หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

โครงการนี้สร้างและวิเคราะห์ชุดข้อมูลสังเคราะห์ของผู้ใหญ่ 10,000 คนสะท้อนให้เห็นถึงอายุ, ค่าดัชนีมวลกาย, รอบเอว, กลูโคสในเลือดอดอาหาร, HDL, ไตรกลีเซอไรด์และการกระจายความดันโลหิตสูงของประชากรสหรัฐ ฉันใช้แนวโน้มทางสถิติที่ระบุไว้ตามรายละเอียดโดย NHANES (CDC) ด้วยการใช้อัลกอริทึมนวนิยายต่างๆเพื่อจำลองการวัดสุขภาพที่เหมือนจริงเราจะสามารถใช้ชุดข้อมูลนี้เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับโรคเมตาบอลิซึม

การนำเข้าเบื้องต้น: โครงการเริ่มต้นด้วยการนำเข้าไลบรารี Python ที่จำเป็น: numpy สำหรับการดำเนินการเชิงตัวเลข, แพนด้าสำหรับการจัดการข้อมูล, matplotlib.pyplot สำหรับการสร้างภาพและสุ่มสำหรับการสร้างตัวเลขสุ่ม ไลบรารีเหล่านี้เป็นชุดเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการจัดการข้อมูลดำเนินการคำนวณทางสถิติและการพล็อตกราฟ

เครื่องสร้างชุดข้อมูลประชากรผู้ใหญ่: รหัสสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ของผู้ใหญ่ 10,000 คนเลียนแบบอายุและการกระจาย BMI ของประชากรสหรัฐที่เป็นผู้ใหญ่ มันกำหนดกลุ่มอายุและสัดส่วนของพวกเขาสร้างการกระจายอายุตาม ชุดข้อมูลประกอบด้วยคอลัมน์ 'อายุ' และ 'เพศ' พร้อมค่า BMI ที่สร้างขึ้นตามคุณสมบัติที่ระบุสำหรับแต่ละกลุ่มอายุ ชุดข้อมูลนี้สะท้อนการกระจายอายุและค่าดัชนีมวลกายอย่างใกล้ชิดทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อสุขภาพการเผาผลาญ

อัลกอริทึมการสร้างรอบเอว: ฟังก์ชั่นสร้างค่าเส้นรอบวงเอวที่สมจริงขึ้นอยู่กับค่าดัชนีมวลกายอายุและเพศ อัลกอริทึมใช้ความสัมพันธ์เชิงเส้นปัจจัยการปรับอายุและการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มเพื่อจำลองความแตกต่างของแต่ละบุคคล ฟังก์ชั่นรวมเข้ากับชุดข้อมูลหลักโดยใช้วิธีการใช้ของ Pandas

การอดอาหารอัลกอริทึมการสร้างน้ำตาลในเลือด: ฟังก์ชั่นสร้างค่าน้ำตาลในเลือด (FBG) ที่อดอาหารตามอายุและ BMI โดยใช้วิธีการที่น่าจะเป็น หมวดหมู่ BMI ถูกกำหนดและความน่าจะเป็นพื้นฐานสำหรับ FBG ที่เพิ่มขึ้นจะถูกปรับตามปัจจัยอายุ ค่าถูกสร้างขึ้นโดยใช้การแจกแจงแบบสม่ำเสมอซึ่งสะท้อนช่วงที่สมจริง ฟังก์ชั่นนี้รวมเข้ากับชุดข้อมูลหลักโดยใช้วิธีการใช้ของ Pandas

อัลกอริทึมการสร้างระดับไตรกลีเซอไรด์: ฟังก์ชั่นสร้างระดับไตรกลีเซอไรด์ขึ้นอยู่กับหมวดหมู่อายุและ BMI โดยใช้วิธีความน่าจะเป็นแบบแบ่งชั้น พารามิเตอร์สำหรับระดับไตรกลีเซอไรด์ถูกกำหนดไว้สำหรับแต่ละหมวดหมู่ BMI โดยมีการปรับอายุสำหรับความน่าจะเป็น ค่าถูกสร้างขึ้นโดยใช้การแจกแจงแบบสม่ำเสมอและรวมเข้ากับชุดข้อมูลหลักด้วยวิธีการใช้ Pandas '

