数学建模戒烟数据
一类具有阶段结构的戒烟模型的全局渐近稳定性
世 所共 知 ， 吸烟 对公 共 卫 生 健康 有 严 重 的潜 在
在 吸烟者 与吸烟 者 的传 染 接触 率 系 数 ， Ｋ 为 吸 烟者
危害． 虽然如此 ， 仍然有很大 比例的成年公民和青少 年对此熟视无睹， 继续保持着铤而走险的抽烟习惯． Ｇ ｕ ｌ Ｚ ａ ｍａ ｎ ［ １ ］ 根据 吸烟数 量 的多 少把 研究 的人 群 分
在传染病动力 学 的研究 中， 基本 再生数 Ｒ 。 是
Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ ， 个非常重要的概念 ， 它表示在发病初期 当所有人 均为易感者时， 一个病人在其平均患病期 内所传染 的人数 ， 通常 Ｒ 。 一１ 可作为决定疾病是否消亡的一 个 阈值． Ｒ。 ＜ １时 ， 疾 病 逐步 消 亡 ， 而 当 Ｒ。 ＞ １时 ， 疾
Ｓ １ Ｓ ２
‘ — —１ ２ １
一
口２
系统（ １ ） 的各 个 方 程 相 加得 ｄ Ｎ —ｏ 因此 ， 总人数 Ｎ
．
为常数 ， 为方便起见 ， 设 Ｎ＿ －１ ． 模型 中的 ５ 个方程都 是对 人 口的描述 ，因此 当 ￡ 一０时 ， 所有 的变 量 和参
数都是正数 ， 更进一步可 以得到系统（ １ ） 的解都在可 行域 ： Ｄ＝｛ （ Ｓ １ ， Ｓ ２ ， Ｉ ， Ｔ， 尺）∈ 群 ： ０＜
ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｆ Ｒ０ ＞１ ，ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｗｉ ｌ ｌ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ａ ｕ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ ｍｏ ｋ ｉ ｎ ｇ － ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｑ ｕ ｉ ｌ ｉ ｂ ｒ ｉ ｕ ｍ．Ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｉ ｍｕ —
关键词 ：无烟平衡 点；吸烟平衡点；基本再生数 ； 稳定 性 中图分类号 ： ０１ ７ ５ 文献标识码 ： Ａ
2014年学校数学建模模拟赛(戒烟)
分析：由图表分析可得，距离抽最后一支烟的分钟数为 100-150 之间时累计发病率最高， 在 100-150 分钟段之前累积发病率逐渐升高，在其之后，累积发病率显著降低。
5.1.2 各因素交互作用影响下的累加发病率分布情况
对于之前的模型分析，我们只是考虑到单个因素对累加发病率的影响，并没有考虑到各 个因素之间可能会有交互作用，为此，我们利用 spss 的双因素相关性分析来分析每个因素 之间的相关性，并在此分析各因素之间的交互作用对累加发病率的影响，从而作出相关分 布图。 spss 的双因素相关性分析结果如下表 7 所示： 表7 x1 Pearson 相关 性 显著性 （双侧） N 1 双因素相关性分析表 相关性 x2 x4 x3 -.052 .476 193 .115 .111 193
我们参赛选择的题号是（从 A/B/C/D 中选择一项填写） ： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话） ： 所属学校（请填写完整的全名） ： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期： 2014 年
B
8 月
27 日
赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
6
分析：通过图表可得，20-30 岁抽烟支数在 10-20 支之间累积发病率最高，30-70 岁抽 烟支数在 20-30 支之间累计发病率最高， 70-80 岁抽烟支数在 10-20 支之间累计发病率最高， 综合观察可知 30-40 岁抽烟支数在 20-30 支之间累计发病率最高。 b． 不同性别下每日抽烟支数对累加发病率的影响
