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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 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|PROPORTIONS
Many outcomes can be classified as belonging to one of two possible categories: presence and absence, nonwhite and white, male and female, improved and non-improved. Of course, one of these two categories is usually identified as of primary interest: for example, presence in the presence and absence classification, nonwhite in the white and nonwhite classification. We can, in general, relabel the two outcome categories as positive $(+)$ and negative $(-)$. An outcome is positive if the primary category is observed and is negative if the other category is observed.
It is obvious that in the summary to characterize observations made on a group of people, the number $x$ of positive outcomes is not sufficient; the group size $n$, or total number of observations, should also be recorded. The number $x$ tells us very little and becomes meaningful only after adjusting for the size $n$ of the group; in other words, the two figures $x$ and $n$ are often combined into a statistic, called a proportion:
$$
p=\frac{x}{n}
$$
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2 DESCRIPTIVE METHODS FOR CATEGORICAL DATA
The term statistic means a summarized figure from observed data. Clearly, $0 \leq p \leq 1$. This proportion $p$ is sometimes expressed as a percentage and is calculated as follows:
$$
\text { percent }(\%)=\frac{x}{n}(100)
$$
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Comparative Studies
Comparative studies are intended to show possible differences between two or more groups; Example $1.1$ is such a typical comparative study. The survey cited in Example $1.1$ also provided the following figures concerning boys in the group who use tobacco at least weekly. Among Asians, it was $9.7 \%$, followed by $11.6 \%$ of blacks, $20.6 \%$ of Hispanics, $25.4 \%$ of whites, and $38.3 \%$ of Native Americans.
In addition to surveys that are cross-sectional, as seen in Example 1.1, data for comparative studies may come from different sources; the two fundamental designs being retrospective and prospective. Retrospective studies gather past data from selected cases and controls to determine differences, if any, in exposure to a suspected risk factor. These are commonly referred to as case-control studies; each study being focused on a particular disease. In a typical casecontrol study, cases of a specific disease are ascertained as they arise from population-based registers or lists of hospital admissions, and controls are sampled either as disease-free persons from the population at risk or as hospitalized patients having a diagnosis other than the one under study. The advantages of a retrospective study are that it is economical and provides answers to research questions relatively quickly because the cases are already available. Major limitations are due to the inaccuracy of the exposure histories and uncertainty about the appropriateness of the control sample; these problems sometimes hinder retrospective studies and make them less preferred than pro-spective studies. The following is an example of a retrospective study in the field of occupational health.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Screening Tests
Other uses of proportions can be found in the evaluation of screening tests or diagnostic procedures. Following these procedures, clinical observations, or laboratory techniques, people are classified as healthy or as falling into one of a number of disease categories. Such tests are important in medicine and epidemiologic studies and may form the basis of early interventions. Almost all such tests are imperfect, in the sense that healthy persons will occasionally be classified wrongly as being ill, while some people who are really ill may fail to be detected. That is, misclassification is unavoidable. Suppose that each person
in a large population can be classified as truly positive or negative for a particular disease; this true diagnosis may be based on more refined methods than are used in the test, or it may be based on evidence that emerges after the passage of time (e.g., at autopsy). For each class of people, diseased and healthy, the test is applied, with the results depicted in Figure 1.1.
The two proportions fundamental to evaluating diagnostic procedures are sensitivity and specificity. Sensitivity is the proportion of diseased people detected as positive by the test:
$$
\text { sensitivity }=\frac{\text { number of diseased persons who screen positive }}{\text { total number of diseased persons }}
$$
The corresponding errors are false negatives. Specificity is the proportion of healthy people detected as negative by the test:
$$
\text { specificity }=\frac{\text { number of healthy persons who screen negative }}{\text { total number of healthy persons }}
$$
and the corresponding errors are false positives.
Clearly, it is desirable that a test or screening procedure be highly sensitive and highly specific. However, the two types of errors go in opposite directions; for example, an effort to increase sensitivity may lead to more false positives, and vice versa.
生物统计代写
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|PROPORTIONS
许多结果可以归类为属于两个可能的类别之一：存在和不存在、非白人和白人、男性和女性、改善和非改善。当然，这两个类别之一通常被识别为主要兴趣：例如，存在和不存在分类中的存在，白色和非白色分类中的非白色。一般来说，我们可以将这两个结果类别重新标记为积极的(+)和消极的(−). 如果观察到主要类别，则结果为阳性，如果观察到其他类别，则结果为阴性。
很明显，在描述对一组人的观察的总结中，数量X积极的结果是不够的；团体规模n，或观察总数，也应记录下来。数字X告诉我们的很少，只有在调整大小后才有意义n该组的；换句话说，这两个数字X和n通常组合成一个统计量，称为比例：
p=Xn
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2 分类数据的描述方法
术语统计是指从观察数据中总结出来的数字。清楚地，0≤p≤1. 这个比例p有时以百分比表示，计算如下：
百分 (%)=Xn(100)
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Comparative Studies
比较研究旨在显示两组或更多组之间可能存在的差异；例子1.1就是这样一个典型的比较研究。示例中引用的调查1.1还提供了以下关于该群体中至少每周使用烟草的男孩的数据。在亚洲人中，它是9.7%， 其次是11.6%黑人的，20.6%西班牙裔，25.4%白人，和38.3%的美洲原住民。
除了如例 1.1 所示的横断面调查外，比较研究的数据可能来自不同的来源；这两个基本设计是回顾性和前瞻性的。回顾性研究从选定的病例和对照中收集过去的数据，以确定暴露于可疑风险因素的差异（如果有）。这些通常被称为病例对照研究；每项研究都集中在一种特定的疾病上。在典型的病例对照研究中，特定疾病的病例从基于人群的登记或入院名单中确定，对照从处于危险中的人群中作为无病人群或诊断为其他疾病的住院患者进行抽样。比正在研究的那个。回顾性研究的优点是经济且相对较快地为研究问题提供答案，因为案例已经可用。主要限制是由于暴露历史的不准确和对控制样品的适当性的不确定性；这些问题有时会阻碍回顾性研究，使其不如前瞻性研究更受欢迎。以下是职业健康领域回顾性研究的一个例子。
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Screening Tests
比例的其他用途可以在筛查测试或诊断程序的评估中找到。按照这些程序、临床观察或实验室技术，人们被归类为健康或属于多种疾病类别之一。这些测试在医学和流行病学研究中很重要，并且可能构成早期干预的基础。几乎所有这样的测试都是不完善的，因为健康人偶尔会被错误地归类为生病，而一些真正生病的人可能无法被发现。也就是说，错误分类是不可避免的。假设每个人
在大量人群中，可以将特定疾病归类为真正阳性或阴性；这种真正的诊断可能基于比测试中使用的更精细的方法，或者它可能基于一段时间后出现的证据（例如，尸检）。对于每一类人，无论是患病的还是健康的，都应用了该测试，结果如图 1.1 所示。
评估诊断程序的两个基本比例是敏感性和特异性。敏感性是通过测试检测为阳性的患病人数的比例：
灵敏度 = 筛查呈阳性的患病人数 患病总人数
相应的错误是假阴性。特异性是通过测试检测为阴性的健康人的比例：
特异性 = 筛查阴性的健康人数量 健康人总数
并且相应的错误是误报。
显然，希望测试或筛选程序具有高度敏感性和高度特异性。但是，这两种类型的错误方向相反。例如，努力提高敏感性可能会导致更多的误报，反之亦然。
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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。