寿命

生成校准死亡率模型的生命表系列

页面上倒塌

句法

[qx，lx，dx] = Lifetablegen（x，a）

[qx，lx，dx] = Lifetablegen（x，a，lifemodel）

描述

例子

[QX.那LX.那DX.] = Lifetablegen（X那一种）从校准的死亡率模型生成生命表系列。

例子

[QX.那LX.那DX.] = Lifetablegen（X那一种那Lifemodel.）使用可选参数生成从校准的死亡率模型生成生命表系列Lifemodel.。

例子

全部收缩

生成生命表系列，从校准的死亡率模型为赫利格曼 - 世界观

打开直播脚本

加载生命表数据文件。

加载US_LIFETABLE_2009.

使用默认值校准生存数据的生命表赫利格曼 - 波拉德参数模型。

a =寿命文件（x，lx）

A =8×3.0.0005 0.0006 0.0004 0.0592 0.0819 0.0192 0.1452 0.1626 0.1048 0.0007 0.0011 0.0007 6.2853 6.7641 1.1037 24.1386 24.2894 53.1848 0.0000 0.0000 0.0000 1.0971 1.0987 1.1100

从校准的死亡率模型生成生命表系列。

QX = LifetableGen（x，a）;显示（QX（1:20，:)）

0.0063 0.0069 0.0057 0.0005 0.0006 0.0004 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0002 0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0003 0.0002 0.0003 0.0004 0.0002 0.0004 0.00050.0002 0.0005 0.0006 0.0003 0.0006 0.0008 0.0003 0.0007 0.0009 0.0003

绘图QX.系列并显示图例。该系列QX.是一个年龄的人的条件概率X将在年龄之间死亡X和该系列的下一个年龄。

绘图（x，log（qx））图例（系列）

图包含轴。轴包含3个类型的线。这些物体代表所有男性，女性。

使用QX系列准备生活表数据并生成QX寿命表

打开直播脚本

加载生命表数据文件。

加载US_LIFETABLE_2009.

通过强制终止将Life Table系列转换为生命表。

[〜，lx] = Lifetableconv（x，qx，'qx'）;

使用默认值校准生存数据的生命表赫利格曼 - 波拉德参数模型。

a =寿命文件（x，lx）

A =8×3.0.0005 0.0006 0.0592 0.01119 0.0192 0.1452 0.1926 0.1452 0.1626 0.1048 0.0007 0.0011 0.0007 6.2847 6.7634 1.1036 24.1385 24.2898 53.1918 0.0000 0.00 0 0.0000 1.0971 1.0987 1.0971 1.0987 1.0971 1.0987 1.0971 1.0987 1.0971 1.0987 1.1711

从校准的死亡率模型生成生命表系列。

QX = Lifetablegen（（0：100），a）

QX =101×3.0.0063 0.0069 0.0057 0.0005 0.0006 0.0004 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001⋮

绘图QX.系列并显示图例。该系列QX.是一个年龄的人的条件概率X将在年龄之间死亡X和该系列的下一个年龄。

绘图（（0：100），log（qx））;传奇（系列，'地点'那'东南'）;标题（“当前年龄一年内死亡的有条件概率”）;Xlabel（'年龄'）;ylabel（'log概率'）;

图包含轴。具有当前年龄一年内死亡的标题条件概率的轴包含3个类型的类型。这些物体代表所有男性，女性。

输入参数

全部收缩

`X`-增加原始数据的年龄
非负整数矢量

增加原始数据年龄，指定为aN非负整数值矢量。年龄必须开始0.（出生）。

数据类型：双倍的

`一种`-模型参数`数字`楷模
矩阵

模型参数数字模型，指定为anumparam.-经过-数字矩阵，参数数量（numparam.）取决于使用该模型指定的模型Lifemodel.争论。

数据类型：双倍的

`Lifemodel.`-参数死亡率模型类型
`'Heligman-Pollard'`（默认）|字符向量与值`'Heligman-Pollard'`那`'Heligman-Pollard-2''Heligman-Pollard-3'`那`'gompertz'`那`'makeham'`那`'宿柏'`

（可选）参数死亡率模型类型，指定为字符向量，其中包含以下值之一：

'Heligman-Pollard'- 在离散危险功能方面指定的八个参数解密 - Pollard模型（版本1）：

$\frac{问：（ X ）}{1 - 问：（ X ）} = {一种}^{{（ X + B. ）}^{C}} + D. exp. （ - E. {（日志 \frac{X}{F} ）}^{2} ） + G H^{X}$

很长时间X≥0.，参数一种那B.那C那D.那E.那F那G那H≥0.。
'Heligman-Pollard-2'- 在离散危险功能方面指定的八个参数升降师 - Pollard模型（版本2）：

$\frac{问：（ X ）}{1 - 问：（ X ）} = {一种}^{{（ X + B. ）}^{C}} + D. exp. （ - E. {（日志 \frac{X}{F} ）}^{2} ） + \frac{G H^{X}}{1 + G H^{X}}$

很长时间X≥0.，参数一种那B.那C那D.那E.那F那G那H≥0.。
'Heligman-Pollard-3'- 在离散危险功能方面指定的八个参数解密魔术模型（版本3）：

$问：（ X ） = {一种}^{{（ X + B. ）}^{C}} + D. exp. （ - E. {（日志 \frac{X}{F} ）}^{2} ） + G H^{X}$

