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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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写生物统计学Biostatistics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写生物统计学Biostatistics方面经验极为丰富，各种代写生物统计学Biostatistics相关的作业也就用不着说。
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|Displaying Proportions
Perhaps the most effective and most convenient way of presenting data, especially discrete data, is through the use of graphs. Graphs convey the information, the general patterns in a set of data, at a single glance. Therefore, graphs are often easier to read than tables; the most informative graphs are simple and self-explanatory. Of course, to achieve that objective, graphs should be constructed carefully. Like tables, they should be clearly labeled and units of measurement and/or magnitude of quantities should be included. Remember that graphs must tell their own story; they should be complete in themselves and require little or no additional explanation.
Bar Charts Bar charts are a very popular type of graph used to display several proportions for quick comparison. In applications suitable for bar charts, there are several groups and we investigate one binary characteristic. In a bar chart, the various groups are represented along the horizontal axis; they may be arranged alphabetically, by the size of their proportions, or on some other rational basis. A vertical bar is drawn above each group such that the height of the bar is the proportion associated with that group. The bars should be of equal width and should be separated from one another so as not to imply continuity.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Changes
Familiar examples of rates include their use to describe changes after a certain period of time. The change rate is defined by
In general, change rates could exceed $100 \%$. They are not proportions (a proportion is a number between 0 and 1 or between 0 and $100 \%$ ). Change rates are used primarily for description and are not involved in common statistical analyses.
Example 1.11 The following is a typical paragraph of a news report:
A total of 35,238 new AIDS cases was reported in 1989 by the Centers for Disease Control (CDC), compared to 32,196 reported during 1988. The $9 \%$ increase is the smallest since the spread of AIDS began in the early 1980s. For example, new AIDS cases were up $34 \%$ in 1988 and $60 \%$ in 1987. In 1989, 547 cases of AIDS transmissions from mothers to newborns were reported, up $17 \%$ from 1988 ; while females made up just 3971 of the 35,238 new cases reported in 1989 ; that was an increase of $11 \%$ over $1988 .$
In Example 1.11:
- The change rate for new AIDS cases was calculated as
$$
\frac{35,238-32,196}{32,196} \times 100=9.4 \%
$$
(this was rounded down to the reported figure of $9 \%$ in the news report).
- For the new AIDS cases transmitted from mothers to newborns, we have
$$
17 \%=\frac{547-(1988 \text { cases })}{1988 \text { cases }} \times 100
$$
leading to
$$
\begin{aligned}
1988 \text { cases } &=\frac{547}{1.17} \
&=468
\end{aligned}
$$
(a figure obtainable, as shown above, but usually not reported because of redundancy).
Similarly, the number of new AIDS cases for the year 1987 is calculated as follows:
$$
34 \%=\frac{32,196-(1987 \text { total })}{1987 \text { total }} \times 100
$$
or
$$
\begin{aligned}
1987 \text { total } &=\frac{32,196}{1.34} \
&=24,027
\end{aligned}
$$
- Among the 1989 new AIDS cases, the proportion of females is
$$
\frac{3971}{35,238}=0.113 \text { or } 11.3 \%
$$
and the proportion of males is
$$
\frac{35,238-3971}{35,238}=0.887 \text { or } 88.7 \%
$$
The proportions of females and males add up to $1.0$ or $100 \%$.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Measures of Morbidity and Mortality
The field of vital statistics makes use of some special applications of rates, three types of which are commonly mentioned: crude, specific, and adjusted (or standardized). Unlike change rates, these measures are proportions. Crude rates are computed for an entire large group or population; they disregard factors
such as age, gender, and race. Specific rates consider these differences among subgroups or categories of diseases. Adjusted or standardized rates are used to make valid summary comparisons between two or more groups possessing different age distributions.
The annual crude death rate is defined as the number of deaths in a calendar year divided by the population on July 1 of that year (which is usually an estimate); the quotient is often multiplied by 1000 or other suitable power of 10 , resulting in a number between 1 and 100 or between 1 and 1000 . For example, the 1980 population of California was $23,000,000$ (as estimated by July 1) and there were 190,237 deaths during 1980 , leading to
$$
\begin{aligned}
\text { crude death rate } &=\frac{190,247}{23,000,000} \times 1000 \
&=8.3 \text { deaths per } 1000 \text { persons per year }
\end{aligned}
$$
The age- and cause-specific death rates are defined similarly.
