2012年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)国家一等奖优秀论文C题目 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/12/23 22:24:04星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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图1:患病人群男女比例

根据图1得知男性患脑卒中的比例与女性患脑卒中的比例为1:0.85,通过查阅资料和结合生活实际不难发现现实生活中的绝大部分男性(成年人)都有吸烟的生活的习性,而女性吸烟的人数比较少,通过前面的结论已经得知吸烟会导致脑卒中的病发,男性由于吸烟增加了脑卒中的病发,因此男性患脑卒中疾病的比例会大于女性。

同时随着社会的发展工作上的应酬变成了达成合作的必要条件,应酬时酒已经成为必不可少的一道菜肴,由于出面谈生意大部分是男性,前面已经分析得知过量的喝酒也是造成脑卒中病发的重要因素之一,从这个角度分析,男性患脑卒中的概率比女性要大,因此就整个男女集体来分析比较,脑卒中的患病人群中男性的比例会大于女性。据此我们也可以证实抽烟酗酒会增加脑卒中病发的概率,因此减少抽烟或者不抽烟以及不酗酒(适量饮酒)可以有效降低脑卒中的病发,同时也有利于身心健康。 2)按年龄分析

根据2007-2010年的数据,本文通过统计4年中各个年龄段患病人数的总和作出直方图,据图分析相关结果(这里本文将0岁的儿童归结到1-10岁的年龄段,大于100岁的人归结到91-100岁的年龄段)

图2:患病人群的年龄段分布

对于年龄我们将1-10岁归为儿童,11-20归为青少年,21-40为中年41-60岁为中老年61-100归为老人。通过计算得知患病人数的平均值为6177.2,据此可以得知患病

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人数大于平均值的年龄段、人数和所占比值如下表

表2:患病人数大于平均值的年龄段、人数和所占比值 年龄段 51-60 61-70 71-80 81-90 人数 8692 14888 21556 11280 所占比例 14.04% 24.04% 34.81% 18.21% 本文将患病人数大于平均值的年龄段段称为病症高发年龄段,因此脑卒中病症高发

年龄段大部分为老年人。通过查阅资料得知老年人腹部脂肪容易堆积,形成向心性肥胖,肥胖者高血压的患病率较高,因为老年人容易患高血压;此外老年人新陈代谢能力降低,存在一定的代谢障碍容易患糖尿病;随着年龄的增加老年人接受刺激的能力也随之下降,患上心脏病的概率也增大,前面已知心脏病,高血压,糖尿病等都是引发脑卒中的发病因素,因此老年人患脑卒中的概率比较大,患病的人数也比其他年龄段多。通过分析得知老年人可以通过锻炼身体增强自身的抵抗能力和身体素质,用强健的体魄阻挡脑卒中的病发,同时还可以陶冶情操,修养身心。

此外据图2可得,31-50岁的中年也有较大一部分的患病人数,其中还有儿童。伴随着社会的发展,中年人的生活习惯越来越没有规律,饮食也杂乱无章,由于不良的生活习惯会导致高血压、肥胖等症状的病发,所以也有较大一部分的中年人因此患病。对于儿童患病原因是由天性的遗传和缺乏维生素K造成,因此儿童也有小部分的患者。中年人可以通过调整饮食结构和改善生活习惯来避免相关病症的发生,从而减少脑卒中的病发,对于儿童可以通过补充相关的维生素来抵抗病菌的入侵,提高免疫能力,减少病症的发生。 3)按月份分析

由于2009年患病人数比较少,而其他3年的数据相对较高,为了更直观的反映4年数据之间的变化趋势,本文用每月的患病人数与年患病总数的比值画出折线图

图3:不同月份患病人数分布

从图中可以看出各年季节交替月份的患病人数比临近月份的患病人数较多,由于交替月份的气温的变化无常,白昼温差较大而且不易预测,老年人身体的抵抗力较弱,因此在季节交替的月份不少老年人就会因防备不及而发生脑子中等疾病,此外天气变冷时特别是冬春季节,气温偏低, 人体血管收缩明显,血压增高,危险因素控制不佳的情况

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下,容易发生心脑血管事件从而造成脑卒中的病发。所以,特别是对有危险因素如高血压、糖尿病、动脉硬化的老年人,在季节交换的月份要注意防寒保暖,做好防御疾病的相关措施,在春冬季节的时候要注意保暖,常到阳光充足的地方晒晒太阳,这样有利于对危险因素的控制,防止脑卒中的病发。 4)按职业分析

