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R语言预测人口死亡率：用李·卡特模型、非线性模型进行平滑估计

我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性。 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此，让我们看看如何获​​得死亡率曲面图的平滑估计。我们编写一些代码。...is.na(subbase$A),] 第一个想法可以是使用Poisson模型，其中死亡率是年龄和年份的平稳函数，类似于 可以使用 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade...我们可以平滑李·卡特模型：   代码片段 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)", ylab="Years (1900...隐马尔科夫模型hmm在股市中的应用 2020年3月 –弄清楚何时开始或何时止损，调整风险和资金管理技巧，都取决于股市的当前状况。...r语言实现copula算法建模依赖性 2020年4月 –copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。

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    R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据

    p=13663 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。...我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此，让我们看看如何获得死亡率曲面图的平滑估计。我们编写一些代码。...我们可以平滑李·卡特模型：   代码片段 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)", ylab="Years (1900...",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)", ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)") ---- 本文选自《R语言预测人口死亡率...：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计》。

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    R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据

    p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。...我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此，让我们看看如何获得死亡率曲面图的平滑估计。我们编写一些代码。...模型对年死亡率建模预测预期寿命 01 02 03 04 还可以提取年份的平均值，这是  Lee-Carter模型中系数的解释   predAx=function(a) mean(predict...我们可以平滑李·卡特模型：   代码片段 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)", ylab="Years (1900...,shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)", ylab="Years (1900-2005)",zlab="Mortality rate (log)") ---- 本文选自《R语言预测人口死亡率

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    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据...模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。 引言 随着时间的推移，世界人口不断的增长，为了更好地把握世界人口的进展速度与规律。...我们利用建立logistic模型并运用R语言软件来分析并预测在2100年世界的人口数，并与预测出的数据做对比，看模型构造的好坏并进行模型改进与扩展。...模型一：logistic模型 logistic模型又称作阻滞增长模型，主要用来描述在环境资源有限制的情况下，人口数量的增长规律。由于一些因素的影响世界人口数量最终会达到一个饱和值。...本文选自《R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口》。

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    R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命

    p=18782 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，t）= Ax + Bx⋅Kt。...为了估计参数A，B和K，我们尝试使用二项式模型。B（Ex，t，qx，t），这是人寿保险的基本模型。这里Dx，t〜B（Ex，t，exp [ Ax + Bx⋅Kt]）。...这个想法是Lee＆Carter（1992）的初衷，我们可以尝试指数模型或线性模型（在1950年以后的原始K ^序列上） lm(log(Kt[idx])~ann[idx])futur=2016:2125...要计算出生时的期望寿命，我们使用以下代码 sum(cumprod(exp(-vq[1:110])))[1] 77.62047 然后，我们可以做函数可视化这种期望寿命的演变 vP = cumprod

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    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据...模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。 引言 随着时间的推移，世界人口不断的增长，为了更好地把握世界人口的进展速度与规律。...我们利用建立logistic模型并运用R语言软件来分析并预测在2100年世界的人口数，并与预测出的数据做对比，看模型构造的好坏并进行模型改进与扩展。...模型一：logistic模型 logistic模型又称作阻滞增长模型，主要用来描述在环境资源有限制的情况下，人口数量的增长规律。由于一些因素的影响世界人口数量最终会达到一个饱和值。...AFRIMA模型定义 AFRIMA模型的基于A R M A模型和ARIMA模型。

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    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据...模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。 引言 随着时间的推移，世界人口不断的增长，为了更好地把握世界人口的进展速度与规律。...我们利用建立logistic模型并运用R语言软件来分析并预测在2100年世界的人口数，并与预测出的数据做对比，看模型构造的好坏并进行模型改进与扩展。...AFRIMA模型定义 AFRIMA模型的基于A R M A模型和ARIMA模型。...本文选自《R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口》。

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    R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

    本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logistic逻辑回归模型，以及综合运用ARIMA模型和logistic模型，得到武汉市外省流入人口规模的预测。...文献回顾国内关于流动人口的定量预测模型有很多,如马尔萨斯模型1、马尔可夫链模型[2]、指数平滑预测模型[3]、宋健模型、BP神经网络模型、单变量的双曲模型[4]、系统动力学模型、Leslie人口预测模型...GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,由一个只含单变量的一阶微分方程构成的模型。国内不少学者运用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。...还有一部分学者从区域发展的角度出发,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。...但长期埋没﹐直到20世纪20年代被生物学家与人口统计学家R.Pearl和L.J. Reed重新发现。经不断完善和发展，现广泛用于人口和商业分析中。

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    R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

    本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logistic逻辑回归模型，以及综合运用ARIMA模型和logistic模型，得到武汉市外省流入人口规模的预测。...文献回顾国内关于流动人口的定量预测模型有很多,如马尔萨斯模型1、马尔可夫链模型[2]、指数平滑预测模型[3]、宋健模型、BP神经网络模型、单变量的双曲模型[4]、系统动力学模型、Leslie人口预测模型...GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,由一个只含单变量的一阶微分方程构成的模型。国内不少学者运用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。...还有一部分学者从区域发展的角度出发,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。...但长期埋没﹐直到20世纪20年代被生物学家与人口统计学家R.Pearl和L.J. Reed重新发现。经不断完善和发展，现广泛用于人口和商业分析中。

