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农村地区中学生吸烟情况及影响因素Logistic回归分析目的了解某市农村地区中学生吸烟行为的分布及其影响因素。
方法采用整群分层抽样法抽取乡镇初、高各年级中学生共计320人，以匿名自填问卷方式调查学生的一般情况、吸烟相关的知识和态度以及吸烟行为。
结果不同年级、地区、男中学生的尝试吸烟率、吸烟率均有统计学差异，且均显著高于女学生。
影响吸烟行为的诸多因素中：性别、父/母亲或同学/朋友吸烟、父母/学校对吸烟的态度、学习成绩差及对生活不满意是中学生吸烟行为的重要危险因素。
结论农村地区中学生存在一定的吸烟率，采取有针对性的措施预防和控制中学生的吸烟行为。
标签：吸烟行为；中学生；影响因素吸烟已成为全球性重要公共卫生问题，同时青少年吸烟是更应该值得我们关注的健康危险行为。
研究证实，吸烟开始的年龄越小，成年后越容易成为吸烟依赖者，而且吸烟所带来的危险性越大[1]。
青少年吸烟与多种因素有关，如社会经济、文化因素、自身因素、家庭因素等。
因此，预防青少年吸烟一直以来是全球控烟策略的重点和难点。
目前中学生吸烟的严重性及控烟的重要性在我国已逐渐被认识[2，3]。
为了解农村地区中学生吸烟行为及其有关的危险因素，为建立适合、有效的干预措施提供依据，本文对528名中学生进行了吸烟行为的调查分析。
1资料与方法1.1一般资料采用整群分层抽样方法，抽取某市所辖乡镇1所中学（初、高中）各年级一个班的学生作为调查对象（平均年龄初中13.22 岁，高中17.61岁）。
实施中以班级为单位，根据班级实际人数发放问卷调查表323份，回收有效调查表320份，有效率99.1%。
1.2方法1.2.1问卷内容包括学生一般情况、吸烟行为、吸烟相关认知水平3方面共32个问题。
将调查对象的吸烟情况根据吸烟量、吸烟时间的不同分为3种：吸过香烟（包括吸1～2口），但没吸满100支；曾经吸烟者：吸烟量超过100支，但调查前30d内没有吸过l支烟；现在吸烟者：吸烟量超过100支，且调查前30d内仍吸过烟。
分类问题和回归问题分类问题和回归问题是机器学习中两类常见的问题类型。
分类问题是指根据给定的特征将数据分为不同的类别，而回归问题是指根据给定的特征预测数值型的输出。
本文将从定义、应用领域、解决方法等方面介绍分类问题和回归问题的基本概念和特点。
一、分类问题分类问题是机器学习中最常见的问题之一。
它的目标是根据给定的特征将数据分为不同的类别。
分类问题的应用非常广泛，例如垃圾邮件过滤、图像识别、医学诊断等。
分类问题的输出是离散的，通常是一个固定的类别标签。
在解决分类问题时，我们可以使用多种算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法通过学习训练数据集中的模式和规律，从而对新的数据进行分类。
其中，决策树算法通过构建一棵树状结构来进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，通过不断划分数据集来达到分类的目的。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
二、回归问题回归问题是机器学习中另一类常见的问题类型。
它的目标是根据给定的特征预测数值型的输出。
回归问题的应用也非常广泛，例如股票价格预测、房价预测、销量预测等。
回归问题的输出是连续的，通常是一个实数值。
解决回归问题的方法也有很多，常见的有线性回归、决策树回归、神经网络等。
线性回归是一种最简单的回归方法，通过拟合一个线性函数来建立特征和输出之间的关系。
决策树回归与分类问题中的决策树类似，不同之处在于叶节点存储的是输出值而不是类别标签。
神经网络是一种复杂的回归方法，通过多层神经元的连接和激活函数的非线性变换来建立输入和输出之间的映射关系。
分类问题和回归问题在目标和输出上存在较大的差异。
分类问题的目标是将数据分为不同的类别，输出是离散的类别标签；而回归问题的目标是预测数值型的输出，输出是连续的实数值。
另外，分类问题和回归问题在解决方法上也有所区别，分类问题常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；而回归问题常用的方法包括线性回归、决策树回归、神经网络等。
临床分析方法及应用近年来，随着医疗技术的不断发展和专业人员水平的提高，临床分析方法在医学领域中的应用越来越广泛。
通过对患者的生理数据、实验室检测结果等进行科学的分析，医生能够更准确地判断患者的病情，制定出更恰当的治疗方案。
本文将介绍几种常见的临床分析方法及其应用。
一、决策树分析法决策树分析法是一种常用的数据挖掘方法，在临床医学中有着广泛的应用。
通过对大量的病例数据进行分析，建立起一颗决策树模型，从而对患者的疾病进行诊断和预测。
决策树分析法的优点是简单易懂，结果直观明了。
医生可以根据决策树的结构来判断患者所患疾病的可能性，并为其选择合适的治疗方法。
二、分类回归树(CART)分析法CART分析法是一种基于决策树的分类和回归方法，常用于医学领域的数据分析。
与决策树分析法相比，CART分析法能够处理连续型数据，对于一些需要定量判断的临床问题更加适用。
临床医生可以通过对患者的病情指标进行测量，然后使用CART分析法进行数据挖掘，得出对患者病情预测的结果。
三、感知器神经网络方法感知器神经网络方法是一种通过对多个输入与输出之间的关系进行模拟学习的技术。
在临床医学中，这种方法可以用于对患者的各种指标进行分析和预测。
临床医生可以将患者的病历资料输入到感知器神经网络中，通过训练和学习，得出对患者病情的判断和预测。
感知器神经网络方法的优点是模型可以自动调整和优化，能够在较大程度上提高临床诊断的准确性。
四、生存分析方法生存分析方法是一种对生存时间进行分析的统计方法，常用于临床医学中对患者预后的研究。
通过对患者的病历数据和随访数据的统计分析，可以获得患者的生存时间和预后结果。
生存分析方法不仅可以帮助医生评估患者的疾病状态，还可以为患者提供个性化的治疗建议和预后评估。
总结起来，临床分析方法在医学领域中的应用不可忽视。
