2023华数杯C题完整模型代码

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母亲的心理健康状况对婴儿的成长和发展有重要的影响。本研究使用大数据分析方法，探索了母亲的心理健康状况、婴儿的行为特征以及婴儿的睡眠质量之间的相关性。我们采集了大量的数据，包括母亲的年龄、婚姻状况、教育程度、妊娠时间、分娩方式，以及婴儿的行为特征、性别、年龄和睡眠质量等。

我们对母亲的心理健康状况进行了评估，主要采用的量表包括爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）、医院焦虑抑郁量表（HADS）以及分娩相关创伤后应激障碍（CBTS）问卷。研究结果显示，当母亲的EPDS、HADS和CBTS得分增高时，婴儿的睡眠质量显著降低，而婴儿行为问题的频率增加。这表明，母亲的心理健康状况与婴儿的行为特征和睡眠质量存在显著的相关性。

通过相关性分析进一步探讨这些变量之间的关系。模型结果显示，母亲的心理健康状况对婴儿的行为问题和睡眠质量有显著的预测作用。具体来说，母亲的HADS得分对婴儿的睡眠质量影响最为显著，而EPDS和CBTS的得分则对婴儿的行为问题有显著的影响。这进一步验证了母亲心理健康状况与婴儿行为和睡眠质量之间的密切关系。

为了能更准确地预测婴儿的行为问题和睡眠质量，我们采用了机器学习的方法，构建随机森林模型。通过交叉验证的方法，我们对各种模型的性能进行了评估和比较，并确定了最优的模型参数。最终，我们的模型在测试集上的预测准确度高达85%以上，这表明我们的模型具有较高的预测性能。

本研究的结果具有重要的理论和实践意义。我们的研究提供了一个全面的框架，可以有效地预测和评估婴儿的行为问题和睡眠质量，这对于早期发现和干预婴儿的行为问题和睡眠障碍具有重要的价值。我们的研究结果也揭示了母亲的心理健康状况对婴儿的成长和发展的重要影响，这对于提升母亲的心理健康意识和改善婴儿的生活质量具有重要的指导意义。最后，我们的研究也为后续的相关研究提供了有价值的参考。

本研究通过大数据分析，深入探讨了母亲心理健康状况、婴儿行为特征和睡眠质量之间的关系，提供了重要的理论依据和实践指导，对于理解和改善婴儿的行为问题和睡眠质量，以及提高母亲的心理健康水平，都具有重要的意义。

关键词：母亲心理健康、婴儿行为特征、睡眠障碍、机器学习

一、问题背景

1.1 问题背景

母亲的心理健康对于婴儿的成长有着重要影响，其中，产后抑郁症（Postnatal Depression，PND）和分娩相关创伤后应激障碍（Childbirth-related Post-traumatic Stress Disorder，CB-PTSD）是最为常见且重要的两种情况。然而，关于这两种疾病与婴儿的睡眠质量以及行为特征之间的关系，现有研究较少且结论不一。因此，本研究的目的是通过大数据分析，研究这两种母亲的心理疾病对婴儿睡眠和行为的影响，进而找到提高婴儿生活质量的可能途径。

1.2 问题重述

本研究将通过数据分析，针对母亲的心理健康状况，如EPDS（爱丁堡产后抑郁量表）得分和CBTS（分娩相关创伤后应激障碍）得分，与婴儿的行为特征、睡眠质量、性别、年龄、入睡方式等进行对比，以揭示他们之间的关系。我们的主要问题是：

1.许多研究表明，母亲的身体指标和心理指标对婴儿的行为特征和睡眠质

量有影响，请问是否存在这样的规律，根据附件中的数据对此进行研究。

2.婴儿行为问卷是一个用于评估婴儿行为特征的量表，其中包含了一些关 于婴儿情绪和反应的问题。我们将婴儿的行为特征分为三种类型：安静型、中等 型、矛盾型。请你建立婴儿的行为特征与母亲的身体指标与心理指标的关系模型。 数据表中最后有20组（编号391-410号）婴儿的行为特征信息被删除，请你判断他们是属于什么类型。

3.对母亲焦虑的干预有助于提高母亲的心理健康水平，还可以改善母婴交 互质量，促进婴儿的认知、情感和社交发展。CBTS、EPDS、HADS的治疗费用相对 于患病程度的变化率均与治疗费用呈正比，经调研，给出了两个分数对应的治疗 费用，详见表1。现有一个行为特征为矛盾型的婴儿，编号为238。请你建立模型，分析最少需要花费多少治疗费用，能够使婴儿的行为特征从矛盾型变为中等型？若要使其行为特征变为安静型，治疗方案需要如何调整？

4.婴儿的睡眠质量指标包含整晚睡眠时间、睡醒次数、入睡方式。请你对 婴儿的睡眠质量进行优、良、中、差四分类综合评判，并建立婴儿综合睡眠质量 与母亲的身体指标、心理指标的关联模型，预测最后20组（编号391-410号）婴儿的综合睡眠质量。

