中職對口升學(xué)建模論文模板

題目影響城市居民身體健康的因素分析摘要現(xiàn)代的社會隨著生活方式的巨大改變和生活壓力的增大，各種慢性病職業(yè)病日益成為，健康的主要問題。心腦血管，糖尿病，癌癥急性病，發(fā)病率呈上升趨勢。為了更深入的了解，找出居民身體上的健康問題主要因素，我們借助數(shù)學(xué)建模方法，對一份詳實的慢性非傳染性疾病及其相關(guān)因素流行病學(xué)調(diào)查問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度分析。首先，我們參考中國營養(yǎng)學(xué)會發(fā)布的《中國居民膳食指南》，結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析了居民的飲食習(xí)慣。通過對比分析，我們發(fā)現(xiàn)部分居民的飲食結(jié)構(gòu)并不符合健康飲食的標(biāo)準(zhǔn)。我們使用Excel對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的處理，對于缺失值和異常值，大于70%的異常我們進(jìn)行了刪除，反之，則取中位數(shù)或者眾數(shù)進(jìn)行修改，我們還利用Python和spss等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，通過對圖表的觀察，發(fā)現(xiàn)了許多問題例如，谷薯類、蔬菜水果的攝入量不足，而烹調(diào)油和食鹽的攝入量過多。這些不良的飲食習(xí)慣可能會增加慢性病的發(fā)病風(fēng)險。其次，我們利用spss等數(shù)據(jù)處理軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行了多元方差分析以及相關(guān)性分析，建立了簡單的方差基本公式，對居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣與年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、職業(yè)等社會經(jīng)濟(jì)因素的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了深入分析。分析結(jié)果揭示，這些社會經(jīng)濟(jì)因素對居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣產(chǎn)生了顯著影響。過后，我們采用了邏輯回歸模型分析，針對不同因素帶來的影響，深入探過了高血壓、糖尿病等常見慢性病與吸煙、飲酒、飲食習(xí)慣、生活習(xí)慣、工作性質(zhì)、運動等因素的關(guān)系及其相關(guān)程度。結(jié)合問題一的處理結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)，這些生活習(xí)慣因素與慢性病的發(fā)生具有顯著關(guān)聯(lián)。最后，我們也對各居民習(xí)慣進(jìn)行因子分析，將習(xí)慣進(jìn)行歸類后，運用K-means聚類算法，根據(jù)居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣，將居民進(jìn)行了合理分類。并繪制了分布圖，以此表征每位居民在習(xí)慣上的缺陷，針對每一類人群的特點，我們提出了一系列有利于身體健康的膳食、運動等方面的建議，這些建議不僅可以幫助個人改善生活習(xí)慣，提高生活質(zhì)量，也可以為政府衛(wèi)生健康部門制定相應(yīng)的健康策略提供參考。我們也對各居民習(xí)慣進(jìn)行因子分析，將習(xí)慣進(jìn)行歸類。研究通過深度分析慢性病及其相關(guān)因素的流行病學(xué)數(shù)據(jù)，揭示了生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣等因素對居民健康的影響，并針對性地提出了健康改善的建議。希望我們的研究能夠為促進(jìn)公眾健康、防控慢性病提供有價值的參考，為社會的健康發(fā)展做出貢獻(xiàn)。關(guān)鍵詞:慢性非傳染性疾病、生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣、健康策略目錄TOC\o"1-3"\h\u一、問題重述 1.1研究背景與意義 1.2研究問題 二、問題的分析 2.1 2.2 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 三、模型假設(shè)與符號說明 3.1模型假設(shè) 3.2符號說明 四、問題一的建模與求解 4.1問題一解題思路 4.2 4.3 4.3.1缺失值處理 4.3.2異常值處理 五、問題二的建模與求解 5.1 5.2 5.2 5.2.1 5.2.2 5.2.3 5.3 六、問題三的建模與求解 6.1 6.2 6.3 6.4模型評估 6.4.1 6.4.2 6.5 6.6模型驗證 6.6.1模型差異性檢驗 6.6.2模型優(yōu)劣對比 七、問題四的建模與求解 7.1 7.2 7.2 7.3 八、問題五的建模與求解 8.1 8.2 九、模型穩(wěn)定性分析 十、模型的評價與推廣 10.2模型的優(yōu)點 10.2模型的缺點 10.2模型的推廣 參考文獻(xiàn) 附錄 一、問題重述1.1研究背景與意義慢性非傳染性疾病（以下簡稱“慢性病”），包括心腦血管疾病、糖尿病，惡性腫瘤和慢性阻塞性肺?。–OPD）已成為影響中國居民健康的重要問題。隨著人們生活方式的改變，慢性病的發(fā)病率不斷增加。眾所周知，健康狀況與年齡、飲食習(xí)慣、體育活動密切相關(guān)，如何通過合理的飲食、適度的體育活動和實踐健康的生活方式來實現(xiàn)促進(jìn)身體健康的目標(biāo)是社會上普遍存在的問題。