泊松回归模型matlab,R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命

本文我们讨论了期望寿命的计算。人口统计模型的起点是死亡率表。但是，这种假设有偏差，因为它假设生活条件不会得到改善。为了正确处理问题，我们使用了更完整的数据，其中死亡人数根据x岁而定，还包括日期t。

DE=read.table("DE.txt",skip = 3,header=TRUE)

EXPS=read.table("EXPS.txt",skip = 3,header=TRUE)

我们用 Dx，t表示死亡人数，Ex，t表示暴露人数。因此，对于在日期t上x岁的某人，在该年死亡的概率为 qx，t = Dx，t / Ex，t。这些数据存储在矩阵中进行可视化，存储在数据库中进行回归。

QF[QF==0]=NA

QH[QH==0]=NA

必须进行一些修改以避免出现零值的问题，因为(i)我们求出比率(ii)然后我们对数化)。我们可以可视化为x和t的函数。

persp(log(QF))

或

persp3d(ages,annees,log(QH),col="light blue")

为了模拟qx，t的演化，我们可以从Lee＆Carter(1992)的模型中获得启发，该模型  假设log (qx，