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原文出处：拓端数据部落公众号
本文对人口统计预测办法进行探讨。首先，咱们将看到根本的静态方法。在应用数据集之前，咱们应用“规范”生命表。
download.file(url,"mortal")
tables=readHTMLTable("morta上面是获取数据集的代码
tables\[\[2\]\]
a1=as.numeric(as.character(TV8\[,1\]))
a2=as.numeric(as.cha
TV0=data.frame(x=c(a1,a2),lx=as.numeric(c(b1,b2))能够应用生存函数来计算出世时的冀望寿命
sum(TV0$lx)/100000-1
\[1\] 72.01518可视化的生存概率
或死亡概率，即假如您达到 xx 岁，则在某特定年龄 xx 死亡的概率，也称为 死亡率
n=nrow(TV0)
px=(TV8$lx\[1:(n-1)\]-TV8$lx\[2:n\])/
TV8$lx\[1:
应用对数概率的可视化
plot(x,px,type="l",log="y")
最初，咱们能够计算死亡年龄的概率密度
用来计算冀望寿命
sum(x*pbx)
\[1\] 72.01518对于初始数据，咱们能够应用人类死亡率数据库中的表格。
download.file(url,"E.txt")以下代码可用于读取这些文件。
read.table("C.txt",skip = 3,header=TRUE)
Year Age Female Male Total
22195 2015 101 242.66 25.86 323.82
22196 2015 104 132.95 16.39 213.34
22197 2015 101 101.87 9.50 145.37
22198 2015 103 57.27 4.07 64.34
22199 2015 109 31.93 2.59 32.52
22200 2015 110+ 33.03 1.61 33.64
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对于联合数学、统计办法以及程序语言对经济流动来做危险剖析、评估的见解。
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