牙周病和龋病相关性分析-基于NHANES数据库对真实世界的研究

目的:基于真实世界数据库探讨牙周病和龋病的相关性,为疾病诊疗和健康管理提供理论依据。方法:下载2011年至2014年美国国家健康和营养调查(NHANES)数据库中牙周病和龋病状况检查数据,按照疾病严重程度有序分组,采用广义有序Logistic回归模型进行相关性分析。结果:研究共纳入参与者6299例,轻度、中度和重度牙周炎发病率分别为42.34%、28.15%和11.53%;轻度、中度和重度龋病发病率分别为19.60%、28.34%和35.61%。对于牙周炎,年龄增长、低收入水平、男性、过度饮酒、糖尿病、高血压、中重度抽烟都是加重病情的危险因素。重度龋病和牙周病加重风险升高显著相关,轻度和中度龋病无显著影响。对于龋病,高血压、女性、低收入水平、年龄增长、重度抽烟都是加重病情的危险因素。所有类型牙周病都与龋病加重风险升高显著相关。结论:牙周病和龋病关联十分紧密,它们发生发展具有彼此促进作用,牙周病对龋病病情影响更大。

基于相关性分析的不完整数据函数依赖挖掘方法

函数依赖(FD)挖掘方法通常专注于发现所有满足函数依赖语法特征的结果,在数据不完整的情况下常导致大量成立但无意义的FD。针对挖掘无效FD的问题,提出基于相关性分析的不完整数据FD挖掘方法。利用概率图模型构建具有缺失值属性的概率分布,通过相关性分析捕捉属性之间的关联关系,避免枚举所有可能性,以挖掘具有统计学意义的FD。实验结果表明,该方法可以更准确地定位到有意义的FD,与最先进的FD发现方法相比,F_(1)分数平均提高1.5倍。

基于相关性模型与大数据分析的关键词优化方法研究

随着计算机网络与信息技术的快速发展,电子商务得到了爆发式的发展,电子商务网店运营成为广大电商从业者所追捧的技术。随着大数据技术的普及应用,电子商务网店运营技术也在不断地推陈出新,基于大数据的关键词筛选优化就是人们所关注的重要技术。相关性模型是电商平台商品搜索排序的基础模型,基于相关性模型的搜索引擎优化(SEO)是目前电子商务数据化运营中进行关键词优化筛选的基本方法。该文将原有方法与大数据分析相结合,从关键词采集、筛选、组合、监测、调换等多维度进行关键词的优化筛选,提出并论述关键词设置的三个筛选优化模型:竞争系数、单品位竞争个数、关键词主体价格区间适应性,并对筛选优化后选用的关键词进行了应用有效性实践监测。大量监测数据表明,使用相关性模型与大数据分析相结合的关键词筛选优化方法得到的商品标题关键词,可以有效提升商品的曝光量、点击率与转化率,实现更高效的网店引流与成交量。

基于大容量数据的自动化检测与相关性分析

随着大数据技术的迅猛发展,自动化检测与相关性分析在各领域的应用变得越来越重要。本研究旨在通过大容量数据的自动化检测技术,提升数据处理的效率和准确性,并利用相关性分析方法,揭示数据间的潜在关系。研究方法包括数据采集、预处理、特征提取以及应用机器学习算法进行自动化检测和相关性分析。实验结果表明,所提出的方法能够显著提高数据检测的精度和效率,并发现了多个数据特征之间的重要关联性。研究的成果不仅为大数据分析提供了新的技术手段,也为各行业的决策支持和优化提供了科学依据,具有重要的实际应用价值。

成对数据的统计相关性题型分析

成对数据的统计相关性是高考的高频考点,考题形式灵活、不拘一格,一般难度为中等偏易,但多数题目计算量较大,涉及散点图、样本相关系数r、决定系数R2、经验回归方程、残差及残差分析等知识。试题多与生活实际相联系,需要在情境描述中找出数量关系,建立数学模型,并且运用数学模型解决实际问题。对同学们的数据分析、数学建模、逻辑推理和数学运算素养有较高的要求。