อัลกอริทึมการสร้างคอเลสเตอรอล HDL: ฟังก์ชั่นสร้างระดับคอเลสเตอรอล HDL ตามอายุเพศและประเภท BMI โดยใช้วิธีการที่น่าจะเป็น เกณฑ์เฉพาะทางเพศและการปรับอายุจะถูกนำไปใช้เพื่อสร้างค่าซึ่งสะท้อนการแจกแจงที่สมจริง ฟังก์ชั่นนี้ใช้ NumPy สำหรับการสร้างแบบสุ่มและรวมเข้ากับชุดข้อมูลหลักโดยใช้วิธีการใช้ Pandas '

อัลกอริทึมการกำหนดความดันโลหิตสูง: ฟังก์ชั่นกำหนดสถานะความดันโลหิตสูงตามอายุและหมวดหมู่ BMI โดยใช้วิธีการที่น่าจะเป็น ความน่าจะเป็นพื้นฐานและการปรับอายุถูกนำไปใช้โดยมีการสร้างแบบสุ่มกำหนดสถานะ สถานะไบนารีนี้ถูกรวมเข้ากับชุดข้อมูลโดยใช้วิธีการใช้ Pandas

การระบุกลุ่มอาการเมตาบอลิซึมและคอลัมน์ชุดข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน: รหัสนี้ระบุบุคคลที่มีอาการเมตาบอลิซึมโดยใช้ฟังก์ชั่นที่ตรวจสอบเกณฑ์ห้าประการ: โรคอ้วนในช่องท้อง การประชุมอย่างน้อยสามเกณฑ์จัดประเภทบุคคลว่ามีอาการเมตาบอลิซึม ฟังก์ชั่นนี้ใช้กับแต่ละแถวสร้างคอลัมน์ Metabolic_Syndrome ใหม่ รหัสยังสร้างมาตรฐานชื่อคอลัมน์เพื่อความสอดคล้องและดำเนินการสำรวจข้อมูลเริ่มต้นเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

อัลกอริทึมการจำแนกประเภทเมตาบอลิซึม: ฟังก์ชั่นจำแนกบุคคลสำหรับโรคเมตาบอลิซึมโดยใช้เกณฑ์ทางคลินิกโดยใช้เกณฑ์เฉพาะเพศสำหรับเส้นรอบวงเอวและคอเลสเตอรอล HDL ฟังก์ชั่นนี้ใช้กับแต่ละแถวชุดข้อมูลสร้างการจำแนกประเภทไบนารี ความชุกโดยรวมของโรคเมตาบอลิซึมถูกคำนวณและพิมพ์พร้อมกับตัวอย่างของชุดข้อมูลที่อัปเดต

การสร้างภาพข้อมูลของตัวชี้วัดสุขภาพโดย BMI: กลยุทธ์การสร้างภาพข้อมูลที่ครอบคลุมวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนีมวลกายและตัวชี้วัดสุขภาพที่หลากหลายแยกตามเพศ การรวมตัวกันข้อมูลแปลงสองบรรทัดและการปรับแต่งความสวยงามของพล็อตช่วยให้การสร้างภาพข้อมูลที่ซับซ้อนของความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนช่วยให้สามารถระบุแนวโน้มและรูปแบบเฉพาะทางเพศได้อย่างรวดเร็ว

การสร้างภาพข้อมูลของตัวชี้วัดสุขภาพตามอายุ: กลยุทธ์การสร้างภาพข้อมูลที่คล้ายกันวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอายุและตัวชี้วัดสุขภาพที่หลากหลายแยกตามเพศ การรวมอายุและแปลงสองบรรทัดเปิดเผยแนวโน้มสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับอายุซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการแทรกแซงสุขภาพเฉพาะอายุ

การวิเคราะห์เปรียบเทียบข้อมูลสังเคราะห์กับการอ้างอิง NHANES: อัลกอริทึมการวิเคราะห์ข้อมูลเปรียบเทียบชุดข้อมูลสังเคราะห์กับข้อมูลอ้างอิงของ NHANES โดยมุ่งเน้นไปที่การวัดสุขภาพที่สำคัญ การคำนวณเปอร์เซ็นต์และมาตรการเบี่ยงเบนให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการจัดตำแหน่งและการเบี่ยงเบนของข้อมูลสังเคราะห์จากสถิติโลกแห่งความเป็นจริง วิธีนี้ช่วยปรับแต่งกระบวนการสร้างข้อมูลเพื่อความแม่นยำ

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด