数学建模血常规指标论文设计分解

1、实用文档尿常规检查中各项指标对患者健康状况的影响分析摘要：本文对附件中患者所患疾病进行分类，通过患者尿常规各项指标的检测值与该 指标的正常值范围进行比较，综合各项指标来判断该患者是否患有某种疾病，应用 Excel , MATLAB口 SPSSC件判别哪些指标是影响患者健康状况的主要因素，由主 要因素讨论得出尿常规检查结果对患者健康状况的影响。对于问题一，我们筛选出所有的查体患者，利用 Excel将各项检验结果与其正 常值进行比较，得出其差值，然后通过统计处理差值来判断该查体患者是否患病， 并结合超标指标的数量得出结果，从而评估“查体患者”健康状况。对于问题二，首先我们将所有的疾病进行归类，针对

2、每种疾病患者的检查结果 利用Excel统计处理求解，得出各项指标的权重，然后对所有疾病数据利用SPSS软件Z标准化，然后将每种病标准化后的数据在 MATLA叶求出该疾病的取值范围， 建立一个描述健康状况的函数定量模型。最后用SPSS软件的主成分分析法求出各影响指标在患病人员中的主要影响指标，将尿常规检查结果与主要影响指标联系， 讨论得出对患者健康的影响。对于问题三，我们以炎症患者为主要研究对象，利用 Excel和MATLAB寸其进 行分析，得出超标指数，然后分析患病原因，最后给出合理的健康保健的建议。关键字：Excel MATLAB SPSS Z标准化 判别分析法 因素分析法 比较法尿常规检查

3、中各项指标对患者健康状况的影响分析模型一、问题重述尿液是人体新陈代谢的产物，它在一定程度上能够反映身体器官的代谢正常与 否，但是尿液中的成分众多，无法定性确切的疾病，如果能够依据尿检结果提前预 测和诊断某些疾病，将对疾病的治疗起到关键的作用，从而改善人们的健康状况。现在有一份医院的尿常规检查数据，我们要对数据进行分析、比较，从而对“查 体患者”的健康状况进行评估。然后需要建立一个数学模型来描述尿常规的检查结 果与患者健康状况的关系，并针对主要影响因素描述尿常规检查结果对患者健康的 影响。最后以炎症患者为主要的研究对象，给出一份健康保健的报告。二、模型假设与符号说明2.1 模型假设1 .假设男女

4、老少的体质一样，不考虑年龄和性别造成的某些指标的偏移;2 .不考虑由于检验机器不同而造成检验指标的范围波动；3 .不考虑检验结果中不确定的疾病及数量稀少的疾病；4 .假设患者无特殊体质，不会对实验结果造成影响；2.2 符号说明%白细胞计数X 红细胞计数X3 血红蛋白X4红细胞平均体积X5 平均红细胞HG第量X6 平均红细胞HGB&度X7血小板计数X16中性粒细胞绝对值X17淋巴细胞绝对值Xi8单核细胞绝对值X19嗜酸细胞绝对值X20嗜碱细胞绝对值X21红细胞分布宽度（SD）X22红细胞分布宽度（CV）X8血小板平均体积X9血小板体积分布宽度X10血小板压积X11中性粒细胞相对值X12淋

5、巴细胞相对值X13单核细胞相对值X14嗜酸细胞相对值X15嗜碱细胞相对值Y健康函数值W各项指标的权重X23大血小板比率X24红细胞压积y y29查体患者1 查体患者29n尿常规指标超标个数一个指标与其参考值之A间的相对误差值B 权重矩阵标准化后各项指标形成A的矩阵1.1 归一化处理后的数据各项超标指标所占的比P重三、问题分析1.2 问题(1)的分析1)结合检查结果对附件中给出尿检结果进行数据的优化处理，筛选出查体患 者的数量，在查找出正常人的各项指标的正常范围的前提下，将查体患者尿检的各 项指标与其正常范围进行比较；2)因为一个健康人的各项指标一定是在一个正常的范围里面波动，一旦某项 指标超出

