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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|生物统计分析代写Biological statistic analysis代考|Standardized Effect Size f 2
From a minimal standardized effect size $f_0^2$, we find the corresponding between. var argument as
$$
\nu_0^2=\frac{k}{k-1} \cdot \sigma_e^2 \cdot f_0^2,
$$
but this formula defeats the purpose of standardized effect size, since it explicitly requires the residual variance. The solution to this problem comes from noticing that since we measure effects in units of standard deviation, we can set $\sigma_e^2=1$ in this formula and use it in conjunction with within. var=1 to achieve the desired result.
The standardized effect sizes of $f_0^2=0.01$ (small), $f_0^2=0.06$ (medium), and $f_0^2=0.16$ (large) then translate to $\nu_0^2=0.01, \nu_0^2=0.08$, and $\nu_0^2=0.21$, respectively.
For a sample size of 10 mice per drug, these minimal effect sizes correspond to a power of $7 \%, 21 \%$, and $50 \%$, respectively, and to achieve a desired power of $80 \%$ would require 274,45 , and 18 mice per drug, respectively.
统计代写|生物统计分析代写Biological statistic analysis代考|Power Analysis in Practice
The power calculations for the omnibus $F$-test rely on the same assumptions as the test itself, and require identical residual variances for each treatment group and normally distributed residuals. Results are only marginally affected by moderately different group variances or moderate deviations from normality, but the seemingly precise six decimals of the built-in power . anova . test () should not be taken too literally. More severe errors result if observations are not independent, for example, if correlations arise by measuring the same unit multiple times.
Even if all assumptions are matched perfectly, the calculated sample size is still based on an educated guess or a previous estimate of the residual variance. We should therefore make an allowance for a margin of error in our calculations.
We can again use a conservative approach and base our power calculations on the upper confidence limit rather than the variance estimate itself. For our example, the residual variance is $\hat{\sigma}_e^2 \approx 1.5$ with a $95 \%$-confidence interval of $[0.94,2.74]$. For $k=4$ groups, a desired power of $80 \%$ and a significance level of $5 \%$, detecting a raw effect of $b_0^2=0.12\left(f_0^2=0.08\right)$, requires 34 mice per group. Taking the upper confidence limit, the required sample size increases by a factor of roughly $\mathrm{UCL} / \hat{\sigma}_e^2 \approx$ $2.74 / 1.5=1.8$ to 61 mice per group.
A less-conservative approach increases the ‘exact’ sample size by $20-30 \%$; for our example, this yields a sample size of 40 for a $20 \%$ margin, and of 44 for a $30 \%$ margin, compared to the original exact sample size of 34 .
生物统计代考
统计代写|生物统计分析代写生物统计分析代考|标准化效应大小f 2
从最小标准化效应量$f_0^2$中，我们找到了对应的。Var参数为
$$
\nu_0^2=\frac{k}{k-1} \cdot \sigma_e^2 \cdot f_0^2,
$$
，但这个公式违背了标准化效应大小的目的，因为它明确要求剩余方差。这个问题的解决方案来自于注意到，因为我们以标准偏差为单位衡量效果，我们可以在这个公式中设置$\sigma_e^2=1$，并将其与within结合使用。Var =1以达到预期的结果。
将$f_0^2=0.01$(小)、$f_0^2=0.06$(中)和$f_0^2=0.16$(大)的标准化效应大小分别转化为$\nu_0^2=0.01, \nu_0^2=0.08$和$\nu_0^2=0.21$
对于每种药物10只小鼠的样本量，这些最小效应量分别对应$7 \%, 21 \%$和$50 \%$的幂，而要达到$80 \%$的期望幂，每种药物将分别需要274、45和18只小鼠
统计代写|生物统计分析代写生物统计分析代考|实践中的功率分析
.
综合$F$ -test的功率计算依赖于与测试本身相同的假设，需要每个处理组相同的残差方差和正态分布残差。结果只受到适度不同的组方差或适度偏离正态的轻微影响，但似乎精确的内置功率6小数点。方差分析。Test()不应该太字面地理解。如果观测结果不是独立的，例如，如果通过多次测量同一单位产生相关性，则会导致更严重的错误
即使所有的假设都完美匹配，计算出的样本量仍然是基于有根据的猜测或先前对剩余方差的估计。因此，我们在计算时应考虑到误差的限度
我们可以再次使用保守的方法，将我们的功率计算基于置信上限而不是方差估计本身。对于我们的示例，剩余方差为$\hat{\sigma}_e^2 \approx 1.5$，其$95 \%$ -置信区间为$[0.94,2.74]$。对于$k=4$组，想要达到$80 \%$的期望幂和$5 \%$的显著性水平，检测$b_0^2=0.12\left(f_0^2=0.08\right)$的原始效果，每组需要34只小鼠。取置信上限，所需样本量增加了大约$\mathrm{UCL} / \hat{\sigma}_e^2 \approx$$2.74 / 1.5=1.8$的因子，每组达到61只小鼠
较不保守的方法将“确切”样本量增加$20-30 \%$;在我们的例子中，与原始的确切样本量34相比，对于$20 \%$裕度，这产生了40的样本量，对于$30 \%$裕度，这产生了44的样本量
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。
