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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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统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Statistical Relationship
The data from the cancer screening test of Example $1.4$ are reproduced here as Table 3.1. In this design, each member of the population is characterized by two variables: the test result $X$ and the true disease status $Y$. Following our definition above, the probability of a positive test result, denoted $\operatorname{Pr}(X=+)$, is
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(X=+) &=\frac{516}{24,103} \
&=0.021
\end{aligned}
$$
and the probability of a negative test result, denoted $\operatorname{Pr}(X=-)$, is
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(X=-) &=\frac{23,587}{24,103} \
&=0.979
\end{aligned}
$$
and similarly, the probabilities of having $(Y=+)$ and not having $(Y=-)$ the disease are given by
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(Y=+) &=\frac{379}{24,103} \
&=0.015
\end{aligned}
$$
and
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(Y=-) &=\frac{23,724}{24,103} \
&=0.985
\end{aligned}
$$
Note that the sum of the probabilities for each variable is unity:
$$
\begin{aligned}
&\operatorname{Pr}(X=+)+\operatorname{Pr}(X=-)=1.0 \
&\operatorname{Pr}(Y=+)+\operatorname{Pr}(Y=-)=1.0
\end{aligned}
$$
This is an example of the addition rule of probabilities for mutually exclusive events: One of the two events $(X=+)$ or $(X=-)$ is certain to be true for a person selected randomly from the population.
Further, we can calculate the joint probabilities. These are the probabilities for two events – such as having the disease and having a positive test resultoccurring simultaneously. With two variables, $X$ and $Y$, there are four conditions of outcomes and the associated joint probabilities are
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(X=+, Y=+) &=\frac{154}{24,103} \
&=0.006 \
\operatorname{Pr}(X=+, Y=-) &=\frac{362}{24,103} \
&=0.015 \
\operatorname{Pr}(X=-, Y=+) &=\frac{225}{24,103} \
&=0.009
\end{aligned}
$$
and
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(X=-, Y=-) &=\frac{23,362}{24,103} \
&=0.970
\end{aligned}
$$
The second of the four joint probabilities, $0.015$, represents the probability of a person drawn randomly from the target population having a positive test result but being healthy (i.e., a false positive). These joint probabilities and the
marginal probabilities above, calculated separately for $X$ and $Y$, are summarized and displayed in Table 3.2. Observe that the four cell probabilities add to unity [i.e., one of the four events $(X=+, Y=+)$ or $(X=+, Y=-)$ or $(X=-, Y=+)$ or $(X=-, Y=-)$ is certain to be true for a randomly selected individual from the population]. Also note that the joint probabilities in each row (or column) add up to the marginal or univariate probability at the margin of that row (or column). For example,
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(X=+, Y=+)+\operatorname{Pr}(X=-, Y=+) &=\operatorname{Pr}(Y=+) \
&=0.015
\end{aligned}
$$
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Using Screening Tests
We have introduced the concept of conditional probability. However, it is important to distinguish the two conditional probabilities, $\operatorname{Pr}(X=+\mid Y=+)$ and $\operatorname{Pr}(Y=+\mid X=+)$. In Example 1.4, reintroduced in Section 3.1.3, we have
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(X=+\mid Y=+) &=\frac{154}{379} \
&=0.406
\end{aligned}
$$
whereas
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Pr}(Y=+\mid X=+) &=\frac{154}{516} \
&=0.298
\end{aligned}
$$
Within the context of screening test evaluation:
- $\operatorname{Pr}(X=+\mid Y=+)$ and $\operatorname{Pr}(X=-\mid Y=-)$ are the sensitivity and specificity, respectively.
- $\operatorname{Pr}(Y=+\mid X=+)$ and $\operatorname{Pr}(Y=-\mid X=-)$ are called the positive predictivity and negative predictivity.
With positive predictivity (or positive predictive value), the question is: Given that the test $X$ suggests cancer, what is the probability that, in fact, cancer is present? Rationales for these predictive values are that a test passes through several stages. Initially, the original test idea occurs to a researcher. It must then go through a developmental stage. This may have many aspects (in biochemistry, microbiology, etc.) one of which is in biostatistics: trying the test out on a pilot population. From this developmental stage, the efficiency of the test is characterized by its sensitivity and specificity. An efficient test will then go through an applicational stage with an actual application of $X$ to a target population; and here we are concerned with its predictive values. The simple example given in Table $3.3$ shows that unlike sensitivity and specificity, the positive and negative predictive values depend not only on the efficiency of the test but also on the disease prevalence of the target population. In both cases, the test is $90 \%$ sensitive and $90 \%$ specific. However:
- Population A has a prevalence of $50 \%$, leading to a positive predictive value of $90 \%$.
