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死亡率预测模型： mortality

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简介：
mortality是一款专注于预测死亡率的高级统计模型。它通过分析大量人口健康数据，为医疗政策制定者、研究人员提供精准的风险评估与趋势预测，助力公共卫生决策优化。 部署计分模型的软件包提供了如何为远程评分/预测部署模型的相关指导。 在R语言环境中安装该软件包的方法如下： ```r library(devtools) install_github(QlikBrianB/mortality) ```

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  • 死亡率预测模型： mortality
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    mortality是一款专注于预测死亡率的高级统计模型。它通过分析大量人口健康数据，为医疗政策制定者、研究人员提供精准的风险评估与趋势预测，助力公共卫生决策优化。 部署计分模型的软件包提供了如何为远程评分/预测部署模型的相关指导。 在R语言环境中安装该软件包的方法如下： ```r library(devtools) install_github(QlikBrianB/mortality) ```
     
  • 病马疝气症与死亡率预测
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    本研究探讨了病马疝气病症的特点、影响因素及其对患病马匹生存率的影响，并建立了基于临床数据的死亡风险预测模型。 这段文字描述了一个使用Logistic回归模型预测病马因疝气症导致的死亡率的代码及相应的数据集。
     
  • 附录中的MATLAB代码-Tensor-mortality-prediction:基于张量分解的多人口死亡率预测（MATLAB代...
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    本项目提供用于多人口死亡率预测的MATLAB代码，采用先进的张量分解技术。适用于精算学和人口统计学研究者，助力更准确地进行长期人口趋势分析与风险评估。 附录中的MATLAB代码用于张量死亡率预测，并提供了在以下论文中重现结果所需的所有内容：Dong, Y., Huang, F., Yu, H., & Haberman, S. (2019). 多族群死亡率的张量分解预测，工作论文。这些软件依赖项是在MATLAB R2018b和Windows 10操作系统下生成的。 重要说明：“张量工具箱”用于进行张量分解。“DSP系统工具箱”用来计算RMSE/RMSFE。“Econometrics Toolbox”用于拟合时间序列模型。“并行计算工具箱”则执行parfor循环。Lee-Carter模型的MATLAB代码可以在本段落附录（图9）中找到，您也可以使用其他软件来拟合此著名模型。 所使用的数据是中心死亡率(Mx_1x1)，需要从人类死亡率数据库下载和处理。为了方便起见，我们将这些数据组织为“.mat”格式。
     
  • 基于MATLAB的时间序列预测代码-LCFIT：在线李-卡特死亡率模型预测
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    本项目提供一个基于MATLAB实现的时间序列预测工具LCFIT，专注于应用李-卡特模型进行在线死亡率预测。 时间序列预测是数据分析领域中的一个重要话题，在统计学和机器学习中有着广泛的应用。MATLAB作为一个强大的数值计算与编程环境，被用于实现各种复杂的时间序列模型。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”项目专注于使用MATLAB进行时间序列预测，并特别针对死亡率数据的应用。 李-卡特模型（Lee-Carter Model）是一种在人口统计学中广泛应用的方法，能够有效预测未来的人口死亡率。该方法由Paul Lee和Kei-Hiroshi Carter于1992年提出，它基于年龄与时间两个维度对死亡率进行建模，可以捕捉到随时间和年龄变化的死亡率趋势。 使用MATLAB实现李-卡特模型通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：收集并整理历史上的死亡率数据。这些数据一般以年龄和年份为索引的数据矩阵形式存在，并且需要按照特定年龄段与相应年份进行排列。 2. **参数估计**：使用MATLAB的优化工具箱，例如`lsqcurvefit`函数来估算模型中的参数。李-卡特模型通常包括两个主要类型参数——年龄趋势和年度效应，这些通过最小二乘法或其他优化算法求解获得。 3. **模型构建**：该公式可以表示为 `log(mortality) = a_age + b_age * time + k_age + error` ，其中，`a_age` 和 `b_age` 代表与年龄相关的参数；而 `k_age` 则是年度效应的体现。此外，还有时间变量（即年份）、死亡率以及随机误差项。 4. **模型校验**：通过分析残差和检查自相关性等方法来验证所建立模型的有效性和稳定性。 5. **预测**：一旦确定了所有参数值后，就可以利用此模型对未来几年的死亡率进行预估。这需要将未来的年份代入公式，并结合年龄及时间趋势来进行计算。 6. **结果可视化**：借助MATLAB提供的绘图功能（如`plot`或 `surf`），可以以图形方式展示拟合效果和预测结果，从而帮助理解模型的表现。 项目中的“LCFIT-coherent-fix”可能是对原李-卡特模型的优化版本，可能针对特定问题进行了改进。这或许包括更稳健的数据处理流程、更为精确的参数估计方法或用于改善预测准确度的技术等。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”是一个基于MATLAB的时间序列分析项目，旨在为研究者和实践工作者提供一个可扩展且灵活的人口死亡率预测工具。通过深入学习并应用该代码库，可以提升在时间序列分析及人口统计学领域的专业技能。 理解这些概念和技术对于掌握此项目的原理与操作至关重要。
     
