An Extreme Value Analysis Of Advanced Age Mortality Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme value theory describes the behavior of random variables at extremely high or low levels. The application of extreme value theory to statistics allows us to fit models to data from the upper tail of a distribution. This paper presents a statistical analysis of advanced age mortality data, using extreme value models to quantify the upper tail of the distribution of human life spans. Our analysis focuses on mortality data from two sources. Statistics Canada publishes the annual number of deaths in Canada, broken down by angender and age. We use the deaths data from 1949 to 1997 in our analysis. The Japanese Ministry of Health, Labor, and Welfare also publishes detailed annual mortality data, including the 10 oldest reported ages at death in each year. We analyze the Japanese data over the period from 1980 to 2000. Using the r-largest and peaks-over-threshold approaches to extreme value modeling, we fit generalized extreme value and generalized Pareto distributions to the life span data. Changes in distribution by birth cohort or over time are modeled through the use of covariates. We then evaluate the appropriateness of the fitted models and discuss reasons for their shortcomings. Finally, we use our findings to address the existence of a finite upper bound on the life span distribution and the behavior of the force of mortality at advanced ages.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle