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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|Result Validation

Since the EHR data are observational data that were collected to support clinical practice and for documentation or billing purpose, the results derived from the EHR data are possibly biased or confounded by many factors. It is necessary to validate the results via both internal and external data sources. The internal validation can be done using cross-validations, i.e., divide the data into training and testing data sets, use the training data set to derive the results and use the testing data set to test or validate the results. Because EHR data usually has very large sample sizes, splitting the data often does not have a substantial adverse effect on the power of the statistical tests. Ideally, the external validation can be done using different data sources such as a different EHR database or a randomized clinical trial, although this will need more effort and cost.

We also need to carefully interpret the results derived from the EHR data since there are some limitations and bias of EHR data as we suggested above. We must admit these limitations and some validations are necessary to confirm the results. Domain clinical and epidemiological experts and data scientists need to work together to interpret the results carefully.

Finally, a manuscript or report must be drafted in order to disseminate the results to the research communities or the general public. The research team needs to work together to decide which parts of the results, if not all, should be included in the manuscript or report for publications. Reliability and reproducibility should be considered when selecting and determining the results for publications. Publication bias should be avoided.

It is important to consider all the above steps in a systematic way. We will present and discuss the detailed methodologies for each of these steps in the subsequent chapters. We believe that systematic thinking is critical to harness and mine EHR data for scientific and knowledge discoveries.

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

Although the EHR data are often rich and reflect the real-world practice, there are many challenges and barriers to use the EHR data for research and scientific discoveries from both methodological and practical perspectives. First, it is not easy to acquire or access a complete and general EHR database for research purposes. Although MIMIC (Johnson et al. 2016) is an openly available EMR database, it only contains the EMR data from the ICU at Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), which is limited in size and scope. The general commercial EHR and insurance claim databases are usually not freely accessible for researchers, and some of them can be purchased but at a high cost, which is usually beyond the affordability of most individual investigators. The major barriers for sharing the EHR data openly include the difficulties to de-identify the data for privacy protection and data safety issues. Fortunately, our institution was able to acquire the de-identified Cerner EHR database (Cerner 2020) at an affurdable cost, although a huge amount of effort is still needed to process and clean the data before it can be analyzed for research and scientific discoveries. A major limitation of the current version of our Cerner EHR database is that it only includes the structured EHR data; the unstructured data such as clinical notes, images from radiology and pathology, and high-frequent data including EEG and ECG data are not available to us. In this book, we are going to share our experience of EHR data processing, cleaning and analysis based on the Cerner structured EHR data.

Since the EHR data were not collected for research or scientific discovery purpose, the data collection may have a bias toward its original purpose of EHR systems, i.e., for patient management, documentation and billing purposes. Some of the data or variables that are important for research questions, but may not be important for patient management, documentation or billing, may not have been collected. Thus, we need to consider the data collection bias in our data analysis and result interpretation.

统计代写|数据分析:从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|SEC595

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|Result Validation

由于 EHR 数据是为支持临床实践和记录或计费目的而收集的观察性数据,因此从 EHR 数据得出的结果可能因许多因素而存在偏差或混淆。有必要通过内部和外部数据源验证结果。内部验证可以使用交叉验证来完成,即将数据划分为训练和测试数据集,使用训练数据集得出结果,使用测试数据集测试或验证结果。由于 EHR 数据通常具有非常大的样本量,因此拆分数据通常不会对统计检验的效力产生实质性的不利影响。理想情况下,外部验证可以使用不同的数据源完成,例如不同的 EHR 数据库或随机临床试验,

我们还需要仔细解释从 EHR 数据得出的结果,因为正如我们上面建议的那样,EHR 数据存在一些局限性和偏差。我们必须承认这些限制,并且需要一些验证来确认结果。领域临床和流行病学专家和数据科学家需要共同努力,仔细解释结果。

最后,必须起草一份手稿或报告,以便将结果传播给研究界或公众。研究团队需要共同决定结果的哪些部分(如果不是全部)应该包含在手稿或出版物报告中。在选择和确定出版物的结果时,应考虑可靠性和再现性。应避免发表偏倚。

以系统的方式考虑上述所有步骤非常重要。我们将在后续章节中介绍并讨论每个步骤的详细方法。我们认为,系统思维对于利用和挖掘 EHR 数据以进行科学和知识发现至关重要。

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

尽管 EHR 数据通常很丰富并反映了现实世界的实践,但从方法论和实践的角度来看,将 EHR 数据用于研究和科学发现都存在许多挑战和障碍。首先,为了研究目的,获取或访问完整和通用的 EHR 数据库并不容易。尽管 MIMIC (Johnson et al. 2016) 是一个公开可用的 EMR 数据库,但它仅包含来自 Beth Israel Deaconess 医疗中心 (BIDMC) ICU 的 EMR 数据,其规模和范围有限。研究人员通常无法免费访问一般商业 EHR 和保险索赔数据库,其中一些可以购买但成本很高,这通常超出了大多数个人研究人员的承受能力。公开共享 EHR 数据的主要障碍包括为隐私保护和数据安全问题而对数据进行去标识化的困难。幸运的是,我们的机构能够以可承受的成本获得去识别化的 Cerner EHR 数据库 (Cerner 2020),尽管在分析数据以用于研究和科学发现之前仍需要大量的工作来处理和清理数据。当前版本的 Cerner EHR 数据库的一个主要限制是它只包含结构化的 EHR 数据;我们无法获得临床记录、放射学和病理学图像等非结构化数据以及包括脑电图和心电图数据在内的高频数据。在本书中,我们将分享基于 Cerner 结构化 EHR 数据的 EHR 数据处理、清理和分析的经验。

由于 EHR 数据不是出于研究或科学发现目的而收集的,因此数据收集可能会偏向其 EHR 系统的原始目的,即用于患者管理、记录和计费目的。一些对研究问题很重要但对患者管理、文档或计费可能不重要的数据或变量可能尚未收集。因此,我们需要在数据分析和结果解释中考虑数据收集偏差。

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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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