1106：年龄与疾病

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这篇博客介绍了如何根据年龄统计某疾病的患病比例。题目要求对0-18、19-35、36-60、61岁以上四个年龄段的患者数量进行计算，并输出各年龄段占总患病人数的百分比。提供了一个包含10个年龄数据的输入样例，并展示了预期的输出结果。

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1106：年龄与疾病

时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB
提交数: 41438 通过数: 21879
【题目描述】
某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。

【输入】
共2行，第一行为过往病人的数目n（0<n<=100)，第二行为每个病人患病时的年龄。

【输出】
按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段输出该段患病人数占总患病人数的比例，以百分比的形式输出，精确到小数点后两位。每个年龄段占一行，共四行。

【输入样例】
10
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91
【输出样例】
20.00%
20.00%
20.00%
40.00%

代码如下：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
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【题目描述】 某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。 【输入】 共2行，第一行为过往病人的数目n（0<n<=100)，第二行为每个病人患病时的年龄。 【输出】 按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段输出该段患病人数占总患病人数的比例，以百分比的形式输出，精确到小数点后两位。每个年龄段占一行，共四行。 【输
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【题目描述】 某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。 【输入】 共2行，第一行为过往病人的数目n（0<n≤100)，第二行为每个病人患病时的年龄。 【输出】 按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段输出该段患病人数占总患病人数的比例，以百分比的形式输出，精确到小数点后两位。每个年龄段占一行，共四行。 【输入样例】 10 1 11 21
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【题目描述】 某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。 【输入】 共2行，第一行为过往病人的数目n（0<n≤100)，第二行为每个病人患病时的年龄。 【输出】 按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段输出该段患病人数占总患病人数...
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某医院进行一项研究，想知道某项疾病是否与年龄有关。因此对以往的诊断记录进行整理，统计 0-18 、 19-35 、 36-60、 61 及以上这四个年龄段的患者人数占总患者人数的比例。
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描述 某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。 输入共2行，第一行为过往病人的数目n（0 < n <= 100)，第二行为每个病人患病时的年龄。输出按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段输出该段患病人数占总患病人...
C++数据存储_年龄与疾病_题解（代码+注释）
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1106：年龄与疾病 【题目描述】 某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关，需要对以前的诊断记录进行整理，按照0-18、19-35、36-60、61以上（含61）四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。 【输入】 共2行，第一行为过往病人的数目n（0<n≤100)，第二行为每个病人患病时的年龄。 【输出】 按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段输出该...
3189:练31.1 年龄与疾病
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### 年龄与疾病关系的研究方法 研究年龄对疾病的影响通常涉及数据分析、统计建模以及机器学习技术。以下是几种常用的方法和技术： #### 1. **数据预处理** 在分析之前，需要对原始数据进行清洗和转换，以提高后续模型的质量。这一步骤可能包括缺失值填补、异常值检测和标准化等操作。 - 对于年龄字段中的缺失值，可以采用均值或中位数填充的方式[^2]。 - 如果存在极端值（如不合理的高龄），可以通过箱线图或其他统计手段识别并适当调整这些异常点[^2]。 ```python import pandas as pd import numpy as np data = { '年龄': [25, np.nan, 90, 35, np.nan], '是否有病': [1, 0, 1, 0, 1] } df = pd.DataFrame(data) # 均值填充年龄列的缺失值 df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean(), inplace=True) print(df) ``` #### 2. **描述性统计分析** 利用基本的统计指标来探索年龄分布及其与疾病的关联程度。例如计算患病人群的平均年龄、标准差以及其他分位数值。 - 可视化工具如直方图或者核密度估计曲线有助于直观展示不同年龄段患者的比例变化情况[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df[df['是否有病'] == 1]['年龄'], bins=10, alpha=0.5, label='有病') plt.hist(df[df['是否有病'] == 0]['年龄'], bins=10, alpha=0.5, label='无病') plt.legend(loc='upper right') plt.show() ``` #### 3. **回归分析** 为了量化年龄作为独立变量如何影响因变量(即是否得某种特定病症)，可运用逻辑回归(Logistic Regression)建立二元分类预测框架；也可以尝试多元线性回归(Multiple Linear Regression)如果目标是连续型输出比如病情严重等级得分的话。 - 这种方法允许控制其他混杂因素的同时评估单一自变项的效果大小及方向[^3]。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression X = df[['年龄']] y = df['是否有病'] model = LogisticRegression().fit(X, y) print("系数:", model.coef_) print("截距:", model.intercept_) ``` #### 4. **决策树/随机森林** 当希望理解复杂的交互作用而非简单的直线关系时，则可以选择基于树形结构的学习器——单棵CART Decision Tree 或者集成版Random Forests 。它们不仅能够捕捉非线性的映射规律而且具备较好的解释能力便于解读各个特征重要度排名状况等等信息[^3]. ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100).fit(X,y) feature_importances = rfc.feature_importances_ print(feature_importances) ``` --- ###
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