6、该项指标的正常范围，就有可能对应好几种疾病，所以为了更简单的归类, 无论有多少项超标，只要超标一项，我们就将此定义为不健康，所以最终的健康状 况评估结果只有2个，一个是健康，一个是不健康。3)将查体患者的各项指标与正常指标做比较，可以得出超标指标的总个数， 从而评估他的健康状况。1.3 问题(2)的分析1）尿常规的检验结果中有附件当中所提供的 24项指标，而判断它与患者健康 状况的关系必然会涉及到这些指标与该指标正常范围的比较。就健康状况本身而 言，这本身就是一个模糊的概念，除过通过判断各项指标是否都在正常范围内来说 明该患者健康和不健康外，我们还需要进一步分析比较来划分不健康的程度，此时 必

7、然要建立一个具体的数学模型来评价，但是 24项指标每项指标所表示的意义不 同，无法统一衡量，为此我们需要进行指标变量的标准化处理。然后再继续求解相 关量之间的函数关系。2）针对主要影响因素讨论问题的前提是在这 24项指标中找出主要影响指标， 将尿检结果与主要影响因素联系后，通过讨论来确定影响是要通过该尿检结果来判 断出疾病种类还是要说明患疾病的严重程度。检查结果的超标量多少与健康状况的 程度如何，某一项指标对健康状况的影响程度如何，某一项指标的重要的程度等都 是我们需要定性或者定量求解的问题。1.4 问题（3）的分析1）把炎症患者归类统计后，对数据分析，观察他们各项指标的有无异常，有无 共同点

8、，找出共性或者相似点2）在筛选出炎症患者的基础上，将其对应的各项指标带入问题（2）得出的模型中，得出炎症患者的健康状况，结合所查资料，写出一份对应的健康保健报告。四、模型建立与求解4.1 模型准备在建立一个描述尿常规的检查结果与患者健康状况的数学模型中，首先要进行 的是对数据的筛选处理，找出典型的病症，将其分类汇总。剔除那些发病率极低的 病症，接下来再继续找出查体患者，并给患者进行编号，为问题一的模型建立做准 备。然后在查找相关资料的基础上得出正常人的尿检结果的各项指标的正常范围。 4.2问题（1）的模型建立与求解4.1.1 数据处理首先我们对数据进行了筛选和编号，通过查阅相关资料整理出尿常规

9、24项指标的参考值:白细胞红细胞血红红细胞平均红细胞HGB平均红细胞指标计数计数蛋白平均体积量HG咪度今臼4.0-10.04.0-5.50110.0-160.083.9-99.127.0-31.0 pg320.0-360.0值10A9/L10A12/Lg/iflg/i血小板红细胞大血小板中性粒细单核细胞血小板体指标压积压积比率胞相对值相对值积分布宽度今臼0.11-0.2835.0-50.013-43 %43-75 %3-8 10A9/L9-18.1值%血小板平红细胞分红细胞分嗜酸细胞嗜碱细胞中性粒细胞绝指标均体积布宽度（CV）布宽度（SD）相对值相对值对值今臼6.5-12.011.0-16.0

10、037.00-54.000.5-5.0 %0.00-1.50 %2.0-7.0值fL%Fl10A9/L淋巴细胞嗜酸细胞嗜碱细胞血小板淋巴细胞单核细胞指标绝对值绝对值绝对值计数相对值绝对值今臼0.80-4.000.00-0.800.00-0.10100-30020-40 %0.10-1.00值10A9/L10A9/L10A9/L10A9/L10A9/L表4-2-1各项指标参考值将查体患者的各项指标与正常人的各项指标作比较，得出每项指标的差值A , 比较看有无某个查体患者的各项指标的A =0,若为0则说明该查体患者的各项指标 都在正常的范围内，是健康的，若不为 0则说明查体患者某项指标超出正常范围