很长时间X≥0.，参数一种那B.那C那D.那E.那F那G那H≥0.。
'gompertz'- 两参数Gompertz模型，在连续危险功能方面指定：
```
h（x）= exp（bx）
```
很长时间X≥0.，参数一种那B.≥0.。
'makeham'- 三个参数Gompertz-Makeham模型，在连续危险功能方面指定：
```
h（x）= exp（bx）+ c
```
很长时间X≥0.，参数一种那B.那C≥0.。
'宿柏'- 五参数宿友模型，在连续危险功能方面指定：
```
h（x）= exp（bx）+ c + d exp（-ex）
```
很长时间X≥0.，参数一种那B.那C那D.那E.≥0.。

数据类型：char

输出参数

全部收缩

`QX.`- 染色的条件概率`N`年龄和`数字`系列
矩阵

染色的条件概率N年龄和数字系列，作为一个返回N-经过-数字矩阵。该系列QX.是一个年龄的人的条件概率X将在年龄之间死亡X和该系列的下一个年龄。在最后一次，QX.代表较前龄后所有年龄段的概率或计数。

最后一排N-经过-数字输出QX.是最后一次或之后所有年龄段的值X（由于强迫终止）。因此，最后一排QX.包含1（在最后一次或之后的100％死亡概率）。

`LX.`- 生存计数`N`年龄和`数字`系列
矩阵

生存计数N年龄和数字系列，作为一个返回N-经过-数字矩阵。该系列LX.是年龄的人数X在出生时获得100,000。

`DX.`- 减少计数`N`年龄和`数字`系列
矩阵

减少计数N年龄和数字系列，作为一个返回N-经过-数字矩阵。该系列DX.在年龄之间死亡的生育时，人数超过了10万人X和该系列的下一个年龄。在最后一次，DX.代表持续年龄后所有年龄段的概率或计数。

最后一排N-经过-数字输出DX.是最后一次或之后的所有年龄段的价值X（由于强迫终止）。因此，最后一排DX.包含在尚未死亡的出生时剩下的10万人剩余数量，谁没有被最后一次死亡。

参考

[1] arias，E。“美国生活表。”国家重要统计报告，美国卫生和人类服务部。卷。62，2009年7号。

[2] Carriere，F。“Life表的参数模型。”精选协会的交易。卷。44,1992，第77-99页。

[3] Gompertz，B。“关于函数的性质，表达了人类死亡率的法则，并以一种确定生命意外价值的新模式。”皇家社会的哲学交易。卷。115,1825，pp。513-582。

[4] Heligman，L. M. A.和J. H. Plubolard。“死亡的年龄模式。”中国精选研究所杂志卷。107，pt。1980年，第49-80页。

[5] Makeham，W.M。“关于死亡率和年金表的建设。”中国精选研究所杂志卷。8,1860，pp。301-310。

[6]百货商，W。“动物死亡率的竞争风险模型”。生态卷。60，PP。750-757，1979。

[7]宿用，W。“人口中死亡率的参数，具有广泛不同的生活跨度。”医学统计卷。2,1983，第373-380页。

也可以看看

Lifetableconv.|寿命

话题

在R2015A介绍

寿命

句法

描述

例子

生成生命表系列，从校准的死亡率模型为赫利格曼 - 世界观

使用QX系列准备生活表数据并生成QX寿命表

输入参数

`X`-增加原始数据的年龄
非负整数矢量

`一种`-模型参数`数字`楷模
矩阵

`Lifemodel.`-参数死亡率模型类型
`'Heligman-Pollard'`（默认）|字符向量与值`'Heligman-Pollard'`那`'Heligman-Pollard-2''Heligman-Pollard-3'`那`'gompertz'`那`'makeham'`那`'宿柏'`

输出参数

`QX.`- 染色的条件概率`N`年龄和`数字`系列
矩阵

`LX.`- 生存计数`N`年龄和`数字`系列
矩阵

`DX.`- 减少计数`N`年龄和`数字`系列
矩阵

更多关于

强迫终止

参考

也可以看看

话题

金融工具箱文档

万博1manbetx

用Matlab建模财务风险的实用指南

寿命

句法

描述

例子

生成生命表系列，从校准的死亡率模型为赫利格曼 - 世界观

使用QX系列准备生活表数据并生成QX寿命表

输入参数

X-增加原始数据的年龄非负整数矢量

一种-模型参数数字楷模矩阵

Lifemodel.-参数死亡率模型类型'Heligman-Pollard'（默认）|字符向量与值'Heligman-Pollard'那'Heligman-Pollard-2''Heligman-Pollard-3'那'gompertz'那'makeham'那'宿柏'

输出参数

QX.- 染色的条件概率N年龄和数字系列矩阵

LX.- 生存计数N年龄和数字系列矩阵

DX.- 减少计数N年龄和数字系列矩阵

更多关于

强迫终止

参考

也可以看看

话题

金融工具箱文档

万博1manbetx

用Matlab建模财务风险的实用指南

`X`-增加原始数据的年龄
非负整数矢量

`一种`-模型参数`数字`楷模
矩阵

`Lifemodel.`-参数死亡率模型类型
`'Heligman-Pollard'`（默认）|字符向量与值`'Heligman-Pollard'`那`'Heligman-Pollard-2''Heligman-Pollard-3'`那`'gompertz'`那`'makeham'`那`'宿柏'`

`QX.`- 染色的条件概率`N`年龄和`数字`系列
矩阵

`LX.`- 生存计数`N`年龄和`数字`系列
矩阵

`DX.`- 减少计数`N`年龄和`数字`系列
矩阵