2023年深圳杯数学建模A题影响城市居民身体健康的因素分析
2023年深圳杯数学建模
A题 影响城市居民身体健康的因素分析
原题再现:
以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病(以下简称慢性病)已经成为影响我国居民身体健康的重要问题。随着人们生活方式的改变,慢性病的患病率持续攀升。众所周知,健康状况与年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等都有密切的关系。如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式,从而达到促进身体健康的目的,这是全社会普遍关注的问题。附件A1是某市卫生健康研究部门对部分居民所做的“慢性非传染性疾病及其相关影响因素流行病学”调查问卷表,附件A2是相应的调查数据结果,附件A3是中国营养学会最新修订的《中国居民膳食指南》中为平衡居民膳食提出的八条准则。
请你们团队研究解决下面问题:
问题1 参考附件A3,分析附件A2中居民的饮食习惯的合理性,并说明存在的主要问题。
问题2 分析居民的生活习惯和饮食习惯是否与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素相关。
问题3 根据附件A2中的数据,深入分析常见慢性病(如高血压、糖尿病等)与吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质、运动等因素的关系以及相关程度。
问题4 依据附件A2中居民的具体情况,对居民进行合理分类,并针对各类人群提出有利于身体健康的膳食、运动等方面的合理建议。

问题一
根据题中所给附件A3的居民饮食健康习惯的膳食八准则,将定性描述转化为定量分析,给出合理的健康评判模型,通过计算得出题中不满足建立的合理健康评判模型的数据,进而从多角度给出存在的不健康习惯问题所在。(这个的多角度请根据附件3详加考虑从哪些方面),以下为题中所给附件3。


问题二
题中问题二为影响生活习惯和饮食习惯的主要因素分析,这个没什么好说的。从8年前就来回问,真的无语了。
问题三
问题三就得结合附件1了,分析慢性病的成因,与平时的生活习惯和饮食习惯都怎样相互影响的。我对出题方再次表示无语,你就不能换一换花样?
问题四
问题四稍稍有点有监督学习的味道了,出题人故意这么设置的数据,由于原数据附件中数据量并不大,但是数据特征维度很大,导致读者分析数据时并不能够面面俱到所有的特征变量都分析到,这恰恰是出题人让你做的,有一些变量影响权重不大,且空值较多,占比较大,无法通过插值或均值、众多或其他方法填充,你如果非得要这些变量还单独考虑分析,不仅增大任务量,且无法得出有效规律,占比过少的数据,具有随机性和偶然性,得出的单一结论不仅没有严谨的数据依据作为支撑,更不能令评卷老师信服。因此,分析数据量较为完整的变量,剔除不必要的变量,这是首要。
其次,你要分析的是居民健康,那么你是不是应该看一下都哪些指标影响居民健康状况?先别着急写,看准F-健康状况,这个才是那个预测的类别也就是评判的标准,只不过F-健康状况是多个维度指标你要把多维度的映射到一个维度上,(注意好用词,是映射不是特征抽取)回过头来再从1生活习惯B-吸烟情况、C-饮酒情况,2饮食习惯D-饮食情况,3个人基本情况,三方面考虑综合分析,使用较高的**算法并按照你认为合理的数值界限对计算后的结果进行分类,并从生活习惯和饮食习惯给出良好的建议。
程序代码:
#我不喜欢被打扰,不要加我
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
#你不仅长得帅,想的还挺美#你不仅长得帅,想的还挺美
相关文章:
2023年深圳杯数学建模A题影响城市居民身体健康的因素分析
2023年深圳杯数学建模 A题 影响城市居民身体健康的因素分析 原题再现: 以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病(以下简称慢性病)已经成为影响我国居民身体健康的重要问题。随着人们生活方式的改变&am…...
指令调度(Instruction Scheduling)
指令调度(Instruction Scheduling) 指令调度的约束基本机器模型基本块调度全局调度 指令调度是为了提高指令级并行(ILP),对于超长指令字(VLIW, Very Long Instruction Word)和多发射系统&#x…...
【运维】Linux 跨服务器复制文件文件夹
【运维】Linux 跨服务器复制文件文件夹 如果是云服务 建议用内网ip scp是secure copy的简写,用于在Linux下进行远程拷贝文件的命令,和它类似的命令有cp,不过cp只是在本机进行拷贝不能跨服务器,而且scp传输是加密的。可能会稍微影…...
k8s apiserver如何支持http访问?
