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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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我们提供的生物统计学Biostatistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- 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|Nonparametric Correlation Coe‰cients
Suppose that the data set consists of $n$ pairs of observations $\left{\left(x_{i}, y_{i}\right)\right}$, expressing a possible relationship between two continuous variables. We characterize the strength of such a relationship by calculating the coefficient of correlation:
$$
r=\frac{\sum(x-\bar{x})(y-\bar{y})}{\sqrt{\left[\sum(x-\bar{x})^{2}\right]\left[\sum(y-\bar{y})^{2}\right]}}
$$
called Pearson’s correlation coefficient. Like other common statistics, such as the mean $\bar{x}$ and the standard deviation $s$, the correlation coefficient $r$ is very sensitive to extreme observations. We may be interested in calculating a measure of association that is more robust with respect to outlying values. There are not one but two nonparametric procedures: Spearman’s rho and Kendall’s tau rank correlations.
Spearman’s Rho Spearman’s rank correlation is a direct nonparametric counterpart of Pearson’s correlation coefficient. To perform this procedure, we first arrange the $x$ values from smallest to largest and assign a rank from 1 to $n$ for each value; let $R_{i}$ be the rank of value $x_{i}$. Similarly, we arrange the $y$ values from smallest to largest and assign a rank from 1 to $n$ for each value; let $S_{i}$ be the rank of value $y_{i}$. If there are tied observations, we assign an average rank, averaging the ranks that the tied observations take jointly. For example, if the second and third measurements are equal, they are both assigned $2.5$ as their
common rank. The next step is to replace, in the formula of Pearson’s correlation coefficient $r, x_{i}$ by its rank $R_{i}$ and $y_{i}$ by its rank $S_{i}$. The result is Spearman’s rho, a popular rank correlation:
$$
\begin{aligned}
\rho &=\frac{\sum\left(R_{i}-\bar{R}\right)\left(S_{i}-\bar{S}\right)}{\sqrt{\left[\sum\left(R_{i}-\bar{R}\right)^{2}\right]\left[\sum\left(S_{i}-\bar{S}\right)^{2}\right]}} \
&=1-\frac{6 \sum\left(R_{i}-S_{i}\right)^{2}}{n\left(n^{2}-1\right)}
\end{aligned}
$$
The second expression is simpler and easier to use.
Example 2.10 Consider again the birth-weight problem of Example $2.8$. We have the data given in Table 2.16. Substituting the value of $\sum\left(R_{i}-S_{i}\right)^{2}$ into the formula for rho $(\rho)$, we obtain
$$
\begin{aligned}
\rho &=1-\frac{(6)(560.5)}{(12)(143)} \
&=-0.96
\end{aligned}
$$
which is very close to the value of $r(-0.946)$ obtained in Example $2.8$. This closeness is true when there are few or no extreme observations.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|NOTES ON COMPUTATIONS
In Section $1.4$ we covered basic techniques for Microsoft’s Excel: how to open/ form a spreadsheet, save, and retrieve it. Topics included data-entry steps such
as select and drag, use of formula bar, and bar and pie charts. In this short section we focus on continuous data, covering topics such as the construction of histograms, basic descriptive statistics, and correlation analysis.
Histograms With a frequency table ready, click the ChartWizard icon (the one with multiple colored bars on the standard toolbar near the top). A box appears with choices (as when you learned to form a bar chart or pie chart); select the column chart type. Then click on next.
- For the data range, highlight the frequency column. This can be done by clicking on the first observation and dragging the mouse to the last observation. Then click on next.
- To remove the gridlines, click on the gridline tab and uncheck the box. To remove the legend, you can do the same using the legend tab. Now click finish.
- The problem is that there are still gaps. To remove these, double-click on a bar of the graph and a new set of options should appear. Click on the options tab and change the gap width from 150 to $0 .$
Descriptive Statistics - First, click the cell you want to fill, then click the paste function icon, $\mathrm{f}^{*}$, which will give you-in a box-a list Excel functions available for your use.
- The item you need in this list is Statistical; upon hitting this, a new list appears with function names, each for a statistical procedure.
