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  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • 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
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统计代写|数据分析:从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|Data Preparation

After data cleaning and data processing, we need to prepare the data in various formats for different purposes of analyses. Data preparation is purpose-driven, and different objectives for a project may require the data to be prepared in different ways. Thus, even for a particular project, many versions of the data set may need to be prepared for different analyses and different purposes. Data preparation may include, but are not limited to, the following tasks:

  • Project-specific data cleaning for data preparation: For example, some encounters for a patient may overlap with each other or have close time intervals and we may need to combine or separate the overlapping encounters in order to perform particular data analysis.
  • Define, classify and label the patients for different outcomes or endpoints for different purposes.
  • Define the encounters or time intervals to prepare the data for different analysis purposes.
  • Prepare the data for different scenarios or cases, including sensitivity analysis purposes.

As aforementioned, data preparation and data processing may need to be iteratively performed. Since many versions of the prepared data may be created in this step, it is very important to document or label the latest version of the prepared data and make sure that all the team members use the correct version of the prepared data for final data analyses.

It is very time consuming and tedious to perform data cleaning, processing and preparation before formal data analyses can be performed. It is also easy to make mistakes and these mistakes may render the data analysis invalid. Thus, it is recommended to perform Steps $3-5$ carefully and patiently. In order to appropriately process and prepare the data for a particular research question or hypothesis, it may require data visualization and heavy data exploration using some statistical methods and tools. After initial data exploration and data processing, we may further evaluate whether the original question or hypothesis can be addressed based on the extracted EHR data. It is quite often that we may need to modify or change the original questions based on the results of initial data exploration and data processing. Sometimes we may even completely change to new questions that are answerable based on the processed and prepared data. It is necessary to have close interactions and collaborations between data scientists and clinical/ epidemiological domain experts in performing Steps 3-5.

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In the formal data analysis step, one must carefully deal with many issues. First, it is challenging to select a statistical model or method for a particular scientific question since there are many models and methods available for a particular question. Different models and different analysis methods may produce different results and different conclusions, thus, it is critical to select the appropriate models and data analysis methods. Sensitivity analyses may be necessary to ensure that the results are reproducible and reliable.
Second, there are many data analysis issues that we need to address. For example, there are many variables available from the EHR database, including disease diagnoses, medications, clinical events (including vital signs), lab results, procedures etc. Not only we have to deal with highdimensional data problems, but many of these variables are also binary or categorical (ordinal) data, with a high missing rate. Many of these variables are also highly correlated, which may require novel dimensionreduction approaches before data analyses. It is also challenging to adjust for high-dimensional confounding factors when we use the observational EHR data for group comparisons. Some new casual inference and analysis methods are needed to deal with this issue. As mentioned above, the extracted data from the EHR database contains errors and uncertainties, and therefore the cohort or subject population may not be well defined. It is warranted to develop new methods to take these uncertainties into account in the follow-up data analysis and inference.
Prediction is one of the important tasks in big EHR data analysis. The term “prediction” is not well defined in the Big Data or data science community. Sometimes prediction and estimation terms are used interchangeably. For better communications, we need to clearly define what “prediction” means: predicting an unknown quantity or occurrence of an event in the future based on the historical data occurred or collected before that future event. In this case, we need to clearly define the time interval of the historical data (observation window) and the prediction window (the time from the last time point of the historical data to the first time of the event or quantity that needs to be predicted). If one intends to estimate a quantity, parameter or event within the observation window, we should call it “estimation” instead of “prediction”. Following the concept from engineering, if we are trying to estimate a state or a quantity at the last time point of the historical data, we can call it “filtering”, we need to clearly involve the “time-stamp” in the prediction model and make sure that the prediction is regarding estimation or prediction of a quantity, parameter or event for a future time based on the historical data.

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数据分析:从数据中学习代考

统计代写|数据分析:从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|Data Preparation

在数据清洗和数据处理之后,我们需要准备各种格式的数据用于不同的分析目的。数据准备是目的驱动的,项目的不同目标可能需要以不同方式准备数据。因此,即使对于一个特定的项目,也可能需要为不同的分析和不同的目的准备许多版本的数据集。数据准备可能包括但不限于以下任务:

  • 用于数据准备的项目特定数据清理:例如,患者的某些遭遇可能相互重叠或时间间隔很近,我们可能需要合并或分离重叠的遭遇以执行特定的数据分析。
  • 为不同目的的不同结果或终点定义、分类和标记患者。
  • 定义相遇或时间间隔,为不同的分析目的准备数据。
  • 为不同的场景或案例准备数据,包括敏感性分析目的。

如前所述,可能需要迭代地执行数据准备和数据处理。由于在此步骤中可能会创建许多版本的准备数据,因此记录或标记最新版本的准备数据并确保所有团队成员使用正确版本的准备数据进行最终数据分析非常重要。

在执行正式数据分析之前执行数据清理、处理和准备非常耗时且乏味。也容易出错,这些错误可能导致数据分析无效。因此,建议执行步骤3−5仔细而耐心地。为了适当地处理和准备特定研究问题或假设的数据,可能需要使用一些统计方法和工具进行数据可视化和大量数据探索。在初步数据探索和数据处理之后,我们可以进一步评估是否可以根据提取的 EHR 数据解决原始问题或假设。很多时候,我们可能需要根据初始数据探索和数据处理的结果来修改或更改原始问题。有时,我们甚至可能会根据处理和准备的数据完全改变新的问题。在执行步骤 3-5 时,数据科学家和临床/流行病学领域专家之间有必要进行密切的互动和协作。

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在正式的数据分析步骤中,必须仔细处理许多问题。首先,为特定科学问题选择统计模型或方法具有挑战性,因为有许多模型和方法可用于特定问题。不同的模型和不同的分析方法可能会产生不同的结果和不同的结论,因此选择合适的模型和数据分析方法至关重要。可能需要进行敏感性分析以确保结果的可重复性和可靠性。
其次,我们需要解决许多数据分析问题。例如,EHR 数据库中有许多可用的变量,包括疾病诊断、药物治疗、临床事件(包括生命体征)、实验室结果、程序等。我们不仅要处理高维数据问题,而且其中许多变量都是还有二进制或分类(序数)数据,缺失率很高。其中许多变量也高度相关,这可能需要在数据分析之前采用新的降维方法。当我们使用观察性 EHR 数据进行组比较时,调整高维混杂因素也具有挑战性。需要一些新的随意推理和分析方法来处理这个问题。如上所述,从 EHR 数据库中提取的数据包含错误和不确定性,因此,可能无法很好地定义队列或受试者群体。在后续的数据分析和推断中,有必要开发新的方法来考虑这些不确定性。
预测是大 EHR 数据分析的重要任务之一。“预测”一词在大数据或数据科学界没有得到很好的定义。有时预测和估计术语可以互换使用。为了更好的沟通,我们需要明确定义“预测”是什么意思:根据在未来事件之前发生或收集的历史数据,预测未来某个未知数量或发生的事件。在这种情况下,我们需要明确定义历史数据的时间间隔(观察窗口)和预测窗口(从历史数据的最后一个时间点到第一次需要预测的事件或数量的时间) )。如果一个人打算在观察窗口内估计一个数量、参数或事件,我们应该称之为“估计”而不是“预测”。

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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。

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