分析：有图表可以看出，累加发病率在 CO 浓度为 150-300 段达到最高，并在此之后， 随着 CO 浓度段的增加，累加发病率反而逐渐降低，累加发病率在 CO 浓度超过 750 之后累 加发病率极低， 这可能是因为 CO 浓度大于 300 的人数逐渐减少， 超过 750 的人数极少导致。
【原创】R语言广义回归模型戒烟对体重案例附代码数据
R语言广义回归模型戒烟对体重案例随机的实验不会有这种误差。
随机实验可以设计成，随机从一个总体中抽出一定数量的样本点，观测他们的各种变量如年龄，性别，名族，体重与是否戒烟等的关系。
随机戒烟实验和这个实验的主要差别在于，这个实验主要观测是否戒烟对体重的变化，而其他的变量会相互作用从而对是否戒烟这个变量产生干扰，从而产生潜在误差。
比较是有偏差的。
因为戒烟的样本和没有戒烟的样本除了是否戒烟这个变量的区别，还有其他的变量如性别，教育程度，第一次调查时的初始的体重，民族等都会影响样本的体重变化，因此如果直接以是否戒烟为自变量来分析体重的变化会导致结果不准确。
（c）prop.model<-glm(qsmk~sex+race+age+education.code+smokeintensity+smokeyrs+exercise+activ e+wt71, family = binomial(), data = nhefshwdat)#对我们要对总体样本执行广义回归模型（logit 回归），以是否戒烟为因变量，性别种族年龄教育程度等8个变量作为协变量，然后估计出每一个观测对象戒烟的概率是多少。
可以得到是否戒烟这个二元逻辑变量与其他协变量的线性回归关系。
nhefshwdat$p.qsmk.obs <- ifelse(qsmk == 0, 1 - predict(prop.model, type = "response"),+ predict(prop.model, type = "response"))#用上一步得到的模型预测每一个观测对象的戒烟概率为多少，并赋值给p.qsmk.obs这个变量。
X <- prop.model$fitted#对nhefshwdat数据集中原始数据进行拟合Y <- nhefshwdat$wt82_71#Y为观测对象从71年到82年的体重变化Tr <-nhefshwdat$qsmk#Tr为观测对象是否戒烟library(Matching)#读取Matching包rr <-Match(Y=Y,Tr=Tr,X=X,M=1)#使用Match命令，对于每个戒烟的观测对象，找出一个与之具有最接近的概率值的，可是抽烟的观测对象，使得任何戒烟的观察对象的对照对象都具有唯一性，换言之，只能1对1匹配。
戒烟干预模型
表2：尼古丁依赖检验量表（FTND）
问题 你早晨醒来后多长时间吸第一支 烟？ 您是否在许多禁烟场所很难控制吸 烟的需求？ 您认为哪一支烟您最不愿意放弃？
您每天抽多少支烟？
您卧病在床时仍旧吸烟吗？ 您早晨醒来后第1个小时是否比 其他时间吸烟多？
答案 5分钟内 5—30分钟 31—60分钟 60分钟
是 否 早晨第一支 其他 ≤10支 10—20支 21—30支 ≥31支 是 否 是 否
相信您现在已经感受到吸烟所带来的痛 苦,为了改善您今后的生活质量,建议您 尽快戒烟!
您现在是否想戒烟?
您为什么相戒烟?
已存在健康问题 担心吸烟对自己或家人造成 危害 家人朋友要求
图3：评估推荐步骤 您是否打算在未来1个月内开始戒烟？
是
否
准备戒烟者
尚未准备戒烟者
您早晨起床之后是否马上就想吸烟？ 在禁止吸烟的场所，您能否控制烟瘾？
分值 3 2 1 0 1 0 1 0 0 1 2 3 1 0 1 0
图4：帮助推荐步骤
图5：随访推荐步骤
准备戒烟
尚未准备戒烟者 过去1周（1个月，3个月）内，您是否还在戒烟？
我们是否可以讨论 我们是否可以讨
一下制定一份戒烟 论一下您对吸烟
计划？
危害的认
提供戒烟材料 转诊到戒烟门
提供戒烟材料 简短的动机干
简短戒烟干预要点——5A干预模型
表1：戒烟意愿改变模型
戒烟阶段 尚未准备戒烟期
戒烟思考期 戒烟准备期 戒烟行动期 戒烟维持期
复吸期 图1:
表现 在未来6个月内尚未打算戒烟 打算在未来的6个月内戒烟
打算在未来1个月内戒烟 已经戒烟，但时间<6个月 保持戒烟状态6个月以上 戒烟一段时间后重新规律吸烟 询问推荐步骤
