职业 · 数学相关职业 / 数据与分析
生物统计
与生命科学研究者一起设计研究并分析数据，解释生物或医学证据。
先看代表工作：交付研究设计与估计目标 →
可分阶段委派设计候选和计算；SAPAI直接支持方案到计划的草稿，不证明AI能自主选对临床目标。
只对应这项工作 · 外部报告结果、工具与方法依据、有条件的编辑推断；不是整个职业的完成率。
职业范围、别名与核查日期
临床、公共卫生和实验室研究各有语境；本页不提供医疗建议或试验合规结论。 本页按职责提供公开参照；地域、职级和准入以目标组织的现行要求另核。
也常见于：生物统计师、临床统计、医学统计、临床试验统计 · 核查 2026-10-20
主要交付目标
范围依据、重要变体与未覆盖部分
按本职业主要交付组织工作范围；多个目标可以由同一结果包接收。职责来源用于核对工作定义，AI采用、工具可得性和实际表现按各项具体证据判断。这里不是所有地区与细分岗位的完整清单。
生命科学研究设计
终点、估计目标、随机化或抽样及样本量；终点/估计目标和设计对照；样本量与操作特征；总体/抽样或观察设计、时间零点/估计目标与参数情景；可追溯样本/分析集、权重/排除/测量与缺失记录；患病率/风险或约定效应的区间、诊断/敏感性和可复算报告；处理/实验单位、生物重复与技术重复及批次设计；原始文件—样本/参考版本—计数/特征—分析产物追溯；归一化与差异对比表、效应/多重比较、不确定性/失败样本和可复算说明
临床原路径保留，公共卫生/观察与实验室/组学分别由“交付公共卫生调查/观察研究分析包”、“交付实验室/组学统计产物”承接本目标。每类研究的总体/实验单位、数据转换和独立推断控制不同；Bix3直接支撑给定实验室分析执行，不证明自主设计或临床疗效。
重要变体：临床试验计划；抽样调查；观察性因果设计；调查/缺失数据；按既定设计的统计推断与报告；实验室研究设计；实验室/组学分析
本项仍有未展开内容；不表示AI不能完成。
分析计划
分析集、模型、缺失、敏感性和偏离处理；协议—SAP差异与来源；可执行模型/表图模板
对应工作：交付可执行分析计划。
重要变体：临床试验计划
数据到分析集
可追踪转换、质量核对与数据问题；原始—分析集转换/计数桥接；数据问题与来源清单；总体/抽样或观察设计、时间零点/估计目标与参数情景；可追溯样本/分析集、权重/排除/测量与缺失记录；患病率/风险或约定效应的区间、诊断/敏感性和可复算报告；处理/实验单位、生物重复与技术重复及批次设计；原始文件—样本/参考版本—计数/特征—分析产物追溯；归一化与差异对比表、效应/多重比较、不确定性/失败样本和可复算说明
临床原路径保留，公共卫生/观察与实验室/组学分别由“交付公共卫生调查/观察研究分析包”、“交付实验室/组学统计产物”承接本目标。每类研究的总体/实验单位、数据转换和独立推断控制不同；Bix3直接支撑给定实验室分析执行，不证明自主设计或临床疗效。
重要变体：临床纵向/生存分析；抽样调查；观察性因果设计；调查/缺失数据；按既定设计的统计推断与报告；实验室研究设计；实验室/组学分析
统计分析交付
可复算结果、表图及不确定性；效应/区间、诊断及表图；缺失/删失/偏离敏感性；总体/抽样或观察设计、时间零点/估计目标与参数情景；可追溯样本/分析集、权重/排除/测量与缺失记录；患病率/风险或约定效应的区间、诊断/敏感性和可复算报告；处理/实验单位、生物重复与技术重复及批次设计；原始文件—样本/参考版本—计数/特征—分析产物追溯；归一化与差异对比表、效应/多重比较、不确定性/失败样本和可复算说明
临床原路径保留，公共卫生/观察与实验室/组学分别由“交付公共卫生调查/观察研究分析包”、“交付实验室/组学统计产物”承接本目标。每类研究的总体/实验单位、数据转换和独立推断控制不同；Bix3直接支撑给定实验室分析执行，不证明自主设计或临床疗效。
重要变体：临床纵向/生存分析；抽样调查；观察性因果设计；调查/缺失数据；按既定设计的统计推断与报告；实验室研究设计；实验室/组学分析
研究中期与安全性支持
适用设计下的分析、假设和独立性边界；中期边界/授权分析结果；安全性分母/暴露和限制
有可执行限定统计交付与验收，缺中期/安全性AI直接实测；临床决策不纳入AI通过宣称。
重要变体：临床试验计划；中期/安全性报告
本项仍有未展开内容；不表示AI不能完成。
结果解释与研究报告
终点一致、偏离和局限完整的解释；终点/估计目标到结论对应；偏离/局限/敏感性与可复现材料；总体/抽样或观察设计、时间零点/估计目标与参数情景；可追溯样本/分析集、权重/排除/测量与缺失记录；患病率/风险或约定效应的区间、诊断/敏感性和可复算报告；处理/实验单位、生物重复与技术重复及批次设计；原始文件—样本/参考版本—计数/特征—分析产物追溯；归一化与差异对比表、效应/多重比较、不确定性/失败样本和可复算说明
临床原路径保留，公共卫生/观察与实验室/组学分别由“交付公共卫生调查/观察研究分析包”、“交付实验室/组学统计产物”承接本目标。每类研究的总体/实验单位、数据转换和独立推断控制不同；Bix3直接支撑给定实验室分析执行，不证明自主设计或临床疗效。
重要变体：临床纵向/生存分析；抽样调查；观察性因果设计；调查/缺失数据；按既定设计的统计推断与报告；实验室研究设计；实验室/组学分析
Biostatisticians ↗ · 职责资料用于检查工作范围，不提供AI成绩。
当前范围以外
- 医疗诊断与试验合规裁决
- 不提供任何个案医疗建议
仍需补充的证据或内容
- SAPAI是有限预印本计划评价；临床设计、中期/安全性和临床含义未获通用可靠性保证。
- 公共卫生观察识别与抽样设计虽已给完整任务路径，直接AI端到端领域证据仍有限；须用目标调查/队列设计与独立切片验证。
- 生物现象建模/统计方法发展尚未完成专门研究：目标是如种群/细胞响应动态或生物测量误差模型的可识别结构与性质。下一步固定公开数据/机制问题，先检索原始AI建模/方法评估，再用M04的模型/性质候选与M06/M08的独立模拟/统计对照校准；现有临床SAP与按方法组学执行不覆盖该研究贡献。
主要做什么，AI 改变了哪些工作
按具体交付判断采用条件。下列条件评估与局部证据分别标示，不合成为一个职业自动化百分比。
交付研究设计与估计目标
交付物：终点/估计目标和设计对照；样本量与操作特征
关联局部工作证据
可分阶段委派设计候选和计算；SAPAI直接支持方案到计划的草稿，不证明AI能自主选对临床目标。
依据身份：外部报告结果、工具与方法依据、有条件的编辑推断；各条只支持自身范围。
已展示：SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
尚待验证：特定疾病终点的重要性、非劣界或设计参数不能凭空设定。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
以临床/生命科学问题为输入，明确终点、时间点、目标人群、中间事件、随机化或观察设计。
AI怎样组织交付：给研究目标和约束，代理自选计算、设计比较和计划组织；模拟反馈能修正设计，关键选择有依据，不固定一条统计流程。
在本职业的适用范围：直接呈现临床SAP成果及方法规范，区分设计目标迁移。
执行条件、可用工具与场景差异
SAPAI直接支持方案到计划草稿，同时显示统计推理项仍有漏项；StatQA支持先查方法适用性。因此采用到可计算、可推演的设计候选，不把格式完整当方法正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
StatQA ↗ · 3d5f6b5…；NeurIPS2024 · 公开数据/脚本，不能当研究设计成品。
SAPAI公开研究 ↗ · v1 2026-03-19 · 可读论文；所链github本轮未核实可下载，不冒称即用产品。
临床试验计划：包含终点、估计目标、中间事件及中期访问。 分阶段接收设计/SAP与盲态计算；不自动改变医学或监管目标。 验收：协议—估计目标—分析集—模型—敏感性一致；中期alpha和访问边界。
判断的具体依据
外部报告结果
SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
支持：临床计划生成的原始领域评估及漏项/幻造风险。
原文定位与适用范围
定位：Abstract Methods/Results
范围限制：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。
判断限制：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。 百分比为原研究清单项准确性，不是27份SAP全部通过率。
研究配置与计分口径
v1；GPT-5、Claude Sonnet4、Gemini2.5Pro；逐节提示，46项0–3统计师双评分；模型/采样成本不用于本站估计。
