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关于GAMLSS在重庆0-7岁儿童身高、身长和体重增长曲线及其参考值的研究论文

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简介:
该研究运用GAMLSS模型分析了重庆地区0-7岁儿童的身高、身长及体重的增长趋势,建立了相应的生长曲线,并提供了实用的参考数值。 目的:通过使用广义加性模型(GAMLSS)来制定儿童身高、体重及体型的标准化曲线,并以此了解重庆市内0至7岁儿童的成长规律,为临床诊断与预防提供参考依据。 方法:从2010年至2017年间收集了重庆三级甲等医院儿科门诊中健康检查的数据。使用GAMLSS技术并选取D(μ,σ ,ν,τ)作为特定分布形式,BCT函数作为链接方式,并采用P样条及三次样条平滑方法进行数据处理,最终得出不同年龄段儿童身高和体重的标准差单位值,并绘制了相应的百分位图。 结果:依据最小AIC与SBC值的原则选择模型时发现,以BCT为连接函数的模型最为合适。通过该模型得到了男孩和女孩在各年龄阶段下的身高及体重参数拟合结果以及标准偏差表。 结论:此研究为中国儿童生长发育领域制定参考范围提供了新的思路,并能够补充《重庆地区7岁以下儿童生长发育参考标准》中的数据,从而为合理诊断重庆市内儿童矮小症与营养不良提供科学依据。

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  • GAMLSS0-7线
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    该研究运用GAMLSS模型分析了重庆地区0-7岁儿童的身高、身长及体重的增长趋势,建立了相应的生长曲线,并提供了实用的参考数值。 目的:通过使用广义加性模型(GAMLSS)来制定儿童身高、体重及体型的标准化曲线,并以此了解重庆市内0至7岁儿童的成长规律,为临床诊断与预防提供参考依据。 方法:从2010年至2017年间收集了重庆三级甲等医院儿科门诊中健康检查的数据。使用GAMLSS技术并选取D(μ,σ ,ν,τ)作为特定分布形式,BCT函数作为链接方式,并采用P样条及三次样条平滑方法进行数据处理,最终得出不同年龄段儿童身高和体重的标准差单位值,并绘制了相应的百分位图。 结果:依据最小AIC与SBC值的原则选择模型时发现,以BCT为连接函数的模型最为合适。通过该模型得到了男孩和女孩在各年龄阶段下的身高及体重参数拟合结果以及标准偏差表。 结论:此研究为中国儿童生长发育领域制定参考范围提供了新的思路,并能够补充《重庆地区7岁以下儿童生长发育参考标准》中的数据,从而为合理诊断重庆市内儿童矮小症与营养不良提供科学依据。
  • 学生假设检验Python实现.doc
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    本研究探讨了学生身高的体重关系,并通过假设检验的方法进行了分析,使用Python语言实现了相关的统计计算和数据可视化。 t检验是假设检验的一种方法。它分为单总体检验、双总体检验以及配对样本检验,主要用于比较两个平均数的差异是否显著。可以通过Python实现t检验来检测男女生身高和体重是否符合标准。
  • C-均聚类分析
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    本研究运用C-均值聚类算法,依据个体身高与体重数据进行分类分析,旨在探索不同人群体格特征及其分布规律。 使用MATLAB进行C-均值聚类分析,以身高与体重作为特征变量。
  • 人口数学建模
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    本文通过构建数学模型探讨了人口增长规律及其影响因素,旨在为未来人口发展趋势预测和政策制定提供理论依据。 本段落根据题目要求及提供的数据资料,采用最小二乘拟合法进行分析。利用1982年至1998年的出生率和死亡率数据,预测了从1999年到2008年间各年度的出生率与死亡率,并据此计算出该时期的人口自然增长率。进一步地,我们基于这些参数估算了1999至2008年人口总数的变化情况,并将结果与实际人口统计数据进行了对比分析。
  • 数据集 - 数据集
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    这是一个包含个人身高与体重信息的数据集合,旨在用于研究人体测量学、营养健康分析以及相关统计建模等领域。 这是一个简单的数据集,包含25,000个18岁不同人的身高(英寸)和体重(磅)。该数据集可用于构建预测人类身高的模型或预测人体重量的模型。可以实现回归模型来预测身高或体重。相关数据存储在名为“SOCR-HeightWeight.csv”的文件中。
  • 输入以计算指数.c
    优质
    这款工具帮助用户快速计算体重指数(BMI),只需输入个人身高和体重数据即可得到科学评估结果,适用于关注健康、体型管理的人群。 输入身高体重来计算体重指数。
  • 塑成功思维模式.pdf
    优质
    《终身成长》是一本关于个人发展与成功的书籍,它提出了一种全新的思维方式——成长型思维模式,鼓励读者不断学习和进步,以实现真正的自我提升和成功。 《成长系列》这本书我读过并深受启发。在IT行业工作已经很辛苦了,而想要在这个领域做得出色则更加艰难。希望这本书能够给大家带来新的思考和启示。
  • Excel数据集测试
    优质
    这是一个专为Excel用户设计的数据集,包含大量的身高和体重信息,适用于进行数据分析、统计和模型测试等多种用途。 测试身高体重数据集,用于Excel。
  • Matlab性别分类器
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    本项目基于Matlab开发了一个创新性的数据分类模型,用于准确地根据个人的身高和体重信息预测其性别。通过机器学习算法优化,该分类器在测试集中展现了卓越的性能与准确性。 身高和体重两个特征在单个特征(仅考虑身高或仅考虑体重)、双特征不相关以及双特征相关这四种情况下,基于最小错误率和最小风险的分类器共有24种。
  • 性别分类实验报告
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    本实验报告探讨了利用身高中体重信息进行性别分类的方法与准确性,分析多种机器学习模型的效果,旨在为相关研究提供参考。 使用系统默认的模式dbo来创建名为DBTestBed的数据库。