一类具有非线性接触率的戒烟模型
完全成功的因素，建立以下戒烟模型：
·
ìïＰ（ ｔ） ＝ λ － φ（ Ｐ（ ｔ） ，Ｓ（ ｔ） ） － μＰ（ ｔ） ， ïï·Ｌ（ｔ） ＝ φ（Ｐ（ｔ），Ｓ（ｔ）） － （μ ＋ ξ）Ｌ（ｔ） ＋ ｖＱ（ｔ）， í· ïＳ（ ｔ） ＝ ξＬ（ ｔ） － （ μ ＋ δ） Ｓ（ ｔ） ， îïïＱ·（ ｔ） ＝ δＳ（ ｔ） － （ μ ＋ ｖ） Ｑ（ ｔ） ，
信阳师范学院学报（ 自然科学版） 第 ３２ 卷 第 ３ 期 ２０１９ 年 ７ 月
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｘｉｎｙａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ Ｖｏｌ． ３２ Ｎｏ． ３ Ｊｕｌ． ２０１９
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００３⁃０９７２．２０１９．０３．００４
（１） 其中：Ｐ（ｔ）、Ｌ（ｔ）、Ｓ（ｔ） 及 Ｑ（ｔ） 分别表示 ｔ 时刻潜 在的吸烟者、不是每 天 都 吸 烟 的 轻 度 吸 烟 者、 每 天 吸烟的重度吸烟者以及戒烟者的数量；μ 表示死亡 率；ξ 表示由轻度吸烟者转移到重度吸烟者的转移 率；δ 表示戒烟率；ｖ 表示戒烟不成功又再次成为轻 度吸烟者的比率；φ（Ｐ（ｔ），Ｓ（ｔ）） 表示潜在吸烟者 与重度吸烟者的传染接触率函数．
关键词：基本再生数； 无烟平衡点；吸烟平衡点；非线性接触率； Ｌｙａｐｕｎｏｖ 泛函；全局渐近稳定
中图分类号： Ｏ１７５．１ 文献标志码： Ａ
开放科学（ 资源服务） 标识码（ ＯＳＩＤ） ：
Ａ Ｇｉｖｉｎｇ ｕｐ Ｓｍｏｋｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ２０１９）０３⁃０３６２⁃０５
一类具有非线性接触率的戒烟模型
王 霞∗， 李保林， 葛 情
最新影响戒烟成功的因素分析数模26545507
影响戒烟成功的因素分析数模26545507影响戒烟成功的因素分析数学建模论文摘要本论文通过对戒烟者的年龄、性别、每日抽烟支数及调整的CO 浓度等因素的数量变化分析说明影响戒烟成功的因素，分段讨论不同因素下的累加发病率分布情况，用相关系数讨论影响戒烟时间的因素，用多元线性回归讨论影响戒烟成功的主要因素有哪些，建立出三个相应的模型。
针对问题一，利用数理统计与概率的知识分别在不同年龄段、不同性别等因素下对234名烟民进行分段，设再次吸烟的人数为p ，总人数为p 总,统计累加发病率∑P ，建立一个较为简单的模型。
∑=P 总p p针对问题二，利用相关系数和平均数的方法分两步来讨论分析影响戒烟时间的因素：（1）对于戒烟时间受年龄、每日抽烟支数及调整的CO 浓度等因素的影响的差异，首先分别求戒烟时间y 与年龄、每日抽烟支数及调整的CO 浓度等因素即x n 的相关系数。
以戒烟时间与不同因素分别对应的相关系数r 为基础，建立相应的模型.∑∑∑----=22)()())((y y x x y y x x r然后根据不同的r 讨论影响戒烟时间的因素。
(2)对于性别对戒烟天数的影响，我们分别求出不同性别对应的戒烟天数t 的平均值，再进行比较，由此得出性别对戒烟天数的影响。
x =nt(n 为不同性别对应的人数) （3）另外，我们分别绘制出戒烟时间与年龄、每日抽烟支数及调整的CO 浓度等因素的散点图，由点的分布更直观地体现不同因素对戒烟时间的影响程度。
针对问题三，把戒烟天数作为戒烟成功的标准，运用多元线性回归的知识，由于在问题一和二的解答中，我们得知性别对戒烟情况影响不大，所以只把年龄，每日抽烟支数，CO 浓度，调整的CO 浓度四个因素作为自变量X ，戒烟天数作为Y ，建立新的模型：Y=εβββββ+++++LogCoadj co Day Cig Age X X X X 43_210通过本模型分析各种因素与成功戒烟之间的关系，确定了影响戒烟成功的因素。
对吸烟的危害数学建模
对吸烟的危害数学建模摘要众所周知，吸烟不仅危害自身健康，而且由此引起的被动吸烟更是危害公众身心健康的主要原因。
为此，如何帮助相关人士摆脱烟瘾的困扰也就成为一个重要的研究课题。
