Forecasting Rate of Decline in Infant Mortality in South Asia Using Random Walk Approximation
Notice bibliographique
Résumé
The Millennium Development Goal 4 (MDG 4) of United Nations had set the target of reducing high rates of under-five and infant mortality (IMR) by two thirds to be reached by 2015 using 1990 as the benchmark year. By the availability of time series data on IMR from United Nations Inter-agency Group for Child Mortality Estimation (UN IGME, 2012), led by UNICEF, WHO, the World Bank and United Nations, it has become possible to track the rate of progress towards this goal. Using the UN IGME 2012 data for all the South Asian Countries, I have considered three specific issues in this article. (1) How does the South Asian Countries fair in reducing the IMR towards this MDG target? Although the time series data exhibit declining trends for all the countries in South Asia, to what extent such trends are attributed by their average annual progress trajectory over the period for which data are available? (2) Whether deterministic or stochastic trend can attribute the IMR decline in South Asian countries and what alternative time series models be used to forecast the decline in Infant Mortality? Can we find a serviceable representative model for the entire region? (3) In case, a satisfactory representative model for the entire region exists, how do we assess the forecast accuracy for this model and quantify the propagation of forecast error?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».