- Population B has a prevalence of $10 \%$, leading to a positive predictive value of $50 \%$.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Measuring Agreement
Many research studies rely on an observer’s judgment to determine whether a disease, a trait, or an attribute is present or absent. For example, results of ear examinations will certainly have effects on a comparison of competing treatments for ear infection. Of course, the basic concern is the issue of reliability. Sections $1.1 .2$ and 3.1.4 dealt with an important aspect of reliability, the validity of the assessment. However, to judge a method’s validity, an exact method for classification, or gold standard, must be available for the calculation of sensitivity and specificity. When an exact method is not available, reliability can only be judged indirectly in terms of reproducibility; the most common way for doing that is measuring the agreement between examiners.
For simplicity, assume that each of two observers independently assigns each of $n$ items or subjects to one of two categories. The sample may then be enumerated in a $2 \times 2$ table (Table $3.4$ ) or in terms of the cell probabilities (Table 3.5). Using these frequencies, we can define:
- An overall proportion of concordance:
$$
C=\frac{n_{11}+n_{22}}{n}
$$ - Category-specific proportions of concordance:
$$
\begin{aligned}
C_{1} &=\frac{2 n_{11}}{2 n_{11}+n_{12}+n_{21}} \
C_{2} &=\frac{2 n_{22}}{2 n_{22}+n_{12}+n_{21}}
\end{aligned}
$$
The distinction between concordance and association is that for two responses to be associated perfectly, we require only that we can predict the category on one response from the category of the other response, while for two responses to have a perfect concordance, they must fall into the identical category. However, the proportions of concordance, overall or categoryspecific, do not measure agreement. Among other reasons, they are affected by the marginal totals. One possibility is to compare the overall concordance,
$$
\theta_{1}=\sum_{i} p_{i i}
$$
where $p$ ‘s are the proportions in the second $2 \times 2$ table above, with the chance concordance,
$$
\theta_{2}=\sum_{i} p_{i+} p_{+i}
$$
which occurs if the row variable is independent of the column variable, because if two events are independent, the probability of their joint occurrence is the product of their individual or marginal probabilities (the multiplication rule). This leads to a measure of agreement,
$$
\kappa=\frac{\theta_{1}-\theta_{2}}{1-\theta_{2}}
$$
called the kappa statistic, $0 \leq \kappa \leq 1$, which can be expressed as
$$
\kappa=\frac{2\left(n_{11} n_{22}-n_{12} n_{21}\right)}{n_{1+} n_{+2}+n_{+1} n_{2+}}
$$
and the following are guidelines for the evaluation of kappa in clinical research:
$\kappa>0.75: \quad$ excellent reproducibility
$0.40 \leq \kappa \leq 0.75: \quad$ good reproducibility
$0 \leq \kappa<0.40: \quad$ marginal/poor reproducibility
In general, reproducibility that is not good indicates the need for multiple assessment.
