【精品】肾炎患病结果的分析

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1、肾炎患者检查结果分析摘要本文研究了如何根据人休内多种元素的化验结果來判別其患肾炎与否，并找岀影响人们患肾炎的主要因素，以便减少化验的指标。为此，文小先用可视化的方法对患病和健康两个群体进行初步分析，再用马氏距离判别法和费歇尔判别法进行判别，分析评价其精度，并应用于就诊人员的检验。最后利用主成分分析法找到影响患病的主要因索，利用提取出的主要因索再对后30位就诊人员进行分析判断，并与未提取成分的判别结果做比较。样本的那些指标都是多维数据，故可以有效的利用可视化的手段，以便于更好的理解和分析数据。木文假设每一个病人的编号就是其名字，为了便于确认疾病信息，本文把肾炎病人分为第一类，健康的

2、人分类第二类。采用SPPC软件进行一些简单的编程操作实现，得到一些可视化信息：两类的一些元素有交叉，Na、Zn、K三个化学元素对判别两类的影响是比较低的。为对前60个样本进行定量分析，木文首先建立了马氏距离判别模型。该模型又有两个子模型，它们分别基于两个总体的协方差相同和不同的情况。假设协方差相同的模型对前60个样本的判别结果不理想，误判率较高，故舍弃。假设协方差不同的模型只在对患病群休判別时产生误判，判断准确率达88.3%.马氏距离判別模型的精确度不能满足实际需要，故再建立费歇尔判别模型加以对比。采用费歇尔模型对前60个样本判别时，只有健康群体的32,38,39,60四个样本发

3、生误判，判断准确率髙达93.3%,满足实际需求。接着再分别利用马氏距离判别法和fisher判别法对61到90号样本进行判别，得到两种不同的判别结果，且二者和差较大。鉴于fisher判别法准确率较高，故木文认为fisher判别法得到的结果较为可信。为了确定影响人们患肾炎的关键因素，减少化验的项H，则需要多元统计学问题屮的降维处理技术，把原来多个变量化为少数儿个综合综合指标。故可以建立主成份分析模型。提取主成分后，再用spss软件求解发现结果紊乱，不能满足实际需要。因此再转到fisher模型上。在对健康人和肾炎病人的七种化学元素进行检验后，影响力由低到高排序为：K、Zn、Na、Fe、

4、Mg、Ca.Cu,本文使用R软件逐一进行筛选测试,从剔除一个元索K开始，然后剔除两个元索K、Zn,再依次按照这样的顺序进行检验。当先后剔除一个元素K和两个元素K、Zn时，发现结果与之前不剔除任何元素得到的完全一致；剔除三个元素K、Zn、Na后发现，出现误判的样本点改变了，误判样本点为32、33、38、41,但是回判正确率不变。然后剔除四个元素发现误判样本点和准确率都变了，所以本文认为选择剔除三个元素K、Zn、Na,述能达到比较髙的回判准备率。但当将fisher模型用于剔除一个或多个元素后对后30个样本的判断发现结果不符合实际，故本文釆用原先的判断结果。1问题重述人们到医院就诊时，

5、通常要检测一些指标來协助医生诊断。我们判断人员是否患肾炎是通过分析人体内多种元索含量來确定的。对于就诊人员说而言不希望自己的病情被误判，所以我们应该确定精确的检测方法。本文我们就如何判断前来就诊人员是否患有肾炎，建立数学模型。用题1=1所给数据我们可以看出，60位已经诊断的病例号的体内元索含量，其中1—30号病例是已经确诊为肾炎病人的化验结果；31-60号病例是已经确诊为健康人的结果。另外还有61-90号为待检验的就诊患者。待解决的问题如下：(1)根据表B.1中的数据，提出一-种或多种简便的判别方法，判别就诊人员是属于患者或健康人，并检验你提出方法的准确性与可信度。(2)按冬1提

6、出的方法，对表B.2中的30名就诊人员的化验结果进行判别,判定他们是肾炎病人还是健康人。(3)能否根据表B.1的数据特征，确定哪些指标是影响人们患肾炎的关键或主因素，以便减少化验的指标。(4)根据3的结果，重复2的工作。(5)对2和4的结杲作进一步的分析与评价。2问题分析此题研究的是如何判断就诊人员是否患有肾炎。在医院就诊时，一•般情况下医生把就诊人员的球液的化验结果作为判断该就诊人员是否患有肾炎的依据。本题屮就是通过分析病人的尿液屮各元索的含量来判断的，我们对这些数据进行分析处理，寻求好的判别方法，判断前来就诊的人员健康与否。题日屮已经给出30个肾炎患者与30个健康者体内7种元

7、索的含量，我们需要就此提出一种合理的诊断方案。首先采用可视化的理念和方法进行分析，得到对崽病和健康这两个群体的感性认识。然后通过分析，我们采用两种方法来定量判别就诊人员是否患有肾炎。一是采用马氏距离判别法來判断就诊人员的健康状况。二是将数据划分为两类，分别用两个集合表示。一类为肾炎患者，一类为健康人体，使用费歇尔判别方法建立模型，达到判别效果。在这过程中，有可能个别会发生误判，为此要分析模型的准确度并査找发生误判的原因。表B.2屮给出了30名就诊人员体内多种元素的含量，我们分别应