14、慢性肾病数据洞察分析与微电网孤岛检测研究

慢性肾病数据洞察分析与微电网孤岛检测研究

慢性肾病数据洞察分析

在慢性肾病（CKD）研究中，数据可视化是理解变量本质的重要手段。通过展示年龄与类别、阶段、血红蛋白等的关系图，以及肾小球滤过率（GFR）与冠状动脉疾病（CAD）、糖尿病（DM）与血红蛋白等的关系图，我们能直观地看到各变量之间的联系。例如，GFR和血清肌酐（SC）呈反比关系，红细胞压积（PCV）和血红蛋白之间存在线性关系。

健康的心血管功能对肾脏功能至关重要，糖尿病和高血压是心脏和肾脏疾病的常见风险因素。数据可视化有助于为模型构建准备数据，深入了解CKD数据集中每个变量的性质。

假设检验

为了确定数据是否来自正态分布的总体，进行了正态性检验。如果数据呈正态分布，从样本得出的结论可以推广到总体。CKD数据集中的变量存在偏态且方差较大。当变量呈正态分布时，均值加减3个标准差涵盖了约99.7%的变量，且数据较为密集，这样的情况下机器学习模型表现较好。

可以通过直方图、箱线图、QQ图和正态概率图来可视化变量的正态性。异常值可能导致非正态性，如果没有异常值但变量仍非正态，则建议进行数据转换以使其正态化。对CKD数据集应用推断统计来检验数值变量的分布，原假设（H0）用于验证数据分布是否正常，备择假设（HA）用于验证数据是否非正态。当估计的p值大于0.05时接受原假设，否则拒绝原假设并进行数据转换。使用Shapiro - Wilk检验来验证原假设，公式如下：
[w = \frac{(\sum_{i=1}^{n} a_ix_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}]
其中，(x_i)是第(i)个顺序统计量，(\bar{x})是样本均值。