如果你也在 怎样代写生物统计学Biostatistics BIOL220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（或生物统计学）涉及应用于分析生物现象的统计过程和方法。生物统计学的科学包括生物实验的设计和解释这些实验数据的收集、总结和分析。
生物统计学Biostatistics生物统计学家在公共卫生实践中扮演着五个主要角色之一。他们的工作是进行定量研究以确定健康风险。他们是生物医学研究人员，专注于解决整个社区的健康问题。生物统计学家遵循科学方法，用实证研究检验他们的假设。生物统计学家进行临床试验、调查、实验室实验、焦点小组、实地观察和案例研究。接下来是对数据进行汇编和分析，以得出经过验证的结论。生物统计学家使用数字软件，如SPSS和SAS，来组织他们的发现。然后，生物统计学家分享他们有统计学意义的发现。他们可能会写一篇期刊文章，出版一本书，做一个演讲，或在大学里讲课。生物统计学家传播信息以帮助改善健康结果。用预防疾病的工具武装人们和公共卫生工作者是他们的使命。
avatest.org™生物统计学Biostatistics代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。avatest.org™， 最高质量的生物统计学Biostatistics作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此生物统计学Biostatistics作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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生物代考|生物统计学代考BIOSTATISTICS代考|The Sample Size for Simple and Systematic Random Samples
In a simple random sample or a systematic random sample, the sample size required to produce a prespecified bound on the error of estimation for estimating the mean is based on the number of units in the population $(N)$, and the approximate variance of the population $\sigma^{2}$. Moreover, given the values of $N$ and $\sigma^{2}$, the sample size required for estimating a mean $\mu$ with bound on the error of estimation $B$ with a simple or systematic random sample is
$$
n=\frac{N \sigma^{2}}{(N-1) D+\sigma^{2}}
$$
where $D=\frac{B^{2}}{4}$. Note that this formula will not generally return a whole number for the sample size $n$; when the formula does not return a whole number for the sample size, the sample size should be taken to be the next largest whole number.
Example $3.11$
Suppose a simple random sample is going to be taken from a population of $N=5000$ units with a variance of $\sigma^{2}=50$. If the bound on the error of estimation of the mean is supposed to be $B=1.5$, then the sample size required for the simple random sample selected from this population is
$$
n=\frac{5000(50)}{4999\left(\frac{1.52}{4}\right)+50}=87.35
$$
Since $87.35$ units cannot be sampled, the sample size that should be used is $n=88$. Also, $n=$ 88 would be the sample size required for a systematic random sample from this population when the desired bound on the error of estimation for estimating the mean is $B=1.5$. In this case, the systematic random sample would be a 1 in 56 systematic random sample since $\frac{5000}{88} \approx 56$.
生物代考|生物统计学代考BIOSTATISTICS代考|The Sample Size for a Stratified Random Sample
Recall that a stratified random sample is simply a collection of simple random samples selected from the subpopulations in the target population. In a stratified random sample, there are two sample size considerations, namely, the overall sample size $n$ and the allocation of $n$ units over the strata. When there are $k$ strata, the strata sample sizes will be denoted by $n_{1}, n_{2}, n_{3}, \ldots, n_{k}$, where the number to be sampled in strata 1 is $n_{1}$, the number to be sampled in strata 2 is $n_{2}$, and so on.
There are several different ways of determining the overall sample size and its allocation in a stratified random sample. In particular, proportional allocation and optimal allocation are two commonly used allocation plans. Throughout the discussion of these two allocation plans, it will be assumed that the target population has $k$ strata, $N$ units, and $N_{j}$ is the number of units in the $j$ th stratum.
The sample size used in a stratified random sample and the most efficient allocation of the sample will depend on several factors including the variability within each of the strata, the proportion of the target population in each of the strata, and the costs associated with sampling the units from the strata. Let $\sigma_{i}$ be the standard deviation of the $i$ th stratum, $W_{i}=N_{i} / N$ the proportion of the target population in the $i$ th stratum, $C_{0}$ the initial cost of sampling, $C_{i}$ the cost of obtaining an observation from the $i$ th stratum, and $C$ is the total cost of sampling. Then, the cost of sampling with a stratified random sample is
$$
C=C_{0}+C_{1} n_{1}+C_{2} n_{2}+\cdots+C_{k} n_{k}
$$
The process of determining the sample size for a stratified random sample requires that the allocation of the sample be determined first. The allocation of the sample size $n$ over the $k$ strata is based on the sampling proportions that are denoted by $w_{1}, w_{2}, \ldots w_{k}$. Once the sampling proportions and the overall sample size $n$ have been determined, the $i$ th stratum sample size is $n_{i}=n \times w_{i}$.