11、， 是不健康的。4.1.2 计算方法：在Excel中将指标进行由小到大排序，将在范围参考范围内的数据改为零，由 A的定义可知，A的求解是：a.用参考范围的最小值减去小于参考范围的数值求出， b.用超过参考范围的数据减去参考值的最大值求解，即a:超标数据A =超标数据-max参考值b:超标数据A =min参考值-超标数据以查体患者y1的白细胞计数x1为例，y1的x1 =9.84 ,而x1的正常取值范围是4,10,所以A =0;以此方法得出yi的 - X24的所有A,进而得出所有查体患者 yi- y29的所有。将数据整理后得出的评估结果见下图:图4-2-1数据超标图 zl醴133415I&

12、谓k9110二 , alli12iL3_jrL5=- iH d8 ； _il9 120加工”必r24 ；10.58Q0000000000000 0.020000D000：20.58000000000000000.370000000。:30000000000000.3000000 00000;4000000000000000000Q0,0Q500000000000000000000000o610.60052;11100.10.39001.&0.30 6.98 0.53 0.980 00D00：70Q000200.20 0.3302.20Q000Q0 0Q.50Q0：800-3000072

13、17.9 0. M0000.6。二0000 0- C3 40.5116,910.2!9000S3048000.34000000000 00. S000：100000D000002.24.9D000000 00 D00；110C00Q0000000L2L80Q,7000Q0000；120001960800 0.3116.21110.40.200 0.2600006.800：1300010D000000Y.40.30000.430 00000：14 3.680g10舶000.3720. 6 23. 300005.340000000；15 0.58QWg00100000.61.5000 0.5800

14、00000L：160020952800000000.400000 000.904.2：17000000000000D0.40000000000；180000Q2052000.3500Q00000Q00 00o!19000003000024 20,3IS000 2.43 0.16005.21200.6；200Q0200100 0.337.2瓦90.40001.1900 00000：21001614&2682000.4100000000000L703;2200。5 10121000.36 16.31800000.S10000000：230.580.1001023000.08001300 0

15、.2T00000000；2400040D0000.需003.900000000.5000；2500000000008.85.5L3000000 00000：260002 000000 26.2 23,72.900 0.391.8900Q(H00L4：2700000000000 5.2 25/00000.22000.9000；2800021000000 0.330.200000 00D00；应01,5pQQ000q9QQQQQ0-0 .0£L.3l5.Q9：（查体患者源数据见附页）由图4-2-1和图4-2-可以得到查体患者4号、5号为健康，考虑到参考值的误差, 若超标数值远远小于该参考

16、值则视为为超标，即超标越小则越接近正常范围，则为 健康，若超标值很大，则视为不健康。将各项指标参考值扩大5%然后重新进行求值，将未超标的指标记为 0,超标 的记为1,可以得到下图：编才年龄口步性别XIX2X3Z4 X770001 01775。岁51岁a001 0701101 01913月3月0000 01250oQ0 021LQ用0o01 011二月 L岁15岁1岁010o a1S60Q0G 013?100Q 017S0QQl 014:岁0o01 0205停Q000 0303谭00Q0 010S月100i c327月11 0IS川岁女女0a0o12fi 二岁.用0Q UIE(56岁女a000

17、u1348女0鲁00 0XSK9 X10XIIZ12X13XI4K15X16X17xiaX19K20X2LX222IZ3X24：00000000G00a0Q10j00100a0000Qa0Q1010QQQ10QQ1Q00QQQ000 0011i0011Q00100000011i0001100;10000Q1101001000010>101010000Q0Q000Q0Q11iQ0000Q0Q00Q。0100i00100000000011I10Q001QQQQQQ0001000000Q00Q1000Q 0。01100001a01Q00Q00Q0100001Q.0Q0o0Q0100100J11

18、0000000QTT10Q0Q1000QQ000 0 000000000 ooo 000Q00Q1100Q0aQQ00001000000000a000QQ 0 0000 Q 0000Q000000 011100010LI0Q0000 0 00000000000000000U100000000Q0U1010001000000Q01由图可以得到健康“查体患者”有9位，编号分别为3号、4号、6号、117号、141号、146号和185号不健康“查体患者”有 20位，分别为10号、11号、13号、14号、16号、18号、21号、30 号、32 号、70 号、77 号、120 号、125 号、126 号、

