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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 Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- 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|OBTAINING REPRESENTATIVE DATA
The purpose of sampling is to get a sufficient amount of data that is representative of target population so that statistical inferences can be made about the distribution and the parameters of the target population. Because a sample is only a subset of the units in the target population, it is generally impossible to guarantee that the sample data are representative of the target population; however, with a well-designed sampling plan, it will be unlikely to select a sample that is not representative of the target population. To ensure the likelihood that the sample data will be representative of the target population, the following components of the sampling process must be considered:
- Target Population The target population must be well defined, accessible, and the researcher should have a good understanding of the structure of the population. In particular, the researcher should be able to identify the units of the population, the approximate number of units in the population, subpopulations, the approximate shape of the distributions of the variables being studied, and the relevant parameters that need to be estimated.
- Sampling Units The Sampling units are the units of the population that will be sampled. A sampling unit may or may not be a unit of the population. In fact, in some sampling plans, the sampling unit is a collection of population units. The sampling unit is also the smallest unit in the target population that can be selected.
- Sampling Element A sampling element is an object on which measurements will be made. A sampling element may or may not be a sampling unit. When the sampling unit consists of several population units, it is called a cluster of units. If each
population unit in a cluster will be measured, then the sampling elements are the population units within the sampled clusters. In this case, the sampling element is a subunit of the sampling unit.
- Sampling Frame The sampling frame is the list of sampling units that are available for sampling. The sampling frame should be nearly equal to the target population. When the sampling frame is significantly different from the target population, it makes it less unlikely that a sample representative of the target population will be obtained, even with a well-designed sampling plan. Sampling frames that fail to include all of the units of the target population are said to undercover the target population and may lead to biased samples.
- Sample Size The sample size is the number of sampling units that will be selected. The sample size will be denoted by $n$ and must be sufficiently large to ensure the reliability of the statistical analysis. The variability in the target population plays a key role in determining the sample size necessary for the desired level of reliability associated with a statistical analysis.
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Probability Samples
The statistical theory that provides the foundation for the estimation or testing of research hypotheses about the parameters of a population is based on the sampling structure known as probability sampling. A probability sample is a sample that is selected in a random fashion according to some probability model. In particular, a probability sample is a sample chosen so that each of the possible samples is known in advance and the probability of drawing each sampling unit is known. Random samples are samples that arise through a sampling plan based on probability sampling.
Probability sampling allows flexibility in the sampling plan and can be designed specifically for the target population being studied. That is, a probability sampling plan allows a sample to be designed so that it will be unlikely to produce a sample that is not representative of the target population. Furthermore, probability samples allow for confidence statements and hypothesis tests to be made from the observed sample with a high degree of reliability.
Samples of convenience are samples that are not based on probability samples and are also referred to as nonprobability samples. The statistical theory that justifies the use of confidence statements and tests of hypotheses does not apply to nonprobability samples; therefore, confidence statements and test of the research hypotheses based on nonprobability samples are erroneous applications of statistics and should not be trusted.
In a random sample, the chance that a particular unit of the population will be selected is known prior to sampling, and the units available for sampling are selected at random according to these probabilities. The procedure for drawing a random sample is outlined below.
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Simple Random Sampling
The first sampling plan that will be discussed is the simple random sample. A simple random sample of size $n$ is a sample consisting of $n$ sampling units selected in a fashion that every possible sample of $n$ units has the same chance of being selected. In a simple random sample, every possible sample has the same chance of being selected, and moreover, each sampling unit has the same chance of being drawn in a sample. Simple random sampling is a reasonable sampling plan for sampling homogeneous or heterogeneous populations that do not have distinct subpopulations that are of interest to the researcher.
Example 3.3
Simple random sampling might be a reasonable sampling plan in the following scenarios:
a. A pharmaceutical company is checking the quality control issues of the tablet form of a new drug. Here, the company might take a random sample of tablets from a large pool of available drug tablets it has recently manufactured.
b. The Federal Food and Drug Administration (FDA) may take a simple random sample of a particular food product to check the validity of the information on the nutrition label.
c. A state might wish to take a simple random sample of medical doctors to review whether or not the state’s continuing education requirements are being satisfied.
d. A federal or state environment agency may wish to take a simple random sample of homes in a mining town to investigate the general health of the town’s inhabitants and contamination problems in the homes resulting from the mining operation.
