用贝叶斯分层 B 样条模型灵活建模人口转变过程
统计方法学
2025-04-09 v3
摘要
若干人口与健康指标，包括总和生育率（TFR）与现代避孕使用率（mCPR），随时间演化相似，其特征为稳定状态间的转变。现有针对多个人群中转变的估计或预测方法已成功使用参数函数捕捉指标变化率与其水平之间的关系。然而，不正确的参数形式可能导致长期预测中的偏差或错误覆盖。我们提出一类新模型以捕捉多个人群中的人口转变。我们的提议，即 B 样条转变模型（BTM），使用 B 样条对指标变化率与其水平之间的关系建模，允许对转变函数进行数据自适应估计。贝叶斯分层模型用于在人群间共享有关转变函数的信息。我们将 BTM 应用于估计和预测国家层面的 TFR 与 mCPR，并将结果与现有参数模型进行比较。对于 TFR，BTM 预测的误差普遍低于对比模型。对于 mCPR，尽管 BTM 与参数方法结果相当，但 B 样条模型普遍改善了样本外预测。案例研究表明 BTM 可考虑用于人口学应用。
引用
@article{arxiv.2301.09694,
title = {Flexible Modeling of Demographic Transition Processes with a Bayesian Hierarchical B-splines Model},
author = {Herbert Susmann and Leontine Alkema},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09694},
year = {2025}
}
备注
31 pages, 16 figures (not including supplementary material.)