- The following are procedures/names we learn in this chapter (alphabetically): AVERAGE: provides the sample mean, GEOMEAN: provides the geometric mean, MEDIAN: provides the sample median, STDEV: provides the standard deviation, and VAR: provides the variance. In each case you can obtain only one statistic at a time. First, you have to enter the range containing your sample: for example, D6:D20 (you can see what you are entering on the formula bar). The computer will return with a numerical value for the statistic requested in a preselected cell.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|DESCRIPTIVE METHODS FOR CONTINUOUS
In Exercise 1.46, we investigated the effects of the three binary preoperative variables (x-ray, grade, and stage); in this exercise, we focus on the effects of the two continuous factors (age and acid phosphatase). The 53 patients are divided into two groups by the finding at surgery, a group with nodal involvement and a group without (denoted by 1 or 0 in the sixth column). For each group and for each of the two factors age at diagnosis and level of serum acid phosphatase, calculate the mean $\bar{x}$, variance $s^{2}$, and standard deviation $s$.
Refer to the data on cancer of the prostate in Exercise 2.32. Investigate the relationship between age at diagnosis and level of serum acid phosphatase by calculating Pearson’s correlation coefficient and draw your conclusion. Repeat this analysis, but analyze the data separately for the two groups, the group with nodal involvement and the group without. Does the nodal involvement seem to have any effect on the strength of this relationship?
A study was undertaken to examine the data for 44 physicians working for an emergency department at a major hospital so as to determinewhich of a number of factors are related to the number of complaints received during the preceding year. In addition to the number of complaints, data available consist of the number of visits – which serves as the size for the observation unit, the physician-and four other factors under investigation. Table E2.34 presents the complete data set. For each of the 44 physicians there are two continuous explanatory factors, revenue (dollars per hour) and workload at the emergency service (hours), and two binary variables, gender (female/male) and residency training in emergency services (no/yes). Divide the number of complaints by the number of visits and use this ratio (number of complaints per visit) as the primary outcome or endpoint $X$.
(a) For each of the two binary factors, gender (female/male) and residency training in emergency services (no/yes), which divide the 44 physicians into two subgroups-say, men and women-calculate the mean $\bar{x}$ and standard deviation $s$ for the endpoint $X$.
(b) Investigate the relationship between the outcome, number of complaints per visit, and each of two continuous explanatory factors, revenue (dollars per hour) and workload at the emergency service (hours), by calculating Pearson’s correlation coefficient, and draw your conclusion.
