一种估计死亡登记完整性的贝叶斯方法
应用统计
2023-10-04 v1 统计理论
统计理论
摘要
民事登记与生命统计（CRVS）系统应是政府获取死亡数据的首要来源。准确及时地衡量死亡登记完整性，有助于为改善CRVS系统及生成可靠死亡指标的相关干预措施提供信息。本文提出使用带有全局-局部（GL）先验的层次贝叶斯线性混合模型，在全球、国家及国家以下层面估计死亡登记完整性。本文采用GL先验的动机在于：人口学协变量可解释所观测完整性的大部分，但国家内（即按年份）和国家间未被解释的变异性也起着重要作用。使用我们的方法可使相关机构改进模型参数估计，并更准确地预测死亡登记完整性。我们的模型基于一个数据集，该数据集采用基于GBD 2019的Global Burden of Disease（GBD）死亡估计，涵盖1970—2019年共120个国家和2,748个国家-年（Demographics Collaborators, 2020）。为说明我们方法的有效性，我们考虑了2017年哥伦比亚各省的死亡登记完整性。
引用
@article{arxiv.2310.01800,
title = {A Bayesian approach to estimate the completeness of death registration},
author = {Jairo Fúquene Patiño and Tim Adair},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01800},
year = {2023}
}