脑卒中发病率与环境因素的多元回归分析模型

第２Ｏ卷第３期　２０１３年９月　长沙民政职业技术学院学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈａｎｇｓｈａ　Ｓｏｃｉａｌ　Ｗ０ｒｋ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　Ｖ０１．２Ｏ　Ｎｏ．３　Ｓｅｐ．２０１３　脑卒中发病率与环境　因素的多元回归分析模型　盛光进戴新建　（长沙民政职业技术学院，湖南长沙４１０００４）　［摘要］脑卒中是困扰广大中老年人的一种常见、危险疾病，它的诱发因素与环境因素之间存在密切的关系。本中　通过对病人信息的统计描述和多元回归分析，得到了对脑卒中发病率的一系列具有重要实际意义数据，并建立了多元　线性回归模型．通过比较分析，提炼出影响脑卒发病率的关键指标，并对脑卒中高危人群提出了切实可行的预警方案。　［关键词】脑卒中；气压；温度；发病率；多元线性回归；预警建议　［中图分类号】Ｒ７４３．３【文章标识码］Ａ　［文章编号］　１６７１—５１３６（２０１３）０３－０１１３—０２　１．问题背景　脑卒中（俗称脑中风）是目前威胁人类生命的严重疾病　我们将从年龄、职业、发病时间、性别四个方面对发病人　群的发病数、发病率、相对比，方差等指标进行统计描述。　４．２．１脑卒中发病人数的年龄分布　利用ｍａｔｌａｂ计算预处理之后的数据，可得到脑卒中发　之一，它的发生是一个漫长的过程，一旦得病就很难逆转．这　种疾病的诱因已经被证实与环境因素（包括气温和湿度）存　在密切的关系。对于脑卒中发病的原因，显然是由多因素而　影响的．所以可以对脑卒中的发病环境的多个因素进行分析，　病人数年龄分布表。根据表中数据运用ｍａｔｌａｂ作图可得脑卒　中发病年龄人数统计分布图。　其目的是为了进行疾病的风险评估，对脑卒中高危人群能够　及时采取干预措施，也让尚未得病的健康人或者亚健康人了　解自己得脑卒中风险程度，进行自我保护。同时，通过数据模　型的建立，掌握疾病发病率的规律，对于卫生行政部门和医　疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和　医疗药物等都具有实际的指导意义．　２．模型假设　（１　秘　中发病只跟性别、职业、年龄和研绩因素有关。　图１脑卒发病年龄人数分布统计图　从图１中可以很容易看出总发病人数，男性发病人数、　（２）假设数据中脑卒中发病人所处地理环境因素一样。　（３）假设剔除的数据对任何结论无影响。　３．符号意义　Ｘ１＂月平均气压；　月平均最高气压；Ｘ３＂／９平均最低气压；　ｘ４：月平均温度；　：月平均最高温度；ｘ６月平均最低温度；ｘ７：月　平均相对湿度；】ｃ８：月平均相对最小温度；ｙ：月发病率，即该月　的发病人数除以总的发病人数。　４．模型建立与求解　４．１数据预处理　对原始数据按职业进行降序排序后，我们发现原始数据　中发病人群的职业信息有１７６４７个缺失值和１４个错误值，　因此在进行数据预处理时，如果采用把缺省值和错误值直接　剔除的方法显然是不合理的。为此，我们在对原始数据进行　预处理的时候，从四个方面综合考虑，对缺省值进行补齐和　剔除。对于明显错误的数据，其占总发病人数的比例很小，直　接剔除。　４．２对发病人群进行统计描述　．　女性发病人数随着年龄的增长，都会逐渐升高．其中２Ｏ岁以　下及９Ｏ岁以上的发病人群的发病人数很少，仅占全部发病　人数的２．１％，２０岁以上及９Ｏ岁以下的发病人数占全部发病　人数的９７．９％，其中，７０—７９岁之间的发病人数最多。　４．２．２脑卒中发病人数的职业分布　原始数据中职业的缺失数据量很大，并且通过统计分析　我们发现各个职业的发病人群中６５岁及以上的老年人占这　个职业发病人数的比重比较大，为此我们将从各个职业的　男、女性发病人数、发病率以及老龄比建立脑卒中发病人数　职业分布情况表。然后选取表中的男、女性的老龄比和相应　职业，运用ｍａｄａｂ编程画图，可得脑卒中各职业的发病人数　老龄比分布图２。　从图２中，我们可以很容易看出对于男性而言，从事农　民、退休人员、教师、渔民、医务人员、离退人员、其他职业的　发病人群中６５岁及以上的老年人发病人数占绝大部分，所　［收稿日期】２０１３—０９—０２　［作者简介］盛光进（１９５７一），男，湖南汉寿人，长沙民政职业技术学院文化传播学院副教授。研究方向：数学应用模型。