本文对题中所给数据进行深入细致的处理和分析，利用EXCEL 作图,MATLAB 拟合和SPSS 相关性检验建立数学模型，探寻影响戒烟成功的主要因素，并在最后根据本文的相关研究结果对广大有志于戒烟的烟民提出了几条科学合理的建议。
针对问题一，为了能够直观的看出再次吸烟者的累加发病率的分布情况，利用数理统计分析知识和EXCEL 知识对各影响因素的调查数据进行的筛选、分组和数值统计，采用控制变量法分别对性别，年龄，每日抽烟支数，CO 浓度和调整CO 浓度分别进行分析，用数理统计知识进行分组、统计，整理出再次吸烟者累加发病率条形分布图，即得到再次吸烟者的累加发病率分布情况。
针对问题二，考虑到要定量分析年龄、性别、每日抽烟支数及调整的CO 浓度等因素会影响戒烟时间即天数的长短。
首先用EXCEL 进行数据筛选，删掉缺失的数据，其次，对224名戒烟时间一样的研究对象的不同影响因素的数据求均值，建立统计回归模型，并结合MATLAB 统计工具进行多次去点拟合，得到回归系数，用多重判断系数2R 评价模型拟合的优度，用检验统计量F 、p 等判断自变量对因变量的影响是否显著，最后，用SPSS 的Pearson 相关性检验，找出可靠性较高的模型，用控制变量法对线性回归模型进行定量分析，得出关系式为：2354313402.00842.01984.03477.166518.13730.207x x x x x d ++---=针对问题三，在问题二分析的基础上可知戒烟是否成功可用戒烟时间的长短来刻画，则戒烟成功的因素有研究对象的每日抽烟支数、CO 浓度及调整的CO 浓度，建立多元线性统计回归模型，并结合MATLAB 统计工具进行统计回归分析，经过多次去点拟合， 得到回归系数，进一步写成回归方程，经过可靠性分析，即可得出影响戒烟成功的主要因素为每日抽烟支数。
基于“5R、5A”模型的综合戒烟软件框架设计
交互 、渠道推送 、群体干预等功能的干预服务 。结论 ：综合戒烟软件设计遵循最新 临床戒烟指南， 以科学的理论 为依据 ，采
取科学 的实践方法 ，综合运用健康管理 的各种手段方法 ，提升健康干 预的互动性 ，为有效控烟开辟新路径 。
关键词 干预 模型 戒烟 软件 框架设计
Ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ 号 】Ｒ３１９；ＴＰ３９１
【文献 标识码】Ａ
Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｓｍｏｋｉｎｇ Ｃｅｓｓａｔｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ Ｂａｓｅｄ ｏｎ”５Ｒ ａｎｄ ５Ａ”Ｍｏｄｅｌ／ＣＨＥＮ Ｌｉ—ｃｈａｏ．ＳＵＮ Ｊｉｎ— ｈａｉ，ＣＨＥＮ Ｌｉ—ｆｕ／／Ｃｈｉｎａ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍ ｅｄｉｃｉｎｅ．一２０１８ １３（８）：７３ ｔＯ ７５ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｄｅｓｉｇｎ ａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ａｎｔｉ——ｓｍｏｋｉｎｇ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｓｍｏｋｉｎｇ ｃｅｓｓａｔｉｏｎ ｔＯ ｇｕｉｄｅ
指 导，综 合运用心理 、行为 、社会支持和 临床等干预手段 ，为戒烟者提供教育、咨询 、心理疏导 、随访和线上线下结合 的戒
烟服 务。结果：综合戒烟软件包括数据采集评估 、戒烟认知干预 、制定 戒烟 方案 、戒烟过 程干 预、戒烟复吸干预５项基本流
程 ，根据戒烟者 的具体情况提供立即戒断法 、逐 日减量法 、逐 日推迟法三种戒烟方法 ，并提供集数据分析、反馈激励 、社群
基于 ‘５Ｇ 模型的综合戎烟袄件框架设计
陈礼 潮 ①② 孙金 海 陈立 富①
摘 要 目的：设计一款基于 临床戒烟指南的综合 戒烟软件 ，指 导吸烟者科学戒烟。方法 ：该戒烟软件设计 以 《中国临床 戒
上海市2004年国际戒烟竞赛参赛者戒烟效果分析
