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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
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统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|PROBABILITY AND PROBABILITY MODELS
Most of Chapter 1 dealt with proportions. A proportion is defined to represent the relative size of the portion of a population with a certain (binary) characteristic. For example, disease prevalence is the proportion of a population with a disease. Similarly, we can talk about the proportion of positive reactors to a certain screening test, the proportion of males in colleges, and so on. A proportion is used as a descriptive measure for a target population with respect to a binary or dichotomous characteristic. It is a number between 0 and 1 (or $100 \%$; the larger the number, the larger the subpopulation with the chacteristic [e.g., $70 \%$ male means more males (than $50 \%$ )].
Now consider a population with certain binary characteristic. A random selection is defined as one in which each person has an equal chance of being selected. What is the chance that a person with the characteristic will be selected (e.g., the chance of selecting, say, a diseased person)? The answer depends on the size of the subpopulation to which he or she belongs (i.e., the proportion). The larger the proportion, the higher the chance (of such a person being selected). That chance is measured by the proportion, a number between 0 and 1, called the probability. Proportion measures size; it is a descriptive statistic. Probability measures chance. When we are concerned about the outcome (still uncertain at this stage) with a random selection, a proportion (static, no action) becomes a probability (action about to be taken). Think of this simple example about a box containing 100 marbles, 90 of them red and the other 10 blue. If the question is: “Are there red marbles in the box?”, someone who saw the box’s contents would answer ” $90 \%$ ” But if the question is: “If I take one marble at random, do you think I would have a red one?”, the answer would be ” $90 \%$ chance.” The first $90 \%$ represents a proportion; the second $90 \%$ indicates the probability. In addition, if we keep taking random selections (called repeated sampling), the accumulated long-term relative frequency with which an event occurs (i.e., characteristic to be observed) is equal to the proportion of the subpopulation with that characteristic. Because of this observation, proportion and probability are sometimes used interchangingly. In the following sections we deal with the concept of probability and some simple applications in making health decisions.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Certainty of Uncertainty
Even science is uncertain. Scientists are sometimes wrong. They arrive at different conclusions in many different areas: the effects of a certain food ingredient or of low-level radioactivity, the role of fats in diets, and so on. Many studies are inconclusive. For example, for decades surgeons believed that a radical mastectomy was the only treatment for breast cancer. More recently, carefully designed clinical trials showed that less drastic treatments seem equally effective.
Why is it that science is not always certain? Nature is complex and full of unexplained biological variability. In addition, almost all methods of observation and experiment are imperfect. Observers are subject to human bias and error. Science is a continuing story; subjects vary; measurements fluctuate. Biomedical science, in particular, contains controversy and disagreement; with the best of intentions, biomedical data-medical histories, physical examinations, interpretations of clinical tests, descriptions of symptoms and diseasesare somewhat inexact. But most important of all, we always have to deal with incomplete information: It is either impossible, or too costly, or too time consuming, to study the entire population; we often have to rely on information gained from a sample – that is, a subgroup of the population under investigation. So some uncertainty almost always prevails. Science and scientists cope with uncertainty by using the concept of probability. By calculating probabilities, they are able to describe what has happened and predict what should happen in the future under similar conditions.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Probability
The target population of a specific research effort is the entire set of subjects at which the research is aimed. For example, in a screening for cancer in a community, the target population will consist of all persons in that community who are at risk for the disease. For one cancer site, the target population might be all women over the age of 35 ; for another site, all men over the age of 50 .
The probability of an event, such as a screening test being positive, in a target population is defined as the relative frequency (i.e., proportion) with which the event occurs in that target population. For example, the probability of
having a disease is the disease prevalence. For another example, suppose that out of $N=100,000$ persons of a certain target population, a total of 5500 are positive reactors to a certain screening test; then the probability of being positive, denoted by $\operatorname{Pr}($ positive), is
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(\text { positive }) &=\frac{5500}{100,000} \
&=0.055 \text { or } 5.5 \%
\end{aligned}
$$
A probability is thus a descriptive measure for a target population with respect to a certain event of interest. It is a number between 0 and 1 (or zero and $100 \%$; the larger the number, the larger the subpopulation. For the case of continuous measurement, we have the probability of being within a certain interval. For example, the probability of a serum cholesterol level between 180 and $210(\mathrm{mg} / 100 \mathrm{~mL})$ is the proportion of people in a certain target population who have cholesterol levels falling between 180 and $210(\mathrm{mg} / 100 \mathrm{~mL})$. This is measured, in the context of the histogram of Chapter 2 , by the area of a rectangular bar for the class $(180-210)$. Now of critical importance in the interpretation of probability is the concept of random sampling so as to associate the concept of probability with uncertainty and chance.
Let the size of the target population be $N$ (usually, a very large number), a sample is any subset-say, $n$ in number $(n<N)$ – of the target population. Simple random sampling from the target population is sampling so that every possible sample of size $n$ has an equal chance of selection. For simple random sampling:
- Each individual draw is uncertain with respect to any event or characteristic under investigation (e.g., having a disease), but
- In repeated sampling from the population, the accumulated long-run relative frequency with which the event occurs is the population relative frequency of the event.
The physical process of random sampling can be carried out as follows (or in a fashion logically equivalent to the following steps).
- A list of all $N$ subjects in the population is obtained. Such a list is termed a frame of the population. The subjects are thus available to an arbitrary numbering (e.g., from 000 to $N=999$ ). The frame is often based on a directory (telephone, city, etc.) or on hospital records.
- A tag is prepared for each subject carrying a number $1,2, \ldots, N$.