(c) Draw a scatter diagram to show the association, if any, between the number of complaints per visit and the workload at the emergency service. Does it appear to be linear?
生物统计代写
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Nonparametric Correlation Coe‰cients
假设数据集由n成对的观察\left{\left(x_{i}, y_{i}\right)\right}\left{\left(x_{i}, y_{i}\right)\right}，表示两个连续变量之间可能存在的关系。我们通过计算相关系数来表征这种关系的强度：
r=∑(X−X¯)(是−是¯)[∑(X−X¯)2][∑(是−是¯)2]
称为皮尔逊相关系数。像其他常见统计数据一样，例如平均值X¯和标准差s, 相关系数r对极端观察非常敏感。我们可能有兴趣计算对离群值更稳健的关联度量。非参数过程不止一种，而是两种：Spearman 的 rho 和 Kendall 的 tau 秩相关。
Spearman 的 Rho Spearman 等级相关是 Pearson 相关系数的直接非参数对应物。为了执行这个过程，我们首先安排X从最小到最大的值并分配从 1 到n对于每个值；让R一世成为价值的等级X一世. 同样，我们安排是从最小到最大的值并分配从 1 到n对于每个值；让小号一世成为价值的等级是一世. 如果有捆绑的观察，我们分配一个平均排名，平均捆绑的观察联合采取的排名。例如，如果第二个和第三个测量值相等，则它们都被分配2.5作为他们的
共同等级。下一步是替换，在皮尔逊相关系数的公式中r,X一世按其等级R一世和是一世按其等级小号一世. 结果是 Spearman 的 rho，一种流行的秩相关：
ρ=∑(R一世−R¯)(小号一世−小号¯)[∑(R一世−R¯)2][∑(小号一世−小号¯)2] =1−6∑(R一世−小号一世)2n(n2−1)
第二个表达式更简单，更易于使用。
示例 2.10 再次考虑示例的出生体重问题2.8. 我们有表 2.16 中给出的数据。替换的值∑(R一世−小号一世)2进入 rho 的公式(ρ)， 我们获得
ρ=1−(6)(560.5)(12)(143) =−0.96
这是非常接近的价值r(−0.946)在示例中获得2.8. 当极端观察很少或没有极端观察时，这种接近是正确的。
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在部分1.4我们介绍了 Microsoft Excel 的基本技术：如何打开/形成电子表格、保存和检索它。主题包括数据输入步骤，例如
作为选择和拖动，使用公式栏，以及条形图和饼图。在这个简短的部分中，我们专注于连续数据，涵盖诸如直方图的构建、基本描述性统计和相关性分析等主题。
直方图 准备好频率表后，单击 ChartWizard 图标（靠近顶部的标准工具栏上有多个彩色条的图标）。出现一个带有选项的框（就像您学习形成条形图或饼图时一样）；选择柱形图类型。然后点击下一步。
- 对于数据范围，突出显示频率列。这可以通过单击第一个观察并将鼠标拖动到最后一个观察来完成。然后点击下一步。
- 要删除网格线，请单击网格线选项卡并取消选中该框。要删除图例，您可以使用图例选项卡执行相同操作。现在点击完成。
- 问题是仍然存在差距。要删除这些，双击图表的一个栏，应该会出现一组新的选项。单击选项选项卡并将间隙宽度从 150 更改为0.
描述性统计 - 首先，单击要填充的单元格，然后单击粘贴功能图标，F∗，它将在一个框中为您提供可供您使用的 Excel 函数列表。
- 您在此列表中需要的项目是 Statistical；点击此按钮后，将出现一个新列表，其中包含函数名称，每个函数名称都用于统计过程。
- 以下是我们在本章中学习的过程/名称（按字母顺序）： AVERAGE：提供样本均值，GEOMEAN：提供几何均值，MEDIAN：提供样本中位数，STDEV：提供标准差，VAR：提供方差。在每种情况下，您一次只能获得一个统计数据。首先，您必须输入包含样本的范围：例如，D6:D20（您可以在公式栏上看到您输入的内容）。计算机将返回预选单元格中请求的统计数据的数值。
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在练习 1.46 中，我们研究了三个二元术前变量（X 射线、分级和分期）的影响。在本练习中，我们关注两个连续因素（年龄和酸性磷酸酶）的影响。53 名患者根据手术发现分为两组，一组淋巴结受累，一组无淋巴结（在第六栏中用 1 或 0 表示）。对于每组和诊断时的年龄和血清酸性磷酸酶水平这两个因素中的每一个，计算平均值X¯, 方差s2, 和标准差s.
请参阅练习 2.32 中有关前列腺癌的数据。通过计算皮尔逊相关系数来研究诊断年龄与血清酸性磷酸酶水平之间的关系并得出结论。重复此分析，但分别分析两组的数据，即有淋巴结受累的组和没有淋巴结的组。淋巴结受累似乎对这种关系的强度有任何影响吗？
进行了一项研究，以检查在一家大医院急诊科工作的 44 位医生的数据，以确定哪些因素与前一年收到的投诉数量有关。除了投诉数量外，可用数据还包括就诊次数（作为观察单位、医生的规模）和其他四个正在调查的因素。表 E2.34 展示了完整的数据集。对于 44 位医生中的每一位，有两个连续的解释因素，收入（每小时美元）和急诊服务的工作量（小时），以及两个二元变量，性别（女性/男性）和急诊服务中的住院医师培训（否/是）。X.
(a) 对于两个二元因素中的每一个，性别（女性/男性）和急诊服务中的住院医师培训（否/是），将 44 位医生分为两个亚组——比如男性和女性——计算平均值X¯和标准差s对于端点X.
(b) 通过计算皮尔逊相关系数，调查结果、每次就诊的投诉数量与两个连续解释因素、收入（每小时美元）和紧急服务工作量（小时）之间的关系，并得出结论.
(c) 绘制散点图，显示每次就诊的投诉数量与紧急服务工作量之间的关联（如果有）。它看起来是线性的吗？
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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
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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。