上海市2004年国际戒烟竞赛参赛者戒烟效果分析国际戒烟竞赛是一个旨在通过积极的奖励来鼓励人们戒烟的国际戒烟项目，每2年举办1次，2004年全球有71个国家和地区参加了此项目。
我国自1996年以来，已连续参加了5次，上海是我国最早参加的城市之一，2004年有3 697人参赛。
为了解参加2004年戒烟竞赛的吸烟者戒烟的保持情况，我们于2005年5—6月开展了1年随访研究。
1对象与方法1.1对象2004年5月戒烟竞赛的参赛者。
1.2方法用系统抽样的方法随机抽取10%的参赛者进行调查。
2004年5月共有19个区县的3 697人参加竞赛，抽取其中的388名作为调查对象。
采用电话调查、入户调查、面对面调查相结合的方式收集资料。
1.3统计分析全部数据经检查后，用EPIDATA3.0 进行录入，并用SPSS13.01进行整理和分析。
1.4数据质量评价本次随机抽取388名调查对象，完成随访调查370人，应答率为95.36%。
对完成的调查问卷进行数据清洗后，合格问卷366份用于数据分析，有效应答率为94.36%。
2结果2.1一般情况在366例被随访者中，男、女分别占90.98%和9.02%，年龄以35~64岁组为主，占74.86%，具有初中及以下、高中或中专、大专及以上文化程度的人数分别占33.61%、44.54%和21.86%，在婚者和单身者分别占90.71%和6.56%。
随访对象的平均吸烟量为13.84支/d，其中男性为14.38支/d，女性为8.39支/d；平均吸烟年限为17.56年，其中男性为18.09年，女性为12.24年；94.53%的人尝试过戒烟，67.76%的人有过至少3次的戒烟经历。
在应答者中，55.74%的人打算通过竞赛彻底戒烟，而不想彻底戒烟，仅想减少吸烟量的人占32.24%，只有10.93 %的人打算在竞赛的1个月内戒烟；63.93%的人为预防严重疾病而参加戒烟竞赛，为了孩子、认为吸烟不清洁、他人劝阻或施压而参加戒烟竞赛的分别占6.01%、8.20%、13.39%，为获奖而参加者占2.19%；应答者主要通过疾病预防控制中心、社区卫生服务中心等卫生部门、医务人员获得戒烟竞赛的信息，其次是通过电视、广播等媒体获得，仅有10.11%的人从朋友或同事、家庭成员那里获得戒烟竞赛的信息。
关于吸烟的数学题
关于吸烟的数学题
关于吸烟的数学题指的是以吸烟为背景或主题的数学题目，这类题目通常涉及到数学建模、统计分析或概率计算等方面。
以下是2道关于吸烟的数学题的示例：
1.吸烟对健康的危害程度分析：
题目：吸烟会对人体健康产生负面影响，为了评估吸烟对健康的危害程度，我们收集了以下数据：
吸烟者患肺癌的比例：10%
非吸烟者患肺癌的比例：2%
请用数学模型来评估吸烟对健康的危害程度。
解析：这个问题涉及到比较两组数据，可以建立比例或比例差模型来进行计算和比较。
我们可以根据已知的数据，计算吸烟者患肺癌的概率是不吸烟者的多少倍，以此评估吸烟对健康的危害程度。
2.戒烟的最佳时机：
题目：一个吸烟者想知道什么时候戒烟是最有利的。
他找到了一组数据，显示吸烟量与患肺癌风险之间的关系：
每天吸烟1-5支，患肺癌的风险为1%
每天吸烟6-10支，患肺癌的风险为2%
每天吸烟11-20支，患肺癌的风险为3%
每天吸烟21支以上，患肺癌的风险为4%
请用数学模型来分析何时戒烟是最有利的。
解析：这个问题涉及到逻辑回归或决策树算法的应用，可以根据给定的数据预测不同情况下患肺癌的风险，从而确定何时戒烟是最有利的。
通过建立数学模型，我们可以分析出在什么情况下戒烟可以显著降低患肺癌的风险。
总结来说，关于吸烟的数学题是指以吸烟为背景或主题的数学题目，这类题目通常涉及到数学建模、统计分析或概率计算等方面。
通过解决这类题目，学生可以更好地理解吸烟对健康的危害程度以及何时戒烟是最有利的。
戒烟影响因素分析模型与实证研究
戒烟影响因素分析模型与实证研究戒烟影响因素分析模型与实证研究【摘要】目的：探讨影响戒烟成功的主要因素，以此引起烟民对戒烟的重视，从而成功从根本上进行戒烟。
方法：使用偏相关分析、多元线性回归、t检验、因子分析等方法，分别构建了多元线性回归、因子分析等模型，使用EXCEL、MATLAB、SPSS 等软件处理数据和编程，在此根底上建立多元回归模型而后进行评价。
结果：多元线性回归模型说明了各个影响因素与戒烟成功之间的定量的关系，因子分析模型阐述了影响戒烟成功的主要因素。
