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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|The Coefficient of Variation
The standard deviations of two populations resulting from measuring the same variable can be compared to determine which of the two populations is more variable. That is, when one standard deviation is substantially larger than the other (i.e., more than two times as large), then clearly the population with the larger standard deviation is much more variable than the other. It is also important to be able to determine whether a single population is highly variable or not. A parameter that measures the relative variability in a population is the coefficient of variation. The coefficient of variation will be denoted by CV and is defined to be
$$
\mathrm{CV}=\frac{\sigma}{|\mu|}
$$
The coefficient of variation is also sometimes represented as a percentage in which case
$$
\mathrm{CV}=\frac{\sigma}{|\mu|} \times 100 \%
$$
The coefficient of variation compares the size of the standard deviation with the size of the mean. When the coefficient of variation is small, this means that the variability in the population is relatively small compared to the size of the mean of the population. On the other hand, when the coefficient of variation is large, this indicates that the population varies greatly relative to the size of the mean. The standard for what is a large coefficient of variation differs from one discipline to another, and in some disciplines a coefficient of variation of less than $15 \%$ is considered reasonable, and in other disciplines larger or smaller cutoffs are used.
Because the standard deviation and the mean have the same units of measurement, the coefficient of variation is a unitless parameter. That is, the coefficient is unaffected by changes in the units of measurement. For example, if a variable $X$ is measured in inches and the coefficient of variation is $\mathrm{CV}=2$, then coefficient of variation will also be 2 when the units of measurement are converted to centimeters. The coefficient of variation can also be used to compare the relative variability in two different and unrelated populations; the standard deviation can only be used to compare the variability in two different populations based on similar variables.
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Parameters for Bivariate Populations
In most biomedical research studies, there are many variables that will be recorded on each individual in the study. A multivariate distribution can be formed by jointly tabulating, charting, or graphing the values of the variables over the $N$ units in the population. For example, the bivariate distribution of two variables, say $X$ and $Y$, is the collection of the ordered pairs
$$
\left(X_{1}, Y_{1}\right),\left(X_{2}, Y_{2}\right),\left(X_{3}, Y_{3}\right), \ldots,\left(X_{N}, Y_{N}\right)
$$
These $N$ ordered pairs form the units of the bivariate distribution of $X$ and $Y$ and their joint distribution can be displayed in a two-way chart, table, or graph.
When the two variables are qualitative, the joint proportions in the bivariate distribution are often denoted by $p_{a b}$, where
$$
p_{a b}=\text { proportion of pairs in population where } X=a \text { and } Y=b
$$
The joint proportions in the bivariate distribution are then displayed in a two-way table or two-way bar chart. For example, according to the American Red Cross, the joint distribution of blood type and Rh factor is given in Table $2.7$ and presented as a bar chart in Figure $2.21$.
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Basic Probability Rules
Determining the probabilities associated with complex real-life events often requires a great deal of information and an extensive scientific understanding of the structure of the chance experiment being studied. In fact, even when the sample space and event are easily identified, the determination of the probability of an event can be an extremely difficult task. For example, in studying the side effects of a drug, the possible side effects can generally be anticipated and the sample space will be known. However, because humans react differently to drugs, the probabilities of the occurrence of the side effects are generally unknown. The probabilities of the side effects are often estimated in clinical trials.
The following basic probability rules are often useful in determining the probability of an event.
