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2023年五一假期期间，数学建模竞赛就有四场，各种比赛各种需求应接不暇。因此，对于本次浅析有不足的地方欢迎大家指出。为了更好的帮助大家华中杯参赛，下面带来，A题详细版思路
问题一，差异性分析
+
文字分析（语文建模） 或者 回归分析 达到一个预测预判
问题二，沿用问题一模型
相关性分析
A题 新型镇静药物临床实验疗效分析与预测
A题单独只看题目就能大概知道，这是一道数据分析+预测类题目。以新型镇静药物临床实验为背景，设置如下问题。
问题一，关于术中、术后 24h 不良反应，新药组和原有药物组是否存在显著差异；能否建立一 个有效的数学模型，根据患者基本信息和镇静药物种类，对患者术中、术后
24h 的不良反应进行预判。
问题一，判断新药组和原有药物组是否存在显著差异，对于显著差异，每个队伍的想法都应该不太一样，这里仅仅提个个人建议，仅供参考。判断新药组和原有药物组是否存在显著差异，一般需要进行差异性分析1，也就是
假设检验的一种方法。
判断新药组和原有药物组是否存在显著差异，一般需要进行差异性分析，也就是假设检验的一种方法。
如果你的数据是定类变量和定量变量，比如不同药物组下的患者血压水平，可以使用t检验或者方差分析。如果只有两个药物组，可以使用t检验；如果有三个或以上的药物组，可以使用方差分析。
如果你的数据是定类变量和定类变量，比如不同药物组下的患者痊愈情况，可以使用卡方检验。
如果你的数据不符合正态分布或方差齐性的假设，可以使用非参数检验，比如曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯H检验等。
一般来说，如果检验结果的p值小于0.05，就可以认为两组数据之间存在显著性差异；否则，就认为两组数据之间没有显著性差异
对于问题一的另一个设问，建立的数学模型，对患者术中、术后 24h
的不良反应进行预判。预判，我的初步认知应该是让我们建立一个预测模型，进行预测。也可以直接利用差异性分析分析结果
问题二、新药组和原有药物组在生命体征数据方面是否表现出显著差异；如果有显著差异，能否确定是由于新药造成，还是由其他因素造成。
问题二，问题题设偏向于因素分析，这里大家可以参考一下关联分析中的几种方法，或者建立回归分析也是可以的。也可以沿用问题一模型，进行差异性分析，即可。
问题三、临床经验表明，用药后 3 分钟内的 IPI 数据对于病情后续恢复具有决定作用，尝试根 据用药信息和患者信息对给药后 3 分钟以内的 IPI
数据进行预测。
问题三、对3分钟以内的 IPI
数据进行预测，预测模型即可。选择合适的预测模型即可。涉及到预测模型的选择，大家可以参考下图。大部分人很可能直接选取一个模型。这里我有个好建议，就是我们可以使用加权平均预测。即使用多个模型，进行预测。最后的结果进行加权处理，对于加权的权重求解，我们可以建立优化模型进行求解
问题四、术后满意度与很多因素有关，包括护理、身体恢复程度等等，甚至（有一些因素无法观 测到。）基于现有数据是否能够找出术后。
问题四涉及到术后满意度，根据附件的给出的结果，我们发现该结果类似于点差问卷，，因此大家可以对这一部分进行一下问卷信度和问卷效度检验，这样可以使我们问题四的数据处理方式非常的完备。问题四需要我们基于现有数据找出术后满意度与哪些因素有关？还需要我们确定什么样的关系。这就不仅仅需要我们进行简单的相关性分析，还需要建立回归分析方程，得出具体的关系方程才可以。
相关性分析的话，我还是比较推荐person相关系数
至于关系方程，大家可以偷个懒，直接利用matlab工具箱进行求解即可。
最后，预祝大家比赛顺利！！！！1