关于-肾炎诊断的数据分析方法

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1、关于肾炎诊断的数据分析方法摘要肾炎是一种比较常见的疾病，早期症状常不明显，容易被忽略，发展到晚期可引起肾功能衰竭，严重威胁病人的健康和生命，是引起肾功能衰竭最常见的原因，必须早发现早治疗。本文就肾炎病人和健康人的化验结果进行处理，是否患有肾炎与就诊者体内微量元素的含量有关，科学的判定方法可以及时对就诊者的身体情况给予正确的判定.本文根据附件所给数据，就此分析就诊者体内Zn,Cu,Fe,Ca,Mg,K,Na七种微量元素含量，说明影响肾炎的主要元素。并由此建立模型确定元素的影响程度。最后评价模型，分析如何更实际的判断是否患有肾炎。对于问题1，我

2、们采用Logistic回归方程，求出7中元素在对人体中是否患有肾炎时健康概率。分析模型计算出其健康概率，再与概率值0.5比较，即可以判断就诊者是否患有肾炎.若p<0.5，则表明就诊者患有肾炎，否则，就表明就诊者健康.对于问题2，我们采用马氏距离判别法是将表B.1中的结果分为肾炎病人A组和健康人B组，化验结果是一个维的样品，这里定义为样品c到A组、B组的距离，这样通过比较两值的大小就可以判断样品c是属于A组还是B组；样品c到A组和B组的马氏距离分别为：其中，分别为总体A和B的均值和协方差。则判别函数为：当时，样品c靠近A，c属于A；当时，样品

3、c靠近B，c属于B。通过此法和MATLAB软件等相关数学工具对患者和健康者的Zn,Cu,Fe,Ca,Mg,K,Na七种微量元素含量进行计算，然后与1中两种方法进行比较，然后得出比较合理的判断方法。对于问题3EXCEL制图软件结合所给数据编出作图程序绘出7中微量元素对是否患有肾炎的分布散点图，观察图像并与（1）和（2）的计算结果比较，并较精确地得出影响肾炎的关键或主要元素，并得出最简洁的检测方案。对于问题4，重复上述工作，并进一步得出更为精确的指标及检验方法。对于问题5，通过对上述问题的优缺点统计分析，我们通过收集必要的信息对上述模型进行修正

4、，从而更好地研究出对一个人是否患肾炎时微量元素含量的定标检测法。关键词：EXCE制图软件Logistic回归方程马氏距离判别法MATLAB软件统计分析一、问题重述1.1问题背景人们到医院就诊时，通常要化验一些指标来协助医生的诊断。诊断就诊人员是否患肾炎时通常要化验人体内各种元素含量。表B.1是确诊病例的化验结果，其中1－30号病例是已经确诊为肾炎病人的化验结果；31－60号病例是已经确定为健康人的结果。表B.2是就诊人员的化验结果。表B.1确诊病例的化验结果病例号ZnCuFeCaMgKNa116615.824.570011217951321

5、8515.731.570112518442731939.8025.9541163128642415914.239.789699.2239726522616.223.860615270.321861719.299.2930718745.5257720113.326.655110149.4141814714.530.065910215468091728.857.8655175.798.43181015611.532.56391071035521113215.917.757892.4131413721218211.311.376711126467

6、2131869.2637.195823373.0347141628.2327.162510862.4465151506.6321.06271401796391615910.711.761219098.53901711716.17.0498895.51365721818110.14.0414371841015421914620.723.8123212815010922042.310.39.7062993.74398882128.212.453.137044.14548522215413.853.36211051607232317912.217

7、.9113915045.22182413.53.3616.813532.651.6182251755.8424.980712355.61262611315.847.362653.61686272750.511.66.3060858.958.91392878.614.69.7042170.81334642990.03.278.1762252.37708523017828.832.499211270.21693121319.136.2222024940.01683217013.929.8128522647.93303316213.219.815

8、2116636.21333420313.090.8154416298.903943516713.114.1227821246.31343616412.918.6299319736