The number of possible simple random samples of size $n$ selected from a sampling frame listing of $N$ sampling units is
$$
\left(\begin{array}{l}
N \
n
\end{array}\right)=\frac{N !}{n !(N-n) !}
$$
The probability that any one of the possible simple random samples of $n$ units selected from a sampling frame of $N$ units is
$$
\frac{1}{\frac{N !}{n !(N-n) !}}=\frac{n !(N-n) !}{N !}
$$
生物统计代考
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|OBTAINING REPRESENTATIVE DATA
抽样的目的是获得足够数量的代表目标人群的数据，以便对目标人群的分布和参数进行统计推断。因为样本只是目标人群中单位的一个子集，一般无法保证样本数据能够代表目标人群；但是，通过精心设计的抽样计划，不太可能选择不代表目标人群的样本。为确保样本数据能够代表目标人群的可能性，必须考虑抽样过程的以下组成部分：
- 目标人群 目标人群必须明确定义、易于访问，并且研究人员应对人群结构有很好的了解。特别是，研究人员应该能够识别总体单位、总体中单位的大致数量、亚总体、所研究变量分布的大致形状以及需要估计的相关参数。
- 抽样单位 抽样单位是要抽样的总体单位。抽样单位可能是也可能不是人口的单位。事实上，在一些抽样计划中，抽样单位是人口单位的集合。抽样单位也是目标人群中可以选择的最小单位。
- 采样元件 采样元件是将对其进行测量的对象。采样元件可以是也可以不是采样单元。当抽样单位由若干人口单位组成时，称为单位群。如果每个
将测量集群中的人口单位，然后抽样元素是抽样集群内的人口单位。在这种情况下，采样元素是采样单元的子单元。
- 抽样框架 抽样框架是可用于抽样的抽样单位列表。抽样框架应该几乎等于目标人群。当抽样框架与目标人群显着不同时，即使采用精心设计的抽样计划，也不太可能获得代表目标人群的样本。未能包括目标总体的所有单位的抽样框架被称为隐藏目标总体，并可能导致样本有偏差。
- 样本大小 样本大小是要选择的抽样单位的数量。样本大小将表示为n并且必须足够大以确保统计分析的可靠性。目标人群的可变性在确定与统计分析相关的所需可靠性水平所需的样本量方面起着关键作用。
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Probability Samples
为估计或检验关于总体参数的研究假设提供基础的统计理论基于称为概率抽样的抽样结构。概率样本是根据某种概率模型以随机方式选择的样本。具体而言，概率样本是这样选择的样本，使得预先知道每个可能的样本并且知道抽取每个采样单元的概率。随机样本是通过基于概率抽样的抽样计划产生的样本。
概率抽样允许抽样计划的灵活性，并且可以专门针对正在研究的目标人群进行设计。也就是说，概率抽样计划允许设计样本，使其不太可能产生不代表目标人群的样本。此外，概率样本允许从具有高度可靠性的观察样本中进行置信度陈述和假设检验。
方便样本是不基于概率样本的样本，也称为非概率样本。证明使用置信度陈述和假设检验的统计理论不适用于非概率样本；因此，基于非概率样本的研究假设的置信度陈述和检验是统计学的错误应用，不应被信任。
在随机样本中，人口中特定单位被选中的机会在抽样之前是已知的，并且可用于抽样的单位是根据这些概率随机选择的。抽取随机样本的过程概述如下。
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Simple Random Sampling
将要讨论的第一个抽样计划是简单随机抽样。一个简单的随机样本大小n是一个样本，由n抽样单位的选择方式使每一个可能的样本n单位有相同的机会被选中。在一个简单的随机样本中，每个可能的样本被选中的机会都是相同的，而且每个抽样单元在一个样本中被抽到的机会都是相同的。简单随机抽样是一种合理的抽样计划，用于对没有研究人员感兴趣的不同亚群的同质或异质人群进行抽样。
例 3.3
简单随机抽样在以下情况下可能是一个合理的抽样计划
：一家制药公司正在检查一种新药片剂的质量控制问题。在这里，该公司可能会从其最近生产的大量可用药片中随机抽取片剂样本。
湾。联邦食品和药物管理局 (FDA) 可能会对特定食品进行简单的随机抽样，以检查营养标签上信息的有效性。
C。一个州可能希望对医生进行简单的随机抽样，以审查该州的继续教育要求是否得到满足。
d。联邦或州环境机构可能希望对采矿城镇中的房屋进行简单的随机抽样，以调查该镇居民的总体健康状况以及采矿作业导致的房屋污染问题。
大小可能的简单随机样本数n从抽样框架列表中选择ñ抽样单位是
(ñ n)=ñ!n!(ñ−n)!
任意一个可能的简单随机样本的概率n从抽样框架中选择的单位ñ单位是
1ñ!n!(ñ−n)!=n!(ñ−n)!ñ!
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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。