R语言人口期望寿命统计预测方法

本文对人口统计预测方法进行讨论。

由Kaizong Ye，Weilong Zhang撰写

首先，我们将看到基本的静态方法。在使用数据集之前，我们使用“标准” 生命表。

下面是获取数据集的代码

 
download.file(url,"mortal")
tables=readHTMLTable("morta

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完整程序、数据和文档（word）

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))

可以使用生存函数来计算出生时的期望寿命

在人口统计学以及精算科学中，人口死亡率预测模型一直以来都是热点问题。随时间的延续，死亡率改善导致的人口预期寿命的增加已经成为全球性趋势。死亡率预测作为养老金计划财务规划的基础，对政府养老金制度、雇主企业年金、保险公司的团体和个人养老金业务等都有重要的影响，关系到各类养老计划的财务安全和可持续发展。根据是否考虑未来死亡率变动的不确定性，把死亡率预测模型分为确定型死亡率模型(静态死亡率模型)和随机型死亡率模型(动态死亡率模型)两大类。其中，确定型死亡率模型包括Gompertz模型、Makeham模型、Weibull模型、Kannisto模型和T.N.Thile模型等，但是这些模型没有考虑死亡率的随机变动，因而不适用于死亡率的预测，只适合做模型的拟合；而随机型死亡率模型包括Lee-Carter模型、多因素年龄-时期模型、Renshaw-Haberman队列效应模型和Cairns-Blake-Dowd模型等。在随机型死亡率模型中，被公认为是随机预测方法中最典型的一个即美国人口学家Lee Ronald D和Carter Lawrence R。于1992年提出的一种预测美国未来人口死亡率变化的概率模型，该模型的优点在于人口统计模型与统计时间序列方法相结合，不需要引入能对死亡率产生影响的医疗、环境以及社会等因素，从而有效地减少了主观判断因素对于预测结果的影响，且只有时间因子一个参数需要预测，并在时间因子趋势上没有其他假设。Lee-Carter模型假设未来各个年龄组的死亡率将依据历史数据的变动情况，预测其未来趋势。此方法属于外推模型，对数表达形式和ARMA构成了Lee-Carter方法的主要特征。

sum(TV0$lx)/100000-1
[1] 72.01518

可视化的生存概率

或死亡概率，即假设您达到xx岁，则在某特定年龄x死亡的概率，也称为死亡率

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n=nrow(TV0)
px=(TV8$lx[1:(n-1)]-TV8$lx[2:n])/
TV8$lx[1:

使用对数概率的可视化

plot(x,px,type="l",log="y")

最后，我们可以计算死亡年龄的概率密度

用来计算期望寿命

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sum(x*pbx)
[1] 72.01518

对于初始数据，我们可以使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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关于作者

Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！