澳洲代考|生物统计学代考Biostatistics代考|POPULATIONS, SAMPLES, AND STATISTICS

如果你也在 怎样代写生物统计学Biostatistics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。生物统计学Biostatistics（也被称为生物统计学）是统计方法的发展和应用于生物学的广泛主题。它包括生物实验的设计、收集和分析这些实验的数据以及对结果的解释。

生物统计学Biostatistics模型构成了众多现代生物学理论的重要组成部分。遗传学研究，从一开始就使用统计概念来理解观察到的实验结果。一些遗传学科学家甚至以方法和工具的发展为统计学的进步做出了贡献。孟德尔（Gregor Mendel）开始了遗传学研究，调查豌豆家族的遗传分离模式，并使用统计学来解释所收集的数据。

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澳洲代考|生物统计学代考Biostatistics代考|The Basic Biostatistical Terminology

In developing the statistical protocol to be used in a research study, biostatisticians use the basic terminology listed below.

• The target population is the population that is being studied in the research project.
• The units of a target population are the objects on which the measurements will be taken. When the units of the population are human beings, they are referred to as subjects or individuals.
• A subpopulation of the target population is a well-defined subset of the population units.
• A parameter is a numerical measure of a characteristic of the target population.
• A sample is a subset of the target population units. A census is sample consisting of the entire set of population units.
• The sample size is the number of units observed in the sample.
• A random sample is a sample that is chosen according to a sampling plan where the probability of each possible sample that can be drawn from the target population is known.
• A statistic is any value that is computed using only the sample observations and known values.
• A cohort is a group of subjects having similar characteristics.
• A variable is a characteristic that will be recorded or measured on a unit in the target population.
• A response variable or outcome variable is the variable in a research study that is of primary interest or the variable that is being modeled. The response variable is also sometimes called the dependent variable.
• An explanatory variable is a variable that is used to explain or is believed to cause changes in the response variable. The explanatory variables are also called independent variables or predictor variables.
• A treatment is any experimental condition that is applied to the units.
• A placebo is an inert or inactive treatment that is applied to the units.
• A statistical inference is an estimate, conclusion, or generalization made about the target population from the information contained in an observed sample.
• A statistical model is a mathematical formula that relates the response variable to the explanatory variables.

澳洲代考|生物统计学代考Biostatistics代考|Biomedical Studies

There are many different research protocols that are used in biomedical studies. Some protocols are forward looking studying what will happen in the future, some look at what has already occurred, and some are based on a cohort of subjects having similar characteristics. For example, the Framingham Heart Study is a large study conducted by the National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) that began in 1948 and continues today. The original goal of the Framingham Heart Study was to study the general causes of heart disease and stroke, and the three cohorts that have or are currently being studied in the Framingham Heart Study are as follows.

1. the original cohort that consists of a group of 5209 men and women between the ages of 30 and 62 recruited from Framingham, Massachusetts.
2. The second cohort, called the Offspring Cohort, consists of 5124 of the original participants’ adult children and their spouses.
3. the third cohort that consists of children of the Offspring Cohort. The third cohort is recruited with a planned target study size of 3500 grandchildren from members of the original cohort.

生物统计学代写

澳洲代考|生物统计学代考BIOSTATISTICS代考|THE BASIC BIOSTATISTICAL TERMINOLOGY

在制定研究中使用的统计协议时，生物统计学家使用下面列出的基本术语。

• 目标人群是研究项目中正在研究的人群。
• 目标人群的单位是进行测量的对象。当人口的单位是人时，他们被称为主体或个人。
• 目标人群的亚群是人口单位的明确子集。
• 参数是目标人群特征的数值度量。
• 样本是目标人口单位的子集。人口普查是由整个人口单位集组成的样本。
• 样本量是样本中观察到的单位数。
• 随机样本是根据抽样计划选择的样本，其中可以从目标总体中抽取的每个可能样本的概率是已知的。
• 统计量是仅使用样本观测值和已知值计算的任何值。
• 群组是一组具有相似特征的受试者。
• 变量是将目标人群中的一个单位记录或测量的特征。
• 响应变量或结果变量是研究中主要感兴趣的变量或正在建模的变量。响应变量有时也称为因变量。
• 解释变量是用于解释或被认为会导致响应变量发生变化的变量。解释变量也称为自变量或预测变量。
• 处理是应用于单元的任何实验条件。
• 安慰剂是应用于单位的惰性或非活性治疗。
• 统计推断是根据观察样本中包含的信息对目标人群做出的估计、结论或概括。
• 统计模型是将响应变量与解释变量联系起来的数学公式。

澳洲代考|生物统计学代考BIOSTATISTICS代考|BIOMEDICAL STUDIES

生物医学研究中使用了许多不同的研究方案。一些协议具有前瞻性，研究未来会发生什么，一些着眼于已经发生的事情，还有一些基于具有相似特征的一组受试者。例如，弗雷明汉心脏研究是由国家心肺血液研究所 (NHLBI) 进行的一项大型研究，该研究始于 1948 年，一直持续到今天。弗雷明汉心脏研究的最初目标是研究心脏病和中风的一般原因，弗雷明汉心脏研究已经或目前正在研究的三个队列如下。

1. 最初的队列由来自马萨诸塞州弗雷明汉的 5209 名年龄在 30 至 62 岁之间的男性和女性组成。
2. 第二个队列，称为后代队列，由 5124 名原始参与者的成年子女及其配偶组成。
3. 第三个队列由后代队列的孩子组成。第三个队列的计划目标研究规模为来自原始队列成员的 3500 名孙辈。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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。