冠心病（Coronary Heart Disease, CHD）是一种全球范围内高发的慢性疾病，其预防和管理依赖于准确的风险评估工具。本研究旨在评估判别分析（Discriminant Analysis）在冠心病风险评估中的预测能力。通过收集一组包含多种风险因素的数据集，包括年龄、性别、血压、胆固醇水平以及生活方式指标，我们构建了一个基于判别分析的预测模型。
研究使用了来自尼日利亚某医疗机构的真实患者数据，总计样本量为500例，其中确诊冠心病患者占40%。通过将数据分为训练集和测试集，分别对模型进行了训练和验证。结果表明，判别分析在区分冠心病患者与非患者方面表现出了较高的准确性，其总体预测准确率达到了85%以上。此外，模型对假阳性率的控制也较为理想，显示出良好的实用价值。
进一步的分析发现，年龄和胆固醇水平是冠心病风险评估中最具影响力的变量。相比之下，性别因素的影响较小，但仍具有统计学意义。这些结果强调了个性化医疗的重要性，提示在制定冠心病预防策略时需要综合考虑多种风险因素。
尽管判别分析表现良好，但研究也指出了一些局限性。例如，该方法对样本分布的假设较为严格，在面对复杂或非线性关系时可能表现不佳。因此，未来的研究可以探索结合其他机器学习算法（如支持向量机或随机森林）以提高预测性能。
总的来说，本研究表明判别分析可以作为一种有效的工具用于冠心病风险评估。这一方法不仅能够帮助医生更早地识别高风险人群，还能为公共卫生政策的制定提供数据支持。然而，为了进一步优化模型的性能，仍需更大规模的多中心研究以及更为多样化的数据集。
(全文结束)