19、177 号、178 号、183 号、186 号、191 号、205号有查体患者中1号、4号、5号和17号身体健康，其余查体患者为不健康。4.3解法一：问题(2)的模型建立与求解模型24.3.1 模型准备因为体检的结果有24项指标，即x1, x2,x3, x24,我们由问题1知将其分成健 康和不健康2类，A代表健康，B代表不健康，yo有9组数据，y1有20种数据， 我们把这些数据如下分类：A 的数据 (xa11, xa12,xa124), (xa21, xa22,xa224),(xa241, xa242,xa2424) B的数据 (xb11, xb12,，xb124), (xb21, xb22,

20、 xb224),(xb241, xb242, xb2424) 假定用Y=k1*x1+k2*x2+k24*x24作为判别函数，则组 A的数值对应的判别值为；Ya1= k1*Xl+k2*X2+ +k24*X24;Ya2= k1*Xl+k2*X2+ +k24*X24;Ya9= k1*X1+k2*X2+ +k24*X24;组B对应的判别值为:Yb1= k1*X1+k2*X2+ +k24*X24;Yb2= k1*X1+k2*X2+ +k24*X24;Yb20= k1*X1+k2*X2+ +k24*X24;又作 1 9Ya的平均值=1Z Yai9 i 11 20Yb的平均值=Z Ybi20 i注即Ya是组

21、A的判别值的代表，Yb是组B的判别值的代表4.3.2模型求解 1）先将待见患者的原始数据写成矩阵形式，组 A的数据矩阵Xa11Xa12 .Xa124Xa2lXa22 Xa224Wo =_Xa91Xa92Xa924组B的数据矩阵：YaXbllXbi2 xbl24Xb21Xb22.Xb224?b201Xb202 xb92024 _矩阵W0和矩阵w1的列平均数分别是(Xa1 , Xa2 ,，Xa24 K ( Xb1 , Xb2 ,，Xb24 )2）算各组数据的平均值一 1 一 C xja = ' xja,j =1,2，249 p1 20XjbXjb, j =1,2,，2420 i43）作新白

22、矩阵A,B及两组的离差矩阵S1, S2Xa11 - Xaii, xai2-Xa12 ,，xa124 - Xa124Xa21 -Xa21,Xa22Xa22，,Xa224 - Xa224Xa241 Xa241 , Xa242 -'Xa242，,Xa2424 - Xa 2424Xb11 - Xb11,Xb12 - Xb12 ,Xb124 - Xb124Xb21 Xb21 , Xb22 Xb22 ,., Xb 224 _ Xb 224Xb241-Xb241 , Xb242 Xb242,Xb2424 一 %2424S1=AA,S2=BB,S=S1+S2在matlab中解出S1结果的如下:

23、7; si=rSi =1. Oe+004 *0.00270. 00000. 00020. 0011-0.00010.00000. 00011 0014-0.0006-u.00010. 00020, 00141 05760.00310.0031n nm i-n nnnRn nmin n i h innn/i/i然后解出s2的结果4）最优判别函数c1,c2,，c24为下述方程组的解C1C2,.©24X1a - X1bX2a - X2b<X24a X24b j七1 'C2.«24,X1a - X1bX2a - X2b<X24a _ X24b J写出判别函数Y=

24、C1*x1+C2*x2+- - +C24*x24在matlab中具体求解如下图所示:» c=6. 04124,81625, 143. 5, 89. 123 29.85, 335, 223. 875, f» d=8. 085,4.5155, 121,83, 07, 26* 9& 324. 2,269. 75f 10.02,>> e=c-d;>> a=B*ea =6. 76SS-6.9103-n.dAPFCi(i=1,2, 24)=6.7669,-5.9103,-0.4025,-0.9853,2.2414,-0.0122,-0.0130,0.10