- The tags are placed in a receptacle (e.g., a box) and mixed thoroughly.
- A tag is drawn blindly. The number on the tag then identifies the subject from the population; this subject becomes a member of the sample.
生物统计代写
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|PROBABILITY AND PROBABILITY MODELS
第 1 章的大部分内容都是关于比例的。比例被定义为代表具有某种（二元）特征的人口部分的相对大小。例如，疾病流行率是患病人口的比例。同理，我们可以谈谈某个筛查测试中阳性反应者的比例，大学中男性的比例等等。比例用作目标人群关于二元或二元特征的描述性度量。它是一个介于 0 和 1 之间的数字（或100%; 数字越大，具有特征的亚群越大[例如，70%男性意味着更多的男性（比50%)].
现在考虑一个具有某些二元特征的种群。随机选择被定义为每个人被选中的机会均等。选择具有该特征的人的机会是多少（例如，选择一个病人的机会）？答案取决于他或她所属的子群体的大小（即比例）。比例越大，（这样的人被选中）的机会就越高。这个机会是通过比例来衡量的，一个介于 0 和 1 之间的数字，称为概率。比例衡量大小；这是一个描述性统计数据。概率衡量机会。当我们关注随机选择的结果（现阶段仍不确定）时，比例（静态，不采取行动）变成概率（即将采取行动）。想想这个简单的例子，一个盒子里有 100 颗弹珠，其中 90 颗是红色的，另外 10 颗是蓝色的。如果问题是：“盒子里有红色弹珠吗？”，看到盒子里的东西的人会回答“90%” 但如果问题是：“如果我随机拿一颗弹珠，你认为我会得到一颗红色的吗？”，答案将是“90%机会。” 首先90%代表一个比例；第二90%表示概率。此外，如果我们继续进行随机选择（称为重复抽样），则事件发生的累积长期相对频率（即要观察的特征）等于具有该特征的亚群的比例。由于这种观察，比例和概率有时可以互换使用。在以下部分中，我们将讨论概率的概念以及在做出健康决策时的一些简单应用。
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Certainty of Uncertainty
甚至科学也是不确定的。科学家有时是错误的。他们在许多不同领域得出了不同的结论：某种食物成分或低水平放射性的影响、脂肪在饮食中的作用等等。许多研究尚无定论。例如，几十年来，外科医生认为根治性乳房切除术是治疗乳腺癌的唯一方法。最近，精心设计的临床试验表明，不那么激烈的治疗似乎同样有效。
为什么科学并不总是确定的？自然是复杂的，充满了无法解释的生物变异性。此外，几乎所有的观察和实验方法都是不完善的。观察者容易受到人为偏见和错误的影响。科学是一个持续的故事；科目不同；测量值波动。尤其是生物医学，存在争议和分歧；出于好意，生物医学数据——病史、体格检查、临床试验的解释、症状和疾病的描述有些不准确。但最重要的是，我们总是要处理不完整的信息：研究整个人口要么不可能，要么成本太高，要么太耗时；我们经常不得不依赖从样本中获得的信息——即被调查人群的一个亚组。因此，一些不确定性几乎总是盛行。科学和科学家通过使用概率的概念来应对不确定性。通过计算概率，他们能够描述已经发生的事情并预测在类似条件下将来会发生什么。
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Probability
特定研究工作的目标人群是研究所针对的整套主题。例如，在社区中进行癌症筛查时，目标人群将包括该社区中处于疾病风险中的所有人。对于一个癌症部位，目标人群可能是所有 35 岁以上的女性；对于另一个站点，所有 50 岁以上的男性。
目标人群中某个事件（例如筛查试验为阳性）的概率被定义为该事件在该目标人群中发生的相对频率（即比例）。例如，概率
有病就是患病率。再举一个例子，假设从ñ=100,000某目标人群，某次筛查试验阳性反应者共5500人；然后是积极的概率，表示为公关(正），是
公关( 积极的 )=5500100,000 =0.055 或者 5.5%
因此，概率是目标人群关于某个感兴趣的事件的描述性度量。它是一个介于 0 和 1 之间的数字（或零和100%; 数字越大，亚群越大。对于连续测量的情况，我们有在某个区间内的概率。例如，血清胆固醇水平介于 180 和210(米G/100 米大号)是某个目标人群中胆固醇水平在 180 到 180 之间的人的比例210(米G/100 米大号). 在第 2 章的直方图的上下文中，这是通过类的矩形条的面积来衡量的(180−210). 现在在解释概率中至关重要的是随机抽样的概念，以便将概率的概念与不确定性和机会联系起来。
设目标人口规模为ñ（通常，一个非常大的数字），样本是任何子集，比如说，n数量上(n<ñ)– 目标人群。来自目标人群的简单随机抽样是抽样使得每个可能的样本大小n有平等的选择机会。对于简单的随机抽样：
- 对于正在调查的任何事件或特征（例如，患有疾病），每次抽签都不确定，但是
- 在从总体中重复抽样中，事件发生的累积长期相对频率就是事件的总体相对频率。
随机抽样的物理过程可以如下进行（或以逻辑上等同于以下步骤的方式）。
- 所有的清单ñ获得人口中的受试者。这样的列表被称为总体框架。因此，主题可用于任意编号（例如，从 000 到ñ=999）。该框架通常基于目录（电话、城市等）或医院记录。
- 为每个带有编号的受试者准备一个标签1,2,…,ñ.
- 将标签放置在容器（例如盒子）中并彻底混合。
- 盲目地绘制一个标签。然后标签上的数字从人群中识别出受试者；该主题成为样本的成员。
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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
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。