工具与方法依据
临床主分析与敏感性需要围绕同一估计目标对齐，设计不能靠生成文案决定。
支持：估计目标/敏感性工作约束。
原文定位与适用范围
定位：Page contents / R1 Current version
范围限制：指南不证明AI设计正确。
判断限制：指南不证明AI设计正确。
有条件的编辑推断
研究设计可按估计目标、独立功效/操作特征和可执行计划接收候选，而非仅检查文稿。
支持：方法适用性错误要求显式核对前提。
原文定位与适用范围
定位：Overview / applicability errors
范围限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
判断限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2026-03-19 · 判断变化 2026-03-19
有了直接候选计划证据，仍需可执行设计与独立核算。
- 对应工作：研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划；判断：SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
完整验收、失败处理和后续验证
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 →
设计回答原问题：独立列总体、变量、比较、时点与估计目标；区分随机/观察设计，确认干扰、选择和依从性假设。
拒收：要治疗策略效应却只分析完成者；观察相关性写成随机试验效应。
样本量和实施一致：另一计算路径复算功效/样本量；模拟拟定设计的I类错误/覆盖/功效，考虑分配比、聚类、失访和效应大小不确定。
拒收：把总样本当每组；忽略ICC、双侧/单侧或多重检验。
缺失和分析计划可执行：从空结果表和合成边界数据推演分析；临床敏感性须同估计目标，补救治疗/死亡等中间事件策略不得静默变。
拒收：填“使用适当方法”无算法；换目标却说只是敏感性。
版本及选择不追结果：对照锁定方案与输出，重大统计选择逐项标来源/新建议/未定；中期方案检验alpha/访问隔离，未授权结果不能用于设计优化。
拒收：看过显著结果后回写“预设”；幻造临床方案未规定的敏感性分析。
缺参数时交情景范围和决策影响，不造方差/事件率；问题不可识别则交所需设计修改；预算不足区分探索建议与冻结计划。
下一项验证：在公开或授权方案上隐藏参考SAP，让代理输出估计目标、功效代码和计划；先用错误单侧/忽略聚类/改变估计目标负控制校准，再独立模拟。
研究前沿：已出现临床SAP专属验证；样本和模型受限，临床试验注册/合规和长期结果不由AI文稿证明。
- 扩大：未见设计的操作特征独立复现、条款与终点一致，统计选择可追溯。
- 收缩：敏感性幻造、参数无来源或I类错误失控；缩到方案对照与计算候选。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：独立对照方案、终点/目标、分配、单侧/双侧/多重性与缺失；用另一计算路径和模拟检验操作特征。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：特定疾病终点的重要性、非劣界或设计参数不能凭空设定。
怎样核对：独立对照方案、终点/目标、分配、单侧/双侧/多重性与缺失；用另一计算路径和模拟检验操作特征。
交付可执行分析计划
交付物：协议—SAP差异与来源；可执行模型/表图模板
关联局部工作证据
可委派完整SAP候选；按估计目标一致、分析细节及可计算检查接收，不以描述项得分替代推理正确。
依据身份：外部报告结果、工具与方法依据；各条只支持自身范围。
已展示：SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
尚待验证：预印本清单项评价非整计划通过/合规。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
在看结果前固定分析集、模型、缺失/敏感性和偏离处理。
AI怎样组织交付：给研究目标和约束，代理自选计算、设计比较和计划组织；模拟反馈能修正设计，关键选择有依据，不固定一条统计流程。
在本职业的适用范围：选择直接临床领域证据与估计目标方法，不全继承其它统计进展。
执行条件、可用工具与场景差异
SAPAI直接支持方案到计划草稿，同时显示统计推理项仍有漏项；StatQA支持先查方法适用性。因此采用到可计算、可推演的设计候选，不把格式完整当方法正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
StatQA ↗ · 3d5f6b5…；NeurIPS2024 · 公开数据/脚本，不能当研究设计成品。
SAPAI公开研究 ↗ · v1 2026-03-19 · 可读论文；所链github本轮未核实可下载，不冒称即用产品。
临床试验计划：包含终点、估计目标、中间事件及中期访问。 分阶段接收设计/SAP与盲态计算；不自动改变医学或监管目标。 验收：协议—估计目标—分析集—模型—敏感性一致；中期alpha和访问边界。
判断的具体依据
外部报告结果
SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
支持：临床计划生成的原始领域评估及漏项/幻造风险。
原文定位与适用范围
定位：Abstract Methods/Results
范围限制：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。
判断限制：预印本，清单项分不是整计划通过概率；未验证自主设计或合规。 百分比为原研究清单项准确性，不是27份SAP全部通过率。
研究配置与计分口径
v1；GPT-5、Claude Sonnet4、Gemini2.5Pro；逐节提示，46项0–3统计师双评分；模型/采样成本不用于本站估计。
工具与方法依据
临床主分析与敏感性需要围绕同一估计目标对齐，设计不能靠生成文案决定。
支持：估计目标/敏感性工作约束。
原文定位与适用范围
定位：Page contents / R1 Current version
范围限制：指南不证明AI设计正确。
判断限制：指南不证明AI设计正确。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2026-03-19 · 判断变化 2026-03-19
有了直接候选计划证据，仍需可执行设计与独立核算。
- 对应工作：研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划；判断：SAPAI用9方案/3模型生成27份SAP，统计师清单评价描述项准确81–83%、统计推理项67–72%；文稿填全不能代表设计推理同样可靠。
完整验收、失败处理和后续验证
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 →
设计回答原问题：独立列总体、变量、比较、时点与估计目标；区分随机/观察设计，确认干扰、选择和依从性假设。
拒收：要治疗策略效应却只分析完成者；观察相关性写成随机试验效应。
样本量和实施一致：另一计算路径复算功效/样本量；模拟拟定设计的I类错误/覆盖/功效，考虑分配比、聚类、失访和效应大小不确定。
拒收：把总样本当每组；忽略ICC、双侧/单侧或多重检验。
缺失和分析计划可执行：从空结果表和合成边界数据推演分析；临床敏感性须同估计目标，补救治疗/死亡等中间事件策略不得静默变。
拒收：填“使用适当方法”无算法；换目标却说只是敏感性。
版本及选择不追结果：对照锁定方案与输出，重大统计选择逐项标来源/新建议/未定；中期方案检验alpha/访问隔离，未授权结果不能用于设计优化。
拒收：看过显著结果后回写“预设”；幻造临床方案未规定的敏感性分析。
缺参数时交情景范围和决策影响，不造方差/事件率；问题不可识别则交所需设计修改；预算不足区分探索建议与冻结计划。
下一项验证：在公开或授权方案上隐藏参考SAP，让代理输出估计目标、功效代码和计划；先用错误单侧/忽略聚类/改变估计目标负控制校准，再独立模拟。
研究前沿：已出现临床SAP专属验证；样本和模型受限，临床试验注册/合规和长期结果不由AI文稿证明。
- 扩大：未见设计的操作特征独立复现、条款与终点一致，统计选择可追溯。
- 收缩：敏感性幻造、参数无来源或I类错误失控；缩到方案对照与计算候选。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：合成边界数据走完主要分析；核对缺失/中间事件处理、同目标敏感性和中期边界，拒绝无来源新增方法。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：预印本清单项评价非整计划通过/合规。