25、76,0.2173,8. 7360,-0.0800,-0.0860,-0.0823,-0.5487,2.6334,62210,65237,-8.3215,1.3 485,-47.2081,-0.0927,0.4105,-0.1507,2.01895)写出组A,组B的平均值的判别值;ya=c1* Xa1 +c2* Xa2 + +C24* Xa24 yb =c1* xb1 +c2* xb2 + +c24* xb24临界值为：y0=9 ya 20 yb29求出的临界值y0即为正常与否的判断标准>> y0=(8*c+20*d)/20y0 =10.50154.4.解法二：问题（2）的模型建立

26、与求解在问题（1）的基础上我们对数据进行归类处理，并在 Excel中求出每种类型疾病的指标平均值（数据见附录1）则可以求出24项指标在疾病中超标所占的比重，统计每项指标在所有疾病的超标次数，并求出总超标次数。计算权重公式为：权重=*指标超标的次数/指标超标次数综合则可得到下表：X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12N833882812956P(W)0.07840.02940.02940.07840.07840.01960.0780.00980.01960.08820.0490.0588X13X14X15X16X17X18X19X20X21X22X23X24N1421473010

27、403P(W)0.13730.01960.00980.03920.06860.029400.009800.039200.0294表4-3-1各项指标的权重和比重建立一个评判模型的前提是各评价指标具有相同的单位量，即数据的归一化处理是首先需要解决的问题，我们在查阅相关资料后，决定采用Z标准化。 Y一Z标准化公式：X=-一（ N表示所有样本的平均值，6表示所有样本数据的标准差）d疾病minmaxAve肺炎-1.179228.708813.7648扁桃体炎-0.91091.08830.0887支气管炎-0.38480.97130.29325白血病-1.49254.676626.5923异位妊娠-0.

28、38620.3737-0.00625出血-0.80891.08740.13925ITP-0.63240.31-0.1612非霍奇金淋巴瘤-1.13612.02010.442腭裂-0.72460.92180.0986腹泻-1.30930.8274-0.24095过敏性紫瘢-0.46720.79860.1657乳腺恶性肿瘤-0.88330.88720.00195肿瘤-0.97980.9113-0.03425月经失调-0.74750.5065-0.1205炎症-0.70061.02010.15975术后-0.47040.4513-0.00955皮肤病-0.55880.67410.05765消化不良-

29、0.74951.38980.32015呼吸道感染33.507184.283858.89545发热0.09252.54451.3185正常值-0.80390.6716-0.06615表4-4-2同单位转化表在SPSSF将所有数据都进行标准化处理可以得到下图:图4-4-1 SPSS对所有数据的标准化处理N6小t直丰十可律-悻其信至看？ K I直日如胞i卜效1 31.342.58.1 885.6775,匚细皿Hast1 311 .56.64 400B7G7皿为雷白1 316 61 91 .01 22,45524,3467tr#帼.不旧住租1 316.61 09 5S5.61 31 O 567Q干g4

30、削脂HG6之食1 316.634 926.2483.41 02毛用红好月包H G日酒座1 3128736 3329 521 2339皿怩LI救1 315762250 551 31 402(UL小根车有比和1 237.41 2.79.9391 .051 7rin. J体拓 分布文应1 2332 21 1 872 568血I世口:例1 230 1,6 2.2575,1 1 51 9中ti忙维月色相iffiB1 29.195.249.79020.3869;朴巴百H师.相-1值1 293.792.938.3871 9,11 51 4厂 监自. its1 29.747.59,5905.6709营酷打卜通

31、即相i-t值1 31ffoQB1 .6241 6733唁心哈喀帽f直1 31o8.1.6051 .1 070中性秘£细月包空 V 值1 29,041 7.573.89332.772251 29J 439.513.23354.20341弟L校细胞举士：质1 29,012/94.7240.52221唁馥削胭螭又寸危1 31,oo.61.1 11 56.1 2874唱HWt细胞维5U 值1 31o.20.0302.02897srsffllffi分而奠 F&61 3133.873.84 3.1 097.1 9651 311 1 525 01 4.2082.11 249二皿#H字1 2

