一种青少年身高预测模型的建立方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于青少年身高预测领域，具体设及一种青少年身高预测模型的建立方 法。
【背景技术】
[0002] 对处于儿童阶段的青少年预测其成年后的身高，该在青少年儿童生长发育状况评 定和运动员科学选材中都具有重要意义。在儿童个体生长发育过程中的某一时间上，利用 身高、骨龄等发育指标估计其将来生长终止时的身高，该就是成年身高预测。身高、骨龄等 发育指标与成年身高的关系是身高预测的基础，因此对青少年身高的预测应依赖于对青少 年发育指标的长期追踪研究。
[0003] 过去我国没有中国青少年长期发育指标的追踪数据，因而也无法较准确地对中国 青少年的身高进行预测。多年来，在青少年儿童生长发育研究和运动员科学选材中，一直采 用欧美的身高预测公式对中国青少年的成年身高进行预测。由于亚洲人群与欧美人群身体 上的差异，W往采用欧美的身高预测公式得到的中国青少年的成年身高是非常不准确的。
【发明内容】
[0004] 为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种青少年身高预测模型的建 立方法，建立的青少年身高预测模型能够较准确地预测中国青少年未来的身高。
[0005] 本发明所采用的技术方案为：一种青少年身高预测模型的建立方法，其包括W下 步骤；1)连续M年追踪测试N个青少年的当年身高和当年骨龄，即从该N个青少年S岁起到 S+M-1岁止，每年都测试该N个青少年的身高和骨龄，并记录当年的生活年龄；测量该N个 青少年S+M岁时的身高；利用该N个青少年中第一个青少年S岁到S+M-1岁每年的生活年 龄Xiu、每年的身高X2U和每年的骨龄X3U，直至第N个青少年S岁到S+M-1岁每年的生活年 龄Xw、每年的身高X2W和每年的骨龄X3W，W及该N个青少年S+M岁时的身高Yi构建样本 集；其中，i表示青少年的个数，i= 1，2,…，N;j表示连续追踪测试年数，j= 1，2,…，M; 。将N个青少年S岁到S+M-1岁每年的生活年龄Xiu、每年的身高X2U和每年的骨龄X3U作 为自变量，将N个青少年S+M岁时的身高Yi作为因变量，建立S元线性回归的数学模型：
[0006] Yi=P0+P声1。'+P2《2。'+03X3。'+yij，
[0007] 式中，yij(i= 1，2,…，N;j= 1, 2,…，M)表示随机误差，0。，01，02, 0 康示系 数；3)利用线性回归分析工具，采用最小二乘法对步骤1)构建的生活年龄、骨龄和身高的 样本集中的数据进行线性回归分析，对步骤2)中建立的=元线性回归的数学模型进行估 计，得到0。，01，0 2, 0 3的值，即青少年S+M岁时的S元身高预测模型为：
[000引 Y = 0。+01X1+62X2+63X3，
[0009]式中，Y表示预测青少年S+M岁时的身高，Xi表示生活年龄，X2表示当年身高，X康 示当年骨龄。
[0010] 所述步骤3)中，根据N个女青少年从7岁起到14岁止连续8年追踪测试的身高 和骨龄，W及对该N个女青少年15岁时测量的身高，得到女青少年15岁的=元身高预测模 型为：
[0011]Yi5v= 101.882212-3. 287810XX1+0. 720042XX2-0. 769901XXs，
[001引式中，Xi表示生活年龄，X2表示当年身高，X3表示当年骨龄。
[0013] 根据所述女青少年15岁的=元身高预测模型和定基比0.99,采用统计学动态分 析方法中的定基比法，计算得到女青少年19岁的S元身高预测模型为：
[0014] Yi化=102. 9113-3. 321XXi+0. 7273XX2-0. 7777XX3，
[0015]式中，Xi表示生活年龄，X2表示当年身高，X3表示当年骨龄。
[0016] 所述步骤3)中，根据N个男青少年从7岁起到14岁止连续8年追踪测试的身高 和骨龄，W及对该N个男青少年15岁时测量的身高，得到男青少年15岁的S元身高预测模 型为：
[0017] Yi5a= 103. 381446-3. 431179XX1+0. 887238XX2-1. 993121XXs，
[0018]式中，Xi表示生活年龄，X2表示当年身高，X3表示当年骨龄。
[0019] 根据所述男青少年15岁的=元身高预测模型和定基比0. 981，采用统计学动态分 析方法中的定基比法，计算得到男青少年19岁的=元身高预测模型为：
