基于奇异值分解的年龄相关人口统计量的因子分解与简约分量模型：用少量参数预测完整人口年龄表
应用统计
2015-04-09 v1 其他统计学
摘要
背景。形式人口学在构建人口学量（如死亡率和生育率）年龄表的简单模型方面有着悠久历史。这些方法在人口学方法中被广泛用于利用少量参数操控整个年龄表。目标。奇异值分解（SVD）将矩阵分解为三个具有有用性质的矩阵，包括能用少得多的简单矩阵重建原始矩阵的能力。本工作展示了如何利用这些性质构建人口学量整个年龄表的简约模型，并可进一步用任意协变量参数化。方法。详细展示并解释SVD，注重建立直观理解。利用SVD构建人口年龄表的一般分量模型，并以年龄别死亡率和生育率为例演示该模型。最后，该模型用于（1）利用HIV指标和年龄别死亡率的汇总度量预测年龄别死亡率，以及（2）利用总和生育率（TFR）预测年龄别生育率。结果。年龄别死亡率和生育率的分量模型成功用两个输入复现数据，且通过这两个输入，各种协变量能准确预测完整的年龄表。结论。SVD作为总结、平滑和建模年龄别人口学量的方法具有潜在用处。分量模型是将协变量与整个年龄表关联的一般方法。评论。本工作的重点是SVD和分量模型。应用仅用于说明目的。
引用
@article{arxiv.1504.02057,
title = {A Singular Value Decomposition-based Factorization and Parsimonious Component Model of Demographic Quantities Correlated by Age: Predicting Complete Demographic Age Schedules with Few Parameters},
author = {Samuel J. Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.02057},
year = {2015}
}
备注
65 pages, 40 figures, University of Washington Center for Statistics and the Social Sciences (CSSS) Working Paper No. 143