
换句话说，如果我们使用大小样本的平均值n=25估计总体均值，大约80%我们在什么时候是正确的5这和; 这个数字是98.5%如果样本量为 100 。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 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
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
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。