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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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统计代写|生物统计分析代写Biological statistic analysis代考|Treatment, Unit, and Response Structures

The treatment structure of an experiment describes the treatment factors and their relationships. In our drug example, the experiment has a single treatment factor Drug with four levels $D 1, D 2, D 3$, and $D 4$. Other designs use several treatment factors, and each applied treatment is then a combination of one level from each treatment factor.

The unit (or design) structure describes the unit factors and their relationships. A unit factor logically organizes the experimental material, and our experiment has a single unit factor (Mouse) with 32 levels, each level corresponding to one mouse. Unit factors are of several basic types: the smallest subdivision of the experimental material to which levels of a treatment factor are randomly assigned is called the experimental unit of this treatment factor; it provides the residual variance for testing this treatment factor.

Groups of units are specified by a grouping factor, also known as a blocking factor; these are often non-specific and of no direct inferential interest, but are used to remove variation from comparisons or take account of units in the same group being more similar than units in different groups. A blocking factor can also be intrinsic and describe a non-randomizable property of another unit factor; a common example is the sex of an animal, which we cannot deliberately choose (so it is not a treatment), but which we need to keep track of in our inferences.

Treatment factors are often fixed factors with predetermined fixed levels, while unit factors are often random factors whose levels are a random sample from a population; in a replication of the experiment, the fixed factor levels would remain the same (we use the same four drugs again), while the random factor levels change (we do not use the same mice again). We denote treatment factors by an informative name written in bold and unit factors in italics; we denote random factors by parentheses: the treatment factor Drug is fixed for our experiment, while the unit factor (Mouse) is random.

The observations are recorded on the response unit factor, and we mainly consider experiments with a simple response structure where a single value is observed on one unit factor in the design, which we denote by underlining.

The treatment and unit structures are created by nesting and crossing of factors. A factor $A$ is crossed with another factor $B$ if each level of $A$ occurs together with each level of $B$ and vice versa. This implicitly defines a third interaction factor denoted by $A: B$, whose levels are the possible combinations of levels of $A$ with levels of $B$. In our paired design (Fig. 2.8), the treatment factor Vendor is crossed with (Mouse), since each kit (that is, each level of Vendor) is assigned to each mouse. We omitted the interaction factor, since it coincides with (Sample) in this case. The data layout for two crossed factors is shown in Fig. $4.3 \mathrm{~A}$; the cross-tabulation is completely filled.

统计代写|生物统计分析代写Biological statistic analysis代考|Constructing the Hasse Diagrams

To emphasize the two components of each experimental design, we draw separate Hasse diagrams for the treatment and unit structures, which we then combine into the experiment structure diagram by considering the randomization. The Hasse diagram visualizes the nesting/crossing relations between the factors. Each factor is represented by a node, shown as the factor name. If factor $B$ is nested in factor $A$, we write $B$ below $A$ and connect the two nodes with an edge. The diagram is thus ‘read’ from top to bottom. If $A$ and $B$ are crossed, we write them next to each other and connect each to the next factor that it is nested in. We then create a new factor denoted by $A: B$, whose levels are the combinations of levels of $A$ with levels of $B$, and draw one edge from $A$ and one edge from $B$ to this factor. Each diagram has a top node called $\mathbf{M}$ or $M$, which represents the grand mean, and all other factors are nested in this top node.

The Hasse diagrams for our drug example are shown in Fig. 4.4. The treatment structure contains the single treatment factor Drug, nested in the obligatory top node M (Fig. 4.4A). Similarly, the unit structure contains only the factor (Mouse) nested in the obligatory top node $M$ (Fig. 4.4B).

We construct the experiment structure diagram as follows: first, we merge the two top nodes $\mathbf{M}$ and $M$ of the treatment and unit structure diagram, respectively, into a single node $\mathbf{M}$. We then draw an edge from each treatment factor to its experimental unit factor. If necessary, we clean up the resulting diagram by removing unnecessary ‘shortcut’ edges: whenever there is a path $A-B-C$, we remove the edge $A-C$ if it exists since its nesting relation is already implied by the path.

In our example, we merge the two nodes $\mathbf{M}$ and $M$ into a single node $\mathbf{M}$. Both Drug and (Mouse) are now nested under the same top node. Since Drug is randomized on (Mouse), we write (Mouse) below Drug and connect the two nodes with an edge. This makes the edge from $\mathbf{M}$ to (Mouse) redundant and we remove it from the diagram (Fig. 4.4C).