原本是可以通过设置api-server的--insecure-port来实现,但是这个参数已经被废弃了,更好的方法则是使用proxy来实现: 在集群任意一个节点上起一个proxy服务,并设置允许所有host访问: kubectl proxy --address0.0.0.0 …...
Safetensors,高效安全易用的深度学习新工具
大家好,本文将介绍一种为深度学习应用提供速度、效率、跨平台兼容性、用户友好性和安全性的新工具。 Safetensors简介 Hugging Face开发了一种名为Safetensors的新序列化格式,旨在简化和精简大型复杂张量的存储和加载。张量是深度学习中使用的主要数据…...
Unity 工具之 NuGetForUnity 包管理器,方便在 Unity 中的进行包管理的简单使用
Unity 工具之 NuGetForUnity 包管理器,方便在 Unity 中的进行包管理的简单使用 目录 Unity 工具之 NuGetForUnity 包管理器,方便在 Unity 中的进行包管理的简单使用 一、简单介绍 二、NuGetForUnity 的下载导入 Unity 三、NuGetForUnity 在 Unity 的…...
运算放大器(二):恒流源
一、实现原理 恒流源的输出电流能够在一定范围内保持稳定,不会随负载的变化而变化。 通过运放,将输入的电压信号转换成满足一定关系的电流信号,转换后的电流相当一个输出可调的简易恒流源。 二、电路结构 常用的恒流源电路如…...
企业选择租用CRM还是一次性买断CRM?分别有哪些优势?
CRM是企业管理客户关系,提升销售业绩,实现业务增长的重要工具。市场上的CRM系统销售方式主要有两种——租用型和买断型。那么,租用CRM好还是一次性买断CRM好?本文将从以下几个方面进行分析: 1、什么是租用型CRM和买断…...
VBA_MF系列技术资料1-133
MF系列VBA技术资料 为了让广大学员在实际VBA编程中有切实可行的思路及有效的提高自己的编程技巧,我参考大量的资料,并结合自己的经验总结了这份MF系列VBA技术综合资料,而且开放源码(MF04除外),其中MF01-04属…...
Android 项目架构
🔥 什么是架构 🔥 在维基百科里是这样定义的: 软件架构是一个系统的轮廓 . 软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件. 各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯 . 在实现阶段, 这些抽象组件被细化为实际组件 , 比如具体某个类或者对象 . 面试的过程中…...
【Linux】进程通信 — 管道
文章目录 📖 前言1. 通信背景1.1 进程通信的目的:1.2 管道的引入: 2. 匿名管道2.1 匿名管道的原理:2.2 匿名管道的创建:2.3 父子进程通信:2.3.1 read()阻塞等待 2.4 父进程给子进程派发任务:2.5…...
ROS 2 — 托管(生命周期)节点简介
一、说明 这篇文章是关于理解ROS 2中托管(生命周期)节点的概念。我们描述了概念性的想法以及我们为什么需要它。所以让我们开始吧! 二、托管式节点 — 什么和为什么? 为了理解托管式节点,让我们从一个简单的问题陈述开…...
vue2企业级项目(六)
vue2企业级项目(六) 自定义指令 创建src/directive/index.js const directives require.context("./modules", true, /\.js$/);export default {install: (Vue) > {directives.keys().forEach((key) > {let directive directives(key…...
OSPF的选路原则
域内 --- 1类,2类LSA 域间 --- 3类LSA 域外 --- 5类,7类LSA --- 根据开销值的计算规则不同,还分为类型1和类型2 1.如果学到的路由都是通过1类,2类LSA获取的域内路由 --- 这种情况直接比较开销值,优先选择开销值小的路…...
4.操作元素属性
4.1操作元素常用属性 ●通过 JS 设置/修改 标签元素属性,比如通过src更换图片 ●最常见的属性比如:href、 title、 src 等 ●语法: 对象.属性 值【示例】 // 1.获取元素 const pic document.querySelector( img ) // 2.操作元素 pic.src ./images/b…...
uniapp 微信小程序:v-model双向绑定问题(自定义 props 名无效)
uniapp 微信小程序:v-model双向绑定问题(自定义 props 名无效) 前言问题双向绑定示例使用 v-model使用 v-bind v-on使用 sync 修饰符 参考资料 前言 VUE中父子组件传递数据的基本套路: 父传子 props子传父 this.$emit(事件名, …...