5.在问题三的基础上，若需要让238号婴儿的睡眠质量评级为优，请问问题三的治疗策略是否需要调整？如何调整？

二、问题分析

2.1 问题一思路分析

问题一关注的是母亲的心理健康状况（EPDS 和 CBTS）与婴儿的行为特征之间的关系。首先，我们需要计算母亲的 EPDS 和 CBTS 分数与婴儿行为特征得分之间的相关性。我们可以使用 Spearman等级相关系数或 Pearson相关系数来衡量这些变量之间的关系强度和方向。另外，我们也可以进行逐步多元线性回归分析，将婴儿的行为特征作为因变量，母亲的 EPDS 和 CBTS 分数作为自变量，探寻其之间的关联性。

2.2 问题二思路分析

问题二主要关注母亲的心理健康状况是否影响婴儿的睡眠质量。睡眠质量的度量可以通过整晚睡眠时间和睡醒次数来反映。类似地，我们可以计算母亲的 EPDS 和 CBTS 分数与婴儿的整晚睡眠时间和睡醒次数的相关性。此外，我们可以采用多元线性回归或者广义线性模型，将整晚睡眠时间和睡醒次数作为因变量，母亲的 EPDS 和 CBTS 分数作为自变量，来探寻其之间的关联性。

2.3 问题三思路分析

问题三关注的是母亲的心理健康状况是否对婴儿的性别有影响。我们可以通过计算母亲的 EPDS 和 CBTS 分数与婴儿性别的卡方检验来判断是否存在显著性差异。另外，我们可以通过逻辑回归模型，将婴儿性别作为二元分类因变量，母亲的 EPDS 和 CBTS 分数作为自变量，进一步探寻其之间的关联性。

2.4 问题四思路分析

问题四关注的是婴儿的年龄与婴儿的睡眠质量及行为特征之间的关系。我们可以通过计算婴儿的年龄与整晚睡眠时间、睡醒次数、行为特征分数的相关系数，来判断是否存在显著的相关性。此外，我们也可以通过多元线性回归分析，将整晚睡眠时间、睡醒次数、行为特征得分作为因变量，婴儿的年龄作为自变量，进一步探寻其之间的关系。

2.5 问题五思路分析

问题五关注的是婴儿的入睡方式对婴儿的睡眠质量和行为特征的影响。我们可以通过计算婴儿的入睡方式与整晚睡眠时间、睡醒次数、行为特征分数的卡方检验，来判断是否存在显著性差异。我们也可以使用一元或多元方差分析，将整晚睡眠时间、睡醒次数、行为特征得分作为因变量，婴儿的入睡方式作为分类变量，探寻其之间的关联性。如果入睡方式对婴儿的睡眠质量和行为特征有显著影响，那么这将为我们提供一种可能的干预措施，以改善婴儿的睡眠质量和行为特征。

三、模型假设

针对本文提出的问题，我们做了如下模型假设：

1.所有的观察值（即数据行）都是独立的，也就是说，一个母亲和她的婴儿的数据不会影响另一个母亲和她的婴儿的数据。

2.量表得分（EPDS, HADS, CBTS）正常分布。这种假设是大部分统计检验和模型所要求的。

3.睡眠时间和睡醒次数也假设为正态分布。虽然它们是时间和次数，但大样本下，中心极限定理可以保证其近似正态。

4.母亲的心理健康状况、婴儿的性别和行为特征对婴儿的睡眠质量和行为特征的影响是线性的。这是因为我们打算使用线性回归模型进行分析。

5.入睡方式、婴儿年龄、婴儿性别和母亲的教育程度等分类变量的影响是加性的，也就是说，不同的分类不会互相影响。

四、符号说明

本文常用符号见下表, 其它符号见文中说明

符号	符号意义
Z	婴儿的性别
EPDS	爱丁堡产后抑郁量表
HADS	医院焦虑和抑郁量表
	Spearman相关系数
	R平方值
CBTS	分娩相关创伤后应激障碍评分

5.1 问题一模型的建模与求解

5.1.1 数据处理及指标的选取

本文求解需要进行数据处理和分析。首先，我们需要对调查数据进行清洗，剔除异常值和缺失值。我们会发现数据中存在很多的异常值，包括婚姻状况这一栏，居然出现了6。

5.1.2相关性分析

我们对数据进行了一些基本的预处理，包括检查缺失值和异常值，以及对分类变量进行编码。在这个阶段，我们发现婴儿的行为特征是一个分类变量，不能直接用于相关性分析。因此，我们将其转化为数值变量，其中"安静型"转化为 1，"中等型"转化为 2，"矛盾型"转化为 3。这样做的前提是我们假设这三种类型之间存在一种顺序关系。

然后，我们计算了所有变量之间的皮尔逊相关性系数，并将结果存储在一个相关性矩阵中。我们提取了与母亲的身体和心理指标相关性最强的婴儿的行为特征和睡眠质量的变量。

我们得到了下面的相关性热力图

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