【源码】基于Python的医学统计分析工具

项目简介

本项目是基于Python的医学统计分析工具，为医学研究人员提供全面统计分析方法。项目覆盖基础频数分析到高级机器学习算法，还有针对医学统计特殊场景的分析方法。采用模块化设计，用户能轻松选择应用所需统计方法，提高数据分析效率与准确性。

项目的主要特性和功能

1. 多样化的统计方法
   • 基础统计：有频数分析、卡方检验、描述性统计、相关分析、回归分析、t检验、方差分析等。
   • 高级统计：涵盖K - 均值聚类、因子分析、主成分分析、逐步回归、分层回归、二元Logit分析、多分类Logit分析、岭回归分析等。
   • 特殊场景分析：提供卡方检验、Kappa一致性检验、Probit回归分析、Poisson回归分析等。
2. 机器学习支持
   • 包含层次聚类、聚类热图分析、DBSCAN、决策树、随机森林、SVM、SVR、贝叶斯分类、多层神经网络等多种机器学习算法。
   • 支持ARIMA模型和LSTM模型等时间序列分析。
3. 数据处理模块：提供数据归一化、正态化、异常值检测、数据编码、数据离散化、数据采样、数据属性特征生成、数据缺失处理、数据标签生成等功能。
4. 模块化设计：项目采用模块化设计，各模块含特定统计方法，代码清晰，便于维护和扩展。
5. 结果输出和可视化：提供详细结果输出和可视化报告，助用户理解分析结果。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装Python及pandas、numpy、scipy、statsmodels等相关科学计算库。
2. 复制或下载项目：将项目源码文件复制或下载到本地。
3. 运行示例：在项目的示例目录下，运行示例脚本，了解各模块和统计方法的使用。
4. 自定义分析：根据需求，自定义数据加载、处理、分析和结果输出。
5. 结果分析和可视化：使用项目提供的结果输出和可视化工具，对分析结果进行进一步分析和可视化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】