怎样核对：合成边界数据走完主要分析；核对缺失/中间事件处理、同目标敏感性和中期边界，拒绝无来源新增方法。
交付可追踪研究分析集
交付物：原始—分析集转换/计数桥接；数据问题与来源清单
关联局部工作证据
可整包委派转换、检查和诊断；生物原始数据长链是相关执行证据，临床分析集仍需逐规则接收。
依据身份：外部报告结果、有条件的编辑推断；各条只支持自身范围。
已展示：BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
尚待验证：原随机组/访视/删失及来源数据标准需目标试验定义。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
从临床/实验室/公共卫生原始资料转换到锁定分析集，保留每条排除和修正。
AI怎样组织交付：代理围绕估计目标组织转换、计算、诊断与解释；反馈来自数据控制和模型检查，稳定复现用固定项目，缺口返回方案层。
在本职业的适用范围：保留生物计算直接产物链接，同时明示非临床分析集已测。
执行条件、可用工具与场景差异
BixBench3直接展示按给定方法处理原始生物数据的长链执行；StatQA显示方法适用不能只靠计算。可委派执行并保留科学/临床设计边界，不把生物产物平均分等同整项研究或试验正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
BixBench3 runner/grader ↗ · d0e0bbb…；release v1.0.0 · Python3.12/uv、GCP配额和计费、模型API；部分CellRanger需许可；本轮未运行。
StatQA ↗ · 固定代码3d5f6b5… · 公开方法适用性任务；不等同本研究全流程。
临床纵向/生存分析：分析集、时间零点、删失、intercurrent events及盲态。 可委派锁定方案执行，重大偏离/新方法回到方案接收；不自动解盲。 验收：原随机组/分析集桥接、删失定义、模型诊断和同估计目标敏感性。
判断的具体依据
外部报告结果
BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
支持：真实原始生物数据到结构产物的领域执行证据。 附录公开例给出mRNA/小RNA原始输入、样本/重复、参考版本及归一化/差异产物合同，可作为实验室分支具体入口。
原文定位与适用范围
定位：§2.1/2.2；§3.2；§4.2/4.4；附录A.5 TCER-1例的Research Objective/Method Guidance/Required Outputs
范围限制：不评价研究设计；按任务平均产物比例不同于原始138产物统一分母，也非临床推断可靠性。
判断限制：不评价研究设计；按任务平均产物比例不同于原始138产物统一分母，也非临床推断可靠性。
研究配置与计分口径
v1；20研究/138产物/13模型；GPT5.6Sol最高任务平均0.48；固定方法指导，32vCPU/128GB、24小时、InspectReAct；产物阈值0.80专家校准。
有条件的编辑推断
锁定方案后，可委派完整可重算分析；关键接收从原始到分析集、估计量到解释均要独立核查。
支持：按已定方法执行与主动决定研究方法分开。
原文定位与适用范围
定位：§3.2限制、§4.1方法指导
范围限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
判断限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2026-08-26 · 判断变化 2026-08-26
可以委派较长计算研究候选，同时验完整性/链路失效。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
完整验收、失败处理和后续验证
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →
分析集可追溯且适用：独立核对原始到分析集的主键、计数、时间/处理组/删失，手工参考切片和边界记录逐条比对。
拒收：重复测量当独立样本；随机化组被按实际治疗覆盖；删失时点使用未来信息。
推断目标与方法相符：独立核查抽样/聚类、模型/检验条件、基准水平、对比方向及多重性；参考实现重算关键估计/区间。
拒收：模型能拟合但方差结构错误；训练后挑最小p值冒充预设。
诊断和敏感性实际运行：生成残差/拟合与影响诊断；按计划运行缺失、删失、模型假设情景并报告失效；模拟数据校准覆盖/偏差，记录Monte Carlo误差。
拒收：删去影响结论的样本不披露；只在文字写“敏感性一致”而无代码。
报告可重建且结论守边界：干净环境从数据生成最终表图/文字数字，核对估计量、区间、比较、临床/实际含义及探索标签。
拒收：表图和正文不同分母；“无显著差异”写成等效；相关性写因果。
缺失/不一致数据列具体记录与影响；不收敛报告识别/数值问题；盲态受限时给可执行脚本和已知检查，不越权读取分组或补造结果。
下一项验证：冻结授权数据/方案，先校准错分析集、忽略聚类和删失负控制；代理盲跑后由独立计算检查关键估计和图表；采样模拟另存误差与失败。
研究前沿：2026研究尺度分析已有公开任务/产物grader；依赖链、规模、格式和恢复仍能导致不完整，设计选择并未由该基准评测。
- 扩大：未见数据与方案偏离下，能追溯转换、识别不适用并重现主/敏感性输出。
- 收缩：只在参考表可见时正确、静默改分析集或伪造缺失结果；缩到可核对的数据/局部计算。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：独立患者/访视切片、时间零点、组别/终点、排除和多记录对账；不把完整病例默认为所有随机者。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：原随机组/访视/删失及来源数据标准需目标试验定义。
怎样核对：独立患者/访视切片、时间零点、组别/终点、排除和多记录对账；不把完整病例默认为所有随机者。
交付推断、表图与敏感性
交付物：效应/区间、诊断及表图；缺失/删失/偏离敏感性
关联局部工作证据
可委派完整候选分析与报告；关键数字以独立计算和分析集来源接收，模型收敛不等于设计适配。
依据身份：外部报告结果、有条件的编辑推断；各条只支持自身范围。
已展示：BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
尚待验证：临床统计正确与实际疗效/安全含义分开。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
按锁定SAP运行纵向、生存或其它约定方法，输出不确定性和诊断。
AI怎样组织交付：代理围绕估计目标组织转换、计算、诊断与解释；反馈来自数据控制和模型检查，稳定复现用固定项目，缺口返回方案层。
在本职业的适用范围：选择长链执行与方法适用，不能外推临床有效。
执行条件、可用工具与场景差异
BixBench3直接展示按给定方法处理原始生物数据的长链执行；StatQA显示方法适用不能只靠计算。可委派执行并保留科学/临床设计边界，不把生物产物平均分等同整项研究或试验正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
BixBench3 runner/grader ↗ · d0e0bbb…；release v1.0.0 · Python3.12/uv、GCP配额和计费、模型API；部分CellRanger需许可；本轮未运行。
StatQA ↗ · 固定代码3d5f6b5… · 公开方法适用性任务；不等同本研究全流程。
临床纵向/生存分析：分析集、时间零点、删失、intercurrent events及盲态。 可委派锁定方案执行，重大偏离/新方法回到方案接收；不自动解盲。 验收：原随机组/分析集桥接、删失定义、模型诊断和同估计目标敏感性。
判断的具体依据
外部报告结果
BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
支持：真实原始生物数据到结构产物的领域执行证据。 附录公开例给出mRNA/小RNA原始输入、样本/重复、参考版本及归一化/差异产物合同，可作为实验室分支具体入口。
原文定位与适用范围
定位：§2.1/2.2；§3.2；§4.2/4.4；附录A.5 TCER-1例的Research Objective/Method Guidance/Required Outputs
范围限制：不评价研究设计；按任务平均产物比例不同于原始138产物统一分母，也非临床推断可靠性。
