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NHANES 数据分析

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简介：
简介：NHANES数据分析项目致力于利用美国国家健康与营养调查的数据，研究国民健康状况、饮食习惯及其相互影响，为公共卫生政策提供科学依据。 NHANES 数据分析可以在相关存储库中找到相关信息，包括数据预处理在内的分析位于同一存储库中的不同 Jupyter 笔记本段落件中。 - NHANESPreprocessing.ipynb：对大约 2500 名参与者的 NHANES 数据集进行初始预处理。 - NHANESMerge_Hybrid.ipynb：为每个参与者合并和预处理 NHANES 数据集。 - NHANESExploratoryAnalysis.ipynb：NHANES 数据探索分析。 - NHANES_Traditional_Scenario_1.ipynb：适用于约 2500 名参与者的前五种疾病的传统机器学习方案。 - NHANES_Traditional_Scenario_2.ipynb：适用于所有个人的传统机器学习方案。 - NHANES_NeuralNetworks_CNN_Approach.ipynb：鉴于对数据复杂性的理解，使用 CNN 对 NH 数据进行分析。

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  • NHANES 数据分析
    优质
    简介：NHANES数据分析是基于美国国家健康与营养调查的数据进行统计研究的过程，旨在评估国民健康状况、饮食习惯及环境因素对健康的长期影响。 关于NHANES数据集的分析可以在相关存储库中找到相关信息。这些分析包括数据预处理及其他步骤，并分布在不同的Jupyter笔记本段落件中。 - NHANESPreprocessing.ipynb：对大约2500名参与者的初步数据进行预处理。 - NHANESMerge_Hybrid.ipynb：为每个参与者合并和进一步预处理NHANES数据集。 - NHANESExploratoryAnalysis.ipynb：用于探索性分析的NHANES数据。 - NHANES_Traditional_Scenario_1.ipynb：适用于前五种疾病参与者的传统机器学习方案，涉及大约2500名参与者。 - NHANES_Traditional_Scenario_2.ipynb：面向所有个体的传统机器学习方法的应用。 - NHANES_NeuralNetworks_CNN_Approach.ipynb：鉴于对数据复杂性的理解，在NHANES分析中应用卷积神经网络(CNN)的方法。
     
  • NHANES 数据分析
    优质
    简介：NHANES数据分析项目致力于利用美国国家健康与营养调查的数据，研究国民健康状况、饮食习惯及其相互影响，为公共卫生政策提供科学依据。 NHANES 数据分析可以在相关存储库中找到相关信息，包括数据预处理在内的分析位于同一存储库中的不同 Jupyter 笔记本段落件中。 - NHANESPreprocessing.ipynb：对大约 2500 名参与者的 NHANES 数据集进行初始预处理。 - NHANESMerge_Hybrid.ipynb：为每个参与者合并和预处理 NHANES 数据集。 - NHANESExploratoryAnalysis.ipynb：NHANES 数据探索分析。 - NHANES_Traditional_Scenario_1.ipynb：适用于约 2500 名参与者的前五种疾病的传统机器学习方案。 - NHANES_Traditional_Scenario_2.ipynb：适用于所有个人的传统机器学习方案。 - NHANES_NeuralNetworks_CNN_Approach.ipynb：鉴于对数据复杂性的理解，使用 CNN 对 NH 数据进行分析。
     
  • NHANES插补数据分析及其应用
    优质
    《NHANES插补数据分析及其应用》一书聚焦于利用NHANES数据进行统计分析时缺失值处理的方法与实践，深入探讨了多种插补技术的应用场景和效果评估。 NHANES插补数据可用于分析。
     
  • R包NHANES：含NHANES数据版本
    优质
    简介：R包NHANES提供了一个便捷接口访问美国国家健康与营养调查(NHANES)的数据版本，便于研究人员进行数据分析和统计建模。 NHANES软件包包含来自美国国家健康与营养检查研究的两个版本的数据集：一个是原始数据集（称为NHANESraw），该数据集从NHANES网站获取，并经过重新编码以方便在R中使用；另一个是重采样版本，它考虑了抽样的方案。后者是对美国人群中简单随机样本的一个合理近似。如需更多详细信息，请参见各数据集的帮助页面。
     
  • NHANES 数据表.xlsx
    优质
    NHANES 数据表.xlsx包含了美国国家健康与营养检查调查的数据，涵盖了广泛的健康和营养指标，是研究公共健康问题的重要资源。 适用于决策树的数据集应该包含多个特征变量以及一个目标变量，并且数据集中应具有足够的样本量以确保模型的准确性和泛化能力。每个特征都应该对结果有一定的预测作用，同时需要避免冗余或无关紧要的信息混入数据中。 为了构建有效的决策树模型，在准备阶段还需要考虑以下几点： 1. 数据清洗：去除缺失值和异常值。 2. 特征选择：挑选出最具影响力的变量。 3. 划分训练集与测试集，以评估最终模型的性能表现。
     
  • NHANES截至2020年的数据2
    优质
    本资料基于美国国家健康与营养调查(NHANES)至2020年收集的数据，涵盖广泛的健康和营养信息，为研究提供了详尽资源。 NHANES数据库截至2020年的连续年份数据因文件过大被分为两个部分。每个数据包包含xpt格式的数据文件以及doc文档用于介绍相关信息。
     
  • 我自己从NHANES数据库中提取的数据
    优质
    简介：本文基于美国国家健康与营养调查（NHANES）数据库，深入分析并提取了特定数据集，旨在探索健康与营养之间的关联，为相关研究提供有力支持。 自己提取的NHANES数据库可用于数据分析。
     
  • NHANES A
    优质
    NHANES A是指美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey）中的一个部分或特定阶段。此系列调查旨在评估美国居民的健康和营养状况，提供重要的公共卫生数据。 nhanesA R包用于浏览和检索国家健康与营养检查调查（NHANES）中的数据。该软件包旨在研究和指导目的使用。nhanesA软件包的功能允许直接从完全自定义选择中导入数据，因此建立有效的网络连接至关重要。 可以从CRAN安装：install.packages(nhanesA) 也可以从开发仓库安装：install_github(cjendres1/nhanes)
     
  • download-nhanes：R 函数以下载及格式化 NHANES 数据
    优质
    download-nhanes是一款专为R语言设计的工具包，它提供了简便的函数来下载和格式化美国国家健康与营养检查调查（NHANES）的数据集，方便用户进行数据分析。 下载-nhanes R 函数用于从 CDC FTP 站点下载并格式化 NHANES 数据。用户可以根据年份和部分（如演示、饮食、检查、实验室或问卷）指定所需的数据。该函数会合并数据，计算多年权重，并返回一个加权调查对象以供进一步分析。
     
  • NHANES所有连续数据截至2020年1月
    优质
    简介：本资源涵盖美国国家健康与营养调查(NHANES)从项目启动至2020年1月期间收集的所有连续性数据，提供全面深入的健康和营养信息。 NHANES的所有连续年份数据截止到2020年。这些数据包括xpt文件和相应的文档（doc格式），由于数据量较大，已经被打包成两个部分，这是第一部分。