医院科研投入的变化趋势及相关性分析

目的 探讨随着时间的推移,医院对科研的兴趣程度的变化趋势以及经费投入的情况,并分析相关性,为医院科研活动的规划和发展提供参考。方法 采用数据分析的方法,包括折线图、饼图和散点图等可视化工具,对潍坊医学院附属医院2018—2022年的科研活动数据进行分析和比较。结果 2018—2022年科研活动数据分析中,医院对科研的投入呈逐年增长趋势。2018—2022年,立项经费从(25.437±13.075)万元增长至(44.618±25.999)万元,而经费合计从(38.453±15.591)万元上升到(68.143±29.157)万元。在所有的经费分配中,校级项目占据了主导地位,其在总经费中的占比达到了52.6%。进一步的统计学分析显示,立项经费与经费合计之间的相关系数高达0.86,证实两者之间存在正相关性。结论 医院对科研的重视程度逐渐增加,从而导致科研项目的经费投入逐年增加,课题数量也逐年增加。校级项目在经费分配中占据了主导地位。立项经费与经费合计之间存在强正相关关系。因此,在制订经费预算时,需要考虑项目的研究内容和需求,以确保合理的经费分配。

医学院校高被引论文多源数据评价指标相关性研究

目的/意义了解医学院校高被引论文在不同数据库中多源评价指标相关性,为文献资源发现、利用、评估提供参考。方法/过程以2013—2023年首都医科大学高被引论文为研究对象,分析其在H1 Connect、Dimensions、ESI、Web of Science、InCites、SciVal数据库中的38个评价指标,对代表性指标,专利、政策引用指标,浏览使用指标,相对指标,期刊指标,被引频次,Altmetric指标分别进行相关性分析。结果/结论各组相似指标具有相对较高相关性,个别指标如加权星级和微博提及数与大多数不同平台指标没有显著相关性。

用主成分分析法探究茶叶香气物质的特征与品质相关性

主成分分析法主要基于数据标准化、计算协方差矩阵、特征值分解、主成分选择四种数据计算方式,针对茶叶香气物质数据计算、特征提取进行分析,了解茶叶香气物质的数据计算方法,分析各类不同方法在茶叶香气物质特征分析中的应用特点,并从成分构成、成分含量与成分性质三个维度,对茶叶香气物质的特征与茶叶品质相关性进行探究,为未来更好借助茶叶香气物质优化提升茶叶品质提供内容参考。

二排鞭打测试数据统计与相关性分析

CNCAP二排座椅动态鞭打试验是国际NCAP评价体系中最先提出的鞭打测试项目,导致汽车企业对其了解不足,关注度非常高。为深入认识二排鞭打试验,本文中收集了226组样本数据,通过分类汇总获得了鞭打静态测量参数头后间隙、头枕高度、座椅躯干角度以及二排鞭打动态成绩的离散分布规律,并建立了静态参量与鞭打动态得分之间的关联性。结果表明:二排座椅鞭打的得分率低且离散度较高,在追尾事故中保护人体头颈部软组织的性能整体较差;而优化座椅静态参数可以在一定程度上改善鞭打伤害指标,提高二排座椅的动态成绩;本研究对汽车企业掌握二排座椅鞭打现状提供了数据支撑,对优化二排座椅鞭打保护性能具有指导意义。

基于数据挖掘与相关性分析的电网一次设备缺陷预测方法

为了保证电网一次设备缺陷预测准确性,提升平均F-measure值和AUC值,提出基于数据挖掘与相关性分析的电网一次设备缺陷预测方法。以数据挖掘技术为基础,采集并清洗现存的电网一次设备缺陷数据,建立缺陷数据库;采用X-11算法,结合皮尔逊相关系数,分析电网缺陷设备数据间的相关性,使得所有分组的复合相关性均小于阈值;采用最小二乘法计算多组历史电网一次设备缺陷数据,实现设备风险评估指标的多元线性回归,完成电网一次设备缺陷预测。实例测试结果表明,其平均F-measure值提升了0.07左右,AUC值分别提升了0.07、0.11,保证缺陷预测方法的准确性和实际应用效果。