判断限制：不评价研究设计；按任务平均产物比例不同于原始138产物统一分母，也非临床推断可靠性。
研究配置与计分口径
v1；20研究/138产物/13模型；GPT5.6Sol最高任务平均0.48；固定方法指导，32vCPU/128GB、24小时、InspectReAct；产物阈值0.80专家校准。
外部报告结果
统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
支持：原作者专门评价任务/列/方法选择和适用性。
原文定位与适用范围
定位：Overview；paper task definition/error analysis
范围限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
判断限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
研究配置与计分口径
NeurIPS2024；11,623构建样例，方法前提/元数据/标注限定；GPT4o等历史模型，本文不继承其分数。
有条件的编辑推断
锁定方案后，可委派完整可重算分析；关键接收从原始到分析集、估计量到解释均要独立核查。
支持：按已定方法执行与主动决定研究方法分开。
原文定位与适用范围
定位：§3.2限制、§4.1方法指导
范围限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
判断限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2026-08-26 · 判断变化 2026-08-26
可以委派较长计算研究候选，同时验完整性/链路失效。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
首次公开 2024-05-26
同时核对方法前提和数据生成。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
完整验收、失败处理和后续验证
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →
分析集可追溯且适用：独立核对原始到分析集的主键、计数、时间/处理组/删失，手工参考切片和边界记录逐条比对。
拒收：重复测量当独立样本；随机化组被按实际治疗覆盖；删失时点使用未来信息。
推断目标与方法相符：独立核查抽样/聚类、模型/检验条件、基准水平、对比方向及多重性；参考实现重算关键估计/区间。
拒收：模型能拟合但方差结构错误；训练后挑最小p值冒充预设。
诊断和敏感性实际运行：生成残差/拟合与影响诊断；按计划运行缺失、删失、模型假设情景并报告失效；模拟数据校准覆盖/偏差，记录Monte Carlo误差。
拒收：删去影响结论的样本不披露；只在文字写“敏感性一致”而无代码。
报告可重建且结论守边界：干净环境从数据生成最终表图/文字数字，核对估计量、区间、比较、临床/实际含义及探索标签。
拒收：表图和正文不同分母；“无显著差异”写成等效；相关性写因果。
缺失/不一致数据列具体记录与影响；不收敛报告识别/数值问题；盲态受限时给可执行脚本和已知检查，不越权读取分组或补造结果。
下一项验证：冻结授权数据/方案，先校准错分析集、忽略聚类和删失负控制；代理盲跑后由独立计算检查关键估计和图表；采样模拟另存误差与失败。
研究前沿：2026研究尺度分析已有公开任务/产物grader；依赖链、规模、格式和恢复仍能导致不完整，设计选择并未由该基准评测。
- 扩大：未见数据与方案偏离下，能追溯转换、识别不适用并重现主/敏感性输出。
- 收缩：只在参考表可见时正确、静默改分析集或伪造缺失结果；缩到可核对的数据/局部计算。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：核分析集/删失/模型/对比和多重性，重算关键估计/区间，表图与正文同源，效应意义不以p值替代。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：临床统计正确与实际疗效/安全含义分开。
怎样核对：核分析集/删失/模型/对比和多重性，重算关键估计/区间，表图与正文同源，效应意义不以p值替代。
交付限定权限的中期/安全性统计
交付物：中期边界/授权分析结果；安全性分母/暴露和限制
关联局部工作证据
可分阶段委派授权范围内计算和控制；通用终期或生物分析不能直接证明中期决策可靠，停止/临床判断另接收。
依据身份：工具与方法依据、有条件的编辑推断；各条只支持自身范围。
已展示：当前所选依据为工具方法或编辑迁移判断，尚无该交付的直接结果。
尚待验证：缺直接AI中期/安全性任务评估；需独立统计控制和目标方案。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
按适用设计、时间点与访问约束生成中期或安全性支持材料。
AI怎样组织交付：给研究目标和约束，代理自选计算、设计比较和计划组织；模拟反馈能修正设计，关键选择有依据，不固定一条统计流程。
在本职业的适用范围：只用设计/方法，不继承SAP总体分数为中期可靠性。
执行条件、可用工具与场景差异
SAPAI直接支持方案到计划草稿，同时显示统计推理项仍有漏项；StatQA支持先查方法适用性。因此采用到可计算、可推演的设计候选，不把格式完整当方法正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
StatQA ↗ · 3d5f6b5…；NeurIPS2024 · 公开数据/脚本，不能当研究设计成品。
SAPAI公开研究 ↗ · v1 2026-03-19 · 可读论文；所链github本轮未核实可下载，不冒称即用产品。
临床试验计划：包含终点、估计目标、中间事件及中期访问。 分阶段接收设计/SAP与盲态计算；不自动改变医学或监管目标。 验收：协议—估计目标—分析集—模型—敏感性一致；中期alpha和访问边界。
AI怎样组织交付：代理围绕估计目标组织转换、计算、诊断与解释；反馈来自数据控制和模型检查，稳定复现用固定项目，缺口返回方案层。
在本职业的适用范围：给出专属数据/边界和独立控制路径，标迁移证据。
执行条件、可用工具与场景差异
BixBench3直接展示按给定方法处理原始生物数据的长链执行；StatQA显示方法适用不能只靠计算。可委派执行并保留科学/临床设计边界，不把生物产物平均分等同整项研究或试验正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
BixBench3 runner/grader ↗ · d0e0bbb…；release v1.0.0 · Python3.12/uv、GCP配额和计费、模型API；部分CellRanger需许可；本轮未运行。
StatQA ↗ · 固定代码3d5f6b5… · 公开方法适用性任务；不等同本研究全流程。
中期/安全性报告：仅授权窗口/人群可看分组，可能有停止边界。 分阶段委派限定数据计算，停止/临床判断按研究职责接收。 验收：独立统计控制、时间点/alpha边界/暴露分母，访问与报告版本；不把普通终期分析复用为中期。
判断的具体依据
工具与方法依据
临床主分析与敏感性需要围绕同一估计目标对齐，设计不能靠生成文案决定。
支持：估计目标/敏感性工作约束。
原文定位与适用范围
定位：Page contents / R1 Current version
范围限制：指南不证明AI设计正确。
判断限制：指南不证明AI设计正确。
有条件的编辑推断
研究设计可按估计目标、独立功效/操作特征和可执行计划接收候选，而非仅检查文稿。
支持：方法适用性错误要求显式核对前提。
原文定位与适用范围
定位：Overview / applicability errors
范围限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
判断限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
有条件的编辑推断
锁定方案后，可委派完整可重算分析；关键接收从原始到分析集、估计量到解释均要独立核查。
支持：按已定方法执行与主动决定研究方法分开。
原文定位与适用范围
定位：§3.2限制、§4.1方法指导
范围限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
判断限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
完整验收、失败处理和后续验证
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 →