  • 基于逻辑回归的病马死亡预测模型.zip
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    本研究运用逻辑回归分析建立病马死亡风险预测模型，旨在通过关键生理指标有效评估患病马匹的生存几率，为兽医提供科学决策依据。 使用预处理过的数据集通过疝气病症预测病马的死亡率，并提供相应的Python代码。
     
  • BayesDemog: 贝叶斯方法在死亡率预测中的应用
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    BayesDemog采用贝叶斯统计模型来分析和预测人口死亡率的变化趋势，为政策制定者提供精准的人口老龄化及健康保障数据支持。 贝叶斯·德莫格的死亡率预测方法在论文《使用潜在高斯模型对死亡率进行贝叶斯预测》中有详细论述。该文作者为Alexopoulos, A.，Dellaportas, P. 和 Forster, J.J（2019年），发表于《皇家统计学会杂志：系列A-社会统计》，DOI编号为 10.1111/rssa.12422。
     
  • 用于预测病马因疝气死亡率的测试数据集
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    该数据集专为预测病马由于疝气导致的死亡风险而设计，包含大量相关特征和结果信息，旨在辅助研究者开发高效预测模型。
     
  • 利用机器学习进行急性心肌梗死死亡风险预测
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    本研究运用机器学习技术开发模型，旨在精确预测急性心肌梗死患者的死亡风险，为临床治疗提供决策支持。 基于机器学习的急性心肌梗塞死亡率预测项目使用MIMIC数据库的数据作为训练集来建立模型以预测当年本科毕业设计中的相关数据。然而，这个项目的实际应用价值有限，因为MIMIC数据库中的信息主要是离散化的检查指标（如每天或几小时一次），而这些指标与急性心肌梗塞相关的大多是血压等生理参数。 实际上，在重症监护环境下，患者通常会有持续的心电监测设备，并且通过直接观察心电图可以轻易达到95%以上的诊断准确率。此外，进行彩超和冠脉造影检查后由医生会诊也能迅速明确病情。因此，对于急性心肌梗塞的预测来说，使用机器学习模型的意义不大；但对于其他一些如肾衰竭等疾病的预测则可能有一定的参考价值。 该项目源码是个人毕业设计的一部分，并且所有代码均经过测试确认可以正常运行并实现预期功能后才上传分享。在答辩评审中获得了平均96分的好成绩，因此大家可以放心下载使用。 1. 所有项目代码都确保已经过充分的测试，在成功验证其功能后再行发布，请大家安心下载。 2. 本资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、通信工程等）、教师或企业员工学习参考；同时也适用于初学者进阶学习，当然也可以作为毕业设计课题、课程作业以及项目初期演示之用。 3. 如果具备一定的基础条件，在此基础上还可以进一步修改和扩展以实现更多功能，并可用于新的毕设选题或是其他研究任务。下载后请务必先阅读README.md文档了解详细信息。
     
  • 广义SEIR流行病模型（拟合与计算）：含时变死亡率及恢复率的扩展SEIR模型的数值模拟-MATLAB开发
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    本项目基于MATLAB开发，通过构建含有时变死亡率和恢复率的广义SEIR模型，进行疫情传播的数值模拟分析。 数值实现了具有七个状态的广义SEIR模型。除了依赖于函数“lsqcurvfit”的拟合之外，实现是从头开始的，因此可能与参考文献[2]中使用的有所不同。这个Matlab实现还包括一些主要差异：死亡率和康复率是时间的分析和经验函数。这种时间依赖性的想法在于随着时间推移，这些比率应趋于稳定值。如果保持不变，则可能导致死亡人数过高估计的情况。此外，并未对出生与自然死亡进行建模；这意味着总人口（包括死例）将维持恒定水平。 本实现包含： - 函数SEIQRDP.m用于模拟感染、康复和死亡案例的时间历史记录及其他事件。 - 函数fit_SEIQRDP.m，使用最小二乘法估计SEIQRDP.m中使用的八个参数。 需要注意的是参考文献[2]是一篇预印本段落献，并未经过同行评审；因此我无法对其质量作出评判。
     
  • 死亡细胞修改版.zip
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    《死亡细胞》修改版是一款 roguelike 类型的动作平台游戏。此版本包含多项玩家自定义改进和优化，提供更流畅的游戏体验与挑战性更高的游戏模式。 风铃月影，懂得都懂，亲测可用。