C题母亲身心健康对婴儿成长的影响
母亲是婴儿生命中最重要的人之一，她不仅为婴儿提供营养物质和身体保护，还为婴儿提供情感支持和安全感。母亲心理健康状态的不良状况，如抑郁、焦虑、压力等，可能会对婴儿的认知、情感、社会行为等方面产生负面影响。压力过大的母亲可能会对婴儿的生理和心理发展产生负面影响，例如影响其睡眠等方面。附件给出了包括390名3至12个月婴儿以及其母亲的相关数据。这些数据涵盖各种主题，母亲的身体指标包括年龄、婚姻状况、教育程度、妊娠时间、分娩方式，以及产妇心理指标CBTS（分娩相关创伤后应激障碍问卷）、EPDS（爱丁堡产后抑郁量表）、HADS（医院焦虑抑郁量表）和婴儿睡眠质量指标包括整晚睡眠时间、睡醒次数和入睡方式。
请查阅相关文献，了解专业背景，根据题目数据建立数学模型，回答下列问题。
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。
观察数据，母亲的身体指标：年龄、婚姻状况、教育程度、妊娠时间、分娩方式
母亲心里指标：CBTS（分娩相关创伤后应激障碍问卷）、EPDS（爱丁堡产后抑郁量表）、HADS（医院焦虑抑郁量表）
婴儿行为：分为中等、安静和矛盾
婴儿睡眠质量指标：整晚睡眠时间、睡醒次数、入睡方式
题目需要分析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的影响，需要分析变量A、变量B对变量C和变量D是否存在相关关系。需要注意的是，除了变量C只包含一个特征以外，其余的三个变量都包含多组特征。
在这里可以分为两个方向，第一，也是最容易想到的方法，对每个变量分别进行相关分析，可以使用pearson相关检验，当然，考虑到离散性的数据问题，您也可以进行正态性检验以后使用spearman秩相关检验来使论文更加无懈可击。
第二，回看题目，题目要求研究“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”，问的是身体指标而不是详细的母亲年龄等数据，因此可以从组与组的角度考虑。基于协方差矩阵的典型相关分析正是这样一种研究变量组之间相关性的方法。
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。
这是一个典型的训练+验证+预测的思路。题目中“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”表明这是一个三分类的分类模型数据，指明本题目使用监督学习模型求解。“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”实际上是要求训练分类模型。“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”即为预测数据的label。
典型的决策树、SVM、KNN等等都可以在此使用，当然，近几年在国赛一等论文种频繁出现的XGBoost也是一种较好的方法。本题思路简单，直接训练模型即可。
需要注意的是，原始数据也需要保留一部分验证集，让模型在训练集训练，咋验证集上验证得分，然后才能在全新的测试集上预测。
如果想在此基础上进行提高，您还可以训练逻辑回归、决策树与XGBoost进行性能比较（一般而言xgboost最优），这样就有了使用xgboost模型的理论支撑，更能反映建模的正确性和合理性。
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？
题目中“治疗费用相对于患病程度的变化率均与治疗费用呈正比”说明可以使用表1的数据的两点连线计算直线方程。题目中“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？”这里需要重点注意，这里实际上是希望我们分析三个得分和三个行为特征的关系，也就是说根据得分划归到哪一类，属于判别分析。
如左图，根据散点图，三类点完全混杂在一起，想使用统计方法划分阈值明显不可能。因此可以使用分类模型，如第二问的xgboost三分类。具体的实现步骤为：
- ：根据表1计算出得分对应的治疗费用
- ：使用数据训练xgboost模型，输出测试样本属于0、1、2的概率。如下所示。
- ：寻优，目标函数是最小化的消费，那么需要设置寻优算法，查找3个得分取值如何的时候能使得所希望的类别的概率最大。
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。
综合评判，睡眠时间越长越好，睡醒次数越少越好，入睡方式没有孰优孰劣，因此评价优良中差时可以按照一个极大型和一个极小型指标进行划分。
具体而言，可以人为的设置评价标准，对睡眠时间和睡醒次数进行打分，然后将得分进行处理，最简单的方法是划分四分位数，然后分别标记优良中差。如下所示，这个可以自己考虑，也可以像我一样直接使用四分位数划分。
接着，预测睡眠质量和母亲指标，并预测，其实和第二问类似，依旧是训练+分类。
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
与问题三类似的模型，参考问题2和4的关系直接改数据建模即可。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-647641.html
这里可以看到238的睡眠质量是差，只需要调整到优秀即可。经过问题三的调整后，有中等和安静两种，需要分别考虑。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647641.html
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