原文链接：http://tecdat.cn/?p=18079
本文对人口统计预测方法进行讨论。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。
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download.file(url,"mortal")
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tables=readHTMLTable("morta
下面是获取数据集的代码
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tables[[2]]
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a1=as.numeric(as.character(TV8[,1]))
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a2=as.numeric(as.cha
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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
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sum(TV0$lx)/100000-1
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[1] 72.01518
可视化的生存概率
或死亡概率，即假设您达到xx岁，则在某特定年龄xx死亡的概率，也称为 死亡率
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n=nrow(TV0)
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px=(TV8$lx[1:(n-1)]-TV8$lx[2:n])/
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TV8$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)
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[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。
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download.file(url,"E.txt")
以下代码可用于读取这些文件。
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read.table("C.txt",skip = 3,header=TRUE)
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Year Age Female Male Total
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22195 2015 101 242.66 25.86 323.82
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22196 2015 104 132.95 16.39 213.34
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22197 2015 101 101.87 9.50 145.37
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22198 2015 103 57.27 4.07 64.34
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22199 2015 109 31.93 2.59 32.52
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22200 2015 110+ 33.03 1.61 33.64
专栏
精算科学
关于结合数学、统计方法以及程序语言对经济活动来做风险分析、评估的见解。
转载：https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/105623454
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