本文选自《R语言预测人口死亡率:用李·卡特(Lee-Carter)模型、非线性模型进行平滑估计》。 点击标题查阅往期内容 R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例 R语言分布滞后非线性模型(DLNM)空气污染研究温度对死亡率影响建模应用 R语言分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模 分布滞后线性和非线...
然后,我们可以使用样条函数的平滑参数,并查看对死亡率曲面的影响 代码语言:javascript 复制 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)",ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)") 本文选自《R语言预测人口死亡率:用李·卡特(Lee-Carter)模型、非线性模型进行平滑估计》。
本文选自《R语言预测人口死亡率:用李·卡特(Lee-Carter)模型、非线性模型进行平滑估计》。 点击标题查阅往期内容 R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例 R语言分布滞后非线性模型(DLNM)空气污染研究温度对死亡率影响建模应用 R语言分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模 分布滞后线性和非线...
本文选自《R语言预测人口死亡率:用李·卡特(Lee-Carter)模型、非线性模型进行平滑估计》。 点击标题查阅往期内容 R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例 R语言分布滞后非线性模型(DLNM)空气污染研究温度对死亡率影响建模应用 R语言分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模 分布滞后线性和非线...
我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出期望剩余寿命。 代码语言:javascript 复制 >Deces<-read.table("Dec.txt",header=TRUE)>Expo<-read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2)>Deces$Age<-as.nu>Expo$Age<-as.numeric(as.character(Expo$Age))>Expo$Age[is...
我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出期望剩余寿命。 >Deces <- read.table("Dec.txt",header=TRUE)>Expo <- read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2)>Deces$Age<- as.nu>Expo$Age<- as.numeric(as.character(Expo$Age))>Expo$Age[is.nDeces$Female...
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命|附代码数据,最近我们被客户要求撰写关于Lee-Carter模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。昨天上午,我们获得了分娩产妇的平均年龄两个图表,根据孩子的出生顺序排序,区间是1905-1965年然后是1960-2000年:01020304&nbs
Lee-Carter模型中系数的解释 predAx=function(a) mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a, Y=seq(min(subbase$Y),max(subbase$Y)),E=1))) plot(seq(0,99),Vectorize(predAx)(seq(0,99)),col="red",lwd=3,type="l") 1. 2. ...
还可以提取年份的平均值,这是 Lee-Carter模型中系数的解释 predAx=function(a) mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a,Y=seq(min(subbase$Y),max(subbase$Y)),E=1)))plot(seq(0,99),Vectorize(predAx)(seq(0,99)),col="red",lwd=3,type="l") ...
我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出期望剩余寿命。 > Deces <- read.table("Dec.txt",header=TRUE) > Expo <- read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2) > Deces$Age <- as.nu > Expo$Age <- as.numeric(as.character(Expo$Age)) ...