用于揭示小区域不平等的年龄、时间和空间中光滑和局部死亡模式的模型化
应用统计
2025-11-25 v1
摘要
小区域死亡估计本质上具有困难，因为来自低死亡数的随机波动会掩盖真实的地理差异。我们引入一种灵活的模型，通过在年龄、空间和时间维度上借助强度来估计非常小人口的死亡时刻表和趋势。该方法确保这些维度上的平滑模式，同时允许局部分析从空间结构中出现的局部中断，捕捉广泛的轨迹以及尖锐的局部对比。我们将模型实现于罚化样条框架中，并使用广义线性数组模型技术进行估计， resulting in a 计算上快速、可解释且紧凑的方法。关键的是，它可以轻松地包含诸如新冠疫情等突发性死亡冲击，使其对于现实世界的人口学和流行病学挑战具有高度的可塑性。我们通过在 2002 年至 2024 年间，对 Greater London Authority 范围内超过 4800 个小区域进行生命预期和年龄特定死亡不平等的估计来演示其应用。
引用
@article{arxiv.2511.19151,
title = {Modeling smooth and localized mortality patterns across age, time, and space to uncover small-area inequalities},
author = {Jacob Martin and Carlo Giovanni Camarda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.19151},
year = {2025}
}