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出版者:Ashgate Pub Co

作者:Not Available (NA)

出品人:

页数:36

译者:

出版时间:

价格:99.95

装帧:HRD

isbn号码:9780754640035

丛书系列:

图书标签:

• 人口统计
• 生命表
• 精算
• 统计学
• 数学模型
• 人口学
• 健康研究
• 社会科学
• 数据分析
• 死亡率

《深入模型生命表：理论、方法与实践》 《深入模型生命表》是一本旨在为人口学、精算学、公共卫生以及社会科学等领域的研究者和实践者提供全面理论框架与实用工具的专著。本书深入剖析了生命表构建的最新进展和核心技术，着重于模型生命表在理解和预测人口寿命方面的关键作用。 核心内容与独特视角： 本书突破了传统生命表构建的局限，将现代统计学、机器学习和大数据分析方法融入生命表模型的设计与应用之中。我们不仅会详述各种经典模型，如Coale-Demeny模型、Ledermann-Wacholder模型以及Sheps-Latino模型等，更会重点介绍近年来在模型生命表领域涌现出的新型方法，包括： 基于机器学习的预测模型： 探讨如何利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）以及深度学习（Deep Learning）等技术，从海量人口数据中学习复杂的寿命模式，构建更精准、更具适应性的预测模型。本书将详细阐释这些模型如何处理高维数据，识别影响寿命的关键因素，并克服传统模型在非线性关系捕捉上的不足。 贝叶斯统计在生命表构建中的应用： 介绍如何运用贝叶斯方法处理数据的不确定性，纳入先验知识，并进行模型选择与评估。读者将学习如何构建和解释贝叶斯生命表模型，理解其在小样本数据或复杂生存数据分析中的优势。 多因素生命表模型： 关注如何将多种社会经济、行为和健康因素纳入生命表模型，以更全面地理解和量化这些因素对寿命的影响。我们将探讨如何构建多维度生命表，分析不同因素之间的交互作用，并评估其对人口健康不平等性的贡献。 动态生命表与队列效应分析： 深入研究如何构建随时间变化的动态生命表，捕捉人口结构和健康状况的演变趋势。本书还将重点分析队列效应，阐明不同出生队列在特定时代背景下所经历的独特健康风险和寿命特征。 稳健生命表方法： 讨论如何构建对数据异常值和模型假设敏感性较低的稳健生命表，以确保模型结果的可靠性。 理论深度与实践指导： 《深入模型生命表》在理论阐述上力求严谨，为读者提供扎实的数学基础和统计学原理。每一章都包含清晰的数学推导和概念解释，确保读者能够深刻理解模型的内在逻辑。 与此同时，本书也高度重视实践操作。我们提供了详细的算法步骤、伪代码，并结合具体案例，演示如何使用常见的统计软件（如R、Python）和专门的生命表分析工具来实现模型。书中涵盖的数据预处理、模型拟合、参数估计、模型诊断和结果解读等关键环节，将帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 应用领域与价值： 本书的应用范围广泛，可为以下领域的专业人士提供宝贵的参考： 人口学研究： 深入分析人口年龄结构、死亡率趋势、预期寿命变化及其驱动因素。 精算科学： 提升人寿保险、年金产品定价的准确性，优化风险管理策略。 公共卫生与流行病学： 评估疾病负担、健康干预措施的有效性，预测疾病流行趋势，制定健康政策。 社会科学： 研究社会经济不平等、行为因素与寿命之间的关系，为社会政策制定提供数据支持。 金融与保险业： 为养老金计划、长期护理保险等产品的设计和管理提供关键依据。 本书的独特贡献在于： 系统性： 整合了模型生命表领域的经典理论与前沿进展，提供了一个结构清晰、内容全面的学习路径。 前瞻性： 重点介绍了机器学习和大数据分析在生命表建模中的应用，为读者指明了未来的研究方向。 实践性： 提供了详实的计算方法和软件实现指导，使读者能够轻松地将所学应用于实际问题。 跨学科性： 鼓励不同学科背景的研究者相互借鉴，推动生命表方法在更广泛领域的应用。 《深入模型生命表》不仅仅是一本技术手册，更是一次关于人类寿命复杂性的深度探索。我们相信，本书将成为所有致力于理解和改善人类健康与福祉的研究者和实践者的必备参考。

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我一直在寻找能够帮助我理解和分析健康风险的专业书籍，而《Indepth Model Life Tables》这个书名听起来就非常契合我的需求。我猜想，这本书的核心内容会围绕着如何构建精确的生命表模型，以量化和预测不同人群在不同健康状态下的死亡风险。我期待书中能够详细阐述各种模型参数的含义，比如死亡概率、风险因子，以及它们是如何与疾病发生率、治愈率等健康指标联系起来的。我尤其感兴趣的是，书中是否会探讨如何将不同类型的健康数据（比如流行病学数据、临床试验数据、健康调查数据）整合到生命表模型中，并分析它们对模型预测能力的影响。我希望这本书能够提供一些实际的应用案例，比如如何利用生命表模型来评估新药的疗效、预测慢性病的进展，或者为公共卫生干预措施提供决策支持。是否会涉及到一些与风险管理相关的计算，比如预期寿命的估算，或者不同风险因素的贡献度分析？如果书中能够帮助我理解生命表模型如何在保险、医疗保健管理以及公共卫生政策制定等领域发挥重要作用，那我将受益匪浅。