设计回答原问题：独立列总体、变量、比较、时点与估计目标；区分随机/观察设计，确认干扰、选择和依从性假设。
拒收：要治疗策略效应却只分析完成者；观察相关性写成随机试验效应。
样本量和实施一致：另一计算路径复算功效/样本量；模拟拟定设计的I类错误/覆盖/功效，考虑分配比、聚类、失访和效应大小不确定。
拒收：把总样本当每组；忽略ICC、双侧/单侧或多重检验。
缺失和分析计划可执行：从空结果表和合成边界数据推演分析；临床敏感性须同估计目标，补救治疗/死亡等中间事件策略不得静默变。
拒收：填“使用适当方法”无算法；换目标却说只是敏感性。
版本及选择不追结果：对照锁定方案与输出，重大统计选择逐项标来源/新建议/未定；中期方案检验alpha/访问隔离，未授权结果不能用于设计优化。
拒收：看过显著结果后回写“预设”；幻造临床方案未规定的敏感性分析。
缺参数时交情景范围和决策影响，不造方差/事件率；问题不可识别则交所需设计修改；预算不足区分探索建议与冻结计划。
下一项验证：在公开或授权方案上隐藏参考SAP，让代理输出估计目标、功效代码和计划；先用错误单侧/忽略聚类/改变估计目标负控制校准，再独立模拟。
研究前沿：已出现临床SAP专属验证；样本和模型受限，临床试验注册/合规和长期结果不由AI文稿证明。
- 扩大：未见设计的操作特征独立复现、条款与终点一致，统计选择可追溯。
- 收缩：敏感性幻造、参数无来源或I类错误失控；缩到方案对照与计算候选。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →
分析集可追溯且适用：独立核对原始到分析集的主键、计数、时间/处理组/删失，手工参考切片和边界记录逐条比对。
拒收：重复测量当独立样本；随机化组被按实际治疗覆盖；删失时点使用未来信息。
推断目标与方法相符：独立核查抽样/聚类、模型/检验条件、基准水平、对比方向及多重性；参考实现重算关键估计/区间。
拒收：模型能拟合但方差结构错误；训练后挑最小p值冒充预设。
诊断和敏感性实际运行：生成残差/拟合与影响诊断；按计划运行缺失、删失、模型假设情景并报告失效；模拟数据校准覆盖/偏差，记录Monte Carlo误差。
拒收：删去影响结论的样本不披露；只在文字写“敏感性一致”而无代码。
报告可重建且结论守边界：干净环境从数据生成最终表图/文字数字，核对估计量、区间、比较、临床/实际含义及探索标签。
拒收：表图和正文不同分母；“无显著差异”写成等效；相关性写因果。
缺失/不一致数据列具体记录与影响；不收敛报告识别/数值问题；盲态受限时给可执行脚本和已知检查，不越权读取分组或补造结果。
下一项验证：冻结授权数据/方案，先校准错分析集、忽略聚类和删失负控制；代理盲跑后由独立计算检查关键估计和图表；采样模拟另存误差与失败。
研究前沿：2026研究尺度分析已有公开任务/产物grader；依赖链、规模、格式和恢复仍能导致不完整，设计选择并未由该基准评测。
- 扩大：未见数据与方案偏离下，能追溯转换、识别不适用并重现主/敏感性输出。
- 收缩：只在参考表可见时正确、静默改分析集或伪造缺失结果；缩到可核对的数据/局部计算。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：核alpha花费/停止边界、分析窗口、暴露/事件分母和实际权限；未授权不解盲，unknown不能触发无根据停止。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：缺直接AI中期/安全性任务评估；需独立统计控制和目标方案。
怎样核对：核alpha花费/停止边界、分析窗口、暴露/事件分母和实际权限；未授权不解盲，unknown不能触发无根据停止。
交付研究报告与偏离解释
交付物：终点/估计目标到结论对应；偏离/局限/敏感性与可复现材料
关联局部工作证据
可委派整合与解释候选，但必须回指实际分析；不显著不写成等效或无风险。
依据身份：外部报告结果、有条件的编辑推断；各条只支持自身范围。
已展示：统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
尚待验证：医学含义与正式提交由研究职责主体接收。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
把方案、数据、推断和表图组成一致研究说明，区别预设和探索。
AI怎样组织交付：代理围绕估计目标组织转换、计算、诊断与解释；反馈来自数据控制和模型检查，稳定复现用固定项目，缺口返回方案层。
在本职业的适用范围：只接报告/推断语义，不引无关工具新闻。
执行条件、可用工具与场景差异
BixBench3直接展示按给定方法处理原始生物数据的长链执行；StatQA显示方法适用不能只靠计算。可委派执行并保留科学/临床设计边界，不把生物产物平均分等同整项研究或试验正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
BixBench3 runner/grader ↗ · d0e0bbb…；release v1.0.0 · Python3.12/uv、GCP配额和计费、模型API；部分CellRanger需许可；本轮未运行。
StatQA ↗ · 固定代码3d5f6b5… · 公开方法适用性任务；不等同本研究全流程。
临床纵向/生存分析：分析集、时间零点、删失、intercurrent events及盲态。 可委派锁定方案执行，重大偏离/新方法回到方案接收；不自动解盲。 验收：原随机组/分析集桥接、删失定义、模型诊断和同估计目标敏感性。
判断的具体依据
外部报告结果
统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
支持：原作者专门评价任务/列/方法选择和适用性。
原文定位与适用范围
定位：Overview；paper task definition/error analysis
范围限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
判断限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
研究配置与计分口径
NeurIPS2024；11,623构建样例，方法前提/元数据/标注限定；GPT4o等历史模型，本文不继承其分数。
有条件的编辑推断
锁定方案后，可委派完整可重算分析；关键接收从原始到分析集、估计量到解释均要独立核查。
支持：按已定方法执行与主动决定研究方法分开。
原文定位与适用范围
定位：§3.2限制、§4.1方法指导
范围限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
判断限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2024-05-26
同时核对方法前提和数据生成。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
完整验收、失败处理和后续验证
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →
分析集可追溯且适用：独立核对原始到分析集的主键、计数、时间/处理组/删失，手工参考切片和边界记录逐条比对。
拒收：重复测量当独立样本；随机化组被按实际治疗覆盖；删失时点使用未来信息。
推断目标与方法相符：独立核查抽样/聚类、模型/检验条件、基准水平、对比方向及多重性；参考实现重算关键估计/区间。
拒收：模型能拟合但方差结构错误；训练后挑最小p值冒充预设。
诊断和敏感性实际运行：生成残差/拟合与影响诊断；按计划运行缺失、删失、模型假设情景并报告失效；模拟数据校准覆盖/偏差，记录Monte Carlo误差。
拒收：删去影响结论的样本不披露；只在文字写“敏感性一致”而无代码。
报告可重建且结论守边界：干净环境从数据生成最终表图/文字数字，核对估计量、区间、比较、临床/实际含义及探索标签。
拒收：表图和正文不同分母；“无显著差异”写成等效；相关性写因果。
缺失/不一致数据列具体记录与影响；不收敛报告识别/数值问题；盲态受限时给可执行脚本和已知检查，不越权读取分组或补造结果。
下一项验证：冻结授权数据/方案，先校准错分析集、忽略聚类和删失负控制；代理盲跑后由独立计算检查关键估计和图表；采样模拟另存误差与失败。
研究前沿：2026研究尺度分析已有公开任务/产物grader；依赖链、规模、格式和恢复仍能导致不完整，设计选择并未由该基准评测。
- 扩大：未见数据与方案偏离下，能追溯转换、识别不适用并重现主/敏感性输出。