As for morbidity, the disease prevalence, as defined in Section 1.1, is a proportion used to describe the population at a certain point in time, whereas incidence is a rate used in connection with new cases:
$$
\text { incidence rate }=\frac{\begin{array}{c}
\text { number of persons who developed the disease } \
\text { over a defined period of time (a year, say) }
\end{array}}{\begin{array}{c}
\text { number of persons initially without the disease } \
\text { who were followed for the defined period of time }
\end{array}}
$$
In other words, the prevalence presents a snapshot of the population’s morbidity experience at a certain time point, whereas the incidence is aimed to investigate possible time trends. For example, the 35,238 new AIDS cases in Example $1.11$ and the national population without AIDS at the start of 1989 could be combined according to the formula above to yield an incidence of AIDS for the year.
生物统计代写
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Displaying Proportions
展示数据，尤其是离散数据，最有效和最方便的方式可能是使用图表。图表一目了然地传达信息，即一组数据中的一般模式。因此，图表通常比表格更容易阅读；信息量最大的图表很简单，一目了然。当然，为了实现这个目标，应该仔细构建图表。像表格一样，它们应该被清楚地标记，并且应该包括测量单位和/或数量的大小。请记住，图表必须讲述自己的故事；它们本身应该是完整的，几乎不需要或不需要额外的解释。
条形图 条形图是一种非常流行的图表类型，用于显示多个比例以进行快速比较。在适用于条形图的应用程序中，有几个组，我们研究一个二元特征。在条形图中，各个组沿水平轴表示；它们可以按字母顺序、比例大小或其他合理的基础排列。在每个组上方绘制一个垂直条，以便条的高度是与该组关联的比例。这些条应具有相同的宽度，并且应彼此分开，以免暗示连续性。
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Changes
费率的常见示例包括它们用于描述一段时间后的变化。变化率定义为
一般来说，变化率可能超过100%. 它们不是比例（比例是介于 0 和 1 之间或介于 0 和100%）。变化率主要用于描述，不涉及常见的统计分析。
示例 1.11 以下是新闻报道的典型段落：
1989 年，疾病控制中心 (CDC) 报告了 35,238 例新的艾滋病病例，而 1988 年报告了 32,196 例。9%增幅是自 1980 年代初艾滋病开始传播以来的最小增幅。例如，新的艾滋病病例上升34%1988 年和60%1987 年。1989 年，报告了 547 例从母亲传染给新生儿的艾滋病病例。17%从 1988 年开始；而在 1989 年报告的 35,238 例新病例中，女性仅占 3971 例；那是增加11%超过1988.
在示例 1.11 中：
- 新艾滋病病例的变化率计算为
35,238−32,19632,196×100=9.4%
（这被四舍五入到报告的数字9%在新闻报道中）。 - 对于从母亲传染给新生儿的新的艾滋病病例，我们有
17%=547−(1988 案例 )1988 案例 ×100
导致
1988 案例 =5471.17 =468
（如上图所示，但通常不报告，因为冗余）。
同样，1987 年的新艾滋病病例数计算如下：
34%=32,196−(1987 全部的 )1987 全部的 ×100
或者
1987 全部的 =32,1961.34 =24,027
- 1989年新增艾滋病病例中，女性比例为
397135,238=0.113 或者 11.3%
并且男性的比例是
35,238−397135,238=0.887 或者 88.7%
女性和男性的比例加起来1.0或者100%.
统计代写|生物统计学作业代写Biostatistics代考|Measures of Morbidity and Mortality
生命统计领域利用了一些特殊的比率应用，通常提到三种类型：粗略、特定和调整（或标准化）。与变化率不同，这些度量是比例。粗利率是针对整个大群体或人口计算的；他们无视因素
比如年龄、性别和种族。具体比率考虑了疾病亚组或类别之间的这些差异。调整或标准化比率用于在具有不同年龄分布的两个或多个组之间进行有效的汇总比较。
年度粗死亡率定义为一个日历年的死亡人数除以当年 7 月 1 日的人口（通常是估计值）；商通常乘以 1000 或 10 的其他合适的幂，得到 1 到 100 或 1 到 1000 之间的数字。例如，1980 年加利福尼亚的人口是23,000,000（截至 7 月 1 日估计），1980 年有 190,237 人死亡，导致
粗死亡率 =190,24723,000,000×1000 =8.3 死亡人数 1000 每年人
年龄和原因特异性死亡率的定义类似。
至于发病率，第 1.1 节中定义的疾病流行率是用于描述某个时间点的人口的比例，而发病率是用于与新病例相关的比率：
发病率 = 患病人数 在规定的时间段内（比如一年） 最初没有患病的人数 在规定的时间段内被跟踪的人
换句话说，患病率呈现了人口在某个时间点的发病经历的快照，而发病率旨在调查可能的时间趋势。例如，示例中新增的 35,238 例艾滋病病例1.11和 1989 年初全国未感染艾滋病的人口可以根据上述公式合并得出当年的艾滋病发病率。
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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。