决策树分析法、CART分析法、感知器神经网络方法和生存分析方法等，都能够帮助医生进行疾病诊断和预测。
通过准确地分析和解读患者的相关指标，医生能够更好地制定治疗方案，提高临床治疗效果。
回归模型能被用于分类问题吗？随着机器学习的迅速发展，回归模型作为一种经典的统计学方法，被广泛应用于各种预测问题中。
然而，对于一些初学者来说，可能会产生一个疑问：回归模型能否被用于分类问题？本文将围绕这一问题进行科普解答。
一、回归模型的基本原理回归模型是一种建立自变量和因变量之间关系的方法，通过拟合数据来预测未知的因变量值。
其基本思想是根据已有数据的特征和相应的因变量值之间的关系，来构建一个函数或模型，然后利用这个函数或模型来预测未知数据的因变量值。
二、回归模型在分类问题中的应用回归模型在传统的统计学方法中通常被用于处理连续数值的预测问题，比如房价预测、气温预测等。
但是，在现实生活中，很多问题需要对数据进行分类，例如信用评级、疾病诊断等。
那么，回归模型是否可以用于解决这类问题呢？1. 逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的分类模型，通过建立一个逻辑函数来预测数据的分类结果。
它利用回归模型的基本原理，将预测结果限制在[0, 1]之间，表示属于某个类别的概率。
可以说，逻辑回归模型是回归模型在分类问题中的一种变形。
逻辑回归模型的应用非常广泛，可以用于二分类问题，也可以通过拓展到多分类问题。
其优势在于简单易解释、计算速度快等特点。
在实际应用中，逻辑回归模型往往作为分类问题的基准模型。
2. 支持向量机支持向量机是另一种利用回归模型思想解决分类问题的方法。
它基于统计学习理论，通过构建一个最优的决策边界来区分不同的类别。
支持向量机在处理高维数据时表现优秀，且具有较高的鲁棒性和预测准确率。
3. 回归树和随机森林回归树是一种通过构建决策树来解决分类问题的方法。
它将自变量空间划分成多个区域，每个区域内具有相同的预测结果。
回归树的优势在于易理解、易实现，并且对异常值和缺失值具有一定的容错能力。
而随机森林则是通过集成多个回归树来进行分类预测，进一步提高了模型的准确率和鲁棒性。
4. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作方式的机器学习模型。
多元统计分析在人体健康与疾病诊断中的应用人类作为高级生命体，其复杂的生理系统及变幻无常的病理反应，使得疾病的诊断变得十分困难。
然而，正是统计学的发展为我们提供了一种全新的思路——多元统计分析。
通过对数据的探索与分析，多元统计方法能够跨越单一指标的限制，帮助我们寻找影响人体健康的多种因素，提高疾病的诊断效率。
一、多元回归分析多元回归分析使用一个或多个自变量预测因变量变量，以探究它们之间的关系。
在人体健康与疾病诊断中，多元回归分析能够通过探究各种疾病与其可能影响因素的线性或非线性关系，来帮助医生进行诊断。
例如，若我们想要研究高血压与体重、年龄等因素的关系，我们可以通过多元回归分析建立回归方程，确定各个自变量之间的相对重要性，从而帮助缓解高血压的发作。
二、主成分分析主成分分析是多元统计中常用的一种降维技术。
在人体健康与疾病诊断中，医生们的任务是诊断出疾病并确定其严重程度，然而这并不是一件容易的事情。
主成分分析的出现，使得医生们能够将一连串高维度的数据压缩到低维度中，从而更加便于医生们进行诊断。
例如，当医生需要了解糖尿病病人的血糖、体重、年龄、性别等信息时，使用主成分分析可将这些信息简化为两个主成分，即代表糖尿病程度与代表风险趋势等信息的两个主成分，使医生能够更加便捷地进行疾病评估与诊断。
三、聚类分析聚类分析是通过将样本划分成簇的方式，对数据进行分类的一种方法。
在人体健康与疾病诊断中，聚类分析能够将患有相似病症的患者聚成一类，从而判断疾病患病类型。
例如，使用聚类分析可将BMI指数与其他生理指标如肝功能进行比对，判断患者是否患有脂肪肝等病症，有助于提高疾病诊断的效率。
四、分类与回归树分析分类与回归树分析将样本数据集逐步划分成更小的子集，使得每个子集包含的样本的分类结果差异较小。
在人体健康与疾病诊断中，分类与回归树分析可用于建立风险因素预测模型。
例如，将病人的BMI、体脂率、年龄等重要因素输入到分类与回归树模型中，就能够快速准确地预测病人是否患有糖尿病等疾病。
·临床研究规范·决策树模型在临床研究数据分析中的应用沈范玲子1王瑞平1,2（1. 上海中医药大学公共健康学院上海 201203；2. 上海市皮肤病医院临床研究与创新转化中心上海 200443）摘要决策树模型是一种有监督的机器学习方法，分类规则通常采取IF-THEN形式，分析结果常以树形图呈现，具有可解释性强、易于理解的优势，在灾害预测、环境监测、临床诊疗决策等领域均有广泛的应用。
本文从决策树模型概念入手，介绍了决策树模型的一般构建步骤、分类与回归树（classification and regression tree, CART）决策树模型在临床研究数据分析中的应用，并应用SPSS软件示例CART决策树模型的构建过程和实现方法，以期为临床研究者采用决策树模型进行数据分析提供参考。
关键词决策树临床研究 CART算法 SPSS软件中图分类号：G304; R-3 文献标志码：C 文章编号：1006-1533(2024)05-0014-05引用本文沈范玲子, 王瑞平. 决策树模型在临床研究数据分析中的应用[J]. 