数学建模：居民生活习惯和饮食习惯与个人属性的相关性分析

{/'title/':/'数学建模：居民生活习惯和饮食习惯与个人属性的相关性分析/',/'description/':/'基于“慢性非传染性疾病及其相关影响因素流行病学”调查数据，分析居民生活习惯和饮食习惯是否与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素相关。/',/'keywords/':/'数学建模, 慢性病, 调查数据, 生活习惯, 饮食习惯, 相关性分析, 统计分析, MATLAB, crosstab, corrcoef/',/'content/':/'///'现在你将扮演一名数学建模学员，独立完成以下问题。你拥有一个名为‘附件2 慢性病及相关因素流调数据(1).xlsx’的数据文件，该文件包含7841行数据，第一行为标题，分别为：ID，出生年，民族，其他民族，文化程度，婚姻状况，职业，是否吸烟，开始吸烟年龄，平均每周吸烟天数，一天吸烟支数，被动吸烟天数，被动吸烟天数，是否饮酒，饮酒年数，是否饮用高度白酒，饮用频率，平均每次饮用量，是否饮用低度白酒，饮用频率，平均每次饮用量，是否饮用啤酒，饮用频率，平均每次饮用量，是否饮用黄酒、糯米酒，饮用频率，平均每次饮用量，是否饮用葡萄酒，饮用频率，平均每次饮用量。剩余部分为数据内容，未经任何处理。//n//n以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病（以下简称慢性病）已经成为影响我国居民身体健康的重要问题。随着人们生活方式的改变，慢性病的患病率持续攀升。众所周知，健康状况与年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等都有密切的关系。如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式，从而达到促进身体健康的目的，这是全社会普遍关注的问题。附件A1是某市卫生健康研究部门对部分居民所做的“慢性非传染性疾病及其相关影响因素流行病学”调查问卷表，附件A2是相应的调查数据结果，附件A3是中国营养学会最新修订的《中国居民膳食指南》中为平衡居膳食提出的八条准则。//n//n在以上文件的基础上，请你们团队研究解决下面问题：//n//n问题2 分析居民的生活习惯和饮食习惯是否与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素相关。//n//n详细说明解决问题二的思路是什么，解题步骤一步一步写出，并给出每一步需要输入什么数据，可以计算什么数据，可以得到什么数据，将解题步骤的matlab代码给出。//n//n内容：//n//n解决问题二的思路是通过统计分析居民的生活习惯和饮食习惯与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素之间的相关性。具体的解题步骤如下：//n//n步骤1：导入数据//n使用MATLAB的readtable函数导入数据文件‘附件2 慢性病及相关因素流调数据(1).xlsx’，并将数据存储在一个表格变量中。//n//nmatlab//ndata = readtable('附件2 慢性病及相关因素流调数据(1).xlsx');//n//n//n步骤2：数据预处理//n根据问题需求，需要选择合适的变量进行分析，删除不相关的列。//n//nmatlab//nselected_data = data(:, {'出生年', '性别', '婚姻状况', '文化程度', '职业', '是否吸烟', '开始吸烟年龄', '平均每周吸烟天数', '一天吸烟支数', '是否饮酒', '饮酒年数', '是否饮用高度白酒', '饮用频率', '平均每次饮用量', '是否饮用低度白酒', '饮用频率', '平均每次饮用量', '是否饮用啤酒', '饮用频率', '平均每次饮用量', '是否饮用黄酒、糯米酒', '饮用频率', '平均每次饮用量', '是否饮用葡萄酒', '饮用频率', '平均每次饮用量'});//n//n//n步骤3：数据分析//n对于离散变量（如性别、婚姻状况、文化程度、职业等），可以使用MATLAB的crosstab函数生成交叉表，并计算相关性。//n//nmatlab//n% 分析性别与饮食习惯的相关性//ngender_cross = crosstab(selected_data.性别, selected_data.是否饮酒);//n% 分析婚姻状况与饮食习惯的相关性//nmarital_cross = crosstab(selected_data.婚姻状况, selected_data.是否饮酒);//n% 分析文化程度与饮食习惯的相关性//neducation_cross = crosstab(selected_data.文化程度, selected_data.是否饮酒);//n% 分析职业与饮食习惯的相关性//noccupation_cross = crosstab(selected_data.职业, selected_data.是否饮酒);//n//n//n对于连续变量（如年龄），可以使用MATLAB的corrcoef函数计算相关系数。//n//nmatlab//n% 计算年龄与饮酒年数的相关系数//nage = selected_data.出生年;//ndrinking_years = selected_data.饮酒年数;//ncorr_coeff = corrcoef(age, drinking_years);//n//n//n步骤4：结果输出//n根据问题需求，可以将相关性结果输出为表格或图形。//n//nmatlab//n% 输出交叉表//ngender_cross_table = array2table(gender_cross, 'RowNames', {'男', '女'}, 'VariableNames', {'不饮酒', '饮酒'});//nmarital_cross_table = array2table(marital_cross, 'RowNames', {'未婚', '已婚'}, 'VariableNames', {'不饮酒', '饮酒'});//neducation_cross_table = array2table(education_cross, 'RowNames', {'小学及以下', '初中', '高中', '大学及以上'}, 'VariableNames', {'不饮酒', '饮酒'});//noccupation_cross_table = array2table(occupation_cross, 'RowNames', {'农民', '工人', '教师', '医生', '其他'}, 'VariableNames', {'不饮酒', '饮酒'});//n//n% 显示相关系数//ndisp('年龄与饮酒年数的相关系数：');//ndisp(corr_coeff);//n//n% 可以根据需求进一步进行结果的可视化等操作//n//n//n以上是解题的步骤和相应的MATLAB代码，通过这些步骤可以得到居民的生活习惯和饮食习惯与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素的相关性分析结果。根据需求可以进一步进行结果的可视化和统计分析。//n/