Abstract

The article examines the problems of estimating the life expectancy in the older age group under the conditions of incomplete and inac­curate mortality statistics. In the introductory part of the article, the author addresses the need to improve statistics methodology, that focuses on increasing the ac­curacy of data on mortality and life expectancy for older age groups of the population. In the main part of the article, the author proposes to use the regression dependence between life expectancy and mortality rate at the be­ginning of the open-ended age interval in addition to the traditional methods (standard life tables, methods of Horiuchi-Coale and Mitra). The proposed two regression models show good accuracy on both cohort and calendar data. They were tested on the Human Mortality Database (HMD) international mortality database and showed a higher accuracy of the proposed method compared with the life tables and the extrapolation method. At the same time, the regression method is slightly inferior in accuracy to the methods of Horiuchi-Coale, and Mitra but is not as unstable as the Mitra method. Furthermore, the proposed method showed greater accuracy, in comparison with the known alternative methods, on high life expectancy data. The recommended method is appropriate when traditional methods cannot be applied due to the lack of necessary data (for example, population growth rate or average age of the population in the open-ended age group) or violation of the assumption of a stable age structure of the population that was used in developing methods Coale and Mitra. Life expectancy estimates for the elderly using regression models are weakly correlated with alternative estimates using Horiuchi-Coale, and Mitra approaches. It indicates that the recommended in this article models can be used together with the known models in developing methods for reducing the variance of life expectancy estimates.

Highlights

  • Рассмотрены две регрессионные модели, которые показывают хорошую точность как на когортных, так и на календарных данных

  • Предлагаемый в работе метод может быть полезен в условиях, когда известные методы не могут быть применены из-за отсутствия необходимых данных или нарушения предположения о стабильной возрастной структуре населения, которое использовалось при разработке методов Хориучи-Коула и Митры

  • Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект No 18-01-00289 «Математические модели и методы устранения искажений показателей смертности и продолжительности жизни престарелого населения»)

Read more

Summary

Регрессионная модель

Анализ данных международной БД по Смертности (БД HMD) (см. рис. 1) показывает, что имеется тесная статистическая зависимость между значениями ожидаемой продолжительности предстоящей жизни (еа) от коэффициента смертности (Ма) в заданном возрасте а. 1) показывает, что имеется тесная статистическая зависимость между значениями ожидаемой продолжительности предстоящей жизни (еа) от коэффициента смертности (Ма) в заданном возрасте а. 1. Зависимость ожидаемой продолжительности предстоящей жизни (еа) от коэффициента смертности (Ма) в заданном возрасте (а). Работе предлагается использовать и уточнить отмеченную статистическую связь для разработки метода оценивания ожидаемой продолжительности предстоящей жизни в старших возрастах. Где a - возраст; ea - ожидаемая продолжительность жизни в возрасте а лет; Ma - возрастной коэффициент смертности; ‘Sex’ и ‘Period’ - качественные (категоричные) переменные пола и календарного периода; C, k1, k2, ..., k7 - параметры модели; ε - статистическая ошибка. Для тестирования точности регрессионных моделей (4) и (5) нами использовался показатель ошибки оценивания продолжительности жизни, приведенный, с целью сопоставления точности модели при различных значениях порогового возраста a, к моменту рождения HMD) оценки ожидаемой продолжительности предстоящей жизни; la - функция дожития (табличная вероятность дожить от рождения до возраста а лет) из БД HMD. Оценки параметров регрессионной модели (4) по когортным и календарным данным о смертности из БД HMD (базовая категория переменной пола - «Оба пола»)

Стандартная ошибка оценки
Модель Митры Регрессионная модель
Информация об авторе
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.