- When the outcomes of a random experiment are equally likely to occur, the probability of an event $A$ is the number of outcomes in $A$ divided by the number of simple events in $\mathcal{S}$. That is,
$$
P(A)=\frac{\text { number of simple events in } A}{\text { number of simple events in } \mathcal{S}}=\frac{N(A)}{N(\delta)}
$$ - For every event $A$, the probability of $A$ is the sum of the probabilities of the outcomes comprising $A$. That is, when an event $A$ is comprised of the outcomes $O_{1}, O_{2}, \ldots, O_{k}$, the probability of the event $A$ is
$$
P(A)=P\left(O_{1}\right)+P\left(O_{2}\right)+\cdots+P\left(O_{k}\right)
$$ - For any two events $A$ and $B$, the probability that either event $A$ or event $B$ occurs is
$$
P(A \text { or } B)=P(A)+P(B)-P(A \text { and } B)
$$ - The probability that the event $A$ does not occur is 1 minus the probability that the event $A$ does occur. That is,
$$
P(A \text { does not occur })=1-P(A)
$$
生物统计代考
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|The Coefficient of Variation
可以比较由测量相同变量产生的两个总体的标准偏差，以确定两个总体中的哪一个更具可变性。也就是说，当一个标准差明显大于另一个时（即，两倍以上），那么显然具有较大标准差的总体比另一个具有更大的可变性。能够确定单个总体是否具有高度可变性也很重要。衡量总体相对变异性的参数是变异系数。变异系数用 CV 表示，定义为
C在=σ|μ|
变异系数有时也表示为百分比，在这种情况下
C在=σ|μ|×100%
变异系数将标准偏差的大小与平均值的大小进行比较。当变异系数较小时，这意味着总体的变异性与总体均值的大小相比相对较小。另一方面，当变异系数很大时，这表明总体相对于平均值的大小变化很大。大变异系数的标准因学科而异，在某些学科中，变异系数小于15%被认为是合理的，并且在其他学科中使用更大或更小的截止值。
因为标准差和平均值具有相同的测量单位，所以变异系数是一个无单位的参数。也就是说，系数不受测量单位变化的影响。例如，如果一个变量X以英寸为单位测量，变异系数为C在=2，那么当测量单位转换为厘米时，变异系数也将为 2。变异系数也可以用来比较两个不同且不相关的人群的相对变异性；标准差只能用于基于相似变量比较两个不同人群的变异性。
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Parameters for Bivariate Populations
在大多数生物医学研究中，研究中的每个人都会记录许多变量。多变量分布可以通过将变量的值联合制表、制图或绘图来形成ñ人口中的单位。例如，两个变量的二元分布，比如说X和是, 是有序对的集合
(X1,是1),(X2,是2),(X3,是3),…,(Xñ,是ñ)
这些ñ有序对形成二元分布的单位X和是并且它们的联合分布可以显示在双向图表、表格或图形中。
当两个变量是定性的时，双变量分布中的联合比例通常表示为p一个b， 在哪里
p一个b= 人口中对的比例 X=一个 和 是=b
然后将双变量分布中的联合比例显示在双向表或双向条形图中。例如，根据美国红十字会，血型和Rh因子的联合分布如下表所示2.7并在图中显示为条形图2.21.
统计代写|生物统计代写biostatistics代考|Basic Probability Rules
确定与现实生活中复杂事件相关的概率通常需要大量信息和对所研究的偶然实验结构的广泛科学理解。事实上，即使样本空间和事件很容易识别，确定一个事件的概率也可能是一项极其困难的任务。例如，在研究药物的副作用时，通常可以预期可能的副作用，并且样本空间将是已知的。然而，由于人类对药物的反应不同，副作用发生的概率通常是未知的。通常在临床试验中估计副作用的概率。
以下基本概率规则通常可用于确定事件的概率。
- 当随机实验的结果同样可能发生时，事件发生的概率一个是结果的数量一个除以简单事件的数量小号. 那是，
磷(一个)= 简单事件的数量 一个 简单事件的数量 小号=ñ(一个)ñ(d) - 对于每一个事件一个, 的概率一个是结果的概率之和，包括一个. 也就是说，当一个事件一个由结果组成○1,○2,…,○ķ, 事件的概率一个是
磷(一个)=磷(○1)+磷(○2)+⋯+磷(○ķ) - 对于任意两个事件一个和乙, 任一事件的概率一个或事件乙发生是
磷(一个 或者 乙)=磷(一个)+磷(乙)−磷(一个 和 乙) - 事件发生的概率一个不发生是 1 减去事件发生的概率一个确实发生。那是，
磷(一个 不发生 )=1−磷(一个)
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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。