32、38045824-Q1 18 0071虹曲跑团R1 311 65537 406.24 0"Mg N (listwiss)1 21各项指标值的描述性统计资料见附录4)1 .在将患某类疾病的数据集中起来处理的时候，我们通过数据统计得出这类 疾病的主要影响因素，由假设3知，我们对附件中的疾病处理后的数目是 20。2 .通过因素分析法，找出各种影响指标在总的患病指标中所占的患病权重。3 .将每类疾病所对应的某项指标与该指标在步骤 2中求出的患病权重相乘, 得到该类疾病的健康函数值。将其和excel相结合，对各类疾病进行分析处理，利用 matlab算出各个矩阵所对 应的值后，计算结果如下表所示

33、：归一化处理后的各项指体检指标平均值标准偏差标值x18.1885.6775X1=(x1-C2)/D2x24.391.8596X2=(x2-C3)/D3x3123.4622.144X3=(x3-C4)/D4x486.1567.9881X4=(x4-C5)/D5x528.3932.8386X5=(x5-C6)/D6x6329.5212.339X6=(x6-C7)/D7x7250.55131.402X7=(x7-C8)/D8x89.9391.0517X8=(x8-C9)/D9x911.872.568X9=(x9-C10)/D10x10.2575.11519X10=(x10-C11)/D11x1149

34、.79020.3869X11=(x11-C12)/D12x1238.38719.1514X12=(x12-C13)/D13x139.5905.6709X13=(x13-C14)/D14x141.6241.6733X14=(x14-C15)/D15x15.6051.1070X15=(x15-C16)/D16x163.89332.77225X16=(x16-C17)/D17x173.23354.20341X17=(x17-C18)/D18x18.7240.52221X18=(x18-C19)/D19x19.1155.12874X19=(x19-C20)/D20x20.0302.02897X20=(

35、x20-C21)/D21x2143.1097.1965X21=(x21-C22)/D22x2214.2082.1249X22=(x22-C23)/D23x2324.9118.0071X23=(x23-C24)/D24x2437.406.240X24=(x24-C25)/D25表4-4-3数据的归一化处理表就可以得出每类疾病它的健康函数值Y的范围，这样我们就建立了一个以健康函数值Y为评价指标的模型，即 Y=(Xi, X2,，X24)xb以腹泻病为例，在MATLAB我们求出患腹泻病的2名患者24项指标的每项 平均值，将其做成一个1*24的矩阵A:A=8.754 , 4.58, 120, 20.8,

36、 26.35, 326.5, 9.85, 11.95, 0.385, 15.45, 68.05, 13.35, 2.55, 0.6, 1.265, 6.153, 1.045, 0.225, 0.045, 50.15, 17.9, 24.8, 36将权重做成一个24*1的矩阵B:B=0.0784,0.0294,0.0294,0.0784,0.0784,0.0196,0.078,0.0098,0.0196,0. 0196,0.082,0.049,0.0588,0.1373,0.0196,0.0096,0.0392,0.686,0.0294,0,0.00 9'得出腹泻病的均值函数值C=A*B

37、=68.6257MATLAB勺编程如下： 图4-3-2程序计算»对UJT8M，4,。短网Q.Q曲,0,二物0联。弭LU晚工01帆。,暇111KB05闻(M3泣0,01限二施冬 0,03羯。，岬, » B= 8,4,68320.60.&26,范娜甬珈毒9.题 1L95,0,3瞩胤恤6M05,11 温2,55,0.6,1,265,6,1 即.嘶,0.255,0,046,50J5, » M ans 二阻 6257但是考虑到某项疾病的函数值是在一个范围内波动，所以为了更好的分析数据，我们将该类疾病的最小值矩阵和最大值矩阵分别与其所对应的权重矩阵相乘， 得到该类疾病