附錄A1是由某個城市的衛(wèi)生研究部門對部分居民進(jìn)行的慢性非傳染性疾病流行病學(xué)及相關(guān)影響因素調(diào)查問卷。附件A2為相關(guān)研究結(jié)果，附件A3為八項指南，中國營養(yǎng)學(xué)會在最新修訂的《中國居民膳食指南》中提出了平衡居民飲食的建議，讓國民對健康飲食有了更好的選著標(biāo)準(zhǔn)。1.2研究問題問題一、從參考附件A3，分析附件A2中居民的飲食習(xí)慣的合理性，并說明存在的主要問題。問題二、分析居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣是否與年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、職業(yè)等因素相關(guān)。問題三、根據(jù)附件A2中的數(shù)據(jù)，深入分析常見慢性?。ㄈ绺哐獕?、糖尿病等）與吸煙、飲酒、飲食習(xí)慣、生活習(xí)慣、工作性質(zhì)、運動等因素的關(guān)系以及相關(guān)程度。問題四、依據(jù)附件A2中居民的具體情況，對居民進(jìn)行合理分類，并針對各類人群提出有利于身體健康的膳食、運動等方面的合理建議。二、問題的分析問題一、重點在于附件A2中數(shù)據(jù)的預(yù)處理，將調(diào)查問卷結(jié)果的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的整理與量化，然后再將附件A3中的各種飲食指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行合理的量化。最后對比相應(yīng)的指標(biāo)，進(jìn)行分析是否合理。問題二、將附件A2中居民根據(jù)年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、職業(yè)等因素進(jìn)行分組。運用方差分析方法，比較不同人口統(tǒng)計學(xué)特征群體在膳食結(jié)構(gòu)指標(biāo)上的差異，找出是否存在顯著性差異。之后，運用相關(guān)分析，探究社會人口統(tǒng)計學(xué)變量與各類食物的攝入頻次之間是否存在相關(guān)分析，分析相關(guān)性可以幫助了解不同人群的飲食習(xí)慣受到哪些因素的影響。問題三、根據(jù)問題對F5和F9慢性疾病進(jìn)行編碼和生活行為方式和習(xí)慣的變量進(jìn)行探究。將附件A2中慢性病變量進(jìn)行編碼，然后分析生活方式習(xí)慣（比如飲食，喝酒，運動等）的相關(guān)性。通過分析和探究找出了生活習(xí)慣跟慢性病的關(guān)系程度。通過軟件SPSS軟件進(jìn)行回歸分析生活方式和習(xí)慣對，慢性病的影響，并控制混雜變量。通過SPSS回歸結(jié)果，計算是，生活方式的風(fēng)險比，優(yōu)勢比等值，效應(yīng)值可以幫助評估生活方式對慢性病患病風(fēng)險的影響程度，根據(jù)問題3可以分析出生活方式跟慢性病有著不小的關(guān)系和能機(jī)制，可以為政策方針提供科學(xué)的依據(jù)和防御措施。問題四、三、模型假設(shè)與符號說明3.1模型假設(shè)假設(shè)1:每個居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣是相對穩(wěn)定的，不受調(diào)查時間點的影響。這意味著我們可以根據(jù)單次調(diào)查數(shù)據(jù)來評估居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣設(shè)2:《中國居民膳食指南》中的建議適用于我們調(diào)查的所有居民。這意味著我們可以直接使用這些建議來評估居民的飲食習(xí)慣。假設(shè)3:居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣與他們的社會經(jīng)濟(jì)因素(如年齡、性別、婚煙狀況、文化程度、職業(yè)等)有直接關(guān)系。這意味著我們可以通過分析這些社會經(jīng)濟(jì)因素來理解居民的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣。段設(shè)4:慢性病的發(fā)生與吸煙、飲酒、飲食習(xí)慣、生活習(xí)慣、工作性質(zhì)、運動等因素有直接關(guān)系。這意味著我們可以通過分析這些因素來預(yù)測慢性病的風(fēng)險。假設(shè)5:居民可以根據(jù)他們的生活習(xí)慣和飲食習(xí)慣被分為幾個不同的類別。這意味著我們可以使用聚類算法來對居民進(jìn)行分類.3.2符號說明本文在公式運用和文字表述過程中，使用了一些符號，相關(guān)符號的定義如下表1所示：表1符號含義說明符號描述第組的秩均值第個樣本的第個自變量的值第個變量的取值貝塞爾公式變異系數(shù)絕對值標(biāo)準(zhǔn)差均值方差膨脹系數(shù)最大信息系數(shù)均方誤差平均絕對百分比誤差粒子群算法剩余誤差四、問題一的求解4.1問題一解題思路1、首先通過附件A3給出的參考文件，在A2附件中給出的每一個數(shù)據(jù)在Excel表格中進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。2、并在SPSS中形成，形成統(tǒng)計圖。開開始BBIM4.14.2.14.2.2問題二的建模與求解5.1問題二解題思路5.2六、問題三的建模與求解6.1.1問題三解題思路6.1.2高血壓。6.1.3糖藥病6.1.4測試血壓7、問題五的建模與求解8.1問題五解題思路7.28、模型的評價與推廣8.1模型的優(yōu)點8.2模型的缺點8.3模型的推廣#加載飲食習(xí)慣數(shù)據(jù)