上海医药, 2024, 45(5): 14-18.Application of decision tree modeling in clinical research data analysisSHEN Fanlingzi1, WANG Ruiping1,2(1. School of Public Health, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China;2. Clinical Research & Innovation Center, Shanghai Skin Disease Hospital, Shanghai 200443, China)ABSTRACT Decision tree model is a supervised machine learning method and its classification rules usually take the form of IF-THEN, the analysis results are often presented in the form of tree diagrams, with the advantages of solid interpretability and ease understanding, and it has been widely used in the fields of disaster prediction, environmental monitoring, clinical diagnosis and treatment decision-making. This article starts from the concept of decision tree model, introduces the general construction steps of decision tree model, the application of classification and regression tree (CART) decision tree model in the analysis of clinical research data, and the construction process and realization method of CART decision tree model using the SPSS software example, so as to provide a better solution for clinical researchers to use decision tree model for data analysis.KEY WORDS decision trees; clinical research; CART algorithm; SPSS software临床医学研究中，在探讨多个自变量和因变量之间关系时，常采用多元线性回归、logistic回归、Cox回归分析、广义线性模型等经典统计分析方法。
下列属于分类与回归的方法以下是一些常见的分类与回归的方法：1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种广泛应用于分类问题中的线性模型，它将数据映射到一个0到1之间的概率值，然后根据特定的阈值进行分类。
2. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它将数据分成不同的子集，一旦达到某个条件便停止分割，然后根据叶节点的类别进行分类。
3. k近邻（k-Nearest Neighbors，简称k-NN）：k-NN是一种基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离进行分类。
4. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）：SVM是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。
5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理与特征之间独立假设的分类方法。
6. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来进行分类。
7. 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）：GBDT是一种迭代地添加新的决策树到模型中，并使用负梯度来指导训练过程的算法。
8. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测数值型数据的线性模型。
9. 岭回归（Ridge Regression）：岭回归是对线性回归的一种改进，通过引入L2正则化项来防止过拟合。
10. 套索回归（Lasso Regression）：套索回归也是对线性回归的一种改进，通过引入L1正则化项来实现特征选择和稀疏性。
这些方法在不同的场景和应用中都有广泛的应用，选择合适的方法需要考虑数据的特点和问题的需求。
植物生态学报 2015, 39 (6): 586–592 doi: 10.17521/cjpe.2015.0056 Chinese Journal of Plant Ecology 多元回归树与双向指示种分析在群落分类中的应用比较张文静张钦弟*王晶冯飞毕润成*山西师范大学生命科学学院, 山西临汾 041004摘要采用两种群落分类方法——以环境梯度为分类依据的多元回归树(MRT)和多年来广泛应用的双向指示种分析(TWINSPAN), 对吕梁山南段森林群落进行了数量分类, 同时依据植物群落分类和命名原则, 对分类后的各群系进行命名, 并用吻合系数比较两种分类结果的吻合程度, 分析MRT的优劣势, 为以后选择合适的植物群落数量分类方法提供参考。
结果表明: (1) MRT将41个森林样方分为4个群系, 分别为侧柏(Platycladus orientalis)群系、青榨槭(Acer davidii)群系、辽东栎(Quercus wutaishanica)群系、柿(Diospyros kaki)群系, 群系类型与TWINSPAN的分类结果相同; (2)根据群系的样方组成, 两种分类结果的吻合度较高, 吻合系数达80.5%; (3)与TWINSPAN相比, MRT同时以物种和环境信息为依据, 对有过渡性质的样方划分更为可靠。
因此, 单纯从植被分类的角度来看, 尽管TWINSPAN的分类结果更客观, 但当TWINSPAN分类遇到困难时, 如在划分大样地连续样方或具有过渡性质样方时, MRT更有优势。