- 收缩：只在参考表可见时正确、静默改分析集或伪造缺失结果；缩到可核对的数据/局部计算。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：干净重跑关键表图，逐项核对终点、时间窗、分析集、区间和偏离；缺数据不造结论。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：医学含义与正式提交由研究职责主体接收。
怎样核对：干净重跑关键表图，逐项核对终点、时间窗、分析集、区间和偏离；缺数据不造结论。
交付公共卫生调查/观察研究分析包
交付物：总体/抽样或观察设计、时间零点/估计目标与参数情景；可追溯样本/分析集、权重/排除/测量与缺失记录；患病率/风险或约定效应的区间、诊断/敏感性和可复算报告
关联局部工作证据
可委派设计与执行候选；方法适用证据支持核前提，公共卫生现场/观察识别仍是明确迁移。抽样比例、选择/混杂和测量偏差须进接收，不能从临床SAP或生物产物分数推本研究可靠。
依据身份：有条件的编辑推断、外部报告结果；各条只支持自身范围。
已展示：统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
尚待验证：需实际抽样/采集与缺失信息；混杂、选择与测量假设不能仅靠表格识别，设计不足时只能给受限关联。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
以某地区健康调查或暴露—事件队列为输入，先明确目标人群、抽样框/纳入机制、测量/事件定义与时间窗；调查加权与观察因果识别分别处理，不套患者随机组/访视模板。
AI怎样组织交付：给研究目标和约束，代理自选计算、设计比较和计划组织；模拟反馈能修正设计，关键选择有依据，不固定一条统计流程。
在本职业的适用范围：健康调查用抽样框/权重；队列效应用时间零点和选择/混杂假设，均不继承临床SAP清单成绩。
执行条件、可用工具与场景差异
SAPAI直接支持方案到计划草稿，同时显示统计推理项仍有漏项；StatQA支持先查方法适用性。因此采用到可计算、可推演的设计候选，不把格式完整当方法正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
StatQA ↗ · 3d5f6b5…；NeurIPS2024 · 公开数据/脚本，不能当研究设计成品。
SAPAI公开研究 ↗ · v1 2026-03-19 · 可读论文；所链github本轮未核实可下载，不冒称即用产品。
抽样调查：分层/整群/不等概率及不应答。 可交抽样/加权设计和偏差情景，不能套两独立样本公式。 验收：纳入概率、设计效应/权重、覆盖误差和不应答敏感性。
观察性因果设计：没有随机分配，混杂/选择假设未知。 先交可识别性与偏差分析，不能自动承诺因果结论。 验收：明确时间零点、混杂、positivity、敏感性；不以p值接收因果。
AI怎样组织交付：代理围绕估计目标组织转换、计算、诊断与解释；反馈来自数据控制和模型检查，稳定复现用固定项目，缺口返回方案层。
在本职业的适用范围：按真实样本/测量机制追溯数据和推断，StatQA是方法适用相邻证据，不是公共卫生端到端通过率。
执行条件、可用工具与场景差异
BixBench3直接展示按给定方法处理原始生物数据的长链执行；StatQA显示方法适用不能只靠计算。可委派执行并保留科学/临床设计边界，不把生物产物平均分等同整项研究或试验正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
BixBench3 runner/grader ↗ · d0e0bbb…；release v1.0.0 · Python3.12/uv、GCP配额和计费、模型API；部分CellRanger需许可；本轮未运行。
StatQA ↗ · 固定代码3d5f6b5… · 公开方法适用性任务；不等同本研究全流程。
调查/缺失数据：权重、整群、抽样设计与不应答。 可委派加权推断和缺失情景，不套独立样本公式。 验收：设计权重、方差估计/有效样本量、缺失机制与偏差敏感性。
按既定设计的统计推断与报告：设计/估计目标和分析数据已给定，任务不是专门比较新方法、调查加权或临床生存分析。 可整包委派拟合、诊断、敏感性和可复算说明；按实际设计选择方法，不额外假设特殊数据机制。 验收：分析集—估计量—区间/检验—表图/正文同源，核方法前提及独立关键数；特殊抽样/临床/组学输入另选相应变体。
判断的具体依据
有条件的编辑推断
研究设计可按估计目标、独立功效/操作特征和可执行计划接收候选，而非仅检查文稿。
支持：方法适用性错误要求显式核对前提。
原文定位与适用范围
定位：Overview / applicability errors
范围限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
判断限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
外部报告结果
统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
支持：原作者专门评价任务/列/方法选择和适用性。
原文定位与适用范围
定位：Overview；paper task definition/error analysis
范围限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
判断限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
研究配置与计分口径
NeurIPS2024；11,623构建样例，方法前提/元数据/标注限定；GPT4o等历史模型，本文不继承其分数。
有条件的编辑推断
锁定方案后，可委派完整可重算分析；关键接收从原始到分析集、估计量到解释均要独立核查。
支持：按已定方法执行与主动决定研究方法分开。
原文定位与适用范围
定位：§3.2限制、§4.1方法指导
范围限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
判断限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2024-05-26
同时核对方法前提和数据生成。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
完整验收、失败处理和后续验证
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 →
设计回答原问题：独立列总体、变量、比较、时点与估计目标；区分随机/观察设计，确认干扰、选择和依从性假设。
拒收：要治疗策略效应却只分析完成者；观察相关性写成随机试验效应。
样本量和实施一致：另一计算路径复算功效/样本量；模拟拟定设计的I类错误/覆盖/功效，考虑分配比、聚类、失访和效应大小不确定。
拒收：把总样本当每组；忽略ICC、双侧/单侧或多重检验。
缺失和分析计划可执行：从空结果表和合成边界数据推演分析；临床敏感性须同估计目标，补救治疗/死亡等中间事件策略不得静默变。
拒收：填“使用适当方法”无算法；换目标却说只是敏感性。
版本及选择不追结果：对照锁定方案与输出，重大统计选择逐项标来源/新建议/未定；中期方案检验alpha/访问隔离，未授权结果不能用于设计优化。
拒收：看过显著结果后回写“预设”；幻造临床方案未规定的敏感性分析。
缺参数时交情景范围和决策影响，不造方差/事件率；问题不可识别则交所需设计修改；预算不足区分探索建议与冻结计划。
下一项验证：在公开或授权方案上隐藏参考SAP，让代理输出估计目标、功效代码和计划；先用错误单侧/忽略聚类/改变估计目标负控制校准，再独立模拟。
研究前沿：已出现临床SAP专属验证；样本和模型受限，临床试验注册/合规和长期结果不由AI文稿证明。
- 扩大：未见设计的操作特征独立复现、条款与终点一致，统计选择可追溯。
- 收缩：敏感性幻造、参数无来源或I类错误失控；缩到方案对照与计算候选。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →
分析集可追溯且适用：独立核对原始到分析集的主键、计数、时间/处理组/删失，手工参考切片和边界记录逐条比对。
拒收：重复测量当独立样本；随机化组被按实际治疗覆盖；删失时点使用未来信息。
推断目标与方法相符：独立核查抽样/聚类、模型/检验条件、基准水平、对比方向及多重性；参考实现重算关键估计/区间。
拒收：模型能拟合但方差结构错误；训练后挑最小p值冒充预设。
诊断和敏感性实际运行：生成残差/拟合与影响诊断；按计划运行缺失、删失、模型假设情景并报告失效；模拟数据校准覆盖/偏差，记录Monte Carlo误差。
拒收：删去影响结论的样本不披露；只在文字写“敏感性一致”而无代码。