基于相关性分析的数据中心节能优化研究

当前数据中心节能研究的重点主要是如何单一地降低服务器或数据中心网络的功耗,没有考虑服务器与数据中心网络的相互影响以及不同服务器之间的差异,为此提出了基于相关性分析的功耗优化策略——CAVMS。不同虚拟机或数据中心网络的流量不会同时达到峰值,动态整合虚拟机时考虑负载相关性,并优先使用能效比高的服务器,从而减少虚拟机迁移次数和运行服务器的数量;虑及数据中心网络的拓扑变化,根据流量感知尽量减少服务器之间的流量,以降低网络延迟。仿真结果表明,与其他算法相比,在保证服务等级协议的前提下,CAVMS具有更好的稳定性和扩展性,可取得更好的节能效果。

基于网络药理学、微阵列数据分析和分子对接探索头花蓼治疗幽门螺杆菌相关性胃炎的分子机制

目的探索头花蓼(Polygonum capitatum,PC)治疗幽门螺杆菌相关性胃炎(Helicobacter Pylori associated gastritis,HAG)的作用机制。方法运用数据库识别PC活性化合物的作用靶点及HAG相关基因,并取交集获得PC治疗HAG的潜在靶标;利用Cytoscape 3.6.0构建“药物-活性成分-靶点-疾病”网络图和PC治疗HAG潜在靶蛋白的PPI网络,采用多个拓扑指标筛选出网络中的重要节点,运用STRING数据库进行GO和KEGG富集分析,获得PC治疗HAG的潜在信号通路,利用分子对接观察PC活性成分与关键靶蛋白的结合能力;在此基础上,通过体内外实验对PC治疗HAG的相关靶标进行验证。结果通过数据库识别出PC活性化合物及靶标,构建“药物-活性成分-靶点-疾病”网络图和潜在靶蛋白的PPI网络,多个拓扑指标筛选出52个hub genes,进一步的生物信息学分析和高通量测序显示,PC通过Akt/NF-κB/NLRP3通路对HAG发挥作用。基于此,通过实验发现PC作用于HAG GES-1细胞和HAG SD大鼠后,能够减少其IL-18和IL-1β的分泌,上调Akt及其磷酸化水平,减少NF-κB表达,抑制NLRP3炎症小体的活化,从而改善HAG炎症反应。结论PC可通过激活Akt及其磷酸化水平,抑制NF-κB和NLRP3炎症小体相关因子的表达,对HAG发挥治疗作用。本研究为阐释PC治疗HAG的作用机制提供了理论依据。

基于体质测试大数据的灰色关联分析:建模与实证

目前,中国普遍采用电子仪器采集学生体质测试结果,积累了大量具有大数据特征的原始数据。在面对体质测试大数据时,如何利用数学模型找出测试项目之间的相关性,从而准确描述其相关性的强弱,具有科学意义。采用改进的灰色关联分析模型,对西部某高校31198名大学生体质测试大数据进行分析。该模型改变了传统邓氏模型的计算过程,使其适用于大数据。结果表明:BMI值对女生下肢耐力和爆发力有较大影响,是女生最重要的体质测试指标;肺活量对男生的耐力、灵活性和下肢爆发力有不同的影响,是男生最重要的体质测试指标;长跑,即男子1000 m跑、女子800 m跑和立定跳远,不仅是身体素质的2个最重要的指标,而且它们之间存在着很强的相关性。改进的灰色关联分析为大数据环境下体质测量指标之间的相关性分析提供了新的思路,为不同领域的大数据分析提供了建模参考。

西藏堆龙德庆区经济运行数据与农村居民人均可支配收入的相关性分析

为深入了解经济运行数据与农村居民人均可支配收入的相关性,文章基于堆龙德庆区2011—2020年的相关数据探讨了经济运行数据与农村居民人均可支配收入的关系,以期为西藏评价农村居民人均可支配收入提供相关的理论依据,同时也为政府制定经济政策提供相关的决策依据。结果表明:堆龙德庆区2011—2020年经济运行数据与农村居民人均可支配收入的相关性存在差异,且相关程度也不一致,具体为经济运行数据中的第二产业总收入、农林牧渔业总产值、社会消费品零售总额和年末牲畜存栏数对农村居民人均可支配收入的影响最为重要。由此认为,要提高农村居民人均可支配收入,需从第二产业发展、农林牧渔业发展、消费结构和消费方式发展、畜牧业发展等方面着手,通过制定发展规划、强化产业建设、充分利用农村剩余劳动力等措施来达到提高农村居民人均可支配收入的效果。

