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最近咱们被客户要求撰写对于预测人口死亡率的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
明天早上，我和共事一起剖析死亡率。咱们在钻研人口数据集，能够察看到很多波动性
咱们失去这样的后果：
因为咱们短少一些数据，因而咱们想应用一些狭义非线性模型。因而，让咱们看看如何取得死亡率曲面图的平滑预计。咱们编写一些代码。
D=DEATH$Male
E=EXPO$Male
A=as.numeric(as.character(DEATH$Age))
Y=DEATH$Year
I=(A<100)
base=data.frame(D=D,E=E,Y=Y,A=A)
subbase=base[I,]
subbase=subbase[!is.na(subbase$A),]第一个想法能够是应用 Poisson 模型，其中死亡率是年龄和年份的安稳函数，相似于
能够应用
persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)",
ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)")死亡率曲面图
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还能够提取年份的平均值，这是 Lee-Carter 模型中系数的解释
predAx=function(a) mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a,
Y=seq(min(subbase$Y),max(subbase$Y)),E=1)))
plot(seq(0,99),Vectorize(predAx)(seq(0,99)),col="red",lwd=3,type="l")咱们有以下平滑的死亡率
回顾下李·卡特模型是
能够应用以下办法取得参数估计值
persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)",
ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)")粗略的死亡率曲面图是
有以下 系数。
plot(seq(1,99),coefficients(regnp)[2:100],col="red",lwd=3,type="l")
这里咱们有很多系数，然而，在较小的数据集上，咱们具备更多的可变性。咱们能够平滑李·卡特模型：
代码片段
persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)",
ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)")当初的死亡人数是
得出多年来随年龄变动的 均匀 死亡率，
BpA=bs(seq(0,99),knots=knotsA,Boundary.knots=range(subbase$A),degre=3)
Ax=BpA%*%coefficients(regsp)[2:8]
plot(seq(0,99),Ax,col="red",lwd=3,type="l")
而后，咱们能够应用样条函数的平滑参数，并查看对死亡率曲面的影响
persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)",
ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)")点击文末 “浏览原文”
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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预计》。
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