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我最近在寻找关于精算模型方面的一些深度资料，而《Indepth Model Life Tables》这个书名立刻吸引了我的注意。虽然我还没来得及翻阅，但“Indepth”这个词就预示着它不会停留在浅尝辄止的层面。我推测，这本书很可能会深入探讨构建和应用生命表模型的理论基础，也许会详细讲解不同类型的生命表模型，例如离散型和连续型，以及它们各自的适用场景。我尤其感兴趣的是，书中是否会讨论如何根据特定的数据情况（比如寿险、年金等）来选择最合适的模型，并且会对模型的参数估计方法进行详尽的阐述。对于精算师而言，理解模型的鲁棒性和灵敏度至关重要，我希望这本书能够在这方面提供宝贵的见解，比如如何评估模型的预测能力，以及在不确定性环境下如何进行风险管理。它是否会涉及一些复杂的精算概念，比如风险准备金的计算，或者如何将生命表模型应用于产品定价和偿付能力评估？另外，我很好奇这本书的内容是否会包含一些关于模型传染性风险，比如流行病爆发如何影响生命表参数的讨论。如果它能提供一些实际的模拟案例，或者分享一些在实际精算工作中应用的经验，那这本书的价值将得到极大的提升。

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我一直在关注社会学和人口统计学交叉领域的研究，而《Indepth Model Life Tables》这本书恰好引起了我的兴趣。我设想，这本书可能会从社会学角度出发，探讨影响人类寿命的各种社会因素，并将这些因素纳入生命表模型的构建过程中。例如，书中是否会分析教育水平、职业、收入、居住环境、医疗保健的可及性以及社会支持网络等因素，如何对不同年龄、性别、种族群体的影响差异？我非常好奇，这本书是如何将这些复杂的社会指标量化，并有效地融入生命表模型的？它是否会提供一些基于社会经济因素的生命表模型，从而揭示不同社会群体之间的寿命差异的深层原因？我期待这本书能够帮助我理解，社会变迁（比如城市化、技术进步、公共卫生政策的改变）如何随着时间推移而影响生命表的参数，并可能通过模型来预测未来的趋势。如果书中能够提供一些案例研究，分析特定历史时期或特定社会事件对人口寿命的影响，那将是非常有启发性的。我希望这本书能够提供一种新的视角，让我能够更深刻地理解社会因素在决定个体生命长度中的作用，并为社会政策的制定提供理论支持。

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作为一名对统计模型充满热情的学者，我被《Indepth Model Life Tables》这个书名所吸引。我推测，这本书可能不仅仅是对生命表模型的简单介绍，而是会深入探讨模型的数学原理、统计推断和模型选择的理论。我期待书中会详细阐述各种生命表模型，从最基础的参数模型到更复杂的非参数或半参数模型，并深入分析它们的假设、优点和局限性。我特别好奇，书中是否会涉及如何进行模型诊断和模型选择的统计方法，比如如何检验模型的拟合优度，以及如何进行模型比较。对于统计学家来说，理解模型的鲁棒性和敏感性是至关重要的，我希望这本书能够在这方面提供一些深刻的见解，比如如何处理数据中的异常值，或者如何评估模型的预测不确定性。它是否会讨论一些高级的主题，比如层次模型、贝叶斯生命表模型，或者如何利用机器学习技术来构建生命表？如果书中能够提供一些用于模型实现的代码示例，或者指导读者如何利用现有的统计软件来构建和分析生命表，那将极大地提升这本书的实用价值。

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《Indepth Model Life Tables》这本书，光是听名字就觉得非常有分量。我一直对人口学和统计学领域充满好奇，特别是生命表这个概念，它背后蕴含着对人类生命历程的深刻洞察。虽然我还没有机会深入阅读这本书，但从它扎实的书名来看，我期待它能提供一种系统性的、深入的模型构建方法，来理解和预测不同人群的死亡率模式。我猜想，书中可能会涉及复杂的数学模型，比如多种死亡原因的联合分析，或者考虑时间序列数据对生命表参数的影响。而且，“Indepth”这个词让我联想到，它不仅仅是简单地介绍生命表的构建，而是会剖析模型的原理，探讨不同模型的优劣，甚至可能包含一些前沿的研究进展，比如如何利用大数据来改进生命表的精度，或者如何将生命表应用于更广泛的领域，比如健康经济学或社会政策的制定。我特别想知道，书中是如何处理数据稀疏、异常值，或者如何对模型进行验证和校准的。这本书是否会提供一些实际案例，通过具体的例子来演示模型的应用，那将是极大的帮助。如果它能帮助我理解不同人口群体（比如不同性别、不同社会经济地位、不同地区）的生命期望差异是如何由模型解释的，那就更完美了。我希望这本书能够成为我理解人口统计学中生命表这一核心概念的得力助手，为我打开新的视角。

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