报告可重建且结论守边界：干净环境从数据生成最终表图/文字数字，核对估计量、区间、比较、临床/实际含义及探索标签。
拒收：表图和正文不同分母；“无显著差异”写成等效；相关性写因果。
缺失/不一致数据列具体记录与影响；不收敛报告识别/数值问题；盲态受限时给可执行脚本和已知检查，不越权读取分组或补造结果。
下一项验证：冻结授权数据/方案，先校准错分析集、忽略聚类和删失负控制；代理盲跑后由独立计算检查关键估计和图表；采样模拟另存误差与失败。
研究前沿：2026研究尺度分析已有公开任务/产物grader；依赖链、规模、格式和恢复仍能导致不完整，设计选择并未由该基准评测。
- 扩大：未见数据与方案偏离下，能追溯转换、识别不适用并重现主/敏感性输出。
- 收缩：只在参考表可见时正确、静默改分析集或伪造缺失结果；缩到可核对的数据/局部计算。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：调查独立核抽样框、纳入概率/权重、分层聚类、未应答与测量误差；观察队列核时间零点/暴露/事件、纳入选择、混杂/positivity和失访。重算分析集计数与关键估计/区间，做权重/缺失/未测混杂情景；无识别依据不得把关联写因果。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：需实际抽样/采集与缺失信息；混杂、选择与测量假设不能仅靠表格识别，设计不足时只能给受限关联。
怎样核对：调查独立核抽样框、纳入概率/权重、分层聚类、未应答与测量误差；观察队列核时间零点/暴露/事件、纳入选择、混杂/positivity和失访。重算分析集计数与关键估计/区间，做权重/缺失/未测混杂情景；无识别依据不得把关联写因果。
交付实验室/组学统计产物
交付物：处理/实验单位、生物重复与技术重复及批次设计；原始文件—样本/参考版本—计数/特征—分析产物追溯；归一化与差异对比表、效应/多重比较、不确定性/失败样本和可复算说明
关联局部工作证据
可把给定方法的实验室计算分析整包委派，BixBench3是与该输入最贴近的直接执行证据；实验设计/方法选择仍是迁移，不由按方法复现成绩证明。
依据身份：有条件的编辑推断、外部报告结果；各条只支持自身范围。
已展示：BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
尚待验证：任务执行不覆盖新研究问题/方法选择；不同测量平台、批次结构与实验单位须具体核对，不能把大量reads/细胞作独立生物重复。
查看执行条件、逐条证据与完整验收
从实验设计和样本表到原始检测/测序、质控/归一化、对比和报告；具体公开参照为BixBench3附录TCER-1研究的mRNA/小RNA输入和规定统计产物，不是临床患者生存分析。
AI怎样组织交付：给研究目标和约束，代理自选计算、设计比较和计划组织；模拟反馈能修正设计，关键选择有依据，不固定一条统计流程。
在本职业的适用范围：实验单位/生物重复、技术重复与批次控制属于设计候选，未声称SAP或Bix3已测自主实验室设计。
执行条件、可用工具与场景差异
SAPAI直接支持方案到计划草稿，同时显示统计推理项仍有漏项；StatQA支持先查方法适用性。因此采用到可计算、可推演的设计候选，不把格式完整当方法正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
StatQA ↗ · 3d5f6b5…；NeurIPS2024 · 公开数据/脚本，不能当研究设计成品。
SAPAI公开研究 ↗ · v1 2026-03-19 · 可读论文；所链github本轮未核实可下载，不冒称即用产品。
实验室研究设计：输入包括实验处理、供体/培养物等生物实验单位、技术重复、批次/板位、检测方法与资源。 可委派设计和可重算功效/分析候选；BixBench3执行给定方法不证明代理会自主选对实验设计。 验收：定义生物重复与技术重复、随机化/平衡批次、对比及多重性；避免伪重复，缺少方差/批次信息时交参数情景而非编n。
AI怎样组织交付：代理围绕估计目标组织转换、计算、诊断与解释；反馈来自数据控制和模型检查，稳定复现用固定项目，缺口返回方案层。
在本职业的适用范围：Bix3原始生物数据与规定产物直接适用；选生物分析主张而非将其只转译成临床相邻证据，原任务均值口径保留。
执行条件、可用工具与场景差异
BixBench3直接展示按给定方法处理原始生物数据的长链执行；StatQA显示方法适用不能只靠计算。可委派执行并保留科学/临床设计边界，不把生物产物平均分等同整项研究或试验正确。
公开资料与工具入口已核对；下列论文配置、开源实现和本任务实际运行分别记录。本轮不安装、不调用付费服务，也不继承外部成绩。
BixBench3 runner/grader ↗ · d0e0bbb…；release v1.0.0 · Python3.12/uv、GCP配额和计费、模型API；部分CellRanger需许可；本轮未运行。
StatQA ↗ · 固定代码3d5f6b5… · 公开方法适用性任务；不等同本研究全流程。
实验室/组学分析：原始测序/检测与样本表、处理条件、生物重复/技术重复、批次和参考资料需变成统计产物。 BixBench3给定方法的原始生物数据执行与此最贴近；可整包委派质量控制、处理/归一化和分析产物，设计选择仍需另核。 验收：样本表到数据对应及生物实验单位、技术重复合并/依赖、参考版本/特征宇宙、归一化/批次与对比方向、多重比较和失败样本均需检查；独立重算关键对比，不能把细胞/reads当独立受试单位。
判断的具体依据
有条件的编辑推断
研究设计可按估计目标、独立功效/操作特征和可执行计划接收候选，而非仅检查文稿。
支持：方法适用性错误要求显式核对前提。
原文定位与适用范围
定位：Overview / applicability errors
范围限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
判断限制：抽样/因果设计是迁移任务，未有本站直接模型成绩。
外部报告结果
BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
支持：真实原始生物数据到结构产物的领域执行证据。 附录公开例给出mRNA/小RNA原始输入、样本/重复、参考版本及归一化/差异产物合同，可作为实验室分支具体入口。
原文定位与适用范围
定位：§2.1/2.2；§3.2；§4.2/4.4；附录A.5 TCER-1例的Research Objective/Method Guidance/Required Outputs
范围限制：不评价研究设计；按任务平均产物比例不同于原始138产物统一分母，也非临床推断可靠性。
判断限制：不评价研究设计；按任务平均产物比例不同于原始138产物统一分母，也非临床推断可靠性。
研究配置与计分口径
v1；20研究/138产物/13模型；GPT5.6Sol最高任务平均0.48；固定方法指导，32vCPU/128GB、24小时、InspectReAct；产物阈值0.80专家校准。
外部报告结果
统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
支持：原作者专门评价任务/列/方法选择和适用性。
原文定位与适用范围
定位：Overview；paper task definition/error analysis
范围限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
判断限制：历史有限方法集/合成问法，不代表完整统计职业成功率。
研究配置与计分口径
NeurIPS2024；11,623构建样例，方法前提/元数据/标注限定；GPT4o等历史模型，本文不继承其分数。
有条件的编辑推断
锁定方案后，可委派完整可重算分析；关键接收从原始到分析集、估计量到解释均要独立核查。
支持：按已定方法执行与主动决定研究方法分开。
原文定位与适用范围
定位：§3.2限制、§4.1方法指导
范围限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
判断限制：临床/调查/方法学模拟为显式迁移，需要对应控制。
与这项判断直接相关的进展
首次公开 2026-08-26 · 判断变化 2026-08-26
可以委派较长计算研究候选，同时验完整性/链路失效。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：BixBench3用给定方法和原始数据评估研究尺度分析；最高系统的任务平均产物通过比例为0.48，不能读为48%研究全部完成。
首次公开 2024-05-26
同时核对方法前提和数据生成。