结论：通过建立的多元回归模型，找出了各个影响因素对戒烟的定量影响关系，同时因子分析得出了每日抽烟支数、CO浓度和调整的CO浓度就是影响戒烟成功的主要因素，故而降低抽烟数量可以有效地进行戒烟。
【关键词】戒烟影响因素评价因子分析吸烟有害健康，不仅仅危害自身健康，尤其是周围被迫吸收二手烟的人群，他们的身心都会被受到伤害。
目前全世界约有11亿吸烟者，其中70%以上的烟民分布在开展中国家。
而作为最大的开展中国家，中国是全球最大的卷烟生产国和消费国，中国吸烟人数占世界吸烟者总数的近30%，居首位，我国每年吸烟导致的死亡人数超过100万，如此现状不加改变，到2021年，我国归因于吸烟的死亡人数将上升至200万，占总死亡的比重将上升33%。
同时，我国每年还有10万人死于二手烟。
近年来我国虽然先后在154个地区颁发了禁止吸烟的规定，但是效果甚微。
为此，如何帮助相关人士摆脱烟瘾的困扰也就成为一个重要的研究课题。
从现有的研究结果看，国外研究显示，吸烟者戒烟与吸烟者的人口学特征、戒烟的决心、尼古丁依赖程度和既往的戒烟经历有关。
国内的研究相对较少，李恂【8】研究的吸烟者自身意愿因素，文其岭的研究中说明戒烟受人们所处的社会环境的因素的影响，导致戒烟成功率较低，有调查显示认为吸烟者的知识水平与每日抽烟支数有关。
前人的研究成果给予了研究重要的参考，但是本文运用了同前人不同的定量分析方法，并运用因子分析法使结果更加准确科学。
影响戒烟成功因素的分析--数学建模
影响戒烟成功因素的分析高利（理学院11信科1班）摘要：为了分析影响戒烟成功的主要因素，原题提供了包括234人的调查数据。
涉及的影响因素包括年龄、性别、每日抽烟只数、CO浓度和调整的CO浓度。
本文就是以234人的调查数据为基础，对数据进行处理和分析，利用计算机编程和数学模型的方法，探寻影响戒烟成功的主要因素，并在最后根据文本的相关研究结果对广大烟民提出建议。
问题一主要分析了不同年龄和不同性别的累加发病率分布情况，主要利用计算机编程，对原始数据进行分组、筛选和统计，并作出分布直方图。
经过分析得知男性的累加发病率为84.55％，女性的累加发病率为87.10％，略高于男性，青年人（18---40岁）累加发病率最高，为87.72％，中年人（41---65岁）次之，为84.68％，老年人（66岁）以后很少，为77.78％。
问题二是判断年龄、性别、每日抽烟支数、调整的CO浓度等因素哪些对戒烟时间有影响，并要求给出定量的分析。
针对此问题，本文只取戒烟天数小于365天的被调查者为研究对象，并把原始数据中空缺的数据行排除，首先画出个因素与戒烟天数的散点图，直接观察数据间的关系，再通过计算两组数据的相关，比较其绝对值的大小，定量的给个影响因素对戒烟天数的影响程度初系数ρxy步排序，处理结果为影响程度有大到小排序：CO浓度，每日抽烟支数，调整CO 浓度，年龄。
问题三利用建立适当的数学模型，讨论影响戒烟成功的主要因数，并对模型进行可靠性分析。
在这里主要建立了统计回归模型。
由于原始数据散点图比较散乱，不容易直接看出两组数据间的关系，也不方便直接处理，所以首先对原始数据做了预处理，等距分组，并求出每组戒烟天数的均值，以减小数据的波动，方便观察数据之间的宏观关系，再利用处理后的数据建模分析，通过建立统计回归模型对处理后的数据做了二次函数拟合，再进行回归分析，比较回归方程的决定系数R2等，进一步量化和判断不同因素对戒烟成功影响程度的大小，得到的结论是每天抽烟支数和CO浓度是影响戒烟成功的最主要因素。
九年级数学上册23.3方差戒烟素材冀教版(new)
戒烟10个人在戒烟前和戒烟五星期后的体重记录如下（单位：kg）人员: .戒烟前：67，80，69，52，52，60，55，54,64，60。
戒烟后：70，81，68,55,57,62，54，52，67,58。
（1）求这10人在戒烟前和戒烟后的体重的平均数和中位数；(2）求这10人在戒烟前和戒烟后的体重的方差.解：因涉及中位数,故需要将数据按从小到大的顺序重排:戒烟前：52，52，55,55，60，60，64，67，69,80。
戒烟后：52,54，55，57，58,62，67，68,70，81.戒烟前： (kg）。
戒烟后： (kg)。
中位数分别为：戒烟前中位数。
戒烟后中位数。
方差分别为：戒烟前。
戒烟后。
