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精选优质文档-倾情为你奉上肾炎诊断的数学模型摘要本文解决的是肾炎的诊断的问题。人们到医院就诊时，其是否患肾炎通常要化验人体内各种元素的含量来协助医生的诊断。为解决此问题，我们建立了距离判别的数学模型。对于问题一：我们提出了欧式距离与马氏距离两种方法来判别就诊的是患者还是健康人。我们选取出表B.1中1-30号已确诊为肾炎病人的化验结果作为总体A， 31-60号已确诊为健康人的化验结果作为总体B。然后，我们根据表B.1的数据特征模拟出30组已确诊为肾炎病人的化验结果和30组已确诊为健康人的化验结果作为样品C，然后我们将样品C用欧式距离模型进行判别，得到的误判率为23.33%；用马氏距离模型判别，得到的误判率为13.3%。为此，我们选用马氏距离法。为了使误判率降低，我们对模型进行改进，引入误判因子，此时的误判率降为3.33%。对于问题二：我们用改进了的马氏距离判别模型将判断表B.2的化验结果进行判别，得出如下结果：61626364656667686970患病患病正常患病患病患病正常
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