2023年五一假期期间,数学建模竞赛就有四场,各种比赛各种需求应接不暇。因此,对于本次浅析有不足的地方欢迎大家指出。为了更好的帮助大家华中杯参赛,下面带来,A题详细版思路

问题一,差异性分析

+

文字分析(语文建模) 或者 回归分析 达到一个预测预判

问题二,沿用问题一模型

相关性分析

A题 新型镇静药物临床实验疗效分析与预测

A题单独只看题目就能大概知道,这是一道数据分析+预测类题目。以新型镇静药物临床实验为背景,设置如下问题。

问题一,关于术中、术后 24h 不良反应,新药组和原有药物组是否存在显著差异;能否建立一 个有效的数学模型,根据患者基本信息和镇静药物种类,对患者术中、术后
24h 的不良反应进行预判。

问题一,判断新药组和原有药物组是否存在显著差异,对于显著差异,每个队伍的想法都应该不太一样,这里仅仅提个个人建议,仅供参考。判断新药组和原有药物组是否存在显著差异,一般需要进行差异性分析1,也就是
假设检验的一种方法。

判断新药组和原有药物组是否存在显著差异,一般需要进行差异性分析,也就是假设检验的一种方法。

如果你的数据是定类变量和定量变量,比如不同药物组下的患者血压水平,可以使用t检验或者方差分析。如果只有两个药物组,可以使用t检验;如果有三个或以上的药物组,可以使用方差分析。

如果你的数据是定类变量和定类变量,比如不同药物组下的患者痊愈情况,可以使用卡方检验。

如果你的数据不符合正态分布或方差齐性的假设,可以使用非参数检验,比如曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯H检验等。

一般来说,如果检验结果的p值小于0.05,就可以认为两组数据之间存在显著性差异;否则,就认为两组数据之间没有显著性差异

对于问题一的另一个设问,建立的数学模型,对患者术中、术后 24h
的不良反应进行预判。预判,我的初步认知应该是让我们建立一个预测模型,进行预测。也可以直接利用差异性分析分析结果

问题二、新药组和原有药物组在生命体征数据方面是否表现出显著差异;如果有显著差异,能否确定是由于新药造成,还是由其他因素造成。

问题二,问题题设偏向于因素分析,这里大家可以参考一下关联分析中的几种方法,或者建立回归分析也是可以的。也可以沿用问题一模型,进行差异性分析,即可。

问题三、临床经验表明,用药后 3 分钟内的 IPI 数据对于病情后续恢复具有决定作用,尝试根 据用药信息和患者信息对给药后 3 分钟以内的 IPI
数据进行预测。

问题三、对3分钟以内的 IPI
数据进行预测,预测模型即可。选择合适的预测模型即可。涉及到预测模型的选择,大家可以参考下图。大部分人很可能直接选取一个模型。这里我有个好建议,就是我们可以使用加权平均预测。即使用多个模型,进行预测。最后的结果进行加权处理,对于加权的权重求解,我们可以建立优化模型进行求解

问题四、术后满意度与很多因素有关,包括护理、身体恢复程度等等,甚至(有一些因素无法观 测到。)基于现有数据是否能够找出术后。

问题四涉及到术后满意度,根据附件的给出的结果,我们发现该结果类似于点差问卷,,因此大家可以对这一部分进行一下问卷信度和问卷效度检验,这样可以使我们问题四的数据处理方式非常的完备。问题四需要我们基于现有数据找出术后满意度与哪些因素有关?还需要我们确定什么样的关系。这就不仅仅需要我们进行简单的相关性分析,还需要建立回归分析方程,得出具体的关系方程才可以。

相关性分析的话,我还是比较推荐person相关系数

至于关系方程,大家可以偷个懒,直接利用matlab工具箱进行求解即可。

最后,预祝大家比赛顺利!!!!1

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