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。
- download.file(url,"mortal")
- tables=readHTMLTable("morta
下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))
可以使用生存函数来计算出生时的期望寿命
- sum(TV0$lx)/100000-1
- [1] 72.01518
可视化的生存概率
或死亡概率,即假设您达到xx岁,则在某特定年龄xx死亡的概率,也称为 死亡率
- n=nrow(TV0)
- px=(TV8$lx[1:(n-1)]-TV8$lx[2:n])/
- TV8$lx[1:
使用对数概率的可视化
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
- 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