- 对应工作：统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算；判断：统计方法适用性本身需验收，算出一个数不能代替选择正确方法。
完整验收、失败处理和后续验证
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 →
设计回答原问题：独立列总体、变量、比较、时点与估计目标；区分随机/观察设计，确认干扰、选择和依从性假设。
拒收：要治疗策略效应却只分析完成者；观察相关性写成随机试验效应。
样本量和实施一致：另一计算路径复算功效/样本量；模拟拟定设计的I类错误/覆盖/功效，考虑分配比、聚类、失访和效应大小不确定。
拒收：把总样本当每组；忽略ICC、双侧/单侧或多重检验。
缺失和分析计划可执行：从空结果表和合成边界数据推演分析；临床敏感性须同估计目标，补救治疗/死亡等中间事件策略不得静默变。
拒收：填“使用适当方法”无算法；换目标却说只是敏感性。
版本及选择不追结果：对照锁定方案与输出，重大统计选择逐项标来源/新建议/未定；中期方案检验alpha/访问隔离，未授权结果不能用于设计优化。
拒收：看过显著结果后回写“预设”；幻造临床方案未规定的敏感性分析。
缺参数时交情景范围和决策影响，不造方差/事件率；问题不可识别则交所需设计修改；预算不足区分探索建议与冻结计划。
下一项验证：在公开或授权方案上隐藏参考SAP，让代理输出估计目标、功效代码和计划；先用错误单侧/忽略聚类/改变估计目标负控制校准，再独立模拟。
研究前沿：已出现临床SAP专属验证；样本和模型受限，临床试验注册/合规和长期结果不由AI文稿证明。
- 扩大：未见设计的操作特征独立复现、条款与终点一致，统计选择可追溯。
- 收缩：敏感性幻造、参数无来源或I类错误失控；缩到方案对照与计算候选。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →
分析集可追溯且适用：独立核对原始到分析集的主键、计数、时间/处理组/删失，手工参考切片和边界记录逐条比对。
拒收：重复测量当独立样本；随机化组被按实际治疗覆盖；删失时点使用未来信息。
推断目标与方法相符：独立核查抽样/聚类、模型/检验条件、基准水平、对比方向及多重性；参考实现重算关键估计/区间。
拒收：模型能拟合但方差结构错误；训练后挑最小p值冒充预设。
诊断和敏感性实际运行：生成残差/拟合与影响诊断；按计划运行缺失、删失、模型假设情景并报告失效；模拟数据校准覆盖/偏差，记录Monte Carlo误差。
拒收：删去影响结论的样本不披露；只在文字写“敏感性一致”而无代码。
报告可重建且结论守边界：干净环境从数据生成最终表图/文字数字，核对估计量、区间、比较、临床/实际含义及探索标签。
拒收：表图和正文不同分母；“无显著差异”写成等效；相关性写因果。
缺失/不一致数据列具体记录与影响；不收敛报告识别/数值问题；盲态受限时给可执行脚本和已知检查，不越权读取分组或补造结果。
下一项验证：冻结授权数据/方案，先校准错分析集、忽略聚类和删失负控制；代理盲跑后由独立计算检查关键估计和图表；采样模拟另存误差与失败。
研究前沿：2026研究尺度分析已有公开任务/产物grader；依赖链、规模、格式和恢复仍能导致不完整，设计选择并未由该基准评测。
- 扩大：未见数据与方案偏离下，能追溯转换、识别不适用并重现主/敏感性输出。
- 收缩：只在参考表可见时正确、静默改分析集或伪造缺失结果；缩到可核对的数据/局部计算。
本站记录：本站本任务AI运行数、成功率、实际成本及人工介入量均为null；代表例为交付设计，未执行。
本场景怎样接收：独立核样本ID/条件/生物单位与原始文件，区分技术/生物重复与批次；锁参考/注释和特征宇宙，按预定方法检查质控/归一化、对比方向和多重比较。用独立样本/基因切片重算关键产物，保留过滤/失败样本及效果区间；拒绝伪重复、条件错位、引用参考变动或先挑显著结果。
适用缺口与验证方法
尚未覆盖：任务执行不覆盖新研究问题/方法选择；不同测量平台、批次结构与实验单位须具体核对，不能把大量reads/细胞作独立生物重复。
怎样核对：独立核样本ID/条件/生物单位与原始文件，区分技术/生物重复与批次；锁参考/注释和特征宇宙，按预定方法检查质控/归一化、对比方向和多重比较。用独立样本/基因切片重算关键产物，保留过滤/失败样本及效果区间；拒绝伪重复、条件错位、引用参考变动或先挑显著结果。
与这些工作关联的进展
公开 2026-08-26 · 判断变化 2026-08-26
原始生物数据到研究产物出现可执行长链评估 →
按指定方法的研究尺度计算可以评价最终结构产物。
适用边界：不评价研究问题/方法选择，不能外推临床试验效度。
公开 2026-03-19 · 判断变化 2026-03-19
方案到SAP已有统计师评分的领域研究 →
研究比较完整计划中的描述与统计推理内容。
适用边界：预印本清单项质量不等于整计划通过或合规；未给本站效果。
公开 2024-05-26
统计方法是否适用被纳入专属评估 →
算出数值前的列与方法选择也是错误来源。
适用边界：不把旧分数当今天模型或完整统计职业能力。
未来 3–5 年（2029–2031） · 条件情景
未来3–5年，工作组合可能怎样变化
未来 3–5 年是编辑条件情景，不是就业数量预测。每项均列基准、加速、受限路径和需观察的信号；职业职责来源不等于 AI 能力证据。
基准情景
方案草拟、分析集转换和统计执行可更多整包委派，估计目标/设计与真实证据决定采纳。
加速情景
若未见方案与复杂缺失/生存设计中可独立复现并正确识别失效，委派范围扩大。
受限情景
若推理条款幻造、分析集失真或访问边界失守，缩到方案对照与限定计算。
哪些信号会改变判断
- SAP中统计推理条款的独立可执行性
- 未见分析集/删失/偏离下的错误与恢复
- 盲态/中期边界与报告一致性
这些是围绕工作内容的条件推演，不是已测的职业替代率；当前分工也不是永久边界。
进入与成长，可用什么说明能力
本页目前主要提供工作与作品证据，基础课程、责任级别和中国地区准入尚未完成专题整理；请按目标机构原文另核。
完整交付可展示的证据
- 研究目标/协议/SAP及估计目标对照
- 可追溯分析集、独立关键结果和缺失/删失敏感性
- 公共卫生分支展示抽样/选择/测量与权重或混杂敏感性；实验室分支展示生物单位/技术重复/批次、原始数据和归一化/对比产物追溯。
这是公开的能力证据参考。具体地区、职级与组织要求应按目标岗位原文核对；是否符合你的情况由你和自己的 Agent 判断。
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我正在了解：生物统计 与生命科学研究者一起设计研究并分析数据，解释生物或医学证据。 请先解释这些职业或岗位方向的工作差异、AI 当前影响和证据边界。如果我要结合个人情况做判断，复用你已经知道的我的经历、偏好和约束，只追问会改变结论的缺口；不要把本站已收录的方向当作全部选项。 公开资料： 职业与工作资料：https://edgeofwork.com/careers/biostatistician.md?version=2026-10-21.careers.2 研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划：https://edgeofwork.com/work-units/W-M07.md?version=2026-10-21.workunits.2 统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算：https://edgeofwork.com/work-units/W-M08.md?version=2026-10-21.workunits.2 区分职业资料、研究结果、工具声明和编辑推断；读取资料给出的日期、版本与范围。需要时补充原始来源。使用自己的自然报告或对话继续，无需把个人材料和分析回填网站。
来源与职业名称的对应
官方分类提供职业参照；市场岗位方向按实际工作作较窄或相邻映射。美国资料的地区、学历和准入要求不能直接当作中国要求。
Biostatisticians ↗
O*NET-SOC · 15-2041.01 · US · O*NET-SOC 2019；OnLine Updated 2026
本记录按该职业定义组织职责；中文为编辑译名，不声明中美资格等价。
职业对应 · Definition / Tasks
查看原文、日期与适用边界
Biostatisticians ↗
美国 O*NET-SOC 职业职责参照；中文标题及导航由编辑按工作内容映射
原文定位：职业定义、Tasks、Work Activities；不采用薪酬和学历比例；核查 2026-10-20；来源已核对。
不证明中国岗位数量、准入资格或在招需求；不提供该职业的 AI 实测结论。