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》。
我们编写一些代码。 第一个想法可以是使用Poisson模型,其中死亡率是年龄和年份的平稳函数,类似于 可以使用 死亡率曲面图 点击标题查阅往期内容 R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命 左右滑动查看更多 01 02 03 04 还可以提取年份的平均值,这是 Lee-Carter模型中系数的解释 我们有以下平滑的死亡率 回顾下...
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》。
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...
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") 我们有以下平滑的死亡率 ...
简介: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 今天,我们在研究人口数据集,可以观察到很多波动性。 我们得到这样的结果: 由于我们缺少一些数据,因此我们想使用一些广义非线性模型。因此,让我们看看如何获得死亡率曲面图的平滑估计。我们编写一些代码。
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 ...
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$Female...
我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出期望剩余寿命。 > Deces <- read.table("Dec.txt",header=TRUE) > Expo <- read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2) > Deces$Age <- as.nu > Expo$Age <- as.numeric(as.character(Expo$Age)) ...
简介:R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命 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: 这些图形令人兴奋,特别是在过去30年中观察到的增长方面,这使我想到了寿命的增长趋势。我们可以找到其他有趣的数据(在这种情况下为平均出生年龄 )...