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

标签：语言 DLNM Carter age 30 建模死亡率模型 Lee

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17347

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：

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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

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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）。


> age$Age=as.character(age$AGE)
> age$AGE=as.numeric(substr(age$Age,1,2))+
+ as.numeric(substr(age$Age,4,4))/10
> plot(age$ANNEE+.5,age$AGE,
+ 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


> tail(age)
      AGE   Age NAIS.MERE NAIS.GRD.MERE age.GRD.MERE
2000  2000 30.3 30,3     1970.2       1942.87        57.63
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
> plot(age$ANNEE+.5,age$age.GRD.MERE,
+ 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.n
Deces$Female/Expo$Female,nL,nC)
>  POPF <- matrix(Expo$Female,nL,nC)
>  BASEF <- demogdata(data=MUF, pop=POPF,ages=AGE,
+ years=YEAR, t
> K1 <- LCF$kt
nction(xentier,T){

+ return(ext) }
> EVIE = function(x,T){
+ x1 <- trunc(x)
> tail(age)
     AGE   Age NAIS.MERE NAIS.GRD.MERE age.GRD.MERE       EV
2000 30.3 30,3     1970.2       1942.87        57.63 29.13876
2001 30.4 30,4     1971.1       1943.80        57.70 29.17047
2002 30.4 30,4     1972.1       1944.92        57.58 29.39027
2003 30.5 30,5     1973.0       1945.95        57.55 29.52041
2004 30.5 30,5     1974.0       1947.05        57.45 29.72511
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）期望寿命约为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期望寿命，