广义线性混合模型在死亡数据分析中的应用

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1、上海交通大学硕士学位论文广义线性混合模型在死亡数据分析中的应用硕士研究生：杨宇弘学号：1120719060导师：林建忠申请学位：全日制专业硕士学科：应用统计所在单位：理学院（数学系）答辩日期：2015年1月授予学位单位：上海交通大学DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterAPPLICATIONOFGENERALIZEDLINEARMIXEDMODELINDEATHDATAANALYSISCandidate：YuhongYangStudentID:1120719060Supervisor：Pr

2、of.JianzhongLinAcademicDegreeAppliedfor：Full-timeprofessionalmasterSpeciality：AppliedstatisticsAffiliation：SchoolofMathematicsDateofDefence：Jan,2015Degree-Conferring-Institution：ShanghaiJiaoTongUniversity上海交通大学硕士学位论文广义线性混合模型在死亡数据分析中的应用摘要广义线性混合模型将广义线性模型与线性混合模型有机结合起来，它兼具了二者的优点，可以用于拟合离散型非独立数据。死亡数据服从

3、二项分布，且在不同地区、不同时代存在异质性，在同一地区、同一时代存在非独立性，因而运用广义线性混合模型对不同地区、不同时代的死亡数据进行研究是较为合理的。本文运用广义线性混合模型对中国自然人的死亡数据进行了研究，通过对随机因素的多种设定，我们得到了7个可用模型，并得到了如下结论：男性死亡率高于女性；10岁之后，年龄越大死亡率越大；10岁之前，年龄越小死亡率越大；死亡率最低的三个地区是上海、北京、海南；死亡率最高的三个地区是西藏、云南、青海；同等条件下，2010的死亡率低于2000年的死亡率；城市居民的死亡率低于镇居民的死亡率，镇居民的死亡率低于农村居民的死亡率；西北地区和西南地区的死亡率

4、城乡差距较大；东北地区和华北地区的死亡率，尤其是城市和镇的死亡率在全国来看是偏高的；华南地区和华东地区的死亡率在全国来看是偏低的；中部地区的死亡率排名无论城市还是乡镇始终处于中流地位。该结论对国家扶贫政策及医疗保障政策的制定有直接指导意义，同时该结论也为中国针对不同地区、不同时代的保险精算技术提供了理论依据。关键词：广义线性混合模型，死亡率,广义线性模型，线性混合模型1上海交通大学硕士学位论文APPLICATIONOFGENERALIZEDLINEARMIXEDMODELINDEATHDATAANALYSISABSTRACTGeneralizedlinearmixedmodels(GLM

5、M’s)areanorganicbondofgeneralizedlinearmodels(GLM’s)andlinearmixedmodels(LMM’s).GLMMinheritstheadvantageofGLMandLMMandissuitableforfittingcorrelateddiscretedata.ItissuitabletouseGLMMindeathdatastudy,becausethedeathdatasubjectstoabinomialdistributionandhascorrelationamongdifferentareasandtime.This

6、paperstudiedthedeathdatainChinabyGLMM.Withthedifferentsetofrandomfactors,weget7modelsavailable,andtheresultsareasfollows:man’sdeathrateislargerthanwoman’s;aftertheageof10,theolder,thegreaterthedeathrate;beforetheageof10,theyounger,thegreaterthedeathrate;thethreelowestdeathrateprovincesareShanghai

7、,BeijingandHainan;thethreehighestdeathrateprovincesareTibet,YunnanandQinghai;thedeathrateof2000isgreaterthan2010’s;thedeathrateinurbanislowerthantown,townislowerthanrural;intheNorthwestandSouthwestofChina,thedeathrateh