白骨化尸体死亡时间的推断

发布时间：2018-05-23 21:48

  本文选题：死亡时间 + 线性随机效应混合模型　； 参考：《数理统计与管理》2017年02期

【摘要】：本文分析了15具白骨化尸体标本的股骨汞(Hg),铅(Pb),镉(Cd)元素含量数据,在三年的时间内采集了3次,一共收集到45个数据。首先将这组数据看着纵向数据,利用线性随机效应混合模型、Cox随机混合效应模型进行分析,结果显示,如果对每个白骨化尸体标本建立线性模型,可以精确预测出死亡时间,而且不需要采集铅元素含量数据。混合效应模型的预测效果也很好,最大误差不会超过1个月。其次我们对数据不作任何假设,利用机器学习中随机森林方法分析数据,并利用5折交叉验证方法来判断结果的可靠性,训练集和测试集的NMSE分别为0.1205944,0.5604286,因此可以用训练出的模型来预测死亡时间。
[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.
【作者单位】： 贵州医科大学法医学系;贵州大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:11361015)资助项目 贵州省科学技术基金(批准号:2009-2063)资助项目 贵州大学引进人才科研项目(批准号:2009-070)资助项目
【分类号】：D919

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