[0020] Yi9a= 105. 3837-3. 4976XX1+0. 9044XX2-2. 0317XXs，
[002U式中，Xi表示生活年龄，X2表示当年身高，X3表示当年骨龄。
[0022] 采用所述青少年身高预测模型的建立方法，根据N个女青少年从7岁起到14岁止 连续8年追踪测试的身高、生活年龄W及对该N个女青少年15岁时测量的身高，得到女青 少年19岁的二元身高预测模型为；
[0023] Y，i9v= 107. 3322-3. 9683XX1+0. 6833X乂2，
[0024] 式中，Xi表示生活年龄，X康示当年身高。
[0025] 采用所述青少年身高预测模型的建立方法，根据N个男青少年从7岁起到14岁止 连续8年追踪测试的身高、生活年龄W及对该N个男青少年15岁时测量的身高，得到男青 少年19岁的二元预测模型为：
[0026]Y，1化=116. 1529-4. 8683XX1+0. 7674X乂2，
[0027] 式中，Xi表示生活年龄，X康示当年身高。
[002引由于采用W上技术方案，本发明的有益效果为；通过逐年追踪测试大样本量的青 少年每年的身高、骨龄和生活年龄，为研究计算中国人的身高预测公式提供了宝贵数据。利 用该批数据和回归分析方法计算得到了中国人的身高预测公式，该公式国外的身高预测公 式具有更高的准确性，从而结束了长期W来我国没有用中国人数据制定的身高预测公式的 状况。
【具体实施方式】
[0029] 下面结合实施例对本发明进行详细的描述。
[0030] 本发明提供了一种青少年身高预测模型的建立方法，其包括W下步骤：
[0031] 1)连续8年追踪测试N个青少年的当年身高和当年骨龄，即从该N个青少年7岁 起到14岁止，每年都测试该N个青少年的身高和骨龄，并记录当年的生活年龄；测量该N个 青少年15岁时的身高；
[003引如表1所示，利用该N个青少年中第一个青少年7到14岁每年的生活年龄Xiu、 每年的身高X2U和每年的骨龄X3U，第二个青少年7到14岁每年的生活年龄Xi2j、每年的身 高X22J和每年的骨龄X32^，......，第个i青少年7到14岁每年的生活年龄Xiu、每年的身 高X2U和每年的骨龄X3U，......，第N个青少年7到14岁每年的生活年龄Xw、每年的身高 X2W和每年的骨龄X3W，W及该N个青少年15岁时的身高Yi构建样本集。其中，i表示青少 年的个数，i= 1，2,…，N，j表示连续追踪测试年数，j的取值为；j= 1，2,…，8。
[003引表1生活年龄、骨龄和身高的样本集
[0034]
[00对。将N个青少年7到14岁每年的生活年龄Xiu、每年的身高X2U和每年的骨龄X3。 作为自变量，将N个青少年15岁时的身高Yi作为因变量，建立S元线性回归的数学模型：
[0036] Yi= 00+ 0 声1。'+ 02X2。'+ 03X3。'+yU(1)
[0037] 式中，yij(i= 1，2,…，N;j= 1, 2,…，8)表示随机误差，0。，01，02, 0 康示系 数。
[003引 3)利用线性回归分析工具，采用最小二乘法对步骤1)构建的生活年龄、骨龄和身 高的样本集中的数据进行线性回归分析，对步骤2)中建立的=元线性回归的数学模型进 行估计，得到如表2所示的=元回归计算结果表。
[0039] 表2S元回归计算结果
[0040]
[004。 即女青少年15岁的S元身高预测模型为;
[0042] Yi5v= 101.882212-3. 287810XX1+0. 720042XX2-0. 769901XXs(2)
[0043] 男青少年15岁的S元身高预测模型为：
[0044] Yi5a= 103. 381446-3. 431179XX1+0. 887238XX2-1. 993121XXs(3)
[0045] 式中，Xi表示生活年龄，X2表示当年身高，X3表示当年骨龄。
[0046] 由表2可见，复相关系数R都呈高度相关化82~0. 83)，对方程的F检验都是 (P<0. 01)，表明计算得到的男女青少年15岁的身高预测模型是可靠的。
[0047] 方程的剩余标准差Sy是反映回归方程预测精度的统计量，由于影响未来身高的 因素不仅只有年龄、骨龄和身高，还有其他例如儿童的疾病和营养状况等许多因素，而该些 因素是不可预测的。国际上使用的成年身高预测方法TW2Mark2法预测成年身高的剩余标 准差Sy是3. 8厘米，该表明本发明得到的青少年15岁的身高预测模型的预测精度和国际 上使用的预测方程精度相仿。
[0048] 4)采用统计学动态分