抑郁分析

这是两篇论文使用的光谱数据转换代码： [1]使用手工统计数据和深度学习光谱特征的基于人类行为的自动抑郁症分析（FG 2018口头报告，链接：） [2]用于抑郁分析的行为原语的光谱表示（IEEE Transactions on Affective Computing，链接：）在这里，我们还提供了AVEC 2013抑郁症挑战数据的任务时间戳，这些数据由两个母语为德语的人注释。开始你只需要使用MATLAB打开以下文件demo_extract_feature_select.m:使用[2]中的第一种频率对齐方法(select)提取光谱图和特征的演示demo_extract_feature_resample.m：使用[2]中的第二种频率对齐方法（重采样）提取频谱图和特征的演示AVEC 2013抑郁挑战数据的任务时间戳在task_time_stamp_avec2013.zip中可用，其描述在AVEC task description.pdf中可用。注释代码仅用

使用Matlab和Python进行重度抑郁症的多部位转移分类。需要满足软件要求，包括Ubuntu 18.04、Python 3.6和Matlab 2009。Python依赖包括火炬1.4.0、麻木的学习、scipy、h5py和参数解析器。用法如下：对于GCN和GCNSP模型，在Linux终端运行相应命令，指定方法、训练或测试状态、功能连接数据目录、训练好的模型目录和CUDA设置。

目的：探讨抑郁症临床中医舌、脉象的分布规律。方法：统计分析近10年抑郁症文献资料，筛选146例样本。结果：舌质淡占58.9%，脉象以沉细为主占45.2%；抑郁症患者舌质淡、苔薄白、脉沉细的分布特点明显。

加沙地带2型糖尿病患者饮食与抑郁关联性研究 研究方法 这项横断面研究调查了巴勒斯坦加沙地带 480 名 2 型糖尿病患者。研究人员使用抑郁、焦虑和压力量表 (DASS-21) 评估患者的抑郁程度，并收集了人口统计学、社会经济和病史数据。同时，他们还使用 98 项半定量食物频率调查表评估了患者的饮食模式。 研究结果 29.0% 的 2 型糖尿病患者患有抑郁症 (女性 58.3%，男性 41.7%)。 轻度、中度、重度和极重度抑郁症的患病率分别为 11.7%、8.5%、6.7% 和 2.1%。 因素分析确定了两种主要的饮食模式：西方饮食模式和谷物-蔬菜-水果饮食模式。 与摄入最多谷物、蔬菜和水果的患者 (T3) 相比，摄入最少谷物、蔬菜和水果的患者 (T1) 患抑郁症的几率更高 (OR 0.763, 95% CI (0.667-0.871), P 值 = 0.001)。 研究结论 谷物、蔬菜和水果的摄入量与 2 型糖尿病患者的抑郁症风险呈负相关。这提示，健康的饮食模式可能有助于降低 2 型糖尿病患者的抑郁风险。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。