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    R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计

    p=13663 ---- 今天，我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性。 我们得到这样的结果： ? 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。...因此，让我们看看如何获得死亡率曲面图的平滑估计。我们编写一些代码。...is.na(subbase$A),] 第一个想法可以是使用Poisson模型，其中死亡率是年龄和年份的平稳函数 可以使用 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade...还可以提取年份的平均值，这是 Lee-Carter模型中系数的解释 predAx=function(a) mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a, Y...代码片段 persp(vZ,theta=-30,col="green",shade=TRUE,xlab="Ages (0-100)", ylab="Years (1900-2005)",zlab=

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    简化补充关联对象的业务代码

    业务项目中经常有跨表对象或者跨服务的对象，对象之间使用Id关联，但是返回到调用方时，又需要根据id补充完整的关联对象。...这种模式非常常用，所以写了一个工具类，简化了这个步骤 场景描述 问题中有分类信息，但是默认保存在库表中的只有分类Id（categoryId），但是接口返回给调用方的时候，需要补充完整的Category....build(); supplement.supplementWithConverter(questions, categoryManager::getByList); 使用这种方式可以减少很多胶水代码...* 通过Target中的ID，填充ID对应的对象Obj到Target * * @param 被补充的目标对象 * @param 补充对象的ID * @param..., Id, Obj> { /** * Target中获取Obj的Id的方法. */ @NonNull private Function

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    使用Java注解来简化你的代码

    注解(Annotation)就是一种标签，可以插入到源代码中，我们的编译器可以对他们进行逻辑判断，或者我们可以自己写一个工具方法来读取我们源代码中的注解信息，从而实现某种操作。...我们的注解就是一种元数据，根据它所起到的作用，我们可以大致将它分为以下三类： 编写文档：通过代码中标识的元数据生成文档 代码分析：通过代码中的元数据获取其中信息内容 编译检查：通过标记注解可以完成对代码块的检查...文件中是不存在这一行注解代码的，CLASS范围表示编译器编译之后，注解代码存在于class文件中，但是jvm在加载此class文件的时候会自动忽略掉这一行注解代码。...，使用它就可以使得文档化的时候依然保存着注解代码。...上述的代码完成了将people类中所有注解信息全部获取打印的工作。

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    Lombok，简化代码的神器，你值得拥有

    本文给大家介绍一个Java代码简化的神器 -- Lombok。...根据Lombok官网的描述可以看出： Project Lombok是一个java库，其可以自动插入到你的编辑器和构建工具中， 使java代码更加生动。...在这个时候，使用@AllArgsConstructor注解的BookLombok 类将不用再修改任何代码。...通过修改AST，Lombok可以产生新的方法（如getter、setter等），或者注入代码到已存在的方法中去，比如 ( Lombok 提供的@Cleanup注解 -- 这个可以本文示例中找到 )。...Lombok也可以在诸多互联网公司的开源代码中看到，大家可以根据自身的需要进行选择。 另外，友情提示一下：如果你的项目组是需要统计代码量，建议还是不要用了 你懂得

    1.6K10

    【后端】Stream 常用操作，简化你的代码！

    对 Stream 中任何元素的修改都不会导致数据源被修改，比如过滤删除流中的一个元素，再次遍历该数据源依然可以获取该元素。 懒。...实战：使用 Stream 重构老代码 假如有一个需求：过滤出年龄大于 20 岁并且分数大于 95 的学生。...return student.getAge() > 20 && student.getScore() > 95; } 使用 filter 和方法引用使代码清晰明了，也不用声明一个临时 list...stream.forEach(System.out::println); // ok stream.forEach(System.out::println); // IllegalStateException 上述代码执行后报错...总结 java8 流式编程在一定程度上可以使代码变得优美，不过也要避开常见的坑，如：不要重复消费对象、不要修改数据源。

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    R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

    本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logistic逻辑回归模型，以及综合运用ARIMA模型和logistic模型，得到武汉市外省流入人口规模的预测。...文献回顾 国内关于流动人口的定量预测模型有很多,如马尔萨斯模型1、马尔可夫链模型[2]、指数平滑预测模型[3]、宋健模型、BP神经网络模型、单变量的双曲模型[4]、系统动力学模型、Leslie人口预测模型...GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,由一个只含单变量的一阶微分方程构成的模型。国内不少学者运用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。...还有一部分学者从区域发展的角度出发,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。...但长期埋没﹐直到20世纪20年代被生物学家与人口统计学家R.Pearl和L.J. Reed重新发现。经不断完善和发展，现广泛用于人口和商业分析中。

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    R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例

    p=14593 SIR模型定义 SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。 SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移除者。...S：Susceptible，易感者 I：Infective，感染者 R：Removal，移除者 ---- SIR模型的应用 SIR模型应用于信息传播的研究。...无论t为什么时刻，总人数是不变的，即N(t)=S(t)+I(t)+R(t)。 人口总数总保持一个常数，即N(t)=K，不考虑人口的出生、死亡、迁移等因素。 这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。...Poisson回归模型分析案例 2.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 3.r语言泊松回归分析 4.R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化 5.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6....GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 9.R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布

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    R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例

    p=14593 SIR模型定义 SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。 SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移除者。...S：Susceptible，易感者 I：Infective，感染者 R：Removal，移除者 SIR模型的应用 SIR模型应用于信息传播的研究。...无论t为什么时刻，总人数是不变的，即N(t)=S(t)+I(t)+R(t)。 人口总数总保持一个常数，即N(t)=K，不考虑人口的出生、死亡、迁移等因素。 这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。

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