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$Female...
再一次,我们可以形象地看到外婆的出生年龄 我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出期望剩余寿命。 > Deces <- read.table("Dec.txt",header=TRUE) > Expo <- read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2) > Deces$Age <- as.nu > Expo$Age <- as.numeric...
我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出期望剩余寿命。 > Deces <- read.table("Dec.txt",header=TRUE) > Expo <- read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2) > Deces$Age <- as.nu > Expo$Age <- as.numeric(as.character(Expo$Age)) ...
00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布R语言预测人口死亡率:用李·卡特(Lee-Carter)模型tecdat拓端 发布于:浙江省 2024.09.04 00:33 分享到 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 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
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$Age)) ...
2001 2001 30.4 30,4 1971.1 1943.80 57.70 2002 2002 30.4 30,4 1972.1 1944.92 57.58 2003 2003 30.5 30,5 1973.0 1945.95 57.55 2004 2004 30.5 30,5 1974.0 1947.05 57.45 2005 2005 30.6 30,6 1974.9 1948.04 57.46 我们可以通过使用Lee-Carter模型进行建模...
Lee-Carter模型中系数的解释 代码语言:javascript 复制 predAx=function(a)mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a,Y=seq(min(subbase$Y),max(subbase$Y)),E=1)))plot(seq(0,99),Vectorize(predAx)(seq(0,99)),col="red",lwd=3,type="l") ...
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命 左右滑动查看更多 01 02 03 04 还可以提取年份的平均值,这是 Lee-Carter模型中系数的解释 predAx=function(a) mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a, Y=seq(min(subbase$Y),max(subbase$Y)),E=1))) ...