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數學建模血常規指標論文-預覽頁

2026-04-30 02:43 上一頁面

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【正文】 1,...,A,S=S1+S2在結果的如下：然后解出為下述方程組的解230。231。 247。231。x2bC2=....231。....231。 247。248。 24a232。248。246。247。231。231。247。=[,8360,485,]5）寫出組yaxa2xb1xb24臨界值為：y0=yay0=(8*c+20*d)/20y01）則可以求出指標超標的次數/指標超標次數綜合則可得到下表：X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12N 8 3 3 8 8 2 8 1 2 9 5 6P(W) X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23 X24N 14 2 1 4 7 3 0 1 0 4 0 3P(W) 0 0 0 表Zmd（表示所有樣本數據的標準差）10月經失調炎癥術后皮膚病消化不良呼吸道感染發熱正常值表下將所有數據都進行標準化處理可以得到下圖：圖33．將每類疾病所對應的某項指標與該指標在步驟excel443 數據的歸一化處理表就可以得出每類疾病它的健康函數值為評價指標的模型，即X2421*24的矩陣432值，每類疾病都有其值也在一個固定的范圍內浮動，無論某種疾病或正常的屬于哪個區間，更接近哪種疾病的平均值范圍表個患病人數，（2）主成分分析法在統計分析軟件個例子的每個例子的Analysis，彈出x1x24Conelation中擊Continue，返回在調用會自動對原始數據進行標準化處理，所以在得到計算結果后的變量都是指經過標準化處理后的變量，但過程進行計算。主成分個數提取原則為主成分對應的特征值大于個主成分。作為納入標準。個主成分，即個指標的信息，以此類推，所以我們決定用8x1x24x1x8相關系數矩陣圖24明確因變量后：我們需要明確我們分析的目的；確定分組變量與判別變量間的關系建立判別函數，找到自變量的最佳區分因變量的各個類別的線性組和。對區分類別差異的影響最大。是…對分析的準確程度進行評價。Fisher以疾病一為例，我們從圖上可以得出x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x15 x16 x17 17x20 x21 x22 x23 x24 （常數） Y1=*x1+**x3+**x5+*x6+18603*x7+*x8+**x10+*x11+*x12+*x13+根據上表依次求出其余y將一份尿檢報告的相結合，可以得出該尿檢結果的值判斷它屬于哪種疾病的取值范圍，即該患者可能患某種疾病。各項指標在統計分析后所占得比重如下圖所示：各項指標的重要性如下圖所示，我們將重要程度8項指標超出范圍的重要性19歲 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0128 11 0 0 0 0 0 0 7 2 51歲 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 075 6歲 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0169 6 0 1 0 38 4歲 0 0 0 0 0 0 0 6 215 9歲 0 0 0 0 0 0 0 0 0 158 2歲 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 55 5x132 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0128 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 058 1歲歲 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0113 30 0 0 0 0 024 5 0 0 0 0 0 0169 6 0 0 0 0 0 0 0 0 038 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 047 4歲0 0 0 歲歲 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0127 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 055 50 0 0 0 0 098 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0超標個數 19 5 2 8 6 5 0 1 3 1 0 2整理可得出下表：指X1X15X19X2261007可以得出對炎癥患者影響大的指標有%是兒童。含量、血小板計數、血小板壓積、中性粒細胞相對值、淋巴細胞相對值、單核細胞相對值、中性粒細胞絕對值、單核細胞絕對值。%是兒童，說明小孩子23因為年齡小，抵抗力弱，在相同環境下，患炎癥的可能性很高，所以媽媽們應該多留意孩子平時的異常狀況，多運動，多通風，督促孩子講衛生，愛清潔，養成良好的生活習慣，無論是大人還是小孩，一旦有異常情況不要拖延，應該及時送往醫院治療。值，并由某種病的值是否合理，即是否在該種疾病所屬的區域里，來判斷模型準確與否。值處于呼吸道感染的區間，故我們判斷該病人患的是呼吸道感染，由剛開始我們取數據時已經得知，該患者就是呼吸道感染，得出的模型與實際相符。y0B②B,若中有：24因為B,所以他的健康狀況為不健康，由此得出該模型正確。在問題(1)2建立的模型理論上是將問題具體化和更進一步的細化，這對許多模糊問題的評價都可以拿來借鑒。通過問題(2)中的模型求解出來的量實際上仍然在分析處理上需要先進行數據的歸一化處理，比較繁瑣。Y種模型，但是結合具體結果分析可知，第一種模型雖然能夠求出某類疾病的取值范圍，但是這些范圍有可能互相包含，這樣就不能判斷出到底該患者患的是什么病，不能明確的給出一個評價值。2。在問題（2）中該模型應該采用多元線性回歸，這樣求得的林海明,[J].統計與(03)3].逸于分公量型西科(02)[5].主成分分析法在13 疾病超標值紅細胞0000000血小板血小板嗜酸細胞相胞絕對值分布寬度腹瀉病 0000000紫癜腫瘤 0 0 0 0 0 0 0 0月經失調 0000炎癥 0 0 0 0 0 0 0術后 0 0 0 0 0 0 0疹子 0 0 0 0 0 0 0 0扁桃0 0 0 0 0 體炎扁桃體肥大支氣0000嗜堿細胞紅細胞壓疾病絕對值絕對值絕對值絕對值寬度(SD)寬度(CV)比率積腹瀉 0 0 0 0 0病腭裂 0 0 0 0 0 0妊娠 0 0 0 0 0 0 0 0出血 0 0 0 0 0 0 0 0非霍 0 0 0 0 32奇金淋巴瘤ITP 0 0 0 0 0 0 0呼吸道感染白血00000病發熱00

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