The simplest allocation plan for a stratified random sample is proportional allocation that takes the sampling proportions to be proportional to the strata sizes. Thus, in proportional allocation, the sampling proportion for the $i$ th stratum is equal to the proportion of the population in the $i$ th stratum. That is, the sampling proportion for the $i$ th stratum is
$$
w_{i}=\frac{N_{i}}{N}
$$
生物统计学代写
生物代考|生物统计学代考BIOSTATISTICS 代考|The Sample Size for Simple and Systematic Random Samples
在简单随机样本或系统随机样本中，为估计均值而对估计误差产生预先指定的界限肵需的样本量基 于总体中的单位数 $(N)$ ，以及总体的近似方差 $\sigma^{2}$. 此外，监于 $N$ 和 $\sigma^{2}$, 估计平均值所需的样本量 $\mu$ 估 计误差有界 $B$ 一个简单或系统的随机样本是
$$
n=\frac{N \sigma^{2}}{(N-1) D+\sigma^{2}}
$$
在哪里 $D=\frac{B^{2}}{4}$. 请注意，此公式通常不会返回样本量的䋊数 $n$; 当公式不返回样本量的涩数时，应 将样本量视为下一个最大的湽数。
例子3.11
假设一个简单的随机样本将从人群中抽取 $N=5000$ 方差为的单位 $\sigma^{2}=50$. 如果平均值估计误差的 界限应该是 $B=1.5$, 则从该总体中选择的简单随机样本所需的样本量为
$$
n=\frac{5000(50)}{4999\left(\frac{1.52}{4}\right)+50}=87.35
$$
自从 $87.35$ 单位不能被抽样，应该使用的样本量是 $n=88$. 还， $n=$ 当估计平均值的估计误差的期望 界限为 $B=1.5$. 在这䖝棈况下，系统随机样本将是 56 个系统随机样本中的 1 个，因为 $\frac{5000}{88} \approx 56$.
生物代考|生物统计学代考BIOSTATISTICS 代考|The Sample Size for a Stratified Random Sample
回想一下，分层随机样本只是从目标人群的亚群中选择的简单随机样本的集合。在分层随机样本 中，有两个样本量考虑，即总体样本量 $n$ 和分配 $n$ 地层上的单位。当有 $k$ 分层，分层样本大小将表示 为 $n_{1}, n_{2}, n_{3}, \ldots, n_{k}$ ，其中第 1 层中要采样的数量是 $n_{1}$ ，第 2 层中要采样的数量为 $n_{2}$ ，等等。
有几种不同的方法可以确定总体样本量及其在分层随机样本中的分配。尤其是比例分配和最优分配 是两种常用的分配方客。在这两个分配计划的讨论中，将假设目标人群有 $k$ 地层, $N$ 单位，和 $N_{j}$ 是 单元的数量j第层。
分层随机样本中使用的样本量和样本的最有效分配将取大于几个因素，包括每个层内的可变性、每 个层中目标人群的比例以及与抽样相关的成本来自地层的单位。让 $\sigma_{i}$ 是标准差 $i$ 第层， $W_{i}=N_{i} / N$ 目标人群的比例第层， $C_{0}$ 抽样的初始成本， $C_{i}$ 获得观察的成本 $i$ th 层，和 $C$ 是抽样的总成本。那 么. 分层随机样本的抽样成本为
$$
C=C_{0}+C_{1} n_{1}+C_{2} n_{2}+\cdots+C_{k} n_{k}
$$
确定分层随机样本的样本量的过程需要首先确定样本的分配。样本量的分配 $n$ 超过 $k$ 分层基于由表示 的抽样比例 $w_{1}, w_{2}, \ldots w_{k}$. 一旦抽样比例和总体样本量 $n$ 已经确定， $i$ 第层样本量为 $n_{i}=n \times w_{i}$.
分层随机样本的最简单分配计划是比例分配，它使抽样比例与分层大小成比例。因此，在比例分配 中， $i$ th 阶层等于人口中的比例箅层。即，抽样比例为 $i$ 筞层是
$$
w_{i}=\frac{N_{i}}{N}
$$
生物代考|生物统计学代考Biostatistics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。