生物统计代写
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Statistical Relationship
来自实施例的癌症筛查测试的数据1.4在此复制为表 3.1。在此设计中，总体中的每个成员都有两个变量：测试结果X和真实的疾病状态是. 根据我们上面的定义，阳性测试结果的概率，表示为公关(X=+)， 是
公关(X=+)=51624,103 =0.021
和阴性测试结果的概率，表示为公关(X=−)， 是
公关(X=−)=23,58724,103 =0.979
同样，拥有的概率(是=+)并且没有(是=−)这种疾病是由公关(是=+)=37924,103 =0.015
和
公关(是=−)=23,72424,103 =0.985
请注意，每个变量的概率之和是统一的：
公关(X=+)+公关(X=−)=1.0 公关(是=+)+公关(是=−)=1.0
这是互斥事件的概率加法规则的示例：两个事件之一(X=+)或者(X=−)对于从人群中随机选择的人来说肯定是正确的。
此外，我们可以计算联合概率。这些是两个事件的概率——例如同时发生疾病和阳性检测结果。有两个变量，X和是，有四个结果条件，相关联的概率是
公关(X=+,是=+)=15424,103 =0.006 公关(X=+,是=−)=36224,103 =0.015 公关(X=−,是=+)=22524,103 =0.009
和
公关(X=−,是=−)=23,36224,103 =0.970
四个联合概率中的第二个，0.015, 表示从目标人群中随机抽取的人具有阳性测试结果但健康（即假阳性）的概率。这些联合概率和
上述边际概率，分别计算X和是，汇总并显示在表 3.2 中。观察到四个细胞概率相加为一[即，四个事件之一(X=+,是=+)或者(X=+,是=−)或者(X=−,是=+)或者(X=−,是=−)对于从人群中随机选择的个体来说肯定是正确的]。另请注意，每行（或列）中的联合概率加起来就是该行（或列）边缘处的边际或单变量概率。例如，
公关(X=+,是=+)+公关(X=−,是=+)=公关(是=+) =0.015
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Using Screening Tests
我们已经介绍了条件概率的概念。但是，区分这两个条件概率很重要，公关(X=+∣是=+)和公关(是=+∣X=+). 在第 3.1.3 节重新介绍的示例 1.4 中，我们有
公关(X=+∣是=+)=154379 =0.406
然而
公关(是=+∣X=+)=154516 =0.298
在筛选测试评估的范围内：
- 公关(X=+∣是=+)和公关(X=−∣是=−)分别是敏感性和特异性。
- 公关(是=+∣X=+)和公关(是=−∣X=−)分别称为正预测和负预测。
对于阳性预测（或阳性预测值），问题是：假设测试X暗示癌症，实际上癌症存在的概率是多少？这些预测值的基本原理是测试通过几个阶段。最初，最初的测试想法出现在研究人员身上。然后它必须经历一个发展阶段。这可能涉及许多方面（生物化学、微生物学等），其中之一是生物统计学：在试点人群中进行测试。从这个发展阶段开始，测试的效率以其敏感性和特异性为特征。然后，一个有效的测试将通过一个实际应用的应用阶段X针对目标人群；在这里，我们关注的是它的预测值。表中给出的简单示例3.3表明与敏感性和特异性不同，阳性和阴性预测值不仅取决于测试的效率，还取决于目标人群的疾病流行率。在这两种情况下，测试都是90%敏感和90%具体的。然而：
- 人群 A 的患病率为50%，导致阳性预测值为90%.
- 人群 B 的流行率为10%，导致阳性预测值为50%.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Measuring Agreement
许多研究依赖观察者的判断来确定疾病、特征或属性是否存在。例如，耳部检查的结果肯定会对耳部感染的竞争疗法的比较产生影响。当然，最基本的问题是可靠性问题。部分1.1.23.1.4 处理可靠性的一个重要方面，评估的有效性。但是，要判断方法的有效性，必须有准确的分类方法或金标准来计算敏感性和特异性。当没有准确的方法时，只能通过重现性间接判断可靠性；最常见的方法是衡量审查员之间的一致性。
为简单起见，假设两个观察者中的每一个独立地分配每个观察者n项目或主题属于两个类别之一。然后可以将样本列举在一个2×2表（表3.4) 或根据单元概率（表 3.5）。使用这些频率，我们可以定义：
- 一致性的总体比例：
C=n11+n22n - 特定类别的一致性比例：
C1=2n112n11+n12+n21 C2=2n222n22+n12+n21
一致性和关联性之间的区别在于，要使两个响应完美关联，我们只要求我们可以从另一个响应的类别中预测一个响应的类别，而要使两个响应具有完美的一致性，它们必须属于相同的类别。但是，整体或特定类别的一致性比例不能衡量一致性。除其他原因外，它们还受到边际总数的影响。一种可能性是比较整体一致性，
θ1=∑一世p一世一世
在哪里p’s 是第二个中的比例2×2上表，偶然一致，
θ2=∑一世p一世+p+一世
如果行变量独立于列变量，则会发生这种情况，因为如果两个事件是独立的，则它们联合发生的概率是它们各自或边际概率的乘积（乘法规则）。这导致了一定程度的协议，
ķ=θ1−θ21−θ2
称为 kappa 统计量，0≤ķ≤1, 可以表示为
ķ=2(n11n22−n12n21)n1+n+2+n+1n2+
以下是临床研究中评估 kappa 的指南：
ķ>0.75:出色的重现性
0.40≤ķ≤0.75:重现性好
0≤ķ<0.40:可重复性边缘/差
一般而言，不好的可重复性表明需要进行多重评估。
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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。