关于数据挖掘:R语言人口期望寿命统计预测方法

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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.chaTV0=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  Total22195 2015  101 242.66 25.86 323.8222196 2015  104 132.95 16.39 213.3422197 2015  101 101.87 9.50 145.3722198 2015  103  57.27  4.07  64.3422199 2015  109  31.93  2.59  32.5222200 2015 110+  33.03  1.61  33.64

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