dietary_habits_path="D-飲食情況.xlsx"

dietary_habits_df=pd.read_excel(dietary_habits_path)

#創(chuàng)建一個字典，將食物名稱映射為代碼（例如："大米"->"D1"）

food_name_to_code={food_name:f"D{i+1}"fori,food_nameinenumerate(dietary_habits_df.columns)}

dietary_habits_df.columns=food_name_to_code.values()

#將食用頻率轉(zhuǎn)換為次/月

forcolindietary_habits_df.columns:

if"食用頻率"incol:

dietary_habits_df[col]=dietary_habits_df[col].replace({"次/天":"*30","次/周":"*4"},regex=True).map(pd.eval).fillna(0)

#計算吃每種食物的人的百分比

eaten_percentages=(dietary_habits_df>0).mean()*100

#為百分比創(chuàng)建條形圖

fig,ax=plt.subplots(figsize=(20,6))

ax.bar(eaten_percentages.index,eaten_percentages.values)

plt.title("吃每種食物的人的百分比")

plt.xlabel("食物代碼")

plt.ylabel("百分比(%)")

plt.xticks(rotation=90)

ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(nbins=20))#Showonly20foodcodesonthex-axis

plt.show()

#計算每種食物攝入頻率的平均值、中位數(shù)和四分位數(shù)

mean_intake_frequency=dietary_habits_df.mean()

median_intake_frequency=dietary_habits_df.median()

first_quartile_intake_frequency=dietary_habits_df.quantile(0.25)

third_quartile_intake_frequency=dietary_habits_df.quantile(0.75)

#為統(tǒng)計數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

intake_frequency_stats_df=pd.DataFrame({

"平均值":mean_intake_frequency,

"中位數(shù)":median_intake_frequency,

"第一四分位數(shù)":first_quartile_intake_frequency,

"第三四分位數(shù)":third_quartile_intake_frequency

})clccleardata=readtable('居民習(xí)慣因子得分及聚類分類.xlsx');C=readtable('居民與慣因子得分及聚類分類.xlsx,聚類中心');C(1,:)=[];D1=data(data(:,4)==1,:);D2=data(data(:,4)==2,:);D3=data(data(:,4)==3,:);color=[250/255,127/255,111/255;130/255,176/255,210/255;190/255,184/255,220/255;231/255,218/255,210/255;153/255.153/255.153/255];scatter3(D1(:,1),D1(:,2),D1(:,3),8,color(1,:),'filled')holdonscatter3(D2(:,1),D2(:,2),D2(:,3),8,color(2,:),'filled')holdonscatter3(