关键词吻合系数, 比较, 多元回归树, 吕梁山南段, 双向指示种分析引用格式:张文静, 张钦弟, 王晶, 冯飞, 毕润成 (2015). 多元回归树与双向指示种分析在群落分类中的应用比较. 植物生态学报, 39, 586–592. doi:10.17521/cjpe.2015.0056A comparison of multivariate regression tree and two-way indicator species analysis in plant community classificationZHANG Wen-Jing,ZHANG Qin-Di*, WANG Jing,FENG Fei,and BI Run-Cheng*College of Life Sciences, Shanxi Normal University, Linfen, Shanxi 041004, ChinaAbstractAims Multivariate regression tree (MRT) is a new statistical technique for plant community classification. Stu-dies on advantages of MRT were still insufficient. Our objective was to compare the results of MRT with two-way indicator species analysis (TWINSPAN), which is widely used in recent years, and to provide suggestions for choosing an appropriate classification method.Methods We used both MRT and TWINSPAN to classify the forest communities in the southern part of Lüliang Mountain. The MRT analysis gave a tree with the splits based on additional environmental factors. The degree of consistency between the two classifications are compared through the coherence coefficient.Important findings(1) MRT divided 41 forest quadrats into four formations: the Platycladus orientalis forma-tion, Acer davidii formation, Quercus wutaishanica formation and Diospyros kaki formation. The types of the formations are consistent with the analysis results from TWINSPAN. (2) Based on the quadrats that compromise the formations, these two methodologies provided a relatively high consistency, with the coherence coefficient up to 80.5%. (3) Compared with the TWINSPAN, the MRT can be seen as a form of constrained classification analy-sis that can relate different aspects of species composition to environmental data, so the clusters defined by the MRT define community types of the ecotone in an objective manner not available in other techniques. Finally, the TWINSPAN is a very effective classification technique in plant ecology research. However, the MRT has advan-tage over the TWINSPAN in terms of classifying continuous or transitional quadrats.Key words coherence coefficient, comparison, multivariate regression tree, southern Lüliang Mountain, two-way indicator species analysisCitation: Zhang WJ,Zhang QD, Wang J, Feng F, Bi RC (2015). A comparison of multivariate regression tree and two-way indicator ——————————————————收稿日期Received: 2015-01-19 接受日期Accepted: 2015-03-31* 共同通讯作者Co-authorforcorrespondence(E-mail:*************;**************)张文静等: 多元回归树与双向指示种分析在群落分类中的应用比较 587doi: 10.17521/cjpe.2015.0056species analysis in plant community classification. Chinese Journal of Plant Ecology, 39, 586–592. doi: 10.17521/cjpe. 2015.0056植被分类可采用人为分类方法, 也可采用自然分类方法。