环境水质样品理化参数检测数据的合理性检验及相关性分析

本文首先举例阐述水质样品检测数据合理性的检验方法、相关因素,然后分别从环境、人为、设备三个方面出发,分析检测数据出现误差的成因,最后提出保证数据合理准确的有效措施。根据研究结果可知,在环境水质检测中,应注重样品采集、分析等工作,并不断提高检验人员的技术水平,由此保证水质检测结果的准确,检测数据的合理,为后续工作的开展和科学决策提供有力依据。

环境水质样品检测数据的合理性检验及相关性分析

本文首先阐述水质样品检测数据合理性的检验方法、相关因素,然后分别从环境、人为、设备三个方面出发,分析检测数据出现误差的成因,最后提出保证数据合理、准确的有效措施。根据研究结果可知,在环境水质检测中,应注重样品采集、测算、分析等工作,并不断提高检验人员技术水平,由此保证水质检测的准确性,检测数据的合理性,为后续工作的开展和科学决策提供有力依据。

薄膜电容器数据挖掘与分析

作为电力系统的重要元件之一,薄膜电容器因长使用寿命、高可靠性等优点而受到广泛应用,然而却极少有研究从数据角度挖掘电容器的自身属性。为了填补这一空白,本文选取收集自网络的40793条薄膜电容器数据作为分析基础,首先利用散点图和箱线图从横向角度分析了不同材料制备而成的电容器的容值、最高最低温度、交直流运行电压等差异,然后利用饼图从纵向角度对比了电容器的运行温度和应用场合,最后计算出这些性能指标的皮尔逊系数并进行了相关性分析。结果表明金属化聚丙烯材料作为目前的主流材料在容值和交直流运行电压方面比其他材料均具有显著的优势,而金属化聚苯硫醚在运行温度上占优,电容器除温度和运行电压外的各项参数之间的相关性并不显著。未来可以进一步对数据进行处理和学习,达到性能预测的效果。

老年隐匿性高血压伴听力损失的影响因素分析及相关性研究

目的 探究老年隐匿性高血压患者发生听力损失的影响因素及相关性。方法 选取2020年9月至2021年12月首都医科大学附属北京同仁医院老年医学科接诊的老年隐匿性高血压患者215例,根据患者是否出现听力损失分为不伴听力损失组(109例)和听力损失组(106例),比较2组患者一般临床资料,通过多因素logistic回归分析筛选影响老年隐匿性高血压患者发生听力损失的因素。结果 不伴听力损失组降压药物种类、昼间收缩压、昼间舒张压、夜间收缩压、24 h收缩压、昼间收缩压变异系数、24 h收缩压变异系数明显低于听力损失组(P<0.05,P<0.01)。logistic回归模型分析显示,昼间收缩压、夜间收缩压、24 h收缩压、昼间收缩压变异系数、24 h收缩压变异系数和降压药物种类是老年隐匿性高血压患者发生听力损失的影响因素(P<0.05,P<0.01)。列线图模型校正后的ROC曲线下面积为0.802,敏感性为83.75%,特异性为61.50%。结论 老年隐匿性高血压患者的收缩压和收缩压变异性与其发生听力损失存在密切联系,应重视老年隐匿性高血压的筛查。

基于低阶近似的多维数据流相关性分析

目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分析算法S treamCCA,针对传统的CCA计算中的性能瓶颈,提出为样本方差阵与协差阵组成的乘积阵降维的高效低价近似方法,在保持分析精度的前提下显著地提高了计算效率.经理论分析和实验证明,S treamCCA能够在线精确地识别两条多维数据流的相关关系,可以作为通用的预报和诊断分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.

高维数据流的在线相关性分析

为了解决在资源受限的计算环境下快速检测高维数据流之间相关性的问题,提出一种新颖的在线典型相关性分析(CCA)算法QuickCCA,针对传统CCA计算中的性能瓶颈,首先采用不等概列采样技术约减流元组的数量,形成概要矩阵;然后在概要矩阵的基础上增量地计算多维数据流之间的前k个典型相关系数.经理论分析和实验证明,QuickCCA能够在线精确地识别同步滑动窗口模式下多维数据流之间的相关性.与已有分析多数据流相关性的算法相比,QuickCCA显著地降低了计算复杂度,并且能够在精度和性能之间折中,可以作为通用的分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.