38、的波动范围：Yi=Cmin,Cmax。可以根据化验结果得到其所对应的 Y值，每类疾病都有其Y值范围，而每类指 标也有其对应的浮动范围，正常人的 Y值也在一个固定的范围内浮动，无论某种疾 病或正常的Y都有其隶属区间，这样，我们只需要看求出的 Y属于哪个区间，更接 近哪种疾病的平均Y值线，这样，我们就能说明该化验结果趋近于某种疾病的可能 程度更大。患某种某类型的病的概率更大，这样我们得到如下的图表：4-4-4 Y值范围表1.对尿检的24个指标进行主成分分析(1):指标选取原则本文所选取的数据来自附件中131个患病人数，(2)主成分分析法在spss中的具体操作步骤运用spss统计分析软件FACTOR

39、S程对尿检131个例子的每个例子的24项指 标进行主成分分析，具体操作步骤如下：1, Analyze Data Reduction-Factor Analysis , 弹出 Factor Analysis 对话框2,把 x1-x24 选入 Variables 框3, Descriptives Conelation Matrix 框组中选中 Cofficients 。然后点击Continue ,返回 Factor Analysis 对话框生因子分析：描述就计区|s Statistics单变量描述性乜）M原始分析结果（!）-相关性矩阵画第蔽61.逆模型四显著性水平但）口再生圆） 一行列式一反映象色

40、） "；和Bartlett的球形度稔监4,点击“ OKSPSSft调用Factor Analyze过程进行分析时，spss会自动对原始数据进行标 准化处理，所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量，但spss并不直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用 Descriptives 过程进行计算。从表3可知白细胞计数与中性粒细胞绝对值，单核细胞绝对值，淋巴细胞绝对值这几个指标存在着极其显著的关系，可见许多变量之间直接的相关性比较强，证 明它们存在信息上的重叠。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于 1的前m个主成分。特征值在 某种程度上可以被看成是表示主成

41、分影响力度大小的指标，如果特征值小于1.，说明该成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以 用特征值大于1作为纳入标准。通过表4 （方差分解主成分提取分析法）可知，提 取8个主成分，即m=8从表5 （初始因子载荷矩阵）可知，红细胞计数，血红蛋 白，血小板计数，血小板压积，红细胞压积在第一主成分上有较高载荷，说明第一 主成分基本反映了这些指标的信息；血红蛋白，中性粒细胞相对值，中性粒细胞绝 对值，红细胞压积这些指标在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映 了这4个指标的信息，以此类推，所以我们决定用 8个新的变量来代替原来的24 个指标，所以这8个新的变量就是我

42、们所求解的主要影响因素。即将上一步求解的模型丫=（ x1,x2，x24 rB转化成y= （x1,x2，x8） *b y值越大，说明作用的指标数越多，影响指标所占的比重越大，对患者健康的影响 越大图3相关系数矩阵口Mg l-E即: IB物It 酊匚杵HGH±钿LHC瞌 -量件EQ卜 良平 MUni- 快m flfi-irQl-2Pfit = / 也也 flm 三图 fid i砂 州 fl.f万超i 二也时9钮亡 第庄-i串 驯 aRE 倒 11V酬 rS，乩 R通 蛆耳B口原iTtlffISOI-rWCTI岫中部工1阑fl鼻洒丁1mti羞5IM苫.222，站1m由情.Mlaa.

43、3;-3心1 r.Hl-13J34如曲力菊割白M际“JM日Ml.闻1 LU：.甥r.Ml.1的如>.IM加JU”的，期7心321力超.皮 .0193T3至r.Mma百白,111的5LKg二冢J14KI>.iam幻,m.sn，.侬Ml,2540341>.iii如-.111'.MlJtT,叫i陋，亶5-.fill1岫却.通-41?.l?9如巴HI.1T2湃的IHJH-.23已.HT-.OH.513-.ise.怖-J&5:F 的 HUGasid北-湖力行,<Kl1.3M.曲.身.他凡阳仲.314.115.陶1相，岷1JUAU.151>.1M的,制.1%III干冏修通金亮川1闻514.朝.榴1航。-S3?力的I男二