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主成分分析（PCA）是计算主成分并使用它们对数据进行基础改变的过程，有时只使用前几个主成分，而忽略其余部分。

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• 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|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|How to find evidence of batch effects

The first step in addressing batch and other technical effects is to develop a thorough and meticulous study plan. Studies with experiments that run over long periods of time, and large-scale, inter-laboratory experiments, are highly susceptible to batch effects. Intralaboratory experiments spanning several days and several personnel changes are also susceptible to batch effects. Steps necessary to analyze batch effects require different. levels of analysis, according to the recent review of Leek J.T (Leek et al., 2010). What follows are some of the recommended actions:. Performing a hierarchical clustering of samples that assigns a label to the biological variables and to the batch surrogates estimates, such as laboratory and processing time; plotting individual features (gene expression, peptides or metabolites abundances). versus biological variables and batch surrogates using ggobi for example; calculating principal components of the high-throughput data and identifying components that correlate with batch surrogates. If some batch effects are present in the data, artifacts must be estimated directly, using surrogate variable analysis (SVA) (Leek et al., 2007). Recently, the EigenMS algorithm has been developed and. implemented within a pipeline of bioinformatic tools of DanteR in order to correct for technical batch effects in MS proteomics data analysis (Polpitya et al,, 2008; Karpievitch et al., 2009). The algorithm uses an SVA approach to estimate systematic residual errors using singular value decomposition taking account primary biological factors and substracting those estimates from raw data in the pre-processing data analysis. The estimated/surrogate variables should be treated as standard covariates in subsequent analyses or adjusted for use with tools such as Combat (Johnson \& Li, 2007). After adjustments that. include surrogate variables (at least processing time and date), the data must be reclustered to ensure that the clusters are not still driven by batch effects.

统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|How to avoid batch effects

Measures and steps must be taken to minimize the probability of confusion between biological and batch effects. High-throughput experiments should be designed to distribute batches and other potential sources of experimental variation across biological groups. PCA of the high-throughput data allows the identification of components that correlate with batch surrogate variables.

Another approach to avoid and prevent batch effects is to record all parameters that are important for the acquisition of the measures and the relevant information related to demographic and grouping factors. The structure of a database under MySQL with attractive web graphic user interface (GUI) should be conceived at the same time as the study design is defined. Such a database was constructed for a mass spectrometry based biomarker discovery project in kidney transplantation in a French national multicenter project. The BiomarkerMSdb database structure contains 6 linked tables: Demographic data, Peptide Extraction Step, Liquid Chromatography Separation, Probot Fractionation, Spectrometry Acquisition and Data Processing. Figure 10 shows the details of the form that the user must complete to record demographic data of patients enrolled in this project. This approach, with an internet interface used to facilitate data exchange between laboratories enrolled in the project, allows to keep track of essential parameters that could interfere with future interpretations of the results. At minimum, analyses should report the processing group, the analysis time of all samples in the study, the personnel involved, along with the biological variables of interest, so that the results can be verified independently. This is called data traceability.

主成分分析代考

统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|How to find evidence of batch effects

解决批次和其他技术影响的第一步是制定一个彻底而细致的研究计划。长时间运行的实验研究，以及大规模的实验室间实验，极易受到批次效应的影响。跨越数天的实验室内实验和数次人员变动也容易受到批次效应的影响。分析批次效应所需的步骤需要不同。根据最近对 Leek JT 的评论（Leek et al., 2010），分析水平。以下是一些建议的操作：对样本进行层次聚类，将标签分配给生物变量和批次替代估计值，例如实验室和处理时间；绘制单个特征（基因表达、肽或代谢物丰度）。例如，与使用 ggobi 的生物变量和批次替代品相比；计算高通量数据的主成分并识别与批次代理相关的成分。如果数据中存在一些批次效应，则必须使用代理变量分析 (SVA) 直接估计伪影 (Leek et al., 2007)。最近，EigenMS 算法得到了发展。在 DanteR 的一系列生物信息学工具中实施，以纠正 MS 蛋白质组学数据分析中的技术批次效应（Polpitya 等人，2008 年；Karpievitch 等人，2009 年）。该算法使用 SVA 方法使用奇异值分解来估计系统残差，同时考虑主要生物因素并在预处理数据分析中从原始数据中减去这些估计值。估计/替代变量应在后续分析中被视为标准协变量，或调整以与 Combat 等工具一起使用（Johnson \& Li，2007）。调整之后。包括代理变量（至少处理时间和日期），数据必须重新聚类以确保聚类仍然不受批次效应驱动。

统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|How to avoid batch effects

必须采取措施和步骤来尽量减少生物效应和批次效应之间混淆的可能性。应设计高通量实验以在生物组之间分配批次和其他潜在的实验变异来源。高通量数据的 PCA 允许识别与批次代理变量相关的组件。

避免和防止批次效应的另一种方法是记录对获取测量值很重要的所有参数以及与人口统计和分组因素相关的相关信息。在定义研究设计的同时，应考虑 MySQL 下具有有吸引力的 Web 图形用户界面 (GUI) 的数据库结构。在法国国家多中心项目中，为肾移植中基于质谱的生物标志物发现项目构建了这样一个数据库。BiomarkerMSdb 数据库结构包含 6 个链接表：人口统计数据、肽提取步骤、液相色谱分离、Probot 分馏、光谱采集和数据处理。图 10 显示了用户必须填写的表格的详细信息，以记录参加此项目的患者的人口统计数据。这种方法具有用于促进参与该项目的实验室之间的数据交换的互联网接口，允许跟踪可能干扰未来结果解释的基本参数。分析至少应报告处理组、研究中所有样本的分析时间、相关人员以及感兴趣的生物学变量，以便可以独立验证结果。这称为数据可追溯性。允许跟踪可能干扰未来对结果的解释的基本参数。分析至少应报告处理组、研究中所有样本的分析时间、相关人员以及感兴趣的生物学变量，以便可以独立验证结果。这称为数据可追溯性。允许跟踪可能干扰未来对结果的解释的基本参数。分析至少应报告处理组、研究中所有样本的分析时间、相关人员以及感兴趣的生物学变量，以便可以独立验证结果。这称为数据可追溯性。

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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。

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