A Markovian Aging Process Forecasting Model: Predicting U.S. Mortality
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we provide a novel finite-state Markov model for predicting death rates. The Markovian physiological age, which forms the basis of this model, is represented by the states in the underlying continuous-time Markov chain. This model forecasts mortality rates for the Markovian physiological age, for which mortality rates for calendar ages can be easily computed. A set of data from the U.S. population is used to calibrate the model. The data collection includes individuals aged 30 to 108 and covers the years 1970 to 2019. We train the model using data from 1970 to 2014 and then test it using data from 2015 to 2019. Based on metrics utilized for training and test datasets, the suggested model outperforms the models of both Lee and Carter (Citation1992) and Renshaw and Haberman (Citation2006). It is noteworthy that this method uses fewer model parameters than the comparable models. Forecasts of mortality rates and life expectancy are made using the findings. According to the findings, a 30-year-old’s life expectancy in 2040, 2060, and 2080 will be 55, 59, and 63 years, respectively, which is longer than the basic Lee-Carter model predicted. The model in this work, unlike the Lee Carter model, is identifiable.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».