说明：从戒烟前后两组数据的统计量进行对比可知，戒烟后，这10人的平均体重增加了1kg,中位数没有变化，说明这两组数据集中趋势变化不大.从方差可知,戒烟后数据的波动比戒烟前数据的波动大，说明戒烟对不同的人所发生的变化程度不同。
通过对这两组数据的统计分析，可以得出戒烟对身体健康有益的结论，从而为实现方便决策服务。
尊敬的读者：本文由我和我的同事在百忙中收集整编出来，本文档在发布之前我们对内容进行仔细校对，但是难免会有不尽如人意之处，如有疏漏之处请指正，希望本文能为您解开疑惑,引发思考。
文中部分文字受到网友的关怀和支持，在此表示感谢！在往后的日子希望与大家共同进步，成长。
This article is collected and compiled by my colleagues and I in our busy schedule. We proofread the content carefully before the release of this article, but it is inevitable that there will be some unsatisfactory points. If there are omissions, please correct them. I hope this article can solve your doubts and arouse your thinking. Part of the text by the user's care and support, thank you here! I hope to make progress and grow with you in the future.。
数学建模 戒烟问题
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料我赛）：2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：摘要本文针对戒烟和各种相关因素关系，解决影响戒烟成功的因素有哪些的问题，我们利用Excel，spss，Matlab软件对相关数据进行分析，利用主成分分析法、层次分析法建立模型，并进行可靠性检验，得到影响戒烟成功的重要因素，对有志于戒烟的人士提供戒烟对策和建议。
针对问题一，首先观察数据发现数据残缺，运用spss中缺失值替换的线性插值法将缺失数据补充完整。
然后求出在不同年龄段、不同性别、不同调整CO浓度下、不同每日抽烟数的条件下的发病累加率，并运用Excel，Matlab，Spss的等软件做出图像，结合图像对发病累加率的分布进行分析，得到累加发病率的基本趋势为随着每日抽烟数和调整CO浓度的增加而提高，男性比女性的累加发病率略低。
浓yy一、问题的重述众所周知，吸烟不仅危害自身健康，而且由此引起的被动吸烟更是危害公众身心健康的主要原因。
为此，如何帮助相关人士摆脱烟瘾的困扰也就成为一个重要的研究课题。
本文研究数据涉及234人，他们都自愿表示戒烟但还未戒烟。
在他们戒烟的这一天，测量了每个人的CO（一氧化碳）水平并记下他们抽最后一支烟到CO测定时间.。
CO的水平提供了一个他们先前抽烟数量的客观指标，但其值也受到抽最后一支烟的时间的影响,因此抽最后一支烟的时间可以用来调整CO的水平。
记录下研究对象的性别、年龄及自述每日抽烟支数。
戒烟率计算公式
戒烟率计算公式戒烟率的计算公式其实并不复杂，但要真正理解它，还得从一些具体的情况说起。
先来说说戒烟率是啥。
简单说，戒烟率就是在一定的人群中，成功戒烟的人数所占的比例。
那怎么算呢？常见的公式是：戒烟率 = （戒烟成功的人数 ÷总吸烟人数）× 100% 。
比如说，在一个有 100 个吸烟者的群体里，经过一段时间的努力，有 30 个人成功戒烟了，那戒烟率就是（30 ÷ 100）× 100% = 30% 。
这里得注意，啥叫戒烟成功呢？一般来说，是指在特定的时间段内，比如半年或者一年，完全不再吸烟，而且没有复吸的情况。
我想起之前参加过的一个社区戒烟活动。
那时候，社区组织了一批志愿者，包括我，专门去帮助那些想要戒烟的居民。
我们先对社区里所有的吸烟者做了一个详细的登记，了解他们每天吸烟的数量、烟龄等等信息。
然后，给他们制定个性化的戒烟计划，有的是通过逐步减少每天吸烟的数量来慢慢戒，有的是直接一下子就不抽了，然后靠毅力坚持。
其中有个大叔，烟龄都快 20 年了，每天得抽一包多烟。
他一开始也觉得自己根本戒不了，我们就一直鼓励他，给他讲戒烟的好处，还给他准备了一些口香糖和瓜子，让他想抽烟的时候就嚼一嚼、嗑一嗑。
开始那几天，他难受得不行，老是忍不住想偷偷抽一根。
我们就经常去他家看看，陪他聊聊天，分散他的注意力。
慢慢地，一个月过去了，他居然真的一支烟都没抽。
到了半年的时候，我们复查，他还是没抽，这就算是戒烟成功啦！在这个活动结束的时候，我们再去统计，发现总共有 50 个吸烟者参与，最后有 15 个人成功戒烟。
按照公式一算，戒烟率就是（15 ÷ 50）× 100% = 30% 。
虽然这个比例不算特别高，但对于社区来说，已经是一个不错的开始。
通过这个活动，我深刻体会到，计算戒烟率不仅仅是一个数字，它背后反映的是每一个想要戒烟的人的努力和坚持。
而且，这个公式虽然简单，但是对于评估戒烟工作的效果、制定下一步的戒烟策略，都有着很重要的意义。
Logistic回归模型在戒烟的影响因素分析中的应用
Logistic回归模型在戒烟的影响因素分析中的应用
侯文;王春英
【期刊名称】《数理医药学杂志》
【年(卷),期】2000(013)002
【摘要】应用Logistic回归模型,对影响戒烟成功与否的可能因素进行了分析.结果表明,年龄、婚姻状况、吸烟年限、吸烟量、患病情况、经济状况、宣传影响及在戒烟过程中的身心感受八项因素对戒烟成功与否有显著意义(P<0.05),其中年龄、患病情况和宣传影响三项因素与戒烟成功呈正相关,其余五项因素与戒烟成功呈负相关.
【总页数】2页(P162-163)
【作者】侯文;王春英
【作者单位】大连医科大学数学教研室,大连,116027;大连市爱卫会
【正文语种】中文
【中图分类】R195.1
【相关文献】
1.决策树模型与logistic回归模型在胃癌高危人群干预效果影响因素分析中的应用[J], 刘兵;李苹;朱玫烨;黄水平
2.两水平logistic回归模型在高血压患病影响因素分析中的应用 [J], 刘小宁;秦林元;杨冬华;晁丽丽;李娟生
3.决策树模型与logistic回归模型在生活饮用水水质影响因素分析中的应用 [J], 焦莉萍;郭晶晶;杨云云;魏明敏;刘玮;张系忠;沈托;苗美荣
sso-logistic回归模型在经皮肾镜碎石取石术后感染性休克影响因素分析中的应用 [J], 项凤鸣;周洁;张丹云;张弦
5.决策树与Logistic回归模型在老年人社区养老意愿影响因素分析中的应用研究[J], 闫蕊;赵守梅;张馨心;吕雨梅
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MySQL数据库的戒烟App的设计与研究
基于MySQL数据库的戒烟App的设计与研究
洪学杭;戴金波;方权宇;王轩宇;刘骐嘉;刘梦泉
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】烟草过量使用是产生疾病、导致死亡的一个重要因素。
近年来,人们的戒烟意识不断增强,随着互联网的发展,使用戒烟移动应用(App)成为解决戒烟问题的
有效方法。
研究显示,现阶段戒烟市场的应用程序发展仍需改进和探索[1]。
研究基
于MySQL数据库,结合自然语言处理技术(NLP)、机器学习算法等技术设计了一款戒烟App,具备实时化、个性化呈现用户戒烟状态,积分获取、社区交流、戒烟游戏、专家和AI在线问诊等功能,旨在通过App技术的应用帮助用户实现戒烟目标并保
持身体健康。
【总页数】5页(P96-99)
【作者】洪学杭;戴金波;方权宇;王轩宇;刘骐嘉;刘梦泉
【作者单位】长春师范大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Android平台的戒烟助手App设计
2.基于APP界面“简明化”的设计研究——以Path APP界面设计为例
3.基于社会认知理论的戒烟App的设计与实现
4.基于用户体验的阅读类APP设计研究--以读库、单读APP界面设计为例
5.基于“互联网+教育”的幼儿教育类App界面设计研究--以“幼加”App设计为例
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。