synthetic metabolic dataset

Dieses Projekt erzeugt und analysiert einen synthetischen Datensatz von 10.000 Erwachsenen, der das Alter, den BMI, den Taillenumfang, den Nüchternblutglukose-, HDL-, Triglycerid- und Bluthochdruckverteilungen der erwachsenen US -Bevölkerung widerspiegelt. Ich verwendete die von NHANES (CDC) beschriebenen statistischen Trends. Durch die Verwendung verschiedener neuartiger Algorithmen zur Simulation realistischer Gesundheitsmetriken können wir diesen Datensatz nutzen, um die mit dem metabolischen Syndrom verbundenen Risikofaktoren weiter zu analysieren.

Erste Importe: Das Projekt beginnt mit dem Importieren von wesentlichen Python -Bibliotheken: Numpy für numerische Operationen, Pandas für Datenmanipulation, Matplotlib.pyplot für Visualisierungen und zufällige für die Generierung von Zufallszahlen. Diese Bibliotheken bilden das grundlegende Toolkit zum Umgang mit Daten, zur Durchführung statistischer Berechnungen und zur Darstellung von Diagrammen.

Erwachsenen Bevölkerungsdatensatzgenerator: Der Code generiert einen synthetischen Datensatz von 10.000 Erwachsenen, der das Alter und die BMI -Verteilung der erwachsenen US -Bevölkerung nachahmt. Es definiert Altersgruppen und ihre Anteile und erzeugt eine Altersverteilung entsprechend. Der Datensatz enthält Spalten "Alter" und "Geschlecht", wobei die BMI -Werte basierend auf festgelegten Merkmalen für jede Altersgruppe erstellt wurden. Dieser Datensatz spiegelt das Alter und die BMI -Verteilung genau wider, was es für die Analyse der Risiken für die metabolische Gesundheit geeignet ist.

Algorithmus zur Erzeugung von Taillenumfang: Eine Funktion erzeugt realistische Taillenumfangswerte, die auf BMI, Alter und Geschlecht basieren. Der Algorithmus verwendet lineare Beziehungen, Altersanpassungsfaktoren und zufällige Variationen, um individuelle Unterschiede zu simulieren. Die Funktion integriert mithilfe der Pandas -Anwendungsmethode in den Hauptdatensatz.

Nüchterner Blutzuckergenerierungsalgorithmus: Eine Funktion erzeugt Fastenblutglukosewerte (FBG), die auf Alter und BMI unter Verwendung eines probabilistischen Ansatzes basieren. BMI -Kategorien sind definiert und die Basiswahrscheinlichkeiten für erhöhtes FBG werden durch einen Altersfaktor angepasst. Die Werte werden unter Verwendung einheitlicher Verteilungen erzeugt, die realistische Bereiche widerspiegeln. Diese Funktion integriert sich mithilfe der Pandas -Anwendungsmethode in den Hauptdatensatz.

Algorithmus zur Erzeugung von Triglyceridniveau: Eine Funktion erzeugt Triglyceridspiegel basierend auf Alters- und BMI -Kategorie unter Verwendung eines geschichteten probabilistischen Ansatzes. Für jede BMI -Kategorie sind Parameter für Triglyceridniveaus mit Altersanpassungen für Wahrscheinlichkeiten definiert. Die Werte werden unter Verwendung von einheitlichen Verteilungen erzeugt und in den Hauptdatensatz mit der Pandas -Anwendungsmethode integriert.

HDL -Cholesteringenerierungsalgorithmus: Eine Funktion erzeugt HDL -Cholesterinspiegel basierend auf Alter, Geschlecht und BMI unter Verwendung eines probabilistischen Ansatzes. Geschlechtsspezifische Schwellenwerte und Altersanpassungen werden angewendet, um Werte zu erzeugen, die realistische Verteilungen widerspiegeln. Diese Funktion verwendet Numpy für die zufällige Generation und integriert mithilfe der Pandas -Anwendungsmethode in den Hauptdatensatz.

Algorithmus zur Blutdruckzuweisung von Bluthochdruck: Eine Funktion weist einen hohen Blutdruckstatus auf der Grundlage des Alters und der BMI -Kategorie unter Verwendung eines probabilistischen Ansatzes zu. Grundwahrscheinlichkeiten und Altersanpassungen werden angewendet, wobei die zufällige Erzeugung den Status bestimmt. Dieser Binärstatus wird mithilfe der Pandas -Anwendungsmethode in den Datensatz integriert.

Identifizierung des metabolischen Syndroms und Standardisierungsdatensatzspalten: Dieser Code identifiziert Personen mit metabolischem Syndrom unter Verwendung einer Funktion, die fünf Kriterien überprüft: Abdominalfettvermögen, erhöhte Triglyceride, reduziertes HDL -Cholesterin, erhöhter Blutdruck und erhöhtes Nüchternglukose. Das Erfüllen von mindestens drei Kriterien klassifiziert eine Person als metabolisches Syndrom. Die Funktion wird auf jede Zeile angewendet und erstellt eine neue Spalte metabolic_Syndrome. Der Code standardisiert auch die Spaltennamen für Konsistenz und führt die Erstdatenexploration durch, wodurch der Datensatz zur weiteren Analyse vorbereitet wird.

Klassifizierungsalgorithmus des metabolischen Syndroms: Eine Funktion klassifiziert Personen für das metabolische Syndrom unter Verwendung klinischer Kriterien, wobei geschlechtsspezifische Schwellenwerte für Taillenumfang und HDL-Cholesterinspiegel angewendet werden. Die Funktion wird auf jede Datensatzzeile angewendet und generiert eine binäre Klassifizierung. Die Gesamtprävalenz des metabolischen Syndroms wird zusammen mit einer Stichprobe des aktualisierten Datensatzes berechnet und gedruckt.

Datenvisualisierung von Gesundheitsmetriken durch BMI: Eine umfassende Datenvisualisierungsstrategie analysiert die Beziehung zwischen BMI und verschiedenen Gesundheitsmetriken, die durch Geschlecht getrennt sind. Datenaggregation, Dual-Line-Diagramme und Feinabstimmungen der Handlung Ästhetik erleichtern die effiziente Visualisierung komplexer Beziehungen und ermöglichen eine schnelle Identifizierung von Trends und geschlechtsspezifischen Mustern.

Datenvisualisierung von Gesundheitsmetriken nach Alter: Eine ähnliche Datenvisualisierungsstrategie analysiert die Beziehung zwischen Alter und verschiedenen Gesundheitsmetriken, die nach Geschlecht getrennt sind. Altersbasierte Aggregation und Dual-Line-Diagramme zeigen altersbedingte Gesundheitstrends und liefern Einblicke für altersspezifische gesundheitliche Interventionen.

Vergleichende Analyse synthetischer Daten gegen NHANES -Referenz: Ein Datenanalyse -Algorithmus vergleicht den synthetischen Datensatz mit NHANES -Referenzdaten, wobei sich die Schwerpunkt auf wichtigen Gesundheitsmetriken konzentriert. Prozentsatzberechnungen und Abweichungsmaßnahmen liefern Einblicke in die Ausrichtung und Abweichung der synthetischen Daten aus realen Statistiken. Dieser Ansatz hilft, den Datenerzeugungsprozess für Genauigkeit zu verfeinern.