拓端tecdat|R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命
原文链接:http://tecdat.cn/?p=17347
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 )。
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> age$Age=as.character(age$AGE)
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> age$AGE=as.numeric(substr(age$Age,1,2))+
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+ as.numeric(substr(age$Age,4,4))/10
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> plot(age$ANNEE+.5,age$AGE,
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+ type="l",lwd=2,col="blue")
我们在上面的图中发现深蓝色的曲线,
获取祖母的平均年龄,我们进一步分析
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> tail(age)
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AGE Age NAIS.MERE NAIS.GRD.MERE age.GRD.MERE
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2000 2000 30.3 30,3 1970.2 1942.87 57.63
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2001 2001 30.4 30,4 1971.1 1943.80 57.70
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2002 2002 30.4 30,4 1972.1 1944.92 57.58
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2003 2003 30.5 30,5 1973.0 1945.95 57.55
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2004 2004 30.5 30,5 1974.0 1947.05 57.45
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2005 2005 30.6 30,6 1974.9 1948.04 57.46
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> plot(age$ANNEE+.5,age$age.GRD.MERE,
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+ type="l",lwd=2,col="red")
再一次,我们可以形象地看到外婆的出生年龄
我们可以通过使用Lee-Carter模型对年死亡率进行建模,并推断到当前世纪,我们可以推断出剩余预期寿命。
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> Deces <- read.table("Dec.txt",header=TRUE)
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> Expo <- read.table("Expo.txt",header=TRUE,skip=2)
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> Deces$Age <- as.nu
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> Expo$Age <- as.numeric(as.character(Expo$Age))
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> Expo$Age[is.n
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Deces$Female/Expo$Female,nL,nC)
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> POPF <- matrix(Expo$Female,nL,nC)
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> BASEF <- demogdata(data=MUF, pop=POPF,ages=AGE,
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+ years=YEAR, t
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> K1 <- LCF$kt
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nction(xentier,T){
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+ return(ext) }
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> EVIE = function(x,T){
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+ x1 <- trunc(x)
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> tail(age)
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AGE Age NAIS.MERE NAIS.GRD.MERE age.GRD.MERE EV
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2000 30.3 30,3 1970.2 1942.87 57.63 29.13876
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2001 30.4 30,4 1971.1 1943.80 57.70 29.17047
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2002 30.4 30,4 1972.1 1944.92 57.58 29.39027
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2003 30.5 30,5 1973.0 1945.95 57.55 29.52041
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2004 30.5 30,5 1974.0 1947.05 57.45 29.72511
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2005 30.6 30,6 1974.9 1948.04 57.46 29.80398
换句话说,在最后一行,2005年,一名57.46岁女性的(剩余)预期寿命约为29.80岁。然后,我们不仅可以看到他祖母的平均年龄,还可以看到她的剩余预期寿命,
然后我们就可以确定曾祖母的(平均)年龄,
以及曾祖母的(剩余)寿命
现在我们也可以对这项快速研究的局限性感到疑惑。特别是,正如有配偶的寿命之间存在很强的相关性,我们可能会问,孩子和孙子的出生是否具有对一个人的剩余生命的影响(或者我们是否可以像这样假设独立性)。
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