生物统计分析代考

统计代写|生物统计分析代写生物统计分析代考|治疗、单位和响应结构

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实验的治疗结构描述了治疗因素及其相互关系。在我们的药物例子中，实验有一个单一的治疗因子药物，有四个水平$D 1, D 2, D 3$和$D 4$。其他设计使用多个处理因素，然后每个应用的处理是每个处理因素的一个水平的组合 单位(或设计)结构描述了单位因素及其关系。一个单位因子逻辑地组织了实验材料，我们的实验有一个单位因子(Mouse)，有32个层级，每个层级对应一只老鼠。单位因子有几种基本类型:随机分配处理因子水平的实验材料的最小细分称为该处理因子的实验单元;它提供了测试该处理因子的残差方差 单元组由分组因子指定，也称为阻塞因子;这些指标通常是非具体的，也没有直接的推论意义，但用于从比较中消除变异，或考虑到同一组的单位比不同组的单位更相似。阻塞因子也可以是内在的，描述另一个单位因子的非随机属性;一个常见的例子是动物的性别，我们不能刻意选择(因此它不是一种治疗)，但我们需要在我们的推论中跟踪它 治疗因素往往是具有预定固定水平的固定因素，而单位因素往往是随机因素，其水平是从总体中的随机样本;在实验的复制中，固定因子水平保持不变(我们再次使用相同的四种药物)，而随机因子水平则发生变化(我们不再使用相同的小鼠)。我们用加粗的信息名称表示处理因子，用斜体表示单位因子;我们用括号表示随机因子:治疗因子Drug在我们的实验中是固定的，而单位因子Mouse是随机的 观察结果记录在响应单位因子上，我们主要考虑采用简单响应结构的实验，在设计中，在一个单位因子上观察到单个值，我们用下划线表示 处理和单元结构是通过因素的嵌套和交叉创建的。如果$A$的每一级与$B$的每一级同时出现，则因子$A$与另一个因子$B$交叉。反之亦然。这隐式地定义了第三个交互因子$A: B$，其级别是$A$级别与$B$级别的可能组合。在我们的配对设计(图2.8)中，处理因子Vendor与(Mouse)交叉，因为每个套件(即Vendor的每个级别)都分配给每只老鼠。我们忽略了交互因素，因为在本例中它与(Sample)相一致。两个交叉因子的数据布局如图$4.3 \mathrm{~A}$所示;

统计代写|生物统计分析代写生物统计分析代考|构建Hasse图

为了强调每个实验设计的两个组成部分，我们分别绘制了治疗和单元结构的Hasse图，然后通过考虑随机化将其合并到实验结构图中。Hasse图可视化了因素之间的嵌套/交叉关系。每个因子由一个节点表示，表示为因子名。如果因子$B$嵌套在因子$A$中，我们将$B$写在$A$下面，并用一条边连接两个节点。因此，从上到下“读取”图表。如果$A$和$B$被交叉了，我们将它们写在彼此的旁边，并将它们连接到它所嵌套的下一个因子。然后，我们创建一个用$A: B$表示的新因子，其级别是$A$的级别与$B$的级别的组合，并从$A$和$B$画一条到该因子的边。每个图都有一个顶部节点$\mathbf{M}$或$M$，表示总平均值，所有其他因素都嵌套在这个顶部节点中

我们的药物例子的Hasse图如图4.4所示。治疗结构包含单个治疗因子Drug，嵌套在强制顶部节点M中(图4.4A)。类似地，单元结构只包含嵌套在强制顶部节点$M$中的因子(Mouse)(图4.4B)

我们构建实验结构图如下:首先，我们将处理和单元结构图的两个顶部节点$\mathbf{M}$和$M$分别合并为单个节点$\mathbf{M}$。然后我们从每个处理因子和它的实验单位因子之间画一条边。如果有必要，我们通过删除不必要的“快捷方式”边来清理结果图:只要有路径$A-B-C$，我们就删除存在的边$A-C$，因为它的嵌套关系已经被路径暗示了

在我们的示例中，我们将两个节点$\mathbf{M}$和$M$合并为单个节点$\mathbf{M}$。Drug和(Mouse)现在都嵌套在同一个顶部节点下。因为Drug在(Mouse)上是随机化的，所以我们在Drug下面写(Mouse)，并用一条边连接这两个节点。这使得从$\mathbf{M}$到(鼠标)的边多余，我们从图中删除它(图4.4C)

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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。