本文選題：死亡時間 + 線性隨機效應混合模型　； 參考：《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2017年02期

【摘要】：本文分析了15具白骨化尸體標本的股骨汞(Hg),鉛(Pb),鎘(Cd)元素含量數(shù)據(jù),在三年的時間內(nèi)采集了3次,一共收集到45個數(shù)據(jù)。首先將這組數(shù)據(jù)看著縱向數(shù)據(jù),利用線性隨機效應混合模型、Cox隨機混合效應模型進行分析,結果顯示,如果對每個白骨化尸體標本建立線性模型,可以精確預測出死亡時間,而且不需要采集鉛元素含量數(shù)據(jù)�；旌闲Ｐ偷念A測效果也很好,最大誤差不會超過1個月。其次我們對數(shù)據(jù)不作任何假設,利用機器學習中隨機森林方法分析數(shù)據(jù),并利用5折交叉驗證方法來判斷結果的可靠性,訓練集和測試集的NMSE分別為0.1205944,0.5604286,因此可以用訓練出的模型來預測死亡時間。
[Abstract]:In this paper, the data of the contents of Hg, Pb, CD and CD in the femur of 15 cadaveric cadavers were analyzed. The data were collected three times in three years, and 45 data were collected. First of all, we looked at the longitudinal data and analyzed the data by using the linear random effect mixed model / Cox random mixing effect model. The results showed that if a linear model was established for each cadaveric specimen, the time of death could be accurately predicted. And there is no need to collect lead content data. The mixed effect model is also very effective, and the maximum error is less than one month. Secondly, we make no assumptions about the data, analyze the data by using the random forest method in machine learning, and use the 50% cross-validation method to judge the reliability of the results. The NMSE of the training set and the test set are 0.1205944 / 0.5604286, respectively, so the trained model can be used to predict the time of death.
【作者單位】： 貴州醫(yī)科大學法醫(yī)學系;貴州大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;
【基金】：國家自然科學基金(批準號:11361015)資助項目 貴州省科學技術基金(批準號:2009-2063)資助項目 貴州大學引進人才科研項目(批準號:2009-070)資助項目
【分類號】：D919

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本文編號：1926501