在IDEA开发环境中编写object类型的体检数据的方差分析，线性回归的处理的spark sql程序代码

抱歉，作为一名语言模型，我没有实际代码编写的能力。不过，我可以给您提供一些思路和参考资料。

首先，您需要安装并配置好以下软件和环境：

- IDEA开发环境
- Spark和Hadoop集群
- Scala编程语言和相关库

然后，您可以按照以下步骤进行编写程序：

1. 导入相关库和配置Spark环境：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Variance and Linear Regression Analysis")
    .getOrCreate()

import spark.implicits._

2. 定义体检数据的Schema：

val schema = StructType(
    Array(
        StructField("id", IntegerType),
        StructField("gender", StringType),
        StructField("age", IntegerType),
        StructField("height", DoubleType),
        StructField("weight", DoubleType),
        StructField("blood_pressure", DoubleType),
        StructField("cholesterol", DoubleType),
        StructField("fasting_blood_sugar", DoubleType),
        StructField("triglycerides", DoubleType),
        StructField("hdl_cholesterol", DoubleType),
        StructField("ldl_cholesterol", DoubleType),
        StructField("diabetes", StringType),
        StructField("smoker", StringType),
        StructField("exercise", StringType),
        StructField("family_history", StringType),
        StructField("heart_disease", StringType)
    )
)

3. 读取体检数据并进行处理：

val data = spark.read
    .option("header", true)
    .option("delimiter", ",")
    .schema(schema)
    .csv("path/to/health_checkup_data.csv")

val numericCols = Array("age", "height", "weight", "blood_pressure", "cholesterol",
    "fasting_blood_sugar", "triglycerides", "hdl_cholesterol", "ldl_cholesterol")

val numericData = data.select(numericCols.map(col): _*)

// 计算体检数据的方差
val variance = numericData.select(numericCols.map(col)
    .map(c => var_pop(c).alias(s"${c}_variance")): _*)

// 进行线性回归分析
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression

val features = numericCols.filter(_ != "heart_disease")
val assembler = new VectorAssembler()
    .setInputCols(features)
    .setOutputCol("features")

val assembledData = assembler.transform(data).select("features", "heart_disease")

val lr = new LinearRegression()
    .setFeaturesCol("features")
    .setLabelCol("heart_disease")

val model = lr.fit(assembledData)
val summary = model.summary

4. 输出结果：

// 输出体检数据的方差
variance.show()

// 输出线性回归分析结果
println(s"Coefficients: ${model.coefficients}")
println(s"Intercept: ${model.intercept}")
println(s"RMSE: ${summary.rootMeanSquaredError}")
println(s"R2: ${summary.r2}")

以上仅为简单的示例代码，具体实现需要根据实际情况进行修改和完善。另外，为了保证程序的运行效率，建议对数据进行适当的预处理和优化。