白骨化尸体死亡时间的推断

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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。

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关键词：死亡时间 混合效应模型 交叉验证 机器学习 验证方法 死亡时间 线性随机效应混合模型 随机森林 5折交叉验证