根据2007-2010年的数据,本文通过统计不同职业的患病人数得到下图

图4:不同职业患病人数比例

根据图4本文抛开其他和缺失数据的选项,根据不同职业的患病人数进行分析,农民这一职业中脑卒中的患病人数最多,由于农民市场在野外劳作,长时间经受烈日的暴晒以及暴雨的冲洗容易导致脑卒中的病发;其次是退休人员,退休人员大多数和老人,老人容易患心脏病和高血压等疾病,由于这些疾病容易造成脑卒中的病发,所以退休人员中有较多的患病者;接着是工人,由于工人的工作环境比较恶劣,并且时常加班加点,造成体力活动过量,进而促使脑卒中的病发,所以工人占据一定的比例。 5.2问题二模型的建立与求解

5.2.1模型一:基于Pearson简单相关分析的模型

相关关系是现象间不严格的依存关系,即个变量之间不存在确定性的关系,依据陈胜可[3]的总结:相关关系中当一个或几个相互联系的变量取一定数值时,与之相应的另一变量也会发生变化,但其关系值不是固定的,往往按照某种规律在一定范围内变化。

通过对附件给出的数据,首先计算气象因素月平均值和脑卒中月平均发病数具体数据如下表

表3:2007-2010年的月平均数据 月份 1 2 3 4 5 6 平均气压 11.74395 1022.144 1019.225 1017.117 1009.714 1005.694 最高气压 285.625 1024.994 1022.362 1020.139 1011.883 1007.387 最低气压 1024.48 1019.114 1015.985 1014.057 1007.36 1003.871 平均气温 3.758065 6.739347 10.34839 13.38164 21.58629 24.47417 最高气温 7.604032 10.88575 14.79516 17.8093 26.7379 28.3075 最低气温 0.841935 3.484698 6.644355 9.648548 17.34435 21.60833 平均湿度 67.83065 70.70628 67.25 66.37554 64.41935 77.15833 最低湿度 51.00806 51.9572 46.39516 46.12258 40.21774 58.58333 患病人数 1348.25 1256.25 1373 1346 1400.5 1232.5

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7 8 9 10 11 12 1003.923 1006.024 1011.334 1018.21 1023.169 1023.33 1005.584 1007.738 1013.048 1020.188 1025.4 1026.137 1002.137 1004.261 1009.635 1016.358 1020.913 1020.61 29.14839 28.8871 24.78 19.43629 12.16667 6.805645 33.26532 32.88226 28.54333 23.58871 16.5825 11.01855 26.00806 25.94597 22.04333 16.01129 8.56 3.379839 73.83871 74.8871 78.175 73.16935 70.975 66.8629 55.35484 56.19355 60.14167 50.54032 48.91667 46.97581 1300 1295.75 1241 1330.5 1205 1142.5 若随机变量X、Y的联合分布是二维正态分布,xi和yi分别为n次独立观测值,相关系数r的公式为

r?ni?1?(xi?1ni??x)(yi?y)2?? (1)

?(x?i?x)?(yi?1ni?y)2??1n1n其中x??xi,y??yi。

ni?1ni?1通过Matlab结合表3的数据计算得到

表4:指标的相关关系r值 变量 r值 平均气压 最高气压 最低气压 平均温度 最高温度 最低温度 平均湿度 最低湿度 -0.1326 -0.1161 -0.1161 0.0952 0.1139 0.0743 -0.3798 -0.4005 简单相关系数r有如下性质

表5:相关系数r的性质 -1 (-0.5,0) 0.5 完全负相关 弱负相关 中正相关 (-1,-0.5) 0 (0.5,1) 强负相关 无线性相关 强正相关 -0.5 (0,0.5) 1 中负相关 弱正相关 完全正相关 结合表4和表5得知脑卒中的患病人数与各个自变量之间的关系如下表

表6:各个自变量与脑卒中的相关关系 变量 平均气压 最高气压 最低气压 平均温度 最高温度 最低温度 平均湿度 最低湿度 关系 弱负相关 弱负相关 弱负相关 弱正相关 弱正相关 弱正相关 弱负相关 弱负相关 5.2.2模型二:逐步回归模型 步骤一:多元线性回归方程的建立

多元线性回归方程

的基本公式

y??0??1x1?...??mxm?? (2)

式中?0,?1....?m表示方程的回归系数,对于回归系数采用最小二乘法进行拟合,公式为

[3-4]

??(XTX)?1XTY (3)

通过计算得到回归参数?0,?1....?m为[-22613 2274 -1020 -1227 538 -628 133 35

-79]

^从而得到多元线性回归方程