【Lua学习笔记】Lua进阶——Table(3) 元表
接上文 文章目录 元表__tostring__call__index__newindex运算符元方法其它元表操作 元表 Q:为什么要使用元表? A:在Lua中,常常会需要表与表之间的操作。元表中提供了一些元方法,通过自定义元方法可以实现想要的功能&…...
AI编程常用工具 Jupyter Notebook
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”云原生“获取基础架构实践 深度学习编程常用工具 我们先来看 4 个常用的编程工具:Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter,但并不是要求你必须使用它,你也可以根据自己的喜…...
RocketMQ重复消费的解决方案::分布式锁直击面试!
文章目录 场景分析方法的幂等分布式锁Redis实现分布式锁抢锁的设计思路 分布式锁案例 直击面试rocketmq什么时候重复消费消息丢失的问题消息在哪里丢失发送端确保发送成功并且配合失败的业务处理消费端确保消息不丢失rocketmq 主从同步刷盘 场景分析 分布式系统架构中,队列是分…...
如何降低TCP在局域网环境下的数据传输延迟
以Ping为例。本案例是一个测试题目,只有现象展示,不含解决方案。 ROS_Kinetic_26 使用rosserial_windows实现windows与ROS master发送与接收消息_windows 接收ros1 消息 什么是ping? AI: ping是互联网控制消息协议(…...
使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
大学生职业发展与就业创业指导教学评价
这里是引用 作为软工2203/2204班的学生,我们非常感谢您在《大学生职业发展与就业创业指导》课程中的悉心教导。这门课程对我们即将面临实习和就业的工科学生来说至关重要,而您认真负责的教学态度,让课程的每一部分都充满了实用价值。 尤其让我…...
NXP S32K146 T-Box 携手 SD NAND(贴片式TF卡):驱动汽车智能革新的黄金组合
在汽车智能化的汹涌浪潮中,车辆不再仅仅是传统的交通工具,而是逐步演变为高度智能的移动终端。这一转变的核心支撑,来自于车内关键技术的深度融合与协同创新。车载远程信息处理盒(T-Box)方案:NXP S32K146 与…...
Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略
一、构建速度优化 1、升级Webpack和Node.js 优化效果:Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。原因: V8引擎优化(for of替代forEach、Map/Set替代Object)。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...
解决:Android studio 编译后报错\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt‘ to exist
现象: android studio报错: [CXX1409] D:\GitLab\xxxxx\app.cxx\Debug\3f3w4y1i\arm64-v8a\android_gradle_build.json : expected buildFiles file ‘D:\GitLab\xxxxx\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt’ to exist 解决: 不要动CMakeLists.…...
comfyui 工作流中 图生视频 如何增加视频的长度到5秒
comfyUI 工作流怎么可以生成更长的视频。除了硬件显存要求之外还有别的方法吗? 在ComfyUI中实现图生视频并延长到5秒,需要结合多个扩展和技巧。以下是完整解决方案: 核心工作流配置(24fps下5秒120帧) #mermaid-svg-yP…...
小智AI+MCP
什么是小智AI和MCP 如果还不清楚的先看往期文章 手搓小智AI聊天机器人 MCP 深度解析:AI 的USB接口 如何使用小智MCP 1.刷支持mcp的小智固件 2.下载官方MCP的示例代码 Github:https://github.com/78/mcp-calculator 安这个步骤执行 其中MCP_ENDPOI…...
StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析
StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析 StarRocks 的向量化执行引擎是其高性能的核心设计,相比传统行式处理引擎(如MySQL),性能可提升 5-10倍。以下是分层拆解: 1. 向量化 vs 传统行式处理 维度行式处理向量化处理数…...
【笔记】AI Agent 项目 SUNA 部署 之 Docker 构建记录
#工作记录 构建过程记录 Microsoft Windows [Version 10.0.27871.1000] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.(suna-py3.12) F:\PythonProjects\suna>python setup.py --admin███████╗██╗ ██╗███╗ ██╗ █████╗ ██╔════╝…...
AWS vs 阿里云:功能、服务与性能对比指南
在云计算领域,Amazon Web Services (AWS) 和阿里云 (Alibaba Cloud) 是全球领先的提供商,各自在功能范围、服务生态系统、性能表现和适用场景上具有独特优势。基于提供的引用[1]-[5],我将从功能、服务和性能三个方面进行结构化对比分析&#…...
